- 【Algorithms 4】算法(第4版)学习笔记 01 - 1.5 案例研究:union-find算法
MichelleChung
算法学习算法
文章目录前言参考目录学习笔记1:动态连通性2:UF实现1:快速查找quick-find2.1:demo演示12.2:demo演示22.3:quick-find代码实现3:UF实现2:快速合并quick-union3.1:demo演示13.2:demo演示23.3:demo演示33.4:quick-union代码实现4:UF实现3:加权quick-union算法4.1:demo演示4.2:加权qui
- 《算法》笔记 2 - 动态连通性问题
zhixin9001
动态连通性问题实现通用代码Quick-Find算法Quick-Union算法加权Quick-Union算法动态连通性问题在基础部分的最后一节,作者用一个现实中应用非常广泛的案例,说明以下几点:优秀的算法因为能解决实际问题而变得更为重要;高效算法的代码也可以很简单;理解某个实现的性能特点是一项有趣的挑战;在解决同一个问题的多种算法之间进行选择时,科学方法是一种重要的工具;迭代式改进能够让算法的效率越
- 《算法4》union-find并查集算法 (quick-find | quick-union | 加权quick-union | 路径压缩的加权quick-union)
小小绿豆
数据结构和算法数据结构算法union-find
union-find并查集算法,是高效的动态连通算法,在判断无向图中的连通分量效率很高;文章中的算法和图片均来自《算法4》结合之前《无向图-连通分量》算法,暂目前无向图连通分量的2种算法:算法1:通过深度优先遍历算法从未标记的顶点开始遍历,遍历完无向图中的所有顶点,得到连通分量;算法2:使用union-find并查集算法,动态连通算法,得到连通分量;区别:算法1需要初始化逐个遍历整个图,效率低,但
- 并查集(union-find)算法理解
Joemt
算法并查集(union-find)
在图像处理中,往往会遇到连通域判断的情况,而在处理过程中往往是利用并查集(union-find)算法。并查集(Union-Find)是解决动态连通性问题的一类非常高效的数据结构。并查集主要分为两个过程;1、查,2、并。查主要目的是查找满足联通的点,并主要目的是将查到的点合并到连通域中。并查集有三种常见算法:quick-find、quick-union、加权quick-union,其中检测速度也是一
- leetcode刷题记录
UniversityGrass
Leetcode算法数据结构
Datastructure:list,set,dict,heapq,collections.Counter,collections.deque,queue.PriorityQueue,collections.defaultdictUnionFind:FriendCircles:UnionFind.Iusedweightingandpathcompression.Hash:3SumDivideand
- 常见的并查集题目
xxx_520s
数据结构算法数据结构
总结并查集逻辑实现的优化有两种,第一种是查找时路径压缩,第二种是按秩合并,合并时将高度较小的树作为较高树的子树,从代码量来看,推荐使用路径压缩,可以参考lc547.省份数量的两种UnionFind写法题目1LC990.等式方程的可满足性classSolution{classUnionFind{int[]p;int[]rank;publicUnionFind(intn){p=newint[n];ra
- 《算法4第一章》笔记(九)动态连通性(2) quick-union
烤地瓜次不次
问题描述:动态连通性:输入为一列整数对,其中每个整数对都表示一个某种弄类型的对象,一堆整数pq可以被理解为“p和q是相连的”。当程序从输入中读取了整数对pq时,如果一直的所有整数对都不能说明p和q是相连的,那么则将这一对整数写入到输出中。p和q称为触点。p和q的通道称为分量。quick-union算法比较quick-find算法,提高了union()方法的速度,它算是和quick-find算法师互
- 数据结构——森林与并查集
嵌入式小聪
数据结构与算法数据结构
并查集能解决连通性问题,如A=B,B=C,C=D能推导出A=D一.连通性问题二.Quick-find基于染色的思想,一开始所有点的颜色不同连接两个点的操作,可以看成将一种颜色的点染成另一种颜色如果两个点颜色一样,证明连通,否则不连通这种方法叫做并查集的【Quick-Find算法】Quick-find算法中修改点颜色的时间复杂度为O(n),而判断连通关系的时间复杂度为O(1),即判断数组中保存的值是
- [算法] 合并查找(Union Find)
zlinzju
数据结构和算法并查集图算法
文章目录UnionFind算法基础算法优化算法性能伪代码Python代码题解UnionFind算法基础UnionFind算法用于处理集合的合并和查询问题,其定义了两个用于并查集的操作:Find:确定元素属于哪一个子集,判断两个元素是否属于同一子集(即,查找元素的root,当两元素root相同时判定他们属于同一个子集)Union:将两个子集合并为一个子集(即通过修改元素的root或parent来合并
- 2019.10.11leetcode打卡:547
PolarBearWYY
图片发自App我觉得还是挺难理解的,于是我就继续图说算法吧:图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App注意,第一个return有技巧啊!图片发自App附加一个unionfind的笔记图片发自App
- 并查集C++实现——算法设计与分析,含代码解释
rebibabo
算法设计算法数据结构c++
