拓扑排序算法:给出有向图邻接矩阵 1.逐列扫描矩阵,找出入度为0且编号最小的顶点v 2.输出v,并标识v已访问 3.把矩阵第v行全清0 重复上述步骤,直到所有顶点输出为止 --程序要求-- 若使用C+ 4 4 6 5 1 3 2 0 输入样例2 11 22 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 3 5 6 9 10 16 17 13 18 1 8 20 14 21 15 4 2 7 12 19 11 2 5 3 6 7 11 0 1 12 4 15 10 16 17 14 18 19 2 4 6 10 11 1 3 0 5 7 9 12 13 14 8 15 16 17 18 19 0 1 3 4 8 12 14 2 5 7 15 16 17 11 18 19 20 10 21 9 13 22 23 6 0 1 2 4 5 9 11 6 12 3 14 17 18 19 7 20 13 16 15 21 8 10 22 23 24 3 5 6 2 10 9 11 12
在一些场景中,常常会遇到过一个功能,点击什么筛选的,综合排序刷新接口数据,就像下面这样的效果。 在小程序js文件中,在data定义一下综合排序,全国,筛选字段,然后通过for循环遍历渲染到页面 sortByName:"综合排序", sortAddressName:"全国", screenByName :"筛选", sortBy:[ {name: "综合排序", select: false}, { name: "好评优先", select: false }, 点击切换对应的给没有绑定一个index索引,点击对应的索引进行切换,默认都让隐藏, isScrt:false,//综合排序 isAdress:false,//全国 isScreen:false this; let index = e.currentTarget.dataset.index; switch(index) { case 0: // 综合排序
day03_springboot综合案例 SpringSecurity入门 什么是SpringSecurity Spring Security 的前身是 Acegi Security ,是 Spring 项目组中用来提供安全认证服务的框架。 (https://projects.spring.io/spring-security/) Spring Security 为基于J2EE企业应用软件提供了全面安全服务。 特别 是使用领先的J2EE解决方案-Spring框架开发的企业软件项目。 人们使用Spring Security有很多种原因,不过通常吸 引他们的是在J2EE Servlet规范或EJB规范中找不到典型企业应用场景的解决方案。
表示菜单元素、页面按钮元素等;菜单元素用来显示界面菜单的,页面按钮是每个页面可进行的操作,如新增、修改、删除按钮;使用type来区分元素类型(如menu表示菜单,button代表按钮),priority是元素的排序 组织机构:name表示组织机构名称,priority是组织机构的排序,即显示顺序;available表示组织机构是否可用。 此处如资源、组织机构都是树型结构: id name parent_id parent_ids 1 总公司 0 0/ 2 山东分公司 1 0/1/ 3 河北分公司 1 0/1/ 4 济南分公司 2 0/1 /2/ parent_id表示父编号,parent_ids表示所有祖先编号;如0/1/2/表示其祖先是2、1、0;其中根节点父编号为0。 在存储关系时如role_ids=1,2,3,;多个之间使用逗号分隔。
我们在排序(1)中说到选择排序的代码: void SelectSort(int* a,int n) { int begin=0,end=n-1; int mini=begin,max=begin i=2,begin=1,end=6。 1随机数选key 2三数取中(把选中的数挪到最左边) int GetMid(int* a,int left,int right) { int mid=(left+right)/2; if(a 那么在这样一个数字较少的情况下,我们应该选择哪种排序呢?希尔排序的优势就是让大的数更快跳到后面,小的数更快跳到前面。 (a+left,right-left+1); } else { int mid=(left+right)/2; if(a[left]<a[mid]) {
插入排序原理:通过构建有序序列,对于未排序的数据,在已排序的序列中从后向前比较,找到位置插入。 算法思想:第一个元素默认已排序取出第二个元素,从后向前扫描序列如果已排序的元素大于新元素,将两者互换重复步骤3,直到找到已排序元素<= 新元素将新元素插入重复2-5步骤代码实现:from typing import Listdef insert_sort(arr :List[int]): """ 插入排序 arr:待排序list return:就地排序,in-place
上一期,我们介绍了直接插入排序。 这一期,我们来介绍希尔排序的底层逻辑和代码实现。 ---- 目录 希尔排序的基本思想 单趟的实现 整个排序的实现 总结 ---- 希尔排序的基本思想 先选定一个整数gap,把待排序文件中所有记录分成gap个 组,所有距离为gap的记录分在同一组内 分组排序后的结果: 然后,逐渐缩小gap进行排序,数据就会越来越有序。 2、每一组从后往前遍历排序。 3、与后面一个间隔为gap的数比较。 整个排序的实现 核心思想: 1、gap递减,缩小排序组数,最终到gap = 1的时候,就是一次直接插入排序了。 2、齐头并进。
一道级数收敛的综合问题 已知 \displaystyle\dfrac{a^{'}_{n}(x)}{\cos x}=\sum_{k=1}^{n}(k+1)\sin^{k}x , x\in[0,\dfrac {\pi}{2}) , a_{n}(0)=0 . (1)证明数列 \{a_{n}(1)\} 收敛;(2)若级数 \displaystyle\sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n}\dfrac sin x+3\sin^2 x+\dotsb+(n+1)\sin^n x]d(\sin x)\\ &=(\sin^2 x+\sin^3 x+\dotsb+\sin^{n+1}x)|_{0}^{1}=\sin ^2 1+\sin^3 1+\dotsb+\sin^{n+1} 1\\ &=\sin^2 1\cdot\dfrac{1-\sin^{n}1}{1-\sin 1}\end{align*} 根据三角函数的有界性 \displaystyle a_{n}(1)<\dfrac{\sin^2 1}{1-\sin 1} ;综合上述,由单调有界准则知 \{a_{n}(1)\} 是收敛的; (2)令一般项 u_{n}=(-1
R语言的综合应用-2 题外话:长脚本管理方式 1.分成多个脚本,每个脚本最后保存Rdata,下一个脚本开头清空再加载 #第一个脚本 ... save(pd,exp,gpl,file)="ssss.Rdata " #第二个脚本 rm(list=ls()) load(file="ssss.Rdata") ... 2.用if语句:if(F){...} 其中X是数据框或者矩阵名; MARGIN为1表示行,为2表示列 FUN是函数 (对X的每一行/列进行FUN这个函数) apply(test, 2, mean) apply(test, 1, sum) (二)列表的隐式循环——lapply sapply 列表没有行,列的概念 六、两个数据框的连接 inner_join(test1,test2,by="name") right_join(test1,test2 ,by="name") full_join(test1,test2,by="name") semi_join(test1,test2,by="name") anti_join(test1,test2,by
桶排序,又简单,又快速,适合处理大量数据 桶排序 #include<iostream> using namespace std; int n ; int a[1000]; // O(m+n) int i<=n;++i) { int t; cin>>t; a[t]++; } //桶排序 { cout<<i<<" "; } } cout<<endl; } return 0; } 归并排序 i+1; ll c2 = 2*i+2; ll max = i; if(c1<n&&tree[c1]>tree[max]) { max = c1; } if(c2<n&&tree[c2]> tree[max]) { max = c2; } if(max !
朴素思想是采用快速排序,选最小的。那么,出队复杂度O(1),入队复杂度二分查找O(logn)。但每次插入,都需要移动O(n)的元素。 self.heap[j] = tmp def swapUp(self,index): while(index>0): parent = (index-1)//2 else: break def swapDown(self,index): lchild = index*2+ self.swap(index,rchild) index = rchild lchild = index*2+ self.swap(index,lchild) index = lchild lchild = index*2+
框架功能 业务功能的封装 测试用例封装 测试包管理 截图处理 断言处理 日志获取 测试报告生成 数据驱动 数据配置 测试案例 测试环境 Win10 64Bit Appium 1.7.2 考研帮App Android版3.1.0 夜神模拟器 Android 5.1.1 覆盖用例 1.登录场景 用户名 密码 自学网2018 zxw2018 自学网2017 zxw2017 666 222 2. 注册场景 注册一个新的账号(账户和密码可以随机生成),完善院校和专业信息 (如:院校:上海-同济大学 专业:经济学类-统计学-经济统计学) 框架设计图 ? import csv class Common(BaseView): #取消升级和跳过引导按钮 cancel_upgradeBtn=(By.ID,'android:id/button2' = int(l[0] * 0.25) self.swipe(x1, y1, x2, y1, 1000) def getTime(self): self.now
项目介绍 OA-EXPTOOL是一款OA综合利用工具,集合将近20款OA漏洞批量扫描 使用方式 第一次使用脚本请运行pip3 install -r requirements.txt 面板是所有参数了致远就输入
【理解】SpringSecurity权限框架 2. 【掌握】使用SpringSecurity进行用户登录 3. 二、SpringSecurity 2.1 什么是SpringSecurity Spring Security 的前身是 Acegi Security ,是 Spring 项目组中用来提供安全认证服务的框架 (https://projects.spring.io/spring-security/) Spring Security 为基于J2EE企业应用软件提供了全面安全服务。 特别是使用领先的J2EE解决方案-Spring框架开发的企业软件项目。 人们使用Spring Security有很多种原因,不过通常吸引他们的是在J2EE Servlet规范或EJB规范中找不到典型企业应用场景的解决方案。
java工具 优点 1.扫描比较稳定 2.误报情况少, 3.可视化,方便操作 缺点 1.无法指定payload进行利用 2.无法反弹shell 3.无S2-061 payload 用法 直接一键扫描就行了 升级内容: 1.添加了S2-061漏洞 2.优化了误报情况。 3.个别添加了windows反弹shell功能。 漏洞利用扫描工具,基于互联网上已经公开的Structs2高危漏洞exp的扫描利用工具,目前支持的漏洞如下: S2-001, S2-003, S2-005, S2-007, S2-008, S2-009, S2-012, S2-013, S2-015, S2-016, S2-019, S2-029, S2-032, S2-033, S2-037, S2-045, S2-046, S2-048, S2-052 , S2-053, S2-devMode, S2-057,S2-061,S2-062 支持单个URL漏洞检测和批量URL检测,指定漏洞利用,可获取WEB路径,执行命令,反弹shell和上传文件,注意,并不是所有的漏洞均支持上述功能
title: (2)交换排序之冒泡排序 date: 2019-02-10 13:00:00 +0800 update: 2019-02-10 13:00:00 +0800 author: me cover: http://ww1.sinaimg.cn/large/006jIRTegy1fzwiafdswej31jk0v9qp2.jpg preview: 冒泡排序是非常好理解的,以从小到大排序为例 tags: 算法 ---- 文章目录 (2)交换排序之冒泡排序 算法步骤 演示图 时间复杂度 空间复杂度 稳定性 Java代码实现 (1) 没有任何优化 (2) 对本身有排序的进行优化 (3) 部分有序 (2)交换排序之冒泡排序 算法步骤 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。 static void main(String[] args) { System.out.println("冒泡排序-没有优化的"); int[] arr = {1,1,2,0,9,3,12,7,8,3,4,65,22
梳排序的知名度远没有其他排序算法那么高,它是在冒泡排序的基础上做的改进,引入类似“步长”以及“子序列”概念,这两个概念在后面的排序算法中会经常提及。 待排序列:{10, 2, 11, 8, 7} groupNums = length = 5 步长系数(分组系数)coefficient = 1.3 排序过程如下图所示。 ? ? Java 1 package com.algorithm.sort; 2 3 import java.util.Arrays; 4 5 /** 6 * 梳排序 7 * Created 9 public class Comb { 10 public static void main(String[] args) { 11 int[] nums = {10, 2, 2 def comb_sort(nums): 3 cofficient = 1.3 #最佳系数 4 groupNums = len(nums) 5 flag
每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置, 2. 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。 3. .以此类推,直到全部待排序的数据元素排完。 int minValueIndex = i; //最小值的下标位置,初始设为第一个位置 for (int j = i+1; j < arr.Length; j++)// 2. :{ShowArray(arr1)}"); var arr2 = BubbleSort(arr1); Console.WriteLine($"冒泡排序:{ ShowArray(arr2)}"); var arr3= SelectSort(arr1); Console.WriteLine($"选择排序:{ShowArray
学习目标为: 如何使用高级综合生成流水线 如何使用Stratus进行层次化设计 1.生成流水线 Stratus允许指定一个主循环(while(1))中的内容为流水线方式实现,即每个时钟周期均可以进入数据执行 " SC_MODULE(pipeline_test) { public: cynw_p2p<DT, ioConfig>::base_in x_in; cynw_p2p<DT, ioConfig }; #endif 首先关注使用的p2p接口如下所示: cynw_p2p<DT, ioConfig>::base_in x_in; cynw_p2p<DT, ioConfig>::base_out ,则需要在这里调用wrapper而不是本身,对应的,也需要在tcl中指定子模块dut_template为待综合模块。 dut_module/pipeline_test.cpp define_hls_module dut_template dut_module/dut_template.cpp # 子模块也需要指定为待综合模块
2.实验内容: (1)使用图a中的尺寸绘制小桌,三维效果图见图b。 要求绘制小桌各部件时只能使用函数glutSolidCube()和变换函数,不能使用函数glVertex()等直接指定顶点位置; (2)添加键盘按键或右键菜单控制实现小桌效果图在正投影和透视投影模式间的切换 2、将三维物体放在场景中的适当位置,它相当于OpenGL中的模型变换(Modeling Transformation),即对模型进行旋转、平移和缩放。 另一个函数是: void gluOrtho2D(GLdouble left,GLdouble right,GLdouble bottom,GLdouble top) 它是一个特殊的正射投影函数,主要用于二维图像到二维屏幕上的投影