- 力扣刷题之旅:高阶篇(一)—— 并查集的应用
GT开发算法工程师
leetcode算法职场和发展数据结构python动态规划
力扣(LeetCode)是一个在线编程平台,主要用于帮助程序员提升算法和数据结构方面的能力。以下是一些力扣上的入门题目,以及它们的解题代码。--点击进入刷题地址引言在算法的世界中,并查集是一种非常高效且实用的数据结构,常用于处理一些具有连通性质的问题。在力扣(LeetCode)上,并查集的题目往往涉及到图的连通性、朋友关系的传递性等问题。今天,我们将一起探讨一道关于并查集的高阶题目:“账户合并”。
- 深度优先搜索——DFS
LiYiyang_yangDog
深度优先算法
深度优先搜索(Depth-FirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。其基本思想是从起始节点开始,沿着一条路径尽可能深地搜索,直到无法继续为止,然后返回上一个未被完全探索的节点,继续搜索其他路径,直到所有节点都被访问。具体实现时,可以使用递归或栈的数据结构来实现深度优先搜索。在搜索过程中,需要记录已经访问过的节点,以避免重复访问。深度优先搜索通常用于图的连通性问题、路径搜索问
- 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
- Java数据结构——连通性算法+prim算法+kruskal算法
NoBug.己千之
Java数据结构java
文章目录一、图的连通性(一)、定义(二)、方法(三)、Java代码1.图的连通性检验2.源码3.输出样例二、最小生成树(一)、定义(二)、求法(三)、图与网(四)、普里姆算法1.定义2.Java代码3.输出样例(五)、克鲁斯卡尔算法1.定义2.Java代码3.输出样例一、图的连通性(一)、定义请读一遍:对无向图进行遍历时,对于连通图,仅需从图中任一顶点出发,进行深度优先搜索或广度优先搜索,便可访问
- 数据结构——图的基本定义以及图的存储结构,邻接矩阵,邻接表
mili_m
C语言学习历程算法数据结构图论c语言程序人生
目录图的定义和术语图的存储结构顺序存储结构—邻接矩阵链式存储结构邻接表邻接多重表十字链表图的遍历图的连通性问题有向无环图及其应用最短路径图的定义和术语图的定义:图是一种非线性的复杂的数据结构,图中的数据元素的关系是多对多的关系,在图中我们常常把数据元素称作顶点,图是由一个非空的顶点集和V(vertex:顶点)和一个描述顶点之间邻接关系的边集合E(edge:边)组成,E中的每条边所连接的两个顶点必须
- 算法面试通关
flyzz177
算法面试
算法面试通关教程视频:点击查看完整下载:点击查看C++语言基础第01部分:算法基础第02部分:线性表第03部分:栈与队列第04部分:数组第05部分:字符串第06部分:二叉树第07部分:树+贪心第08部分:图的存储第09部分:图搜索第10部分:图的连通性第11部分:图+贪心第12部分:图的应用第13部分:查找+分治第14部分:数表查找第15部分:简单排序第16部分:排序+分治第17部分:树形排序第1
- 离散数学(屈婉玲)图论<二>
小飞微微
学习软件工程
前言:看了一下昨天更的,原本想在给补充补充部分知识点。但是,大致一看,应付期末考试还是可以滴!考研之类的需要的,(我也只是大一嘛,呜呜呜,我也不会),这个就是帮助大一童鞋们学习呢!(捂脸)图的连通性连通图:无向图G是平凡图(只有个点),或者任何两个顶点均是连通的。连通:两个顶点之间有一条边。u,v连通,记作u~v。短程线:若u~v,则u与v之间最短通路为其短程线。短程线长度为uv之间距离对于一个无
- 第九部分 图论
星与星熙.
离散数学图论算法离散数学
目录例相关概念握手定理例1图的度数列例无向图的连通性无向图的连通度例2例3有向图D如图所示,求A,A2,A3,A4,并回答诸问题:中间有几章这里没有写,感兴趣可以自己去学,组合数学跟高中差不多,这里也没写了,绝不是因为作者懒!定义9.1无向图G=,其中(1)V≠∅为顶点集,元素称为顶点(2)E为V&V的多重集,其元素称为无向边,简称边例G=为无向图V={v1,v2,v3,v4,v5}E={(v1,
- 通信网理论-最大流最小割计算程序实现(python networkx)附:可视化界面源码!!!
大师兄6668
杂python算法开发语言
在通信网络理论中,常用以下几个参数来描述一个无向图或有向图的连通性和可靠性等特性:重要参数:端连通度α:指无向图中任意两个顶点之间互相到达的路径数,或有向图中以某个顶点为源点和汇点的最大流量。端连通度越高,说明图中的节点连接越紧密,信息传输的可靠性也就越高。边连通度β:指无向图中删除一些边后,其仍然保持连通的最小边数;或有向图中从某个节点出发和到达的边集合中的最小割大小。边连通度越高,说明图中的边
- 并查集(union-find sets)
lkzy
概述并查集作为一种数据结构可以方便地合并若干个不重叠的集合,快捷地查询元素所属集合、判断两个元素是否属于同一个集合。适用场景并查集适用于解决整幅图的连通性问题,如:网络连接判断如果每个pair中的两个整数分别代表一个网络节点,那么该pair就是用来表示这两个节点是需要连通的。那么为所有的pairs建立了动态连通图后,就能够尽可能少的减少布线的需要,因为已经连通的两个节点会被直接忽略掉。变量名等同性
- 图的连通性
null12
一、连通分量1.1定义连通分量是针对无向图的,无向图G的极大连通子图称为G的连通分量(ConnectedComponent)。任何连通图的连通分量只有一个,即是其自身,非连通的无向图有多个连通分量。连通分量的API定义:1-1连通分量的API定义1.2基本思想求一幅无向图的连通分量步骤如下:任意选取一个顶点,进行深度优先遍历;遍历过程中遇到的所有顶点加入同一个连通分量。然后选取其它未访问过的顶点,
- 【数据结构第 6 章 ④】- 用 C 语言实现图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历
melonyzzZ
数据结构数据结构c语言深度优先宽度优先
目录一、深度优先搜索1.1-深度优先搜索遍历的过程1.2-深度优先搜索遍历的算法实现二、广度优先搜索2.1-广度优先搜索遍历的过程2.2-广度优先搜索遍历的算法实现和树的遍历类似,图的遍历也是从图中某一顶点出发,按照某种方法对图中所有顶点访问且仅访问一次。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和关键路径等算法的基础。然而,图的遍历要比树的遍历复杂得多,因为图的任一顶点都可能和其余的顶点相连接,
- 2023/5/30---个人总结---Tarjan算法
priority_key
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
- 【算法每日一练]-图论(保姆级教程篇8 最小生成树 ,并查集篇)#修复道路 #口袋的天空 #搭配购买
亦歌希望你变强啊
图论算法图论深度优先c++数据结构动态规划
目录题目:修复道路思路:题目:口袋的天空思路:题目:搭配购买思路:题目:修复道路思路:判断图的连通性可以用最小生成树,并查集,dfs和bfs。但是后两者都不太适合,并查集的话每合并一次就要判断一次,最小生成树一口气完成就行!#includeusingnamespacestd;#definereregisterconstintN=1e3+5,M=1e4+5;boolf;structEdge{intu
- 数据结构之图的最小生成树以及图的连通性
JessieXW
数据结构数据结构
一、图的最小生成树算法1.Prim算法蛮力法,特点:使用访问数组,三层循环,思路简单,但时间复杂度较高。#defineMaxWeight1000structNode{//边信息intv1;//顶点1下标intv2;//顶点2下标intweight;};classMap{intlen;//顶点数string*name;//顶点数组int**P;//邻接矩阵int*v;//访问数组Node*node;
- 数据结构【DS】图的应用
FOUR_A
数据结构算法人工智能数据结构考研408
图的连通性问题最少边数最多边数无向图非连通==−∗(−)/无向图连通=−=∗(−)/有向图非强连通==−∗−+有向图强连通==∗(−)最小生成树Prim选点(point)时间复杂度:适合边稠密Kruskal选边时间复杂度:适合边稀疏回忆一下是如何通过这两个算法构造最小生成树的?最短路径问题BFSDijkstraFloyd无权图⭕⭕⭕带权图❌⭕⭕带负权值的图❌❌⭕带负权回路的图❌❌❌时间复杂度2|(
- 数据结构【DS】图的遍历
FOUR_A
数据结构深度优先算法数据结构408考研
BFS要点需要一个辅助队列visited数组,防止重复访问复杂度时间复杂度:访问结点的时间+访问所有的边的时间广度优先生成树邻接表存储的图的表示方式不唯一,生成树也不唯一DFS复杂度时间复杂度:访问结点的时间+访问所有的边的时间深度优先生成树邻接表存储的图的表示方式不唯一,生成树也不唯一图的遍历和图的连通性无向图:DFS/BFS调用次数=连通分量数
- 数据结构详细笔记——图
哎哟喂_!
数据结构数据结构笔记图论
文章目录图的定义图的存储邻接矩阵法邻接表法邻接矩阵法与邻接表法的区别图的基本操作图的遍历广度优先遍历(BFS)深度优先遍历(DFS)图的遍历和图的连通性图的定义图G由顶点集V和边集E组成,记为G=(V,E),其中V(G)表示图G中顶点的有限非空集;E(G)表示图G中顶点之间的关系(边)集合,用|V|表示图G中顶点的个数,也称图G的阶,用|E|表示图G中边的条数注意:线性表可以是空表,树可以是空树,
- tarjan求关键连接java,Tarjan算法与割点割边(示例代码)
weixin_39786850
tarjan求关键连接java
Tarjan算法与无向图的连通性1:基础概念在说Tarjan算法求解无向图的连通性之前,先来说几个概念:1)cut[u]=true;}}}}intmain(){scanf("%d%d",&n,&m);memset(head,-1,sizeof(head));tot=0;for(inti=1;i>1;看代码:#include#include#includeusingnamespacestd;cons
- 图论算法----Tarjan求无向图双连通分量及拓展
cqbzcsq
图论图论tarjan双连通分量点双连通分量边双连通分量
(咕了N年的知识点终于写出了一个简单又可靠的板子)割点:在一个无向图中,如果删掉该点,则图的连通性被破坏桥::在一个无向图中,如果删掉该边,则图的连通性被破坏点双连通分量:一个没有割点的连通分量边双连通分量:一个没有桥的连通分量具体讲一下dfs树的思想(懂了dfs树之后就不用背Tarjan模板了)一个无向图,我们对它进行一次dfs,把走过的边标记为树边,那么图中剩下的边只会是返祖边。(想一想就明白
- 图的连通性——通路和回路
Taosolo
离散数学Math图论图的连通性通路和回路离散数学数据结构
图的连通性——通路和回路Abstract1.通路和回路1.2通路和回路的概念和定义1.3回路通路举例1.4回路记号简化2.通路数量2.1通路数量的计算2.2通路计算数学归纳法证明2.3通路数量计算案例2.3.1无向图的通路数计算2.3.2有向图通路数的计算Abstract声明:本文只为我闲暇时候学习所做笔记,仅供我无聊时复习所用,若文中有错,误导了读者,敬请谅解!!!图的同构参见我的语雀:图论:h
- 图的遍历概述
夜雨风云
数据结构和算法图数据结构图的遍历
梳理下图这种数据结构的遍历实现图的遍历从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次。这一过程就叫做图的遍历(TraversingGraph)。图的遍历算法是求解图的连通性问题、拓扑排序和求关键路径等问题的基础。通常有两种遍历图的方法:深度优先遍历(DepthFirstSearch,DFS)和广度优先遍历(BreadthFirstSearch,BFS)。深度优先遍历深度优先遍历,也
- 图论------有向图的连通性问题
1.01
数据结构与算法知识基础以及进阶算法图论
前言:一些概念需要我们理解一下,以便更好地进行下面的内容。在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条互相可达路径,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)。很明显强连通分量出现在有向有环图中,每一个连通的分量都可以被当作是强连
- C++并查集
永远爱好技术的王师傅
C++
转自原文链接来看一个实例,杭电1232畅通工程首先在地图上给你若干个城镇,这些城镇都可以看作点,然后告诉你哪些对城镇之间是有道路直接相连的。最后要解决的是整幅图的连通性问题。比如随意给你两个点,让你判断它们是否连通,或者问你整幅图一共有几个连通分支,也就是被分成了几个互相独立的块。像畅通工程这题,问还需要修几条路,实质就是求有几个连通分支。如果是1个连通分支,说明整幅图上的点都连起来了,不用再修路
- Python:利用邻接矩阵判断有向图的连通性
呆头鹅_Daitoue
Python实例化应用python图论矩阵numpy
Python求解:利用邻接矩阵判断有向图的连通性WoW,让我们先来看看我们要解决的小问题:——将任意一个有向图G采用矩阵输入,图形化输出图G,利用可达矩阵判定图G是否连通:(PS:判断图的连通性至少可以有[1].并查集[2].DFS[3].BFS三种方法,关于其他求解方法,详见:https://blog.csdn.net/weixin_44646116/article/details/955238
- 第六章第二节:图的遍历(广度优先遍历和深度优先遍历)和应用(最小生成树、最短路径、有向无环图的描述表达式、拓扑排序、关键路径)
不能瞌睡呀
数据结构深度优先宽度优先算法
文章目录1.图的遍历1.1广度优先搜索(BFS)1.1.1遍历序列的可变性1.1.2复杂度的分析1.1.3广度优先生成树1..1.4广度优先生成森林1.2深度优先搜索(DFS)1.2.1树的深度优先遍历1.2.2图的深度优先遍历1.2.2复杂度的分析1.2.4深度优先遍历序列1.2.5深度优先生成树1.3图的遍历与图的连通性·总结2.图的应用2.1最小生成树2.1.1最小生成树的概念2.1.2Pr
- 【Python搜索算法】深度优先搜索(DFS)算法原理详解与应用,示例+代码
LeapMay
算法哈希算法深度优先
目录1基本原理2DFS算法流程3时间复杂度4空间复杂度5DFS算法应用案例:5.1解决路径查找问题5.2解决图的连通性问题5.3拓扑排序5.4在树结构中进行深度遍历深度优先搜索(DFS)是一种重要的图遍历算法,用于探索图中的节点和边。1基本原理DFS是一种递归或栈(堆栈)数据结构的算法,用于图的遍历。从一个起始节点开始,尽可能深入图的分支,直到无法继续深入,然后回溯并探索其他分支。通过标记已访问的
- AtCoder ABC 131
a simple_boy
AtCoder算法图论数据结构
C-Anti-Division(ATC经典题型+lcm)Description:给你一段区间[a,b](>a>>b>>c>>d;LLres1=b-(b/c+b/d-b/lcm(d,c));LLres2=(a-1)-((a-1)/c+(a-1)/d-(a-1)/lcm(d,c));coutg;intmain(){cin>>n>>k;intm=(n-1);//若要保证图的连通性,最少需要n-1条边//
- Java手写深度优先搜索和案例拓展
全栈项目讲解
Java手写源码合集java深度优先开发语言
Java手写深度优先搜索和案例拓展应用场景深度优先搜索(DFS)是一种非常常用的图遍历算法,具有广泛的应用前景。下面是一些常见的应用场景和案例总结:图的连通性:DFS可以用于判断图的连通性,即判断两个节点之间是否存在路径。通过深度优先搜索,我们可以遍历图中的节点,并标记已访问的节点,从而判断两个节点是否连通。图的路径搜索:DFS可以用于在图中搜索特定的路径。通过深度优先搜索,我们可以遍历图中的节点
- 图论——无向图的连通性
Taosolo
Math离散数学图论无向图的连通性离散数学数据结构
图论——无向图的连通性Abstract1.无向图连通性定义1.1无向图可达关系的性质2.点集和割集2.1点割集2.1.1例2.2边割集3.连通度3.1点连通度和边连通度例3.2特殊图的连通度Abstract声明:本文只为我闲暇时候学习所做笔记,仅供我无聊时复习所用,若文中有错,误导了读者,敬请谅解!!!图的同构参见我的语雀:图论:无向图的连通性:https://www.yuque.com/jhon
- 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