- Go语言学习笔记【15】 排序算法之堆排序、桶排序、基数排序
LC520730
排序算法go语言学习之路排序算法学习算法golang数据结构
【声明】非完全原创,部分内容来自于学习其他人的理论。如果有侵权,请联系我,可以立即删除掉。一、堆排序1、方法和复杂度1.1、核心思想利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点根据这个特点,先将待排序的序列构造成一个小顶堆,则堆顶就是序列中最小的元素取出堆顶元素,用最后一个元素填充堆顶,然后重新构建小
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华强笔记
python数据结构和算法python算法
#代码如下:'''基数排序:1.把数据分为10个桶,以为数字有0-9这10个2.依次把数据的个位,十位,百位等等各个位数的数据进行分桶排序,放在这10个桶中3.最大的数有k位,则循环k次4.时间复杂度O(kn),空间复杂度O(k+n),其中k=log10(n)+1'''defradixs_sort(li):max_num=max(li)it=0while10**it<=max_num:bucket
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基数排序的Dart实现:Flutter开发中的排序方案关键词:基数排序、Dart、Flutter、排序算法、非比较排序、桶排序、时间复杂度摘要:本文将深入探讨基数排序算法在Dart语言中的实现,特别关注其在Flutter开发中的应用场景。我们将从基本原理出发,逐步分析基数排序的工作机制,提供完整的Dart实现代码,并通过实际案例展示如何在Flutter项目中使用这种高效的排序算法来处理大规模数据集
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这篇文章主要讨论各种常见的排序算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、堆排序、希尔排序、归并排序、基数排序等。每种排序算法都有它自己的特点。本文将对这些算法的工作原理、特点、时间复杂度等方面进行介绍,并且给出实现示例。一:基本定义冒泡排序(BubbleSort):是一种简单的排序算法,它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。插入排序(Insert
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文章目录前言一、基数排序是什么?二、基数排序的步骤(LSD低位优先)1.找出最大数的位数2.对每一位进行排序(从最低位到最高位)三、C++实现1.主函数:基数排序实现四、时间复杂度分析五、基数排序的适用场景六、与其他排序算法对比七、扩展:处理负数的思路总结前言在处理大规模整数排序问题时,比较类排序(如快速排序)可能无法发挥最优性能。本篇博客将详细介绍一种非比较类排序算法:基数排序(RadixSor
- 算法竞赛备考冲刺必刷题(Python) | 汇总
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蓝桥杯python白名单
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来,并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构,旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!【排序】中等:蓝桥云课301实现基数排序-CSDN博客中等:蓝桥云课1264排个序-CSDN博客中等:蓝桥云
- 排序算法专题
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文章目录一、排序的基本概念算法的稳定性内部排序与外部排序二、插入排序直接插入排序希尔排序三、交换排序冒泡排序快速排序四、选择排序简单选择排序堆排序五、归并排序二路归并排序归并排序六、基数排序多关键字排序链式基数排序七、内部排序算法的比较一、排序的基本概念算法的稳定性关键字相同的元素经过排序后相对顺序是否会改变内部排序与外部排序内部排序:数据都在内存中----关注时间、空间复杂度、稳定性外部排序:数
- C语言:排序算法
C羊驼
C语言学习排序算法c语言算法
一、排序算法分类1.按时间复杂度分类O(n²)算法:冒泡排序、选择排序、插入排序O(nlogn)算法:快速排序、归并排序、堆排序O(n)算法:计数排序、桶排序、基数排序(线性排序,有特定条件)2.按稳定性分类稳定排序:冒泡、插入、归并、计数、桶、基数不稳定排序:选择、快速、堆3.按空间复杂度分类原地排序:冒泡、选择、插入、快速、堆非原地排序:归并、计数、桶、基数二、基础排序算法实现与解析1.冒泡排
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算法排序算法算法数据结构
本文简明介绍了10种经典排序算法,涵盖冒泡、选择、插入、快速、希尔、归并、堆、计数、桶和基数排序。每种算法从定义、时间复杂度(最佳/平均/最差)、空间复杂度、稳定性及适用场景进行说明,并附Java实现代码。关键对比显示:快速排序适合通用场景(平均O(nlogn)),堆排序保证最坏情况性能,归并排序兼顾稳定性和效率,而计数/桶/基数排序适用于特定数据特征。最后给出选择建议:内存敏感用堆排序,需稳定性
- TypeScript算法题实战——详解十大经典排序算法(插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序)
目录一、综合分析二、冒泡排序三、选择排序四、插入排序五、归并排序五、快速排序六、希尔排序七、堆排序八、计数排序九、桶排序十、基数排序算法是程序开发中不可或缺的一部分。排序算法作为最基本、最常用的算法之一,在程序开发中起到了至关重要的作用。本文将深入探讨十大经典排序算法,探索这些排序算法的实现原理、时间复杂度及其适用场景并使用TypeScript语言来实现。废话不多说,让我们一同踏上TypeScri
- 五. 排序算法
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算法排序算法算法数据结构
1.定义1.1原地排序和非原地排序def.原地排序算法使用恒定的的额外空间来产生输出。原地排序:选择排序,插入排序,希尔排序,快速排序,堆排序。非原地排序:归并排序,计数排序,基数排序。1.2内部排序和外部排序def.当所有待排序记录不能被一次载入内存进行处理时,这样的排序就被称为外部排序。外部排序通常应用在待排序记录的数量非常大的时候。内部排序:其他。外部排序:归并排序以及它的变体。1.3稳定排
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没人能打败我,我会抽出自己的骨,打断自己的筋,重新生长——25.5.29选择排序回顾①遍历数组:从索引0到n-1(n为数组长度)。②每轮确定最小值:假设当前索引i为最小值索引min_index。从i+1到n-1遍历,若找到更小元素,则更新min_index。③交换元素:若min_index≠i,则交换arr[i]与arr[min_index]。'''①遍历数组:从索引 0 到 n-1(n 为数组长
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目录一、选择排序回顾二、冒泡排序回顾三、插入排序回顾四、计数排序回顾五、归并排序回顾六、快速排序回顾七、桶排序回顾八、基数排序九、堆排序十、希尔排序十一、十大排序算法对比十二、各算法详解与应用场景1.选择排序(SelectionSort)2.冒泡排序(BubbleSort)3.插入排序(InsertionSort)4.计数排序(CountingSort)5.归并排序(MergeSort)6.快速排
- 八大内部排序
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八大排序前言排序,就是重新排列表中的元素,使得表中元素满足按关键字有序的过程。排序有许多种,常用的八大内部排序为冒泡排序、插入排序、选择排序、希尔排序、快速排序、归并排序、基数排序、堆排序这几种排序没有绝对的优劣,每种排序都有他们适用范围一、冒泡排序冒泡排序每一趟排序可以确定一个元素的最终位置,若一次扫描并没有元素进行交换,则说明表已有序。voidbubbleSort(ElemTypea[],in
- 线性排序算法深度解析——百万数据下的极致效率与工程思维
星之尘1021
「高频算法题·从原理到优化」排序算法算法
线性排序算法深度解析——百万数据下的极致效率与工程思维作者:星之辰标签:#线性排序#桶排序#计数排序#基数排序#工程实践#高效算法发布时间:2025年5月30日一、现实提问:你真的懂排序的极限吗?说起排序,大家最熟悉的莫过于冒泡、插入、选择、归并、快速排序等传统“明星”。在数据量级几十万、几百万时,大多数程序员脱口而出:“直接快排!”但有一天,老板让你:“一秒内给100万用户按照年龄排序”。你能否
- 算法 —— 十大排序算法
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排序算法算法数据结构
文章目录1.冒泡排序2.选择排序3.插入排序4.希尔排序5.快速排序6.归并排序7.堆排序8.桶排序9.基数排序10.计数排序简要总结十大排序算法排序算法平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性适用场景冒泡排序O(n²)O(n²)O(1)稳定小数据量选择排序O(n²)O(n²)O(1)不稳定简单实现插入排序O(n²)O(n²)O(1)稳定部分有序希尔排序O(nlogn)O(n²)O(1)不稳定
- python算法:排序
这不小天嘛
python开发语言
目录一、内置排序函数二、冒泡排序(LB)三、选择排序(LB)四、插入排序(LB)五、快速排序(NB)六、堆排序七、归并排序八、希尔排序九、计数排序十、桶排序十一、基数排序十二、习题一、内置排序函数ls.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)这行代码对列表ls进行排序。sort()方法是列表对象的一个内置方法,用于对列表中的元素进行排序。这里使用了两个参数:key=l
- 排序算法-基数排序
山风wind
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排序算法-基数排序算法思想基数排序是采用多关键字排序思想(即基于关键字各位的大小进行排序地),借助“分配”、“收集”两种操作对单逻辑关键字进行排序。基数排序又分为最高位优先(MSD)排序和最低位优先(LSD)排序。以r为基数的最低位优先基数排序过程:假设线性表是由节点序列a0,a1...an−1a_{0},a_{1}...a_{n-1}a0,a1...an−1构成,每个节点aja_{j}aj的关键
- 排序算法——基数排序
穿梭的编织者
#hello算法学习笔记排序算法算法
一、介绍计数排序,它适用于数据量较大但数据范围较小的情况。假设我们需要对=个学号进行排序,而学号是一个8位数字,这意味着数据范围=非常大,使用计数排序需要分配大量内存空间,而基数排序可以避免这种情况。「基数排序radixsort」的核心思想与计数排序一致,也通过统计个数来实现排序。在此基础上,基数排序利用数字各位之间的递进关系,依次对每一位进行排序,从而得到最终的排序结果。二、算法流程以学号数据为
