- 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
- 2.18学习总结
啊这泪目了
学习数据结构
链式前向星的处理和建立tarjan对割点和缩点的使用拓扑排序链式前向星:预处理:structedge{intfrom;intto;intnext;}e[N];intn,m,head[N],dfn[N],low[N],tot,color[N],num[N],out[N],s,instack[N],id;处理:voidadd(intu,intv){e[++tot].from=u;e[tot].to=v
- 2.17学习总结
啊这泪目了
学习
tarjan【模板】缩点https://www.luogu.com.cn/problem/P3387题目描述给定一个�n个点�m条边有向图,每个点有一个权值,求一条路径,使路径经过的点权值之和最大。你只需要求出这个权值和。允许多次经过一条边或者一个点,但是,重复经过的点,权值只计算一次。输入格式第一行两个正整数�,�n,m第二行�n个整数,其中第�i个数��ai表示点�i的点权。第三至�+2m+2
- HDUOJ 4738 Caocao‘s Bridges 题解 桥 割边 Tarjan
kaiserqzyue
算法题目c++算法图论
题目链接:HDUOJ4738Caocao’sBridges题目描述:给定一个无向图,你可以选择最多删除一条边,删除边的代价是边的边权(特殊地,删除一条边权为0的边的代价是1),问最小代价使得图不连通。如果无论如何图都是连通的,那么则输出-1。题解:题目也就是需要我们求一条桥边,这个桥边所拥有的边权最小。我们只需要求出所有的桥边,然后对边权取一个最小值即可(需要注意边权为0的边我们要将其变成边权为1
- 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
- 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
- 负环与差分约束
「已注销」
ACM--图论
文章目录负环与差分约束1.基本概念、方法1.1负环1.1.1spfa判负环/正环1.1.2tarjan+缩点判断正环/负环1.1.3拓扑排序判断正环/负环1.2差分约束2.例题2.1负环/正环判定2.1.1spfa判断负环/正环2.1.2tarjan求scc+缩点判断正环/负环2.1.3拓扑排序判断正环/负环2.2差分约束2.2.1spfa差分约束2.2.2tarjan求scc+缩点+dp差分约束
- 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
- 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
- 《算法竞赛进阶指南》tarjan做法 银河
啥也不会hh
算法竞赛进阶指南图论算法竞赛进阶指南算法提高课二刷算法c++最短路图论tarjan
银河中的恒星浩如烟海,但是我们只关注那些最亮的恒星。我们用一个正整数来表示恒星的亮度,数值越大则恒星就越亮,恒星的亮度最暗是1。现在对于N颗我们关注的恒星,有M对亮度之间的相对关系已经判明。你的任务就是求出这N颗恒星的亮度值总和至少有多大。输入格式第一行给出两个整数N和M。之后M行,每行三个整数T,A,B,表示一对恒星(A,B)之间的亮度关系。恒星的编号从1开始。如果T=1,说明A和B亮度相等。如
- 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,
- 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
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
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Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置