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背包问题

目录

开端

01背包问题

AcWing 01背包问题

Luogu P2925干草出售

Luogu P1048采药

完全背包问题

AcWing 完全背包问题

Luogu P1853投资的最大效益

多重背包问题

AcWing 多重背包问题 I

AcWing 多重背包问题 II

Luogu P1776宝物筛选

混合背包问题

AcWing 混合背包问题

Luogu P1833樱花

二维费用背包问题

AcWing 二维费用的背包问题 

Luogu P1507NASA的食物计划

分组背包问题

AcWing 分组背包问题

Luogu P1757 通天之分组背包


开端

关于背包问题,嗯一直学不明白,暑假咸的没事又拾起来学了一下,跟着这位大佬整理的思路(背包九讲——全篇详细理解与代码实现-CSDN博客),对背包的思想有了一定清晰的理解,大佬的文章有些长,所以跟着自己的思路再整理一下。

为了方便统一,先定义一下

c[i]:表示代价

w[i]:表示价值

dp[i][j]:表示前i个物品花费代价为j的可以获得的最大代价

p[i]:表示第i种物品最多有p[i]件

01背包问题

定义:

dp[i][j]:表示前i个物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i1件物品状态:

①不选:dp[i][j]=dp[i-1][j]②选:dp[i][j]=dp[i][j-c[i]]+w[i]

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])

优化空间复杂度:

O(V*N)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=V;j--)dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i]);

O(V)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i]);

关于顺序和逆序:

逆序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])转移过来的
顺序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])转移过来的

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

 AcWing 01背包问题

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P2925干草出售

const int N = 5e4 + 10;
int w[N], dp[N];
inline void solve()
{int C, H;cin >> C >> H;for (int i = 1; i <= H; i++)cin >> w[i];for (int i = 1; i <= H; i++)for (int j = C; j >= w[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + w[i]);cout << dp[C] << endl;
}

Luogu P1048采药

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int T, M;cin >> T >> M;for (int i = 1; i <= M; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= M; i++)for (int j = T; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[T] << endl;
}

完全背包问题

 定义:

dp[i][j]:表示前i种物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i种物品状态:

①不选该种物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];
②选不同件该种物品:选0件、1件、2件……k件:dp[i][j]=dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k;

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k)  0<=c[i]*k<=j

优化空间复杂度:

O(N*∑(V/c[i]))

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=V;j++)for(int k=0;c[i]*k<=j;k++)dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k);
# 第一个参数,因为k=0时就相当于dp[i-1][j];

O(V*N)转化为01背包问题

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=c[i];j<=j;j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i]);
//等价于dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i]);(不取该物品,取不同件);

关于顺序和逆序:

逆序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-c[i]]+w[i])转移过来的
顺序表示:dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]]+w[i])由dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-c[i]]+w[i])转移过来的

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

AcWing 完全背包问题

const int N = 1010;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1853投资的最大效益

const int N = 1e6 + 10;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int s, n, d;cin >> s >> n >> d;for (int i = 1; i <= d; i++)cin >> c[i] >> w[i];while (n--){for (int i = 1; i <= d; i++)for (int j = c[i]; j <= s; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);s += dp[s];}cout << s << endl;
}
int main(

这个题目有个小坑

所以要做一下处理:除以1000防止爆空间

const int N = 1e6 + 10;
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int s, n, d;cin >> s >> n >> d;for (int i = 1; i <= d; i++)cin >> c[i] >> w[i];while (n--){for (int i = 1; i <= d; i++)for (int j = c[i] / 1000; j <= s / 1000; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i] / 1000] + w[i]);s += dp[s / 1000];}cout << s << endl;
}

多重背包问题

  定义:

dp[i][j]:表示前i种物品恰放入一个容量为j的背包下可以获得的最大代价

子问题第i种物品状态:

①不选该种物品:dp[i][j]=dp[i-1][j];
②选不同件该种物品:选1件、2件……p[i]件:dp[i][j]=dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k;

