- 【图论】——理论基础总结
weixin_47868976
图论
图论这一章尤其需要图例进行说明,方便理解,对于作者来说很费时间,本文主要为自己复习方便,所以并不会写的非常详细,见谅。图论图的基本概念基本要素:边节点两点连成线,多个点连成的线称为图。当然也可以就一个节点,或者啥也没有(空图)。图的种类方向的概念根据边有无方向划分为:无向图有向图权重的概念边可以有权重,根据有无权重和方向:加权有向图加权无向图度的概念针对无向图,对于某节点,有几条边连着该节点,就称
- 考研系列-数据结构第六章:图(上)
Nelson_hehe
#数据结构笔记数据结构图的存储邻接表邻接矩阵十字链表法图的基本操作
目录写在前面一、图的基本概念1.图的定义2.图的种类(1)无向图、有向图(2)简单图、多重图3.顶点的度4.顶点与顶点之间关系描述5.图的连通性(1)连通图、强连通图(2)连通分量、强连通分量(3)生成树、生成森林6.带权图7.几种特殊形态的图(会识别、掌握特性)8.总结9.习题总结(1)选择题(2)简答题二、图的存储1.邻接矩阵(1)存储结构(存储非带权图)(2)邻接矩阵基本性质(3)邻接矩阵存
- 《代码随想录第五十五天》——图论基础、深度搜索理论基础、所有可达路径、广度搜索理论基础
-Michelangelo-
算法刷题图论
《代码随想录第五十五天》——图论基础、深度搜索理论基础、所有可达路径、广度搜索理论基础本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.图论基础1.1概念种类分为有向图和无向图,无权值图和加权图度有几条便连接节点,该节点就有几度有向图中,出度是节点指向其他节点的边个数;入度是其他节点指向该节点的边个数连通性节点互相到达称为连通图,节点不能互相到达称为非连通图。在有向图中,所有节点可以相互到达被称为强连通图。
- YbtOJ 强连通分量课堂过关 例1 有向图缩点【Tarjan】【DP】【拓扑排序】
JA_yichao
题解YbtOJ专项练习题#强连通分量
思路这道题首先搞一个TarjanTarjanTarjan,求出所有强连通分量。然后就缩点,具体做法是枚举每条边然后判断这条边上的点在不在同一个强连通分量上,不在就连边。然后就做一个DP+拓扑排序,边拓扑边DP,f[y]=max(f[y],f[x]+cnt[y])f[y]=\max(f[y],f[x]+cnt[y])f[y]=max(f[y],f[x]+cnt[y]);代码#include#inc
- 代码随想录算法【Day58】
yonuyeung
代码随想录算法算法c++开发语言
117.软件构建通过输入文件依赖关系,构建一个有向图,然后使用广度优先搜索(BFS)来遍历图。每次选择一个入度为零的文件,将其加入结果集,并更新其指向文件的入度。最终,若所有文件都被访问过,则输出拓扑排序结果,否则输出-1#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intm,n,s,t;cin>>n>>m;vectorin
- 有向图的拓扑排序-BFS求解
自律的kkk
宽度优先算法
有向图的拓扑排序-BFS求解题目描述给定一个n个点m条边的有向图,图中可能存在重边和自环。请输出任意一个该有向图的拓扑序列,如果拓扑序列不存在,则输出-1。若一个由图中所有点构成的序列A满足:对于图中的每条边(x,y),x在A中都出现在y之前,则称A是该图的一个拓扑序列。输入格式第一行包含两个整数n和m。接下来m行,每行包含两个整数x和y,表示点x和点y之间存在一条有向边(x,y)。输出格式共一行
- 矩阵与图论系列 题解
搂鱼114514
矩阵图论算法
1.AT_dp_rWalk题意一个有向图有nnn个节点,编号111至nnn。给出一个二维数组A1...n,1...nA_{1...n,1...n}A1...n,1...n,若Ai,j=1A_{i,j}=1Ai,j=1说明节点iii到节点jjj有一条有向边;若Ai,j=0A_{i,j}=0Ai,j=0则说明节点iii到节点jjj没有边。求长度为kkk的路径的方案数。答案模109+710^9+7109
- 100种算法【Python版】第38篇—— Tarjan算法
AnFany
算法python开发语言Tarjan算法群体分析
