- 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
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f