- 【备战蓝桥杯系列】单源最短路径Dijkstra算法模板
weiambt
备战蓝桥杯系列蓝桥杯算法职场和发展
Dijkstra算法模板蓝桥杯中也是会考到图论最短路的,一旦考到,基本是不会太难的,只要知道板子就基本能拿分了。两个板子如下朴素Dijkstra算法适应情况:稠密图,正权边时间复杂度O(n^2+m)intdijkst(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);//初始化成无穷大dist[1]=0;for(inti=1;idist[j]))t=j;}st[t]=true;//将该
- 备战蓝桥杯---图论之最短路dijkstra算法
CoCoa-Ck
图论算法c++蓝桥杯
目录先分个类吧:1.对于有向无环图,我们直接拓扑排序,和AOE网类似,把取max改成min即可。2.边权全部相等,直接BFS即可3.单源点最短路从一个点出发,到达其他顶点的最短路长度。Dijkstra算法:用于一个节点到所有其他节点的最短路。(要求:不存在负权边,可以用于无向图)先分个类吧:1.对于有向无环图,我们直接拓扑排序,和AOE网类似,把取max改成min即可。2.边权全部相等,直接BFS
- 算法基础系列第三章——图论之最短路径问题
杨枝
算法基础图论算法dijkstrabellman–fordalgorithm
详解蓝桥图论之最短路径问题关于图论知识铺垫图的定义邻接矩阵邻接表最短路算法总大纲dijkstra算法朴素版dijsktra算法(适用于稠密图)例题描述参考代码(C++版本)算法模板细节落实堆优化版dijkstra算法(适用于稀疏图)例题描述参考实现代码(C++版本)算法模板细节落实bellman-ford算法例题描述——有边数限制的最短路参考代码(C++版本)算法模板细节落实SPFA算法例题描述参
- 【备战蓝桥杯】 算法·每日一题(详解+多解)-- day11
苏州程序大白
365天大战算法算法蓝桥杯图论数据结构C++
【备战蓝桥杯】算法·每日一题(详解+多解)--day11✨博主介绍前言Dijkstra算法流程网络延迟时间解题思路Bellman-Ford算法流程K站内最便宜的航班解题思路SPFA算法K站内最便宜的航班解题思路具有最大概率的路径解题思路Floyd算法找到阈值距离内邻居数量最少的城市解题思路Johnson全源最短路径算法正确性证明解题思路点击直接资料领取✨博主介绍作者主页:苏州程序大白作者简介:CS
- 备战2023蓝桥国赛-重新理解Floyd及最短路算法总结
RCyyds
搜索与图论蓝桥杯算法图论c++
备战2023蓝桥国赛-重新理解Floyd及最短路算法总结Floyd算法最短路算法总结Floyd算法题目描述:解析:多源最短路算法Floyd,就是用动态规划来解决的。先初始化dist值,由于i和j可能相同,故i==j时要特判赋为0,因为不走也算一种方案。不同时赋值为INF。Floyd算法部分就是枚举中继节点,起点和终点,三重循环来更新dist值。时间复杂度为O(n✖n✖n)代码:#includeus
- OSPF解析:深入探索网络的心脏运作机制
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1.OSPF的基本概念OSPF(OpenShortestPathFirst)是一种用于IP网络的内部网关协议(IGP)。它是一种链路状态路由协议,使用Dijkstra算法计算最短路径树,以确定到达网络中每个目的地的最佳路径。OSPF被设计来支持大型和复杂的网络,通过在路由器之间广播链路状态信息来实现。2.OSPF的工作原理OSPF的工作原理涉及多个关键步骤:链路状态广告(LSA):每台路由器定期广
- 数据结构-最短路径(Dijkstra算法与Floyd算法)
四零七丶
算法数据结构
介绍对于网图来说,最短路径是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,其路径上第一个点记为源点,最后一个为终点。计算最短路径有两个经典算法,即迪杰斯特拉(Dijkstra)算法与弗洛伊德(Floyd)算法。Dijkstra算法这个算法是从一个给定的顶点出发,不断计算更新此顶点到目标顶点的最短路径假如有这样一张网图如果我们要求顶点0到顶点1的最短距离,那无疑是1。由于1还与2,3相连,所以我们也可以
- 2024/2/18 图论 最短路入门 dijkstra 2
极度的坦诚就是无坚不摧
