C++从入门到起飞之——红黑树封装map和set 全方位剖析!
目录
1、map和set的整体框架
2、map和set迭代器的实现
3、map支持[]
4、完整源码
set.h
map.h
RBTree.h
1、map和set的整体框架
因为map和set的底层都是红黑树,所以我们考虑用一个红黑树的类模版去实例化map和set对象!不过,map节点中存储的是一个pair对象,而set中存储的是一个key对象。所以我们第一步就是先调整一下我们之前实现的红黑树的节点结构。
//节点结构(不知道存储pair类型的key/val结构还是Key结构)
template<class T>
struct RBTreeNode
{RBTreeNode(const T& data):_data(data), _parent(nullptr), _left(nullptr), _right(nullptr), _col(RED){}T _data;RBTreeNode* _parent;RBTreeNode* _left;RBTreeNode* _right;Colour _col;//初始化为红色
};
无论是set还是map的查找都是根据key来进行的,所以我们的红黑树类模版的第一个参数类型是接受上层传递过来的K类型。
再有,set和map的insert(插入),一个是pair类型,一个是key类型。所以我们的红黑树类模版的第二个参数类型是接受上层传递过来的T类型。
最后,我们还要在上层传递一个仿函数用于底层红黑树查找和插入删除时用key比较。因为set直接插入一个key可以用于比较,但是map插入一个pair,而pair支持的比较是first和second一起比较,而我们只希望用key比较。又因为底层并不知道上层是set还是map,所以我们要在上层传递一个仿函数给到下层让下层用上层的仿函数拿到key来比较大小!
set整体框架:
namespace my_set
{template<class K>class set{//仿函数用于底层红黑树查找和插入删除时用key比较struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:bool insert(const K& key){return _t.insert(key);}private:RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;};
}
map整体框架:
namespace my_map
{template<class K,class V>class map{/*仿函数用于底层红黑树查找和插入删除时用key比较因为set直接插入一个key可以用于比较,但是map插入一个pair,而pair支持的比较是first和second一起比较,而我们只希望用key比较又底层并不知道上层是set还是map,所以我们要在上层传递一个仿函数给到下层让下层用上层的仿函数拿到key来比较大小!*/struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K,V>& kv){return kv.first;}};public:bool insert(const pair<K,V>& kv){return _t.insert(kv);}private:RBTree<K, pair<K,V>, MapKeyOfT> _t;};
}
调整过后的底层红黑树:
//枚举类型定义颜色
enum Colour
{RED,BLACK
};
//节点结构(不知道存储pair类型的key/val结构还是Key结构)
template<class T>
struct RBTreeNode
{RBTreeNode(const T& data):_data(data), _parent(nullptr), _left(nullptr), _right(nullptr), _col(RED){}T _data;RBTreeNode* _parent;RBTreeNode* _left;RBTreeNode* _right;Colour _col;//初始化为红色
};//红黑树
template<class K, class T,class KeyOfT>
class RBTree
{typedef RBTreeNode<T> Node;
public:KeyOfT kot;//默认构造RBTree() = default;//拷贝构造RBTree(const T& rbt){_root = _copy(rbt._root);}// 赋值重载RBTree<K, T,KeyOfT>& operator=(T tmp){std::swap(_root, tmp._root);return *this;}//二叉树的析构~RBTree(){_Destroy(_root);}//红黑树的查找Node* Find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (kot(cur->_data) < kot(key)){cur = cur->_right;}else if (kot(cur->_data) > kot(key)){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;}//红黑树的插入bool insert(const T& data){//如果树为空,在根插入并且颜色为黑色if (_root == nullptr){_root = new Node(data);_root->_col = BLACK;return true;}//树不为空按搜索树规则先进行插入Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){if (kot(data) < kot(cur->_data))//小往左走{parent = cur;cur = parent->_left;}else if (kot(data) > kot(cur->_data))//大往右走{parent = cur;cur = parent->_right;}else{return false;//不支持相同元素的插入}}cur = new Node(data);cur->_col = RED;if (kot(data) < kot(parent->_data))//K小插入在左边parent->_left = cur;else//K大插入在右边parent->_right = cur;cur->_parent = parent;//插入后进行维护红黑树规则的逻辑//parent存在且为红while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;//p在g的右边if (parent == grandfather->_right){//g//u pNode* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED)//uncle存在且为红{//变色处理uncle->_col = parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//更新cur继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者存在且为黑{if (cur == parent->_right){//g//u p// c//以g为旋转点进行左单旋RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//g//u p// c//进行右左双旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}//旋转+变色后链接祖先节点的节点为黑,必然不会发生连续红色节点的情况直接break;break;}}else//p在g的左边{//g//p uNode* uncle = grandfather->_right;if (uncle && uncle->_col == RED)//uncle存在且为红{//变色处理uncle->_col = parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//更新cur继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者存在且为黑{if (cur == parent->_left){//g//p u//c//以g为旋转点进行右单旋RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//g//p u// c//进行左右双旋RotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}//旋转+变色后链接祖先节点的节点为黑,必然不会发生连续红色节点的情况直接break;break;}}}//如果持续更新变色到根_root->_col = BLACK;return true;}private://右单旋void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;Node* pParent = parent->_parent;parent->_left = subLR;if (subLR)//如果不为空subLR->_parent = parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;if (pParent == nullptr){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subL;}else{pParent->_right = subL;}subL->_parent = pParent;}}//左单旋void RotateL(Node* parent){Node* pParent = parent->_parent;Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;if (pParent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subR;}else{pParent->_right = subR;}subR->_parent = pParent;}}//递归拷贝Node* _copy(Node* root){if (root == nullptr)return nullptr;Node* newNode = new Node(root->_data);newNode->_left = _copy(root->_left);newNode->_right = _copy(root->_right);return newNode;}//二叉树的销毁void _Destroy(Node* root){if (root == nullptr)return;_Destroy(root->_left);_Destroy(root->_right);delete root;}private:Node* _root = nullptr;
};
2、map和set迭代器的实现
map和set迭代器的实现其实思路与list迭代器的实现几乎一样,它们都是由一个一个的节点组成的。所以我们都是通过封装一个节点的指针,重载*、->、++、--、比较等运算符!
迭代器的整体框架:
//封装一个节点指针作为迭代器
template<class T,class Ref,class Ptr>
struct RBTreeIterator
{typedef RBTreeNode<T> Node;typedef RBTreeIterator<T,Ref,Ptr> Self;Node* _node;Node* _root;RBTreeIterator(Node* node,Node* root):_node(node),_root(root){}//迭代器的++Self& operator++(){}//迭代器的--Self& operator--(){}//简单的运算符重载Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s) const{return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s) const{return _node == s._node;}
};
map和set迭代器的难点在于++和--:
iterator实现思路分析
• iterator实现的⼤框架跟list的iterator思路是⼀致的,⽤⼀个类型封装结点的指针,再通过重载运算 符实现,迭代器像指针⼀样访问的⾏为。
• 这⾥的难点是operator++和operator--的实现。之前使⽤部分,我们分析了,map和set的迭代器⾛ 的是中序遍历,左⼦树->根结点->右⼦树,那么begin()会返回中序第⼀个结点的iterator也就是10 所在结点的迭代器。
• 迭代器++的核⼼逻辑就是不看全局,只看局部,只考虑当前中序局部要访问的下⼀个结点。
• 迭代器++时,如果it指向的结点的右⼦树不为空,代表当前结点已经访问完了,要访问下⼀个结点 是右⼦树的中序第⼀个,⼀棵树中序第⼀个是最左结点,所以直接找右⼦树的最左结点即可。
• 迭代器++时,如果it指向的结点的右⼦树空,代表当前结点已经访问完了且当前结点所在的⼦树也 访问完了,要访问的下⼀个结点在当前结点的祖先⾥⾯,所以要沿着当前结点到根的祖先路径向上 找。
• 如果当前结点是⽗亲的左,根据中序左⼦树->根结点->右⼦树,那么下⼀个访问的结点就是当前结 点的⽗亲;
如下图:it指向25,25右为空,25是30的左,所以下⼀个访问的结点就是30。
• 如果当前结点是⽗亲的右,根据中序左⼦树->根结点->右⼦树,当前当前结点所在的⼦树访问完 了,当前结点所在⽗亲的⼦树也访问完了,那么下⼀个访问的需要继续往根的祖先中去找,直到找 到孩⼦是⽗亲左的那个祖先就是中序要问题的下⼀个结点。
如下图:it指向15,15右为空,15是10 的右,15所在⼦树话访问完了,10所在⼦树也访问完了,继续往上找,10是18的左,那么下⼀个 访问的结点就是18。
• end()如何表⽰呢?
