对于编程中琳琅满目的算法,本人向来是不善此道也不精于此的,而说起排序算法,也只是会冒泡排序。还记得当初刚做开发工作面试第一家公司时,面试官便让手写冒泡排序(入职之后才知道,这面试官就是一个冒泡排序"病态"爱好者,逢面试必考冒泡排序-__-)。后来看吴军的一些文章,提到提高效率的关键就是少做事情不做无用功,便对这不起眼的排序算法有了兴趣。刚好今天周末有闲,遂研究一二,与各位道友共享。
python3正则表达式的几个高级用法 一、 概述 本文举例说明python3正则表达式的一些高级级法,主要是各类分组,可应用于 1、复杂网页文件中的有用数据 例如,采用爬虫技术取得网页后,对网页内任何数据进行提取分析 2、 各类配置文件 可能是属性文件,读取属性文件中的键值对 可能是数据库各类查询的复杂匹配的参数解析,类似mybatis的动态sql语句解析,hib
intelliJ IDEA自身是没有main()和System.out.println("")方法的,需要自己设置。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说SpringBoot整合Springfox-Swagger2,希望能够帮助大家进步!!!
MD5是哈希散列算法,对于MD5而言,有两个特性是很重要的,第一:明文数据经过散列以后的值是定长的;第二:是任意一段明文数据,经过散列以后,其结果必须永远是不变的。前者的意思是可能存在有两段明文散列以
现在 Java 17 和 Java 11 基本上可以和 Java8 平分 JDK 装机比例。下面是我常用的一些 Strem API 操作。除了分组、转换、排序,如果大家还有更多常用的 API 可以一起留言交流。
SQL语句的逻辑处理顺序,指的是SQL语句按照一定的规则,一整条语句应该如何执行,每一个关键字、子句部分在什么时刻执行。
基础算法篇——归并排序 本次我们介绍基础算法中的快速排序,我们会从下面几个角度来介绍快速排序: 归并排序思想 归并排序代码 归并排序拓展 归并排序思想 我们首先来介绍归并排序思想(分治思想): 确定分界点 我们首先确定整个数组的分界点 以我们的习惯而言还是以arr[l],arr[r],arr[(r+l)/2]为分界点 递归排序 我们首先需要将数组分界点两侧进行分组,这时他们会划分为左侧和右侧 我们再对已经划分的左侧和右侧进行分界点分组,这时就会划分为4个分组 依次类推,直到每个分组数为1时结束分组,然后我们
DES是一种对称加密(Data Encryption Standard)算法,于1977年得到美国政府的正式许可,是一种用56位密钥来加密64位数据的方法。一般密码长度为8个字节,其中56位加密密钥,每个第8位都用作奇偶校验。 DES算法一般有两个关键点,第一个是加密模式,第二个是数据补位,加密模式的主要意义就是,加密算法是按块进行加密的,例如 DES ,是 64Bit 一个块的进行加密,就是每次加密 8 个字节,因此每次输入八个字节的明文输出八个字节密文,如果是 16 个字节,那么分成两个块依次进行加密,
通过java8虽然不能完全实现sql语句相同效果,但是基本可以替代sql语句,也算达到了预期目标。
在开发过程中使用得比较多的算法就是排序算法和查找算法了,今天先盘点一下常见的排序算法中的两个大类交换排序和插入排序。
谨代表Spring Boot团队和所有参与的人员,宣布Spring Boot 2.2.0已发布,现在可以从spring repo,Maven Central和Bintray进行访问。此版本增加了大量新功能和改进。有关完整的升级说明以及新的和值得注意的功能,请参阅发行说明。
Problem Description Eddy是个ACMer,他不仅喜欢做ACM题,而且对于Ranklist中每个人的ac数量也有一定的研究,他在无聊时经常在纸上把Ranklist上每个人的ac
💖✨MySQL一万字深度总结,基础+进阶(二) [2d47ee05b93f41f888888a8a1bba8b31~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 👨🎓作者:Java学术趴 🏦仓库:Github、Gitee ✏️博客:CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号:Java学术趴 🚫特别声明:原创不易,未经授权不得转载或抄袭,如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明:文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科,如有侵权请尽快联系小编。微信搜索公众号Java学术趴联系小编。 ☠
本节已经把常用的元字符全部都罗列完了,Unicode相关的控制\p等没有列出,平常用不太多,把这些融汇贯通基本就可以解决90%的正则问题了。接下来我们来探讨一下正则引擎的原理,有助于我们写出正确、效率高的正则表达式。
DeffredImportSelector 是Spring Boot 自动装配原理中不可获取的一部分, 实现了 延迟 + 分组
加密算法通常被分为两种:对称加密和非对称加密。其中,对称加密算法在加密和解密时使用的密钥相同;非对称加密算法在加密和解密时使用的密钥不同,分为公钥和私钥。此外,还有一类叫做消息摘要算法,是对数据进行摘要并且不可逆的算法。
正则表达式(Regular Expression,在代码中常简写为regex、 regexp、RE 或re)是预先定义好的一个“规则字符率”,通过这个“规则字符串”可以匹配、查找和替换那些符合“规则”的文本。 虽然文本的查找和替換功能可通过字符串提供的方法实现,但是实现起来极为困难,而且运算效率也很低。而使用正则表达式实现这些功能会比较简单,而且效率很高,唯一的困难之处在于编写合适的正则表达式。 Python 中正则表达式应用非常广泛,如数据挖掘、数据分析、网络爬虫、输入有效性验证等,Python 也提供了利用正则表达式实现文本的匹配、查找和替换等操作的 re 模块。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》,介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等,是全网最流行的原理+操作兼备教程,不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 (为了完整性,下面也会摘录一部分)。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——GSEA富集分析:从概念理解到界面实操,介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等,是全网最流行的原理+操作兼备教程,不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 (为了完整性,下面也会摘录一部分)。
XML和JSON对我很重要,我很感谢Apress允许我写一本关于它们的书。在这篇Java Q&A文章中,我将简要介绍我的新书第二版,Java XML和JSON。我还将提供两个有用的演示,如果我有足够的空间,我本来希望将其包括在书中。
最近在使用ElasticSearch来查询我们的一些实时数据,中间也遇到不少的问题,今天在此简单总结记录一下。es的功能的确十分强大,大部分数据库能实现的需求,基本在es里面都能实现,当然两者都有一些
通过burp抓包可以看到加密信息. 很明显可以看到 password 参数的值是经过前端加密之后再进行传输的,遇到这种情况,普通发包的爆破脚本就很难爆破成功。所以我们需要明白基础的加密概念,与常见的加密方式。
统计硬币 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 7304 Accepted Submission(s): 5016 Problem Description 假设一堆由1分、2分、5分组成的n个硬币总面值为m分,求一共有多少种可能的组合方式(某种面值的硬币可以数量可以为0)。 Input 输入数据第一行有一个正整数T,表示有T
统计硬币 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3074 Accepted Submission(s): 2145 Problem Description 假设一堆由1分、2分、5分组成的n个硬币总面值为m分,求一共有多少种可能的组合方式(某种面值的硬币可以数量可以为0)。 Input 输入数据第一行有一个正整数T,表示有T
正则表达式在几乎所有语言中都可以使用,无论是前端的JavaScript、还是后端的Java、c#。他们都提供相应的接口/函数支持正则表达式。
本以为洋洋洒洒的把Java/Spring数据(绑定)校验这块说了这么多,基本已经算完结了。但今天中午一位热心小伙伴在使用Bean Validation做数据校验时上遇到了一个稍显特殊的case,由于此校验场景也比较常见,因此便有了本文对数据校验补充。
上节我们提到了正则表达式,它提升了文本处理的表达能力,本节就来讨论正则表达式,它是什么?有什么用?各种特殊字符都是什么含义?如何用Java借助正则表达式处理文本?都有哪些常用正则表达式?由于内容较多,我们分为三节进行探讨,本节先简要探讨正则表达式的语法。 正则表达式是一串字符,它描述了一个文本模式,利用它可以方便的处理文本,包括文本的查找、替换、验证、切分等。 正则表达式中的字符有两类,一类是普通字符,就是匹配字符本身,另一类是元字符,这些字符有特殊含义,这些元字符及其特殊含义就构成了正则表达式的语法。 正
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上一篇JDK1.8新特性(五):Stream,集合操作利器,让你好用到飞起来,主要讲解了关于Stream的基本操作,可以轻松摆脱"遍历、再遍历、再运算"等复杂操作,但Stream远远不止这些。本文将讲述关于Stream的终极操作,让你轻松解决集合的分组、汇总等操作,让其他同事对你刮目相看。
为让大家对正则表达式底层实现有一个直观的映象,给大家举个实例给你一段字符串(文本),请找出所有四个数字连在一起的子串,比如:应该找到19981999 3443 9889>分析底层实现RegTheory.java
工作流开发框架权限设计、用户组、岗位、集团模式应用. java工作流程引擎, .net 工作流引擎,工作流开发框架
SPL作为专门用于结构化和半结构化数据的处理技术,在实际应用时经常能比SQL快几倍到几百倍,同时代码还会短很多,尤其在处理复杂计算时优势非常明显。用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣,但又担心掌握起来太难,毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同,这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法,用户可能会心生疑虑。
