- 动态规划:完全背包问题----中专生刷算法
XYY369
算法动态规划蓝桥杯c++学习
需要基础:闫氏dp分析法,01背包问题先去看一下01背包问题,再看完全背包动态规划:选择dp及优化01背包问题-CSDN博客做过01背包问题的同学会发现,完全背包问题的代码在01背包基础上改动很小,但是里面的思想,有很大差距题目有N种物品和一个容量是V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最
- 代码随想录打卡Day43
编程绿豆侠
代码随想录leetcodec++动态规划算法
今天第一道题和第三道题看了视频,第二道自己AC的,还是觉得第三道题有点难了。300.最长递增子序列这道题之前做过,但是不是用动态规划的思路做的(当时用的啥思路也忘干净了,无语(ˉ▽ˉ;)…),这道题我一开始构造的dp数组的含义是:在考虑下标在[0,i]范围内,所能得到的最长递增子序列的长度为dp[i],但是按照这个定义去做,做不出来,于是放弃,老老实实去看视频,这道题正确的构造为:以nums[i]
- Leetcode 3500. Minimum Cost to Divide Array Into Subarrays
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3500leetcodehardleetcode双周赛153leetcode动态规划
Leetcode3500.MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1.解题思路2.代码实现题目链接:3500.MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1.解题思路这一题非常惭愧,没有自己搞定,基本是抄的大佬们的代码,甚至抄完之后还是没完全理解,非常惭愧……整体这一题的思路还是比较简单的,就是一个动态规划,剩下的问题就在于怎么写这个
- 蓝桥杯质数拆分
Mondayismyday
c++动态规划动态规划
蓝桥杯质数拆分-动态规划题目描述动态规划题目描述题目传送门题目的大意就是将2019拆分成质数相加的形式由多少种方法动态规划这道题其实类似于0-1背包问题,设立数组dp[i][j],在前i个质数中能够构成和为j的方案个数,prime[i]表示第i个质数的值。动态转移方程:dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-prime[i]]当jusingnamespacestd;longlo
- leetcode hot100 多维动态规划
yadanuof
yy的刷题之路leetcode动态规划算法
1️⃣2️⃣多维动态规划(区间DP、状态机DP)62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?题解:数组,动态规划由一维转为二维了,其实规划式子还是和前面的状态有关.比如dp[i][j]表示到达(i,j)的所有路径,又(i,j)只会
- 【算法】动态规划 - 背包问题总结(二)
妄想的男孩
算法算法动态规划
概述上一篇博客讲到了背包问题中的01背包问题,今天这篇博客继续介绍背包问题中的完全背包问题。首先回顾一下背包问题,背包问题解决的是:一共有N件物品,有一个容积为V的背包,第i个物品有两个属性:体积v[i]和价值w[i],在背包能装下的前提下,能装的物品最大价值是多少。完全背包完全背包问题的关键是,每个物品有无限个。状态转移方程根据上次求解01背包的思路,求解完全背包也需要分成两个部分,分别是状态表
- 【算法】动态规划 - 背包问题总结(三)
妄想的男孩
算法算法动态规划
概述上次介绍完了完全背包问题,今天将介绍背包问题中的多重背包和分组背包问题。回顾一下背包问题的所要解决的问题是:有N个物品,有一个容积为V的背包,每个物品有两个属性:体积v[i]和价值w[i]。在背包能装下的前提下,能装的物品的最大价值是多少?多重背包多重背包与前两个背包问题不同的是,每件物品的个数不一,用s[i]表示。多重背包问题链接:多重背包问题I多重背包问题II状态转移方程让我们再回忆一下求
- GitHub 上值得前端学习的数据结构与算法项目
2401_84435838
github前端学习
★algo:https://github.com/wangzheng0822/algo”数据结构和算法必知必会的50个代码实现。包含数组、链表、栈、队列、递归、排序、二分查找、散列表、字符串、二叉树、堆、图、回溯、分治、动态规划等。每个代码实现有解释,测试用例。//选择排序constselectionSort=(arr)=>{if(arr.length<=1)return//需要注意这里的边界,因
- 「读书计划」《啊哈!算法》7日结构化学习规划
SHENHUANJIE
算法学习学习计划编程数据结构算法竞赛
一、系统化知识分解(总页数÷7日周期)Day1:掌握基础排序算法(冒泡排序/桶排序)+配套动态流程解析Day2:理解栈、队列、链表结构+实践结构体编码实现Day3:解析枚举与递归原理+LeetCode基础题型实践Day4:攻克图遍历算法(深度优先搜索/广度优先搜索)+路径规划实例分析Day5:构建动态规划思维+背包问题建模训练Day6:精研算法竞赛真题(NOIP/CSP历年试题)Day7:构建完整
- 【c++笔试强训】(第四十七篇)
single594
c++开发语言算法java牛客
目录活动安排(贪⼼-区间)题目解析讲解算法原理编写代码合唱团(动态规划-线性dp)题目解析讲解算法原理编写代码活动安排(贪⼼-区间)题目解析1.题目链接:活动安排_牛客题霸_牛客网2.题目描述描述给定nn个活动,每个活动安排的时间为[a_i,b_i)[ai,bi)。求最多可以选择多少个活动,满足选择的活动时间两两之间没有重合。输入描述:第一行输入一个整数nn(1\len\le2\cdot10^51
- 十六届蓝桥杯C++组备赛必看:高频算法与核心知识点梳理
A好名字A
蓝桥杯c++算法
制作不易,感谢浏览。文章目录一、避开那些"送分题"的坑1.1数据类型与极值的边界1.2STL容器使用速查表1.3C++11/14/17新特性速览(慎用高级语法)二、暴力算法的蜕变2.1搜索结果与剪枝艺术2.2动态规划(DP)的使用2.3贪心算法的使用2.4图论算法模板速记Dijkstra算法Kruskal算法(最小生成树)Floyd算法(多源最短路)2.5分治与归并排序三、常用数学思路3.1数论必
- 蓝桥杯数字三角形JAVA(动态规划)
Kearneyyy
动态规划蓝桥杯动态规划java
问题描述:上图给出了一个数字三角形。从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径,把路径上面的数加起来可以得到一个和,你的任务就是找到最大的和。路径上的每一步只能从一个数走到下一层和它最近的左边的那个数或者右边的那个数。此外,向左下走的次数与向右下走的次数相差不能超过1。输入格式输入的第一行包含一个整数N(1
- 信息学奥赛一本通 1262:【例9.6】挖地雷 | 洛谷 P2196 [NOIP1996 提高组] 挖地雷
君义_noip
信息学奥赛一本通题解洛谷题解动态规划c++信息学奥赛算法
【题目链接】ybt1262:【例9.6】挖地雷洛谷P2196[NOIP1996提高组]挖地雷注:以上两题输入格式不同【题目考点】1.图论:拓扑排序,有向无环图动规【解题思路】根据题意,每个地窖是一个顶点,每条路径是一条有向边,每个地窖的地雷数是该顶点的权值(简称点权),这是个有向无环图。该题可抽象为:求有向无环图上,点权加和最大的路径,可以用动态规划的方法来求解。顶点编号从小到大,只存在小编号顶点
- 动态规划——编辑距离
皮蛋瘦肉没有肉
经典算法动态规划算法
参考博客:https://blog.csdn.net/ghsau/article/details/78903076题目编辑距离又称Leveinshtein距离,是由俄罗斯科学家VladimirLevenshtein在1965年提出。编辑距离是计算两个文本相似度的算法之一,以字符串为例,字符串a和字符串b的编辑距离是将a转换成b的最小操作次数,这里的操作包括三种:插入一个字符删除一个字符替换一个字符
- 编辑距离(动态规划)
北川_
算法动态规划算法c++
题目描述给你两个单词word1和word2,请你计算出将word1转换成word2所使用的最少操作数。你可以对一个单词进行如下三种操作:插入一个字符删除一个字符替换一个字符编辑距离:是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。问题:word1到word2的编辑距离子问题:word1前i个字符到word2前j个字符的编辑距离假如有两个字符串"hat"和"wtct"每个格子表示word
- 常见算法模板(python)
雨拾
python算法深度优先
常见算法模板(python)二分搜索(实数搜索、整数搜索)前缀和、差分数组深度优先搜索DFS宽度优先搜索BFS并查集树状数组线段树稀疏表动态规划(矩阵)快速幂字符串匹配算法-KMPFloyd算法Dijkstra算法Bellman-Ford算法SPFA算法Prim算法Kruskal算法二分搜索(实数搜索、整数搜索)#-*-coding:utf-8-*-#@Author:BYW-yuwei#@Soft
- 3.28-4.3 学习笔记<一>:【蓝桥杯】 扫雷
桦彦司
蓝桥杯OJc++蓝桥杯
这周的题目虽然不是难度高的那种但着实是把我难住了,毕竟这学期才开始想着认真学代码,学算法等,所以其实包括动态规划等算法在内我是不会的,所以这周的十个题我只打出来六个(别骂了别骂了)。而且还是参考了别人的算法,其中确实不乏令我眼前一亮的算法,所以在这儿记个笔记以下用的都是自己的代码,和别人的代码重复率会很高但是自己也算是学习过了,所以做个记录和讲解留给自己。目录题目一:扫雷题目二:铺地毯题目一:扫雷
- 代码随想录动态规划2
Naive_7
动态规划算法
62.不同路径代码随想录视频讲解:动态规划中如何初始化很重要!|LeetCode:62.不同路径_哔哩哔哩_bilibili一个机器人位于一个mxn网格的左上角(起始点在下图中标记为“Start”)。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?思路:首先需要一个二维数组记录坐标(i,j),再思考走到终点dp[m-1][
- 代码随想录动态规划——零钱兑换
HDU-五七小卡
代码随想录动态规划算法贪心算法
题目给定不同面额的硬币coins和一个总金额amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1:输入:coins=[1,2,5],amount=11输出:3解释:11=5+5+1示例2:输入:coins=[2],amount=3输出:-1示例3:输入:coins=[1],amount=0输出:
- 代码随想录动态规划——最大子数组和
HDU-五七小卡
代码随想录动态规划算法leetcode
题目给定一个整数数组nums,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。示例:输入:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出:6解释:连续子数组[4,-1,2,1]的和最大,为6。思路动规五部曲:确定dp数组和下标dp[i]表示包括下标i之前的最大连续子数组和为dp[i]确定递推公式dp[i]只有两个方向可以推导出来(1)dp[i-1]+nums[i],即:
- 代码随想录——动态规划-股票问题
Nero33666
动态规划算法
https://www.programmercarl.com/动态规划-股票问题总结篇.html#买卖股票的最佳时机含手续费一、只能买一次不断更新最小买入值,不断更新profit=prices[i]-buy二、可以买卖多次动态规划-定义dp数组dp[i][1],dp[i][0]分别表示第i天持有股票时的现金和第i天未持有股票时的现金-递推公式dp[i][1]=max(dp[i-1][1],dp[i
- 代码随想录动态规划05
Naive_7
动态规划算法
74.一和零视频讲解:动态规划之背包问题,装满这个背包最多用多少个物品?|LeetCode:474.一和零_哔哩哔哩_bilibili代码随想录给你一个二进制字符串数组strs和两个整数m和n。请你找出并返回strs的最大子集的大小,该子集中最多有m个0和n个1。如果x的所有元素也是y的元素,集合x是集合y的子集。示例1:输入:strs=["10","0001","111001","1","0"]
- (nice!!!)(LeetCode 热题 100)32. 最长有效括号(动态规划dp)
岁忧
LeetCodejava版刷题LeetCode热题100leetcode动态规划算法javac++
题目:32.最长有效括号思路:动态规划,时间复杂度0(n)。C++版本:classSolution{public:intlongestValidParentheses(strings){intn=s.size();vectorf(n);//最长有效字符串intmx=0;//遍历每一个字符串的右端点for(inti=1;i=0&&s[i-f[i-1]-1]=='('){//是的话,可以组成更长的有效
- 前缀和(C++)
L-M-Y
简单算法算法
算法的种类很多,虽然我目前掌握的不多,但是在我浅薄的认知里,我把算法分为两类。一类是小算法,比如前缀和与快速幂这种,为什么说它们是小算法呢,因为,它们的用法比较单一,不算是一种庞大的思想,一般不能决定整个算法的走向,而是为降低程序时间复杂度的一个小操作,一种锦上添花的小装饰。另一类是大算法,比如贪心和动态规划这种,这种算法直接关系到解决某个问题的全局思想,出现的形式多样,运用起来也比较灵活。哈哈,
- 力扣 32. 最长有效括号 python AC
VirgoAsumita
leetcodepython算法
动态规划classSolution:deflongestValidParentheses(self,s):s=''+ssize=len(s)dp=[0]*sizeforiinrange(2,size):ifs[i]==')':ifs[i-1]=='(':dp[i]=dp[i-2]+2else:ifs[i-dp[i-1]-1]=='(':dp[i]=dp[i-1]+dp[i-dp[i-1]-2]+2
- 贪心算法-最优装载问题C++实现
大王算法
数据结构和算法实战宝典贪心算法c++算法
一、概念当一个问题具有最优结构性质时,可用动态规划算法,有时会有更简单有效的算法,那就是贪心算法,贪心算法是通过一系列的选择来得到问题的解,贪心算法并不从整体最优解上加以考虑,所做的选择只是在某种意义上的局部最优解。二、贪心算法的基本要素(1).贪心选择性质所求解的问题的整体最优解可以通过一系列局部的最优的选择来,即贪心选择达到。贪心选择所依赖的是以前所做过的选择,对以后得选择没有关系。(2).最
- Java 算法入门:动态规划和二叉树
来自星星的坤
算法java动态规划
在学习算法的路上,难免会遇到一些概念和题目让你感到困惑。今天,我们来讲解leetcode上两个非常基础但又十分重要的算法题。这两道题既是入门的好题目,也能帮助你理解一些常见的算法思维。让我们一起来探讨一下:动态规划和二叉树。LeetCode70题:爬楼梯问题问题描述想象一下,你正站在一个楼梯的底部,需要爬到楼顶。楼梯共有n阶,每次你可以选择爬1阶或2阶。现在,你需要计算出有多少种不同的方式可以到达
- 0-1背包问题,使用动态规划的三种方法(二维数组,两个一维数组,一个一维数组)python实现
路漫漫`
leetcodePython算法动态规划python
0-1背包问题感谢这些朋友们的文章,给了我很大启发:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/94778914https://blog.csdn.net/na_beginning/article/details/62884939https://blog.csdn.net/qq_39445165/article/details/84334
- Day42代码随想录动态规划part04:01背包问题的二维数组解法、01背包问题的一维数组解法、416. 分割等和子集
Estrellazhu
动态规划算法pythonleetcode
Day42动态规划part03-01背包问题01背包问题的二维数组解法01背包问题定义:有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。暴力解法:回溯法,枚举所有情况,每个物品是取与不取两个状态二维数组方法dp数组的含义:二维dp[i][j]数组:[0,i]之间的物品任取,放入
- 蓝桥杯算法实战分享:十大经典案例助你突破编程瓶颈
清水白石008
课程教程学习笔记职业生涯蓝桥杯算法职场和发展
蓝桥杯算法实战分享:十大经典案例助你突破编程瓶颈蓝桥杯作为国内最负盛名的编程大赛,其题目不仅考查编程能力,更检验选手对算法思想的理解与实践水平。今天,我将带大家深度解析历年蓝桥杯中的经典算法题,分享十个实战案例,助你在备赛阶段建立一整套高效、灵活的解题思路,并提升编程技能。一、蓝桥杯算法题的价值与挑战蓝桥杯题目覆盖数据结构、搜索、动态规划、贪心算法、图论、字符串处理等多个领域。从简单的数组遍历、排
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,Django@Python2.x 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f