如下图:当it指向50时,++it时,50是40的右,40是30的右,30是18的右,18 到根没有⽗亲,没有找到孩⼦是⽗亲左的那个祖先,这是⽗亲为空了,那我们就把it中的结点指针 置为nullptr,我们⽤nullptr去充当end。需要注意的是stl源码空,红⿊树增加了⼀个哨兵位头结点 做为end(),这哨兵位头结点和根互为⽗亲,左指向最左结点,右指向最右结点。相⽐我们⽤ nullptr作为end(),差别不⼤,他能实现的,我们也能实现。只是--end()判断到结点时空,特殊处 理⼀下,让迭代器结点指向最右结点。具体参考迭代器--实现。
• 迭代器--的实现跟++的思路完全类似,逻辑正好反过来即可,因为他访问顺序是右⼦树->根结点-> 左⼦树,具体参考下⾯代码实现。
• set的iterator也不⽀持修改,我们把set的第⼆个模板参数改成const K即可, RBTreeconst K, SetKeyOfT> _t;
• map的iterator不⽀持修改key但是可以修改value,我们把map的第⼆个模板参数pair的第⼀个参 数改成const K即可, RBTreepair, MapKeyOfT> _t;
• ⽀持完整的迭代器还有很多细节需要修改,具体参考下⾯题的代码。
迭代器++代码:
//迭代器的++
Self& operator++()
{//如果当前节点的右不为空,那下一个节点就是右子树的最左节点if (_node->_right){Node* leftMost = _node->_right;while (leftMost->_left){leftMost = leftMost->_left;}_node = leftMost;}/*如果当前节点的右为空,则说明当前节点的中序已近完毕如果当前节点是父亲的右,说明父亲的中序也完毕所以我们要找到祖先节点中是父亲的左的那个节点,那下一个节点就是就是父亲*/else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;//父亲不为空并且cur是父亲的右,不断向上寻找while (parent && cur == parent->_right){cur = parent;parent = cur->_parent;}//走到这里父亲为空说明走到end,不为空父亲则是中序的下一个_node = parent;}return *this;
}
因为我们用空来代表数的末尾,但我们--时,如果此时迭代器恰好在end()位置,那我们就要单独考虑这种情况。其他逻辑就和++相反!
要找到树的最右节点,那么就还必须知道根节点_root!所以我们在红黑树中构造一个迭代器时,不仅要传递当前位置的节点,还要传根节点!
//迭代器的--
Self& operator--()
{//--后为中序的最右那一个if (_node == nullptr){Node* rightMost = _root;while (rightMost&&rightMost->_right){rightMost = rightMost->_right;}_node = rightMost;}//如果当前节点的左不为空,那下一个节点就是左子树的最右节点else if (_node->_left){Node* rightMost = _node->_left;while (rightMost->_right){rightMost = rightMost->_right;}_node = rightMost;}/*如果当前节点的左为空,则说明当前节点的中序已近完毕如果当前节点是父亲的左,说明父亲的中序也完毕所以我们要找到祖先节点中是父亲的右的那个节点,那下一个节点就是就是父亲*/else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;//父亲不为空并且cur是父亲的左,不断向上寻找while (parent && cur == parent->_left){cur = parent;parent = cur->_parent;}//走到这里父亲为空说明走到end,不为空父亲则是中序的下一个_node = parent;}return *this;
}
底层红黑树的begin和end:
typedef RBTreeNode<T> Node;
typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> Iterator;
typedef RBTreeIterator<T, const T&, const T*> ConstIterator;
Iterator Begin()
{Node* leftMost = _root;while (leftMost && leftMost->_left){leftMost = leftMost->_left;}return Iterator(leftMost, _root);
}
Iterator End()
{return Iterator(nullptr, _root);
}
ConstIterator CBegin() const
{Node* leftMost = _root;while (leftMost && leftMost->_left){leftMost = leftMost->_left;}return Iterator(leftMost, _root);
}
ConstIterator CEnd() const
{return Iterator(nullptr, _root);
}
3、map支持[]
map的[]重载主要是复用了底层红黑树当中的insert接口,insert充当查找和插入的功能!
我们在使用[]时,如果map中有和我们外面传递的key相同的key,那insert就会插入失败并且返回这个key的迭代器。如果不存在,那insert就会插入成功并且返回这个key的迭代器。所以我们要调整一下insert的返回值为pair<iterator,bool>
而map的[]还支持修改(key所映射的val)的功能,insert返回的迭代器在修改val时发挥作用!
V& operator[](const K& key)
{pair<iterator, bool> ret = _t.Insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;
}
4、完整源码
set.h
#pragma once
#include"RBTree.h"
namespace my_set
{template<class K>class set{//仿函数用于底层红黑树查找和插入删除时用key比较struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::Iterator iterator;typedef typename RBTree<K, const K, SetKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;iterator begin(){return _t.Begin();}iterator end(){return _t.End();}const_iterator cbegin() const{return _t.CBegin();}const_iterator cend() const{return _t.CEnd();}pair<iterator,bool> insert(const K& key){return _t.Insert(key);}iterator find(const K& key){return _t.Find(key);}private:RBTree<K, const K, SetKeyOfT> _t;};
}
map.h
#pragma once
#include"RBTree.h"
namespace my_map
{template<class K,class V>class map{/*仿函数用于底层红黑树查找和插入删除时用key比较因为set直接插入一个key可以用于比较,但是map插入一个pair,而pair支持的比较是first和second一起比较,而我们只希望用key比较又底层并不知道上层是set还是map,所以我们要在上层传递一个仿函数给到下层让下层用上层的仿函数拿到key来比较大小!*/struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K,V>& kv){return kv.first;}};public:typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::Iterator iterator;typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::ConstIterator const_iterator;iterator begin(){return _t.Begin();}iterator end(){return _t.End();}const_iterator cbegin() const{return _t.CBegin();}const_iterator cend() const{return _t.CEnd();}pair<iterator, bool> insert(const pair<K,V>& kv){return _t.Insert(kv);}iterator find(const K& key){return _t.Find(key);}V& operator[](const K& key){pair<iterator, bool> ret = _t.Insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;}private:RBTree<K, pair<const K,V>, MapKeyOfT> _t;};
}
RBTree.h
#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;//枚举类型定义颜色
enum Colour
{RED,BLACK
};//节点结构(不知道存储pair类型的key/val结构还是Key结构)
template<class T>
struct RBTreeNode
{RBTreeNode(const T& data):_data(data), _parent(nullptr), _left(nullptr), _right(nullptr), _col(RED){}T _data;RBTreeNode* _parent;RBTreeNode* _left;RBTreeNode* _right;Colour _col;//初始化为红色
};//封装一个节点指针作为迭代器
template<class T,class Ref,class Ptr>
struct RBTreeIterator
{typedef RBTreeNode<T> Node;typedef RBTreeIterator<T,Ref,Ptr> Self;Node* _node;Node* _root;RBTreeIterator(Node* node,Node* root):_node(node),_root(root){}//迭代器的++Self& operator++(){//如果当前节点的右不为空,那下一个节点就是右子树的最左节点if (_node->_right){Node* leftMost = _node->_right;while (leftMost->_left){leftMost = leftMost->_left;}_node = leftMost;}/*如果当前节点的右为空,则说明当前节点的中序已近完毕如果当前节点是父亲的右,说明父亲的中序也完毕所以我们要找到祖先节点中是父亲的左的那个节点,那下一个节点就是就是父亲*/else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;//父亲不为空并且cur是父亲的右,不断向上寻找while (parent && cur == parent->_right){cur = parent;parent = cur->_parent;}//走到这里父亲为空说明走到end,不为空父亲则是中序的下一个_node = parent;}return *this;}//迭代器的--Self& operator--(){//--后为中序的最右那一个if (_node == nullptr){Node* rightMost = _root;while (rightMost&&rightMost->_right){rightMost = rightMost->_right;}_node = rightMost;}//如果当前节点的左不为空,那下一个节点就是左子树的最右节点else if (_node->_left){Node* rightMost = _node->_left;while (rightMost->_right){rightMost = rightMost->_right;}_node = rightMost;}/*如果当前节点的左为空,则说明当前节点的中序已近完毕如果当前节点是父亲的左,说明父亲的中序也完毕所以我们要找到祖先节点中是父亲的右的那个节点,那下一个节点就是就是父亲*/else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;//父亲不为空并且cur是父亲的左,不断向上寻找while (parent && cur == parent->_left){cur = parent;parent = cur->_parent;}//走到这里父亲为空说明走到end,不为空父亲则是中序的下一个_node = parent;}return *this;}//简单的运算符重载Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s) const{return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s) const{return _node == s._node;}
};//红黑树
template<class K, class T,class KeyOfT>
class RBTree
{
public:typedef RBTreeNode<T> Node;typedef RBTreeIterator<T, T&, T*> Iterator;typedef RBTreeIterator<T, const T&, const T*> ConstIterator;Iterator Begin(){Node* leftMost = _root;while (leftMost && leftMost->_left){leftMost = leftMost->_left;}return Iterator(leftMost, _root);}Iterator End(){return Iterator(nullptr, _root);}ConstIterator CBegin() const{Node* leftMost = _root;while (leftMost && leftMost->_left){leftMost = leftMost->_left;}return Iterator(leftMost, _root);}ConstIterator CEnd() const{return Iterator(nullptr, _root);}KeyOfT kot;//默认构造RBTree() = default;//拷贝构造RBTree(const T& rbt){_root = _copy(rbt._root);}// 赋值重载RBTree<K, T,KeyOfT>& operator=(T tmp){std::swap(_root, tmp._root);return *this;}//二叉树的析构~RBTree(){_Destroy(_root);}//红黑树的查找Node* Find(const K& key){Node* cur = _root;while (cur){if (kot(cur->_data) < kot(key)){cur = cur->_right;}else if (kot(cur->_data) > kot(key)){cur = cur->_left;}else{return Iterator(cur,_root);}}return End();}//红黑树的插入pair<Iterator,bool> Insert(const T& data){//如果树为空,在根插入并且颜色为黑色if (_root == nullptr){_root = new Node(data);_root->_col = BLACK;return make_pair(Iterator(_root,_root),true);}//树不为空按搜索树规则先进行插入Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;while (cur){if (kot(data) < kot(cur->_data))//小往左走{parent = cur;cur = parent->_left;}else if (kot(data) > kot(cur->_data))//大往右走{parent = cur;cur = parent->_right;}else{return make_pair(Iterator(cur, _root), false);//不支持相同元素的插入}}cur = new Node(data);Node* newnode = cur;cur->_col = RED;if (kot(data) < kot(parent->_data))//K小插入在左边parent->_left = cur;else//K大插入在右边parent->_right = cur;cur->_parent = parent;//插入后进行维护红黑树规则的逻辑//parent存在且为红while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;//p在g的右边if (parent == grandfather->_right){//g//u pNode* uncle = grandfather->_left;if (uncle && uncle->_col == RED)//uncle存在且为红{//变色处理uncle->_col = parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//更新cur继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者存在且为黑{if (cur == parent->_right){//g//u p// c//以g为旋转点进行左单旋RotateL(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//g//u p// c//进行右左双旋RotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}//旋转+变色后链接祖先节点的节点为黑,必然不会发生连续红色节点的情况直接break;break;}}else//p在g的左边{//g//p uNode* uncle = grandfather->_right;if (uncle && uncle->_col == RED)//uncle存在且为红{//变色处理uncle->_col = parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;//更新cur继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else//uncle不存在或者存在且为黑{if (cur == parent->_left){//g//p u//c//以g为旋转点进行右单旋RotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{//g//p u// c//进行左右双旋RotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}//旋转+变色后链接祖先节点的节点为黑,必然不会发生连续红色节点的情况直接break;break;}}}//如果持续更新变色到根_root->_col = BLACK;return make_pair(Iterator(newnode, _root), true);}private://右单旋void RotateR(Node* parent){Node* subL = parent->_left;Node* subLR = subL->_right;Node* pParent = parent->_parent;parent->_left = subLR;if (subLR)//如果不为空subLR->_parent = parent;subL->_right = parent;parent->_parent = subL;if (pParent == nullptr){_root = subL;subL->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subL;}else{pParent->_right = subL;}subL->_parent = pParent;}}//左单旋void RotateL(Node* parent){Node* pParent = parent->_parent;Node* subR = parent->_right;Node* subRL = subR->_left;subR->_left = parent;parent->_parent = subR;parent->_right = subRL;if (subRL)subRL->_parent = parent;if (pParent == nullptr){_root = subR;subR->_parent = nullptr;}else{if (pParent->_left == parent){pParent->_left = subR;}else{pParent->_right = subR;}subR->_parent = pParent;}}//递归拷贝Node* _copy(Node* root){if (root == nullptr)return nullptr;Node* newNode = new Node(root->_data);newNode->_left = _copy(root->_left);newNode->_right = _copy(root->_right);return newNode;}//二叉树的销毁void _Destroy(Node* root){if (root == nullptr)return;_Destroy(root->_left);_Destroy(root->_right);delete root;}
private:Node* _root = nullptr;
};
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glibc中xdr的一个bug
本人在64位linux服务器上(centos7),发现xdr_u_long这个函数有个bug,就是数字的范围如果超过unsigned int的最大值(4294967295)时,xdr_u_long失败。 这个场景主要用在unix时间戳上面,比如一款软件,设置有效期为100年。…...
Android Framework定制sim卡插入解锁pin码的界面
文章目录 手机设置SIM卡pin码一、安卓手机二、苹果手机 Android Framework中SIM卡pin码代码定位pin码提示文本位置定位pin码java代码位置 定制pin码framework窗口数字按钮 手机设置SIM卡pin码 设置 SIM 卡 PIN 码可以提高手机的安全性,防止他人在未经授权的情况下使…...
cc2530 Basic RF 讲解 和点灯讲解(1_1)
1. Basic RF 概述 Basic RF 是 TI 提供的一套简化版的无线通信协议栈,旨在帮助开发者快速搭建无线通信系统。它基于 IEEE 802.15.4 标准的数据包收发,但只用于演示无线设备数据传输的基本方法,不包含完整功能的协议。Basic RF 的功能限制包括…...
Android H5页面性能分析策略
文章目录 引言一、拦截资源加载请求以优化性能二、通过JavaScript代码监控资源下载速度三、使用vConsole进行前端性能调试四、使用Chrome DevTools调试Android端五、通过抓包分析优化网络性能六、总结 引言 在移动应用开发中,H5页面的性能直接影响到用户体验。本文…...
【前端面试】Typescript
Typescript面试题目回答 Typescript有哪些常用类型? Typescript的常用类型包括: 基本类型:boolean(布尔类型)、number(数字类型)、string(字符串类型)。特殊类型:nul…...
程序语言的内存管理:垃圾回收GC(Java)、手动管理(C语言)与所有权机制(Rust)(手动内存管理、手动管理内存)
文章目录 程序语言的内存管理:垃圾回收、手动管理与所有权机制引言一、垃圾回收机制(GC)(Java)1. 什么是垃圾回收机制2. 垃圾回收的工作原理3. 优点与缺点4. 示例代码 二、手动管理内存的分配和释放(C语言&…...
研究生论文学习记录
文献检索 检索论文的网站 知网:找论文,寻找创新点paperswithcode :这个网站可以直接找到源代码 直接再谷歌学术搜索 格式:”期刊名称“ 关键词 在谷歌学术搜索特定期刊的关键词相关论文,可以使用以下几种方法&#…...
毕业设计选题:基于Django+Vue的图书馆管理系统
开发语言:Python框架:djangoPython版本:python3.7.7数据库:mysql 5.7数据库工具:Navicat11开发软件:PyCharm 系统展示 系统首页 图书馆界面 图书信息界面 个人中心界面 后台登录界面 管理员功能界面 用户…...
#网络安全#NGSOC与传统SOC的区别
NGSOC是Next Generation Security Operation Center(下一代安全运营中心)的缩写。 NGSOC安全运营服务基于态势感知与安全运营平台来开展监测分析等一系列的服务工作,旨在通过专业、高效的运营服务工作,帮助用户尽可能发挥NGSOC作…...
GCN+BiLSTM多特征输入时间序列预测(Pytorch)
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 GCNBiLSTM多特征输入时间序列预测(Pytorch) 可以做风电预测,光伏预测,寿命预测,浓度预测等。 Python代码,基于Pytorch编写 1.多特征输入单步预测…...
LinkedList和链表之刷题课(下)
1. 给定x根据x把链表分割,大的结点放在x后面,小的结点放在x前面 题目解析: 注意此时的pHead就是head(头节点的意思) 基本上就是给定一个链表,我们根据x的值来把这个链表分成俩部分,大的那部分放在x后面,小的那部分放在x前面,并且我们不能改变链表本来的顺序,比如下面的链表,我…...
ollama 在 Linux 环境的安装
ollama 在 Linux 环境的安装 介绍 他的存在在我看来跟 docker 的很是相似,他把市面上已经存在的大语言模型集合在一个仓库中,然后通过 ollama 的方式来管理这些大语言模型 下载 # 可以直接通过 http 的方式吧对应的 shell 脚本下载下来,然…...
C语言二刷指针篇
&取得变量的地址 printf("%p\n", &a); printf("%p\n", a); printf("%p\n", &a[0]); printf("%p\n", &a[1]); 前三个输出相同,a[0]和a[1]之间相差4 指针就是保存地址的变量,指针里放的是别的…...
LeetCode题练习与总结:回文对--336
一、题目描述 给定一个由唯一字符串构成的 0 索引 数组 words 。 回文对 是一对整数 (i, j) ,满足以下条件: 0 < i, j < words.length,i ! j ,并且words[i] words[j](两个字符串的连接)是一个回文…...
CesiumJS 案例 P7:添加指定长宽的图片图层(原点分别为图片图层的中心点、左上角顶点、右上角顶点、左下角顶点、右下角顶点)
CesiumJS CesiumJS API:https://cesium.com/learn/cesiumjs/ref-doc/index.html CesiumJS 是一个开源的 JavaScript 库,它用于在网页中创建和控制 3D 地球仪(地图) 一、添加指定长宽的图片图层(原点为图片图层的中心…...
Redis 主从同步 问题
前言 相关系列 《Redis & 目录》(持续更新)《Redis & 主从同步 & 源码》(学习过程/多有漏误/仅作参考/不再更新)《Redis & 主从同步 & 总结》(学习总结/最新最准/持续更新)《Redis &a…...
【SQL Server】探讨 IN 和 EXISTS之间的区别
前言 在使用 SQL 查询相关表数据时,通常需要根据另一个表中的值来筛选数据。而 IN 与 EXISTS 子句都是用于此场景的常用方式,但使用时两者存在工作方式不同。它们使用上的选择会显著影响查询的性能,尤其是在大型数据集中。本文我们一起探讨 IN 和 EXISTS 之间的区别、使用与…...
wordpress qq邮箱 smtp/网站数据分析
据官方消息,华为鸿蒙手机操作系统将于6月2日正式发布。同时,还有很多产品会安装鸿蒙操作系统。比如华为最新的智能手表,华为MatePadPro,等等。事实上,对于业界和消费者来说,最关心的还是初始型号商名单。按…...
家乐福官网/荥阳seo推广
昨天晚上在寝室写python多线程的时候,用了几个测试的程序,分别是递归方法求斐波那契数的值。分别采用单线程一个一个执行的方法和采用多线程调用的方法。观察所用的时间基本上差不多的。 然后我在每个函数内部加入sleep()函数以后,分别让它们…...
邵阳网站建设公司/营销型企业网站的功能
ListIterator由JDK1.2开始添加,继承自Iterator。ListIterator是列表的迭代器,允许在任一方向上遍历列表,在迭代期间修改列表,并获取迭代器在列表中的当前位置。 接口中的方法: boolean hasNext();如果在正向遍历时&am…...
韩国网站加速器/如何让百度收录网址
安装Python包python-pptx需要用到lxml,而安装lxml报错: fatal error: libxml/xmlversion.h file not found 解决方法: xcode-select --install 安装完commandline tool for xcode后,在安装就不会出错了。 本文转自 h2appy 51CTO博…...
济南网站建设公司有哪些/百度seo快速见效方法
OpenVAS漏洞扫描基础教程之创建用户 OpenVAS管理服务 默认情况下,OpenVAS服务仅创建了一个名为admin的用户,而且是管理员用户(拥有最高的权限)。如果想要其它客户端登陆的话,不可能都以管理员身份访问,否则…...
电子商务网站建设合同书/网站如何进行网络推广
算法常用面试题汇总 1.说一下什么是二分法?使用二分法时需要注意什么?如何用代码实现? 二分法查找(Binary Search)也称折半查找,是指当每次查询时,将数据分为前后两部分,再用中值和…...