- 动态规划之背包问题全解
学会了,不,学废了
动态规划
概述———动态规划提出人:理查德·贝尔曼本质:一张表格处理方法内容:把原问题分解为若干子问题,自底向上先求解最小子问题,把结果储存在表格中,求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解,以避免重复计算,从而提高效率。一、动态规划求解原理适用范围:问题需要具备3个性质———最优子结构、子问题重叠、无后效性。最优子结构指问题最优解包含其子问题的最优解,是使用动态规划的基本条件。三要素:状态、阶段、决
- 《数组》学习——有序数组的平方
小翔很开心
我在CSDN学算法学习
有序数组的平方题目:给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums,返回每个数字的平方组成的新数组,要求也按非递减顺序排序。测试用例:输入:nums=[-4,-1,0,3,10]输出:[0,1,9,16,100]解释:平方后,数组变为[16,1,0,9,100],排序后,数组变为[0,1,9,16,100]该题,有两种解法:暴力排序解法双指针法(快慢指针法)测试程序:(双指针法的求解)#include
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- 动态规划算法套路解析
xl.liu
算法动态规划
动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术,它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题,并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。所谓最优子结构是指一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解组合而成;而重叠子问题则意味着在求解过程中会多次遇到相同的子问题。解题套路框架面对一个动态规划问题时,通常可以遵循以下四个步骤来进行思考与解答:定
- 机器学习:支持向量机
小源学AI
人工智能支持向量机机器学习算法
基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
- 【卡车无人机】遗传算法GA求解卡车联合无人机配送路径规划【含Matlab源码 XYDG001期】
Matlab领域
Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 揭密 scaling laws
deardao
机器学习
ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论,但该文缺乏一些具体的求解过程,且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时,后续研究,例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目:UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址:https://arxiv.org/abs/240
- 6种最新算法(小龙虾优化算法COA、螳螂搜索算法MSA、红尾鹰算法RTH、新雀优化算法NOA、鳑鲏鱼优化算法BFO、蜘蛛蜂优化算法SWO)求解机器人路径规划(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划优化算法无人机路径规划算法机器人matlab宽度优先开发语言人工智能前端
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 求解插值多项式及其余项表达式
F_D_Z
数理数值分析插值多项式
例求满足P(xj)=f(xj)P(x_j)=f(x_j)P(xj)=f(xj)(j=0,1,2j=0,1,2j=0,1,2)及P′(x1)=f′(x1)P'(x_1)=f'(x_1)P′(x1)=f′(x1)的插值多项式及其余项表达式。解:由给定条件,可确定次数不超过3的插值多项式。此多项式通过点(x0,f(x0)),(x1,f(x1))(x_0,f(x_0)),(x_1,f(x_1))(x0,f
- Matlab 机器人 雅可比矩阵
CodingAlgo
算法
===工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记(用心总结一文全会)(四)——雅可比矩阵_staubli机器人正逆向运动学实例验证matlab-CSDN博客===matlab求雅可比矩阵_六轴机械臂矢量积法求解雅可比矩阵-CSDN博客===(63封私信/80条消息)MATLAB机器人工具箱中机器人逆解是如何求出来的?-知乎===https://zhuanlan.zhihu.com/p/638
- Gurobi:不可能infeasible的纯整数规划模型出现infeasible
喵呜嘻嘻嘻
gurobipython学习
我建了一个不可能infeasible的纯整数规划模型(所有变量都是整数变量),但是竟然出现了infeasible,大惊!赶紧开始看是哪里的问题。由于我求解的是一个多阶段的问题,需要以上一个阶段的解作为下一个阶段的输入,所以我首先打印了上一个阶段的解。作为一个纯整数规划问题,解竟然出现了小数?!对此,Gurobi官方的解答是这样的:为了找出infeasible的原因,我从《Gurobi不可行问题的冲
- GUROBI之如何快速定位模型infeasible的原因
吃面包的快乐小狗
python数学建模
今天在用GUROBI写EVRPTW问题的模型时,遇到了很多问题参考:github上的一个用cplex来求解的paper:TheElectricVehicle-RoutingProblemwithTimeWindowsandRechargingStations(informs.org)code:E-VRPTW/E-VRPTW.modatmain·jmanzolli/E-VRPTW(github.co