本文目录1算法说明2算法示例:社交群体分析3算法示例:交通路网中的强连通分量识别4算法应用1算法说明Tarjan算法由计算机科学家RobertTarjan于1972年提出,目的是在有向图中有效地找到强连通分量(StronglyConnectedComponents,SCC)。强连通分量是指图中一个最大子图,其中任意两个节点之间都有路径相互可达。Tarjan算法是基于深度优先搜索(DFS)的一种高效
- 代码随想录算法训练营Day57 | 拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Harryline-lx
代码随想录算法
文章目录117.软件构建思路与重点47.参加科学大会思路与重点117.软件构建题目链接:117.软件构建讲解链接:代码随想录状态:一遍AC。思路与重点概括来说,给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序模板题。#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){in
- 代码随想录算法训练营第58天|拓扑排序精讲、dijkstra(朴素版)精讲
Yinems
算法
打卡Day581.拓扑排序精讲2.dijkstra(朴素版)精讲1.拓扑排序精讲题目链接:拓扑排序精讲文档讲解:代码随想录给出一个有向图,把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序要检测这个有向图是否有环,即存在循环依赖的情况,因为这种情况是不能做线性排序的。所以拓扑排序是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程,有两步,第一步,找到入度为0的节点,加入结果集;第二步,将该节点从图中移
- 图的存储方式(上)
2402_87224981
数据结构算法数据结构图论
文章目录图的相关概念图的类型图的常见存储方式边集数组邻接矩阵邻接表图的相关概念对于图的相关概念实在太多,请移步,【图论】图的概念和基本术语(顶点、边、度、路径等)图的类型按照类型对图进行分类可以分为以下几种:1.无向图和有向图,2.加权图和无权图,3.连通图和非连通图。图的常见存储方式图的常见存储方式有边集数组,邻接矩阵,邻接表,十字链表,多重邻接表。这篇文章先讲前面3种。边集数组首先是边集数组,
- 初学图
再也不熬夜zzz
图论算法
图的基本概念在线性表中,数据元素之间是被串起来的,仅有线性关系,每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继。在树形结构中,数据元素之间有着明显的层次关系,并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关,但只能和上一层中一个元素相关。图是一种较线性表和树更加复杂的数据结构。在图形结构中,结点之间的关系可以是任意的,图中任意两个数据元素之间都可能相关。图的一些概念1、有向图若E是有向边(也称弧)的有
- 图论 - 一些经典小算法思想(无题目例子)
左灯右行的爱情
图论算法java
经典小算法前言拓扑结构名流问题暴力解法优化解法二分图二分图判定思路前言主要介绍一些有意思的小算法拓扑结构简单来说,把一幅图拉平,而且这个拉平的图里面,所有的箭头方向都是一致的.比如下图所有的箭头都是朝右的.注意:如果是一副有向图存在环,无法进行拓扑排序,因为肯定做不到所有箭头方向一致;那图的拓扑结构如何实现呢?这个特别简单,首先你要先确认好建图时对边的定义!如果有向边定义为[依赖]关系:比如节点2
- 数据结构:图(存储结构:邻接矩阵,邻接表)
成分复杂选手
数据结构c++visualstudiocode
图的概念图是由两个集合V和E组成,记为G=(V,E),其中V是顶点的有穷非空集合,E是V中顶点偶对的有穷集合,这些顶点偶对称为边。图可分为有向图和无向图,有向图中顶点对是有序的,每条边都有起点和终点,称为从Vi到Vj的一条有向边;无向图的顶点对是无序的。图的存储结构图的存储结构有主要有邻接矩阵、邻接表、十字链表和邻接多重表,这里介绍邻接矩阵和邻接表两种方法。邻接矩阵表示法:邻接矩阵使用一个二维数组
- 图的存储结构:邻接矩阵和邻接表
Lee Neo
#数据结构数据结构
图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储(数组表示)借助矩阵(二维数组)表示元素(图的任意两个顶点)之间的关系用一维数组(顶点表)存