文章目录什么是并查集quick-find并查集quick-union并查集优化一:增加权重比较使树变的平衡优化二:路径压缩优化过后的代码什么是并查集并查集简单来说是集合的集合,其中里层集合表示的节点都是可互相联通的,并查集有两种操作:union连接(并):合并两个集合find查询(查):查询两个元素是否在同一个集合如下图所示,原来的并查集为{{0},{1,4,5},{2,3,6,7}}\{\{0\
- 并查集UnionFind
RiceCake1122
并查集(UnionFind)主要是用来解决图论中「动态连通性」问题的,数据结构很简单,却能用来表示无向图。简单的代码如下:classUnionFind{int[]parent;intcnt;publicUnionFind(intn){parent=newint[n];for(inti=0;iweight[py]){parent[py]=px;weight[px]+=weight[py];}else
- Leetcode1971. 寻找图中是否存在路径
UestcXiye
Everydayaleetcodeleetcode算法并查集
EverydayaLeetcode题目来源:1971.寻找图中是否存在路径解法1:并查集并查集介绍:并查集详解代码:/**@lcapp=leetcode.cnid=1971lang=cpp**[1971]寻找图中是否存在路径*///@lccode=startclassUnionFind{vectorfather,size;public:UnionFind(intn):father(n),size(
- 算法学习 之 并查集
wniuniu_
算法算法学习
leecode中这题就需要并查集代码如下typedefstruct{int*parents;int*sizes;}UnionFind;//下面建立一个初始化UnionFind*NewUnionFind(intn){UnionFind*uf=(UnionFind*)malloc(sizeof(UnionFind));uf->parents=(int*)malloc(sizeof(int)*n);uf
- leetcode:1905. 统计子岛屿
OceanStar的学习笔记
算法与数据结构c语言c++前端
题目来源leetcode:1905.统计子岛屿题目描述classSolution{public:intcountSubIslands(vector>&grid1,vector>&grid2){}};题目解析DFS这道题的关键在于:如何快速判断子岛屿。一个方法是借助UnionFind。现在我们用DFS来做什么时候grid2中的一个岛屿B是grid1中的一个岛屿的子岛呢?当岛屿B中所有陆地在岛屿A中也
- Java 并查集解决 leetcode200岛屿问题 思路
明年今日7
java算法java开发语言后端
//伪代码//并查集UnionFind(grid)://并查集构造函数row=len(grid)col=len(grid[0])count=row*col//总数root=[-1]*(row*col)//二维数组→一维数组foriin[0,len(root)]://初始化root[i]=i;intfind(x)://返回x的祖先ifx==root[x]:returnxelse:root[x]=fi
- 并查集
null12
一、定义并查集(UnionFind)是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合的合并及查询问题(动态连通性问题),常常在使用中以森林来表示。动态连通性对于一系列整数,其中每个整数都表示一种类型的对象,一对整数p和q可以被理解为“p和q是相连的”。我们假设“相连”是一种对等的关系,这意味着“相连”具有以下性质:①自反性:p和p是相连的;②对称性:如果p和q是相连的,那么q和p也是相连的;③传递性:
- 数据结构部分
JunJ画
栈Stack队列Queue链表LinkedList数组Array哈希表HashTable二叉树BinaryTree堆Heap并查集UnionFind字典树Trie
- Leetcode684. 冗余连接
UestcXiye
Everydayaleetcodeleetcode并查集
EverydayaLeetcode题目来源:684.冗余连接解法1:并查集因为需要判断是否两个节点被重复连通,所以我们可以使用并查集来解决此类问题。代码:/**@lcapp=leetcode.cnid=684lang=cpp**[684]冗余连接*///@lccode=startclassUnionFind{vectorfather,size;public:UnionFind(intn):fath
- java手写并查集算法应用拓展案例
全栈项目讲解
Java手写源码合集java算法开发语言
Java手写并查集算法应用拓展案例1.并查集算法应用思路并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,它支持合并(union)和查找(find)两种操作。并查集常用于解决集合合并、连通性问题等。并查集算法的应用拓展案例主要分为以下几个步骤:创建一个UnionFind类,该类包含一个数组parent和一个变量count,用于存储节点的父节点和记录集合的个数。在UnionFind类中,实现find方法,用
- 并查集快速合并(Java 实例代码)
彼岸的菜鸟
数据结构与算法JAVA算法数据结构
目录并查集快速合并Java实例代码UnionFind2.java文件代码:并查集快速合并对于一组数据,并查集主要支持两个动作:union(p,q)-将p和q两个元素连接起来。find(p)-查询p元素在哪个集合中。isConnected(p,q)-查看p和q两个元素是否相连接在一起。在上一小节中,我们用id数组的形式表示并查集,实际操作过程中查找的时间复杂度为O(1),但连接效率并不高。本小节,我
- 力扣200岛屿数量解法3种
时间不凑巧
leetcode深度优先算法
DFSBFS并查集三种方式解决岛屿问题importjava.util.*;publicclassEdit{//并查集版本publicintnumIslandsUnion(char[][]grid){UnionSetunionfind=newUnionSet(grid);//unionfind.UnionSet(grid);for(intclow=1;clowque=newLinkedList();
- 并查集(UnionFind)技巧总结
大杂草
什么是并查集在计算机科学中,并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不交集(DisjointSets)的合并及查询问题。有一个联合-查找算法(Union-findAlgorithm)定义了两个用于此数据结构的操作:Find:确定元素属于哪一个子集。它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。Union:将两个子集合并成同一个集合。由于支持这两种操作,一个不相交集也常被称为联合-查找数据结构(Unio
- 并查集 rank 的优化(Java 实例代码)
彼岸的菜鸟
数据结构与算法JAVA算法前端
目录并查集rank的优化Java实例代码UnionFind3.java文件代码:并查集rank的优化上一小节介绍了并查集基于size的优化,但是某些场景下,也会存在某些问题,如下图所示,操作union(4,2)。根据上一小节,size的优化,元素少的集合根节点指向元素多的根节点。操作完后,层数变为4,比之前增多了一层,如下图所示:由此可知,依靠集合的size判断指向并不是完全正确的,更准确的是,根
- 并查集 size 的优化(并查集 size 的优化)
彼岸的菜鸟
数据结构与算法JAVA算法
目录并查集size的优化Java实例代码UnionFind3.java文件代码:并查集size的优化按照上一小节的思路,我们把如下图所示的并查集,进行union(4,9)操作。合并操作后的结构为:可以发现,这个结构的树的层相对较高,若此时元素数量增多,这样产生的消耗就会相对较大。解决这个问题其实很简单,在进行具体指向操作的时候先进行判断,把元素少的集合根节点指向元素多的根节点,能更高概率的生成一个
- 图解并查集,外加几道Leetcode练手题.md
IamHYN
前言并查集是一种非常有用且高效的数据结构,千万不要被这个极具专业性的名字吓到了,它的算法思想和代码实现都非常简单,不需要花太大力气就可以轻松掌握。下面就通过画图等方式为大家介绍一下这种神奇的数据结构。一、图解并查集并查集有两个英文名:1、DisjointSet,2、UnionFind。它的作用就是把一个数据集分成若干个子集,每个子集内部数据可以互联互通,而子集之间则不具有连通性。并查集的底层结构类
- 【LeetCode】岛屿问题 (并查集UnionFind+DFS+BFS)
凉西瓜
深度优先leetcode广度优先
岛屿问题(难度中等)统计封闭岛屿的数目解法1:UnionFind解法2:DFS解法3:BFS统计封闭岛屿的数目二维矩阵grid由0(土地)和1(水)组成。岛是由最大的4个方向连通的0组成的群,封闭岛是一个完全由1包围(左、上、右、下)的岛。请返回封闭岛屿的数目。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode.cn/problems/number-of-closed-islan
- 【高阶数据结构】并查集详解
Josvin
数据结构算法java数据结构
并查集并查集概述并查集功能分析数组实现并查集并查集——森林实现并查集——查找算法并查集——合并算法整体代码并查集概述并查集(UnionFind),又称不相交集合(DisjiontSet),它应用于N个元素的集合求并与查询问题,在该应用场景中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中。虽然该问题并不复杂,但面
- 【leetcode】305. Number of Islands II
云端漫步_b5aa
1必须有个deepcopy才行,这样才不会修改原来的matrix中的值2上述方法时间复杂度是O(kmn),自然超时了3unionfind方法:在此题中,坐标(x,y)做为一个node,对于positions中的每一个position,都创建一个一对一的map,map的key和value都是这个坐标4对于每一个position,count每次加1,同时检查其上下左右,如果属于同一个union,相当于
- UnionFind算法应用
labuladong2
上篇文章很多读者对于Union-Find算法的应用表示很感兴趣,这篇文章就拿几道LeetCode题目来讲讲这个算法的巧妙用法。首先,复习一下,Union-Find算法解决的是图的动态连通性问题,这个算法本身不难,能不能应用出来主要是看你抽象问题的能力,是否能够把原始问题抽象成一个有关图论的问题。先复习一下上篇文章写的算法代码,回答读者提出的几个问题:classUF{//记录连通分量个数privat
- 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
comsci
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
dcj3sjt126com
mysql
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
fanmingxing
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
hanqunfeng
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”
nannan408
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,