- 第八十九篇 大数据开发中的数据算法:贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术
在资源有限的世界里,贪心算法教会我们:局部最优的累积,往往是通往全局最高效的捷径。本文通过3个生活化场景+原创图表,揭示大数据开发中最实用的优化策略。目录一、贪心算法核心思想:当下即最优二、三大核心应用场景详解(附原创图表)1.文件压缩优化:Huffman编码2.任务调度优化:SPT算法3.网络拓扑优化:Prim算法三、贪心算法适用性分析四、大数据工程最佳实践五、总结:贪心思维的艺术一、贪心算法核
- 数据结构复习提纲
DeadPool loves Star
数据结构复习大纲
数据结构复习提纲算法的五个特征设计算法通常应考虑线性表线性表的特性广义表的结构特点树的有关术语二叉树特点满二叉树完全二叉树二叉树的性质二叉树的按层遍历算法等价二叉树等价二叉树树的表示方法Huffman树的相关概念内外节点的相关概念Huffman树的应用图的定义图的存储结构邻接表的特点生成树最小生成树拓扑排序有关概念拓扑排序特点关键路径有关概念事件的最早发生时间事件的最迟发生时间活动的最早开始时间活
- python哈夫曼树压缩_哈夫曼树及python实现
七十二便
python哈夫曼树压缩
最近在看《tensorflow实战》中关于RNN一节,里面关于word2vec中涉及到了哈夫曼树,因此在查看了很多博客(文末)介绍后,按自己的理解对概念进行了整理(拼凑了下TXT..),最后自己用python实现Haffuman树的构建及编码。哈夫曼(huffman)树基本概念路径和路径长度:树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径;路径上的分枝数目称作路径长度,它等于路径上的结
- 贪心算法经典问题
弥彦_
c++算法c++
目录贪心思想一、Dijkstra最短路问题问题描述:贪心策略:二、Prim和Kruskal最小生成树问题Prim算法:Kruskal算法:三、Huffman树问题问题描述:贪心策略:四、背包问题问题描述:贪心策略:五、硬币找零问题问题描述:贪心策略:六、区间合并问题问题描述:贪心策略:七、选择不相交区间问题问题描述:贪心策略:八、区间选点问题问题描述贪心策略九、区间覆盖问题问题描述:贪心策略:十、
- 哈夫曼树(Huffman Tree)
追逐此刻
算法方法数据结构算法
1.基本概念哈夫曼树(HuffmanTree),又称最优二叉树,是一种带权路径长度(WPL,WeightedPathLength)最短的二叉树。它主要用于数据压缩和编码优化,通过为不同权值的节点分配不同长度的编码,使得高频数据占用更短的编码,从而减少整体存储空间。2.关键术语路径(Path):从树的一个节点到另一个节点的分支序列。路径长度(PathLength):路径上的分支数量。带权路径长度(W
- 压缩算法详解
丰收连山
算法c++算法压缩算法
在数字化时代,数据量呈爆炸式增长,无论是存储还是传输,都面临着巨大的挑战。而压缩算法,作为应对这一挑战的关键技术,正发挥着举足轻重的作用。无损压缩算法哈夫曼编码哈夫曼编码(HuffmanCoding)是一种基于字符出现频率的无损数据压缩算法。它由大卫·哈夫曼(DavidA.Huffman)于1952年提出,广泛应用于文件压缩(如ZIP、JPEG等格式)和通信领域。核心思想频率统计:统计待压缩数据中
- Huffman(哈夫曼)解/压缩算法实现
石悼花
算法c++huffmantree
一、文件压缩哈夫曼压缩算法需要对输入的文件,逐字节扫描,统计出不同字节出现的数量(频率),根据的得到的频率生成一组叶子节点,这些节点存储着和,通常需要按频率排序后存储在数组中,更好的做法是存储在小顶堆中;只要堆/数组的大小大于1,每次新建一个节点,取出频率最小的两个节点作为新节点的左右子节点(不必在意谁是左右),两个节点的频率和作为新节点的频率,将新节点放入堆/数组中;最后剩余的节点便是哈夫曼树的
- Java数据结构实战项目集:算法与GUI实现
DarthP
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Java中的数据结构和算法是提高数据处理效率的关键。本项目集包括了Java实现的几种核心数据结构和算法,例如图算法Dijkstra和Kruskal以及编码技术Huffman编码,并详细探讨了它们的工作原理和应用。Dijkstra算法用于找到图中两点间的最短路径,Kruskal算法用于最小生成树问题,而Huffman编码则用于数据压缩。通过GUI界面的交互,项目
- 数据结构与算法学习笔记----贪心·Huffman树
明月清了个风
数据结构与算法笔记学习笔记huffmantree
数据结构与算法学习笔记----贪心·Huffman树@@author:明月清了个风@@firstpublishtime:2025.4.4ps⭐️Huffman树(哈夫曼树)是一种用于数据压缩的二叉树结构,通过贪心算法构建最优前缀编码,使得出现频率高的字符使用较短的编码,从而减少整体数据存储空间,一道构造Huff满树的模版题Acwing148.合并果子[原题链接](148.合并果子-AcWing题库
- 贪心算法之Huffman编码
勤劳的进取家
算法设计贪心算法算法动态规划人工智能数据结构数学建模
1.算法推理Huffman编码的目标是为给定字符构造一种前缀码,使得整体编码长度最短。基本思想是:贪心选择:每次选择频率最小的两个节点合并。合并后的节点的权值为两个子节点权值之和,代表这部分子树出现的总频率。局部最优导致全局最优:将频率较小的字符安排在编码树的较深层次,而频率较大的字符安排在较浅层次,从而使得整体编码长度最短。2.正确性证明Huffman算法的正确性依赖于贪心选择性质和最优子结构:
- 2. 计算WPL
榆榆欸
数据结构与算法设计1024程序员节c++
题目Huffman编码是通信系统中常用的一种不等长编码,它的特点是:能够使编码之后的电文长度最短。更多关于Huffman编码的内容参考教材第十章。输入:第一行为要编码的符号数量n第二行~第n+1行为每个符号出现的频率输出:对应哈夫曼树的带权路径长度WPL解释①哈夫曼树的构造哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权路径长度(WPL)最短的二叉树。这里的带权路径长度就是叶子节点的权值与它到根节点的路径长
- C++实现哈夫曼编码的技术详解
金外飞176
算法c++开发语言
C++实现哈夫曼编码的技术详解哈夫曼编码(HuffmanCoding)是一种基于字符出现频率的无损数据压缩算法,由DavidA.Huffman在1952年提出。它通过构建最优二叉树(哈夫曼树)为字符分配变长编码,使得高频字符使用较短的编码,低频字符使用较长的编码,从而实现数据的高效压缩。本文将详细介绍哈夫曼编码的原理,并通过C++代码实现其核心功能。1.哈夫曼编码的基本原理哈夫曼编码的核心思想是贪
- 算法系列之数据结构-Huffman树
修己xj
算法算法数据结构java
在数据压缩领域,Huffman编码是一种经典的无损压缩算法,而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景,从文件压缩到通信协议,都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树(哈夫曼树)又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,常用于
- 网络安全中解码图片是什么
Hacker_Nightrain
fpga开发web安全网络
huffman解码是JPEG图片解码里面的关键步骤,也是最复杂的一步。在fsm模块中DHT状态下读取的不仅仅是huffman表,还有另外两个表,一个是存放1-16不同码长的最小编码的一个表,另一个是存放最小编码的地址的表。在huffman解码中需要用到这两个表,还有在本模块也集成了反量化模块。huffman解码的步骤:(1):判断解码数据的类型选择与之对应的表。(2):进行码长的判断。(3):计算
- 哈夫曼树
qq_43361844
c/c++数据结构算法数据结构
哈夫曼树(HuffmanTree)是一种最优的二叉树,常用于数据压缩,如在Huffman编码中使用。它是根据字符出现的频率来构造的,频率越高的字符越靠近树的根,频率低的字符则在较深的节点上。其核心思想是通过构建一颗最小堆(或者优先队列)来逐步合并最小的两个节点,直到所有节点都合并成一颗哈夫曼树。哈夫曼树的构建过程:统计频率:首先统计每个字符出现的频率。构建最小堆:将每个字符作为一个树的节点插入一个
- Inflate动态Huffman解压缩
vcshcn
开发语言InflateHuffmangzip
上个已经实现GZIP压缩文件格式的Inflate静态Huffman解压,这个实现Inflate的无压缩输出和动态Huffman解压。Java语言实现,Eclipse下编写。范式Huffman解码实现,输入huffman编码,输出原始数据//范式huffman解码staticclassCanonicalCode{Vectortable=newVector(){@Overridepublicintco
- Huffman编码的Python的实现
childish_tree
python算法霍夫曼树数据压缩
Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法,用于无损数据压缩。它基于字符在数据中出现的频率来构建编码,频率高的字符使用较短的编码,而频率低的字符使用较长的编码。这种方式的目的是减少数据的大小,因为最常见的字符使用最短的编码,从而在整体上减少了所需的位数。实现Huffman编码的原理如下:频率统计:如果输入数据是一个字符串,代码会遍历这个字符串,统计每个字符
- 6.1 贪心算法 | 区间选点、Huffman树
镜水不emo
数据结构与算法_基础学习贪心算法算法数据结构c++
6.1贪心算法|区间选点、Huffman树这是我的一个算法网课学习记录,道阻且长,好好努力可以尝试的做法:区间问题重要的步骤就是排序按左端点排序,按右端点排序,双关键字排序区间问题区间选点例题:AcWing905.区间选点给定N个闭区间[ai,bi],请你在数轴上选择尽量少的点,使得每个区间内至少包含一个选出的点。输出选择的点的最小数量。位于区间端点上的点也算作区间内。输入格式第一行包含整数N,表
- 05-树9 Huffman Codes(C)
L_glonar
c语言数据结构
日常,这一次,耗费我三天,其实第二天时便已经将对整个框架有清晰的了解了,(看了解析了),但是一步步排除,确实让我学到了很多。In1953,DavidA.Huffmanpublishedhispaper"AMethodfortheConstructionofMinimum-RedundancyCodes",andhenceprintedhisnameinthehistoryofcomputersci
- 基于Huffman编码的字符串统计及WPL计算
CUGLin
数据结构与算法c++算法数据结构霍夫曼树
一、问题描述问题概括:给定一个字符串或文件,基于Huffman编码方法,实现以下功能:1.统计每个字符的频率。2.输出每个字符的Huffman编码。3.计算并输出WPL(加权路径长度)。这个问题要求对Huffman编码算法进行实现和扩展,具体涉及以下步骤:1.从键盘输入或文件中读取字符串/内容。2.统计每个字符的出现频率。3.根据频率构建Huffman树。4.为每个字符生成对应的Huffman编码
- 基于C语言实现文件压缩与解压缩算法
极客代码
玩转C语言算法c语言开发语言
引言随着互联网的发展,数据传输和存储的需求日益增长,文件压缩技术成为提高数据处理效率的关键技术之一。压缩技术不仅可以减少存储空间的需求,还能加快数据在网络中的传输速度。霍夫曼编码作为一种有效的无损数据压缩算法,广泛应用于各种场景。本文将详细介绍如何使用C语言实现霍夫曼编码算法,并通过具体的代码实例展示其工作原理。霍夫曼编码简介霍夫曼编码是由DavidA.Huffman于1952年提出的,它是一种统
- 字符串压缩算法
Jr_l
#字符串算法算法pythonc语言
目录RLE(游程长度编码)算法原理步骤说明示例说明代码示例python语言:C语言:优缺点Huffman编码基本原理构造Huffman树编码与解码过程代码示例python语言:C语言:优缺点LZW压缩字典构建与压缩过程步骤说明代码示例python语言:C语言:优缺点字符串压缩算法用于减少字符串的存储空间,尤其是在需要传输或保存大量文本数据时。以下是三种常见的字符串压缩算法:RLE、Huffman编
- 4.贪心进阶与经典好题
准确、系统、简洁地讲算法
OI/ACM核心算法详解含大量优质题目及题解!算法
贪心进阶Huffman问题Huffman树正确性证明:核心:证明大的Huffman树是由小的Huffman树经过一步贪心选择得来的,即证明大的Huffman树是由少了两个最小的叶子节点的小的Huffman树加上最小的两个叶子节点得到的。只需要证明大的Huffman树的wpl等于小的Huffman树的wpl加上最小的两个叶子节点的值即可。细节上,通过一些假设利用Huffman树是所有数中最小的“#i
- 前端性能优化 - Gzip压缩
什么是Gzip压缩?gzip是GNUzip的缩写,是一种文件的压缩格式(也可以说是若干种文件压缩程序),类似的压缩格式还有compress,deflate等。web上使用gzip编码格式传输有几个要点:浏览器和服务器都需要支持gzip编码采用LZ77算法与Huffman编码来压缩文件,是一种无损压缩算法压缩比率在3-10倍左右(纯文本),可以大大节省服务器的网络带宽是否前端所有资源都需要Gzip压
- 笔记---贪心---哈夫曼Huffman树
Die love 6-feet-under
算法基础课笔记笔记算法c++
AcWing.148.合并果子在一个果园里,达达已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。达达决定把所有的果子合成一堆。每一次合并,达达可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n−1n−1n−1次合并之后,就只剩下一堆了。达达在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以达达在合并果子时要尽
- 【蓝桥杯 基础练习 Huffuman树】
枝脉
欸~果然,迄今为止一个浏览量都没得,我好菜啊...住嘴,你这个美少女,你一点都不菜,要相信自己加油!!--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huff
- JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN
kadog
ByGPT神经网络cnn人工智能计算机视觉图像处理深度学习
JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化(Normalization)预处理2:中心化(Centering)预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重
- PYTHON蓝桥杯——每日一练(简单题)
詹小菜
蓝桥杯蓝桥杯python
题目Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman树的构造过程。给出一列数{pi}={p0,p1,…,pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下:1.找到{pi}中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa+pb。2.重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数。在上面的操作过程中,把所有的费用相
- 求Huffman树的带权路径长度
.魚肉
数据结构算法
Huffman树的建立过程:首先得到整个叶子结点的集合:求Huffman树的带权路径长度算法:书上讲常见的求Huffman树的带权路径长度算法为:从叶子结点权值乘路径长度:WPL=7*2+5*2+5*2+3*3+2*3=49另外一种求WPL的算法为:非叶子几点权值之和:WPL=22+12+10+5=49这种方法并不是毫无道理,应为同一个结点下的两个叶子结点的路径长度是一样的,叶子结点的路径长度完全
- 华为OD机试真题C卷-篇2
laufing
算法与数据结构(python)华为od算法刷题python
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- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理