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- 高斯消元法及其C++实现
Zengtudor
C++算法c++开发语言
深入浅出高斯消元法及其C++实现本文章代码由博主编写但是文章由ChatGPT-o1-mini生成博客食用更佳在计算机算法竞赛中,线性方程组的求解是一个常见且基础的问题。高斯消元法作为一种经典的算法,因其高效和直观的特性,广泛应用于各种编程竞赛和实际问题中。本文将通过一个具体的C++实现,深入浅出地讲解高斯消元法的核心概念、实现细节以及如何应对实际编程中的挑战。一、问题背景高斯消元法(Gaussia
- The 15-th BIT Campus Programming Contest - Onsite Round——J题(枚举优化或拉格朗日插值)
mumei314
组队赛算法
题目链接:https://codeforces.com/gym/102878/problem/J题解这个题有两种做法,第二种做法比较好想,但是需要优化一下。这里先说第一种做法(拉格朗日插值或者高斯消元)首先题目给我们限定了F(i)F(i)F(i)的取值范围,对于每个F(i)F(i)F(i),至多有三种选择:fif_{i}fi,fi−1f_{i}-1fi−1和fi+1f_{i}+1fi+1。因此我们
- 【高斯消元】学习笔记
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洛谷端文章:https://www.luogu.com.cn/article/n5rjrsdw,如无法访问访问https://www.luogu.com.cn/article/n5rjrsdw。理论这个算法可以求nnn元一次方程组的解。举个例子,现在已知有三元一次方程:{x+2y+3z=36−x+y+2z=17x+2z=17\begin{cases}x+2y+3z=36\\-x+y+2z=17\\
- 概率dp总结
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概率DP用于解决概率问题与期望问题,建议先对概率&期望的内容有一定了解。一般情况下,解决概率问题需要顺序循环,而解决期望问题使用逆序循环,如果定义的状态转移方程存在后效性问题,还需要用到高斯消元来优化。概率DP也会结合其他知识进行考察,例如状态压缩,树上进行DP转移等。我们这一次博客首先来讲dp去求概率的问题,这种问题一般都是顺序向后推的,主要还是dp的状态转移方程式一般还是比较难找到的我们来通过
- 深入解析高斯消元法:原理剖析与C++实战实现
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c++算法开发语言
深入解析高斯消元法:原理剖析与C++实战实现一.高斯消元法理论基础1.1线性方程组求解的数学原理线性方程组解的情况由矩阵的秩和行列式特性决定。对于一个包含nnn个未知数、mmm个方程的线性方程组,可将其系数构成系数矩阵AAA,再添上常数项得到增广矩阵A‾\overline{A}A。当系数矩阵的秩rank(A)rank(A)rank(A)等于增广矩阵的秩rank(A‾)rank(\overline{
- 解线性方程组的直接方法:高斯消元法与其程序实现
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解线性方程组的直接方法:高斯消元法与其程序实现1.顺序高斯消元法设线性方程组Ax=b\boldsymbol{Ax}=\boldsymbol{b}Ax=b如果akk(k)≠0a_{kk}^{\left(k\right)}\ne0akk(k)=0可以通过高斯消元法转化为等价的三角形线性方程组:[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann][x1x2⋮xn]=[b1b2⋮bn
- 【算法 | Python】高斯消元法
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程序来源:GaussianEliminationArithmeticAnalysis原理说明源代码代码说明原理说明高斯消元法(GaussElimination)【超详解&模板】高斯消元法-百度百科源代码"""Gaussianeliminationmethodforsolvingasystemoflinearequations.Gaussianelimination-https://en.wikip
- AcWing算法基础课笔记——高斯消元
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高斯消元用来求解方程组a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2…an1x1+an2x2+⋯+annxn=bna_{11}x_1+a_{12}x_2+\dots+a_{1n}x_n=b_1\\a_{21}x_1+a_{22}x_2+\dots+a_{2n}x_n=b_2\\\dots\\a_{n1}x_1+a_{n2}x_2+\dots+a_{nn}x
- 【线性代数】列主元法求矩阵的逆
BlackPercy
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列主元方法是一种用于求解矩阵逆的数值方法,特别适用于在计算机上实现。其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵,然后通过回代求解矩阵的逆。以下是列主元方法求解矩阵AAA的逆的步骤:步骤1:初始化构造增广矩阵[A∣I][A|I][A∣I],其中III是nnn阶单位矩阵。步骤2:列主元选择对于第kkk列(k=1,2,…,nk=1,2,\ldots,nk=1,2,…,n),找到列主元,即找到iki
- 线性代数 --- LU分解(Gauss消元法的矩阵表示)
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Gauss消元法等价于把系数矩阵A分解成两个三角矩阵L和U的乘法首先,LU分解实际上就是用矩阵的形式来记录的高斯消元的过程。其中,对矩阵A进行高斯消元后的结果为矩阵U,是LU分解后的两个三角矩阵中其中之一。U是一个上三角矩阵,U就是上三角矩阵uppertriangle的首字母的大写。高斯消元的每一步都能用基本消元矩阵E来表示。而所有的E都可以收录在一个矩阵当中,我这里叫他Z矩阵。Z矩阵就是集所有基
- 数学基础 -- 线性代数之行阶梯形
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行阶梯形行阶梯形(RowEchelonForm,REF)是线性代数中用于简化矩阵形式的一种方法,常用于求解线性方程组。矩阵经过行变换(如高斯消元法)后可以转换为行阶梯形,它具有以下特点:行阶梯形的定义零行在矩阵的底部:矩阵中如果存在一行全为零的行,这些行必须在矩阵的最下方。每一非零行的首个非零元素为1:这一元素称为该行的主元(leadingentry)。主元是从左到右的第一个非零元素,并且主元必须
- 乘法-逆矩阵
取个名字真难呐
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文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB假设我们要求得矩阵C=AB,可以用如下公式表示cij=∑k=1Naikbkj(1)c_{ij}=\sum_{k=1}^Na_{ik}b_{kj}\tag{1}cij=k=1∑Nai
- 课程大纲:图像处理中的矩阵计算
superdont
计算机视觉图像处理矩阵人工智能
课程名称:《图像处理中的矩阵计算》课程简介:图像处理中的矩阵计算是图像分析与处理的核心部分。本课程旨在教授学员如何应用线性代数中的矩阵计算,以实现各种图像处理技术。我们将通过强调实际应用和实践活动来确保学员能够理解和掌握这些概念。课程大纲:第1章:矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解(高斯消元法)第2章:图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
- [数学]高斯消元
Waldeinsamkeit41
算法数据结构
介绍用处:求解线性方程组加减消元法和代入消元法这里引用了高斯消元解线性方程组----C++实现_c++用高斯消元法解线性方程组-CSDN博客改成了自己常用的形式:intgauss(){intc,r;//column,rowfor(c=1,r=1;cfabs(a[maxx][c]))maxx=i;if(fabs(a[maxx][c])=c;i--)a[r][i]/=a[r][c];//把现在的第r行
- 06 逆矩阵、列空间与零空间
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06逆矩阵、列空间与零空间imageimage直观理解这几个概念,计算方法不作讨论,如"Gaussianelimination高斯消元法"和"rowechelonform行阶梯型".Letthecomputerdocomputing!Usefulnessofmatrices矩阵的用途计算机图形学机器人学被广泛应用的一个主要原因就是它能帮助我们求解特定的systemofequations方程组大部分
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- 计算机是怎么求解线性方程的(矩阵乘和求逆)
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上回我们说到,高斯老哥用消元法解线性方程,大致步骤呢就是给系数矩阵消元,运气好点呢直接整出上三角系数矩阵,得到方程组的唯一解,运气不行呢,消着消着发现整不出上三角,这时就得再讨论方程是有多解还是无解。这里所说的"运气"呢其实可以根据行列式啊,Ax=0是否有解啊判断得到,具体操作可以看看我聊消元法的那一篇文章。但是,高斯消元法存在一个问题,就是它是给人做的,比如给第一行乘个倍数加到另一行,或者将矩阵
- AcWing.883.高斯消元解线性方程组
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输入一个包含n个方程n个未知数的线性方程组。方程组中的系数为实数。求解这个方程组。下图为一个包含m个方程n个未知数的线性方程组示例:输入格式第一行包含整数nnn。接下来nnn行,每行包含n+1n+1n+1个实数,表示一个方程的nnn个系数以及等号右侧的常数。输出格式如果给定线性方程组存在唯一解,则输出共nnn行,其中第iii行输出第iii个未知数的解,结果保留两位小数。注意:本题有SPJ,当输出结
- C++ 数论相关题目:高斯消元解异或线性方程组
伏城无嗔
数论力扣算法笔记c++算法
输入一个包含n个方程n个未知数的异或线性方程组。方程组中的系数和常数为0或1,每个未知数的取值也为0或1。求解这个方程组。异或线性方程组示例如下:M[1][1]x[1]^M[1][2]x[2]^…^M[1][n]x[n]=B[1]M[2][1]x[1]^M[2][2]x[2]^…^M[2][n]x[n]=B[2]…M[n][1]x[1]^M[n][2]x[2]^…^M[n][n]x[n]=B[n]
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目录一.矩阵分解二.解方程三.例题说明四.矩阵的LDU分解五.矩阵三角分解的唯一性一.矩阵分解其实我们可以把一个线性系统(LinearSystem)看成两个三角系统(TriangularSystems),本文章将解释为什么可以这么看待解线性方程组,以及这样理解到底有什么好处。我们知道高斯消元法其实跟矩阵的三角分解有关,如下:A=LU其中,A为任意方阵,L为下三角矩阵且对角线处元素均为1,U为上三角
- MIT_线性代数笔记:线性代数常用概念及术语总结
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目录一、质数的判定1.试除法判定质数2.质因数的分解3.质数筛选法(埃氏筛法+线性筛)4.米勒罗宾素数检测法(快速判断大质数)二、约数相关(1)试除法求约数(2)求约数个数或约数之和(3)求最大公因数/最小公倍数三、欧几里得算法(1)扩展欧几里得算法(2)线性同余方程四、快速幂(1)快速幂算法(2)大数快速幂(降幂公式)(3)快速幂求逆元(费马小定理)五、欧拉函数六、组合数学七、高斯消元八、容斥原
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知识点,比赛和做题情况知识点终于把acwing的算法基础课全部看完了(是一些简单的算法模板)比赛无做题情况1.CF写了一个教育场次的A题TrickySum(等差数列求和,循环)2.acwing900.(dp的一个模板题)883,884(高斯消元的模板题)885,886,887,888,889(组合数的模板题)890(容斥原理模板题)891,892,893,894(博弈论模板题)894,338,29
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目录一.求解Ax=b二.上三角矩阵分解三.下三角矩阵分解四.矩阵的三角分解举例1:矩阵三角分解举例2:三角分解的限制举例3:主元和乘法因子均为1举例4:U为单位阵小结一.求解Ax=b我们知道高斯消元法可以对应矩阵的基础变换。先来看我们比较熟悉的Ax=b模型,如下:解这个方程很简单,只需要三步高斯消元步骤,分别乘以2,-1,-1.第一步:第二行减去第一行乘以2倍;第二步:第三行减去第一行乘以-1;第
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/***A表示输入的矩阵*B表示输出的逆矩阵*n表示秩的大小*/voidGauss(doubleA[][N],doubleB[][N],intn)//这里的n指的是n*n的方阵中的n{inti,j,k;doublemax,temp;doublet[N][N];//临时矩阵//将A矩阵存放在临时矩阵t[n][n]中for(i=0;ifabs(max)){max=t[j][i];k=j;}}//如果主
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并行程序设计实验——高斯消元一、问题描述熟悉高斯消元法解线性方程组的过程,然后实现SSE算法编程。过程中,自行构造合适的线性方程组,并选取至少2个角度,讨论不同算法策略对性能的影响。可选角度包括但不限于以下几种选项:①相同算法对于不同问题规模的性能提升是否有影响,影响情况如何;②消元过程中采用向量编程的的性能提升情况如何;③回代过程可否向量化,有的话性能提升情况如何;④数据对齐与不对齐对计算性能有
- 二维泊松方程求解-SIP-最速下降法-共轭梯度
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1.直接解法:LU分解在前面的内容中曾经提到,使用有限差分或有限体积法通过隐式离散得到的求解形式,其中为系数矩阵。在一定条件下,能够通过因式分解为,其中为下三角矩阵,为上三角矩阵。这样的分解方式在高斯消元中十分有用,对的求解可分为以下两步2.迭代法:incompleteLUdecomposition如果存在一个与近似的矩阵,对做LU分解,我们把这样的步骤称为的不完全LU分解,ILU,即其中为小量。
- HDU-5955 Guessing the Dice Roll(AC自动机、高斯消元)
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文章目录原题链接题意思路推导代码原题链接GuessingtheDiceRoll题意给定N(1≤N≤10)N(1\leqN\leq10)N(1≤N≤10)个长度都为L(1≤L≤10)L(1\leqL\leq10)L(1≤L≤10)的数字序列Ti(1≤i≤10)T_i(1\leqi\leq10)Ti(1≤i≤10),数字序列仅由{1,2,3,4,5,6}\left\{1,2,3,4,5,6\right
- 算法有哪⼏类?
颓特别我废
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一、问题按照执⾏功能的不同,可以将算法分为不同的类别,那么算法有哪⼏类?二、解答计算机上的算法按照实现功能可以分为两⼤类:即数值型算法和⾮数值算法。1、数值型算法(NumericalAlgorithms)这类算法主要用于处理数值数据和解决数学问题,它们通常涉及到大量的数学计算,包括但不限于矩阵运算、微积分、线性代数、概率统计、优化问题等。例如,求解方程组的高斯消元法、数值积分方法如辛普森法则、牛顿
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
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由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
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* }
*/
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- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
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- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
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- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不