- 代码随想录算法训练营day64 | 98. 所有可达路径
sunflowers11
代码随想录二刷算法
图论理论基础1、图的种类整体上一般分为有向图和无向图。加权有向图,就是图中边是有权值的,加权无向图也是同理。2、度无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度在有向图中,每个节点有出度和入度。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连通情况,我们称之为连通性连通图和强连通图在无向图中,任何两个节点都是可以到达的,我们称之为连通图。如果有节点不能到达其他节点,
- Day44 | 图论理论基础 98. 所有可达路径
086小包字
图论算法数据结构java
语言Java图论理论基础整体上一般分为有向图和无向图有向图就是有箭头的,无向图就是没有方向的。有几条连线就是有几个度。在有向图中,每个节点有出度和入度。出度:从该节点出发的边的个数。入度:指向该节点边的个数。在无向图中,任何两个节点都是可以到达的,我们称之为连通图。在有向图中,任何两个节点是可以相互到达的,我们称之为强连通图。98.所有可达路径98.所有可达路径题目给定一个有n个节点的有向无环图,
- 强连通分量——tarjan算法缩点
小陈同学_
图论算法图论c++
一.什么是强连通分量?强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点u,v间(u->v)有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从v到u的有向路径,则称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图,称为强连通分量。简单点说就是:如果一个有向图中,存在一条回路,所有的结点至少被经过一次,这样的图为强连通图。在强连图图的基础上
- 强连通分量-tarjan算法缩点
小陈同学_
算法图论数据结构
一.什么是强连通分量?强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点u,v间(u->v)有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从v到u的有向路径,则称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图,称为强连通分量。简单点说就是:如果一个有向图中,存在一条回路,所有的结点至少被经过一次,这样的图为强连通图。在强连图图的基础上
- 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
- 史上最系统的的竞赛图讲解:学透竞赛图看这一篇就够了!
准确、系统、简洁地讲算法
算法图论
文章目录定义性质一、兰道定理(竞赛图的判定)比分序列:将每个点的出度从小到大排序的序列。定理内容:定理证明拓展二、竞赛图缩点后拓扑序成链状,拓扑序小的点向所有拓扑序比它大的点连边。(1)与SCC,拓扑序相关推论:1.根据成链状容易发现当不存在位置i满足以下条件,图为强连通图。2.在同一个SCC中在比分序列上是一个区间,根据比分序列可以完成拓扑排序。(无需建图)(2)与三元环和n>=3元环相关a.竞
- POJ 2117 Electricity 题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
算法题目算法图论c++
题目链接:POJ2117Electricity题目描述:给定一张无向图,问删除一个结点后最多会有多少个强连通分量。题解:我们用scc表示初始的图中有多少个强连通分量,该值可以通过DFS计算出来。接下来我们只需要计算出删除每个割点会增加的强连通分量个数cnt即可,答案即为cnt+ans,对于一个强连通分量中的非根结点,用son表示有多少个子结点能够返回到当前结点或者当前结点之前遍历的结点,那么不难发
- POJ 1523 SPF题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
算法题目c++算法图论
题目链接:POJ1523SPF题目描述:给定一张连通的无向图,问哪些结点是割点,分别删除各个割点时会产生几个强连通分量。题解:求割点可以通过Tarjan算法来解决,我们接下来考虑删除一个割点后会产生多少个联通块。在Tarjan算法中,我们判断一个点是否是割点是通过其子结点能否回到遍历过的结点来判断。如果当前遍历的结点存在一个子结点不能够回到已经遍历过的结点,那么当前遍历的结点便是一个割点(这样的依
- Luogu P5058 [ZJOI2004] 嗅探器 题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
算法题目算法图论c++
题目链接:LuoguP5058[ZJOI2004]嗅探器题目描述:给定一张无向图,以及两个点s,t,你需要找到一个点(这个点不能是s或t),这个点被所有s,t之间的路径所经过。如果不存在这样的点,输出Nosolution。如果有多个这样的点,输出编号最小的。题解:我们很容易发现要删除的点一定是割点(按照题意,删除后,s与t不能进行通信,这说明强连通分量增加了)。我们只需要考虑哪些割点是满足条件的。
- 强连通分量(SCC,Strongly Connected Components)学习笔记 & edited in 2024.01.31
taoyiwei17_HNCS
学习笔记
