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Java八股文(数据结构)

Java八股文の数据结构

  • 数据结构

数据结构

  1. 请解释以下数据结构的概念:链表、栈、队列和树。

链表是一种线性数据结构,由节点组成,每个节点包含了指向下一个节点的指针;
栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只能在一端进行插入和删除操作;
队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,一端进行插入操作,在另一端进行删除操作;
树是一种非线性数据结构,由节点和边组成,其中父节点可以有多个子节点。

  1. 请解释下面时间复杂度符号的含义:O(1)、O(log n)、O(n)和O(n^2)。

O(1)表示算法的执行时间不随输入规模变化;
O(log n)表示算法的执行时间随输入规模的增加而增加,但增加速度较慢;
O(n)表示算法的执行时间与输入规模成正比;
O(n^2)表示算法的执行时间与输入规模的平方成正比。

  1. 请解释什么是二分查找,并提供一个二分查找的实现。

二分查找是一种在有序数组中查找元素的算法,每次都将区间缩小为原来的一半,直到找到目标元素或无法再缩小。
以下是一个二分查找的实现(Java):

public int binarySearch(int[] arr, int target) {int left = 0;int right = arr.length - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (arr[mid] == target) {return mid;} else if (arr[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;
}
  1. 请解释什么是哈希表,并提供一个哈希函数的示例。

哈希表是一种基于哈希函数的数据结构,用于存储和查找键值对。
哈希函数将键映射为一个固定大小的数组索引,使得在查找或插入时可以快速定位。
以下是一个哈希函数的示例(Java):

public int hashFunction(String key) {int hash = 0;for (int i = 0; i < key.length(); i++) {hash = (hash + key.charAt(i) - 'a') % tableSize;}return hash;
}

在此示例中,假设我们将英文字母映射为整数,'a’对应0,'b’对应1,以此类推。

  1. 请解释什么是二叉树,并提供一个二叉树的遍历实现(前序、中序和后序)。

二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多有两个子节点,称为左子节点和右子节点。
以下是二叉树的前序、中序和后序遍历的实现(Java):

// 前序遍历(根-左-右)
public void preOrderTraversal(TreeNode root) {if (root == null) {return;}System.out.println(root.val);preOrderTraversal(root.left);preOrderTraversal(root.right);
}// 中序遍历(左-根-右)
public void inOrderTraversal(TreeNode root) {if (root == null) {return;}inOrderTraversal(root.left);System.out.println(root.val);inOrderTraversal(root.right);
}// 后序遍历(左-右-根)
public void postOrderTraversal(TreeNode root) {if (root == null) {return;}postOrderTraversal(root.left);postOrderTraversal(root.right);System.out.println(root.val);
}

这里的TreeNode是二叉树的节点类,包含一个值val和左右子节点的引用。

  1. 请解释什么是图,并提供一种图的表示方法。

图是一种非线性数据结构,由节点(顶点)和边组成,表示顶点之间的关系。
常用的图的表示方法有邻接矩阵和邻接表。
邻接矩阵使用二维数组表示节点之间的连接关系,而邻接表则使用链表数组表示每个节点的邻居。

  1. 请解释什么是堆,并提供一个堆的实现。

堆是一种完全二叉树,分为最大堆和最小堆。
最大堆中,每个父节点的值都大于或等于其子节点的值;
最小堆中,每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。
以下是一个最大堆的实现(Java):

class MaxHeap {private int[] heap;private int size;public MaxHeap(int capacity) {heap = new int[capacity];size = 0;}public void insert(int value) {if (size == heap.length) {throw new IllegalStateException("Heap is full");}heap[size] = value;siftUp(size);size++;}private void siftUp(int index) {while (index > 0 && heap[index] > heap[parentIndex(index)]) {swap(index, parentIndex(index));index = parentIndex(index);}}public int removeMax() {if (size == 0) {throw new IllegalStateException("Heap is empty");}int max = heap[0];heap[0] = heap[size - 1];size--;siftDown(0);return max;}private void siftDown(int index) {while (leftChildIndex(index) < size) {int maxIndex = leftChildIndex(index);if (rightChildIndex(index) < size && heap[rightChildIndex(index)] > heap[leftChildIndex(index)]) {maxIndex = rightChildIndex(index);}if (heap[index] >= heap[maxIndex]) {break;}swap(index, maxIndex);index = maxIndex;}}// Helper methods for calculating parent and child indicesprivate int parentIndex(int index) {return (index - 1) / 2;}private int leftChildIndex(int index) {return 2 * index + 1;}private int rightChildIndex(int index) {return 2 * index + 2;}private void swap(int index1, int index2) {int temp = heap[index1];heap[index1] = heap[index2];heap[index2] = temp;}
}

该堆类提供了插入和删除最大值的操作,并保持了堆的性质。

  1. 请解释什么是哈夫曼树,并提供一个哈夫曼编码的实现。

哈夫曼树是一种用于数据编码的树结构,用于将频率较高的字符编码为较短的二进制码,以实现更高的压缩比。
哈夫曼编码的实现需要构建哈夫曼树,并通过DFS遍历树来生成每个字符的编码。
以下是一个哈夫曼编码的实现(Java):

class HuffmanNode implements Comparable<HuffmanNode> {char value;int frequency;HuffmanNode left;HuffmanNode right;public HuffmanNode(char value, int frequency) {this.value = value;this.frequency = frequency;}@Overridepublic int compareTo(HuffmanNode other) {return this.frequency - other.frequency;}
}public String huffmanEncode(String text) {if (text.isEmpty()) {return "";}// Calculate character frequenciesMap<Character, Integer> frequencies = new HashMap<>();for (char c : text.toCharArray()) {frequencies.put(c, frequencies.getOrDefault(c, 0) + 1);}// Build Huffman treePriorityQueue<HuffmanNode> pq = new PriorityQueue<>();for (Map.Entry<Character, Integer> entry : frequencies.entrySet()) {pq.offer(new HuffmanNode(entry.getKey(), entry.getValue()));}while (pq.size() > 1) {HuffmanNode left = pq.poll();HuffmanNode right = pq.poll();HuffmanNode merged = new HuffmanNode('-', left.frequency + right.frequency);merged.left = left;merged.right = right;pq.offer(merged);}// Generate Huffman codesMap<Character, String> codes = new HashMap<>();generateCodes(pq.peek(), "", codes);// Encode the textStringBuilder encodedText = new StringBuilder();for (char c : text.toCharArray()) {encodedText.append(codes.get(c));}return encodedText.toString();
}private void generateCodes(HuffmanNode node, String code, Map<Character, String> codes) {if (node == null) {return;}if (node.left == null && node.right == null) {codes.put(node.value, code);}generateCodes(node.left, code + "0", codes);generateCodes(node.right, code + "1", codes);
}

该示例中,huffmanEncode方法接受一个字符串,并返回其哈夫曼编码后的结果。

  1. 请解释深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)的区别。

DFS和BFS是两种图遍历的算法。
DFS以深度为优先,从起始节点开始,尽可能深入地访问其邻居节点,直到无法再深入为止,然后回溯到上一个节点。
BFS以广度为优先,从起始节点开始,依次访问同一层级的节点,再逐层向下一层级访问。
DFS适用于查找目标在树或图中的路径,而BFS适用于查找最短路径或查找目标在特定距离内的节点。

  1. 请解释什么是红黑树,并说明其性质。

红黑树是一种自平衡的二叉搜索树,具有以下性质:

● 每个节点是红色或黑色。
● 根节点是黑色。
● 每个叶子节点(NIL节点)是黑色。
● 如果一个节点是红色,则其子节点必须是黑色(不能有两个相邻的红色节点)。
● 从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数量的黑色节点。

  1. 请解释什么是AVL树,并说明其性质。

AVL树是一种自平衡的二叉搜索树,具有以下性质:

● 对于每个节点,其左子树和右子树的高度差(平衡因子)最多为1。
● 任意节点的左子树和右子树都是AVL树。

  1. 请解释什么是B树,并说明其特点。

B树是一种自平衡的多路搜索树,具有以下特点:

● 每个节点最多有M个子节点(M>=2)。
● 除根节点和叶子节点外,每个节点至少有M/2个子节点。
● 所有叶子节点都在同一层级上。

  1. 请解释什么是缓存淘汰策略,并提供两个常见的缓存淘汰策略。

缓存淘汰策略用于在缓存容量不足时确定哪些项目应从缓存中淘汰。
常见的缓存淘汰策略有:

● 最近最少使用(Least Recently Used, LRU):淘汰最近最少使用的项目,即最长时间未被访问的项目。
● 最不常用(Least Frequently Used, LFU):淘汰使用频率最低的项目,即被访问次数最少的项目。

  1. 请解释什么是拓扑排序,并提供一个拓扑排序的实现。

拓扑排序是一种对有向无环图进行排序的算法,使得所有边的方向均从前向后。
以下是一个拓扑排序的实现(Java):

public List<Integer> topologicalSort(int numCourses, int[][] prerequisites) {List<Integer> sortedOrder = new ArrayList<>();if (numCourses <= 0) {return sortedOrder;}// 1. 构建图和入度数组Map<Integer, List<Integer>> graph = new HashMap<>();int[] inDegree = new int[numCourses];for (int i = 0; i < numCourses; i++) {graph.put(i, new ArrayList<>());}for (int[] prerequisite : prerequisites) {int parent = prerequisite[1];int child = prerequisite[0];graph.get(parent).add(child);inDegree[child]++;}// 2. 将入度为0的节点加入队列Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();for (int i = 0; i < numCourses; i++) {if (inDegree[i] == 0) {queue.offer(i);}}// 3. 逐个从队列取出节点,减少相关节点的入度并判断是否入队while (!queue.isEmpty()) {int node = queue.poll();sortedOrder.add(node);List<Integer> children = graph.get(node);for (int child : children) {inDegree[child]--;if (inDegree[child] == 0) {queue.offer(child);}}}// 4. 判断是否存在环if (sortedOrder.size() != numCourses) {return new ArrayList<>();}return sortedOrder;
}

该方法接受课程数量和先修关系的二维数组,并返回一个拓扑有序的课程列表。

  1. 请解释什么是并查集,并提供一个并查集的实现。

并查集是一种用于解决集合合并和查询的数据结构,支持以下两种操作:

● 查找(Find):确定元素所属的集合。
● 合并(Union):将两个集合合并为一个集合。
以下是一个并查集的实现(Java):

class UnionFind {private int[] parent;private int[] rank;public UnionFind(int size) {parent = new int[size];rank = new int[size];for (int i = 0; i < size; i++) {parent[i] = i;rank[i] = 0;}}public int find(int x) {if (parent[x] != x) {parent[x] = find(parent[x]);}return parent[x];}public void union(int x, int y) {int rootX = find(x);int rootY = find(y);if (rootX != rootY) {if (rank[rootX] < rank[rootY]) {parent[rootX] = rootY;} else if (rank[rootX] > rank[rootY]) {parent[rootY] = rootX;} else {parent[rootY] = rootX;rank[rootX]++;}}}
}

该并查集类提供了查找和合并操作,并使用路径压缩和按秩合并的优化策略。

  1. 请解释什么是动态规划,并提供一个使用动态规划解决的问题示例。

动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种解决多阶段决策最优化问题的方法。
它将问题划分为若干个子问题,并保存子问题的解来避免重复计算。
通过递推求解各个子问题,最终得到原问题的解。
一个典型的动态规划问题是求解最长公共子序列(Longest Common Subsequence,简称LCS)。
给定两个字符串s1和s2,求它们的最长公共子序列的长度。
示例:

public class LongestCommonSubsequence {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {int m = text1.length();int n = text2.length();int[][] dp = new int[m + 1][n + 1]; // dp[i][j]表示text1前i个字符和text2前j个字符的最长公共子序列长度for (int i = 1; i <= m; i++) {for (int j = 1; j <= n; j++) {if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; // 当前字符相等,最长公共子序列长度加1} else {dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); // 当前字符不相等,取前一步的最优解}}}return dp[m][n];}
}

在这个示例中,使用动态规划求解了最长公共子序列的长度。
通过定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示text1前i个字符和text2前j个字符的最长公共子序列长度。
在遍历字符串text1和text2时,根据字符是否相等来更新dp数组的值。
最终返回dp[m][n]即为最长公共子序列的长度。
动态规划的思想可以帮助我们高效地解决很多复杂的问题,包括字符串匹配、最短路径、背包问题等。

