- 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
- 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-分组背包
sin2580
C++蓝桥杯c++算法
这段代码实现了一个分组背包问题的动态规划解法。与之前的多重背包问题不同,这里的每个物品有多个不同的体积和价值组合,而不是单一的体积和价值。以下是代码的详细思路解析:1.问题背景给定n个物品组,每个物品组有s[i]个不同的物品,每个物品有其体积v[i][j]和价值w[i][j],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。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算
- 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
- 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-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
- 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
- 算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法动态规划c++数据结构蓝桥杯
多重背包基础模型有一个体积为V的背包,商店有n种物品,每种物品有一个价值v和体积w,每种物品有s个,问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有s+1种状态即“拿0个、1个、2个…s个”在基础版模型中,多重背包就是将每种物品的s个摊开,变为s种相同的物品,从而退化成01背包处理只需要在01背包的基础上稍加改动,对每一个物品循环更新s次即可时间复杂度为O(nsV)例题小明的背包3蓝桥知识点:DP——
- 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
- 算法题 背包问题-多重背包 二进制优化版本(Python)
武倔
算法题Python每日算法题算法python动态规划leetcode背包问题
题目有N种物品和一个容量是V的背包。第i种物品最多有si件,每件体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行,每行三个整数vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第i种物品的体积、价值和数量。输出格式输出一个整数,表示最大价值。数据范围0=t:forj
- 算法训练day51Leetcode139.单词拆分 多重背包了解 背包问题总结
dc爱傲雪和技术
算法训练算法
139.单词拆分.-力扣(LeetCode)题目分析初始化:初始化一个布尔型向量dp,大小为s.size()+1,所有值初始化为false,除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict:输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset,以便高效查找单词。动态规
- 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
- 多维多重背包问题_各种背包五(二维费用背包问题)
zLiM5
多维多重背包问题
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;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
- DP优化专题
pytKonnyaku
算法动态规划
文章目录倍增优化DP[NOIP2012提高组]开车旅行题目描述输入格式输出格式数据结构优化DP清理班次2赤壁之战估算单调队列优化DP[SCOI2010]股票交易题目描述裁剪序列单调队列优化多重背包斜率优化DPⅠ状态转移方程Ⅱ决策点关系Ⅲ凸壳Ⅳ维护答案Ⅴ特殊性Ⅵ模板CodeⅦ注意事项K匿名序列四边形不等式优化DP定义:定理:一维线性DP的四边形不等式优化决策单调性定理二维四边形不等式优化DP决策单调
- AcWing 532. 货币系统 多重背包问题的变形
罚时大师月色
算法提高课
AcWing532.货币系统在网友的国度中共有 n 种不同面额的货币,第 i 种货币的面额为 a[i],你可以假设每一种货币都有无穷多张。为了方便,我们把货币种数为 n、面额数组为 a[1…n] 的货币系统记作 (n,a)。在一个完善的货币系统中,每一个非负整数的金额 x 都应该可以被表示出,即对每一个非负整数 x,都存在 n 个非负整数 t[i] 满足 a[i]×t[i] 的和为 x。然而,在网
- 动态规划算法之背包问题详细解读(附带Java代码解读)
南城花随雪。
算法分析算法动态规划
动态规划中的背包问题(KnapsackProblem)是经典问题之一,通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同,背包问题有很多种变体,如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里,我们详细介绍最经典的0-1背包问题,并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中,有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性:重量w[i]和价值v[
- 完全背包&多重背包问题(动态规划)
能力越小责任越小YA
算法算法动态规划c++
完全背包问题:每个物品使用次数没有限制,与0-1背包的不同之处在于遍历背包的顺序是正序。#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,v;cin>>n>>v;vectorweight(n),values(n),dp(v+1,0);//dp[j]:容量为j的背包的最大价值for(inti=0;i>weight[i]>>values[i];}for(inti=0;i
- 代码随想录算法训练营Day40|| 动态规划part07
傲世尊
算法动态规划
多重背包:相比零一背包和完全背包就是限制了物品的数量。实际上把规定了数量的物品拆开成单独的物品就直接转化成了零一背包问题,面试时不会考,暂时不看了。198打家劫舍:理解了递推公式后非常简单!213打家劫舍II:可以去头去尾计算两个result取最大值,转换为基础打家劫舍问题。337打家劫舍III:暴力解法+记忆化递归方法先跳过。本题综合了二叉树的遍历和动态规划,经典的二叉树后序遍历,状态一步一步向
- 蓝桥杯DP算法——背包问题(C++)
松定
算法蓝桥杯c++
目录一、01背包问题二、完全背包问题三、多重背包问题四、多重背包问题(优化版)五、分组背包问题一、01背包问题01背包问题就是有N件物品,一个空间大小为V的背包,每个物品只能使用一次,使得背包中所装物品的价值总和最大。如图所示使用一个二维数组来存放从前i个物品中取,总体积不超过j的包中价值最大值。根据图二所示,我们可以将每次dp到的情况分为两种,一种是选择第i件物品,另一种是不选择第i件物品。(不
- 代码随想录Day44 - 多重背包 |
Genelove1974
c++算法数据结构
多重背包外层循环遍历物品,内层循环遍历背包容量。背包容量扩大时,背包容量为1时可以选物品1,背包容量为2时还可以继续选物品1,因此遍历背包容量时从前往后遍历,就可以实现多次选同一个物品。518.零钱兑换II给你一个整数数组coins表示不同面额的硬币,另给一个整数amount表示总金额。假设每一种面额的硬币有无限个,计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回0。c
- 动态规划 | 01背包问题理论 | 代码随想录
Begonia_cat
算法与数据结构动态规划算法
文章目录01背包问题画图说明代码滚动数组——一维dp数组多重背包跟随carl代码随想录刷题语言:python01背包问题动态规划从小问题着手,逐步解决大问题。解决的子问题(小问题)会帮助我们解决大问题。动态规划五部曲确定dp数组(dptable)以及下标的含义dp[i][j]表示从下标为(0,i)的物品里面任意取,放进容量为j的背包,价值总和是d[i][j]。⭐️确定状态转移公式(递推公式)dp[
- 背包问题(理论)
pig不会cv
#9.动态规划算法
对于面试的话,掌握01背包、完全背包,就够用了,最多可以再来一个多重背包。至于背包九讲其他背包,面试几乎不会问,都是竞赛级别的了,leetcode上连多重背包的题目都没有,所以题库也告诉我们,01背包和完全背包就够用了。而完全背包又是也是01背包稍作变化而来,即:完全背包的物品数量是无限的。所以背包问题的理论基础重中之重是01背包,一定要理解透!leetcode上没有纯01背包的问题,都是01背包
- 蓝桥杯每日一题------背包问题(二)
小西yu
蓝桥杯算法数据结构
前言本次讲解背包问题的一些延申问题,新的知识点主要涉及到二进制优化,单调队列优化DP,树形DP等。多重背包原始做法多重背包的题意处在01背包和完全背包之间,因为对于每一个物品它规定了可选的个数,那么可以考虑将完全背包的第三维修改一下,j2表示选择的当前物品的个数,给它限制为s[i]。代码如下所示,importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstati
- 多重背包问题 Ⅰ&Ⅱ &Ⅲ
OLDERHARD
算法数据结构
有N种物品和一个容量是V的背包。第i种物品最多有si件,每件体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。输入第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行,每行三个整数vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第i种物品的体积、价值和数量。输出输出一个整数,表示最大价值。Input4512324134345
- 动态规划:背包问题
DaphneOdera17
算法蓝桥杯c++动态规划算法
文章目录**背包问题**01背包问题时间复杂度O(nm)O(nm)O(nm)优化为一维**01背包问题空间优化的原理是:**完全背包问题**朴素做法****优化版本****再度优化(一维)**多重背包问题**朴素版****优化版**分组背包问题**python缩进**背包问题DPDPDP从两个角度来考虑:状态表示f(i,j)f(i,j)f(i,j)与状态计算状态表示f(i,j)f(i,j)f(i,
- 个人笔记-动态规划
amazing_hh
算法集算法
文章目录思想过程实现的套路1.自底向上2.自顶向下题目1.经典的数字三角形问题2.最大连续子序列和3.最长公共子序列背包问题1.01背包2.多重背包3.完全背包思想首先,动态规划最重要的是掌握他的思想,动态规划的核心思想是把原问题分解成子问题进行求解,也就是分治的思想。那么什么问题适合用动态规划呢?我们通过一个现实中的例子,来理解这个问题。大家可能在公司里面都有一定的组织架构,可能有高级经理、经理
- 算法学习系列(三十二):背包问题
lijiachang030718
算法算法学习c++
目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始,就开始学习动态规划了,也就是DP了,然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一,好写是非常的好写的,每道题也只有很短的代码量,但是主要是它这个动归方程不好想,也不好推导出来,而且这类题
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分