本文介绍的MATCH语法是基于orientdb3.0.x版本,所有的SQL在orientdb3.0.4社区版本自带的数据库demodb下试验,数据模型请参考demodb。本文力求对MATCH做个系统性的讲解,所以文章的第2章节专门对MATCH的语法作了详细的解释。
相信只要入门学习过一点开发的同学都知道,不管任何编程语言,一个变量都会保存在内存中。其实,我们这些开发者就是在来回不停地操纵内存,相应地,我们如果一直增加新的变量,内存就会一直增加,如果没有一个好的机制,那么内存就会无限制地增加最终撑满所有的内存。这就造成了内存泄露。但在日常开发中,除非一次加载一个很大的文件,我们几乎见不到内存超限的错误,这就是垃圾回收机制的作用。
最近的一些文章都可能会很碎,写到哪里是哪里,过一阵子会具体的整理一遍,这里其它的类型题先往后排一排,因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力,也就是dp分析能力了,所以就主要目标定在这里,最近的题目会很散,很多,基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练,准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊,当然,脑子快的例外,可以直接跳过之前的一切直接来看即可,只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题,其实,dp就是规律总结,我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作,可能是一维数组,也可能是二维数组,总体来看二维数组的较多,但是如果能降为的话建议降为,因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了,那么在这里祝大家能无序的各种看明白,争取能帮助到大家。
后续代码用 java 实现,但涉及到的数据结构、算法是通用的,希望大家不要被开发语言所禁锢
2016.04.16晚中山大学大学城校区(东校区)参加了多益网络的C++游戏后台开发的笔试。有几道笔试题还是值得斟酌和记录的,特记录如下。比较可惜,因为回老家了,未能参加多益网络的面试。
技术干货 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 2、使用 Vue2 和 Yii2 进行前后端分离开发 3、 SSM (十一) 基于 dubbo 的分布式架构 4、五大理由从 Python 转到 Go 语言 5、软件的复杂性: 命名的艺术 技术分享 1、SpringMVC 执行流程及源码解析 在SpringMVC中主要是围绕着DispatcherServlet来设计,可以把它当做指挥中心。这里先说明一下SpringMVC文档给出的执行流程,然后是我们稍微具体的执行流程,最后是流程大致的源码跟踪。 2、使
深度优先和广度优先算法在爬取一个整站上经常用到,本课程主要讲解这两个算法的原理以及使用过程。 一、网站的树结构 1.1、一个网站的url结构图 以知乎为例,知乎目前有发现、话题、Live、书店、圆桌、专栏主要的6个tab页。每个网站的url都是有一定的层次,如下图:发现explore、话题topic、Live lives、书店pub、圆桌roundtable、专栏zhuanlan都是在主域名zhihu的下一级,而具体的Live在zhuhu.com/lives/770340328338104320,内容又在话
数学中有一个重要概念,就是抽象。由数学开始发展的计算机科学,自然也离不开抽象。计算机语言、编程范式都为抽象提供了工具,函数、回调、泛型、算子、类……
邻接表的存储结构遍历请看https://www.omegaxyz.com/2017/05/16/graphofds/
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这两天咨询了下各位读者的意见,建议是在每一次分享时可以分享一些对应的练习题,之前也这样做过,慢慢地就消失了。所以之后会尽量给大家找一些对应的练习题,如果大家有好的练习题也可以告诉我一下。 今天要学习的内容是关于栈和队列的简单介绍,之后分别用递归函数、栈、队列对自己的目录文件进行深度遍历与广度遍历。 栈的介绍1 栈是一种特殊的线性表。其特殊性在于限定插入和删除数据元素的操作只能在线性表的一端进行,如同封底的容器一般,特点是先进后出。 # 模拟栈结构,先进后出 stac
图的周游:是一种按某种方式系统地访问图中的所有节点的过程,它使每个节点都被访问且只访问一次。图的周游也称图的遍历。
我们知道普通的线性数据结构如链表,数组等,遍历方式单一,都是从头到尾遍历就行,但树这种数据结构却不一样,我们从一个节点出发,下一个节点却有可能遇到多个分支路径,所以为了遍历树的全部节点,我们需要借助一个临时容器,通常是栈这种数据结构,来存储当遇到多个分叉路径时的,存暂时没走的其他路径,等走过的路径遍历完之后,再继续返回到原来没走的路径进行遍历,这一点不论在递归中的遍历还是迭代中的遍历中其实都是一样的,只不过递归方法的栈是隐式的,而我们自己迭代遍历的栈需要显式的声明。
那么我们需要找到这棵二叉搜索树中第k大的节点值,那么其实就是需要我们能够以从大到小的顺序去遍历整棵树。即:采用先深度遍历树的右子节点,再深度遍历树的根节点,最后深度遍历树的左子节点。代码结构如下所示:
这次打算写几篇关于脚本方面的博客,主要是记录一下 Gradle 脚本和批处理脚本的一些写法,方便后续查阅。 前言 平常开发过程中,一些较为重复的手工性工作,如果能让脚本来帮忙处理,自然是最好的,刚好之前有些工作有点过于重复且都是手工性去完成,所以就想着能否写个脚本来处理。 因为我还是用的 windows 开发,所以最开始想到的就是批处理脚本,但写完后发现,重复性工作是可以交给脚本去处理了,但每次要执行这个脚本文件还得打开脚本所在的文件夹找到脚本点击去执行。 emmm,因为我是开发 Android 的,电脑开
为了充分利用云测试平台维护的设备,提升空闲设备使用率,开展自动化测试替代部分回归测试、重复性测试和多设备兼容测试,同时满足如下几种类型的自动化测试需求:
给定一组 n 人(编号为 1, 2, ..., n), 我们想把每个人分进任意大小的两组。每个人都可能不喜欢其他人,那么他们不应该属于同一组。
话说作为一名程序员,肯定都少不了在准备面试的时候刷 LeetCode 的算法题吧。虽然面试考察的算法题在工作中用到的非常少,但是确实是能让我们对常用的数据结构有更深刻的理解,以及对思维逻辑有很大的提升。
Python通过os模块可以实现对文件或者目录的遍历,这里想实现这样的效果有三种方法,分别是递归函数遍历目录,栈深度遍历和队列广度遍历。下面就通过这三种方法来演练一下。
这篇文章写着写着,篇幅就变得有点长了,但是这对你很有帮助,因为我在写Java代码过程中进行了两步优化,过程都写下来了。
输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。
给你一个大小为 n x n 的二元矩阵 grid ,其中 1 表示陆地,0 表示水域。
此章节会通过两个 demo 来展示 Stack Reconciler 以及 Fiber Reconciler 的数据结构。
全排列: {[1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]}
[答疑]《实现领域驱动设计》的译者其实没错?(一)>> (4) 原文: If so, is there some practical limit to the number of objects th
从懵懂的少年,到拿起键盘,可以写一个HelloWorld。多数人在这并不会感觉有多难,也不会认为做不出来。因为这样的例子,有老师的指导、有书本的例子、有前人的经验。但随着你的开发时间越来越长,要解决更复杂的问题或者技术创新,因此在网上搜了几天几夜都没有答案,这个时候是否想过放弃,还是一直坚持不断的尝试一点点完成自己心里要的结果。往往这种没有前车之鉴需要自己解决问题的时候,可能真的会折磨到要崩溃,但你要愿意执着、愿意倔强,愿意选择相信相信的力量,就一定能解决。哪怕解决不了,也可以在这条路上摸索出其他更多的收获,为后续前进的道路填充好垫脚石。
LCA问题(least Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u,v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找到一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能的大(尽可能远离树根).
这两个图其实是一样的,只是画法不同罢了。第一张图更有立体感,第二张图更有层次感,并且把A点置为顶点(事实上图的任何一点都可以做为顶点)。
在上一篇文章中,我们学习完了图的相关的存储结构,也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了,那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦,也就是算法的部分。不管是图还是树,遍历都是很重要的部分,今天我们就先来学习最基础的两种图的遍历方式。
有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。
要找一个和的所有组合,可以从每个数开始深度遍历,在包括自己本身下累加求和,不管行不行都回退状态
队列:满足特点 --> 先进先出,类似于我们生活中的买票、安检 【注意】 对于队列而言:python中有为其封装特定的函数,在collections模块中的deque函数就可以获取一个队列对象; 操作步骤: 步骤一:导入collections模块 步骤二:collections.deque() --> 返回队列对象 步骤三:使用队列对象调用其存和取的函数,完成需求 演示队列存取数据的特点:先进先出
当然我们发现当传入的目录下还有子目录时,该方法只能返回子目录名,而无法深度遍历子目录中的所有文件。
图的遍历和树的遍历类似,我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点,且使每一个顶点仅被访问一次,这一过程就叫做图的遍历(Traverse Graph)。 图的遍历方法一般有两种,第一种是深度优先遍历(Depth First Search),也有称为深度优先搜索,简称为DFS。第二种是《广度优先遍历(Breadth First Search)》,也有称为广度优先搜索,简称为BFS。我们在《堆栈与深度优先搜索》中已经较为详细地讲述了深度优先搜索的策略,这里不再赘述。我们也可以把图当作一个迷宫,设定一个起始点