- 数据结构:图;邻接矩阵和邻接表
muxue178
数据结构算法
邻接矩阵:1.概念:邻接矩阵是图的存储结构之一,通过二维数组表示顶点间的连接关系。2.具体例子:一.无向图邻接矩阵示例:示例图(顶点:A、B、C,边:A-B、B-C):邻接矩阵:ABCA010B101C010特点:矩阵对称,主对角线为0(无自环边)。顶点B的度为2,对应第2行/列非零元素数量。非零元素总数=边数×2(无向图双向性)。二、有向图邻接矩阵示例示例图(顶点:V1→V2、V2→V3、V3→
- DFS有向图(用c++编译运行)
是小傲雨呀^_^
深度优先图论算法
#include#include#defineMax100//链表结点的结构定义structListNode{//存放的是链表的节点intindex;//所连接定点的下标//intinfo;//改边所对应的权值structListNode*next;};//顶点的结构定义structVNode{charstr;//存放的是顶点字符ListNode*firstarc;//邻接表顶点指针域};//图结
- 20240911 光迅科技 笔试
OSnotes
嵌入式软件笔试真题
文章目录1、选择题1.11.21.31.41.51.61.71.81.91.101.111.121.131.141.152、编程题2.1岗位:嵌入式软件工程师题型:15道选择题,1道编程题注意:本文章暂无解析,谨慎分辨答案对错1、选择题1.1若某图有100个顶点、90条边,则该图一定是(C)有向图连通图非连通图无向图1.2假定当前网络利用率达到了90%,请估计一下,当前的网络时延应当是其最小值时的
- 图的进阶:拓扑排序与关键路径算法详解
W说编程
数据结构与算法C/C++算法图论图搜索数据结构c语言
图的进阶:拓扑排序与关键路径算法详解在数据结构中,图是一种非常重要的数据结构,它广泛应用于各种领域,如网络设计、路径规划、项目管理等。本文将深入探讨图的两个重要算法:拓扑排序和关键路径算法,并通过C语言代码实例进行说明。一、有向无环图(DAG)与拓扑排序**有向无环图(DAG)**是一种特殊的有向图,其中不存在任何环。DAG图在描述含有公共子式的表达式、任务调度等方面具有显著优势。拓扑排序是对DA
- Day59_20250207_图论part4_110.字符串接龙|105.有向图的完全可达性|106.岛屿的周长
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Day59_20250207_图论part4_110.字符串接龙|105.有向图的完全可达性|106.岛屿的周长110.字符串接龙题目题目描述字典strList中从字符串beginStr和endStr的转换序列是一个按下述规格形成的序列:序列中第一个字符串是beginStr。序列中最后一个字符串是endStr。每次转换只能改变一个字符。转换过程中的中间字符串必须是字典strList中的字符串。给你
- 信息学奥赛一本通 2101:【23CSPJ普及组】旅游巴士(bus) | 洛谷 P9751 [CSP-J 2023] 旅游巴士
君义_noip
CSP/NOIP真题解答信息学奥赛一本通题解洛谷题解算法动态规划信息学奥赛
【题目链接】ybt2101:【23CSPJ普及组】旅游巴士(bus)洛谷P9751[CSP-J2023]旅游巴士【题目考点】1.图论:求最短路Dijkstra,SPFA2.动态规划3.二分答案4.图论:广搜BFS【解题思路】解法1:Dijkstra堆优化每个地点是一个顶点,每条道路是一条边,道路只能单向通行,该图是有向图。通过每条边用时都是1单位时间,那么该图是无权图。每条道路都有开放时刻a,也就
- 不同情况下的BFS模版
xiaocunzhuang11
算法前端
1️⃣标准BFS模板(遍历整个图)适用于一般的无向图/有向图遍历,不计算最短路径,仅用于层序遍历或找到目标点。fromcollectionsimportdequedefbfs(graph,start):queue=deque([start])#BFS队列visited=set([start])#记录访问过的节点whilequeue:node=queue.popleft()#取出当前节点print(
- 搜索与图论-------DFS与BFS与拓扑排序
尉迟黎烨
图论深度优先宽度优先
一.深度优先搜索(基于栈)适用:既可以在无向图中也可以在有向图思路:从根节点出发,每次遍历他的第一个孩子节点直到遍历到叶子节点,再退回到他的父亲节点,接着遍历父亲节点的其他孩子节点,如此重复,直到遍历完所有的节点。核心代码:intdfs(intu){ st[u]=true;//st[u]表示点u已经被遍历过 for(inti=h[u];i!=-1;i=ne[i]) { in
- 【模板】Spfa判负环
user_qym
最短路C++题解
【模板】Spfa判负环给定一个n个点m条边的有向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。请你判断图中是否存在负权回路。输入格式第一行包含整数n和m。接下来m行每行包含三个整数x,y,z,表示存在一条从点x到点y的有向边,边长为z。输出格式如果图中存在负权回路,则输出“Yes”,否则输出“No”。数据范围1≤n≤2000,1≤m≤10000,图中涉及边长绝对值均不超过10000。输入样例:331
- DS图(下)(19)
tan180°
DS开发语言c++数据结构后端
文章目录前言一、最短路径的概念二、单源最短路径-Dijkstra算法三、单源最短路径-Bellman-Ford算法四、多源最短路径-Floyd-Warshall算法总结前言 加油,今天就是图的最后一篇了,撑住!! 今天我们要学的就是最短路径问题!!一、最短路径的概念最短路径问题:从带权有向图中的某一顶点出发,找出一条通往另一顶点的最短路径,最短指的是路径各边的权值总和达到最小,最短路径可分为单
- 图神经网络实战(2)——图论基础
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战神经网络图论图神经网络GNN
图神经网络实战(2)——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法3.1广度优先搜索3.2深度优先搜索小结系列链接0.前言图论(Graphtheory)是数学的一个基本分支,涉及对图研究。图是复杂数据结构的可视化表示,有助于理解不同实体之间的关系。图论提供了大量建
- 备战CSP(1):复习图论之最短路算法SPFA
鹤上听雷
算法图论
接下来,我们将用这道题目来复习最短路算法,dijk和spfa。LuoguP3371【模板】单源最短路径(弱化版)题目背景本题测试数据为随机数据,在考试中可能会出现构造数据让SPFA不通过,如有需要请移步P4779。题目描述如题,给出一个有向图,请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。输入格式第一行包含三个整数n,m,sn,m,sn,m,s,分别表示点的个数、有向边的个数、出发点的编号。接下来mm
- 2023年数学建模动态规划算法在最短路径问题中的应用:以Floyd算法为例
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算法matlab数据结构动态规划
订阅专栏后9月比赛期间会分享思路及Matlab代码数学建模是将实际问题抽象化为数学问题,并采用数学工具和技巧进行求解的过程。在实际应用中,数学建模是解决问题的一种有效方法。本文将介绍Floyd算法在数学建模中的应用。Floyd算法是解决最短路径问题的一种经典动态规划算法。最短路径问题是指在一个加权有向图中,从一个源节点到其他各节点的最短路径问题。在实际应用中,最短路径问题广泛应用于交通运输、通信网
- Graphivz中文显示问题
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工具graphviz工具
Graphviz(相关详细教程请点击进入官网)是基于dot语言的绘图工具,可以画有向图,无向图,关系图,目录图,流程图等。在使用过程中,发现Graphivz对中文的支持还是不够,容易出现各种各样的问题。中文乱码问题 这种问题,很多人都遇到过,因为Graphivz默认是不支持中文的,所以如果直接写中文的画,会显示成乱码,一般这种情况可以修改文件的编码格式为UTF-8,然后将fontname设置
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep