jushi1988
jushi1988

排序方法比较

排序方法比较
以关键字序列(265，301，751，129，937，863，742，694，076，438)为例，分别写出执行以下排序算法的各趟排序结束时，关键字序列的状态。 
　　(1) 直接插入排序 (2)希尔排序 (3)冒泡排序 (4)快速排序
　　(5) 直接选择排序 (6) 堆排序    (7) 归并排序 (8)基数排序
　　上述方法中，哪些是稳定的排序?哪些是非稳定的排序?对不稳定的排序试举出一个不稳定的实例。 
　　(1)直接插入排序:(方括号表示无序区)
　　初始态: 265[301 751 129 937 863 742 694 076 438]
　　第一趟：265 301[751 129 937 863 742 694 076 438]
　　第二趟：265 301 751[129 937 863 742 694 076 438]
　　第三趟：129 265 301 751[937 863 742 694 076 438]
　　第四趟：129 265 301 751 937[863 742 694 076 438]
　　第五趟：129 265 301 751 863 937[742 694 076 438]
　　第六趟：129 265 301 742 751 863 937[694 076 438]
　　第七趟：129 265 301 694 742 751 863 937[076 438]
　　第八趟：076 129 265 301 694 742 751 863 937[438]
　　第九趟：076 129 265 301 438 694 742 751 863 937 

　　(2)希尔排序(增量为5，3，1)
　　初始态: 265 301 751 129 937 863 742 694 076 438
　　第一趟：265 301 694 076 438 863 742 751 129 937 
　　第二趟：076 301 129 265 438 694 742 751 863 937 
　　第三趟：076 129 265 301 438 694 742 751 863 937 

　　(3)冒泡排序(方括号为无序区)
　　初始态 [265 301 751 129 937 863 742 694 076 438]
　　第一趟： 076 [265 301 751 129 937 863 742 694 438]
　　第二趟： 076 129 [265 301 751 438 937 863 742 694]
　　第三趟： 076 129 265 [301 438 694 751 937 863 742]
　　第四趟： 076 129 265 301 [438 694 742 751 937 863]
　　第五趟： 076 129 265 301 438 [694 742 751 863 937]
　　第六趟： 076 129 265 301 438 694 742 751 863 937

　　(4)快速排序：（方括号表示无序区，层表示对应的递归树的层数）
　　初始态： [265 301 751 129 937 863 742 694 076 438]
　　第二层： [076 129] 265 [751 937 863 742 694 301 438]
第三层： 076 [129] 265 [438 301 694 742] 751 [863 937]
　　第四层： 076 129 265 [301] 438 [694 742] 751 863 [937]
　　第五层： 076 129 265 301 438 694 [742] 751 863 937
　　第六层： 076 129 265 301 438 694 742 751 863 937
　　
(5)直接选择排序：(方括号为无序区)
　　初始态 　[265 301 751 129 937 863 742 694 076 438]
　　第一趟： 076 [301 751 129 937 863 742 694 265 438]
　　第二趟： 076 129 [751 301 937 863 742 694 265 438]
　　第三趟： 076 129 265[ 301 937 863 742 694 751 438]
　　第四趟： 076 129 265 301 [937 863 742 694 751 438]
　　第五趟： 076 129 265 301 438 [863 742 694 751 937]
　　第六趟： 076 129 265 301 438 694 [742 751 863 937]
　　第七趟： 076 129 265 301 438 694 742 [751 863 937]
第八趟： 076 129 265 301 438 694 742 751 [937 863]
第九趟： 076 129 265 301 438 694 742 751 863 937

　　(6)堆排序：（通过画二*树可以一步步得出排序结果）
　　初始态 　　　[265 301 751 129 937 863 742 694 076 438]
　　建立初始堆： [937 694 863 265 438 751 742 129 075 301]
　　第一次排序重建堆：[863 694 751 765 438 301 742 129 075] 937
　　第二次排序重建堆：[751 694 742 265 438 301 075 129] 863 937
　　第三次排序重建堆：[742 694 301 265 438 129 075] 751 863 937
　　第四次排序重建堆：[694 438 301 265 075 129] 742 751 863 937
　　第五次排序重建堆：[438 265 301 129 075] 694 742 751 863 937
　　第六次排序重建堆：[301 265 075 129] 438 694 742 751 863 937
　　第七次排序重建堆：[265 129 075] 301 438 694 742 751 863 937
　　第八次排序重建堆：[129 075]265 301 438 694 742 751 863 937
　　第九次排序重建堆：075 129 265 301 438 694 742 751 863 937

　　(7)归并排序（为了表示方便，采用自底向上的归并，方括号为有序区）
　　初始态：[265] [301] [751] [129] [937] [863] [742] [694] [076] [438]
　　第一趟：[265 301] [129 751] [863 937] [694 742] [076 438]
　　第二趟：[129 265 301 751] [694 742 863 937] [076 438]
　　第三趟：[129 265 301 694 742 751 863 937] [076 438]
　　第四趟：[076 129 265 301 438 694 742 751 863 937]

　　(8)基数排序（方括号内表示一个箱子共有10个箱子，箱号从0到9）
初始态：265 301 751 129 937 863 742 694 076 438
　　第一趟：[] [301 751] [742] [863] [694] [265] [076] [937] [438] [129]
　　第二趟：[301] [] [129] [937 438] [742] [751] [863 265] [076] [] [694]
　　第三趟：[075] [129] [265] [301] [438] [] [694] [742 751] [863] [937] 
　　
在上面的排序方法中，直接插入排序、冒泡排序、归并排序和基数排序是稳定的，其他排序算法均是不稳定的，现举实例如下：以带*号的表示区别。
　　希尔排序：[8,1,10,5,6,*8]
　　快速排序：[2,*2,1]
　　直接选择排序：[2,*2,1]
　　堆排序：[2,*2,1]

你可能感兴趣的:(算法)

  • 如何用贡献法破解90%的数组难题？5大经典案例深度解析 六七_Shmily 数据结构与算法分析python算法开发语言
    如何用贡献法破解90%的数组难题？5大经典案例深度解析引言在算法竞赛和面试中，数组类问题始终占据着重要地位。面对看似复杂的数组题目，老手们往往能一眼看穿本质——因为他们掌握了一个被称为"贡献法"的核武器。这种方法能将时间复杂度从O(n²)优化到O(n)，将空间复杂度从O(n)压缩到O(1)。本文将深入剖析贡献法的核心思想，并通过5个经典案例揭示其精妙之处。一、贡献法的底层逻辑贡献法（Contrib
  • 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测 默默科研仔 发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
    基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括：初始参数优化：GA仅优化初始参数，后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化：GA直接优化全部网络参数，无需BP参与。混合优化：GA优化初始参数后，再通过B
  • 文字转动画视频软件（Animaker） deepdata_cn 视频生成文字转视频
    Animaker以动画制作为主的文字转视频软件。创建新项目导入文字后，可根据文字内容挑选合适模板和素材，软件自动结合生成初步视频，再利用编辑功能如剪辑、加特效、调颜色等进行优化。最初以提供基础的文字转动画功能和一些简单的模板为主，随着技术的不断进步和用户需求的增加，逐渐丰富了其功能和素材库，不断优化算法以提高生成动画的质量和效率，界面也变得更加友好和易用，在全球范围内获得了越来越多用户的认可，尤其
  • 自动驾驶---打造自动驾驶系统之导航模块开发（三） 智能汽车人 从零打造自动驾驶算法仿真系统自动驾驶人工智能机器学习
    各位读者朋友，大家好。本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块（以规控算法为主，包括Polynomial预测，MCTS决策算法，通行走廊Corridor构建，QP/CILQR轨迹生成求解器，LQR+PID的控制器等），同时也支持其它相关规控算法的扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。笔者在该系列中开发的规控算法主要依据专栏《自动驾驶Planning决策规划》中的章节逐
  • 【第15届蓝桥杯】软件赛CB组省赛 Guiat 算法竞赛真题题解蓝桥杯
    个人主页：Guiat归属专栏：算法竞赛真题题解文章目录A.握手问题（填空题）B.小球反弹（填空题）C.好数D.R格式E.宝石组合F.数字接龙G.爬山H.拔河正文总共8道题。A.握手问题（填空题）【题目】握手问题【分析】纯考察数学中简单排列组合。考虑相互握手的43人：（43*42）/2；考虑剩下7人与43人分别握手：7*43；两者相加即最终答案。【答案】1204【AC_Code】#include#d
  • java实现XZordering算法（附带源码） Katie。 Java实战项目java算法开发语言
    Java实现XZOrdering算法详解目录项目背景与简介1.1项目概述1.2开发动机与应用场景1.3XZOrdering算法简介相关理论知识与数学基础2.1空间映射与局部性保持2.2Morton编码（Z-order）的原理2.3位交叉（BitInterleaving）技术2.4算法复杂度与性能考量系统架构与模块设计3.1整体架构设计3.2主要模块划分3.3类图与流程图项目实现思路与详细设计4.1
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分 Fansv587 深度学习pytorch人工智能
    使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以
  • 消融实验（Ablation Study） xwhking 深度学习机器学习深度学习消融实验
    消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？1.验证组件的有效性核心目的：确认模型中某个设计（如注意力机制、
  • 刷算法Leetcode---4（字符串篇） 搞笑症患者 力扣刷算法leetcode算法
    前言本文是根据代码随想录中的字符串顺序进行编写，只刷了里面力扣的题代码随想录其他文章链接：刷算法Leetcode文章汇总字符串篇344.反转字符串①双指针，前后交换②for循环，s[i]=s[n-i-1]，与双指针思想相同541.反转字符串Ⅱjava中字符串不能修改，先转换为char数组for循环每2k个字符一组，组内使用双指针反转前k个字符，每次判断右指针是否越界151.反转字符串中单词①双指针
