- 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
- 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
- 支配树与Lengauer-Tarjan算法
罗博士
ACM数据结构算法支配树
支配树与Lengauer-Tarjan算法支配点dfs序与半支配点确定支配点算法与代码支配点在一个有向图中,确定SSS作为起点。对某个点xxx而言,如果点yyy是xxx的支配点,则从SSS到xxx的任意路径均必须经过yyy。显然支配点可能不止一个。但如果将xxx的最近支配点到xxx连一条边,则会形成一个树形结构,称之为支配树。假设有图digraphdemo{1->{2}2->{3}3->{4,5,
- 第四章 图论(4):SPFA求负环、差分约束、LCA
路哞哞
算法笔记图论算法LCA
目录一、SPFA求负环1.0SPFA判断负环1.1虫洞1.2观光奶牛(spfa&&01分数规划)1.3单词环二、差分约束2.1糖果2.2区间2.3排队布局2.4雇佣收银员2.5再卖菜三、最近公共祖先(LCA)3.1祖孙询问(倍增法)3.2距离(Tarjan算法)3.3次小生成树3.4暗之连锁一、SPFA求负环一般会和01分数规划结合负环:一个环且环上所有权值之和小于零负环对最短路径的影响:如果在求
- 1171. 距离(离线求LCA:tarjan算法)
Landing_on_Mars
#最近公共祖先算法数据结构图论
1171.距离-AcWing题库给出n个点的一棵树,多次询问两点之间的最短距离。注意:边是无向的。所有节点的编号是1,2,…,n1。输入格式第一行为两个整数n和m。n表示点数,m表示询问次数;下来n−1行,每行三个整数x,y,k,表示点x和点y之间存在一条边长度为k;再接下来m行,每行两个整数x,y,表示询问点x到点y的最短距离。树中结点编号从1到n。输出格式共m行,对于每次询问,输出一行询问结果
- 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。
- C++算法篇:DFS超详细解析(2)--- tarjan算法求无向图割边
Xunlan_
C++算法篇c++算法开发语言dfs
v边)low[v]dep[u]low[v]>dep[u]low[v]>dep[u]:意味着v只能回到u以下,此时若拿掉u-v,u、v间回断开,故是桥。(很久以前的笔记)至此,我们已经明确割边的判断,最后一件事便是求low值了:未访问过的点(树边):那么这是原节点的子孙,只需在dfs改点后将二者low取min(因为存在下方没有树边的情况此时不需更新low)已访问的点(回边):(边u->v)取low[
- 图论 强(双)连通分量tarjan算法
Little_Match_Boy
ACM图论图论算法c++
强(双)连通分量tarjan算法这里挂两个题,第一个题求强联通分量,第二个题求割点先说一下tarjan的读法:taran(taren)(j不发音)hdu5934(tarjan算法+缩点)bombThereareNbombsneedingexploding.Eachbombhasthreeattributes:explodingradiusri,position(xi,yi)andlighting-
- Tarjan 算法(超详细!!)
