- 奇怪的比赛(Python,递归,状态压缩动态规划dp)
不染_是非
python算法python动态规划算法蓝桥杯
目录前言:题目:思路:递归:代码及详细注释:状态压缩dp:代码及详细注释:总结:前言:这道题原本是蓝桥上的题,现在搜不到了,网上关于此题的讲解更是寥寥无几,仅有的讲解也只是递归思想,python讲解和状态压缩dp的解决方法都没有,这里就带大家用状态压缩dp方法来解决此题。题目:大奖赛计分规则:每位选手需要回答10个问题(其编号为1到10),越后面越有难度。答对的,当前分数翻倍;答错了,则扣掉与题号
- LeetCode HOT-100 分类总结
悬浮海
#LeetCodeHOT100leetcode算法HOT-100分类总结
文章目录二分搜索排序滑动窗口哈希表位运算前缀和双指针图二叉树回溯贪心:动态规划:背包问题:单调栈(辅助栈):并查集LRU缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法,如果可以确定数值的范
- 动态规划与一维数组
debug_running_Hu
动态规划算法
动态规划与一维数组的结合主要用于解决那些状态可以由单个变量表示的问题。这通常意味着问题具有某种线性或单调递增的性质。一维数组dp[i]存储的是到达状态i的最优解。状态i的最优解通常依赖于它之前状态(0到i-1)的最优解。让我们通过几个例子来详细讲解:1.斐波那契数列:这是动态规划中最经典的例子之一。斐波那契数列的第n项定义为前两项之和:F(n)=F(n-1)+F(n-2),其中F(0)=0,F(1
- 动态规划与回溯算法融合【高效解决组合、排列与子集问题】
一键难忘
算法之翼算法动态规划代理模式
本文收录于专栏:算法之翼动态规划与回溯算法融合【高效解决组合、排列与子集问题】动态规划(DynamicProgramming)和回溯算法(Backtracking)是解决复杂问题的两种重要算法。它们在许多问题中表现出色,但当两者结合使用时,能够更高效地解决一些特定类型的问题,如子集、排列和组合问题。这篇文章将探讨动态规划与回溯算法的结合,并通过代码实例展示如何应用这种结合方法解决实际问题。动态规划
- C语言青蛙跳台阶问题
共享家9527
c语言
在算法学习中,青蛙跳台阶问题是一个经典的递归和动态规划入门案例。它通过简单的场景,揭示了复杂的算法思想,非常适合初学者理解递归与动态规划的核心概念。一、问题描述一只青蛙要跳上n级台阶,每次它可以跳1级或者2级台阶。那么,青蛙跳上n级台阶总共有多少种不同的跳法呢?二、解题思路递归思路:-对于第n级台阶,青蛙到达它的方式要么是从第n-1级台阶跳1级上来,要么是从第n-2级台阶跳2级上来。-所以,跳上n
- 2023年数学建模动态规划算法在最短路径问题中的应用:以Floyd算法为例
人工智能_SYBH
算法matlab数据结构动态规划
订阅专栏后9月比赛期间会分享思路及Matlab代码数学建模是将实际问题抽象化为数学问题,并采用数学工具和技巧进行求解的过程。在实际应用中,数学建模是解决问题的一种有效方法。本文将介绍Floyd算法在数学建模中的应用。Floyd算法是解决最短路径问题的一种经典动态规划算法。最短路径问题是指在一个加权有向图中,从一个源节点到其他各节点的最短路径问题。在实际应用中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网
- 动态规划详解-最小路径和问题【python】
数据分析螺丝钉
LeetCode刷题与模拟面试动态规划算法leetcodepython数据结构
作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python欢迎加入社区:码上找工作作者专栏每日更新:LeetCode解锁1000题:打怪升级之旅python数据分析可视化:企业实战案例备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众号数据分析螺丝钉一起打怪升级1.问题介绍和应用场景最小路径和问题是一个常见的动态规划问
- 数据结构与算法再探(六)动态规划
刀客123
数据结构与算法动态规划算法
目录动态规划(DynamicProgramming,DP)动态规划的基本思想动态规划的核心概念动态规划的实现步骤动态规划实例1、爬楼梯c++递归(超时)需要使用记忆化递归循环2、打家劫舍3、最小路径和4、完全平方数5、最长公共子序列6、0-1背包问题总结动态规划(DynamicProgramming,DP)释义:动态规划是一种解决复杂问题的优化方法,通过将大问题拆解成小问题,逐步解决小问题,最终得
- 【算法】动态规划:从斐波那契数列到背包问题
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【算法】动态规划:从斐波那契数列到背包问题文章目录【算法】动态规划:从斐波那契数列到背包问题1.斐波那契数列2.爬楼梯3.零钱转换Python代码4.零钱兑换II5.组合数dp和排列数dp6.为什么动态规划的核心思想计算组合数的正确方法代码实现为什么先遍历硬币再遍历金额可以计算组合数详细解释举例说明最终结果具体组合情况为什么有效7.背包问题01背包问题定义完全背包问题定义示例为什么需要倒序遍历8.
