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每天搬一点点砖
c++数据结构算法
计数排序:是一种基于哈希的排序算法。他的基本思想是通过统计每个元素的出现次数,然后根据统计结果将元素依次放入排序后的序列中。这种排序算法适用于范围较小的情况,例如整数范围在0到k之间计数排序步骤:1初始化一个长度为最大元素值加1的计数数组,所有元素初始化为02遍历原始数组,将每个元素值作为索引,在计数数组中对应位置加13将数组清空4遍历计数器数组,按照数组中的元素个数放回到元数组中计数排序的优点和
- Java排序算法之<归并排序>
目录1、归并算法1.1、介绍1.2、归并排序特点2、算法原理3、执行流程4、编码实现1、归并算法1.1、介绍算法是采用分治法(DivideandConquer)。1.2、归并排序特点1、时间复杂度归并排序算法每次将序列折半分组,共需要logn轮,因此归并排序算法的时间复杂度是O(nlogn)。2、空间复杂度归并排序算法排序过程中需要额外的一个序列去存储排序后的结果,所占空间是n,因此空间复杂度为O
- 《剑指offer》-算法篇-排序
小新学习屋
数据结构与算法算法leetcode职场和发展数据结构与算法
题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- 深入浅出理解堆:从原理到 C++ 实现
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c++开发语言数据结构
堆(Heap)是计算机科学中一种非常重要的数据结构,广泛应用于优先队列、排序算法、调度系统等场景。本文将从堆的基本概念出发,详细讲解其工作原理,并通过C++代码实现一个完整的堆结构,最后介绍堆的典型应用场景。一、堆的基本概念堆是一种特殊的完全二叉树,它满足两个核心特性:结构特性:堆是一棵完全二叉树,即除了最后一层外,其他层的节点都被完全填满,且最后一层的节点从左到右依次排列堆序特性:最大堆:每个父
- 复杂度分析手册:O (n) 背后的数学逻辑与实战技巧
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算法
为什么需要复杂度分析?在实际开发中,我们可以通过编写代码、运行程序并统计时间来评估算法效率,这种方法称为“事后统计法”。但它存在明显的局限性:依赖环境:相同的算法在不同硬件(如CPU主频、内存大小)、软件(如操作系统、编程语言)环境下,运行时间可能差异巨大。受数据影响:对于排序算法,有序数据和随机数据的处理时间可能天差地别,难以反映算法的普遍性能。成本高昂:对于大规模数据或复杂算法,编写测试代码并
- 随机数组冒泡排序Java_Java开发新手冒泡排序
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随机数组冒泡排序Java
原标题:Java开发新手冒泡排序/**冒泡排序(BubbleSort)。*在冒泡排序算法中,需要重复的走访要排序的数列,一次比较两个元素,*如果它们的大小顺序错误就把它们交换过来。本案例要求使用冒泡排序算法实现对数组的排序。有一个长度为10的整型数组,使用冒泡排序算法将数组按照升序排列,并输出排序的过程以及结果。**//**分析:*第一步:创建一个长度为10的数组*以后这里可以引申为用户输入一个数
- java数组冒泡排序怎么写_Day07_java数组 冒泡排序
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java数组冒泡排序怎么写
冒泡排序冒泡排序无疑是最为出名的排序算法之一,总共有八大排序冒泡排序无疑是最为出名的排序算法之一,总共有八大排序冒泡的代码还是相当简单的,两层循环,外层冒泡轮数,里层依次比较,江湖中人人尽皆知。我们看到嵌套循环,应该立马就可以得出这个算法的时间复杂度为O(n2)。思考:如何优化?packagecom.lemon.array;importjava.util.Arrays;publicclassArr
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Day44Java数组08冒泡排序1.什么是冒泡排序冒泡排序是Java八大排序算法之一,是最简单,最常用的排序法冒泡排序就是将数组中的相邻2个元素依次进行比较,通过把值较大的元素换位到后面(或前面),经过多轮比较,最终会把一个最大值换位到末尾(或开头)。再通过套嵌循环,多次重复(arrays.length-1次)上述比较相邻数字的小循环,从而使得数组内元素按照升序(或降序)排列。//注:如何实现元
- go语言数据结构与排序算法
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golang数据结构排序算法
packagemainimport"fmt"funcmain(){Bubble_Sort()Select_Sort()Insert_Sort()Shell_Sort()Heap_Sort()Merge_Sort()Quick_Sort()}一、1、冒泡排序//冒泡排序funcBubble_Sort(){str:=[]int{9,1,5,8,3,7,4,6,2}//正向冒泡fori:=0;istr[
- C语言第 8 天学习笔记:数组与冒泡排序
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C语言第08天学习笔记:数组与冒泡排序内容提要数组数组的概念一维数组排序算法:冒泡排序数组的引入在程序设计中,当我们需要存储单个数据时,使用变量即可。例如:保存一个人的年龄:intage=21;保存一个人的三门课成绩:floatscore1,score2,score3;但当需要存储大量同类型数据时(如一个人15门课程的成绩),使用多个变量会变得非常繁琐。这时,我们就需要用到数组这一数据结构。数组的
- 数据结构_手撕八大排序(计数,快排,归并,堆排,希尔,选择,插入,冒泡)
✨✨所属专栏:数据结构✨✨✨✨作者主页:嶔某✨✨排序的概念排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是稳定的;否则称为不
- C++ 快速排序算法:从原理到优化的实战指南
暮见朝见暮
算法数据结构排序算法快排
快速排序(QuickSort)作为C++中最常用的高效排序算法之一,凭借其平均O(nlogn)的时间复杂度和原地排序的特性,在实际开发和算法竞赛中被广泛应用。本文将从基本原理出发,逐步深入快速排序的实现细节、优化策略,并结合C++特性探讨其在实际场景中的最佳实践。一、快速排序的核心原理:分治思想的经典应用快速排序的核心思想是“分而治之”,通过以下三个步骤递归实现排序:选择基准值(Pivot):从数
- JavaScript-冒泡排序
Yisuo烟雨
冒泡排序冒泡排序(BubbleSort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名。//①定义一个数组vararr=[40,8,15,18,12];console.log(
- 7.24 C/C++蓝桥杯 | 排序算法
get新知识:fixed、setprecision(n):cout才能使用。setprecision(n):设置浮点数输出的有效数字位数或小数位数,具体行为取决于是否使用了fixed。不使用fixed时,setprecision(n)控制的是总有效数字位数(包括整数部分和小数部分)。使用fixed时,setprecision(n)专门控制小数部分的位数。fixed:是一个格式标记,用于将浮点数输出
- Python趣味算法:冒泡排序——从理论到极致优化
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排序算法是程序员的必修课,而冒泡排序是理解算法思维的绝佳起点。本文将深入解析冒泡排序的7种优化技巧,通过可视化演示+多维度性能分析,带你彻底掌握这一经典算法!看在每天坚持分享有趣知识的份上,点个关注吧(づ ̄3 ̄)づ关注是我更新的动力 ̄︶ ̄∗ ̄︶ ̄∗)作者会分享更多涉及到各种编程语言的有趣知识!(^∀^●)ノシ目录一、算法核心:气泡上浮的物理模拟1.1动态可视化算法流程1.2时间复杂度数学模型二、基
- 算法在前端框架中的集成
引言算法是前端开发中提升性能和用户体验的重要工具。随着Web应用复杂性的增加,现代前端框架如React、Vue和Angular提供了强大的工具集,使得将算法与框架特性(如状态管理、虚拟DOM和组件化)无缝集成成为可能。从排序算法优化列表渲染到动态规划提升复杂计算效率,算法的集成能够显著改善应用的响应速度和资源利用率。本文将探讨如何将常见算法(排序、搜索和动态规划)集成到前端框架中,重点介绍框架特性
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最短Hamilton路径题目给定一张n个点的带权无向图,点从0~n-1标号,求起点0到终点n-1的最短Hamilton路径。Hamilton路径的定义是从0到n-1不重不漏地经过每个点恰好一次。输入格式第一行输入整数n。接下来n行每行n个整数,其中第i行第j个整数表示点i到j的距离(记为a[i,j])。对于任意的x,y,z,数据保证a[x,x]=0,a[x,y]=a[y,x]并且a[x,y]+a[
- 【Python】算法基础知识
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卷一:基础理论与核心数据结构第一章:算法的度量衡——时空复杂度分析与Python性能陷阱在踏上算法探索的征途之前,我们必须先锻造好我们的度量工具。没有度量,就无法比较;没有比较,就无法选择;没有选择,就无法优化。在算法的世界里,这个度量衡就是“时空复杂度”。1.1为何需要复杂度分析?——“跑一下代码看看”的局限性一个初学者在比较两个算法(例如,两种不同的排序方法)的优劣时,最直观的想法可能是:“我
- 归并排序算法
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文章目录一、归并排序基本概念分治策略二、归并排序的具体实现步骤三、代码示例`merge`函数解析`mergeSort`函数解析四、时间复杂度和空间复杂度五、归并排序的应用场景一、归并排序基本概念归并排序(MergeSort)是一种基于分治策略的高效排序算法。它的基本思想是将一个数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将排好序的子数组合并成一个最终的排序数组。分治策略分解:把待排序的数组
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十大经典排序算法-python1、冒泡排序(1)算法步骤(2)动图演示(3)代码实现2、选择排序(1)算法步骤(2)动图演示(3)代码实现3、插入排序(1)算法步骤(2)动图演示(3)代码实现4、快速排序(重要)(1)算法步骤(2)动图演示(3)代码实现5、堆排序(重要)(1)算法步骤(2)动图演示(3)代码实现6、归并排序(1)算法步骤(2)动图演示(3)代码实现7、希尔排序(1)算法步骤(2)
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使用Go、Python、Java、Rust、C、JS等6种编程语言实现六大排序算法:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序排序算法是计算机科学中最基础也是最重要的概念之一。无论你是初学者还是资深开发者,理解并掌握排序算法对编程能力的提升至关重要。排序算法不仅是面试中的常见考题,它们在实际开发中也被广泛应用,例如在数据库查询、数据分析和大数据处理等领域。在大规模数据处理时,排序算法
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跑的快的代码应该是什么样子一、算法与数据结构的选择算法复杂度算法是解决问题的步骤和方法,其时间复杂度和空间复杂度直接影响代码的执行速度。例如,在排序算法中,冒泡排序的时间复杂度为O(n²),而快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。当处理大规模数据时,快速排序显然会比冒泡排序快得多。因此,在编写代码前,根据具体问题的特点,选择合适的时间复杂度和空间复杂度的算法是非常重要。数据结构合适的数据结构
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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
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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
- 算法-比较排序
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本系列可作为算法学习系列的笔记,小编会将代码记录下来,大家复制下来就可以练习了,方便大家学习。小编作为新晋码农一枚,会定期整理一些写的比较好的代码,作为自己的学习笔记,会试着做一下批注和补充,如转载或者参考他人文献会标明出处,非商用,如有侵权会删改!欢迎大家斧正和讨论!系列文章目录计算矩阵的鞍点个数算法-比较排序为什么比较排序算法的时间复杂度下界是Ω(nlogn)?算法笔记之堆排序算法笔记之归并排
- 快速排序Java代码简洁实现
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学习过数据结构的同学们都知道,快速排序算法是一种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法,在各种排序算法中算是较为高效的方法,企业面试中也经常有手撕快排的环节。本文将阐述算法的基本思想,并用Java代码的形式实现快速排序代码。算法思想快速排序主要采用分治的基本思想,每次将一个位置上的数据归位,此时该数左边的所有数据都比该数小,右边所有的数据都比该数大,然后递归将已归位的数据左右两边再次进行快排,从而
- qsort函数以及模拟
不见腊月雪.
c语言算法
文章目录概要qsort介绍qsort函数模拟实现小结概要本次我们将要学习一个库函数,该函数可以将你需要排序的数据进行排序,任何类型的数据都可以,比如整形数组,字符数组,或者结构体。并且本章我也会自己写一个函数模拟qsort的实现。qsort函数介绍qsort是一个C语言里面的库函数,它用于将用户指定给它的数据进行排序,它的底层逻辑是使用快速排序算法。函数引用的头文件函数需要包含头文件stdio.h
- python排序算法之桶排序
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桶排序主要适用于全是数字的列表排序代码如下:defbuckrt_sort(li,n=100,max_num=10000):bucket=[[]for_inrange(n)]
- python排序算法之基数排序
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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
- 非对称加密算法(RSA、ECC、SM2)——密码学基础
对称加密算法(AES、ChaCha20和SM4)Python实现——密码学基础(Python出现Nomodulenamed“Crypto”解决方案)这篇的续篇,因此实践部分少些;文章目录一、非对称加密算法基础二、RSA算法2.1RSA原理与数学基础2.2RSA密钥长度与安全性2.3RSA实现工具与库2.4RSA的局限性三、椭圆曲线密码学(ECC)3.1ECC原理与数学基础3.2常用椭圆曲线标准3.
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite