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算法-16-并查集

并查集简介 

并查集:一开始,把a,b,c放入并查集,a自己一个集合,b自己一个,c自己一个

提供的方法        1.boolean isSameSet(a,b),判断ab是否在同一个集合

                          2.void union(a,b),把a所在集合的全部,和b所在集合的全部,两个大集合合并

怎么实现的方法一

对于每个元素,都有一个指针指向自己

 查询a,b是否在同一个集合,对于a,a往上到不能再往上的节点就是他的代表节点,也就是a

b同理,代表节点不同,所以ab所在的集合不同

我们把一个节点往上找,找到不能再往上的那个节点叫集合的代表节点

那如何实现union合并呢

并查集有自己的机制,记录每一个集合大小是多少

然后union(a,e)时,把b的指针直接挂到a后面,union(a,c)时,小的挂到大的上,c挂到a后面

如果再union(b,d)然后union(d,e)怎么union,先顺着d往上找找到b,然后顺着e往上找找到a,小的挂大的,只需改代表节点b->a,欧了

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Stack;public class Code05_UnionFind {public static class Node<V> {V value;public Node(V v) {value = v;}}public static class UnionFind<V> {//搞三张表public HashMap<V, Node<V>> nodes;public HashMap<Node<V>, Node<V>> parents;//parent表,key是儿子,value是父亲,儿子父亲一一对应public HashMap<Node<V>, Integer> sizeMap;//代表节点和大小size对应public UnionFind(List<V> values) {//初始化nodes = new HashMap<>();parents = new HashMap<>();sizeMap = new HashMap<>();for (V cur : values) {Node<V> node = new Node<>(cur);nodes.put(cur, node);parents.put(node, node);sizeMap.put(node, 1);}}// 给你一个节点,请你往上到不能再往上,把代表返回//找代表节点要用很多次,所以把一次找一个爹优化成直接找祖宗,沿一条链压入栈,//一个一个弹出,只要不是栈顶就挂到祖宗后面public Node<V> findFather(Node<V> cur) {Stack<Node<V>> path = new Stack<>();while (cur != parents.get(cur)) {path.push(cur);cur = parents.get(cur);}//推出的时候cur = parents.get(cur)while (!path.isEmpty()) {parents.put(path.pop(), cur);}return cur;}public boolean isSameSet(V a, V b) {return findFather(nodes.get(a)) == findFather(nodes.get(b));}public void union(V a, V b) {Node<V> aHead = findFather(nodes.get(a));Node<V> bHead = findFather(nodes.get(b));if (aHead != bHead) {int aSetSize = sizeMap.get(aHead);int bSetSize = sizeMap.get(bHead);Node<V> big = aSetSize >= bSetSize ? aHead : bHead;//就是if(a>b),big=a,small=bNode<V> small = big == aHead ? bHead : aHead;parents.put(small, big);//小集合的头部(父亲)设成大集合sizeMap.put(big, aSetSize + bSetSize);//大集合变大sizeMap.remove(small);}}public int sets() {return sizeMap.size();}}
}

并查集应用

1.表示任务关系,1代表认识,0代表不认识

一定是正方形N*N,且m[i][j]=1,那么m[j][i]=1,大正方形是对称的

求有多少个联通区(朋友圈,互相认识的域)

用并查集,从0开始,0认识2认识4,一合并【0.2.4】,从1开始【1.3】一共两个朋友圈

// 本题为leetcode原题
// 测试链接:https://leetcode.com/problems/friend-circles/
// 可以直接通过
public class Code01_FriendCircles {public static int findCircleNum(int[][] M) {int N = M.length;// 初始化{0} {1} {2} {N-1}每个数据单独成一个集合UnionFind unionFind = new UnionFind(N);for (int i = 0; i < N; i++) {	//行for (int j = i + 1; j < N; j++) {//列,for循环只用便利右上部分,因为1认识2,2就认识1if (M[i][j] == 1) { // i和j互相认识unionFind.union(i, j);//i,j合并}}}return unionFind.sets();}public static class UnionFind {//用数组代替哈希表,更快// parent[i] = k : i的父亲是kprivate int[] parent;// size[i] = k : 如果i是代表节点,size[i]才有意义,否则无意义// i所在的集合大小是多少private int[] size;// 辅助结构,作栈用private int[] help;// 一共有多少个集合private int sets;//初始化public UnionFind(int N) {parent = new int[N];size = new int[N];help = new int[N];sets = N;for (int i = 0; i < N; i++) {parent[i] = i;	//i的父亲节点就是自己size[i] = 1;	//i自己就是代表节点,大小为1}}// 从i开始一直往上,往上到不能再往上,代表节点,返回// 这个过程要做路径压缩private int find(int i) {int hi = 0;while (i != parent[i]) {//i不等于自己的父亲,i往上 help[hi++] = i;//help作栈i = parent[i];}//直到i=parent[i]也就是代表节点了for (hi--; hi >= 0; hi--) {parent[help[hi]] = i;}return i;}public void union(int i, int j) {int f1 = find(i);int f2 = find(j);if (f1 != f2) {if (size[f1] >= size[f2]) {size[f1] += size[f2];parent[f2] = f1;} else {size[f2] += size[f1];parent[f1] = f2;}sets--;}}public int sets() {return sets;}}}

岛问题

给定一个二维数组matrix,里面的值不是1就是0

上或下或左或右相邻的1认为是一片岛

返回matrix中岛的数量,求几片1

思路,从左往右依次遍历,不是1就跳过,是一就调用infection函数,把与这个一相邻的1全部变成2,然后往后走不是1就跳

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Stack;// 本题为leetcode原题
// 测试链接:https://leetcode.com/problems/number-of-islands/
// 所有方法都可以直接通过
public class Code02_NumberOfIslands {public static int numIslands3(char[][] board) {int islands = 0;for (int i = 0; i < board.length; i++) {for (int j = 0; j < board[0].length; j++) {if (board[i][j] == '1') {//遍历,是1岛的数量++然后调用感染函数islands++;infect(board, i, j);}}}return islands;}// 从(i,j)这个位置出发,把所有练成一片的'1'字符,变成0,不是0字符而是0阿斯克码值public static void infect(char[][] board, int i, int j) {if (i < 0 || i == board.length || j < 0 || j == board[0].length || board[i][j] != '1') {return;}board[i][j] = 0;//一定要改,否则无限递归infect(board, i - 1, j);infect(board, i + 1, j);infect(board, i, j - 1);infect(board, i, j + 1);}public static int numIslands1(char[][] board) {int row = board.length;int col = board[0].length;Dot[][] dots = new Dot[row][col];List<Dot> dotList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < row; i++) {for (int j = 0; j < col; j++) {if (board[i][j] == '1') {dots[i][j] = new Dot();dotList.add(dots[i][j]);}}}UnionFind1<Dot> uf = new UnionFind1<>(dotList);for (int j = 1; j < col; j++) {//第零行没有上,单独拿出来// (0,j)  (0,0)跳过了  (0,1) (0,2) (0,3)if (board[0][j - 1] == '1' && board[0][j] == '1') {//自己是1,右边也是1就合并uf.union(dots[0][j - 1], dots[0][j]);}}for (int i = 1; i < row; i++) {{//第零列没有左,单独拿出来if (board[i - 1][0] == '1' && board[i][0] == '1') {uf.union(dots[i - 1][0], dots[i][0]);}}for (int i = 1; i < row; i++) {//既有左又有上for (int j = 1; j < col; j++) {if (board[i][j] == '1') {if (board[i][j - 1] == '1') {uf.union(dots[i][j - 1], dots[i][j]);}if (board[i - 1][j] == '1') {uf.union(dots[i - 1][j], dots[i][j]);}}}}return uf.sets();}public static class Dot {}public static class Node<V> {V value;public Node(V v) {value = v;}}public static class UnionFind1<V> {public HashMap<V, Node<V>> nodes;public HashMap<Node<V>, Node<V>> parents;public HashMap<Node<V>, Integer> sizeMap;public UnionFind1(List<V> values) {nodes = new HashMap<>();parents = new HashMap<>();sizeMap = new HashMap<>();for (V cur : values) {Node<V> node = new Node<>(cur);nodes.put(cur, node);parents.put(node, node);sizeMap.put(node, 1);}}public Node<V> findFather(Node<V> cur) {Stack<Node<V>> path = new Stack<>();while (cur != parents.get(cur)) {path.push(cur);cur = parents.get(cur);}while (!path.isEmpty()) {parents.put(path.pop(), cur);}return cur;}public void union(V a, V b) {Node<V> aHead = findFather(nodes.get(a));Node<V> bHead = findFather(nodes.get(b));if (aHead != bHead) {int aSetSize = sizeMap.get(aHead);int bSetSize = sizeMap.get(bHead);Node<V> big = aSetSize >= bSetSize ? aHead : bHead;Node<V> small = big == aHead ? bHead : aHead;parents.put(small, big);sizeMap.put(big, aSetSize + bSetSize);sizeMap.remove(small);}}public int sets() {return sizeMap.size();}}public static int numIslands2(char[][] board) {int row = board.length;int col = board[0].length;UnionFind2 uf = new UnionFind2(board);for (int j = 1; j < col; j++) {if (board[0][j - 1] == '1' && board[0][j] == '1') {uf.union(0, j - 1, 0, j);}}for (int i = 1; i < row; i++) {if (board[i - 1][0] == '1' && board[i][0] == '1') {uf.union(i - 1, 0, i, 0);}}for (int i = 1; i < row; i++) {for (int j = 1; j < col; j++) {if (board[i][j] == '1') {if (board[i][j - 1] == '1') {uf.union(i, j - 1, i, j);}if (board[i - 1][j] == '1') {uf.union(i - 1, j, i, j);}}}}return uf.sets();}public static class UnionFind2 {//把二维数组转成一维,对二维数组(i,j)->i*列+jprivate int[] parent;private int[] size;private int[] help;private int col;//列private int sets;//集合数量public UnionFind2(char[][] board) {col = board[0].length;sets = 0;int row = board.length;int len = row * col;//一共有几个数parent = new int[len];size = new int[len];help = new int[len];for (int r = 0; r < row; r++) {//初始化for (int c = 0; c < col; c++) {if (board[r][c] == '1') {int i = index(r, c);parent[i] = i;size[i] = 1;sets++;}}}}// (r,c) -> i,用i代替(r,c)private int index(int r, int c) {//r行c列对应的下标return r * col + c;}// 原始位置 -> 下标private int find(int i) {int hi = 0;while (i != parent[i]) {help[hi++] = i;i = parent[i];}for (hi--; hi >= 0; hi--) {parent[help[hi]] = i;}return i;}public void union(int r1, int c1, int r2, int c2) {int i1 = index(r1, c1);int i2 = index(r2, c2);int f1 = find(i1);int f2 = find(i2);if (f1 != f2) {if (size[f1] >= size[f2]) {size[f1] += size[f2];parent[f2] = f1;} else {size[f2] += size[f1];parent[f1] = f2;}sets--;}}public int sets() {return sets;}}// 为了测试public static char[][] generateRandomMatrix(int row, int col) {char[][] board = new char[row][col];for (int i = 0; i < row; i++) {for (int j = 0; j < col; j++) {board[i][j] = Math.random() < 0.5 ? '1' : '0';}}return board;}// 为了测试public static char[][] copy(char[][] board) {int row = board.length;int col = board[0].length;char[][] ans = new char[row][col];for (int i = 0; i < row; i++) {for (int j = 0; j < col; j++) {ans[i][j] = board[i][j];}}return ans;}// 为了测试public static void main(String[] args) {int row = 0;int col = 0;char[][] board1 = null;char[][] board2 = null;char[][] board3 = null;long start = 0;long end = 0;row = 1000;col = 1000;board1 = generateRandomMatrix(row, col);board2 = copy(board1);board3 = copy(board1);System.out.println("感染方法、并查集(map实现)、并查集(数组实现)的运行结果和运行时间");System.out.println("随机生成的二维矩阵规模 : " + row + " * " + col);start = System.currentTimeMillis();System.out.println("感染方法的运行结果: " + numIslands3(board1));end = System.currentTimeMillis();System.out.println("感染方法的运行时间: " + (end - start) + " ms");start = System.currentTimeMillis();System.out.println("并查集(map实现)的运行结果: " + numIslands1(board2));end = System.currentTimeMillis();System.out.println("并查集(map实现)的运行时间: " + (end - start) + " ms");start = System.currentTimeMillis();System.out.println("并查集(数组实现)的运行结果: " + numIslands2(board3));end = System.currentTimeMillis();System.out.println("并查集(数组实现)的运行时间: " + (end - start) + " ms");System.out.println();row = 10000;col = 10000;board1 = generateRandomMatrix(row, col);board3 = copy(board1);System.out.println("感染方法、并查集(数组实现)的运行结果和运行时间");System.out.println("随机生成的二维矩阵规模 : " + row + " * " + col);start = System.currentTimeMillis();System.out.println("感染方法的运行结果: " + numIslands3(board1));end = System.currentTimeMillis();System.out.println("感染方法的运行时间: " + (end - start) + " ms");start = System.currentTimeMillis();System.out.println("并查集(数组实现)的运行结果: " + numIslands2(board3));end = System.currentTimeMillis();System.out.println("并查集(数组实现)的运行时间: " + (end - start) + " ms");}}

拓展:如果matrix极大 设计一种可行的并行方案

空降问题 

 

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;// 本题为leetcode原题
// 测试链接:https://leetcode.com/problems/number-of-islands-ii/
// 所有方法都可以直接通过
public class Code03_NumberOfIslandsII {public static List<Integer> numIslands21(int m, int n, int[][] positions) {UnionFind1 uf = new UnionFind1(m, n);List<Integer> ans = new ArrayList<>();for (int[] position : positions) {ans.add(uf.connect(position[0], position[1]));}return ans;}public static class UnionFind1 {private int[] parent;private int[] size;//区别,变化之后不在抹去size,因为要用size做标记//size=0代表没有初始化过,没有空降过1private int[] help;private final int row;private final int col;private int sets;public UnionFind1(int m, int n) {row = m;col = n;sets = 0;int len = row * col;parent = new int[len];size = new int[len];help = new int[len];}private int index(int r, int c) {return r * col + c;}private int find(int i) {int hi = 0;while (i != parent[i]) {help[hi++] = i;i = parent[i];}for (hi--; hi >= 0; hi--) {parent[help[hi]] = i;}return i;}private void union(int r1, int c1, int r2, int c2) {if (r1 < 0 || r1 == row || r2 < 0 || r2 == row || c1 < 0 || c1 == col || c2 < 0 || c2 == col) {return;//检查越界}int i1 = index(r1, c1);int i2 = index(r2, c2);if (size[i1] == 0 || size[i2] == 0) {return;}int f1 = find(i1);int f2 = find(i2);if (f1 != f2) {if (size[f1] >= size[f2]) {size[f1] += size[f2];parent[f2] = f1;} else {size[f2] += size[f1];parent[f1] = f2;}sets--; }public int connect(int r, int c) {int index = index(r, c);if (size[index] == 0) {//为零代表第一次来到这个位置 parent[index] = index;size[index] = 1;sets++;union(r - 1, c, r, c);union(r + 1, c, r, c);union(r, c - 1, r, c);union(r, c + 1, r, c);}return sets;}}// 课上讲的如果m*n比较大,会经历很重的初始化,而k比较小,怎么优化的方法public static List<Integer> numIslands22(int m, int n, int[][] positions) {UnionFind2 uf = new UnionFind2();List<Integer> ans = new ArrayList<>();for (int[] position : positions) {ans.add(uf.connect(position[0], position[1]));}return ans;}public static class UnionFind2 {//m*n很大,key相对不大private HashMap<String, String> parent;//字符串他爹private HashMap<String, Integer> size;private ArrayList<String> help;private int sets;public UnionFind2() {parent = new HashMap<>();size = new HashMap<>();help = new ArrayList<>();sets = 0;}private String find(String cur) {while (!cur.equals(parent.get(cur))) {help.add(cur);cur = parent.get(cur);}for (String str : help) {parent.put(str, cur);}help.clear();return cur;}private void union(String s1, String s2) {if (parent.containsKey(s1) && parent.containsKey(s2)) {String f1 = find(s1);String f2 = find(s2);if (!f1.equals(f2)) {int size1 = size.get(f1);int size2 = size.get(f2);String big = size1 >= size2 ? f1 : f2;String small = big == f1 ? f2 : f1;parent.put(small, big);size.put(big, size1 + size2);sets--;}}}public int connect(int r, int c) {String key = String.valueOf(r) + "_" + String.valueOf(c);if (!parent.containsKey(key)) {//之前没空降过的parent.put(key, key);size.put(key, 1);sets++;String up = String.valueOf(r - 1) + "_" + String.valueOf(c);String down = String.valueOf(r + 1) + "_" + String.valueOf(c);String left = String.valueOf(r) + "_" + String.valueOf(c - 1);String right = String.valueOf(r) + "_" + String.valueOf(c + 1);union(up, key);union(down, key);union(left, key);union(right, key);}return sets;}}}

 

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Python学习之路-初识爬虫:requests requests的作用 作用&#xff1a;发送网络请求&#xff0c;返回响应数据 中文文档 &#xff1a; http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/index.html 为什么学requests而不是urllib requests的底层实现就是urllibrequests在pytho…...

Linux 常用的命令

① 基本命令 uname -m 显示机器的处理器架构uname -r 显示正在使用的内核版本dmidecode -q 显示硬件系统部件(SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作系统信息arch 显示机器的处理器架构uname -m 显示机器的处…...

假期作业 10

1.整理磁盘操作的完整流程&#xff0c;如何接入虚拟机&#xff0c;是否成功识别&#xff0c;对磁盘分区工具的使用&#xff0c;格式化&#xff0c;挂载以及取消挂载 U盘接入虚拟机 在虚拟机--->可移动设备--->找到U盘---->连接 检测U盘是否被虚拟机识别 ls /dev/s…...

【洛谷 P3367】【模板】并查集 题解(并查集+路径压缩)

【模板】并查集 题目描述 如题&#xff0c;现在有一个并查集&#xff0c;你需要完成合并和查询操作。 输入格式 第一行包含两个整数 N , M N,M N,M ,表示共有 N N N 个元素和 M M M 个操作。 接下来 M M M 行&#xff0c;每行包含三个整数 Z i , X i , Y i Z_i,X_i,Y…...

Netty应用(一) 之 NIO概念 基本编程

目录 第一章 概念引入 1.分布式概念引入 第二章 Netty基础 - NIO 1.引言 1.1 什么是Netty&#xff1f; 1.2 为什么要学习Netty&#xff1f; 2.NIO编程 2.1 传统网络通信中开发方式及问题&#xff08;BIO&#xff09; 2.1.1 多线程版网络编程 2.1.2 线程池版的网络编程…...

tkinter-TinUI-xml实战(10)展示画廊

tkinter-TinUI-xml实战&#xff08;10&#xff09;展示画廊 引言声明文件结构核心代码主界面统一展示控件控件展示界面单一展示已有展示多类展示 最终效果在这里插入图片描述 ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/286fcaa2fa5648a992a0ac79b4efad82.png) ………… 结语 引言…...

LeetCode二叉树的垂序遍历

题目描述 给你二叉树的根结点 root &#xff0c;请你设计算法计算二叉树的 垂序遍历 序列。 对位于 (row, col) 的每个结点而言&#xff0c;其左右子结点分别位于 (row 1, col - 1) 和 (row 1, col 1) 。树的根结点位于 (0, 0) 。 二叉树的 垂序遍历 从最左边的列开始直到…...

[linux c]linux do_div() 函数用法

linux do_div() 函数用法 do_div() 是一个 Linux 内核中的宏&#xff0c;用于执行 64 位整数的除法操作&#xff0c;并将结果存储在给定的变量中&#xff0c;同时将余数存储在另一个变量中。这个宏通常用于内核编程中&#xff0c;特别是在处理大整数和性能敏感的场合。 函数原…...

Python学习之路-爬虫提高:常见的反爬手段和解决思路

Python学习之路-爬虫提高:常见的反爬手段和解决思路 常见的反爬手段和解决思路 明确反反爬的主要思路 反反爬的主要思路就是&#xff1a;尽可能的去模拟浏览器&#xff0c;浏览器在如何操作&#xff0c;代码中就如何去实现。浏览器先请求了地址url1&#xff0c;保留了cookie…...

python_numpy库_ndarray的聚合操作、矩阵操作等

一、ndarray的聚合操作 1、求和np.sum() import numpy as np ​ n np.arange(10) print(n) ​ s np.sum(n) print(s) ​ n np.random.randint(0,10,size(3,5)) print(n) s1 np.sum(n) print(s1) #全部数加起来 s2 np.sum(n,axis0) print(s2) #表示每一列的多行求和 …...

python-自动化篇-终极工具-用GUI自动控制键盘和鼠标-pyautogui

文章目录 用GUI自动控制键盘和鼠标pyautogui 模块鼠标屏幕位置——移动地图——pyautogui.size鼠标位置——自身定位——pyautogui.position()移动鼠标——pyautogui.moveTo拖动鼠标滚动鼠标 键盘按下键盘释放键盘 开始与结束通过注销关闭所有程序 用GUI自动控制键盘和鼠标 在…...

面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?

大数据与深度学习之间存在着紧密的相互关系&#xff0c;它们在当今技术发展中相辅相成。 大数据的定义与特点:大数据指的是规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据生成及处理速度)都超出了传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。它具有四个主要特点&#xff0c;通常被称…...

航芯ACM32G103开发板评测 08 ADC Timer外设测试

航芯ACM32G103开发板评测 08 ADC Timer外设测试 1. 软硬件平台 ACM32G103 Board开发板MDK-ARM Keil 2. 定时器Timer 在一般的MCU芯片中&#xff0c;定时器这个外设资源是非常重要的&#xff0c;一般可以分为SysTick定时器&#xff08;系统滴答定时器&#xff09;、常规定时…...

【Linux学习】生产者-消费者模型

目录 22.1 什么是生产者-消费者模型 22.2 为什么要用生产者-消费者模型? 22.3 生产者-消费者模型的特点 22.4 BlockingQueue实现生产者-消费者模型 22.4.1 实现阻塞队列BlockQueue 1) 添加一个容器来存放数据 2)加入判断Blocking Queue情况的成员函数 3)实现push和pop方法 4)完…...

三、案例 - MySQL数据迁移至ClickHouse

MySQL数据迁移至ClickHouse 一、生成测试数据表和数据1.在MySQL创建数据表和数据2.在ClickHouse创建数据表 二、生成模板文件1.模板文件内容2.模板文件参数详解2.1 全局设置2.2 数据读取&#xff08;Reader&#xff09;2.3 数据写入&#xff08;Writer&#xff09;2.4 性能设置…...

[WinForm开源]概率计算器 - Genshin Impact(V1.0)

创作目的&#xff1a;为方便旅行者估算自己拥有的纠缠之缘能否达到自己的目的&#xff0c;作者使用C#开发了一款小型软件供旅行者参考使用。 创作说明&#xff1a;此软件所涉及到的一切概率与规则完全按照游戏《原神》(V4.4.0)内公示的概率与规则&#xff08;包括保底机制&…...

vscode 代码调试from IPython import embed

一、讲解 这种代码调试方法非常的好用。 from IPython import embed上面的代码片段是用于Python中嵌入一个交互式IPython shell的方法。这可以在任何Python脚本或程序中实现&#xff0c;允许在执行到该点时暂停程序&#xff0c;并提供一个交互式环境&#xff0c;以便于检查、…...

双活工作关于nacos注册中心的数据迁移

最近在做一个双活的项目&#xff0c;在纠结一个注册中心是在双活机房都准备一个&#xff0c;那主机房的数据如果传过去呢&#xff0c;查了一些资料&#xff0c;最终在官网查到了一个NacosSync 的组件&#xff0c;主要用来做数据传输的&#xff0c;并且支持在线替换注册中心的&a…...

5G NR 信道号计算

一、5G NR的频段 增加带宽是增加容量和传输速率最直接的方法&#xff0c;目前5G最大带宽将会达到400MHz&#xff0c;考虑到目前频率占用情况&#xff0c;5G将不得不使用高频进行通信。 3GPP协议定义了从Sub6G(FR1)到毫米波(FR2)的5G目标频谱。 其中FR1是5G的核心频段&#xff0…...

01-Spring实现重试和降级机制

主要用于在模块调用中&#xff0c;出现失败、异常情况下&#xff0c;仍需要进行重复调用。并且在最终调用失败时&#xff0c;可以采用降级措施&#xff0c;返回一般结果。 1、重试机制 我们采用spring 提供的retry 插件&#xff0c;其原理采用aop机制&#xff0c;所以需要额外…...

docker部署showdoc

目录 安装 1.拉取镜像 2.创建容器 使用 1.选择语言 2.默认账户/密码:showdoc/123456​编辑 3.登陆 4.首页 安装 1.拉取镜像 docker pull star7th/showdoc 2.创建容器 mkdir -p /opt/showdoc/html docker run -d --name showdoc --userroot --privilegedtrue -p 1005…...

2.14作业

1.请编程实现二维数组的杨辉三角。 2.请编程实现二维数组计算每一行的和以及列和。 3.请编程实现二维数组计算第二大值。 4.请使用非函数方法实现系统函数strcat,strcmp,strcpy,strlen. strcat: strcmp: strcpy: strlen:...

01.数据结构篇-链表

1.找出两个链表的交点 160. Intersection of Two Linked Lists (Easy) Leetcode / 力扣 例如以下示例中 A 和 B 两个链表相交于 c1&#xff1a; A: a1 → a2↘c1 → c2 → c3↗ B: b1 → b2 → b3 但是不会出现以下相交的情况&#xff0c;因为每个节点只有一个…...

揭秘产品迭代计划制定:从0到1打造完美迭代策略

产品迭代计划是产品团队确保他们能够交付满足客户需求的产品以及实现其业务目标的重要工具。开发一个成功的产品迭代计划需要仔细考虑产品的目标、客户需求、市场趋势和可用资源。以下是帮助您创建产品迭代计划的一些步骤&#xff1a;建立产品目标、收集客户反馈、分析市场趋势…...

Python进阶--下载想要的格言(基于格言网的Python爬虫程序)

注&#xff1a;由于上篇帖子&#xff08;Python进阶--爬取下载人生格言(基于格言网的Python3爬虫)-CSDN博客&#xff09;篇幅长度的限制&#xff0c;此篇帖子对上篇做一个拓展延伸。 目录 一、爬取格言网中想要内容的url 1、找到想要的内容 2、抓包分析&#xff0c;找到想…...

C语言--------数据在内存中的存储

1.整数在内存中的存储 整数在内存是以补码的形式存在的&#xff1b; 整型家族包括char,int ,long long,short类型&#xff1b; 因为char类型是以ASCII值形式存在&#xff0c;所以也是整形家族&#xff1b; 这四种都包括signed,unsigned两种&#xff0c;即有符号和无符号&am…...