  • 刷算法Leetcode---2（链表篇） 搞笑症患者 力扣刷算法算法leetcode链表
    前言本文是第二篇跟Leetcode算法相关的文章，题目顺序是根据代码随想录刷的代码随想录其他文章链接：刷算法Leetcode文章汇总链表篇203.移除链表元素①设置空头节点，从头遍历链表②不设置空头结点，先对头节点判空，再看next707.设计链表自己设计ListNode类记得设置字段size，链表长度，用于判断index是否越界，注意add时size++，delete时size--①单向链表，不
  • 手机租赁系统开发核心技术解析 红点租赁系统开发 其他
    内容概要如果把手机租赁系统比作一台精密运转的智能管家，那它的骨架可不是用代码随便搭的乐高积木。这玩意儿得同时搞定三件事：让用户像刷短视频一样流畅下单，让风控系统比小区门禁还难糊弄，还得让物流信息比外卖小哥的定位更透明。想象一下，当你在APP里滑动挑选最新款折叠屏手机时，后台其实正在上演三重加密的信用评分大战——你的芝麻信用分、电商平台消费记录甚至社交账号活跃度，都被塞进算法熔炉里炼成租赁权限的通行
  • 蓝桥杯Python赛道备赛——Day6：算术（二）（数学问题） SKY YEAM 蓝桥杯备赛蓝桥杯python职场和发展
    本期博客是蓝桥杯备赛中算术（数学问题）的第二期，包括：快速幂算法、逆元（模意义下的倒数）、组合数计算和排列数计算。每一种数学问题都在给出定义的同时，给出了其求解方法的示例代码，以供低年级师弟师妹们学习和练习。前序知识：（1）Python基础语法算术（二）（数学问题）一、快速幂算法二、逆元（模意义下的倒数）三、组合数计算四、排列数计算一、快速幂算法1.定义：快速计算大指数幂的算法。2.算法原理：二进
  • 蓝桥杯Python赛道备赛——Day1：基础算法 SKY YEAM 蓝桥杯备赛蓝桥杯python算法
    本博客就蓝桥杯中的基础算法（这一部分说是算法，但更是一些简单的操作）进行罗列，包括：枚举、模拟、前缀和、差分、二分查找、进制转换、贪心、位运算和双指针。每一个算法都在给出概念解释的同时，给出了示例代码，以供低年级师弟师妹们学习和练习。前序知识：（1）Python基础语法（2）PythonOOP（面向对象编程）基础算法（操作）一、枚举二、模拟三、前缀和四、差分五、二分查找六、进制转换七、贪心八、位运
  • 数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】 kay_545 YOLO11改进有效涨点python人工智能机器学习
    秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转本专栏所有程序均经过测试，可成功执行专栏地址：YOLO11入门+改进涨点——点击即可跳转欢迎订阅目录json2txt脚本xml2txttxt2json
  • 量子计算+AI：未来AI Agent的计算范式 AI天才研究院 计算ChatGPTDeepSeekRL强化学习agentagi推理模型智能驾驶
    量子计算+AI：未来AIAgent的计算范式关键词：量子计算，人工智能，AIAgent，量子算法，量子机器学习，量子优化，量子数据处理摘要：量子计算和人工智能（AI）的结合正在改变AIAgent的计算范式。通过量子计算的超强算力和独特性质，AIAgent在数据处理、算法优化和决策能力方面展现出巨大潜力。本文将详细探讨量子计算与AI结合的核心概念、算法原理、系统架构，并通过实际案例展示量子AIAge
  • AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着科技的不断发展，人工智能和量子计算成为了当今世界的热门话题。人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。将人工智能与量子计算相结合，为解决一些具有挑战性的问题提供了新的思路和方法。本文将探讨人工智能深度学习算法在量子计算中的应用，包括其背景、意义和应用场景。2.核心概念与联系在人工智能中，深度学习是一
  • Android第四次面试总结（基础算法篇） 每次的天空 android面试算法
    一、反转链表//定义链表节点类classListNode{//节点存储的值intval;//指向下一个节点的引用ListNodenext;//构造函数，用于初始化节点的值ListNode(intx){val=x;}}classSolution{//反转链表的方法publicListNodereverseList(ListNodehead){//初始化前一个节点为nullListNodeprev=n
  • 芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek量子计算网络运维ai
    芒格的"清晰思考"方法在量子计算商业模式设计中的应用关键词：芒格、清晰思考方法、量子计算、商业模式设计、应用策略摘要：本文聚焦于将芒格的“清晰思考”方法应用于量子计算商业模式设计。首先介绍了背景信息，包括目的范围、预期读者等。接着阐述了核心概念，如“清晰思考”方法和量子计算商业模式的原理及联系，并给出相应示意图和流程图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤，结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
  • 分块查找算法 1haooo 算法java算法开发语言数据结构
    分块的原则前一块的最大数据，小于后一窥啊中所有的数据（块内无序，块间有序）块数数量一般等于数字的个数开根号。比如：16个数字一般分为4块左右。publicclassblockSearch{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={16,5,9,12,21,18,32,23,37,26,45,34,50,48,61,52,73,66};//共18个元素
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • 通俗的方式解释“零钱兑换”问题 程序员龙一 C++C/C++每日一问leetcodec++零钱兑换
    “零钱兑换”是一道经典的算法题目，其主要问题是：给定不同面额的硬币和一个总金额，求出凑成总金额所需的最少硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。解题思路动态规划：使用动态规划是解决零钱兑换问题的常用方法。定义一个数组dp，其中dp[i]表示凑成金额i所需的最少硬币个数。状态转移方程：对于每个金额i，遍历所有硬币面额coin，如果i>=coin，则dp[i]=min(dp[i],d
  • 【加密】常用加密算法 llzcxdb java开发语言
    非对称加密非对称加密是一种加密技术，也称为公钥加密。它使用一对密钥：公钥和私钥。公钥可以向任何人公开，用于加密信息，而私钥则是保密的，用于解密信息。这种加密方法确保了数据的安全传输，因为只有拥有对应私钥的人才能解密通过公钥加密的信息。非对称加密的一个主要特点是，即使公钥被他人获取，他们也无法解密密文，因为缺乏与之配对的私钥。常见的非对称加密算法包括RSA、椭圆曲线加密（ECC）和数字签名算法（DS
  • 基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码） 电力程序小学童 聚类matlabISODATA算法风电光伏
    目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类，同样适用于风光等可再生能源聚类，只需要改变聚类的数据即可，该方法的通用性和可创新性强。该代码实现一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类方法，代码中，主要做了四种聚类
  • 《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》 TWHiwhjig 机器学习算法聚类
    基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中，K-means
  • 动态规划-第4篇 藤椒味的火腿肠真不错 动态规划算法
    19.最⼤⼦数组和（medium）1.题⽬链接：53.最大子数组和-力扣（LeetCode）2..解法（动态规划）：算法思路：1.状态表⽰：对于线性dp，我们可以⽤「经验+题⽬要求」来定义状态表⽰：i.以某个位置为结尾，巴拉巴拉；ii.以某个位置为起点，巴拉巴拉。这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式，以「某个位置为结尾」，结合「题⽬要求」，定义⼀个状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置元素为结尾的「所有⼦数组」
  • 光学工程师中年危机 光学设计培训 激光雷达光学设计zemax光学光学工程
    一、技术能力突围：向高价值领域迁移‌‌瞄准增量市场‌‌激光雷达与自动驾驶‌：将光学设计经验迁移至激光雷达光路优化（如VCSEL阵列准直算法）、热稳定性补偿算法（解决车载环境温度漂移问题）‌15。‌AR/VR光学模组‌：参与超表面透镜（Metasurface）设计，结合波导与全息技术提升显示效率，掌握LightTools或LucidShape光场仿真‌37。‌强化算法能力‌‌光学-算法交叉技能‌：从
  • P11451 [USACO24DEC] It‘s Mooin‘ Time B（枚举算法） 爱干饭的boy 算法竞赛题目超详细解析算法c语言c++青少年编程贪心算法推荐算法
    题目描述FarmerJohn正在试图向Elsie描述他最喜欢的USACO竞赛，但她很难理解为什么他这么喜欢它。他说「竞赛中我最喜欢的部分是Bessie说『现在是哞哞时间』并在整个竞赛中一直哞哞叫」。Elsie仍然不理解，所以FarmerJohn将竞赛以文本文件形式下载，并试图解释他的意思。竞赛被定义为一个长度为$N$（$3≤N≤20000$）的小写字母字符串。一种哞叫一般地定义为子串$c_ic_j
  • 高亮动态物体——前景提取与动态物体检测器（opencv实现） WenJGo AI学习之路Python之路opencv计算机视觉人工智能深度学习神经网络
    目录代码说明1.导入库2.创建背景建模对象3.打开视频源4.逐帧处理视频5.应用背景建模获得前景掩码6.形态学操作去除噪声6.1定义形态学核6.2开运算去除噪点6.3膨胀操作填补前景区域空洞7.轮廓检测识别动态物体8.绘制轮廓和边界框9.显示处理结果10.退出控制与资源释放整体代码效果展示代码说明主要功能是通过背景建模检测视频中的运动目标。其工作流程如下：读取视频帧；利用MOG2算法生成前景掩码；
  • 蓝桥杯Python赛道备赛——Day8：动态规划（基础）案例分析 SKY YEAM 蓝桥杯备赛蓝桥杯python动态规划
    本博客就上一期中讨论的蓝桥杯动态规划基础问题（包括：递推、记忆化搜索、最长公共子序列和最长上升子序列），给出了六个常见的案例问题。每一个问题都给出了其求解方法的示例代码，以供低年级师弟师妹们学习和练习。如有不懂，欢迎在评论区提问。前序知识：（1）Python基础语法（2）Day1：基础算法（3）Day7：动态规划（基础）动态规划（基础）案例分析一、递推应用：爬楼梯问题二、递推应用：零钱兑换三、记忆
  • 思维链在可控核聚变等离子体控制中的应用：AI驱动的能源革命 AI大模型应用之禅 DeepSeek人工智能能源ai
    概述《思维链在可控核聚变等离子体控制中的应用：AI驱动的能源革命》旨在探讨AI技术在可控核聚变等离子体控制中的实际应用，以及如何通过思维链实现能源革命。本文将从以下几个方面展开讨论：核聚变等离子体控制背景、思维链技术介绍、AI在等离子体控制中的应用、算法原理与实现、系统设计与实现、项目实战以及最佳实践与展望。一、核聚变等离子体控制背景核聚变是一种通过将轻原子核在高温高压下聚合成更重的原子核，释放出
  • jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x jsjquerykeydownkeypresskeyup
    本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。 一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup()  代码如下 复制代码 $('input').keyup(funciton(){      
  • AngularJS中的Promise bijian1013 JavaScriptAngularJSPromise
    一.Promise         Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。         为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件： var cu
  • c++ 用数组实现栈类 CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T, int SIZE = 50> class Stack{ private: T list[SIZE];//数组存放栈的元素 int top;//栈顶位置 public: Stack(
  • java和c语言的雷同 麦田的设计者 java递归scaner
    软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号 从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点：      a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句 不会再继续执行。      b、for循环相比于whi
  • LINUX环境并发服务器的三种实现模型 被触发 linux
    服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1  循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
  • Oracle数据库查询指令 肆无忌惮_ oracle数据库
    20140920   单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录   -- 查看emp表   desc emp  
  • ext右下角浮动窗口 知了ing JavaScriptext
    第一种 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/
  • 浅谈REDIS数据库的键值设计 矮蛋蛋 redis
    http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
  • maven编译可执行jar包 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-asse
  • 人力资源在现代企业中的作用 百合不是茶 HR 企业管理
    //人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点： 工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了，当时给我们培训 的人
  • Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
    linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。 阅读之前建议先看一下附图。 本文中假设inittab中设置的init tree为： /etc/rc.d/rc0.d /etc/rc.d/rc1.d /etc/rc.d/rc2.d /etc/rc.d/rc3.d /etc/rc.d/rc4.d /etc/rc.d/rc5.d /etc
  • Spring Aop Schema实现 bijian1013 javaspringAOP
    本例使用的是Spring2.5 1.Aop配置文件spring-aop.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmln
  • 【Gson七】Gson预定义类型适配器 bit1129 gson
    Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式，   DateTypeAdapter   public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> { public static final TypeAdapterFacto
  • 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) bit1129 update
    在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。 比如： 对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。   Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
  • linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
    一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到 这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。 幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
  • java-两种方法求第一个最长的可重复子串 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; public class MaxPrefix { public static void main(String[] args) { String str="abbdabcdabcx";
  • Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程 bylijinnan javanetty
    Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式： http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325 Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的 文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码 其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
  • servelt filter listener 的生命周期 cngolon filterlistenerservelt生命周期
    1. servlet    当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
  • jmpopups获取input元素值 ctrain JavaScript
    jmpopups 获取弹出层form表单 首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。 当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。 我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
  • vi查找替换命令详解 daizj linux正则表达式替换查找vim
    一、查找 查找命令 /pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串 ?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串 使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找： n：按照同一方向继续查找 N：按照反方向查找 字符串匹配 pattern是需要匹配的字符串，例如： 1:  /abc<En
  • 对网站中的js,css文件进行打包 dcj3sjt126com PHP打包
    一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。 为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
  • php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案 dcj3sjt126com undefined
    在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式：        if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
  • linux 文件格式（1） sed工具 eksliang linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2106082 简介       sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
  • Android应用程序获取系统权限 gqdy365 android
    引用 如何使Android应用程序获取系统权限         第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译：         1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
  • HoverTree开发日志之验证码 hvt .netC#asp.nethovertreewebform
    HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
  • JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版 justjavac json
    译文地址：https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN 如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式， 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。 通过遵循共同的约定，可以提高开发效率，利用更普遍的工具，可以是你更加专注于开发重点：你的程序。 基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存，
  • 数据结构随记_2 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第三章 栈与队列 一．简答题 1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的  前一个    位置。  2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有  n-1  个元素。  3. 向栈中压入元素的操作是先  移动栈顶指针&n
  • Linux下的监控工具dstat 网络接口 linux
    1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
  • C 语言初级入门--二维数组和指针 1140566087 二维数组c/c++指针
    /* 二维数组的定义和二维数组元素的引用 二维数组的定义： 当数组中的每个元素带有两个下标时，称这样的数组为二维数组； (逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵); 语法： 类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2] 二维数组的引用： 引用二维数组元素时必须带有两个下标，引用形式如下： 例如： int a[3][4];  引用：
  • 10点睛Spring4.1-Application Event wiselyman application
    10.1 Application Event Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段 应按照如下部分实现bean之间的消息通讯 继承ApplicationEvent类实现自己的事件 实现继承ApplicationListener接口实现监听事件 使用ApplicationContext发布消息
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他