- 算法方法快速回顾
托塔1
Unity知识快速回顾算法
(待修改)目录1.双指针2.滑动窗口理论基础3.二分查找3.二分查找理论基础4.KMP5.回溯算法6.贪心算法7.动态规划7.1.01背包7.2.完全背包7.3.多重背包8.单调栈9.并查集10.图论10.1.广度优先搜索(BFS)10.2.深度优先搜索(DFS)10.3.Dijkstra算法10.4.Floyd-Warshall算法11.哈希算法12.排序算法12.1.冒泡排序12.2.选择排序
- 算法之01背包问题和完全背包问题
旧巷小新
编程算法
文章目录1.相关解释2.01背包问题2.1空间未优化前2.2空间优化后2.301背包求方案数2.3.1空间未优化2.3.2空间已优化2.401背包问题求路径2.4.1构造出来的路径字典序最大2.4.2构造出来的路径字典序最小3.完全背包问题3.1完全背包问题未优化空间3.1未优化时间复杂度3.1.2优化时间复杂度3.2完全背包问题优化空间3.3恰好装满的方案数4.01背包问题相关应用5.完全背包问
- 蓝桥杯C++基础算法-完全背包(优化为一维)
sin2580
C++蓝桥杯c++算法
这段代码实现了一个完全背包问题的动态规划解法,并且使用了滚动数组来优化空间复杂度。以下是代码的详细思路解析:1.问题背景给定n个物品,每个物品有其体积v[i]和价值w[i],以及一个容量为m的背包。目标是选择物品使得总价值最大,同时总容量不超过背包的容量。与0-1背包问题不同的是,完全背包问题中每个物品可以无限次选择。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算法技巧,用于解决具有重叠子问题和最优子结
- 蓝桥杯C++基础算法-多重背包
sin2580
C++蓝桥杯c++算法
这段代码实现了一个多重背包问题的动态规划解法。多重背包问题与完全背包问题类似,但每个物品有其数量限制。以下是代码的详细思路解析:1.问题背景给定n个物品,每个物品有其体积v[i]、价值w[i]和数量s[i],以及一个容量为m的背包。目标是选择物品使得总价值最大,同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是,多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算法技巧,
- 蓝桥杯C++基础算法-多重背包(优化)
sin2580
C++蓝桥杯c++算法
这段代码实现了一个多重背包问题的动态规划解法,并且使用了二进制拆分(或称二进制优化)来优化物品的数量处理。这种方法可以显著减少状态转移的次数,提高算法的效率。以下是代码的详细思路解析:1.问题背景给定n个物品,每个物品有其体积a、价值b和数量s,以及一个容量为m的背包。目标是选择物品使得总价值最大,同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是,多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.二进制
- 动态规划算法求解背包问题的全面剖析
15号外媒
算法
摘要本文深入剖析动态规划算法在求解背包问题中的应用,详细阐述动态规划算法的基本原理、核心要素与解题步骤。通过对0-1背包问题和完全背包问题的具体分析,展示动态规划算法在解决背包问题上的高效性与独特优势。同时,结合实际案例进行算法实现与结果分析,并探讨算法的优化策略与拓展应用,旨在帮助读者全面掌握动态规划算法求解背包问题的方法与技巧。一、引言背包问题作为组合优化领域的经典问题,在资源分配、投资决策、
- 基础算法--背包问题
不会搬砖的淡水鱼
基础算法算法java动态规划贪心算法
背包问题概念完全背包(无限背包)0-1背包概念背包问题是一个经典的组合优化问题,其目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中,使得物品的总价值最大化,同时要求背包的总重量不超过背包的容量限制。背包问题有两种常见的变体:完全背包和0-1背包。鉴于完全背包计算过程相对0-1背包简单,这里先讲完全背包。完全背包(无限背包)在完全背包问题中,每个物品可以选择放入背包中的次数是无限的,即可以重复选择。每
- 代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 (进阶)
Accept17
动态规划算法
一、完全背包完全背包视频讲解:带你学透完全背包问题!和01背包有什么差别?遍历顺序上有什么讲究?_哔哩哔哩_bilibilihttps://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85.ht
- 蓝桥杯常见算法模板(Python组)
-777.
蓝桥杯算法
目录1.二分1.整数二分(二分答案):2.浮点数二分(考不到)2.前缀和、差分1.前缀和一维:二维:2.差分一维:二维:3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列(子序列问题一般下标从一开始)2.最长公共子序列3.常见背包模型1.0-1背包2.完全背包3.多重背包4.混合背包5.二维费用背包6.分组背包5.搜索1.DFS模板:1.子集问题2.全排列问题2.BFS6.数据结构1.并查集2.树状数组3.树
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part05
平乐君
leetcode笔记动态规划
开始完全背包不同于01背包,完全背包的特色在于元素可以重复拿取,因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。leetcode518零钱兑换||在组合方式中所用到的递推公式是dp[j]=dp[j-coins[i]]+dp[j]对于coins[i]>j的情况,forjinrange(coin[i],amount+1)不会执行,即实现dp[i][j]=dp[i-1][j]classSolution:defc
- 力扣-动态规划-518 零钱兑换Ⅱ
夏末秋也凉
力扣#动态规划算法
思路dp数组定义:完全背包,不限物品使用次数,使用0-i的硬币,总和小于等于j的组合方式有dp[i][j]个递推公式:if(j>=coins[i])dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-coins[i]];elsedp[i][j]=dp[i-1][j];dp数组初始化:第一行以及第一列初始化为1遍历顺序:左右,上下时间复杂度:代码classSolution{public:intc
- day37 第九章 动态规划 part05
mvufi
动态规划算法
tips:1.两层for可以理解为是按顺序的。外层物品内层背包,不同物品放进背包只有一种顺序,如a,b,放时要么a在前,要么b在前,只有一种之前定好的物品的顺序;外层背包内层物品,a,b可以有a+b和b+a两种,均计入。引申:排列,ab,ba算两种排列方式组合,ab,ba算一种排列方式,如果只有ab,那也是组合数2.写算法不需要证明,找例子就行完全背包n,bagweight=map(int,inp
- leetcode刷题-动态规划06
emmmmXxxy
leetcode动态规划算法
代码随想录动态规划part06|322.零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分322.零钱兑换279.完全平方数139.单词拆分关于多重背包,你该了解这些!背包问题总结篇!322.零钱兑换leetcode题目链接代码随想录文档讲解思路:完全背包整理:完全背包理论基础:装满这个背包可得的最大价值(遍历顺序可以颠倒)零钱兑换2:装满背包有多少种方法(每种方法不强调顺序,组合数)(先遍历物品再遍
- 贪心算法.
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贪心算法算法
贪心算法是指只从当前角度出发,做出当前情景下最好的选择,在某种意义上来说是局部最优解,并不从全局的角度做决策.如果贪心策略选择不恰当,可能无法得到全局最优解.贪心算法的基本流程如下:1.分析问题,确定优化目标,对变量进行初始化2.制定贪心策略:在制定贪心策略时需要证明所选贪心策略一定可以得到全局最优解,若找到反例则推翻当前贪心策略,重新确定贪心策略.完全背包问题本节以完全背包问题为例,说明贪心算法
- 动态规划之背包问题--python版本
我是小码搬运工
#python基础动态规划背包问题python版本
动态规划之背包问题–python版本问题已知一个最大量的背包,给定一组给定固定价值和固定体积的物品,求在不超过最大值的前提下,能放入背包中的最大总价值。解题思路该问题是典型的动态规划问题,分为三种不同的类型(0-1背包问题、完全背包和多重背包问题)解题关键–状态转移表达式:B(k,C)=max(B(k−1,C),B(k−1,C−ci)+vi)B(k,C)=max(B(k-1,C),B(k-1,C-
- 动态规划之背包问题
于冬恋
动态规划算法
动态规划是一个重要的算法范式,它将一个问题分解为一系列更小的子问题,并通过存储子问题的解来避免重复计算,从而大幅提升时间效率。目录01背包问题完全背包问题多重背包问题二维费用背包问题(1)01背包问题给定n个物体,和一个容量为c的背包,物品i的重量为wi,其价值为应该如何选择装入背包的物品使其获得的总价值最大。可以用贪心算法,但是不一定能达到最优解,所以用动态规划解决创建一个数组dp[i][j]i
- 刷题计划day29 动规01背包(一)【01背包】【分割等和子集】【最后一块石头的重量 II】
哈哈哈的懒羊羊
算法java数据结构leetcode动态规划背包问题蓝桥杯
⚡刷题计划day29动规01背包(一)开始,可以点个免费的赞哦~往期可看专栏,关注不迷路,您的支持是我的最大动力~目录背包问题前言01背包二维数组dp[i][j]关于是否放物品:关于二维dp遍历顺序:一维数组dp(滚动数组)关于一维dp遍历顺序:题目一:416.分割等和子集题目二:1049.最后一块石头的重量II背包问题前言对于面试的话,其实掌握01背包和完全背包,就够用了,最多可以再来一个多重背
- 背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板
Baymax的学习日志
c++动态规划算法c++
背包总结背包问题通常是多种物品有多个属性,且已知条件为某属性被受限,求另一属性的最大/最小/等于/存在不存在。以0-1背包为例解释:n个物品具有的属性为重量和价值,其中总重量C将重量的属性限制住,求最大价值,即求另一属性的特征。针对背包问题:1、先判断属于0-1背包还是完全背包。2、看是求最大值/最小值/等值/是否存在/排列/组合(排列/组合问题通常出现在完全背包中)。确定了背包类型及要求的问题后
- 动态规划——完全背包问题(力扣322: 零钱兑换)
索利亚噶通
动态规划算法
前言这次我们要说的是完全背包问题,还记得下面这张图吗,可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个,只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个,选不选,选多少都是考虑的问题定义:一个背包容积为C,一共N种物品,分别编号0,1,2....i,i+1,.....N-1,第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i],每种物品可以选用任意多
- 算法分析与设计(一)——0-1背包问题
冠long馨
数据结构与算法算法动态规划数据结构背包问题
文章目录1三种背包问题详解2最值问题1.10-1背包问题1.2零钱兑换1.3一和零1.4最后一块石头的重量3.恰好背包容量问题4.排列组合问题4.1目标和4.2组合总和Ⅳ在简单复习完数据结构以后,便开始了算法复习。本博客将结合复习视频与LeetCode题目,面向机考算法复习。背包动态规划问题一般分为三种题型:最值问题:给定可选物品和限定容量,求最大价值或者最大体积。①0-1背包问题②完全背包问题。
- [LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结
古希腊掌管学习的神
LeetCode-Pythonleetcodepython动态规划
0-1背包有n个物品,第i个物品的体积为wiw_iwi,价值为viv_ivi,每个物品至多选一个,求体积和不超过capacity时的最大价值和状态转移:dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[
- 动态规划之背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
Fansv587
动态规划算法经验分享python
0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。该问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品有对应的重量wiw_iwi和价值vi(i=1,2...n)v_i(i=1,2...n)vi(i=1,2...n)。对于每个物品,我们只有两种选择:要么将其放入背包,要么不放入,即“0-1”选择(选是1,不选是0)。目标是在不超过背包容量的前提下,选择
- [动态规划] leetcode 416. 分割等和子集
Mr.Qin_
Java学习Java0-1背包问题动态规划
问题描述: 分割等和子集:给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。 例子:输入nums={1,5,11,5};输出true。动态规划求解 这是一个0-1背包问题的变种,也就是每种物品只能选择一次。与之对应的是完全背包问题,选择每种物品的数量是不限制的,可以与另一篇博文对照来看。将非空数组nums,分为两部分,使得两部分的和相
- 动态规划——背包问题
kaili_ya
动态规划算法
动态规划——背包问题背包问题0-1背包问题描述解题思路优化完全背包解题思路优化多重背包解题思路1解题思路2恰好装满问题描述解题思路优化背包问题0-1背包一共有n件物品,第i(i从1开始)件物品的重量为w[i],价值为v[i]。在总重量不超过背包承载上限W的情况下,能够装入背包的最大价值是多少?问题描述假如你要去野营,你有一个容量为6磅的背吧,需要觉得该携带下面的哪些东西。其中每样东西都有相应的价值
- 【算法】动态规划专题⑩ —— 混合背包问题 python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录前置知识进入正题总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化【算法】动态规划专题⑥——完全背包问题python【算法】动态规划专题⑦——多重背包问题+二进制分解优化python混合背包结合了三种不同类型的背包问题:0/1背包、完全背包和多重背包进入正题混合背包问题https://www.acwing.com/problem/content/description/7/题目
- c++背包九讲之二维费用背包问题
永不为辅
一、背包九讲总述关于动态规划问题,最典型的就是背包九讲,先理解背包九讲后再总结关于动态规划的问题1、01背包问题2、完全背包问题3、多重背包问题4、混合背包问题5、二维费用的背包问题6、分组背包问题7、背包问题求方案数8、求背包问题的方案9、有依赖的背包问题往前四篇博文已经介绍了前四个问题,有需要的同学可以看一下!!二、二维费用背包问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用,选择
- 动态规划-二维费用的背包问题
炙热的大叔
动态规划动态规划算法
文章目录1.一和零(474)2.盈利计划(879)1.一和零(474)题目描述:状态表示:我们之前的01背包问题以及完全背包问题都是一维的,因为我们只有一个要求或者说是限制那就是背包的容量,但是这里不同这题有两个限制,其实和一个限制是类似的,只不过给数组多加上一维而已。因此我们建立三维数组dp[i][j][k]表示我们在前i个二进制字符串中选择,要求选中的字符串中的0以及1字符的总数分别不能超过i
- 【二维费用的完全背包问题】
羊毛多一点
算法学习动态规划
前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做,但是老师要求用完全背包来做!一、完全背包与0-1背包有什么区别?0-1背包,顾名思义对于每件物品只能拿1次或者0次;而完全背包对于每件物品的拿取没有次数限制。二、二维费用背包二维费用背包是对于每件物品的拿取要付出两项代价,如:重量和体积。三、0-1背包理解0-1背包对我们理解其他背包问题十分重要,首先说一下0-1背包。问题描述
- 代码随想录算法训练营Day38||完全背包问题、leetcode 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ 、70. 爬楼梯 (进阶)
jiegongzhu3z
算法leetcode职场和发展
一、完全背包问题相较于01背包,完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次,遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intN,V;cin>>N>>V;vectorweight(N+1,0);vectorvalue(N+1,0);for(inti=0;i>weight[i]>>value[i];}vec
- 01背包与完全背包:正序Or倒叙遍历背包数究竟什么区别
社恐不参团
算法动态规划
01背包与完全背包:正序Or倒叙遍历背包数究竟什么区别第一次写,真的菜鸡的感性理解,如有理解错误之处,希望评论区多多指导刚开始学背包问题,虽然背代码很容易,但是着实蒙蔽此篇小文希望给新手一些帮助,放代码!//01背包问题for(inti=1;i>v>>w;//边输入边处理for(intj=m;j>=v;j--)//倒叙遍历背包数f[j]=max(f[j],f[j-v]
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$