(1)深度优先遍历,从初始访问节点出发,初始访问节点可能有多个邻接点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接点,然后再以这个被访问的邻接点作为初始节点,访问它的第一个邻接点,可以这样理解:每次都在访问完当前节点后首先访问当前节点的第一个邻接点。
栈:满足特点 --> 先进后出,类似于我们生活中的子弹夹 【注意】 对于栈结构而言:python中没有为其封装特定的函数,我们可以使用list(列表)来模拟栈的特点 使用list对象来模拟栈结构存取数据的特点:先进后出
发现大家周末的时候貌似都不在学习状态,周末的文章浏览量和打卡情况照工作日差很多呀,可能是本周日是工作日了,周六得好好放松放松,哈哈,理解理解,但我还不能不更啊,还有同学要看呢。
输入一棵二叉树的根节点,判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1,那么它就是一棵平衡二叉树。
首先需要判断图的边界,然后再上下左右继续深度遍历,并把遍历到的标记为已访问,可以原地修改图做标记
最近社群很多的小伙伴们对算法进行了激烈的讨论与学习,今天老九君就给大家介绍一些编程语言里的基础算法,提高小伙伴们的算法知识及编程里对算法的运用。 我们一起来看看十大基础算法吧~ 算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。 事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使
大家好,我是yma16,本文分享关于 vue3+echarts应用——深度遍历 html 的 dom结构并使用树图进行可视化。
最近刚到一个新公司上班,比较忙,不能每天分享文章,希望大家见谅。我会尽最大努力找时间进行分享。
垃圾回收机制是一种动态存储分配方案。它会自动释放程序不再需要的已分配的内存块。 自动回收内存的过程叫垃圾收集。垃圾回收机制可以让程序员不必过分关心程序内存分配,从而将更多的精力投入到业务逻辑。 在现在的流行各种语言当中,垃圾回收机制是新一代语言所共有的特征。
图中的元素称为“顶点”,如果两个顶点是连通的,连通的线叫作“边”,两点之间的距离叫作“权”,对于无向边(AB顶点相连,则A可以到达B,B也可以到达A),顶点A的边数叫作“度”;有向边,顶点A的边数叫作出度(AB顶点相连,A可以到达B,但B不能到达A)和入度(AB顶点相连,A不能到达B,B能到达A)。 邻接矩阵的存储结构是用两个数组来表示,一个一维数组存储顶点,一个二维数据(矩阵)存储边的关系
二叉树是一种非常重要的数据结构,很多其它数据结构都是基于二叉树的基础演变而来的。对于二叉树,有深度遍历和广度遍历,深度遍历有前序、中序以及后序三种遍历方法,广度遍历即我们平常所说的层次遍历。因为树的定义本身就是递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁,而对于广度遍历来说,需要其他数据结构的支撑,比如堆了。所以,对于一段代码来说,可读性有时候要比代码本身的效率要重要的多。
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。
虽说是使用深度遍历,但是我没想好要怎么判断字符串是否匹配,所以一下代码时题解看到的,巧妙的时,使用两个数组可以表示上下左右的元素,而且不需要额外数组表示是否遍历过,将遍历过的位置用一个特殊字符’#’替换
连通图:在无向图G中,若对任何两个顶点 v、u 都存在从v 到 u 的路径,则称G是连通图。
二叉树的两种遍历是数据结构的经典考察题目, 广度遍历考察队列结构, 深度遍历考察递归 二叉树 深度优先 先序遍历(父, 左子, 右子) 0, 1, 3, 7, 8, 4, 9, 2,
11月30日,OpenAI研究实验室推出了聊天机器人ChatGPT,一跃成为人工智能领域的“当红炸子鸡”。 有账号的人在问它各种天马行空的问题,没账号的人都在求账号注册攻略,连埃隆·马斯克都在推特公开评价它“scary good”。截至当地时间12月5日,ChatGPT已经拥有超过100万用户。 对于网络安全从业者来说,ChatGPT到底能干什么?也许是代码审计、漏洞检测、编写软件或对shellcode进行逆向。 什么是GPT? 根据OpenAI介绍,ChatGPT 由GPT-3.5 系列模型提供支持
在计算机科学中,二叉树(Binary tree)是一个连通的无环图,每个节点最多只有两个分支(即不存在分支度大于2的节点)的树结构。通常分支被称作“左子树”或“右子树”。二叉树的分支具有左右次序,不能随意颠倒。最顶层的节点称为root节点,也就是根节点。每个具有1个或者2个的子节点的节点称为父节点,没有子节点的节点称为叶子节点。拥有同一个父节点的节点称为兄弟节点。
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