状态转移方程:

dp[i][j]=max(dp[i-1][j-c[i]*k]+w[i]*k)  0<=k<=p[i]

转化为01背包问题:

方法一:O(V*∑p[i])

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j--)for(int k=1;c[i]*k<=j&&k<=p[i];k++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-c[i]*k]+w[i]*k);
# 第一个参数,因为k=0时就相当于dp[i-1][j];

方法二:二进制优化O(N*log(p)*V)

for (int i = 1; i <= N; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s)  //0……2^k-1部分的系数1,2,4,8……{cnt++;c[cnt] = k * a;w[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0)  //2^k……s部分的系数 s-2^k{cnt++;c[cnt] = s * a;w[cnt] = s * b;}}N = cnt;  //更新总数量for (int i = 1; i <= N; i++)  //01背包问题for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);
 for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s = min(p[i], W / w[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = W; j >= k * w[i]; j--){dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + k * c[i]);}}}

初始化问题:

①要求恰好装满:dp[i]=-∞,dp[0]=0;②只要求价值最大:dp[i]=0;

方法一:

AcWing 多重背包问题 I

const int N = 110;
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= N; i++)cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];for (int i = 1; i <= N; i++)for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = 1; c[i] * k <= j && k <= p[i]; k++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i] * k] + w[i] * k);cout << dp[V] << endl;
}

方法二:

AcWing 多重背包问题 II

const int N = 20010;  //注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= N; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s)  //0……2^k-1部分的系数1,2,4,8……{cnt++;c[cnt] = k * a;w[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0)  //2^k……s部分的系数 s-2^k{cnt++;c[cnt] = s * a;w[cnt] = s * b;}}N = cnt;  //更新总数量for (int i = 1; i <= N; i++)  //01背包问题for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1776宝物筛选

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], dp[N];
inline void solve()
{int n, W;cin >> n >> W;int cnt = 0;for (int i = 1; i <= n; i++){int a, b, s;cin >> a >> b >> s;int k = 1;while (k <= s){cnt++;w[cnt] = k * a;c[cnt] = k * b;s -= k;k *= 2;}if (s > 0){cnt++;w[cnt] = s * a;c[cnt] = s * b;}}n = cnt;for (int i = 1; i <= n; i++)for (int j = W; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);cout << dp[W] << endl;
}

简化

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int n, W;cin >> n >> W;for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s = min(p[i], W / w[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = W; j >= k * w[i]; j--){dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * w[i]] + k * c[i]);}}}cout << dp[W] << endl;
}

混合背包问题

 01背包、完全背包、多重背包的混合状态转移:

for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];// 01背包if (p[i] == -1)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 完全背包else if (p[i] == 0)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 多重背包二进制优化else{int s = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = max(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}}

AcWing 混合背包问题

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];// 01背包if (p[i] == -1)for (int j = V; j >= c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);// 完全背包else if (p[i] == 0)for (int j = c[i]; j <= V; j++)dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);//或将完全背包转化为多重01背包s=V/c[i]// 多重背包二进制优化else{int s = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}}cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1833樱花

const int N = 1e6 + 10; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], p[N], dp[N];
inline void solve()
{int m1, m2, s1, s2, N;scanf("%d:%d %d:%d %d", &m1, &s1, &m2, &s2, &N);int V = m2 * 60 + s2 - m1 * 60 - s1;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> p[i];int s;if (p[i] == 0) // 完全转化为多重s = V / c[i];elses = min(p[i], V / c[i]);for (int k = 1; s > 0; k <<= 1){k = min(k, s);s -= k;for (int j = V; j >= k * c[i]; j--)dp[j] = max(dp[j], dp[j - k * c[i]] + k * w[i]);}}cout << dp[V] << endl;
}

二维费用背包问题

 定义:每件物品需要同时花费两种不同的代价

dp[i][j][k]:表示前i种物品付出两种代价分别最大为j和k时可获得的最大价值

状态转移方程:

dp[i][j][k]=max(dp[i-1][j][k],dp[i-1][j-c[i]][k-m[i]]+w[i])  

01背包代码(完全背包、多重背包可以类比)

for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=V;j>=c[i];j--)for(int k=M;k>=m[i];k--)dp[j][k]=max(dp[j][k],dp[j-c[i]][k-m[i]]+w[i]);

AcWing 二维费用的背包问题 

const int N = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N][N];
inline void solve()
{int N, V, M;cin >> N >> V >> M;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> m[i] >> w[i];for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = M; k >= m[i]; k--)dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - c[i]][k - m[i]] + w[i]);}cout << dp[V][M] << endl;
}

Luogu P1507NASA的食物计划

const int N = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N][N];
inline void solve()
{int V, M, N;cin >> V >> M >> N;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> m[i] >> w[i];for (int j = V; j >= c[i]; j--)for (int k = M; k >= m[i]; k--)dp[j][k] = max(dp[j][k], dp[j - c[i]][k - m[i]] + w[i]);}cout << dp[V][M] << endl;
}

分组背包问题

  定义:

dp[k][j]:表示前k组物品花费代价j能取得的最大价值

子问题第k组物品状态:

①不选该组物品:dp[k][j]=dp[k-1][j];
②选该组物品:dp[k][j]=dp[k-1][j-c[i]+w[i]] 物品i属于k组

状态转移方程:

dp[k][j]=max(dp[k-1][j],dp[k-1][j-c[i]]+w[i])  

模板:

 for (int k = 1; k <= N; k++){int s;cin >> s; // 第k组的物品数量for (int i = 1; i <= s; i++)cin >> c[i] >> w[i]; // 组中每个物品i的属性for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= s; i++) // 保证每组物品只能选一个,可以覆盖之前组内物品最优解的来取最大值if (j >= c[i])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);}

AcWing 分组背包问题

const int N = 110; // 注意初始化,否则会越界
int c[N], w[N], m[N], dp[N];
inline void solve()
{int N, V;cin >> N >> V;for (int k = 1; k <= N; k++){int s;cin >> s; // 第k组的物品数量for (int i = 1; i <= s; i++)cin >> c[i] >> w[i]; // 组中每个物品i的属性for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= s; i++) // 保证每组物品只能选一个,可以覆盖之前组内物品最优解的来取最大值if (j >= c[i])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[i]] + w[i]);}cout << dp[V] << endl;
}

Luogu P1757 通天之分组背包

const int N = 110;  // 注意初始化,否则会越界
const int M = 1010; // 注意初始化,否则会越界
int c[M], w[M], dp[M];
int g[N][N], b[M]; // g[k][i]表示小组k种第i个物品的编号,b[k]表示小组k的物品+1;
inline void solve()
{int N, V;cin >> V >> N;int t = 0, k = 0;for (int i = 1; i <= N; i++){cin >> c[i] >> w[i] >> k;t = max(t, k);  // 求小组的组数b[k]++;         // 小组k的物品+1;g[k][b[k]] = i; // 小组k中第b[k]个物品的编号为i;}for (int k = 1; k <= t; k++)for (int j = V; j >= 0; j--)for (int i = 1; i <= b[k]; i++)if (j >= c[g[k][i]])dp[j] = max(dp[j], dp[j - c[g[k][i]]] + w[g[k][i]]);cout << dp[V] << endl;
}

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Neural Computation ( IF 3.278 ) 摘要&#xff1a; 在采集指纹图像数据库后&#xff0c;设计了一种用于指纹识别的神经网络算法。当给出一对指纹图像时&#xff0c;算法输出两个图像来自同一手指的概率估计值。在一个实验中&#xff0c;神经网络使用几百对图像进行训练&…...

