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Nature自然科研
c语言输入两个字符串按字典数序比较大小
1.头文件algorithm中有函数sort()用于排序,参数为:排序起始地址,排序结束地址,排序规则(返回bool型)例如,要将array[]={5,7,1,2,9}升序排列,则使用:boolcmp(inta,intb);intmain(){intarray[]={5,7,1,2,9};sort(array,array+5,cmp);for(inti=0;icoutb)returnfalse;e
- trie算法
云 无 心 以 出 岫
算法#acwing算法c++数据结构
Trie(字典树、前缀树)是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。主要特点和优势:高效的前缀查询:能够快速判断一个字符串的前缀是否存在,以及查找具有特定前缀的所有字符串。节省空间:对于有共同前缀的字符串,只存储共同前缀部分一次,避免了重复存储。插入和查找的时间复杂度通常为O(m),其中m是要插入或查找的字符串的长度。基本结构:Trie由节点组成,每个节点可能有多个子节点,通常用数组或哈希表来表示
- LeetCode刷题——数组中两个数的最大异或值#421#Medium
喷火龙与水箭龟
LeetCode刷题leetcode算法数据结构pythonjava
数组中两个数的最大异或值的思路探讨与源码数组中两个数的最大异或值的题目如下图,该题属于数组类和树类型的题目,主要考察对于树构造方法的使用和数组结构的理解。本文的题目作者想到2种方法,分别是哈希表方法和字典树方法,其中哈希表方法使用Java进行编写,而字典树方法使用Python进行编写,当然这可能不是最优的解法,还希望各位大佬给出更快的算法。本人认为该题目可以使用哈希表方法的思路进行解决,首先初始化
- Java中的模式匹配算法:如何实现高效的正则表达式与字典树
省赚客app开发者
java算法正则表达式
Java中的模式匹配算法:如何实现高效的正则表达式与字典树大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!模式匹配是计算机科学中的一个重要领域,它涉及在字符串中查找匹配特定模式的子串。Java中常用的模式匹配算法包括正则表达式和字典树(Trie)。本文将详细介绍如何在Java中实现这两种模式匹配算法,并提供实际的代码示例。1.正则表达式模式匹配正则表达式是一种强大的模
- Trie树C++(Acwing)
shady1972
c++数据结构算法
代码:#includeusingnamespacestd;constintN=100010;intson[N][26],cnt[N],idx;charstr[N];voidinsert(charstr[]){intp=0;//从0结点开始往下插入for(inti=0;str[i];i++)//循环遍历字符串{intu=str[i]-'a';//将26个字母映射成0到25if(!son[p][u])
- 【字符串算法】刷题总结
一米の阳光
算法字符串
文章目录字符串一、c++字符串基本操作二、字符串hash三、字典树四、KMP算法字符串笔记参考《算法竞赛从入门到进阶》《算法竞赛进阶指南》一、c++字符串基本操作相关博客输入与输出chars1[100],s2[1001000];intl1,l2;scanf("%s",s1);//输入遇到回车结束l1=strlen(s1);//获取长度strings1;cin>>s1;//遇到换行或者回车结束cin
- leetcode-140. 单词拆分 II (字典树/dp + 回溯法) + 字节测开字典树算法题
Anpedestrian
字典树leetcode之路
给定一个非空字符串s和一个包含非空单词列表的字典wordDict,在字符串中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。说明:分隔时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。示例1:输入:s="catsanddog"wordDict=["cat","cats","and","sand","dog"]输出:["catsanddog","catsan
- Leetcode 3045. Count Prefix and Suffix Pairs II
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3045leetcode3042leetcodehardleetcode周赛385Trie树
Leetcode3045.CountPrefixandSuffixPairsII1.解题思路2.代码实现题目链接:3045.CountPrefixandSuffixPairsII1.解题思路这一题的话思路上就是一个Trie树的思路来寻找前序字符,然后由于题目要求要同时满足前序和后序两个条件,因此找到每一个单词的前序子串之后再判断一下其是否同时为后序子串即可。2.代码实现给出python代码实现如下
- 算法分类合集
weixin_30784945
算法分类合集ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边
- ACM算法分类(要学习的东西还很多)
还是太年轻
ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
- ACM算法目录
龍木
ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
- Trie树数据结构——(字符串统计,最大异或对)
Jared_devin
数据结构Acwing数据结构c++算法
Trie树:是一种能够高效存储和查找字符串集合的数据结构Trie字符串统计思路:(笔记来自AcWing835.Trie字符串统计-AcWing)代码如下:#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intson[N][26];//trie树每个点的所有儿子(最多26个)//[N]父节点[]子节点intcnt[
- 大厂算法面试之leetcode精讲10.递归&分治
全栈潇晨
大厂算法面试之leetcode精讲10.递归&分治视频教程(高效学习):点击学习目录:1.开篇介绍2.时间空间复杂度3.动态规划4.贪心5.二分查找6.深度优先&广度优先7.双指针8.滑动窗口9.位运算10.递归&分治11剪枝&回溯12.堆13.单调栈14.排序算法15.链表16.set&map17.栈18.队列19.数组20.字符串21.树22.字典树23.并查集24.其他类型题递归三要素递归函
- 字典树的一个实际应用
Cx_330_PLT
算法数据结构
字典树是字符串查找里边比较重要的一个算法,相较于朴素的字符串查找来说,后者为循环遍历,对于每一次询问的时间复杂度为O(n),这样查询次数一多就会超时,对于字典树而言,查找次数的多少并不会影响其时间复杂度O(m),m为字符串长度,这样对于多次字符串查找,字典树往往使用得较多。字典树的构建如图所示,字典树初始化根节点,该节点不会存放任何字符,可设置为空,权值为0,之后根据输入的字符存放若干节点,相同合
- CF1870F - Lazy Numbers 一道Trie树思路应用的题目
阿史大杯茶
Codeforces算法CodeforcesTrie
CF1870F−LazyNumbers\mathrm{CF1870F-Lazy\Numbers}CF1870F−LazyNumbersDescriptionDescriptionDescription对于给定的nnn和kkk,求解出1∼n1\simn1∼n的每一个数在kkk进制下字典序排列的顺序,输出满足数字本身为当前排好序后的下标的条件的数的个数(EX:1\mathrm{EX:}1EX:1在11
- 【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 )
XNB's Not a Beginner
算法哈希算法算法c++数据结构链表hashtable
两个文本的相似度的指标有很多,常见的有词袋分析,词向量余弦,LCS(子串,子序列),Jaccard相似度分析(单词集合的对称差和最小全集比值),编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标:1单词重复度2最长公共子序列长度首先用c++builtin的字符输入流对象istringstream做单词分割然后用我自己写的patriacatrie树当作词袋,把词量小的string做映射集合(类似重链合并),
- 【TRIE字典树实现:400行】(模糊匹配 | AC自动机 | 多模式匹配 | 串排序 | 词频计数 | 相似度分析 | RAII模式 | 前缀比较 )
XNB's Not a Beginner
算法语言特性ModernCppADT数据结构实现c++算法开发语言哈希算法图论数据结构链表
目录程序测试[insert_erase_countDEMO]插入测试【ACAutomiton|MultipatternmatchingDEMO】AC自动机|多模式匹配测试【RecursivetdeepcopyconstructDEMO】多叉树的递归深拷贝测试【stringsortDEMO】串的非比较排序测试【fuzzypatternmatchingDEMO】模糊匹配测试【Similarityana
- Trie 字典树的两种实现方式
Daydreaming Kid
Java数据结构算法leetcodejava
Trie,又称字典树、单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。上图是一棵Trie树,表示了关键字集合{“a”,“to”,“tea”,“ted”,“ten”,“i”,“in”,“inn
- 【数据结构】前缀树的模拟实现
爱学的小涛
数据结构java算法
目录1、什么是前缀树?2、模拟实现2.1、前缀树节点结构2.2、字符串的添加2.3、字符串的查寻2.3.1、查询树中有多少个以字符串"pre"作为前缀的字符串2.3.2、查询某个字符串被添加过多少次2.4、字符串的删除3、完整代码1、什么是前缀树?前缀树又名字典树,单词查找树,Trie树,是一种多路树形结构,是哈希树的变种,和hash效率有一拼,是一种用于快速检索的多叉树结构,。典型应用是用于统计
- 前缀树(Trie):理解基本性质与应用
软件架构师笔记
开发语言go前缀树数据结构
前缀树,也称为字典树,是一种常见的数据结构,用于高效存储和检索字符串集合。基本性质:根结点不包含字符,除根结点外每一个结点都只包含一个字符。这意味着前缀树的每个节点代表一个字符,从根节点到叶节点的路径构成一个字符串。从根结点到某一结点,路径上经过的字符连接起来,为该结点对应的字符串。前缀树的路径表示了存储在树中的字符串。每个结点的所有子结点包含的字符都不相同。这确保了树的每个分支都代表不同的字符,
- CF1446C Xor Tree
#lyn#
算法图论
题意【here】分析①看到求异或和最小时,很容易想到trie树再等高建完trie树后两个最接近的点就为异或值最小的数(越低位不同,对异或值的影响越小)②由于删数比较难计算,所以可以通过计算能保留的最大值来间接计算③因为异或值最小的两个数才会连边。所以没删除前一定是TrieTrie树中如下图所示的点所表示的数会连边,不难发现他们是不连通的。要让他们变为一棵树,就必须删除一些点。④当要处理倒数第二层以
- 字典树进行大数据次数的统计
Tim在路上
提起字典我们首先想到的就是小时候使用的新华字典,字典的好处就是把大量的汉字,组织到了一本书中,安装一定的顺序方便了我们进行快速的查找。1、给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过,以及出现的次数。如果内存可以存储下,可以直接使用hashmap进行处理,key存储当前的单词,value存储出现的次数。时间复杂度为把单词放入的时间O(n)2.给出n个单词和m个询问,每
- 【trie 字典树】( RAII | Multiset频次统计 | STL )
XNB's Not a Beginner
ADT数据结构实现语言特性ModernCpp算法数据结构c++stlhash链表
#include#include#include#include#include#include#includeclasstrie{structNode;usinghasher=std::unordered_map>;structNode{std::optionalfrequency{std::nullopt};hasherchildren;Nodeoperator=(constNode&)=de
- [LeetCode 208] 实现 Trie (前缀树)
来到了没有知识的荒原
208.实现Trie(前缀树)字典树转自评论中某大佬,加入了一个preorder可以查看一下树的构造是不是对的注意:search和startsWith只差了最后一句return。因为insert的时候插入的是word,最后一个字符结点会保留isWord=true,但是中间的就不一定了,所以startsWith直接返回true,search返回t->isWord#include#include#in
- 数据结构与算法——C++代码模板合集
ZibeSun
数据结构算法c++
目录前言一、线性表1、顺序表2、单链表3、循环链表4、双向链表二、堆栈三、队列四、KMP算法五、二叉树1、普通二叉树2、二叉树—三叉链表3、赫夫曼树4、二叉排序树六、静态查找1、顺序查找(带哨兵)2、顺序索引查找3、折半查找七、哈希表1、哈希查找-链地址法(表头插入)2、哈希查找-链地址法(表尾插入)3、哈希查找-线性探测再散列4、哈希查找-Trie树5、哈希查找-二次线性探测再散列八、排序1、插
- 【题解 && Trie树 && 字符串】 C - New but Nostalgic Problem
鹭天
字符串题解c语言算法开发语言
题目描述:分析:题目中涉及到了若干字符串的公共前缀,显然可以用trie树去完成建立trie树的同时,我们为了做题方便,用以下两个数组去记录一下trie树的信息:totitot_itoti表示以i为根的子树中有几个字符串,numinum_inumi表示以i结尾的字符串有几个建立完trie树之后,就开始了解决问题的过程题目中要我们找所有公共前缀的最小值所以我们只需要从小到大枚举公共前缀,看当前公共前缀
- 保障网络环境清朗与安全:非法关键字过滤的重要性与实现方法
nbsaas-boot
日常工作网络安全关键字过滤脱敏
在当今数字化时代,网络已经成为人们获取信息、交流思想的主要平台。然而,随着互联网的普及,一些不法分子也越发倾向于通过网络渠道散布有害信息。为了维护网络环境的清朗与安全,非法关键字过滤技术应运而生。本文将探讨非法关键字过滤的重要性,并介绍实现该技术的两种主要方法:正则表达式和Trie树。1.非法关键字过滤的重要性1.1防范有害信息传播非法关键字过滤是一项关键的网络安全措施,有助于防范有害信息在网络上
- 第二章 数据结构 (二)(并查集、Trie树)
一只程序媛li
蓝桥准备数据结构c++算法
一、Trie树(用来高效存储和查找字符串集合的数据结构)1、用二维数组来构建一个树,第一维为结点下标,第二维为子节点,单个二维数组的值为子节点下标。构建字典树用于查询和插入。#include//835存储查询字符串usingnamespacestd;constintN=1e5+10;intson[N][26],cnt[N],idx;charstr[N];//下标是0的节点既是根节点,又是空节点//
- 算法总结归纳(第十一天)(部分数据结构、图论(部分))
乘风破浪的咸鱼君
算法数据结构图论
目录一、trie树题目描述:输入格式输出格式输入样例:输出样例:①、思路②、代码实现二、并查集1、样例题目描述:输入格式输出格式输入样例:输出样例:①、思路②、代码实现2、应用并查集题目描述:输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:①、思路②、代码三、堆排序题目描述:输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:①、思路②、代码四、模拟哈希表1、离散化题目描述:输入格式输出格式数据范围输入样例:
- Trie字典树
不识地理不懂距离
字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。特点:1、根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一个字符2、从根节点到某一节点。路径上经过的字符连接起来,就是该节点
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比