更新日志upd2024.01.31写好文章基本内容upd2024.01.31发表于洛谷upd2024.02.01同步发表于CSDNupd2024.02.01同步发表于博客园cnblogsupd2024.02.01增加内容difficultPRO例题详解——P2746强连通分量(SCC,StronglyConnectedComponents)定义强连通有向图(DAG)中若其中两点xxx,yyy能彼此
- 强连通分量(dfs version)
yan_qiu_ynlchrz
算法整理算法
定义我们称有向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)是强连通的当且仅当对于GGG中任意两点u,vu,vu,v都存在一条uuu到vvv的路径和一条vvv到uuu的路径。如果G′G'G′为GGG的一个子图且G′G'G′是强连通的,则称G′G'G′是一个强连通子图。若G′G'G′满足极大性,则称G′G'G′是一个强连通分量。那么,如果我们将所有的强连通分量都缩成一个点,就可以得到一张DAGDAGD
- 算法竞赛——强连通分量
ThXe
ACM教程图论蓝桥杯ACM蓝桥杯ACM强连通分量
强连通分量强连通的定义是:有向图G强连通是指,G中任意两个结点连通。强连通分量(StronglyConnectedComponents,SCC)的定义是:极大的强连通子图也可以说,在强连图图的基础上加入一些点和路径,使得当前的图不在强连通,称原来的强连通的部分为强连通分量。DFS生成树DFS生成树是根据DFS搜索顺序构成的一颗生成树,形如(自上而下,自左而右):有向图的DFS生成树主要有4种边:树
- 图论 —— 图的连通性 —— Kosaraju 算法
Alex_McAvoy
#图论——图的连通性
【概述】Kosaraju算法是最容易理解,最通用的求强连通分量的算法,其关键的部分是同时应用了原图G和反图GT。【基本思想】1.对原图G进行DFS搜索,计算出各顶点完成搜索的时间f2.计算图的反图GT,对反图也进行DFS搜索,但此处搜索时顶点的访问次序不是按照顶点标号的大小,而是按照各顶点f值由大到小的顺序3.反图DFS所得到的森林即对应连通区域。原图原图进行DFS反图反图进行DFS上面提及原图G
- 图论(三):DFS的应用——拓扑排序与强连通分量
Sunburst7
算法图论
本节介绍如何使用DFS对有向无环图进行拓扑排序,以及求强连通分量的算法。目录一拓扑排序二拓扑排序的实现三强连通分量参考一拓扑排序什么是拓扑排序呢?对于一个有向无环图G=(V,E),拓扑排序是G中所有结点的一种线性次序,满足:如果图G包含边(u,v),则结点u在拓扑排序中处于结点v的前面。拓扑排序可以理解为一系列要处理的事件的先后的顺序。边(u,v)代表完成v必须先完成u。注意的是:如果图G包含环路
- 2.4总结
哥别敲代码了
寒假预备役学习算法学习数据结构
前几天把洛谷有关并查集几个题目都尝试写了一下,自己提前去了解了一下最短路径(Floyed算法)和强连通分量这一方面的内容便于后续学习。连通(顾名思义就是把几个点相连,既可以从a到b,也可以从b到a(无向图))强连通示例图弱连通示例图下面这图里就有着三个强连通分量:把三个分量各自可以看成一个点,进行度的运算最短路径(Floyed算法)在写题的时候总是会遇见这种求最短路径的题,所以提前学习了一下(主要
- 图(数据结构期末复习3)
一只程序媛li
数据结构复习数据结构
图的分类:有向图,无向图连通图,非连通图连通图分为强连通(有向并且形成一个环)和弱连通(有向并且连成一串但是不是一个环)图的存储用邻接矩阵存储有向图或者无向图#includeusingnamespacestd;#defineINFINITY32767//权值最大值#defineMVNUM100//最多顶点个数#defineERROR0typedefcharVertexType;//顶点的类型typ
- 数据结构之图
忆梦九洲
数据结构图无环图与有向无环图按存储路径方向分类按存储结构分类
图图(Graph)是比树还要难以理解和学习的“多对多”数据结构,可以认为树也是图的一种。图的知识点众多,按照存储路径的方向分,可分为无向图和有向图,按照图的存储结构分,可分为完全图与有向完全图、连通图与强连通图、连通分量与强连通分量、无环图与有向无环图,其涉及的算法则包括克鲁斯卡尔算法、普里姆算法、迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法等。如下图所示为图的分类。与表和树相同,图虽然有“多对多”的逻辑关系,但
- Tarjan 算法思想求强连通分量及求割点模板(超详细图解)
harry1213812138
图论算法算法tarjan强连通分量割点割边
割点定义在一个无向图中,如果有一个顶点,删除这个顶点及其相关联的边后,图的连通分量增多,就称该点是割点,该点构成的集合就是割点集合。简单来说就是去掉该点后其所在的连通图不再连通,则该点称为割点。若去掉某条边后,该图不再连通,则该边称为桥或割边。若在图G中(如下图),删除uv这条边后,图的连通分量增多,则u和v点称为割点,uv这条边称为桥或割边。显然,有割点的图不是哈密尔顿图。Tarjan算法求强连
- Tarjan 算法及其应用
Kwjdefulgn
图论基础
Tarjan算法及其应用NO.1求强连通分量学习链接:https://www.cnblogs.com/shadowland/p/5872257.html学习心得:dfn[cur]记录访问cur结点的时间戳,low[cur]记录cur结点及其子树中时间戳最小是多少,严格意义上来讲low[cur],记录的是在不回头遍历父节点的前提下第一次能访问到的最早的已遍历结点的时间戳。显然当访问cur结点的子节点
- Tarjan算法
mrcrack
codeforces
Tarjan算法此文https://www.luogu.com.cn/blog/styx-ferryman/chu-tan-tarjan-suan-fa-qiu-qiang-lian-tong-fen-liang-post介绍不错,摘抄如下“tarjan陪伴强联通分量生成树完成后思路才闪光欧拉跑过的七桥古塘让你心驰神往”----《膜你抄》tarjan是一种求强连通分量、双连通分量的常用算法,其拓展
- Tarjan算法超超超详解(ACM/OI)(强连通分量/缩点)(图论)(C++)
seh_sjlj
OIC/C++算法
本文将持续更新。I前置芝士:深度优先搜索与边的分类首先我们来写一段基本的DFS算法(采用链式前向星存图):boolvis[MAXN];voiddfs(intu){vis[u]=true;for(inte=first[u];e;e=nxt[e]){//遍历连接u的每条边intv=go[e];if(!vis[v])dfs(v);//如果没有访问过就往下继续搜}}这段代码我们再熟悉不过了。接下来我们要引
- Tarjan算法与连通性
流苏贺风
图论算法算法dfs强联通图论
Tarjan算法Tarjan与有向图一、强连通定义二、Tarjan算法求强连通分量2.tarjan的构成要素3.算法的分析4.算法的实现11,未被访问:22,被访问过,已经在栈中:5.算法的代码实物三,缩点四,实际应用Tarjan和无向图一,定义和性质二,割边(桥)和E-DCC11,模板22,实际应用三,割点11,概况22,实现四,V-DCC(点双联通分量)1,求v-dcc2,v-dcc特异性缩点
- 超级详细的Tarjan算法
ivysister
acm题tarjan最大连通分量
有向图强连通分量]在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(stronglyconnectedcomponents)。下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达。{5},{6}也分别是两个强连通分量。
- Tarjan 算法超级详解
键盘上的艺术家w
#算法-图论Tarjan算法超级详解
首先我们引入定义:1、有向图G中,以顶点v为起点的弧的数目称为v的出度,记做deg+(v);以顶点v为终点的弧的数目称为v的入度,记做deg-(v)。2、如果在有向图G中,有一条有向道路,则v称为u可达的,或者说,从u可达v。3、如果有向图G的任意两个顶点都互相可达,则称图G是强连通图,如果有向图G存在两顶点u和v使得u不能到v,或者v不能到u,则称图G是强非连通图。4、如果有向图G不是强连通图,
- DATAX的架构和运行原理
加林so cool
架构
一.概念DATAX呢就是把各个不同构的数据库进行同步的过程,具体有hdfshiveOracle等等吧。二.架构1.设计原理显而易见从强连通图到星形图,大大的简化了工作量。2.框架设计,变成了FrameWork和plugin的形式,以读者写者的方式(readerwriter)进行数据的同步吧。DataX在设计之初就将同步理念抽象成框架+插件的形式.框架负责内部的序列化传输,缓冲,并发,转换等而核心技
- 常用图算法实现--Spark
zealscott
使用Spark实现PageRank,强连通分量等图算法PageRank数据准备边:1211523242526273134251151261676871788189810914911011013111211112113141412151网页:123456789101112131415将这两个文件放入HDFS:hdfsdfs-mkdirinput/PageRankhdfsdfs-putlinks.tx
- 算法设计与分析
羊驼冲冲冲
算法学习
目录三个渐进记号分治策略①迭代法②递归树法③主定理法分治的应用堆堆应用动态规划动态规划应用贪心算法贪心算法应用回溯法回溯法应用图图的遍历BFSDFS记录时间戳拓扑排序强连通分量最小生成树流网络NP、P摊还分析三个渐进记号f(n)=O(g(n))其实是代表f(n)∈O(g(n))渐近上界记号OO(g(n))={f(n):存在正常量c和n0,使得对所有n≥n0,有0≤f(n)≤cg(n)}渐近下界记号
- 图论相关基本概念
EQUINOX1
数据结构与算法图论数据结构算法
文章目录图的基本概念有向边和无向边简单图有向图和无向图完全图稀疏图和稠密图邻接顶点:顶点的度:权路径与路径长度:简单路径与回路子图连通图和强连通图连通分支生成树与最小生成树有向树生成森林图的基本概念从逻辑结构上讲,图是一种典型的非线性结构。图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的,通常表示为G(V,E),其中,G表示—个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合。其中:顶点
- ds图—最小生成树_MST (minimum spanning tree)最小生成树算法在三维点云的分割的应用...
weixin_39629989
ds图—最小生成树最小生成树算法matlab
一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图:无向图中,任意两个顶点都有路径相通。强连通图:有向图中,任意两个顶点都有路径相通。连通网:在连通图中,若图的边有权值;权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网。生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则
- 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