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L_glonar
c语言数据结构
日常,这一次,耗费我三天,其实第二天时便已经将对整个框架有清晰的了解了,(看了解析了),但是一步步排除,确实让我学到了很多。In1953,DavidA.Huffmanpublishedhispaper"AMethodfortheConstructionofMinimum-RedundancyCodes",andhenceprintedhisnameinthehistoryofcomputersci
- 基于Huffman编码的字符串统计及WPL计算
CUGLin
数据结构与算法c++算法数据结构霍夫曼树
一、问题描述问题概括:给定一个字符串或文件,基于Huffman编码方法,实现以下功能:1.统计每个字符的频率。2.输出每个字符的Huffman编码。3.计算并输出WPL(加权路径长度)。这个问题要求对Huffman编码算法进行实现和扩展,具体涉及以下步骤:1.从键盘输入或文件中读取字符串/内容。2.统计每个字符的出现频率。3.根据频率构建Huffman树。4.为每个字符生成对应的Huffman编码
- 基于C语言实现文件压缩与解压缩算法
极客代码
玩转C语言算法c语言开发语言
引言随着互联网的发展,数据传输和存储的需求日益增长,文件压缩技术成为提高数据处理效率的关键技术之一。压缩技术不仅可以减少存储空间的需求,还能加快数据在网络中的传输速度。霍夫曼编码作为一种有效的无损数据压缩算法,广泛应用于各种场景。本文将详细介绍如何使用C语言实现霍夫曼编码算法,并通过具体的代码实例展示其工作原理。霍夫曼编码简介霍夫曼编码是由DavidA.Huffman于1952年提出的,它是一种统
- 字符串压缩算法
Jr_l
#字符串算法算法pythonc语言
目录RLE(游程长度编码)算法原理步骤说明示例说明代码示例python语言:C语言:优缺点Huffman编码基本原理构造Huffman树编码与解码过程代码示例python语言:C语言:优缺点LZW压缩字典构建与压缩过程步骤说明代码示例python语言:C语言:优缺点字符串压缩算法用于减少字符串的存储空间,尤其是在需要传输或保存大量文本数据时。以下是三种常见的字符串压缩算法:RLE、Huffman编
- 4.贪心进阶与经典好题
准确、系统、简洁地讲算法
OI/ACM核心算法详解含大量优质题目及题解!算法
贪心进阶Huffman问题Huffman树正确性证明:核心:证明大的Huffman树是由小的Huffman树经过一步贪心选择得来的,即证明大的Huffman树是由少了两个最小的叶子节点的小的Huffman树加上最小的两个叶子节点得到的。只需要证明大的Huffman树的wpl等于小的Huffman树的wpl加上最小的两个叶子节点的值即可。细节上,通过一些假设利用Huffman树是所有数中最小的“#i
- 前端性能优化 - Gzip压缩
什么是Gzip压缩?gzip是GNUzip的缩写,是一种文件的压缩格式(也可以说是若干种文件压缩程序),类似的压缩格式还有compress,deflate等。web上使用gzip编码格式传输有几个要点:浏览器和服务器都需要支持gzip编码采用LZ77算法与Huffman编码来压缩文件,是一种无损压缩算法压缩比率在3-10倍左右(纯文本),可以大大节省服务器的网络带宽是否前端所有资源都需要Gzip压
- 笔记---贪心---哈夫曼Huffman树
Die love 6-feet-under
算法基础课笔记笔记算法c++
AcWing.148.合并果子在一个果园里,达达已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。达达决定把所有的果子合成一堆。每一次合并,达达可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n−1n−1n−1次合并之后,就只剩下一堆了。达达在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以达达在合并果子时要尽
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枝脉
欸~果然,迄今为止一个浏览量都没得,我好菜啊...住嘴,你这个美少女,你一点都不菜,要相信自己加油!!--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huff
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ByGPT神经网络cnn人工智能计算机视觉图像处理深度学习
JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化(Normalization)预处理2:中心化(Centering)预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重
- PYTHON蓝桥杯——每日一练(简单题)
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题目Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman树的构造过程。给出一列数{pi}={p0,p1,…,pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下:1.找到{pi}中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa+pb。2.重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数。在上面的操作过程中,把所有的费用相
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Huffman树的建立过程:首先得到整个叶子结点的集合:求Huffman树的带权路径长度算法:书上讲常见的求Huffman树的带权路径长度算法为:从叶子结点权值乘路径长度:WPL=7*2+5*2+5*2+3*3+2*3=49另外一种求WPL的算法为:非叶子几点权值之和:WPL=22+12+10+5=49这种方法并不是毫无道理,应为同一个结点下的两个叶子结点的路径长度是一样的,叶子结点的路径长度完全
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贪心一、区间问题①区间选点②最大不相交区间数量③区间分组④区间覆盖二、Huffman树(合并果子)三、排序不等式(排队打水)四、绝对值不等式(货仓选址)五、推公式(耍杂技的牛)一、区间问题①区间选点算法将所有区间的右端点从小到大排序遍历所有的区间若该区间内没有点(左端点大于标记值),则将该区间的右端点设为新的标记值,并且点数加一若这个区间有点,则不处理,跳过该区间代码#include#includ
- 适用于嵌入式单片机的压缩算法
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嵌入式单片机数据库
1.简介因为MCU的内存和算力的限制,那些对内存消耗大或算力需求大的压缩算法就不适合在MCU中使用。适用于MCU的压缩算法主要有:RLE、LZ77、Huffman、LZO、DEFLATE、LZ4。2.算法2.1.RLERLE(RunLengthEncoding),也称为行程编码,压缩算法是一种无损压缩算法。算法特点:简单、易实现。使用RLE压缩方法可以将RRRRRGGBBBBBBABCD压缩为5R
- 数据结构—基础知识:哈夫曼树
小哼快跑
数据结构数据结构算法哈夫曼树考研
数据结构—基础知识:哈夫曼树哈夫曼树的基本概念哈夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,在实际中有广泛的用途。哈夫曼树的定义,涉及路径、路径长度、权等概念,下面先给出这些概念的定义,然后再介绍哈夫曼树路径:从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径。路径长度:路径上的分支数目称作路径长度。树的路径长度:从树根到每一结点的路径长度之和。权:赋予某个实体的一个
- 多元Huffman编码问题
南山芽木
题解算法c++贪心算法
多元Huffman编码问题Description在一个操场的四周摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次至少选2堆最多选k堆石子合并成新的一堆,合并的费用为新的一堆的石子数。试设计一个算法,计算出将n堆石子合并成一堆的最大总费用和最小总费用。对于给定n堆石子,计算合并成一堆的最大总费用和最小总费用。Input输入数据的第1行有2个正整数n和k(n≤100000,k≤10000),表示
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zhangbihan999
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链接里是一个gitcode仓库,里面是四川大学软件学院数据结构与算法课程实验的一个示例实现代码Lab01:基于C++的简易计算器Lab02:基于Java的Huffman编/解码器
- 数据结构—基础知识(15):哈夫曼树
阿庆i code
数据结构基础知识概念数据结构算法考研经验分享笔记
数据结构—基础知识(15):哈夫曼树哈夫曼树的基本概念哈夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,在实际中有广泛的用途。哈夫曼树的定义,涉及路径、路径长度、权等概念,下面先给出这些概念的定义,然后再介绍哈夫曼树路径:从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径。路径长度:路径上的分支数目称作路径长度。树的路径长度:从树根到每一结点的路径长度之和。权:赋予某个实
- 数据压缩解压(哈夫曼编码)
跑马去追XX
java数据结构与算法数据结构java算法
数据压缩解压(哈夫曼编码)基本介绍赫夫曼编码也翻译为哈夫曼编码(HuffmanCoding),又称霍夫曼编码,是一种编码方式,属于一种程序算法赫夫曼编码是赫哈夫曼树在电讯通信中的经典的应用之一。赫夫曼编码广泛地用于数据文件压缩。其压缩率通常在20%~90%之间赫夫曼码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法,称之为最佳编码原理剖析通信领域中信息的处理方式1-定长编
- 南航数据结构课设——Huffman编码与解码
NUAA-附鹤@
数据结构算法霍夫曼树链表
Huffman编码与解码(必做)(Huffman编码、二叉树)[问题描述]对一篇不少于5000字符的英文文章(source.txt),统计各字符出现的次数,实现Huffman编码(code.dat),以及对编码结果的解码(recode.txt)。[基本要求](1)输出每个字符出现的次数和编码,并存储文件(Huffman.txt)。(2)在Huffman编码后,英文文章编码结果保存到文件中(code
- 蓝桥杯 Java 试题 基础练习 Huffuman树
得之我幸cyz
蓝桥杯算法
试题基础练习Huffuman树资源限制时间限制:1.0s内存限制:512.0MB问题描述Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman树的构造过程。给出一列数{pi}={p0,p1,…,pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下:1.找到{pi}中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa+
- (C++附代码!)哈夫曼编码(贪心算法)
Legal!
算法c++数据结构贪心算法huffmantree
(C++附代码!)哈夫曼编码(贪心算法)一、问题描述【问题描述】使用贪心算法求解Huffman编码问题,具体来说就是,根据每个字符的出现频率,使用最小堆构造最小优先队列,构造出字符的最优二进制表示,即前缀码。在程序开始说明部分,简要描述使用贪心算法求解Huffman编码问题的算法过程。【输入形式】在屏幕上输入字符个数和每个字符的频率。【输出形式】每个字符的Huffman编码。【样例输入】64513
- 数据结构C++——哈夫曼树及哈夫曼编码
近景_
数据结构与算法分析数据结构算法c++霍夫曼树
数据结构C++——哈夫曼树及哈夫曼编码文章目录数据结构C++——哈夫曼树及哈夫曼编码一、哈夫曼树的介绍及概念二、哈夫曼树的构造及打印①哈夫曼树的存储结构②构造哈夫曼树③Select()函数的代码实现④打印哈夫曼树⑤测试的完整代码二、哈夫曼编码①哈夫曼编码的相关概念②哈夫曼编码的算法实现③输出哈夫曼编码④测试的完整代码三、总结一、哈夫曼树的介绍及概念哈夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路
- 如何提高车端报文数据压缩效率
MarkHD
汽车
提高车端报文的压缩效率可以采取多种方法,以下是一些常用的策略:数据类型编码:使用紧凑的数据类型编码可以减少存储和传输的空间。例如,使用整数代替浮点数,使用固定长度的数据类型代替可变长度的数据类型。数据压缩:使用数据压缩算法,如Huffman编码、LZ77或LZ78等,可以有效地减少报文的大小。这些算法通过识别和替换重复的模式或序列来工作。差分编码:如果报文包含时间序列数据,可以使用差分编码来减少数
- 6-112 哈夫曼编码
燕朝铭
算法
编写函数实现哈夫曼编码。输入结点个数(保证个数>1)及各结点的权值,为各结点进行编码。函数接口定义:CreateHuffman_tree(HuffmanTree&HT,intn);/*建立n个叶子结点的哈夫曼树*/Huffman_code(HuffmanTreeHT,HuffmanCode&HC,intn);//求哈夫曼编码其中HT为哈夫曼树,n为叶子结点个数,HC为哈夫曼编码。裁判测试程序样例:
- 4.贪心算法 含例题
anditty
算法算法导论贪心算法java
文章目录贪心算法一、一个基本的贪心算法问题:区间调度问题二、区间调度的推广:多个资源下的贪心算法三、最小延迟调度——交换论证四、最优超高速缓存问题五、图最短路径问题六、最小生成树问题七、实现kruskal八、聚类cluster九、霍夫曼树Huffman十、交换论证十一、例题1.贪心算法有效性证明2.依旧是贪心算法的证明——来看看交换论证3.一个比割性质和圈性质更强的性质4.多重价值贪心问题5.一个
- 哈夫曼编码(c++题解)
hb_zhyu
c++开发语言
题目描述哈夫曼编码是一种编码方式,是可变字长编码的一种,由Huffman于1952年提出。该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,有时称之为最佳编码,一般就叫Huffman编码。简单地来说,就是出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的。现在请你模拟这样的原则对给定的一个字符串进行字母统
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,