  1. 实现一个二叉树的前序遍历算法。
class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;public TreeNode(int val) {this.val = val;}
}public class PreorderTraversal {public List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {List<Integer> result = new ArrayList<>();if (root == null) {return result;}Stack<TreeNode> stack = new Stack<>();stack.push(root);while (!stack.isEmpty()) {TreeNode node = stack.pop();result.add(node.val);if (node.right != null) {stack.push(node.right);}if (node.left != null) {stack.push(node.left);}}return result;}
}
  1. 实现一个队列,并实现基本的操作:入队、出队、获取队首元素。
class MyQueue {private Stack<Integer> inStack;private Stack<Integer> outStack;public MyQueue() {inStack = new Stack<>();outStack = new Stack<>();}public void push(int x) {inStack.push(x);}public int pop() {if (outStack.isEmpty()) {while (!inStack.isEmpty()) {outStack.push(inStack.pop());}}return outStack.pop();}public int peek() {if (outStack.isEmpty()) {while (!inStack.isEmpty()) {outStack.push(inStack.pop());}}return outStack.peek();}public boolean empty() {return inStack.isEmpty() && outStack.isEmpty();}
}
  1. 实现一个栈,并实现基本的操作:入栈、出栈、获取栈顶元素、判断栈是否为空。
class MyStack {private Deque<Integer> stack;public MyStack() {stack = new LinkedList<>();}public void push(int x) {stack.push(x);}public int pop() {return stack.pop();}public int top() {return stack.peek();}public boolean empty() {return stack.isEmpty();}
}
  1. 实现一个链表的反转。
class ListNode {int val;ListNode next;public ListNode(int val) {this.val = val;}
}public class ReverseLinkedList {public ListNode reverseList(ListNode head) {ListNode prev = null;ListNode curr = head;while (curr != null) {ListNode next = curr.next;curr.next = prev;prev = curr;curr = next;}return prev;}
}
  1. 实现一个图的深度优先搜索(DFS)算法。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;class Graph {private int V;private List<List<Integer>> adj;public Graph(int V) {this.V = V;adj = new ArrayList<>(V);for (int i = 0; i < V; i++) {adj.add(new ArrayList<>());}}public void addEdge(int u, int v) {adj.get(u).add(v);}public void DFS(int v) {boolean[] visited = new boolean[V];DFSUtil(v, visited);}private void DFSUtil(int v, boolean[] visited) {visited[v] = true;System.out.print(v + " ");for (int i : adj.get(v)) {if (!visited[i]) {DFSUtil(i, visited);}}}
}
  1. 实现一个图的广度优先搜索(BFS)算法。
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;class Graph {private int V;private List<List<Integer>> adj;public Graph(int V) {this.V = V;adj = new ArrayList<>(V);for (int i = 0; i < V; i++) {adj.add(new ArrayList<>());}}public void addEdge(int u, int v) {adj.get(u).add(v);}public void BFS(int v) {boolean[] visited = new boolean[V];Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();visited[v] = true;queue.offer(v);while (!queue.isEmpty()) {int curr = queue.poll();System.out.print(curr + " ");for (int i : adj.get(curr)) {if (!visited[i]) {visited[i] = true;queue.offer(i);}}}}
}
  1. 实现一个最小堆。
class MinHeap {private int[] heap;private int size;public MinHeap(int capacity) {heap = new int[capacity];size = 0;}public void insert(int key) {if (size == heap.length) {// 堆已满return;}size++;int i = size - 1;heap[i] = key;while (i > 0 && heap[parent(i)] > heap[i]) {// 交换节点值swap(i, parent(i));i = parent(i);}}public void delete(int key) {int index = -1;for (int i = 0; i < size; i++) {if (heap[i] == key) {index = i;break;}}if (index == -1) {// 不存在该元素return;}decreaseKey(index, Integer.MIN_VALUE);extractMin();}public int extractMin() {if (size == 0) {return Integer.MIN_VALUE;}if (size == 1) {size--;return heap[0];}int root = heap[0];heap[0] = heap[size - 1];size--;minHeapify(0);return root;}private void decreaseKey(int i, int newValue) {heap[i] = newValue;while (i != 0 && heap[parent(i)] > heap[i]) {swap(i, parent(i));i = parent(i);}}private void minHeapify(int i) {int smallest = i;int left = leftChild(i);int right = rightChild(i);if (left < size && heap[left] < heap[smallest]) {smallest = left;}if (right < size && heap[right] < heap[smallest]) {smallest = right;}if (smallest != i) {swap(i, smallest);minHeapify(smallest);}}private int parent(int i) {return (i - 1) / 2;}private int leftChild(int i) {return 2 * i + 1;}private int rightChild(int i) {return 2 * i + 2;}private void swap(int i, int j) {int temp = heap[i];heap[i] = heap[j];heap[j] = temp;}
}
  1. 实现一个哈希表。
class MyHashMap {private final int SIZE = 10000;private ListNode[] table;class ListNode {int key;int value;ListNode next;public ListNode(int key, int value) {this.key = key;this.value = value;this.next = null;}}public MyHashMap() {table = new ListNode[SIZE];}public void put(int key, int value) {int index = getIndex(key);if (table[index] == null) {table[index] = new ListNode(-1, -1);}ListNode prev = findElement(table[index], key);if (prev.next == null) {prev.next = new ListNode(key, value);} else {prev.next.value = value;}}public int get(int key) {int index = getIndex(key);if (table[index] == null) {return -1;}ListNode prev = findElement(table[index], key);if (prev.next == null) {return -1;}return prev.next.value;}public void remove(int key) {int index = getIndex(key);if (table[index] == null) {return;}ListNode prev = findElement(table[index], key);if (prev.next == null) {return;}prev.next = prev.next.next;}private int getIndex(int key) {return Integer.hashCode(key) % SIZE;}private ListNode findElement(ListNode bucket, int key) {ListNode prev = null;ListNode curr = bucket;while (curr != null && curr.key != key) {prev = curr;curr = curr.next;}return prev;}
}
  1. 实现一个动态数组。
class DynamicArray {private int[] array;private int size;private int capacity;public DynamicArray() {array = new int[10];size = 0;capacity = 10;}public void add(int value) {if (size == capacity) {expandCapacity();}array[size] = value;size++;}public int get(int index) {if (index < 0 || index >= size) {throw new IndexOutOfBoundsException();}return array[index];}public void set(int index, int value) {if (index < 0 || index >= size) {throw new IndexOutOfBoundsException();}array[index] = value;}public int size() {return size;}public void remove(int index) {if (index < 0 || index >= size) {throw new IndexOutOfBoundsException();}for (int i = index; i < size - 1; i++) {array[i] = array[i + 1];}size--;}private void expandCapacity() {int newCapacity = capacity * 2;int[] newArray = new int[newCapacity];for (int i = 0; i < capacity; i++) {newArray[i] = array[i];}capacity = newCapacity;array = newArray;}
}
  1. 实现一个有序数组的二分查找。
class BinarySearch {public int search(int[] nums, int target) {int left = 0;int right = nums.length - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (nums[mid] == target) {return mid;} else if (nums[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;}
}
  1. 实现一个字符串的反转。
class StringReverse {public String reverse(String s) {char[] chars = s.toCharArray();int left = 0;int right = chars.length - 1;while (left < right) {char temp = chars[left];chars[left] = chars[right];chars[right] = temp;left++;right--;}return new String(chars);}
}
  1. 实现一个队列的使用两个栈来模拟。
class MyQueue {private Stack<Integer> inStack;private Stack<Integer> outStack;public MyQueue() {inStack = new Stack<>();outStack = new Stack<>();}public void push(int x) {inStack.push(x);}public int pop() {if (outStack.isEmpty()) {while (!inStack.isEmpty()) {outStack.push(inStack.pop());}}return outStack.pop();}public int peek() {if (outStack.isEmpty()) {while (!inStack.isEmpty()) {outStack.push(inStack.pop());}}return outStack.peek();}public boolean empty() {return inStack.isEmpty() && outStack.isEmpty();}
}
  1. 实现一个栈的使用两个队列来模拟。
class MyStack {private Queue<Integer> inQueue;private Queue<Integer> outQueue;public MyStack() {inQueue = new LinkedList<>();outQueue = new LinkedList<>();}public void push(int x) {inQueue.offer(x);while (!outQueue.isEmpty()) {inQueue.offer(outQueue.poll());}Queue<Integer> temp = inQueue;inQueue = outQueue;outQueue = temp;}public int pop() {return outQueue.poll();}public int top() {return outQueue.peek();}public boolean empty() {return outQueue.isEmpty();}
}
  1. 实现一个判断链表中是否有环的算法。
class ListNode {int val;ListNode next;public ListNode(int val) {this.val = val;this.next = null;}
}class LinkedListCycle {public boolean hasCycle(ListNode head) {ListNode slow = head;ListNode fast = head;while (fast != null && fast.next != null) {slow = slow.next;fast = fast.next.next;if (slow == fast) {return true;}}return false;}
}

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云硬盘扩容后将空间增加到原有分区的解决方案

大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…...

Tensorflow2.0笔记 - metrics做损失和准确度信息度量

本笔记主要记录metrics相关的内容&#xff0c;详细内容请参考代码注释&#xff0c;代码本身只使用了Accuracy和Mean。本节的代码基于上篇笔记FashionMnist的代码经过简单修改而来&#xff0c;上篇笔记链接如下&#xff1a; Tensorflow2.0笔记 - FashionMnist数据集训练-CSDN博…...

LeetCode 面试经典150题 290.单词规律

题目&#xff1a; 给定一种规律 pattern 和一个字符串 s &#xff0c;判断 s 是否遵循相同的规律。 这里的 遵循 指完全匹配&#xff0c;例如&#xff0c; pattern 里的每个字母和字符串 s 中的每个非空单词之间存在着双向连接的对应规律。 思路&#xff1a;一一映射需要用到…...

【CASS精品教程】CASS中计算四参数和七参数(以RTK数据为例)

文章目录 一、四参数介绍二、四参数计算三、七参数介绍四、四参数、七参数的区别一、四参数介绍 两个不同的二维平面直角坐标系之间转换通常使用四参数模型,四参数适合小范围测区的空间坐标转换,相对于七参数转换的优势在于只需要2个公共已知点就能进行转换,操作简单。 在…...

什么是RISC-V?开源 ISA 如何重塑未来的处理器设计

RISC-V代表了处理器架构的范式转变&#xff0c;特点是其开源模型简化了设计理念并促进了全球community-driven的开发。RISC-V导致了处理器技术发展前进方式的重大转变&#xff0c;提供了一个不受传统复杂性阻碍的全新视角。 RISC-V起源于加州大学伯克利分校的学术起点&#xff…...

展馆设计中展示有哪些要求

1、展示产品特点和功能 产品展示应突出产品的特点、功能和优势。通过使用适当的展示方式和展示环境&#xff0c;使观众能够直观地了解产品的外观、结构、性能等方面。可以使用实物展示、模型、原型、图表、动画等方式&#xff0c;以多种角度和视角展示产品的特点和功能。 2、提…...

python实战之PyQt5桌面软件

一. 演示效果 二. 准备工作 1. 使用pip 下载所需包 pyqt5 2. 下载可视化UI工具 QT Designer 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1ic4S3ocEF90Y4L1GqYHPPA?pwdywct 提取码&#xff1a;ywct 3. 可视化UI工具汉化 把上面的链接打开, 里面有安装和汉化包, 前面的路径还要看…...

Switch 和 PS1 模拟器:3000+ 游戏随心玩 | 开源日报 No.174

Ryujinx/Ryujinx Stars: 26.1k License: MIT Ryujinx 是用 C# 编写的实验性任天堂 Switch 模拟器。 该项目旨在提供出色的准确性和性能、用户友好的界面以及稳定的构建。它已经通过了大约 4050 个测试&#xff0c;其中超过 4000 个可以启动并进入游戏&#xff0c;其中大约 340…...

免费翻译pdf格式论文

进入谷歌翻译网址https://translate.google.com/?slauto&tlzh-CN&opdocs 将需要全文翻译的pdf放进去 选择英文到中文&#xff0c;然后点击翻译 可以选择打开译文或者下载译文&#xff0c;下载译文会下载到电脑上&#xff0c;打开译文会在浏览器打开。...

3D产品可视化SaaS

“我们正在走向衰退吗&#xff1f;” “我们已经陷入衰退了吗&#xff1f;” “我们正在步入衰退。” 过去几个月占据头条的问题和陈述引发了关于市场对每个行业影响的讨论和激烈辩论。 特别是对于科技行业来说&#xff0c;过去几周一直很动荡&#xff0c;围绕费用、增长和裁…...

浙大版《C语言程序设计(第4版)》题目集-习题3-5 三角形判断

给定平面上任意三个点的坐标(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)&#xff0c;检验它们能否构成三角形。 输入格式: 输入在一行中顺序给出六个[−100,100]范围内的数字&#xff0c;即三个点的坐标x1、y1、x2、y2、x3、y3。 输出格式: 若这3个点不能构成三角形&#xff0c;则在一行中输…...

Java封装、继承、多态和抽象深度解析

在软件工程的世界里&#xff0c;面向对象编程&#xff08;OOP&#xff09;是一种编程范式&#xff0c;它使用“对象”来设计软件。对象可以封装数据和方法&#xff0c;以提高代码的复用性、可维护性和可扩展性。Java作为一门面向对象的编程语言&#xff0c;提供了四个基本的面向…...

深度学习每周学习总结P3(天气识别)

&#x1f368; 本文为&#x1f517;365天深度学习训练营 中的学习记录博客&#x1f356; 原作者&#xff1a;K同学啊 | 接辅导、项目定制 数据链接 提取码&#xff1a;o3ix 目录 0. 总结1. 数据导入部分数据导入部分代码详解&#xff1a;a. 数据读取部分a.1 提问&#xff1a;关…...

通过iOS网络抓包工具实现移动应用数据安全监控

摘要 本文将深入探讨iOS平台上常用的网络抓包工具&#xff0c;包括Charles、克魔助手、Thor和Http Catcher&#xff0c;以及通过SSH连接进行抓包的方法。此外&#xff0c;还介绍了克魔开发助手作为iOS应用开发的辅助工具&#xff0c;提供的全方面性能监控和调试功能。 在iOS应…...