举个例子，要测试的 ip+port: 192.168.0.100:8080 使用 telnet 命令 telnet 192.168.0.100 8080 连通成功： Trying 192.168.0.100...连通失败： rying 192.168.0.100... telnet: Unable to connect to remote host: Connection refused 使用 nc 命令 nc...-w3: 允许超时3秒~ 连通成功： Connection to 192.168.0.100 8080 port [tcp/http] succeeded!...-p 8080 连通成功： Starting Nmap 7.80 ( https://nmap.org ) at 2021-01-21 21:30 CST Nmap scan report for...STATE SERVICE 8080/tcp open http Nmap done: 1 IP address (1 host up) scanned in 0.04 seconds 连通失败
基于连通性状态压缩的动态规划问题 基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题．在状态压缩的基础上，有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况，我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题...而最后所有的黑色格子形成一个连通块．如果状态中只单纯地记录前一行或前几行的格子选还是不选，是无法准确描述这个状态的，因此压缩的状态中我们需要增加一维，记录若干个格子之间的连通情况．我们把这一类必须要在状态中记录若干个元素之间的连通信息的问题称为基于连通性状态压缩的动态规划问题...连通是图论中一个非常重要的概念，在一个无向图中，如果两个顶点之间存在一条路径，则称这两个点连通．而基于连通性状态压缩的动态规划问题与图论模型有着密切的关联，比如后文涉及到的哈密尔顿回路、生成树等等．通常这类问题的本身与连通性有关或者隐藏着连通信息...逐行递推的时候我们提到了状态的优化，同样地，我们也可以把格子的连通性记录在插头上，新的状态为，上图3个状态依次为 ? , ? , ? ....值得一提的是S的状态表示，如果用普通的最小表示法，需要用10进制存储状态．由剪枝2可知如果一个插头属于一个单独的连通块，那么它一定被火柴点燃．如果使用广义的括号表示法，可以将无插头状态和单独的连通块插头都有
,rem[i]); } printf("\n"); } return 0; } POJ 1523 SPF 题意： 找出割点，且将割点拿掉后，存在几个连通分量
using namespace std; const int maxn=1000+10; int n,m; int bcc_cnt; int dfs_clock;//bcc_cnt计数一共有多少个点-双连通分量...int pre[maxn]; bool iscut[maxn]; int bccno[maxn];//bccno[i]=x表示第i个顶点属于x号点双连通分量 vector G[maxn],bcc...[maxn]; //bcc[i]中包含了i号点-双连通分量的所有节点 struct Edge { int u,v; Edge(int u,int v):u(u),v(v){} };...G[u].push_back(v); G[v].push_back(u); } find_bcc(n); printf("点-双连通分量一共...%d个\n",bcc_cnt); for(int i=1;i<=bcc_cnt;i++) { printf("第%d个点-双连通分量包含以下点:\
也借由这个契机，把一直想做但没做的网站状态监控一并解决了，摆脱掉"网站挂了全靠用户通知"的局面。...审核通过后记下签名ID 新建模板 点击正文模板管理创建一个新的模板，同样的，审核通过后记下模板ID 这里提供一个示例 模板名称： 服务器故障通知 短信内容： 服务器故障通知 监控名称: {1} 故障状态...如下为示例： 服务器故障通知 监控名称: 主站 故障状态: 0 故障时间: 2023-11-23 17:23:19 故障信息: 访问超时 注意，\n在短信内容中会被当成文本输出 获取应用ID 编写webhook...找到webhook 填入刚才部署的webhook的url 注意不用点右下角的测试，右下角的测试发送的内容不完整，是无法收到信息的 完成设置 保存通知设置和监控项设置 设置完成后即可看到当前网站的监控状态
[有向图强连通分量] 在有向图G中，如果两个 顶点间至少存在一条路径，称两个顶点强连通(strongly connected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。...非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(strongly connected components)。 下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,3,4两两可达。...搜索到节点u=6时，DFN[6]=LOW[6]，找到了一个强连通分量。退栈到u=v为止，{6}为一个强连通分量。...经过该算法，求出了图中全部的三个强连通分量{1,3,4,2},{5},{6}。...此外，该Tarjan算法与求无向图的双连通分量(割点、桥)的Tarjan算法也有着很深的联系。学习该Tarjan算法，也有助于深入理解求双连通分量的Tarjan算法，两者可以类比、组合理解。
求割点（无向边）： 所谓的割点，就是删除某个点，图便不连通了。
四连通域与八连通域 1.四连通区域或四邻域，是指对应像素位置的上、下、左、右 共4个紧邻的位置。...如上图，在四连通意义上，值为1的点可分为2个连通域，在八连通域的意义上，只有1个连通域。...下面分享一个我今天刚琢磨出来的四连通域算法（八连通域算法只要在判断条件上稍作修改即可）： 首先在第一行按列扫描，新遇到1则标记为一个新的连通域，连通域的label从0开始计数，后续紧邻的1显然都计入该连通域...然后对之后的每一行： 按列扫描，新遇到1则查询它上一行的对应点是否属于某个连通域X，是则添加进连通域X，不是则创建新的新的连通域Y并加入Y。...上图黄色方块的四连通域有哪些呢？
三、强连通算法 1 名词解释 1.两个节点强连通：在有向图G中，若两个节点u和v间有一条从u到v的有向路径，同时还有一条从v到u的有向路径，则称两个节点强连通。...2.强连通图：若有向图G的每两个节点都强连通，则称图G是一个强连通图。 3.强连通分量(Strongly Connected Components，简称SCC)：有向图的极大强连通子图。...四、连通算法 顾名思义，连通算法是在全量图中寻找连通的子图，其中同一子图中的所有节点构成一个连通的组件。...下面用连通算法寻找大图中的子连通图。...3 加权连通图算法 在官网中给出了加权连通图算法，可以通边和边的权重对连通图进行一个更细的划分。
开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比 ping 更直接了当，通常检查网络情况都是运行命令ping www.baidu.com ，查看输出信息即可。...丢失 = 0 (0% 丢失)， 往返行程的估计时间(以毫秒为单位): 最短 = 4ms，最长 = 9ms，平均 = 7ms 简单方法 python执行批处理用多种方法，考虑到我们仅仅用于验证网络连通性...网络连通 exit_code == 0，否则返回非0值。 高级方法 获取访问域名的IP地址。正则表达式提取 [61.135.169.125] 数据。 获取网络实际连通的情况。...小结 相比其他方法判断网络连通性，命令行执行 ping 的方案实现简单、快捷、有效。
仅测试连通性 $connected = @fsockopen("blog.phpgao.com", 80); if ($connected){ $is_conn = true; @fclose
来源 基础题-模拟类问题 分析 这道题是初级迷宫问题，只要求连通性，不需要求最短路径，还是比较简单的，解题方法是穷举法：穷尽每一条路，直到终点为止。
经过抽象后是：两个矩阵，一个只是包含0 1,另一个是每个位置具体的像素值，可以通过查找第一个矩阵来确定连通域的点，根据第二个矩阵得出最大的值。...10 0 0 0 0 8 0 9 0 0 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 0 0 0 12 0 0 13 0 0 0 0 0 运行结果分两部分，第一部分是找到的每个连通域中点的最大值...，第二部分是在第一个矩阵的基础上对连通域进行标号区分之后的矩阵 程序使用递归来查找一个九宫格的中心对周围八个点的关系，几行代码即可实现，可见递归的精妙，缺点是递归有最大层数，如果超过了会导致堆栈溢出，所以不能应用于太大的矩阵
描述 给定一个无向图和其中的所有边，判断这个图是否所有顶点都是连通的。 输入描述： 每组数据的第一行是两个整数 n 和 m（0<=n<=1000）。n 表示图的顶点数目，m 表示图中边的数目。...输出描述： 对于每组输入数据，如果所有顶点都是连通的，输出"YES"，否则输出"NO"。...3 2 1 2 2 3 0 0 输出： NO YES 并查集 Initial() //初始化 Union() //合并，路径压缩 Find() //查询 ，找爹 用途:判断连通图...、求连通分量 #include using namespace std; int n,m; int father[1010]; int height[1010]; void Initial...int compenent =0; for(int i=1;i<=n;i++){ if(Find(i) == i)compenent++;//连通分量个数
#!/usr/bin/env python3 #author:zhouxia #date:2016-08-05 import socket def chec...
现在要进行 m 个操作，操作共有三种： “C a b”，在点 a 和点 b 之间连成一条边，a 和 b 可能相等； “Q1 a b”，询问点 a 和点 b 是否在同一连通块中，a 和 b 可能相等； “...Q2 a”，询问点 a 所在连通块中点的数量。...输出格式 对于每个询问指令“Q1 a b”，如果a 和 b 在同一连通块中，则输出“Yes”，否则输入“No”。对于每个询问指令“Q2 a”，输出一个整数表示点 a 所在连通块中点的数量。
一、定义： 在无向图中，如果从顶点vi到顶点vj有路径，则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通，则称该图为连通图，否则，将其中的较大连通子图称为连通分量。...在有向图中，如果对于每一对顶点vi和vj，从vi到vj和从vj到vi都有路径，则称该图为强连通图；否则，将其中的极大连通子图称为强连通分量。...上面有向图的连通分量个数为2 二、分析： 我们给图的每个结点设置一个访问标志，用visited[]数组来表示，0代表未访问，1代表已经访问 然后我们求从每个节点开始的深度优先遍历序列，每访问到一个结点，...（返回值为连通分量的个数） int DepthFirstSearch(AdjMGraph G, void Visit(DataType item)) //非连通图G的访问操作为Visit()的深度优先遍历...（返回值为连通分量的个数） int DepthFirstSearch(AdjMGraph G, void Visit(DataType item)) //非连通图G的访问操作为Visit()的深度优先遍历
之前写过连通域的分割算法，这次就用该算法来分割字符。 假设有如下图片， ?...首先基于连通域进行分割： import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as pltclass ImgSplit(): def...): h,w = img.shape # 4-connected domain domain =dict() label = -1 # 用于标记连通域...for j in range(w): if img[0,j]==1: if flag: #上一个元素是0则新建连通域...for key in domain: if (i-1,j) in domain[key]:#上一行对应元素是否属于某个连通域
Artwork (Gym - 102346A) 题目链接 算法 DFS，连通块 时间复杂度：O(k*n + k * k) 1.这道题就是让你判断从(0,0)到(m,n)，避开中途所有的传感器(传感器的检测范围为半径为...查阅了一些解题博客后了解到该题可以用DFS,连通块的思想来实现，当然还有是用并查集实现，不过并没有看并查集是怎么实现它的，这里先只介绍如何用DFS来实现它。...，判断连通块是否满足上面四个条件。...至于如何判断，就是判断连通块中的每个圆是否触及边界，具体用下列式子来判断。...就是如果两个圆有接触，就在这两个圆之间建立一条连接，我们可以把这个圆抽象成一个节点，这就变成了在两个节点之间建立一条无向边，这个连通块就成了一个图。遍历这个图即可知道这个连通块包含哪些圆。
if(os.system('ping -c 1 -w 1180.23.212.1')==0): print 'OK' else: print 'Connection failed' 判断主机是否连通
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