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Chase-Hart
算法leetcode深度优先宽度优先数据结构java
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G.X.Y~苏
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目录题目:方法一:使用迭代法,层序遍历。方法二:递归法题目:给定一个二叉树,找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],3/\920/\157返回它的最大深度3。方法一:使用迭代法,层序遍历。二叉树的最大层数是它的深度。因此一层层遍历二叉树,记录的遍历的层数就是二叉树的深
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###思路1.**输入处理**:读取节点个数、点权和边。2.**构建图**:将树转换为有向无环图(DAG),边的方向从点权小的指向点权大的。3.**拓扑排序**:对DAG进行拓扑排序。4.**动态规划**:使用动态规划求解最长路径。###细节-**图的构建**:遍历所有边,根据点权大小确定边的方向。-**拓扑排序**:使用Kahn算法或DFS进行拓扑排序。-**动态规划**:初始化每个节点的最长路
- leetcode-面试题55 - I. 二叉树的深度
qianzi_wei
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//面试题55-I.二叉树的深度//输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。//例如://给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],////3///\//920///\//157//返回它的最大深度3。//来源:力扣(LeetCode)//链接:https://leetcode-cn.com/p
- 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
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小陈同学_
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鱼Sun
算法深度优先
104.二叉树的最大深度给定一个二叉树root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。二叉树相关的题解,一般都有深度优先遍历和广度优先遍历两种解法,在深度优先遍历中,可能存在前序、中序和后序解,前中后序又存在递归解和迭代解,解法丰富,思路很广,看似简单的题目实则“复杂”。classSolution{//后序递归遍历,详细public:intgetdepth
- 代码随想录 10.09 || 二叉树 LeetCode 110.平衡二叉树、257.二叉树的所有路径、404. 左叶子之和
鱼Sun
算法leetcode数据结构
110.平衡二叉树给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中,一课高度平衡的二叉树定义为:一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。在开始题目之前,需要明确二叉树的深度和高度,是两种不同的概念。二叉树的深度,指根节点到当前节点的最长路径;二叉树的高度,指当前节点到叶子节点的最长路径。所以,在104.二叉树的最大深度中,我们通过求根节点的高度,进而得到二叉树的最大深度,因为
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YifengGuo233
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题目给定一个二叉树root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例1:输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:3示例2:输入:root=[1,null,2]输出:2提示:树中节点的数量在[0,104]区间内。-100<=Node.val<=100题解classSolution{publicintmaxDepth(TreeNo
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实例要求:1、给定一个二叉树root,返回其最大深度;2、二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数;案例展示:实例分析:1、判断根节点是否为空;2、分别递归处理左右子树;3、每递归一次,自动计数一次,直到遍历二叉树完成;示例代码:/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*structTreeNode*l
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- LeetCode 104. 二叉树的最大深度(java)
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给定一个二叉树,找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],3/\920/\157返回它的最大深度3。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree著作权归领扣
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珺王不早朝
题目描述给定一个二叉树,找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点最长路径上的节点数说明:叶子节点是指没有子节点的节点数据结构二叉树算法思维深度优先遍历DFS广度优先遍历BFS关键知识点:树树(tree)是n(n>0)个结点(node)的有限集T,其中:有且仅有一个特定的结点,称为根(root)当n>1时,其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集,每个集合本身是一棵树,称为根的子树(s
- POJ 2117 Electricity 题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
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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
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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
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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。
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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
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解题思路:二叉树的最大深度是从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。对于任意一个节点,其深度为其左子树深度和右子树深度的最大值加1。最大高度是从根节点到最远叶子节点的最长路径的长度。使用先序遍历的方法来找出二叉树的最大深度,即先访问根节点,在访问左节点,之后是右节点。使用递归的方法来解决该题首先判断当前节点是否还有子节点,如果没有则结束递归,返回0如果有子节点,则先将当前节点的左节点作为参数传
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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
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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
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
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PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
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拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
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小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
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一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
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"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
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"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/