ChatGPT推出全新功能,引发人工智能合成声音担忧|百能云芯

人工智能AI科技企业OpenAI公司25日宣布&#xff0c;其聊天应用程序ChatGPT如今具备「看、听、说」能力&#xff0c;至少能够理解口语、用合成语音回应并且处理图像&#xff1b;但专家忧心&#xff0c;以假乱真与深度伪造的乱象可能变本加厉。 国家广播公司新闻网(NBC News)报导…...

Java 实现遍历一个文件夹,文件夹有100万数据,获取到修改时间在2天之内的数据

目录 1 需求2 实现1&#xff08;第一种方法&#xff09;2 实现2 &#xff08;推荐使用这个&#xff0c;快&#xff09;3 实现3&#xff08;推荐&#xff09; 1 需求 现在有一个文件夹&#xff0c;里面会一直存数据&#xff0c;动态的存数据&#xff0c;之后可能会达到100万&am…...

持续集成部署-k8s-命令行工具:基础命令的使用

持续集成部署-k8s-命令行工具:基础命令的使用 1. 资源类型与别名2. 资源操作2.1 创建对象2.2 显示和查找资源2.3 更新资源2.4 修补资源2.5 编辑资源2.6 scale 资源2.7 删除资源3. 格式化输出1. 资源类型与别名 资源类型缩写别名clusterscomponentstatusescsconfigmapscmdaemon…...

使用python脚本的时间盲注完整步骤

文章目录 一、获取数据库名称长度二、获取数据库名称三、获取表名总长度四、获取表名五、获取指定表列名总长度六、获取指定表列名七、获取指定表指定列的表内数据总长度八、获取指定表指定列的表内数据 一、获取数据库名称长度 测试环境是bwapp靶场 SQL Injection - Blind - …...

C++项目:仿mudou库one thread one loop式并发服务器实现

目录 1.实现目标 2.HTTP服务器 3.Reactor模型 3.1分类 4.功能模块划分: 4.1SERVER模块: 4.2HTTP协议模块: 5.简单的秒级定时任务实现 5.1Linux提供给我们的定时器 5.2时间轮思想&#xff1a; 6.正则库的简单使用 7.通用类型any类型的实现 8.日志宏的实现 9.缓冲区…...

【算法训练-贪心算法 一】买卖股票的最佳时机II

废话不多说&#xff0c;喊一句号子鼓励自己&#xff1a;程序员永不失业&#xff0c;程序员走向架构&#xff01;本篇Blog的主题是【贪心算法】&#xff0c;使用【数组】这个基本的数据结构来实现&#xff0c;这个高频题的站点是&#xff1a;CodeTop&#xff0c;筛选条件为&…...

单阶段目标检测与双阶段目标检测的联系与区别

&#x1f680; 作者 &#xff1a;“码上有钱” &#x1f680; 文章简介 &#xff1a;AI-目标检测算法 &#x1f680; 欢迎小伙伴们 点赞&#x1f44d;、收藏⭐、留言&#x1f4ac;简介 双阶段目标检测算法与单阶段目标检测算法在工作原理和性能方面存在一些相似与差异之处。下…...

Mysql技术文档--设计表规范式-一次性扫盲

阿丹&#xff1a; 在设计表的时候经常出现一些问题&#xff0c;其实自己很清楚就是因为在设计表的时候没有规范。导致后期加表的时候出现了问题。所以趁着这个假期卷一卷。同时只有在开始的时候 几大范式 在关系型数据库中&#xff0c;数据表设计的基本原则、规则就称为范式。…...

python socket 传输opencv读取的图像

python socket网络编程 将ros机器人摄像头捕捉的画面在上位机实时显示&#xff0c;需要用到socket网络编程&#xff0c;提供了TCP和UDP两种方式 TCP服务器端代码: 创建TCP套接字: s socket(AF_INET, SOCK_STREAM) 创建了一个TCP套接字。SOCK_STREAM 表示这是一个TCP套接字&…...

