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universe_01
前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来,然后(在满足什么情况下)把不符合条件的删除。T78子集要画树状图,把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索:每个边都走完,再回溯应用:二叉树搜索,图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量(非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式,lambda匿名函数“一次性的小函数,没有名字”setup语法糖:让代码更简洁好写的语法ref创建:基本类型的
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
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数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- Nvivo20 中文版安装包免费下载附详细安装教程|Nvivo20软件下载
[下载通道]:迅雷网盘[下载链接]:点击高速下载https://pan.xunlei.com/s/VOWJoryt_BBFsPixpPJxB1f0A1?pwd=5cei#⚠️:先用手机下载迅雷网盘保存到手机中,再用电脑登录下载,否则下载后文件容易报错❗保存的朋友点赞支持一下❗更多免费软件,影视,歌曲,游戏点这里https://docs.qq.com/sheet/DRkdWVFFCWm9UeGJP?
- Stm32中USB 对时钟的要求
lixzest
stm32单片机嵌入式硬件
1.USB对时钟的要求USB外设通常需要精确的48MHz时钟(全速USBFS模式),这个时钟可以由以下方式提供:HSI48(内部48MHzRC振荡器)PLL(锁相环,例如从HSI/HSE倍频得到48MHz)外部晶振(HSE+PLL分频/倍频)如果你的USB驱动需要使用内部RC振荡器(而不是外部晶振),那么HSI48必须启用,否则USB无法正常工作。2.当前配置的分析RCC_OscInitStruc
- 算法入门:BFS与DFS详解(C++实现)
Jay_515
算法算法
深度优先与广度优先是算法世界的两大基石,掌握它们如同获得探索算法宇宙的钥匙一、初识BFS与DFS什么是BFS和DFS?BFS(广度优先搜索):逐层遍历数据结构,先访问离起点最近的节点DFS(深度优先搜索):沿着分支深入到底部,再回溯探索其他分支核心应用场景算法典型应用场景BFS最短路径问题、社交网络好友推荐、连通块分析DFS路径存在性判断、拓扑排序、解决回溯问题、图连通性检测二、BFS算法详解算法
- C++ BFS实例:从入门到实战
KENYCHEN奉孝
C++c++开发语言ai
基于C++的BFS(广度优先搜索)实例以下是基于C++的BFS(广度优先搜索)实例,涵盖常见应用场景,包括图遍历、最短路径、矩阵搜索等。每个例子均包含核心代码片段和关键思路说明。基本BFS框架模板#include#include#includeusingnamespacestd;voidbfs(vector>&graph,intstart){queueq;unordered_setvisited;
- 【优选算法】BFS解决FloodFill算法
目录FloodFill算法简介一、[图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)二、[岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/)三、[岛屿的最大面积](https://leetcode.cn/problems/max-area-of-i
- 111. 二叉树的最小深度
题目给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。解题思路BFS广度优先算法:使用队列进行层序遍历,自上而下、逐层地探索树的结构。一旦发现第一个叶子节点,立即返回当前深度作为最小深度。代码/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*structTre
- 代码随想录算法训练营第五十八天 | 图论part08
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算法图论
117.软件构建在这一题中,只需要输出一种方法。使用BFS的方法,找到入度为0的节点,将其从树中删去,重复上述步骤,直到没有入度为0的节点。如果此时没有删除所有的节点,表明这个有向图有环,输出-1.否则,正常输出。#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m;ints,t;ifstreaminf
- 代码随想录算法训练营第五十三天|图论part4
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图论
110.字符串接龙题目链接:110.字符串接龙文章讲解:代码随想录思路:把每个字符串看成图的一个节点。转换为求无权图两节点的的最短路径。求最短路径用bfs#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;unordered_mapmymap;boolcanTransform(stringa,stringb){intcount=0;i
- 算法日记 42 day 图论
橘子遇见BUG
算法日记算法图论
今天来看看广度优先搜索,并且写几个题。刷到这里我才想起来,当时第一次面试的时候问的就是这个题,当时大概知道一点思路,但不清楚是图论方面的,更别说写出来了。广度优先搜索(BFS)不同于深度优先,广度优先讲究的是先遍历完一层,在遍历下一层,就这转圈圈,直到遍历完所有。就像这样那么对于广搜的写法来说,不管是队列,栈,或者数组都可以。不过方便遍历,大多使用的是队列,接下来的题目我也使用队列。那么广搜的代码
- 【c++】200*200 01灰度矩阵求所有的连通区域坐标集合
聿默
#c++c++矩阵深度优先
1.题目题目要求:给定一个200x200的01灰度矩阵,求所有的连通区域坐标集合。连通区域:相邻的1(上下左右,或者也可以包括对角线,这里通常使用4连通或8连通)。这里我们假设使用4连通(上下左右)即可,但题目没有明确,我们可以先按4连通实现,如果需要8连通可以稍作修改。2.算法思想算法思想:使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历每个连通区域。由于矩阵大小为200x200,DFS
- LeetCode | 0994. Rotting Oranges腐烂的橘子【Python】
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LeetCode0994.RottingOranges腐烂的橘子【Easy】【Python】【BFS】ProblemLeetCodeInagivengrid,eachcellcanhaveoneofthreevalues:thevalue0representinganemptycell;thevalue1representingafreshorange;thevalue2representinga
- leetcode 407. 接雨水 II
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leetcodeleetcode
题目:407.接雨水II-力扣(LeetCode)堆+bfs。模拟水流出去的过程。先把边缘的单元都加到堆里,从堆顶最小的单元开始bfs,遍历到的单元的四周,都会从该单元流出去,四周的单元的剩余水量+高度=max(自己的高度,遍历到单元的水量)structNode{intx,y;inth;intw;boolv=false;Node(intx,inty,inth){this->x=x;this->y=
- 算法竞赛备赛——【图论】拓扑排序
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算法竞赛备赛算法图论c++蓝桥杯数据结构
拓扑排序算法前置知识:1.DAG图:一个无环的有向图,即有向无环图。2.AOV网络:在⼀个表示⼯程的有向图中,⽤顶点表示活动,⽤弧表示活动之间的优先关系的有向图称为顶点表示活动的⽹(ActivityOnVertexNetwork),简称AOV⽹。拓扑排序:其实就是对⼀个DAG图构造拓扑序列的过程。拓扑排序算法:kahn(卡恩)算法(基于BFS)和基于DFS的算法。kahn(卡恩)算法可以判环时间复
- 【图论】CF——B. Chamber of Secrets (0-1BFS)
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图论算法
链接:https://codeforces.com/problemset/problem/173/B题目:思路:初识01BFS什么是01BFS呢?通常的BFS为一步权值为1,而某些题需要的不是走到步数,而是某种操作数,如花费一个操作可以走k步,而不花费只能走1步,通常我们使用双端队列可插队的性质来进行代码的编写,具体的对于不花费,那么就插入到前面,而对于花费则插入到最后本题中操作为“四射”,所以按
- 算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解
数据结构与算法学习
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算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解关键词:数据结构、经典算法、时间复杂度、应用场景、代码实现摘要:本文是算法工程师的“算法工具箱”指南,系统讲解数据结构领域最核心的10大经典算法(快速排序、归并排序、二分查找、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS、动态规划、贪心算法、KMP字符串匹配、哈希算法、并查集)。通过生活案例、代码示例、复杂度分析和实战场景,帮你彻底掌握这些算法的原理与应用,真正
- 【BFS/思维】P1825 [USACO11OPEN] Corn Maze S
guozhetao
主题库题解宽度优先算法图论c++javaspringpython
题意去年秋天,农夫约翰带着奶牛们参观了一个玉米迷宫。但这不是一个普通的玉米迷宫:它有几个重力驱动的传送滑梯,可以让奶牛瞬间从迷宫中的一个点传送到另一个点。滑梯是双向的:奶牛可以瞬间从滑梯的起点滑到终点,或者从终点滑到起点。如果奶牛踩到滑梯的任一端,她必须使用滑梯。玉米迷宫的外部完全由玉米包围,只有一个出口。迷宫可以用一个N×MN\timesMN×M(2≤N≤3002\leqN\leq3002≤N≤
- JAVA刷题记录: 专题十五 BFS解决FloodFill算法
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宽度优先算法
733.图像渲染-力扣(LeetCode)classSolution{int[]dx={0,0,-1,1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];if(color==prev)returnimage;Queueq=newLinkedList
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算法题算法宽度优先深度优先
0.FloodFill简介dfs:深度优先遍历(红色)bfs:宽度优先遍历1.图像渲染算法原理classSolution{int[]dx={0,0,1,-1};int[]dy={1,-1,0,0};publicint[][]floodFill(int[][]image,intsr,intsc,intcolor){intprev=image[sr][sc];//统计刚开始的颜⾊if(prev==co
- BFS 解决 FloodFill 算法(C++)
lim 鹏哥
刷题算法宽度优先c++
文章目录前言一、概念二、岛屿数量1.题目链接2.算法原理3.代码编写三、被围绕的区域1.题目链接2.算法原理3.代码编写总结前言一、概念BFS就是广度优先遍历,也就是层序遍历。FloodFill是指在数组中找出性质相同的连通块,并根据题目进行操作。二、岛屿数量1.题目链接200.岛屿数量2.算法原理遍历整个矩阵,每找到一块陆地,记录一次。我们怎末知道我们是否已经遍历过这个地方了呢??方法1:如果遍
- BFS-FloodFill 算法 解决最短路问题 多源 解决拓扑排序
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#BFS算法宽度优先leetcode
文章目录一、FloodFill算法[733.图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)2.思路3.代码[200.岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/)2.思路3.代码[LCR105.岛屿的最大面积](https://leetcod
- 算法竞赛备赛——【图论】求最短路径——Floyd算法
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法图论c++蓝桥杯数据结构
floyd算法基于动态规划应用:求多源最短路时间复杂度:n^3dijkstra:不能解决负边权floyd:能解决负边权不能解决负边权回路问题求最短路径:dijkstrabfsfloyd思路1.让任意两点之间的距离变短:引入中转点k通过k来中转i---->k---->jj2.找状态:n个点都可以做中转点的情况下,i到j之间的最短路径的长度是x最终状态:dp[n][i][j]=x;中间状态:dp[k]
- Java机考题:815. 公交路线 图论BFS
吗喽对你问好
java图论宽度优先
给你一个数组routes,表示一系列公交线路,其中每个routes[i]表示一条公交线路,第i辆公交车将会在上面循环行驶。例如,路线routes[0]=[1,5,7]表示第0辆公交车会一直按序列1->5->7->1->5->7->1->...这样的车站路线行驶。现在从source车站出发(初始时不在公交车上),要前往target车站。期间仅可乘坐公交车。求出最少乘坐的公交车数量。如果不可能到达终点
- 深度优先搜索(DFS) vs 广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景
#深度优先搜索(DFS)vs广度优先搜索(BFS):核心区别与应用场景>关键词:深度优先搜索、广度优先搜索、图遍历、算法比较、应用场景>摘要:本文通过迷宫探险和消防灭火的生动比喻,揭示DFS与BFS的核心原理。结合Python代码示例和图解说明,深入解析两种算法的实现差异,并通过社交网络分析等实际案例展示它们的应用场景选择依据。##背景介绍###目的和范围本指南旨在帮助读者理解两种基础图遍历算法的
- 代码随想录算法训练营总结篇
m0_74934708
算法
第一次接触卡哥的课程是在大二上,当时做N皇后的题目看到卡哥的视频觉得大受裨益,就想着有时间能够刷完卡哥录制的整期课程,后面有算法训练营的监督让我很幸运地坚持了六十天,学到了很多东西,像贪心算法、动态规划、单调栈以及在二叉树里使用BFS和DFS,都是一些很美妙的思路。这次一刷leetcode后面要去学学前端了,等到暑假有时间希望可以跟着卡哥二刷leetcode。学会算法后再去做题有些痛苦,但做出来的
- LeetCode第317题_离建筑物最近的距离
@蓝莓果粒茶
算法leetcodelinux算法c#学习pythonc++
LeetCode第317题:离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离",这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点:广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级:困难推荐人群:具有图论基础,想要提升算法能力的程序员题目描述
- LeetCode 每日一题 2024/11/25-2024/12/1
alphaTao
Exerciseleetcode算法
记录了初步解题思路以及本地实现代码;并不一定为最优也希望大家能一起探讨一起进步目录11/25743.网络延迟时间11/263206.交替组I11/273208.交替组II11/283250.单调数组对的数目I11/293251.单调数组对的数目II11/303232.判断是否可以赢得数字游戏12/151.N皇后11/25743.网络延迟时间BFS当前节点k遍历k联通的所有节点to如果能够更新节点t
- 搜索之BFS
Luther coder
宽度优先c++
目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题(1)P1443马的遍历-洛谷(2)P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论):广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先,就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中,该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索,从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处,但并不
- 字符串接龙 /单词接龙 (BFs C#
毕竟秋山澪
算法
卡码网110和力扣127和LCq108题都是一个解法这两道题乍一看在结果处可能不一样力扣要求字符串里边必须包含对应的最后一个字符而110不需要最后一个字符但是在实验逻辑上是一致的只是110需要把如果在set中找不到最后一个字符就直接返回0的逻辑删去就可以了这就是两道题的区别110.字符串接龙题目描述字典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:1.
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla