- 图论基础知识 深度优先(Depth First Search, 简称DFS),广度优先(Breathe First Search, 简称BFS)
mmaerd
Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜,不到黄河不回头,直到搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论(DepthFirstSearch,简称DFS)搜索方向,是认准一个方向搜,直到碰壁之后再换方向换
- 代码随想录|图论|07岛屿的最大面积
Paper Clouds
算法深度优先图论数据结构c++
leetcode:100.岛屿的最大面积题目题目描述给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,计算岛屿的最大面积。岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0,表示岛屿的单元格。输出描述输出一个整数,表示岛屿的最
- 代码随想录: 图论| 岛屿数量
王鹏程_
深度优先算法岛屿数量图论
题目链接:99.岛屿数量题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。输入示例:4511000110000010
- 实现并查集数据结构的技术指南
一键难忘
数据结构算法并查集
本文收录于专栏:算法之翼https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_10943144.html订阅后本专栏全部文章可见。实现并查集数据结构的技术指南并查集(DisjointSetUnion,简称并查集)是一种常用的数据结构,用于管理元素之间的等价关系。它主要支持两种操作:合并(Union)和查找(Find)。并查集通常用于解决各种问题,如图论中的连
- 代码随想录| 图论01 ●深度优先搜索知识 ●797所有可能的路径 ●广度优先搜索知识 ●200 岛屿数量dfs ●200 岛屿数量bfs
weixin_51674457
代码随想录一刷深度优先图论宽度优先
#dfs知识看了一下感觉和二叉树,和回溯,没啥区别。#797所有可能路径普通回溯,很快path.push_back(0);要提前写不要忘了。另外path不要担心不需要归零,他每次回溯call完了会退回去的vector>res;vectorpath;voiddfs(intnode,intn,vector>&graph){if(node==n-1){res.push_back(path);return
- 代码随想录|图论理论基础
1.图的种类(有向图和无向图)有向图:图中边有方向无向图:图中边无方向加权有向图:图中边是有权值和方向的,无向图也是如此2.度(无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度)出度:从该节点出发的边的个数入度:指向该节点边的个数3.连通性(在图中表示节点的联通情况,我们称之为连通性)连通图:在无向图中,任何两个节点都是可以到达的(可以借助其他节点)非连通图:有节点不能到达其他节点强连通图:在有向图中,
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- 20240821 代码随想录 | 图论
m0_46259676
图论
103.水流问题dfs深度优先搜素directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]set_1=set()set_2=set()n,m=map(int,input().split())g=[]for_inrange(n):g.append(list(map(int,input().split())))defdfs(g,x,y,visited,s):visited[x][y
- 代码随想录|图论|04广度优先搜索理论基础
Paper Clouds
图论宽度优先算法数据结构leetcodec++
广搜的使用场景广搜的搜索方式就适合于解决两个点之间的最短路径问题。因为广搜是从起点出发,以起始点为中心一圈一圈进行搜索,一旦遇到终点,记录之前走过的节点就是一条最短路。当然,也有一些问题是广搜和深搜都可以解决的,例如岛屿问题,这类问题的特征就是不涉及具体的遍历方式,只要能把相邻且相同属性的节点标记上就行。(我们会在具体题目讲解中详细来说)比如下面这个图,从start开始慢慢向外扩展,第4次扩展才到
- 代码随想录|图论|05岛屿数量(深搜DFS)
Paper Clouds
图论深度优先算法数据结构leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
- 【树 DFS BFS 离线查询】P11855 [CSP-J2022 山东] 部署|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+深度优先宽度优先c++算法图论树
本文涉及知识点C++图论C++BFS算法C++DFSP11855[CSP-J2022山东]部署题目背景受疫情影响,山东省取消了CSP-J2022认证活动,并于次年三月重新命题,在省内补办比赛。题目描述“万里羽书来未绝,五关烽火昼仍传。”古时候没有现代信息化战争的技术,只能靠烽火传信和将军运筹帷幄的调兵遣将来取得战争的优势。为了使消耗最低,现在A国已经在nnn个城市之间建好了道路和行军部署渠道,使得
- Educational Codeforces Round 31 C.Bertown Subway(图论)
ganzibang
ACM-图论图论
题目链接:BertownSubway题意:简单地说,就是给一个n个地铁站的线路图,每个地铁站i有一趟地铁从i站出发,到达目的站pi,pi可以等于i且满足条件:对于每个i站,只存在一个j站使得pj=i。定义有序对pair(a,b)表示从a站到b站,现在给你一个机会在满足条件下可以改变不超过两个地铁站的pi,使得(a,b)的个数最多,问最多个数是多少?题解:题目先输入一个n,在输入pi,而且每个pi是
- 【图论 DFS搜索树】P10298 [CCC 2024 S4] Painting Roads|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+图论深度优先算法c++洛谷
本文涉及知识点C++图论C++DFSP10298[CCC2024S4]PaintingRoads题目描述Kitchener市的市长Alanna成功地改进了该市的道路规划。然而,来自RedBlue市的一位售货员仍然抱怨道路的颜色不够丰富。Alanna的下一个任务就是粉刷一些道路。Kitchener市的道路规划可以表示为NNN个十字路口和MMM条道路,第iii条道路连接第uiu_iui个十字路口和第v
- leetcode332.重新安排行程:优先队列与DFS实现欧拉路径的行程规划
Musennn
leetcode刷题详解深度优先算法leetcodejava
一、题目深度解析与行程规划本质题目描述给定一个机票的字符串二维数组tickets,每个元素是[from,to]的形式,表示从from到to的机票。要求找出从JFK出发的行程,且必须使用所有机票,若存在多种可能的行程,返回字典序最小的那个。核心特性分析图论模型:每个机场是图的节点,机票是图的边,问题转化为在图中寻找一条经过所有边的路径欧拉路径:题目本质是寻找图中的欧拉路径(经过每条边恰好一次的路径)
- 探索算法秘境:量子随机游走算法及其在图论问题中的创新应用
目录编辑一、量子随机游走算法的起源与原理二、量子随机游走算法在图论问题中的创新应用三、量子随机游走算法的优势与挑战四、结语在算法研究的浩瀚星空中,总有一些领域如同遥远星系,闪烁着神秘而诱人的光芒。今天,我们将一同深入这片算法秘境,探索一个相对偏僻但极具潜力的算法——量子随机游走算法(QuantumRandomWalk,QRW),并揭示它在图论问题中的创新应用。一、量子随机游走算法的起源与原理量子随
- 【2024年码蹄杯】本科组省赛
Guiat
算法竞赛码蹄杯省赛算法比赛
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是店小二呀
算法分析#BFS算法算法宽度优先
算法相关知识点可以通过点击以下链接进行学习一起加油!双指针滑动窗口二分查找前缀和位运算模拟链表哈希表字符串模拟栈模拟(非单调栈)优先级队列队列&BFS在图论中,最短路径问题是一个常见的挑战,广泛应用于路由、网络和交通等领域。对于无权图,广度优先搜索(BFS)提供了一种高效且简洁的解法。本文将简要介绍BFS算法的原理,并探讨其在解决最短路径问题中的应用。个人主页:是店小二呀C/C++专栏:C语言\C
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LeetCode热题100leetcode算法职场和发展
目录438.找到字符串中所有字母异位词中等图论200.岛屿数量中等中等给定两个字符串s和p,找到s中所有p的异位词的子串,返回这些子串的起始索引。不考虑答案输出的顺序。示例1:输入:s="cbaebabacd",p="abc"输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是"cba",它是"abc"的异位词。起始索引等于6的子串是"bac",它是"abc"的异位词。示例2:输入:s="abab",p=
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论文信息题目:SEG-SAM:Semantic-GuidedSAMforUnifiedMedicalImageSegmentationSEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM作者:ShuangpingHuang,HaoLiang,QingfengWang,ChulongZhong,ZijianZhou,MiaojingShi论文创新点语义感知解码器:作者提出了一个独立的语义感知解码器(
- 详解Dijkstra算法:单源最短路径的经典解决方案
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####引言在图论和计算机科学中,**Dijkstra算法**是一种用于寻找图中节点间最短路径的经典算法。由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra于1956年提出,该算法广泛应用于网络路由、交通导航、社交网络分析等领域。其核心思想是通过贪心策略逐步确定从起点到所有其他节点的最短路径。本文将深入剖析Dijkstra算法的原理、实现细节、时间复杂度及应用场景。---###一、算法核心思想与适
- LeetCode第261题_以图判树
@蓝莓果粒茶
算法leetcode算法职场和发展c#学习pythonc++
LeetCode第261题:以图判树文章摘要本文详细解析LeetCode第261题"以图判树",这是一道图论问题。文章提供了从DFS到并查集的多种解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法步骤图解和性能分析。适合想要深入理解图论算法和树的性质的算法学习者。核心知识点:图论、DFS、BFS、并查集、树的性质难度等级:中等推荐人群:图论学习者、算法面试准备者题目描述给定从0到n-
- 数据结构:图(graph) 通俗易懂 图文生动详解 拒绝照搬概念(一)
Ztartrek
数据结构深度优先算法dfsc语言图论
一.前言我在之前的文章中带大家学习了DFS,BFS算法。我提到过,用BFS算法求最短路径存在一些局限性—》图论的基本算法是BFS和DFS,大多数图论高级算法都是从BFS和DFS发展出来的。从本篇文章开始,我们将一起学习数据结构——图的有关知识,并掌握更高阶的最短路径算法。二.图的基础概念在线性表中,数据元素是一对一的关系,如链表,如同手牵手一样,除了首元素后尾元素,中间的元素都有自己唯一的前驱和后
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目录Python实例题题目代码实现实现原理集合运算:逻辑运算:关系运算:图论:组合数学:关键代码解析1.集合运算2.逻辑运算3.关系运算4.图论使用说明安装依赖:基本用法:示例输出:扩展建议增强功能:用户界面:性能优化:教学辅助:Python实例题题目Python计算离散数学代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxa
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欢迎关注【Python·算法分类题库】,持续更新中……知识点A字符串(AC自动机、拓展KMP、后缀数组、后缀自动机、回文自动机)图论(网络流、一般图匹配)数学(生成函数、莫比乌斯反演、快速傅里叶变换)数据结构(树链剖分、二维/动态开点线段树、平衡树、可持久化数据结构、树套树、动态树)B排序(归并、快速、桶、堆、基数)搜索(剪枝、双向BFS、记忆化搜索、迭代加深搜索、启发式搜索)DP(背包、树形、状
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走过_冬天
数据结构与算法PKU图论基础题
PKU图论基础题POJ2449Remmarguts’Date(中等)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2449题意:经典问题:K短路解法:dijkstra+A*(rec),方法很多相关:http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/showcontest?contest_id=1144该题亦放在搜索推荐题中POJ3013
- 图论500题 慢慢写
daydreamer23333
题目来源https://blog.csdn.net/ffq5050139/article/details/7832991这篇博客用来记录自己刷的图论题先占个坑所有题目都来自上面的链接会慢慢更新基础一点的题会记录一下表示ac了好题会单独写一篇博客知识点题目名称,oj和题号并查集1.HowManyTablesHDU-1213(简单模板题)并查集2.小希的迷宫HDU-1272(毒瘤输入wa了一年最后发现
- 图论刷题1
zc.ovo
图论算法深度优先
582div3G.PathQueries题意给定一颗nnn个点的加权树,以及mmm次询问,每次询问输出存在简单路径中边权不大于xxx的顶点对数(1≤n,m≤2⋅1051\len,m\le2\cdot10^51≤n,m≤2⋅105)——树中的顶点数和查询数。x≤2⋅105x\le2\cdot10^5x≤2⋅105思路可以发现xxx越大则满足的点对数越多,所以考虑离线按xxx从小到大处理,每次将所有边
- [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,
[email protected] 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
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目录
Spring4.1新特性——综述
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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
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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