- 利用模型输出,解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题
eeeecj_23
优化求解matlabmatlab
在进行优化求解过程中,难免会遇到这种情况:Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢?当用Yalmip建模+Cplex求解过程中,由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同,如图:saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为:从图中可知,由于没有准确的行编号,利用其对Cplex求解过
- C++调用CPLEX踩过的小坑~
blackms1023
c++
最近在使用VisualStudio2015调用CPLEX进行一些基础问题的求解,初学小白,完全没经验,遇到N多问题,踩了好多坑,在此分享一下!希望可以给后其他研究者提供一neinei学习的经验!1.关于CPLEX中默认变量的问题CPLEX中默认变量为非负值,故在实际编码过程中如若不为变量指定下界为负无穷,且变量存在负值情况,则会出现计算数据错误的情况。具体解决方法就是在初始化的过程中,为其指定一个
- AcWing中01背包问题
ONEPEICE-ing
算法AcWing
在acwing.com中的题,本次为01背包问题【具体视频可通过www.acwing.com/video/214网站观看(ps:是跟着视频中的老师一起写的,并不是原创~~~)】01背包问题题目:有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次。第i间物品的体积是vi,价值是wi,求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大,输出最大价值。输入格式:第一行两个整数,N
- 图论---最小生成树
漫漫信奥之路
图论图论算法数据结构
树是一种特殊的图,具有很多特殊的性质。生成树问题研究的是将图中的所有顶点保留,但只选择图中的部分边,得到一棵树(也就是图的生成树)的问题。最小生成树则是在这些生成树中,边权之和最小的生成树。可以使用prime算法或者kruskal算法求解最小生成树。生成树相关概念1、生成树定义在一个V个点的无向连通图中,取其中V-1条边,并连接所有的顶点,所得到的子图称为原图的一棵生成树2、树的属性树是图的一种特
- 【二分搜索 C/C++】洛谷P1024 一元三次方程求解
仟濹
算法学习笔记c语言c++算法
2025-02-13-第52篇作者(Author):郑龙浩/仟濹(CSND)【二分搜索】P1024一元三次方程求解题目描述有形如:ax3+bx2+cx+d=0ax^3+bx^2+cx+d=0ax3+bx2+cx+d=0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a,b,c,da,b,c,da,b,c,d均为实数),并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在−100-100−100至1001001
- 双目立体视觉(3.1)立体标定
2501_90596733
双目立体视觉计算机视觉python人工智能
在双目测距系统中,立体标定是至关重要的一步。其主要目的是求解双目相机的所有内外参数,这些参数的准确性直接关系到后续的效果,进而影响双目测距的精度。一、立体标定的重要性立体标定的核心目标是获取相机的内外参数。内参数包括焦距、主点坐标和畸变参数等,这些参数在相机制造完成后基本固定,无需频繁标定。外参数则包括旋转矩阵R和平移向量T,用于描述相机与场景之间的相对位置关系。通过标定,我们可以消除相机的畸变,
- python:求解爱因斯坦场方程
belldeep
pythonpython爱因斯坦
在物理学中,爱因斯坦的广义相对论(GeneralRelativity)是描述引力如何作用于时空的理论。广义相对论由爱因斯坦在1915年提出,并被阿尔伯特·爱因斯坦、纳森·罗森和纳尔逊·曼德尔斯塔姆共同发展。广义相对论的核心方程是爱因斯坦场方程,它描述了时空的几何结构如何由物质的分布决定。如果你想用Python来探索或模拟广义相对论中的某些现象,你可以从以下几个方面入手:1.使用现有的库Python
- 代码随想录算法训练营第六天 | 242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集、202. 快乐数、1. 两数之和
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代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和第五天休息,就没写文章,hh感悟:今天的任务相对轻松一些。242.有效的字母异位词link题目:给定两个字符串s和t,编写一个函数来判断t是否是s的字母异位词。注意:若s和t中每个字符出现的次数都相同,则称s和t互为字母异位词。先是展现暴力求解:比较好理解,大致思路就是先对两个字符串进行排序,
- 基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW(多约束)matlab代码
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1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有:各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量,各需求点的物料的到达时间要求,配送中心到各需求点的最短行驶距离,各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现,需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的,且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素,也就是说整个装配车间正常运行。
- 【kafka系列】broker
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目录Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程Broker处理消费者消息的核心流程关键点总结Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程接收请求Broker的SocketServer接收来自生产者的ProduceRequest(基于Reactor网络模型)。请求解析与验证解析请求头(Topic、P
- 差分解方程
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差分解方程差分法在数值求解偏微分方程(PDEs)和常微分方程(ODEs)时,可以分为隐式格式和显式格式。以下是两者的主要区别:显式格式(ExplicitScheme)时间推进:显式格式在每一个时间步直接计算出下一个时间步的解。不需要求解非线性方程组,因为每个时间步的解可以直接从上一个时间步的解计算得出。稳定性:通常要求时间步长较小,以保证数值稳定性。稳定性与时间步长和空间步长的比值有关,通常由一个
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
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人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- matlab调用cst计算扫频,CST MWS I算法求解单站RCS是否可以进行扫频设置
林为珮
matlab调用cst计算扫频
如题,利用I算法的FastRCSSweep求解单站RCS是否可以添加扫频设置?如果有如何添加?因为需要,必须计算一个介质目标的单站RCS,所以A算法用不了了。而I算法里面的快速RCS里又没找到扫频的设置,我知道有双站远场监视器的宏,但是单站RCS就不知道怎么办了,请各位大大帮忙解答网友回复:看看在这里设置一下fromto能不能解决扫频问题。网友回复:提供一个新思路,如果是介质的话可以用涂覆操作,这
- PCL 最小包围球(三维)
大鱼BIGFISH
点云进阶C++PCL最小包围球(三维)
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介与最小包围圆的思路相同,最小二维球的求解过程如下所示:1.初始化:将点集中的所有点加入待处理列表。2.查找最远点:在当前最小包围球的基础上,查找点集中距离圆心最远的点。3.调整最小包围球:如果找到最远点,则调整最小包围球,使其包含该点。4.迭代:重复步骤2和3,直到最小包围球能够包含所有点。二、实现代码相关代码可以参考:PCL最小包围圆(二维
- 代码随想录 Day 32 |【第八章 贪心算法 part 01】理论基础、455.分发饼干、376. 摆动序列、53. 最大子序和
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贪心算法算法
一、理论基础代码随想录1.什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。2.代码实现(1)因为是用大饼干满足胃口大的孩子,所以对饼干、孩子胃口数组排序。定义一个result变量,用于记录喂饱了
- 深入理解 C++ 算法之 SPFA
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c++算法开发语言
在图论算法的世界里,单源最短路径问题是一个经典且重要的研究方向。SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)算法作为求解单源最短路径问题的一种高效算法,在C++编程中有着广泛的应用。本文将深入探讨SPFA算法的原理、实现步骤以及在C++中的代码实现。SPFA算法原理SPFA算法本质上是对Bellman-Ford算法的一种优化。Bellman-Ford算法通过对所有边进行多次松
- 【leetcode】数组刷题总结(二)滑动窗口
zs1996_
leetcode刷题总结leetcode算法职场和发展
滑动窗口算法技巧主要用来解决子数组问题,比如让你寻找符合某个条件的最长/最短子数组或者子串。对于某些题目,并不需要穷举所有子串,就能找到题目想要的答案。滑动窗口就是这种场景下的一套算法模板,帮你对穷举过程进行剪枝优化,将求解子串复杂度由O(N^2)->O(N)滑动窗口-定长滑动窗口定长滑窗三步曲:入-更新-出入(扩大窗口):下标为i的元素进入窗口,更新相关统计量更新:更新答案,一般是更新最大值/最
- 深入浅出:8种常见排序算法的效率对比与应用场景(JAVA)
技术小泽
排序算法算法数据结构java后端
5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。算法核心逻辑如下分割数组首先,把数组分成两半,然后分别对这两半继续进行分割,直到每一部分只有一个元素。每次分割都通过计算中间索引mid=(left+right)/2来进行。排序当数组
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理