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Wuliwuliii
图论练习题
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- 背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板
Baymax的学习日志
c++动态规划算法c++
背包总结背包问题通常是多种物品有多个属性,且已知条件为某属性被受限,求另一属性的最大/最小/等于/存在不存在。以0-1背包为例解释:n个物品具有的属性为重量和价值,其中总重量C将重量的属性限制住,求最大价值,即求另一属性的特征。针对背包问题:1、先判断属于0-1背包还是完全背包。2、看是求最大值/最小值/等值/是否存在/排列/组合(排列/组合问题通常出现在完全背包中)。确定了背包类型及要求的问题后
- 动态规划——完全背包问题(力扣322: 零钱兑换)
索利亚噶通
动态规划算法
前言这次我们要说的是完全背包问题,还记得下面这张图吗,可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个,只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个,选不选,选多少都是考虑的问题定义:一个背包容积为C,一共N种物品,分别编号0,1,2....i,i+1,.....N-1,第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i],每种物品可以选用任意多
- 【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题
蓝色学者i
算法动态规划数据结构
文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见,这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度,和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度:只有物品两个维度:物品和容量三个维度:物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时,斐波那契数列就是一个
- 算法分析与设计(一)——0-1背包问题
冠long馨
数据结构与算法算法动态规划数据结构背包问题
文章目录1三种背包问题详解2最值问题1.10-1背包问题1.2零钱兑换1.3一和零1.4最后一块石头的重量3.恰好背包容量问题4.排列组合问题4.1目标和4.2组合总和Ⅳ在简单复习完数据结构以后,便开始了算法复习。本博客将结合复习视频与LeetCode题目,面向机考算法复习。背包动态规划问题一般分为三种题型:最值问题:给定可选物品和限定容量,求最大价值或者最大体积。①0-1背包问题②完全背包问题。
- 【HDOJ图论题集】【转】
aiyuneng5167
java人工智能
1=============================以下是最小生成树+并查集======================================2【HDU】31213HowManyTables基础并查集★41272小希的迷宫基础并查集★51325&&poj1308IsItATree?基础并查集★61856Moreisbetter基础并查集★71102ConstructingRoad
- 图论500题
Dillonh
迷之图论
PS:没找到这套题的原作者,非常感谢他的总结~最小生成树+并查集【HDU】1213HowManyTables基础并查集★1272小希的迷宫基础并查集★1325&&poj1308IsItATree?基础并查集★1856Moreisbetter基础并查集★1102ConstructingRoads基础最小生成树★1232畅通工程基础并查集★1233还是畅通工程基础最小生成树★1863畅通工程基础最小生
- [LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结
古希腊掌管学习的神
LeetCode-Pythonleetcodepython动态规划
0-1背包有n个物品,第i个物品的体积为wiw_iwi,价值为viv_ivi,每个物品至多选一个,求体积和不超过capacity时的最大价值和状态转移:dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[
- 动态规划之背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
Fansv587
动态规划算法经验分享python
0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。该问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品有对应的重量wiw_iwi和价值vi(i=1,2...n)v_i(i=1,2...n)vi(i=1,2...n)。对于每个物品,我们只有两种选择:要么将其放入背包,要么不放入,即“0-1”选择(选是1,不选是0)。目标是在不超过背包容量的前提下,选择
- Leetcode416.分割等和子集(01背包问题)
凤梨No.1
leedcode刷题背包问题javaleetcode动态规划
416.分割等和子集题目方法一——动态规划(01背包问题)方法二——背包问题(空间复杂度将为O(n))题目给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false
- [动态规划] leetcode 416. 分割等和子集
Mr.Qin_
Java学习Java0-1背包问题动态规划
问题描述: 分割等和子集:给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。 例子:输入nums={1,5,11,5};输出true。动态规划求解 这是一个0-1背包问题的变种,也就是每种物品只能选择一次。与之对应的是完全背包问题,选择每种物品的数量是不限制的,可以与另一篇博文对照来看。将非空数组nums,分为两部分,使得两部分的和相
- 基于二进制粒子群算法的背包问题求解- 附代码
智能算法研学社(Jack旭)
离散二进制智能优化算法智能优化算法应用算法python机器学习matlab数学建模
基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码文章目录基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码1.二进制粒子群算法2.背包问题3.实验结果4.参考文献5.Matlab摘要:本文主要介绍二进制粒子群算法,并用其对背包问题进行求解。1.二进制粒子群算法在PSO算法中,每个优化问题的解都是粒子在搜索空间中的位置,粒子还有一个速度值决定它们飞翔的方向和距离,然后粒子群就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。在搜
- 算法题 背包问题-多重背包 二进制优化版本(Python)
武倔
算法题Python每日算法题算法python动态规划leetcode背包问题
题目有N种物品和一个容量是V的背包。第i种物品最多有si件,每件体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使物品体积总和不超过背包容量,且价值总和最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行,每行三个整数vi,wi,si,用空格隔开,分别表示第i种物品的体积、价值和数量。输出格式输出一个整数,表示最大价值。数据范围0=t:forj
- 【算法】动态规划专题⑨ —— 二维费用背包问题 python
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- 算法训练day51Leetcode139.单词拆分 多重背包了解 背包问题总结
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算法训练算法
139.单词拆分.-力扣(LeetCode)题目分析初始化:初始化一个布尔型向量dp,大小为s.size()+1,所有值初始化为false,除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict:输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset,以便高效查找单词。动态规
- 动态规划——背包问题
kaili_ya
动态规划算法
动态规划——背包问题背包问题0-1背包问题描述解题思路优化完全背包解题思路优化多重背包解题思路1解题思路2恰好装满问题描述解题思路优化背包问题0-1背包一共有n件物品,第i(i从1开始)件物品的重量为w[i],价值为v[i]。在总重量不超过背包承载上限W的情况下,能够装入背包的最大价值是多少?问题描述假如你要去野营,你有一个容量为6磅的背吧,需要觉得该携带下面的哪些东西。其中每样东西都有相应的价值
- 动态规划入门练习【01背包问题】——洛谷
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c语言的学习动态规划算法
目录P1048[NOIP2005普及组]采药思路01背包问题【思路可以看哔哩哔哩视频哈】附上视频链接吧代码实现【菜鸟本鸟自己写的】P1060[NOIP2006普及组]开心的金明思路跟01背包一样,没什么区别哦视频链接哈哈哈,不过不管怎么说,我还是喜欢二维数组来做,模型其实很固定洛谷试练场普及组动态规划的背包问题_哔哩哔哩_bilibili代码实现P1049[NOIP2001普及组]装箱问题思路洛谷
- 【算法】动态规划专题⑧ —— 分组背包问题 python
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目录前置知识进入正题实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化python进入正题分组背包问题的详细解析1.问题定义在分组背包问题中,物品被划分为若干组,每组内的物品互斥(只能选择其中一个或不选)。给定背包容量(C),每组物品的价值和重量不同,目标是在不超过背包容量的前提下,最大化总价值。2.动态规划状态定义状态定义:设dp[i][j]表示前(i)组物品,背包容量为
- 【算法】动态规划专题⑩ —— 混合背包问题 python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录前置知识进入正题总结前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化【算法】动态规划专题⑥——完全背包问题python【算法】动态规划专题⑦——多重背包问题+二进制分解优化python混合背包结合了三种不同类型的背包问题:0/1背包、完全背包和多重背包进入正题混合背包问题https://www.acwing.com/problem/content/description/7/题目
- 2.3日学习总结
Iamright.