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Dijkstra?Problem-20C-Codeforces思路:用dijkstra算法,在更新最短距离的时候在加一个存点的步骤,最后输出就可以了p[i]是i的上一个点完整代码:#include#defineintlonglong#definePIIstd::pairconstintN=1e5+10;intp[N];signedmain(){intn,m;intk=0;std::cin>>n>>
- python算法之 Dijkstra 算法
JNU freshman
python蓝桥杯python算法开发语言
文章目录基本思想:步骤:复杂度:注意事项:代码实现K站中转内最便宜的航班Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典算法。该问题的目标是找到从图中的一个固定顶点(称为源点)到图中所有其他顶点的最短路径。以下是Dijkstra算法的基本思想和步骤:基本思想:Dijkstra算法通过贪心策略逐步扩展已找到的最短路径集合,直到到达目标顶点或者所有顶点都被访问过。步骤:初始化:初始化距离和父节
- Dijkstra算法Python实现
Janeveh
python算法机器学习
指定某两点之间求最短路classDijkstra:def__init__(self,graph,start,goal):self.graph=graph#邻接表self.start=start#起点self.goal=goal#终点self.temporary={}#temporary节点集合self.permanent={}#permanent节点集合self.temporary[start]=
- 【第二十二课】最短路:dijkstra算法 ( acwing849 / acwing850 / c++ 代码)
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目录dijkstra算法求最短距离步骤朴素的dijkstra算法---acwing-849代码如下代码思路堆优化版的dijkstra算法---acwing-850代码如下关于最短路问题分有好几种类型:单源就是指:只求从一个顶点到其他各顶点多源是指:要求每个顶点到其他各顶点这些情况对应有不同的算法,这次先介绍dijkstra算法的两种。dijkstra算法求最短距离步骤我们手写的步骤就是:1.确定我
- 【第二十二课】最短路:bellman_ford / spfa算法 (acwing-851 / acwing-853 / c++代码)
爱写文章的小w
算法--学习笔记算法c++最短路
目录前言acwing-853bellman_ford算法的思想代码如下一些解释acwing-851spfa算法思想代码如下一些解释前言由于权重可以表示不同的度量,例如距离、时间、费用等,具体取决于问题的背景,因此会存在一些权值为负数的题目。也就是存在负权边的最短路问题。dijkstra算法由于每次都选择当前最短路径的节点进行扩展,并不能解决带有负权值的最短路问题。会存在如下图这样的问题根据dijk
- Dijkstra最短路径算法的优化和改进
fpga和matlab
MATLAB板块5:网络通信板块7:优化类问题
改进Dijkstra算法II的MATLAB程序实现如下:functiona=dij2_m(a)n=length(a);fori=2:nforj=1:(i-1)a(i,j)=a(j,i);endendfork=1:(n-1)b=[1:(k-1),(k+1):n];kk=length(b);a_id=k;b1=[(k+1):n];kk1=length(b1);whilekk>0forj=1:kk1te
- 图(高阶数据结构)
GG_Bond20
数据结构数据结构算法c++
目录一、图的基本概念二、图的存储结构2.1邻接矩阵2.2邻接表三、图的遍历3.1广度优先遍历3.2深度优先遍历四、最小生成树4.1Kruskal算法4.2Prim算法五、最短路径5.1单源最短路径-Dijkstra算法5.2单源最短路径-Bellman-Ford算法5.3多源最短路径-Floyd-Warshall算法一、图的基本概念图是由顶点集合和边的集合组成的一种数据结构,记作有向图与无向图在有
- 最短路径算法
静心问道
数据结构算法
