- day15|前端框架学习和算法
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
- 二叉树+++
z樾
算法数据结构
度:在二叉树中,度是一个节点的概念,表示一个节点拥有的子节点的数量。二叉树中节点的度定义度为0的节点:没有子节点的节点。它们被称为叶子节点或终端节点。度为1的节点:只有一个子节点的节点。它们可以是左子节点或右子节点。度为2的节点:有两个子节点的节点,即既有左子节点又有右子节点。1.满二叉树:度要么是0要么是2,也就是一个节点的子节点不存在只有1个的。2.完全二叉树:在完全二叉树中,除了最底层节点可
- 力扣 hot100 Day52
124.二叉树中的最大路径和二叉树中的路径被定义为一条节点序列,序列中每对相邻节点之间都存在一条边。同一个节点在一条路径序列中至多出现一次。该路径至少包含一个节点,且不一定经过根节点。路径和是路径中各节点值的总和。给你一个二叉树的根节点root,返回其最大路径和。//自己写的classSolution{public:intmaxpasssum(TreeNode*root,int&maxtmp){i
- 索引堆及其优化
froginwe11
开发语言
索引堆及其优化引言索引堆是一种数据结构,广泛应用于数据库、缓存系统、优先队列等领域。它能够高效地处理插入、删除和查找最大(或最小)元素的操作。本文将详细介绍索引堆的概念、实现方法以及优化策略。索引堆的概念索引堆是一种基于堆数据结构的索引结构。堆是一种特殊的完全二叉树,其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值(最大堆)或小于或等于其子节点的值(最小堆)。索引堆通过维护一个额外的数组来存储堆中元素的索
- 深入浅出理解堆:从原理到 C++ 实现
lbflyo
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
- 堆与优先队列:从原理到实现的高性能数据结构
rjewh88998
java算法数据结构
堆:隐藏在数组下的树形结构堆的本质是一种特殊的完全二叉树,但其物理存储方式却采用数组,这种“逻辑树形、物理线性”的设计,既兼顾了树的层次关系,又利用了数组的连续存储优势,大幅提升了访问效率。堆的结构特性:秩序井然的“层级社会”堆有两个核心特性,这也是它区别于普通二叉树的关键:结构性:堆是一棵完全二叉树。也就是说,除了最后一层,其他层的节点都被元素填满,且最后一层的节点从左到右依次排列,不会出现中间
- leetcode-112. 二叉树路径总和
JlexZzzz
leetcode数据结构leetcode深度优先算法二叉树
leetcode-112.二叉树路径总和给你二叉树的根节点root和一个表示目标和的整数targetSum。判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和targetSum。如果存在,返回true;否则,返回false。叶子节点是指没有子节点的节点。示例1:输入:root=[5,4,8,11,null,13,4,7,2,null,null,null,1],target
- 数据结构进阶 一文详谈二叉搜索树(C++)
此心安处是吾乡1024
数据结构数据结构c++二叉搜索树
目录前言⼆叉搜索树⼆叉搜索树的概念⼆叉搜索树的性能分析⼆叉搜索树的插⼊⼆叉搜索树的查找⼆叉搜索树的删除二叉搜索树代码实现⼆叉搜索树key和key/value使⽤场景key搜索场景:key/value搜索场景:key/value⼆叉搜索树代码实现前言之前我们在数据结构中聊到了:顺序表,链表,栈和队列,二叉树.这一部分开始呢~,我们就来聊聊数据结构中比较进阶的一部分比如:二叉搜索树,AVL树,红黑树,
- 226. 翻转二叉树
bbruyew
力扣刷题数据结构算法深度优先leetcodec语言
题目给你一棵二叉树的根节点root,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。解题思路DFS广度有限搜索层序遍历二叉树,遍历过程中交换左右子树代码/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*structTreeNode*left;*structTreeNode*right;*};*//*DFS广度有限搜索层序遍历二叉树,遍历过程中交换左
- 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
- KMP算法
KMP模板和一些典型题一、模板二、无线传输三、记录详情四、二叉树中的链表一、模板这里的求next有两种写法,思路是一样的。作者喜欢用第一种:voidcalnext(string&s2){nt[0]=-1;nt[1]=0;for(inti=2;i0&&s2[nt[t]]!=s2[i-1]){t=nt[t];}//for(inti=0;i0){cn=ne[cn];}else{ne[i++]=0;}}整
- C++AVL树
目录一、平衡搜索二叉树实现方式:二、AVL树的插入三、AVL树的中序遍历、判断、高度以及大小计算一、平衡搜索二叉树实现方式:这里采用平衡因子的方式记录左右子树高度,并在普通搜索二叉树的基础上再每个节点中加上一个指向父节点的指针以方便链接代码如下:templatestructAVLTreeNode{pair_kv;AVLTreeNode*_left;AVLTreeNode*_right;AVLTre
- 黑马程序员C++提高编程--STL常用容器之map与multimap
小葡萄2025
c++java开发语言
1.map基本概念map简介:map中所有元素都是pair(键值对),pair中第一个元素为key(键值),起到索引作用,第二个元素为value(实值)。所有元素都会根据元素的键值自动排序map本质:map/multimap属于关联式容器,底层结构是用二叉树实现。优点:可以根据key值快速找到value值map和multimap区别:map不允许容器中有重复key值元素,而multimap允许容器
- 数据挖掘领域经典算法——CART算法
丨程序之道丨
简介CART与C4.5类似,是决策树算法的一种。此外,常见的决策树算法还有ID3,这三者的不同之处在于特征的划分:ID3:特征划分基于信息增益C4.5:特征划分基于信息增益比CART:特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入空间即特征空间划分为有限
- 【c++】leetcode102 二叉树的层序遍历
聿默
#c++刷题专栏c++算法数据结构
1.题目给你二叉树的根节点root,返回其节点值的层序遍历。(即逐层地,从左到右访问所有节点)。2.解答/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),left(nullptr),right(nullptr){}*TreeNode(i
- 数据结构实验3
不在了情绪
数据结构霍夫曼树深度优先算法
问题A:二叉链表存储的二叉树题目描述树形结构是一类重要的非线性数据结构,其中以树和二叉树最为常用。对于每一个结点至多只有两棵子树的一类树,称其为二叉树。二叉树的链式存储结构是一类重要的数据结构.在本题中,将会给出一个按照先序遍历得出的字符串,空格代表空的子节点,大写字母代表节点内容。请通过这个字符串建立二叉树,并按照题目描述中的一种先序遍历和两种中序遍历的算法分别输出每一个非空节点。输入输入只有一
- 牛客刷题 -- 二叉树遍历
田野追逐星光
数据结构
题目示例这道题的大致意思是:用户自己输入字符串,我们根据输入的字符串按照遍历方式(前/中/后序遍历)创建一棵二叉树,和根据二叉树创建数组相反,是不是感觉挺有意思?思路分析1.要根据用户输入的字符串创建数组,我得给用户一个输入的渠道吧2.根据要求创建二叉树,要创建二叉树,要有结点空间吧,所以需要BuyNode方法去创建结点3.假设利用先序遍历来构建二叉树,我该如何构建?特别注意:不要盲目的调用不返回
- 二叉树进阶OJ题
一码归—码
OJ题的讲解算法数据结构c++
题目一:二叉树创建字符串题目二:二叉树的层序遍历1题目三:二叉树的层序遍历2题目四:二叉树的最近公共祖先题目五:二叉搜索树转换成链表题目六:用前序和中序二叉树题目七:用中序和后续创建二叉树题目一注意分类讨论题目二用对列存节点题目三倒序题目四方法一:先判断PQ互相是否为祖先,从根节点判断(如PQ分别在左右子树,该节点即为最近公共祖先)方法二:使用栈存储两个路径,找公共节点题目五:利用二叉搜索树的中序
- 二叉排序树
迷路的安然和无恙
二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树(1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点(2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值(3)左、右子树也分别为二叉排序树(4)没有键值相等的节点。平均查找长度分为成功和失败两种查找长度查找成功:成功平均查找长度=(每层结点的个数×当前深度)之和/总结点数。失败查找失败平均查找长度=(失败结点的个数×失败结点的父结
- 中序线索二叉树找前驱和后继结点
懵懂的小黄
数据结构数据结构算法二叉树
中序二叉树//找到以p为根的子树中,第一个被中序遍历的结点ThreadNode*FirstNode(ThreadNode*p){while(p->ltag==0){//循环找到最左下结点p=p->lchild;}returnp;}//找到以p为根的子树中,最后一个被中序遍历的结点ThreadNode*LastNode(ThreadNode*p){while(p->rtag==0){p=p->rch
- 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