学习
背包问题:背包问题的解决过程在解决问题之前,为描述方便,首先定义一些变量:Vi表示第i个物品的价值,Wi表示第i个物品的体积,定义V(i,j):当前背包容量j,前i个物品最佳组合对应的价值,同时背包问题抽象化(X1,X2,…,Xn,其中Xi取0或1,表示第i个物品选或不选)。1、建立模型,即求max(V1X1+V2X2+…+VnXn);2、寻找约束条件,W1X1+W2X2+…+WnXn=w(i)V
- 贪心算法练习题:部分背包问题
jackson61
贪心算法算法
/*-----------------------------------------------------有n个物体,第i个物体的重量是wi,价值为vi,选若干个物体,使得在总重量不超过c的情况下让总价值尽量高。这里每个物体都可以只取走一部分,价值和重量按比例计算。输入:第一行输入两个整数表示n和c。第2到第n+1行每行两个整数分别表示wi和vi。输出:第一行输出所选物品的总价值v和总重量w以
- 图解kubernetes调度器SchedulerExtender扩展
8小时
go源码编程并发
在kubernetes的scheduler调度器的设计中为用户预留了两种扩展机制SchdulerExtender与Framework,本文主要浅谈一下SchdulerExtender的实现,因为还有一篇Framework,所以本文的k8s代码切到1.18版本1.设计思路1.1实现机制SchdulerExtender是kubernets外部扩展方式,用户可以根据需求独立构建调度服务,实现对应的远程调
- c++背包九讲之二维费用背包问题
永不为辅
一、背包九讲总述关于动态规划问题,最典型的就是背包九讲,先理解背包九讲后再总结关于动态规划的问题1、01背包问题2、完全背包问题3、多重背包问题4、混合背包问题5、二维费用的背包问题6、分组背包问题7、背包问题求方案数8、求背包问题的方案9、有依赖的背包问题往前四篇博文已经介绍了前四个问题,有需要的同学可以看一下!!二、二维费用背包问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用,选择
- 多维多重背包问题_各种背包五(二维费用背包问题)
zLiM5
多维多重背包问题
问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用;选择这件物品必须同时付出这两种代价;对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2,第i件物品所需的两种代价分别为a[i]和b[i]。两种代价可付出的最大值(两种背包容量)分别为V和U。物品的价值为w[i]。算法费用加了一维,只需状态也加一维即可。设f[i][v][u]
- 动态规划-二维费用的背包问题
炙热的大叔
动态规划动态规划算法
文章目录1.一和零(474)2.盈利计划(879)1.一和零(474)题目描述:状态表示:我们之前的01背包问题以及完全背包问题都是一维的,因为我们只有一个要求或者说是限制那就是背包的容量,但是这里不同这题有两个限制,其实和一个限制是类似的,只不过给数组多加上一维而已。因此我们建立三维数组dp[i][j][k]表示我们在前i个二进制字符串中选择,要求选中的字符串中的0以及1字符的总数分别不能超过i
- 【二维费用的完全背包问题】
羊毛多一点
算法学习动态规划
前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做,但是老师要求用完全背包来做!一、完全背包与0-1背包有什么区别?0-1背包,顾名思义对于每件物品只能拿1次或者0次;而完全背包对于每件物品的拿取没有次数限制。二、二维费用背包二维费用背包是对于每件物品的拿取要付出两项代价,如:重量和体积。三、0-1背包理解0-1背包对我们理解其他背包问题十分重要,首先说一下0-1背包。问题描述
- 【背包问题】二维费用背包问题
HeyBlog
数据结构与算法背包问题动态规划算法
一、问题二维费用的背包问题是指:对于每件物品,具有两种不同的费用,选择这件物品必须同时付出这两种费用。对于每种费用都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设第iii件物品所需的两种费用分别为CiC_iCi和DiD_iDi。两种费用可付出的最大值(也即两种背包容量)分别为VVV和UUU。物品的价值为WiW_iWi。二、思路费用加了一维,只需状态也加一维即可。设dp[i]
- 潜水员 ← 二维费用的背包问题
hnjzsyjyj
信息学竞赛#动态规划二维费用的背包问题
【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/1022/【题目描述】潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸:一个为氧气,一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少?例如:潜水员有5个气缸。每
- 代码随想录算法训练营Day38||完全背包问题、leetcode 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ 、70. 爬楼梯 (进阶)
jiegongzhu3z
算法leetcode职场和发展
一、完全背包问题相较于01背包,完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次,遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intN,V;cin>>N>>V;vectorweight(N+1,0);vectorvalue(N+1,0);for(inti=0;i>weight[i]>>value[i];}vec
- 【算法设计与分析】实验5:贪心算法—装载及背包问题
XY_伊
算法贪心算法数据结构排序算法c++c语言
目录一、实验目的二、实验环境三、实验内容四、核心代码五、记录与处理六、思考与总结七、完整报告和成果文件提取链接一、实验目的掌握贪心算法求解问题的思想;针对不同问题,会利用贪心算法进行问题建模、求解以及时间复杂度分析;并利用JAVA/C/C++等编程语言开展算法编码实践(语言自选)。理解装载问题及背包问题的贪心求解策略;对比分析与动态规划求解问题的算法异同;能够利用贪心算法,开展装载问题及背包问题的
- 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