1.Dijkstra算法在正数权重的有向图中求解某个源点到其余各个顶点的最短路径一般可以采用迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)。1.1适用场景单源最短路径权重都为正1.2伪代码1.3示例问题描述:计算节点0到节点4的最短路径,图路径如下:step1:采用二维表记录0点到其他节点的距离,第一列距离初始化为∞\infty∞,第二列记录到达每个节点时,该节点前面的点,主要用于最短路径回溯。step2
- 【笔记】寻路技术整合
july32
笔记
pathfinding,先用unitynavmesh烘培,再用lockstepengine里的工具导出然后testfind#游戏地图的划分Grid(方格)NavigationMesh(导航网格)#寻路算法:1.a*+堆排序+路径平滑(启发式和代价累计)2.Dijkstra算法3.Floyd-Warshallalgorithm4.集群寻路https://wuzhiwei.net/group-path
- 12.图论1 最短路之dijkstra算法
准确、系统、简洁地讲算法
算法图论深度优先
图论常见类型的图二分图判定:染色法。性质:可以二着色。无奇圈。BFS&DFS树的直径模板两遍dfs/bfs,证明时反证法的核心是用假设推出矛盾。设1是一开始随机选的点,s是与其最远的点,证明s是直径的一端。反证:假设s不是直径的一端,ss是直径的一端。现在要做的就是证明ss是直径的一端是错误的,从而不存在s的反面的情况即可完成证明。要证ss是直径的一端是错误的,那么要将ss所在的最长的径与直径比较
- unity教程:RTS核心技术:流场寻路详解(Flow Field Pathfinding)
游戏程序猿
RTS里面经常会有很多角色,群体一起寻路到目的地附近,这种寻路是如何实现的,今天给大家详细的讲解基于流场寻路的算法。在本教程中,我将解释向量场寻路及其相对于Dijkstra等传统寻路算法的优势。对Dijkstra算法和势场的基本理解将有助于理解本文,但不是必需的。寻路的问题有很多种解决方案,如AStar等,每种寻路的方案都各有优缺点,大部分的寻路,都是角色要从A点走到B点,然后调用寻路算法找出一条
- 第三章 搜索与图论(三)(最小生成树,二分图)
一只程序媛li
蓝桥准备图论算法
一、最小生成树算法稠密图使用prim算法,稀疏图使用kruskal算法二、prim算法求最小生成树prim和dijkstra算法类似,都是找到符合某种条件的点,然后更新。prim使用到已经构成的部分最小树所有结点中最小的距离。dijkstra算法是使用到起点最小的距离。#include//858prim最小生成树(稠密图做法)usingnamespacestd;constintN=210,INF=
- 蓝桥杯.路径(最短路)
UmVfX1BvaW50
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Question:Result:10266837Solve:一看到题,最短路板子题实锤,而且是无负权,那就Ploryd或者Dijkstra算法就ok首先存数据,那就直接用邻接矩阵就行,不同的点之间的权值记为无穷大观察数据范围,Ploryd算法会超时,但这是填空题,最暴力的Ploryd也无妨,多跑一会而已,用Dijkstra算法的话n^2即可,之后有空的话就补上Dijkstra的(n+m)logm(
- 第三章 搜索与图论(二)(最短路)
一只程序媛li
蓝桥准备图论算法
一、最短路问题1、对于稠密图,由于朴素版的dijkstra算法与边数无关使用这种算法的复杂度较低。稀疏图用堆优化版的算法;单源最短路中存在负权边用SPFA算法通常较好;多源用floyd算法;难点:如何建图,抽象为最短路问题。二、朴素版dijkstra算法由于稠密图用这种算法,邻接矩阵存图,注意把g初始化为0x3f;st保存每个数组的状态,#include//849dijkstra最短路usingn
- 最短路径中的分层图
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algorithmsluogu算法
目录题目描述题目分析分层图本题代码题目描述P4568[JLOI2011]飞行路线题目分析显然,这是一道最短路径的题目,我们可以选择DijkstraDijkstraDijkstra算法求解。但是,题目中有他们可以免费在最多k种航线上搭乘飞机。也就是说,我们可以令最多kkk条边的权值为零。这时,我们就要采用分层图。分层图分层图并不是算法,而是一种建模思想。建模后,依然是用DijkstraDijkstr
- Dijkstra求最短路
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算法数据结构