一棵油菜花
算法篇算法深度优先图论c++笔记
推荐在cnblogs上阅读Tarjan算法前言说来惭愧,这个模板仅是绿的算法至今我才学会。我还记得去年CSP2023坐大巴路上拿着书背Tarjan的模板。虽然那年没有考连通分量类似的题目。现在做题遇到了Tarjan,那么,重学,开写!另,要想学好此算法的第一件事——膜拜Tarjan爷爷。Tarjan算法到底是什么其实广义上有许多算法都是Tarjan发明的(大名鼎鼎的Link-Cut-Tree正是出
- Lowest Common Ancestor
lyh20021209
数据结构与算法算法leetcode数据结构java并查集
模板1.Tarjan一个讲的很好的视频:D10Tarjan算法P3379【模板】最近公共祖先(LCA)_哔哩哔哩_bilibili,董晓算法出品。Tarjan总体来说可以概括为:记录访达:记录某个节点是否已经访问过,防环向下深搜:深搜子节点回溯指父:低层回溯时将子节点归于当前父节点所在等价类中离时查询:本层向上回溯时查询与当前节点所有相关的LCA,记录答案packageTarjan.LCA;imp
- 20 求图的割点和割边—Tarjan算法
xuqw11111
01算法初步—啊哈算法图论算法数据结构c++
1图的割点问题描述去掉2号城市,这样剩下的城市之间就不能两两相互到达。例如4号城市不能到5号城市,6号城市也不能到达1号城市等等。下面将问题抽象化。在一个无向连通图中,如果删除某个顶点后,图不再连通(即任意两点之间不能相互到达),我们称这样的顶点为割点(或者称割顶)。那么割点如何求呢?解决思路很容易想到的方法是:依次删除每一个顶点,然后用深度优先搜索或者广度优先搜索来检查图是否依然连通。如果删除某
- 【LeetCode题目拓展】第207题 课程表 拓展(拓扑排序、Tarjan算法、Kosaraju算法)
北顾.岛城
面试算法leetcode算法leetcode职场和发展学习深度优先面试
文章目录一、拓扑排序题目二、题目拓展1.思路分析2.tarjan算法3.kosaraju算法一、拓扑排序题目最近在看一个算法课程的时候看到了一个比较好玩的题目的扩展,它的原题如下:对应的LeetCode题目为207.课程表这个题目本身来说比较简单,就是一道标准的拓扑排序题目,解法代码如下:importjava.util.ArrayList;importjava.util.LinkedList;im
- B3610 [图论与代数结构 801] 无向图的块 题解
luogu_scp020
题解c++算法
B3610[图论与代数结构801]无向图的块题解202320232023,再见。202420242024,你好!解法其实就是统计点双连通分量的个数。需要注意的是,孤立点在这里不被看作块。本文使用tarjan算法来解决这道题。概念明晰时间戳:这里记为dfnidfn_idfni,表示第一次深度优先搜索到节点iii的时间。时间time∈N+time\in\mathbb{N}^+time∈N+且随这搜索依
- 刺猬的玻璃心博客目录:
weixin_30463341
开发工具数据结构与算法
第一篇:入坑第一篇目录:常用技术类:1,poj题库题目分类:poj题库分类2,vim命令大全:vim命令大全(转)3,noip提高组必须掌握内容(转载)1,图论:1,spfa:1,裸裸的spfa~嘿嘿嘿!2,spfa-codevs1021题解3,BZOJ1003物流运输最短路+DP//spfa+DP2,拓扑排序1,拓扑排序2,拓扑排序1.奖金3,tarjan1,全网最!详!细!tarjan算法讲解
- 并查集
风之羁绊
刚写到LCA的tarjan算法,合并需要用到并查集,那么这里就把普通并查集进行贴下版吧。并查集是一种很优美的数据结构。只关心是否属于一个集合这个属性,不关心元素之间的关系(并查集看着有根树,肯定是连通且无环的),即不关心它们是怎么连接的。代码优化,一般只需要路径压缩就可以了。模版constintMAXSIZE=500;intused[MAXSIZE];voidinit(intsize){for(i
- Tarjan-vDCC,点双连通分量,点双连通分量缩点
EQUINOX1
数据结构与算法算法c++数据结构职场和发展深度优先
前言双连通分量是无向图中的一个概念,它是指无向图中的一个极大子图,根据限制条件可以分为边双连通分量和点双连通分量,欲了解双连通分量需先了解Tarjan算法,以及割点割边的概念及求解。本篇博客介绍点双连通分量的相关内容。前置知识学习点双连通分量前,你需要先了解:关于Tarjan:SCC-Tarjan算法,强连通分量算法,从dfs到Tarjan详解-CSDN博客关于缩点:SCC-Tarjan,缩点问题
- Tarjan-eDcc,边双连通分量问题,eDcc缩点问题
EQUINOX1
数据结构与算法图论数据结构c++算法
文章目录前言前置知识边双连通分量的定义推论Tarjan算法求解eDcc搜索树强连通分量的根时间戳追溯值算法原理算法流程代码实现eDcc缩点问题OJ详解题目描述原题链接思路分析AC代码前言双连通分量是无向图中的一个概念,它是指无向图中的一个极大子图,根据限制条件可以分为边双连通分量和点双连通分量,欲了解双连通分量需先了解Tarjan算法,以及割点割边的概念及求解。本篇博客介绍边连通分量的相关内容。前
- SCC-Tarjan算法,强连通分量算法,从dfs到Tarjan详解
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数据结构与算法算法深度优先开发语言c++数据结构
文章目录前言定义强连通强连通分量Tarjan算法原理及实现概念引入搜索树有向边的分类强连通分量的根时间戳追溯值算法原理从深搜到TarjanTarjan算法流程Tarjan算法代码实现OJ练习:前言强连通分量是图论中的一个重要概念,它在许多领域都有广泛的应用,如网络路由中识别环路,社交网络分析,编译器优化识别出代码中的循环结构,图像处理中识别出图像中的连通区域,从而进行图像分割和特征提取等。因而了解
- 割点(tarjan算法)
axtices
图论dfs算法
文章目录割点(无向图).总结:割点算法实现模拟题解思考再来一题割点(无向图).P3388【模板】割点(割顶)题目链接:洛谷tarjan遍历过程视频链接总结:1.图用dfs的遍历。dfs对图,就会形成树(写dfs代码时刻要有"栈"的思想)2.Tarjan算法求非强连通图,主要用到了两个数组,dfn和low数组。3.在dfs中如何加东西:dfs(i)后面语句怎么写?每次dfs完成后,就是对前面的影响,
- 2023/5/30---个人总结---Tarjan算法
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算法
Tarjan算法Tarjan算法是基于深度优先搜索的算法,用于求解图的连通性问题。用途:Tarjan算法可以在线性时间内求出无向图的割点与桥,进一步地可以求解无向图的双连通分量;同时,也可以求解有向图的强连通分量、必经点与必经边。其中需要两个重要的数组low,dfn。dfn:作为这个点搜索的次序编号(时间戳),简单来说就是第几个被搜索到的。low:追溯值---(用来表示从当前节点x作为搜索树的根节
- C/C++,图算法——求强联通的Tarjan算法之源程序
深度混淆
C#算法演义AlgorithmRecipes算法c语言图论
1文本格式#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1e4+5;constintmaxk=5005;intn,k;intid[maxn][5];chars[maxn][5][5],ans[maxk];boolvis[maxn];structEdge{intv,nxt;}e[maxn*100];inthead[maxn],tot=1;voidaddedge(int
- 强连通分量(Tarjan算法)
Java_MikeYao
算法导论算法图论
强连通分量有向图G=(V,E)的一个强连通分支就是一个最大的顶点集合C,对于C中的每一对顶点u和v,有u可达v和v可达u,即顶点u和v是互相可达的。算法思想Tarjan算法基于对图深度优先搜索,每个强连通分量C对应深搜树中的一颗子树T(u),搜索时,把当前深搜树中未处理的节点加入一个顶点栈S,回溯时可以判断栈顶到根u为一个强连通分量C。定义dfn[u]为顶点u搜索的次序编号(发现时间),low[u
- Hdu 4738 Caocao‘s Bridges 割边(桥)
srymakerTT
算法图论
题意给定n个兵营和m座桥,每座桥上有若干个敌人,要求炸掉最多一座桥使得n个兵营和m座桥连成的无向图被分为至少两个连通块。炸一座桥至少出动一名士兵并且出动的士兵个数不能小于桥上的敌人个数,桥上可能没有敌人。思路炸掉一座桥使得无向图变成2个以上的连通图。也就是从图中删除一条边e之后,图分裂为两个不相连的子图,那么e称为桥或者割边。就是这题就是求割边的模板题了。具体算法链接跳转Tarjan算法与无向图连
- caoao's bridges-tarjan算法求割边
Godblessuam
dfstarjandfs
CaocaowasdefeatedbyZhugeLiangandZhouYuinthebattleofChibi.Buthewouldn’tgiveup.Caocao’sarmystillwasnotgoodatwaterbattles,sohecameupwithanotheridea.HebuiltmanyislandsintheChangjiangriver,andbasedonthosei
- 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