java.util.Stream 可以对元素列表进行一次或多次操作。Stream操作可以是中间值也可以是最终结果。最后的操作返回的是某种类型结果,而中间操作返回的是stream本身。因此你可以在一行代码链接多个方法调用。Streams被创建于java.util.Collection ,比如 list or set (map 并不支持)。Stream可以顺序执行,也可以并行执行。
Problem Description 假设一堆由1分、2分、5分组成的n个硬币总面值为m分,求一共有多少种可能的组合方式(某种面值的硬币可以数量可以为0)。
正则表达式(regex 或 regexp)在通过搜索特定搜索模式的一个或多个匹配(即 ASCII 或 unicode 字符的特定序列)从任何文本中提取信息时非常有用。
TestNG使用注释来帮助开发人员编写测试。了解TestNG提供的所有注释及其简要说明。
本节的重点将采用原生java,tbs和xxl-job三个模型来测试处理50万业务数据,总结他们的差异,向读者朋友们展示为什么作者称tbs为性能怪兽。 本节以实际对比运行结果展示tbs的运行效率,模拟交
脏读:当事务A正在访问数据并且做了修改(‘工资2000元’改成‘工资3000元’),但是还没来得及提交,这是事务B来访问数据并且使用了该数据(‘工资2000元’)
分组 分组的引入 对于要重复单个字符,非常简单,直接在字符后卖弄加上限定符即可,例如 a+ 表示匹配1个或一个以上的a,a?表示匹配0个或1个a。这些限定符如下所示: X ? X ,一次或
sql server详细的基础总结,可先点开CSDN自带的博客目录看看大体结构~ 一. 数据库简介和创建 1. 系统数据库 在安装好SQL SERVER后,系统会自动安装5个用于维护系统正常运行的系统数据库: (1)master:记录了SQL SERVER实例的所有系统级消息,包括实例范围的元数据(如登录帐号)、端点、链接服务器和系统配置设置。 (2)msdb:供SQL SERVER 代理服务调度报警和作业以及记录操作员的使用,保存关于调度报警、作业、操作员等信息。(备份还原时) (3)model:
前面的文章,栈长和大家分享过多线程创建的3种方式《实现 Java 多线程的 3 种方式》。
原文地址:http://websystique.com/java/testing/testng-annotations-example/
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中,作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原,介绍算法的步骤,同时应用在图像上,通过对比还原前后的图像,来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中,将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素),从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识,因为可执行应用程序文件(大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖)已经提供了友好的用户界面。所
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中,作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原,介绍算法的步骤,同时应用在图像上,通过对比还原前后的图像,来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中,将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素),从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识,因为可执行应用程序文件(大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖)已经提供了友好的用户界面
上节初步介绍了Java 8中的函数式数据处理,对于collect方法,我们只是演示了其最基本的应用,它还有很多强大的功能,比如,可以分组统计汇总,实现类似数据库查询语言SQL中的group by功能。 具体都有哪些功能?有什么用?如何使用?基本原理是什么?本节进行详细讨论,我们先来进一步理解下collect方法。 理解collect 在上节中,过滤得到90分以上的学生列表,代码是这样的: List<Student> above90List = students.stream() .filt
需要做聚类的数组我们称之为【源数组】 需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组,这个数组我们称之为【聚类中心数组】及 一个缓存临时聚类中心的数组,我们称之为【缓存聚类中心数组】 然后初始化一个K长度的数组,值随机(尽量分布在原数组的更大的区间以便计算),用于和源数组进行比对计算。
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