Dijkstra算法Dijkstra算法是一个基于「贪心」、「广度优先搜索」、「动态规划」求一个图中一个点到其他所有点的最短路径的算法,时间复杂度O(n2)基本思路:从第一个点开始遍历,寻找与其最近的且没有确定最短路径的一个点,再分别更新与该点相连接的其它点与第一个点的最短距离,最后将其放入集合st中,表示该点的最短路径已确定,再重新寻找下一个离该点最近的点且该点没有被确定最短路径,不断循环操作,
- 朴素dijkstra算法 :AcWing 849. Dijkstra求最短路 I
Brightess
图论最短路问题算法图论
Dijkstra算法分析:(适用于稠密图,边权非负图)Dijkstra算法的流程如下:Dijkstra算法基于贪心思想,它只适用于所有边的长度都是非负数的图。当边长z都是非负数时,全局最小值不可能再被其他节点更新,故在第1步中选出的节点x必然满足:dist[x]已经是起点到x的最短路径。我们不断选择全局最小值进行标记和扩展,最终可得到:起点1到每个节点的最短路径的长度。(求得起点到所有终点的最短路
- 小时候的游戏(二):最短路径算法1
铅笔楼
最短路径算法是算法课上的一项重要内容。周末看了网易公开课上的那门算法导论,从第17课开始讲关于图的问题。由于语言的关系,看的不是太明白。后来,只好拿起纸和笔,对照书,一步一步地写,才明白dijkstra算法(以下简称D算法)的过程。但是,明白是一回事,用代码实现又是另外一回事。所以,又花了几个小时的时间,程序才算是运行正常,得到正确答案。快泪奔了。程序现在还仍谈不上什么性能,仅是运行而已。如果说有
- 有向图的最短路径问题(二)——Dijkstra算法
井底蛙蛙呱呱呱
在有向图的最短路径问题(一)中我们介绍了可以求任意两点间最短距离的Floyd算法,虽然Floyd算法实现起来简单,但是其效率较低(O(n**3))。在本篇我们将介绍求某一点到图中所有点最短距离的算法——Dijkstra算法。Dijkstra算法image.png使用Dijkstra算法求某一点到图中所有点最短距离有两种方法,分别使用的数据结构为邻接矩阵(python中以一个多重列表或矩阵表示)和邻
- Dijkstra算法及堆优化
Wpiper
算法/数据结构笔记算法
1.有向无环图的单源点最短路其实跟之前说的最长路是一样的思路:广搜(拓扑排序)+DP如下图所示:2.一般图的单源点最短路Dijkstra(迪杰斯特拉)算法算法思路:每次找离起点最近的那个点,确认它的最短路径值(这个点的最短路必须已经确认了),拿这个点去更新与它相邻的点,不断重复这个操作,从离起点的距离一点一点扩展开,有种贪心+bfs的感觉举个栗子说说用Dijkstra求最短路的过程一开始将所有点到
- Dijkstra算法和堆优化
LuckZY_
算法算法数据结构
目录Dijkstra介绍算法思想具体步骤代码实现Dijkstra链式向前星优化思路实现步骤代码实现Dijkstra链式向前星堆优化优化思路优化步骤代码实现参考资料(帮助理解代码)Dijkstra介绍迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法。这是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点
- Bellman-Ford算法——解决负权边
3分人生
图论
Bellman-ford算法时间复杂度为O(n*m)虽然比dijkstra算法稍微慢点但可以解决带有负权边的图,核心代码只有4行for(i=1;idis[u[j]]+w[j])dis[v[j]]>dis[u[j]]+w[j];上面代码中,外层循环一共循环了n-1次(n为顶点数),内层循环了m次(m为边的个数),即枚举了每一条边,dis数组和Dijkstra算法一样,用来记录源点到其余各个顶点的最短
- dijkstra算法堆优化
3分人生
算法图论数据结构
我们知道dijkstra算法的时间复杂度是O(N^2),外层循环松弛的次数,N个点要松弛N-1次为O(N),而内层循环是遍历dis数组每次找到距离顶点最小的点,时间复杂度也是O(N),堆优化就是优化这一过程降为O(logN),如果M(边)远小于N^2储存图用邻接表,这样优化的总时间复杂度为(N+M)logN,堆优化需要3个数组:1.dis数组记录单源顶点到其余点的距离2.h数组是一个最小堆,堆里面
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,