- java二叉树遍历
在Java中,二叉树遍历通常有三种方式:先序遍历(PreorderTraversal):首先访问根节点,然后递归遍历左子树,最后递归遍历右子树。中序遍历(InorderTraversal):首先递归遍历左子树,然后访问根节点,最后递归遍历右子树。后序遍历(PostorderTraversal):首先递归遍历左子树,然后递归遍历右子树,最后访问根节点。例如,对于以下二叉树:1/\23/\/4567先
- 二叉树:LC222,完全二叉树的节点个数
小易学编程
算法数据结构
/***Definitionforabinarytreenode.*publicclassTreeNode{*intval;*TreeNodeleft;*TreeNoderight;*TreeNode(){}*TreeNode(intval){this.val=val;}*TreeNode(intval,TreeNodeleft,TreeNoderight){*this.val=val;*this
- 【华为OD机试】真题E卷-生成哈夫曼树(Java)
西攻城狮北
java华为od机试真题生成哈夫曼树2024c卷
【华为OD机试真题】2024年C卷题库汇总目录(java)一、题目【华为OD机试真题】2024年C卷(java)-生成哈夫曼树题目描述:给定长度为n的无序的数字数组,每个数字代表二叉树的叶子节点的权值,数字数组的值均大于等于1。请完成一个函数,根据输入的数字数组,生成哈夫曼树,并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一,增加以下限制:二叉树节点中,左节点权值小于等于右节点权
- 淘宝商城四面(附架构面试专题)及B2C商城架构项目实战分享!
风平浪静如码
一面主要问题如下(主要注重基础,问得很深很广,压力面试):首先自我介绍数据结构算法的基本问题,如排序算法,二叉树遍历,后序遍历非递归,图的最短路径问题对一个数组进行绝对值排序的算法java中hashmap的底层实现java中垃圾回收机制GC原理等介绍自己的项目,数据库中用到的数据结构数据模型,死锁的概念(问的应该是数据库的死锁),如何避免死锁?乐观锁和悲观锁?一致性hash算法项目中业务对象的关联
- 104. 二叉树的最大深度
间歇性发呆
给定一个二叉树,找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],3/\920/\157返回它的最大深度3。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree著作权归领扣
- 树(Tree)
哪里不会点哪里.
数据结构数据结构
目录一、二叉树二、红黑树的特性一、二叉树前序遍历:根节点--->左子树--->右子树,ABDECFG中序遍历:左子树--->根节点--->右子树,DBEAFCG后序遍历:左子树--->右子树--->根节点,DEBFGCA层次遍历:只需按层次遍历即可,ABCDEFG二、红黑树的特性近似的平衡二叉查找树要么红要么黑叶子节点(null)是黑的根节点是黑的节点会变色红色节点的子节点一定是黑的,不能有两个连
- MySQL 核心知识点梳理(4)
小刘|
mysqljava数据库
目录为什么InnoDB使用B+树作为底层B+树的叶子节点是单向链表还是双向链表?如果从大值向小值检索,如何操作?一个B+树可以存储多少数据呢?索引为什么用B+树不用普通二叉树呢?为什么索引不用B树用B+树为什么用B+树不用跳表呢B+树的范围查找是怎么做的B+树索引和hash索引的的区别聚簇索引和非聚簇索引的区别什么是回表MRR联合索引覆盖索引什么是最左前缀原则MySQL中有哪几种锁说说行锁加sel
- 深入理解Mysql索引底层数据结构与算法
桑翔
一.索引的本质索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构二.索引数据结构1.二叉树2.红黑树3.Hash表4.B-Tree1.叶节点具有相同的深度,叶节点的指针为空2.所有索引元素不重复3.节点中的数据索引从左到右递增排序B-Tree5.B+Tree1.非叶子节点不存储data,可以放更多的索引2.叶子节点包含所有索引字段3.叶子节点用指针连接,提高区间访问的性能(体现在做范围查询的时候)
- C++二叉搜索树
WangJiaLeLeLeLe
c++开发语言c语言二叉搜索树
目录一、基本介绍二、二叉搜索树增删查的代码实现(_key-_value型的二叉搜索树)一、基本介绍二叉搜索树是一棵空树,或者是具有以下性质的二叉树:1、若左子树不为空,则左子树上所有节点的值都小于等于根节点的值2、若右子树不为空,则右子树上所有节点的值都大于等于根节点的值3、他的左右子树也分别为二叉搜索树——和堆还不一样,它不区分左右子树,要么都小,要么都大,或者相等二叉搜索树的结构决定了查找一个
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_