- 【Hot 100】 148. 排序链表
海码007
算法链表排序算法hot100C++数据结构
目录引言十大排序算法1.冒泡排序(BubbleSort)2.选择排序(SelectionSort)3.插入排序(InsertionSort)4.希尔排序(ShellSort)简单代码说明关键特点5.归并排序(MergeSort)6.快速排序(QuickSort)7.堆排序(HeapSort)8.计数排序(CountingSort)9.桶排序(BucketSort)10.基数排序(RadixSort
- java学习之数据结构:三、八大排序
来自星星的Rachle
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主要介绍学过的各种排序算法目录1.插入排序1.1直接插入排序1.2希尔排序2.选择排序2.1直接选择排序2.2堆排序3.交换排序3.1冒泡排序3.2快速排序4.归并排序5.基数排序1.插入排序1.1直接插入排序基本思想:就是将待排序的数据按照其元素值的大小注意插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有数据插完为止。基本流程:初始化:从数组的第二个元素开始,将其当作第一个待插入的元素。遍历未排序元素
- 数据结构--排序--基数排序(C语言代码实现)
jie18894575866
数据结构c语言开发语言
基数排序基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,思想是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。具体来说,基数排序是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集的过程。这个算法基于这样一个事实:对于两个数,如果它们的某个高位数字不同,那么无论它们的低位数字如何,这两个数都不会是相等的;但如果它们的高位数字相同,那么就需要比较它们的低位数字来确定它们的大小关系。
- 数据结构九大排序方法总结(C++实现)
相约相守到天边
排序算法数据结构c++
复习数据结构时,仿照王道数据结构考研复习指导,复现九大排序算法,包括插入排序(直接插入排序,折半插入排序,希尔排序),交换排序(冒泡排序,快速排序),选择排序(简单选择排序,堆排序),归并排序和基数排序。以下算法均采用C++实现。插入排序直接插入排序直接插入排序是每次将一个待排序的记录插入已经排好序的子序列,直到全部记录插入完成。即:1.从前面的有序子表中查找出待插入元素应该被插入的位置;2.给插
- 【10种排序算法 (C++实现)】
又菜话又多
排序算法c++算法
文章目录前言一、冒泡排序二、选择排序三、插入排序四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、堆排序八、计数排序九、桶排序十、基数排序使用案例总结前言算法学习中,这里给出了常用的10种排序算法的C++代码.一、冒泡排序辅助使用的函数以及头文件::#include#include#includevoidshow(conststd::vectorvec){for(autox:vec){std::cout&v
- 计数&桶&基数排序算法
Charge8
数据结构与算法计数排序算法桶排序算法基数排序算法
基数排序vs桶排序vs计数排序:这三种排序算法都利用了桶的概念,但对桶的使用方法上有明显差异。计数排序:每个桶只存储一个类型值,但是数量不限桶排序:存储一定范围的值基数排序:根据每一位的关键字来分配桶一、计数排序1、算法描述:计数排序,不是基于元素比较,而是利用数组下标确定元素的正确位置。计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求
- 八大排序算法的代码实现以及时间复杂度和稳定性
忧郁的叮当猫
算法算法
1、稳定性归并排序、冒泡排序、插入排序。基数排序是稳定的选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序是不稳定的2、时间复杂度最基础的四个算法:冒泡、选择、插入、快排中,快排的时间复杂度最小O(nlogn),其他都是O(n2)排序法平均时间最差情形稳定度额外空间备注冒泡O(n2)O(n2)稳定O(1)n小时较好选择O(n2)O(n2)不稳定O(1)n小时较好插入O(n2)O(n2)稳定O(1)大部分已排序时
- Python:functools.lru_cache函数缓存示例
玩转测试开发
python缓存开发语言
简介:functools.lru_cache是Python标准库中的一个非常实用的工具,它用于缓存函数的返回值,以提高程序性能。本文将介绍如何安装和使用lru_cache,并通过函数式和面向对象的方式给出简单的示例。历史攻略:centos7:释放缓存ubuntu:释放缓存数据结构与算法Python版:计数排序数据结构与算法Python版:基数排序Docker安装Memcached+Python调用
- 从底层出发理解基数排序算法的多关键字排序原理
wenlong5o02
经验分享
摘要本文从底层逻辑切入,深入剖析基数排序算法的多关键字排序原理。通过阐述算法核心概念、执行步骤,分析其时间复杂度与空间复杂度,结合实际案例展示应用,对比其他排序算法,帮助读者全方位理解基数排序。引言在计算机排序算法体系中,基数排序凭借独特的多关键字排序方式,为处理特定类型数据提供了高效解决方案。从电话号码排序到字符串字典序排列,基数排序能巧妙利用数据的数位信息实现快速排序。深入探究其底层原理,对优
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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