- 【Day24 LeetCode】贪心Ⅱ
银河梦想家
leetcode算法
一、贪心Ⅱ1、买卖股票的最佳时机II122这题第一想法是使用动态规划做,每天有两个状态,持有股票和非持有股票,每次计算这两个状态下的最优值。classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){//表示当前没有/有股票的两个状态intdp0=0,dp1=-prices[0];for(inti=1;i&prices){intans=0;for(inti=1
- (C++)P1216数字三角形(动态规划)⭐⭐⭐⭐
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算法练习c++动态规划
[USACO1.5][IOI1994]数字三角形NumberTriangles-洛谷题目描述观察下面的数字金字塔。写一个程序来查找从最高点到底部任意处结束的路径,使路径经过数字的和最大。每一步可以走到左下方的点也可以到达右下方的点。在上面的样例中,从7→3→8→7→5的路径产生了最大权值。输入格式第一个行一个正整数r,表示行的数目。后面每行为这个数字金字塔特定行包含的整数。输出格式单独的一行,包含
- 动态规划汇总5
get_zhang_
动态规划子串子序列动态规划算法开发语言leetcode
1.最长递增子序列力扣题目链接(opensnewwindow)给你一个整数数组nums,找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1:输入:nums=[10,9,2,5,3,7,101,18]输出:4解释:最长递增子序列是[2,3,7,101],因此长
- 数据结构与算法:动态规划dp:理论基础和相关力扣题(509.斐波那契数列、70.爬楼梯、62. 不同路径、63.不同路径Ⅱ、343.整数拆分)
shanshandeisu
数据结构与算法LeetCode动态规划leetcode算法dp力扣数据结构
1.0.理论基础动态规划主要解决的问题种类有:背包问题打家劫舍股票问题子序列问题解决步骤:dp数组及其下标的意义递推公式dp数组初始化遍历顺序打印dp数组2.0.相关力扣题509.斐波那契数列classSolution:deffib(self,n:int)->int:ifn==0:return0ifn==1:return1dp=[0]*35dp[1]=1foriinrange(2,31):dp[i
- 最多获得的短信条数_云短信平台优惠活动_200分_A卷_动态规划
bug小王爷
华为OD机试真题(JavaA卷+B卷)动态规划华为od华为java
最多获得的短信条数_云短信平台优惠活动题目描述:某云短信厂商,为庆祝国庆,推出充值优惠活动。现在给出客户预算,和优惠售价序列,求最多可获得的短信总条数。输入输出描述:输入描述: 第一行客户预算M,其中0≤M≤10^6 第二行给出售价表,P1,P2,…Pn,其中1≤n≤100, Pi为充值i元获得的短信条数。 1≤Pi≤1000,1≤n≤100输出描述: 最多获得的短信条数示例1:输入:6
- 动态规划(Dynamic Programming,简称 DP)
佛渡红尘
计算机应用与算法动态规划代理模式算法
动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。通过保存和重用已经解决的子问题的解,来避免重复计算,从而大大提高了算法的效率。动态规划的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,通过求解子问题,并将这些子问题的解保存起
- 题目:解码方法(来自leetcode)动态规划----斐波那契模型
清风逸梦
leetcode动态规划算法
解码方法题目动态规划(5步走)状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划(5步走)状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点,下标为i的位置有两种方式:第一种就是单独解码,第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况:第一种是:当s[i]在[1,9]时可以单独解码,就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码,所以dp[i]=dp
- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
学习笔记Python算法笔记python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- Python 最最最使用的动态规划入门教程 + 10道经典例题
我是阿核
Python动态规划算法pythonleetcode
不多废话,直接开讲动态规划三大步骤动态规划是一种将问题分解为若干个子问题,并存储这些子问题的解(通常使用数组或矩阵等数据结构),以便在后续计算中重复使用,从而避免了重复计算,提高了算法的效率。需要注意的是,动态规划并非一种特定的算法,而是一种解决问题的思想和方法。在实际应用中,需要根据具体问题的特点来设计合适的动态规划算法。动态规划的根本在于用已知项的求出未知项,并再次调用已经求出的未知项来解决更
- 动态规划,蒙特卡洛,TD,Qlearing,Sars,DQN,REINFORCE算法对比
青椒大仙KI11
动态规划算法机器学习深度学习
动态规划(DynamicProgramming,DP)通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划的步骤识别子问题:定义问题的递归解法,识别状态和选择。确定DP数组:确定存储子问题解的数据结构,通常是数组或矩阵。确定状态转移方程:找出状态之间的关系,即状态转移方程。边界条件:确定DP数组的初始值或边界条件。填表:按照顺序填入DP表,通常是从最小的子问题开始。构造最优解:根据
- C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推
*TQK*
编程语言知识点算法练习数据结构c++算法
什么是动态规划:给定一个问题,我们把他拆成一个个子问题,直到子问题可以直接解决。然后把子问题的答案保存起来,以减少重复计算。再根据子问题的答案反推,得出原问题解的一种方法递归的过程:"递"的过程是分解子问题的过程;(dfs是第归的一种)“归”的过程是产生答案的过程。“递”的过程是自顶向下。“归”的过程是自底向上,“底”代表的是已知最小子问题的答案递归适用于以下情况:1.问题具有递归结构:问题可以自
- [前端算法]动态规划
摇光93
算法算法动态规划
最优子结构,重叠子问题爬楼梯递归+记忆化搜索自顶向下varclimbStairs=function(n){letmap=[]functiondfs(n){if(n=coins[j]){dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-coins[j]]+1);}}}if(dp[amount]===Infinity){return-1;}returndp[amount];}01背包问题functi
- 贪心与动规(动态规划)
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动态规划算法
1.贪心与动规的区别贪心算法和动态规划的主要区别在于它们解决问题的方式、能否保证得到最优解以及算法复杂度。解决问题的方式:贪心算法:在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,从而希望导致结果是全局最优的。它通常不考虑未来后果,只关注当前的最优解。动态规划:将原问题分解为子问题,通过解决子问题,并将子问题的解存储下来(通常是存储在一个表格中),在解决原问题时利用这些子问题的解。它通常以自底向
- 程序设计思考:归零思想
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“归零思想”是一种在程序设计中常用的思考方法,主要指的是通过将某些值或状态归零,来简化问题或解决复杂度。这个思想在许多领域中都可以找到应用,尤其是在处理问题时需要清理和重置状态,避免累积错误或多余的计算。下面是几个典型的应用场景:1.状态重置在某些算法中,特别是动态规划、回溯、递归等问题中,我们可能需要在每个阶段重置某些变量或状态,防止它们影响后续的计算。例如,在递归算法中,递归结束后可以通过将某
- 为什么算法很难掌握
浅墨cgz
算法
算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 背包问题总结篇
chengooooooo
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322.零钱兑换题目链接:322.零钱兑换-力扣(LeetCode)讲解链接:代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额(背包)(不加上他本身的
- 动态规划的小总结(一)
抽奖开出西瓜
动态规划动态规划算法
前言这篇文章展示了规范化的动态规划做题步骤。部分内容借鉴了代码随想录代码随想录-动态规划509.斐波那契数题目描述和思路力扣题目链接(opensnewwindow)斐波那契数,通常用F(n)表示,形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是:F(0)=0,F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2),其中n>1给你n,请计算F(n)。典型的动态规
- Leetcode416. 分割等和子集
会流泪de鱼
Leetcode算法数据结构动态规划
Leetcode416.分割等和子集题目:给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。示例1:输入:nums=[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11]。示例2:输入:nums=[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集。题解:动态规划:数组长度ntarget\tex
- 蓝桥杯备赛笔记(九)动态规划(一)
小魏´•ﻌ•`
蓝桥杯C++蓝桥杯笔记动态规划
1.动态规划基础(1)线性DP1)什么是DP(动态规划)DP(动态规划)全称DynamicProgramming,是运筹学的一个分支,是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题,并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。在动态规划中有一些概念:状态:就是形如dp[i][j]=val的取值,其中i,j为下标,也是用于描述、确定状态所需的变量,val为状态值。状态转移:状态与状态之间的转移关系,一般可以表示
- leetcode 115. 不同的子序列
fks143
leetcodeleetcode
题目:115.不同的子序列-力扣(LeetCode)动态规划问题,f[i][j]表示s的第i个元素匹配到t的第j个元素,有多少种结果f[i][j]=f[i-1][j]+(s[i]==t[j]?f[i-1][j-1]:0)答案就是f[s.length()-1][t.length()-1]#define_MAX_(1000000007)classSolution{public:intnumDistin
- 【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列
钟离墨笺
算法算法c++动态规划
【c++】【算法】【动态规划】最长公共子序列//递归方式//最长公共子序//直接递归求最长公共子序长度intFindValue(conststring&X,conststring&Y,inti,intj){if(i==0||j==0)return0;if(X[i]==Y[j])returnFindValue(X,Y,i-1,j-1)+1;elsereturnstd::max(FindValue(X
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla