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冷月手撕408之(1)-

“ 408必须会的知识点,来看看你掌握了多少。” 在408中,其中和组成原理各占45分,操作系统占35分,计算机网络占25分。其中占的分最多,也是最难的一科。 可以算是计算机专业最核心的一科,它具有很强的抽象性和逻辑性。很多人刚刚开始学的时候都很难受。但是它从知识点来说,其实并不是很难。难的是融会贯通。 其实,在408中考的更多的还是概念题,算法题更多的只是线性表中的基本操作,以及查找排序中的知识。而树、图更多的只是在选择题中考察概念的理解。 今天冷月开始了的知识点整理,的主要架如下图(pdf版或xmind源文件请私聊我:)。?冷月点睛绪在绪中,理解算法的评价标准。时间复杂度和空间复杂度。 重点掌握顺序栈的队列只能在一端进行插入和另一端删除的线性表。重点掌握静态队列的树树重点掌握二叉树的性质,和二叉树的顺序存储和链式存储。以及线索二叉树。树的三种遍历也是经常考。

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算法第十四章 的扩张

一、概要  我们在教科书上所学的所有都是最常规、最精简的,即便如此,基本上所有能遇上的问题都能用这些来解决。 但是有一些特殊的问题,需要对现有的进行些许改造才能应付,这种改造是很细微的,且改造所添加的信息必须能被该上的常规操作所更新和维护。 然后介绍了如何扩张现有的一个通用方法。本章不想花太多时间和言语来描述,思想很简单,告诉我们怎么样根实际问题,扩张现有,而不是自己去实现一种新的。 二、扩张的两种  简单总下通过红黑树扩张的两种:动态顺序统计树和区间树。  动态顺序统计树在原红黑树的基础上增加一个域 x.size,其等于 x 左右孩子的节点。 关于如何扩张的方法:  书上介绍了四个扩张的步骤:1)选择一种基础2)确定基础中需要维护的附加信息。3)检验基础上的基本修改操作能否维护附加信息。4)设计一些新操作

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    笔记:第一章(

    项是不可分割的最小单位。项也是的最小单位,但在讨问题时,我们习惯于将元素当作中建立模型的着眼点。 则是指各个组成部分相互搭配和排列的方式,那么相互之间存在一种或多种特定的元素的集合。 两大:逻辑和物理逻辑(为了解决某个问题,面向问题)和物理(面向计算机)逻辑:指对象中对象中元素之间的相互关系,主要分为以下四种。 集合:集合中的元素除了同属一个集合外,它们之间没有其它关系。线性:线性中的元素之间是一对一的关系。树形:树形中的元素之间是一对多的层次关系。 图形:图形中的元素是多对多的关系。?物理(存储):是指的逻辑在计算机中的存储形式。

    14440

    Mysql 5.7.x 、表

    参考文献linux下mysqldump、表mysqldump库总出整个库mysqldump -uroot -prootpwd -h127.0.0.1 -P3306 : 指定入存储的文件 出来的可以使用vim查看一下: 只出表:mysqldump -uroot -prootpwd -h127.0.0.1 -P3306 --add-locks -q -d :只出表,不含 入单个库之前,首先需要创建库,不然会报错。 ,则选择这个库,进行入。 .sql)mysql>source d:dbname.sql刷新权限如果是入所有库的之后,需要flush一下库。

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    校园

    题目6:校园游咨询 实验类型(验证设计创新):设计 学时:16 课程设计内容: 设计一个校园游程序,为来访的客人提供各种信息查询服务。 课程设计要求: 熟练掌握最短路径的求解方法;能够运用最短路径的求解方法实现校园游咨询;理解复杂对象在计算机中的存储形式。 重点难点: 【本课程设计重点】校园平面图的存储和最短路径的求解方法。

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    之图(续)

    NO.2关节点算法 遇事不决先暴力,按照暴力来解决:首先,通过BFS或DFS搜索统计出图G所含连通域 的目;然后逐一枚举每个顶点v,暂时将其从图G中删去,并再次通过搜索统计出图G{v}所含 连通域的目 若节点C的移除致其某一棵(比如以D为根的)真子树与其真祖先(比如A)之间无法连通,则C必为关节点。反之,若C的所有真子树都能(如以E为根的子 树那样)与C的某一真祖先连通,则C就不可能是关节点。

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    冷月手撕408之(2)-

    不是考纲的重点,但是一定要会求时间复杂度,这是必考的一个点。初试不考复试也会考,所以必须要会求。其他的概念有一个了解。 主要的重点冷月做出了标识,主要架如下图(pdf版或xmind源文件请私聊我:)。? 冷月点睛定义:在计算机中之间的存储关系逻辑有线性(线性表、栈、队列),非线性(树、图)存储顺序存储:逻辑上连续,物理上也连续链式存储:逻辑上连续,物理不一定也连续索引存储 :建立一张索引表,搜索时先查表散列存储:哈希存储算法定义:在之上的处理某件事情的有限步骤评价标准时间复杂度:时间的增长与规模之间的关系,用大O表示法空间复杂度:O(1)指算法所需要的辅助空间为常量如果这篇文章有帮助到您

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    出表(字典)

    -- 字典SELECT (case when a.colorder=1 then d.name else end)表名, a.colorder 字段序号, a.name 字段名, (case when = a.id) AND (name = a.name))))))) AND (xtype = PK))>0 then √ else end) 主键, b.name 类型, a.length 占用字节, COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,PRECISION) as 长度, isnull(COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,Scale),0) as 小, (case

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    出表(字典)

    -- 字典 SELECT (case when a.colorder=1 then d.name else end)表名, a.colorder 字段序号, a.name 字段名, (case = a.id) AND (name = a.name))))))) AND (xtype = PK))>0 then √ else end) 主键, b.name 类型, a.length 占用字节, COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,PRECISION) as 长度, isnull(COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,Scale),0) as 小, (case

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    mysql库表

    blog.csdn.netxuzhinaarticledetails52353261 mysqldump -d -h localhost -u root -pmypassword databasename > dumpfile.sql参说明 :-d:不要出任何库表内容,只是建表语句-h:指定库的地址-u:用户名-p:密码

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    oracle出表

    1.执行该语句,是所有的库表SELECT t1.Table_Name || chr(13) || t3.comments AS 表名称及说明, --t3.comments AS 表说明, t1. Column_Name AS 字段名称, t1.DATA_TYPE || ( || t1.DATA_LENGTH || ) AS 类型, t1.NullAble AS 是否为空, t2.Comments TABLE AND t4.Temporary = Y AND t4.Object_Name = t1.Table_Name) ORDER BY t1.Table_Name, t1.Column_ID;2.出表即可执行如下

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    出表(字典)

    -- 字典SELECT (case when a.colorder=1 then d.name else end)表名, a.colorder 字段序号, a.name 字段名, (case when = a.id) AND (name = a.name))))))) AND (xtype = PK))>0 then √ else end) 主键, b.name 类型, a.length 占用字节, COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,PRECISION) as 长度, isnull(COLUMNPROPERTY(a.id,a.name,Scale),0) as 小, (case

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    与算法—绪

    与算法-绪?1前言重要性与算法是程序员内功体现的重要标准之一,而的也应用在各个方面,更有程序=+算法这个被人认证的等式存在。 2概念是计算机存储、组织的方式。是指相互之间存在一种或多种特定关系的元素的集合。通常情况下,精心选择的可以带来更高的运行或者存储效率。 个人理解简言之,是一系列的存储按照一定执行规则、配合一定执行算法所形成的高效的存储。在我们所熟知的关系库、非关系库、搜索引擎存储、消息队列等都是比较牛的大型良好的运用。 类型:其值可以再分为若干成分的类型。比如造的各种等。抽象类型(ADT):抽象类型(ADT)是一个实现包括储存元素的存储以及实现基本操作的算法。 当然,你的时间算法的空间花销最大不能超过jvm设置的最大值,一般为2G.(2147483645)如果开二维组多种多维不要开的太大,可能会致heap OutOfMemoryError。

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    - 算法和

    1.1 (Data Structure):带有特性的元素的集合。 简单而言:「」 指的是 的组织,用来组织、存储。 展开来讲:研究的是的逻辑的物理以及它们之间的相互关系,并对这种定义相适应的运算,设计出相应的算法,并确保经过这些运算以后所得到的新仍保持原来的类型。 而学习,就是为了帮助我们了解和掌握计算机中的是以何种方式进行组织、存储的。----对于,我们可以按照的 「逻辑」 和 「物理」 来进行分类。 集合 集合元素同属于一个集合,除此之外无其他关系。集合中的元素是无序的,并且每个元素都是唯一的,集合中没有相同的元素。集合很像学意义上的「集合」。image2. 当然,运行时间越少,占用空间越小的算法肯定是越好的,但总是会有各种各样的因素致了运行时间和占用空间不可兼顾。

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    mysql mysqldump 只出表

    复制代码代码如下:mysqldump --opt -d 库名 -u root -p > xxx.sql备份库复制代码代码如下:#mysqldump 库名 >库备份名 #mysqldump  -A -u用户名 -p密码 库名>库备份名 #mysqldump -d -A --add-drop-table -uroot -p >xxx.sql1.复制代码代码如下:mysqldump  --opt -d 库名 -u root -p > xxx.sql2.复制代码代码如下:mysqldump -t 库名 -uroot -p > xxx.sql3.和表复制代码代码如下 :mysqldump 库名 -uroot -p > xxx.sql4.出特定表的复制代码代码如下:mysqldump -uroot -p -B 库名 --table 表名 > xxx.sql :   由于mysqldump出的是完整的SQL语句,所以用mysql客户程序很容易就能把入了:复制代码代码如下:#mysql 库名

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    【五分钟】001-

    学习要求概念和术语的基本概念:元素、的逻辑、物理、算法等。基本概念和术语【1】 (Data) 是信息的载体,能够被计算机识别、存储和加工处理。 异步包括以下三个方面的内容:一般包括以下三个方面的内容:的逻辑的存储的运算。​ 无哪种存储,都是由多个元素组成的,这些元素之间的逻辑关系可以有统一的术语表示。A - B - C一个中,最先开始的第一个点,称为开始点。 (2)非线性非线性中每个点都可能有多个直接前趋和直接后继。注意,的逻辑有两大类,线性、非线性;而的逻辑有四种:​ 1.集合元素之间都没有逻辑关系。​ 2.线性元素之间存在着“一对一”的线性关系的。1:1.​ 3.树形元素之间定义了层次关系。1:N。​ 4.图状(网格):元素之间定义了网状关系。M:N。

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    navicat如何出mysql

    我们在创建库时会对字段进行设置,比如类型、长度等,如果字段多的话一个个设置非常麻烦,可以从其他地方已有的表,怎么操作呢? 我们拿navicat出mysql为例:1、点击“工具”–>传输。? 2、在弹出的窗口里左边可以选择需要出的表,右边选择连接或文件(我要出sql文件,所以我选的是文件)选择出的位置。 ? 3、如果只是想出表而不需要表的,那么点击“高级”–>把“插入记录”前的勾去掉。如果需要,那么默认打勾就可以, ? 4、点击开始,直到进度条走到100%(左上角可以看到)点击关闭即可。 这样就把mysql完整地出了。有需要的朋友可以试试。

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    如何将入Solr

    https:dzone.comarticleshow-to-import-structured-data-into-solr 译者微博:@从流域到海域 译者博客:blog.csdn.netsolo95 如何将入 Solr 这篇文章总了我们在搜索中提取方面的经验。 Solr入处理器 - DIH 首先我要说明的是,我是入处理器(Data Import Handler)的忠实粉丝。 现在是讨线程和并发处理的时候了。在此之前,请记下合并连接算法不容易并行化,因此“散列连接”(在缓存中查找)更适合多线程处理。 多线程 DIH中没有线程。 其中一种可能的解决方法是使用XML DOM作为,但不能在转换步骤之间按原样进行转换,并且需要将其转换为字符串,把一系列连接起来并再次分片,就像我们在这里一样。

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    干货 | 之图基础

    前言一个好的程序=算法+ 是程序的核心之一,可惜本公众内关于的文章略显不足,于是何小编打算与向柯玮小编一起把这部分补齐,来满足各位观众大老爷。 本质使用二维列A表示由n个顶点成的图,其中每个单元,各自负责描述一对顶点之间可能存在的邻接关系,故此得名。若图为无权图,则A联通的情况下赋值为1。 总边 for (i = 0; i < G.vexnum; i++) 输入各顶点,造表头点表 { cin >> G.vertices.data; 输入顶点值 G.vertices.firstarc = NULL; 初始化每个表头点的指针域为NULL } for (k = 0; k < G.arcnum; k++) 输入各边,造邻接表 { cin >> v1 >> v2 >> w; 输入一条边依附的两个顶点 (粗边框白色,为当前顶点;细边框白色、双边框白色和黑色,分别为处于UNDISCOVERED、DISCOVERED和VISITED状态的顶点,左上角的字为被发现时的序号,右上角的字为访问完成时的

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    与算法——图基础与图存储

    1 前言由于后续更新「面试专场」的好几篇文章都涉及到 图 这种,因此打算先普及一下 图 的相关理支持,如果后面的相关内容有些点不太容易理解,可以查阅此篇文章。 2 图图是中重要内容。相比于线性表与树,图的更为复杂。在线性表的存储中,直接按照前驱后继的线性组织形式排列。在树的中,节点以层的方式排列,节点与节点之间是一种层次关系。 但是,在图的之间可以有任意关系,这就使得图的相对复杂。 图5.3图5.3所示无向图的存储组:6 邻接表当使用组存储时,主要有以下三个问题:(1)对于一个图,若图中的顶点目过大,则无法使用邻接矩阵进行存储。因为在分配组内存时可能会致内存分配失败。 邻接多重表仿照了十字链表的思想,对邻接链表的边表点进行了改进。  重新定义的边如下图: img其中,ivex和jvex是指某条边依附的两个顶点在顶点表中的下标。

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