APACHE NIFI学习之—UpdateAttribute

UpdateAttribute 描述: 通过设置属性表达式来更新属性&#xff0c;也可以基于属性正则匹配来删除属性 标签: attributes, modification, update, delete, Attribute Expression Language, state, 属性, 修改, 更新, 删除, 表达式 参数: 如下列表中&#xff0c;必填参数则…...

BIT-7文件操作和程序环境(16000字详解)

一&#xff1a;文件 1.1 文件指针 每个被使用的文件都在内存中开辟了一个相应的文件信息区&#xff0c;用来存放文件的相关信息&#xff08;如文件的名字&#xff0c;文件状态及文件当前的位置等&#xff09;。这些信息是保存在一个结构体变量中的。该结构体类型是有系统声明…...

冥想第九百二十八天

1.今天周三&#xff0c;今天晚上日语课上了好久&#xff0c;天气也不好&#xff0c; 2.项目上全力以赴的一天。 3.感谢父母&#xff0c;感谢朋友感谢家人&#xff0c;感谢不断进步的自己。...

深入浅出,SpringBoot整合Quartz实现定时任务与Redis健康检测(一)

目录 前言 环境配置 Quartz 什么是Quartz&#xff1f; 应用场景 核心组件 Job JobDetail Trigger CronTrigger SimpleTrigger Scheduler 任务存储 RAM JDBC 导入依赖 定时任务 销量统计 Redis检测 使用 ​编辑 注意事项 前言 在悦享校园1.0中引入了Quart…...

tk后缀网站是什么网站/东莞今天发生的重大新闻

上一次自己写了一个多线程断点续传下载的demo&#xff0c;过于麻烦&#xff0c;bug超多&#xff0c;所以我学习使用xutils来完成此功能。 先将xutils依赖搭建好&#xff08;上一篇博客已经具体写了方法&#xff09; 先看看效果图&#xff1a; 下面开始代码的逻辑&#xff1a; 在…...

甘肃工程造价信息网/深圳seo优化推广

用dos命令创建别人无法进入又无法删除的文件夹 发布时间&#xff1a;2009.10.22 新闻来源&#xff1a;大连华育国际软件培训校区-大连JAVA培训,大连软件培训,大连华育国际,大连.net工程师培训,大连定单培训,就业实训,大连IT教育培训,大连软件人才 浏览次数&#xff1a;7 第一步…...

网站建设公司运营/app推广引流

java 对称加密算法实现详解发布时间&#xff1a;2020-08-24 14:26:05来源&#xff1a;脚本之家阅读&#xff1a;99作者&#xff1a;小破孩123前言对于信息的加密方式多种多样&#xff0c;之前为大家介绍了一种自己设计的加密方式&#xff0c;有兴趣的朋友可以欣赏一下&#xff…...

网站跳出率/app推广是做什么的

SNV下载历史版本的某个文件 目的&#xff1a;从SVN上下载历史版本&#xff0c;不是整个工程的某个历史版本&#xff0c;而是某个文件的历史版本。 首先找到想要下载的文件右键Show log&#xff0c;找到想要的某个版本点击右键选择save resivion to 这样就保存了想要的&#…...

网站建设交接协议书/站长工具seo综合查询官网

关联博客&#xff1a;《kubernetes/k8s CRI 分析-容器运行时接口分析》 《kubernetes/k8s CRI 分析-kubelet创建pod分析》 之前的博文先对 CRI 做了介绍&#xff0c;然后对 kubelet CRI 相关源码包括 kubelet 组件 CRI 相关启动参数分析、CRI 相关 interface/struct 分析、CRI…...

全球网站域名/关键词排名优化系统

hashMap源码获取元素的位置&#xff1a; static int indexFor(int h, int length) {// assert Integer.bitCount(length) 1 : "length must be a non-zero power of 2";return h & (length-1); } 解释&#xff1a; h:为插入元素的hashcode length:为map的容量…...