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在.net中我们知道有一个叫做WebHttpRequest的东西,用它我们可以实现各种网络偷窥,监控,采集和机器人,如果外加一个模式识别,那真是吊爆了。。。 在as中我们也可以实现同样的功能,而且我们可以配合js来做到跨域,采集cookie等等一些用户行为分析,也算是web开发中的一把利器。一:构建与外部程序的通信 1:一般要三个步骤 使用UrlRequest创建请求对象。 使用UrlLoader载入请求对象,然后就可以发出请求了。 监听UrlLoader对象,通过各种事件来反馈处理的结果。二:构建UrlRequest下面来看看UrlRequest中的常用属性1: url这个很简单了,... 阅读全文
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最近搞了个私活,需要用as去加载一个网站的xml,不过本人as也不咋滴,就去看看怎么玩,看完之后也蛮简单的。由于业务上比较复杂,就随便说个小例子吧。 很多时候,为了页面区域更加灵活,生动,有吸引力,或多或少的都要使用flash,如果flash不能与外界进行交换,那确实会大大限制的flash的功能,也就不好玩了,在很多网站上我们都能看到用flash来显示当前的在线用户数,或者用flash展现当前的用户参与数,或者滚动显示当前中奖名单。 由于是纯教学的,所以业务非常简单,动态显示当前的用户参与数,不过好玩的地方在于很多程序拿到一个基准的人数后,不再向服务器轮训状态,而是采用在flash上用随机.. 阅读全文
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昨晚在家看 “南洋十大邪术”,又发现徐锦江了,果然是在情色片中起家的,起兴处。。。被以前学校的一个小师弟抖屏搅了。。。悲剧!由于金三银四的好时期,小师弟也跑去找工作了,也就碰到了各种各样的面试题,然后也就引出了今天的这篇博文,就是:如何产生1-100之间的100个不重复的随机数,不过这里还好,在携程面试.net是没有笔试的:-) 如果这是你是第一次看到这个题目,也许你的想法有很多。1:首先从原始数组中随机选择一个数字,然后将该数字从数组中剔除,再随记选,再剔除,重复99次,就解决了。 我们知道从数组中剔除一个元素的复杂度为O(N),那么随机选取n个数字,它的复杂度就是O(N2)了。... 阅读全文
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准备写点扯淡些的博客,然后想了好半天,终于想到了个稍微有点文艺的标题,不喜勿喷啊,喷着我这里到处都是就不好拉。。。一:场景先说说场景吧,为了不过分暴露业务,就用字母代替下吧,半个月前业务那边报了个bug,说根据A条件和B条件筛选一批数据,当把时间(C条件)范围拉小点,可以筛选出数据,把(C条件)时间拉大点,就没有数据了。二:分析 乍一看,泥煤的。。。真的有点神奇哦,0-24点可以拉到数据,0-12点反而就拉不到了,晕。。。。然后就仔细分析了下代码,然来不知道哪一个程序员在M库里根据各种条件筛选出了20条数据,因为B条件在N库里面,所以他拿着这20条数据到N库去做筛选,结果20条数据全部暴毙.. 阅读全文
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在数据结构的世界里,我们会认识各种各样的数据结构,每一种数据结构都能解决相应领域的问题,每一种数据结构都像是降龙十八掌中的某一掌,掌掌毙命。。。 当然每个数据结构,有他的优点,必然就有它的缺点,那么如何创造一种数据结构来将某两种数据结构进行扬长避短,那就非常完美了。这样的数据结构也有很多,比如:双端队列,还有就是今天讲的 块状链表, 我们都知道 数组 具有 O(1)的查询时间,O(N)的删除,O(N)的插入。。。 链表 具有 O(N)的查询时间,O(1)的删除,O(1)的插入。。。 那么现在我们就有想法了,何不让“链表”和“数组”结合起来,来一起均摊CURD的时间,做法将数... 阅读全文
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这篇再看看一个经典的排序,梳排序,为什么取名为梳,可能每个梳都有自己的gap吧,大梳子gap大一点,小梳子gap小一点。上一篇我们看到鸡尾酒排序是在冒泡排序上做了一些优化,将单向的比较变成了双向,同样这里的梳排序也是在冒泡排序上做了一些优化。冒泡排序上我们的选择是相邻的两个数做比较,就是他们的gap为1,其实梳排序提出了不同的观点,如果将这里的gap设置为一定的大小,效率反而必gap=1要高效的多。 下面我们看看具体思想,梳排序有这样一个1.3的比率值,每趟比较完后,都会用这个1.3去递减gap,直到gap=1时变成冒泡排序,这种算法比冒泡排序的效率要高效的多,时间复杂度为O(N2/2... 阅读全文
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这篇我们继续扯淡一下鸡尾酒排序,为了知道为啥取名为鸡尾酒,特意看了下百科,见框框的话,也只能勉强这么说了。要是文艺点的话,可以说是搅拌排序,通俗易懂点的话,就叫“双向冒泡排序”,我想作为码农的话,不可能不知道冒泡排序,冒泡是一个单向的从小到大或者从大到小的交换排序,而鸡尾酒排序是双向的,从一端进行从小到大排序,从另一端进行从大到小排序。从图中可以看到,第一次正向比较,我们找到了最大值9. 第一次反向比较,我们找到了最小值1. 第二次正向比较,我们找到了次大值8. 第二次反向比较,我们找到了次小值2 。。。 ... 阅读全文
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这个专题因为各种原因好久没有继续下去了,MM吧。。。你懂的,嘿嘿,不过还得继续写下去,好长时间不写,有些东西有点生疏了,这篇就从简单一点的一个“奇偶排序”说起吧,不过这个排序还是蛮有意思的,严格来说复杂度是O(N2),不过在多核的情况下,可以做到N2 /(m/2)的效率,这里的m就是待排序的个数,当m=100,复杂度为N2 /50,还行把,比冒泡要好点,因为重点是解决问题的奇思妙想。 下面我们看看这个算法是怎么描述的,既然是奇偶,肯定跟位数有关了1:先将待排序数组的所有奇数位与自己身后相邻的偶数位相比较,如果前者大于后者,则进行交换,直到这一趟结束。2:然后将偶数位与自己身后相邻的奇数位相.. 阅读全文
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我们知道很多事情都存在一个分治的思想,同样的道理我们也可以用到数据表上,当一个表很大很大的时候,我们就会想到将表拆分成很多小表,查询的时候就到各个小表去查,最后进行汇总返回给调用方来加速我们的查询速度,当然切分可以使用横向切分,纵向切分,比如我们最熟悉的订单表,通常会将三个月以外的订单放到历史订单表中,这里的三个月就是将订单表进行切分的依据。 好了,分区表的好处我想大家都很清楚了,下面我们看看如何实现。一:分区表 这里我们做个例子,创建一个test数据库,表名为shop,以createtime作为分区依据。1:确定分区依据 怎么分区的话,这个要看具体业务逻辑了,你可以按照时间,地区,求模等.. 阅读全文
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最近在改公司里面古老的asp代码,不说文件有1w个,起码也有7,8千,而且文件里面include一个嵌套一个。。。当某天jira平台上出现了需要你改的bug的时候,甚至都不知道这个错误在哪个页面,更不说用找出准确的行了,就算找出来了,那时候也是长憋了一口气才找出来的。。。此为背景。。。这时候,可以借助下vs里面强大的 “查找” 功能了。一:文件查找1:文件检索 有时候我们因为改bug的需要,必须要知道这个MD5函数在哪些文件中用到了,然而不像cs中我们可以用shift+f12来查找下函数引用,这时候我们就可以用 “文件查找” 解决这个问题。我们可以在 “查找结果” 中清楚的看到哪些文件和哪.. 阅读全文
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时间过得真快啊,转眼今年就要过去了,大半年都没有写博客了,要说时间嘛,花在泡妹子和搞英语去了,哈哈。。。前几天老大问我怎么这么长时间都没写博客了,好吧,继续坚持,继续分享我的心得体会。 这个系列我们玩玩aforge.net,套用官方都话就是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源,还有很多应用程序例子,包括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,机器人等领域,这个系列研究的重点就是瞎几把搞下AForge.Imaging这个命名空间下面的东东,下载网址:http://www.aforgenet.com/framework/d... 阅读全文
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这篇开始决定把系列文章的名字改掉,想了个好名字,反正不是玩单机版的就行了。 好了,这篇我们看看一种非持久化的缓存服务器memcache,说到缓存本能反映就是cache,session什么的,是的,可以说这些都是基于.net进程的,通俗点也就做不了多机器的共享,典型的一个就是SSO。一: 安装 memcahce像redis,mongodb一样都需要开启他们自己的服务端,我们下载Memcached_1.2.5.zip,然后放到C盘,修改文件名为memcached。1:install install可以说是万能通用命令,首先我们转到memcached目录,然后memcached.exe -... 阅读全文
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日常开发中,总会接触到一些好玩的东西,比如这篇的redis,一说到redis,可能就有人跟memcache做比较了,是呀,memcache只能说是简单的kv内存数据结构,而redis支持的数据类型就丰富多了,当然最能让人看上眼的就是SortedSet。有了它,我们就可以玩一些“贪心”的问题,比如适合“贪心”的优先队列,说到优先队列,我们以前实现了仅仅是内存形式的,哎,内存毕竟是内存,当有海量数据的时候,最好能有一个序列化到硬盘的操作。。。恰恰这个场景redis就可以办到。。。一:快速搭建 好了,我们知道redis比较适合做的事情了,现在我们可以进行快速搭建。第一步:下载redis-2.0... 阅读全文
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上一篇我们看了矩阵的顺序存储,这篇我们再看看一种链式存储方法“十字链表”,当然目的都是一样,压缩空间。一:概念 既然要用链表节点来模拟矩阵中的非零元素,肯定需要如下5个元素(row,col,val,down,right),其中:row:矩阵中的行。col:矩阵中的列。val:矩阵中的值。right:指向右侧的一个非零元素。down:指向下侧的一个非零元素。现在我们知道单个节点该如何表示了,那么矩阵中同行的非零元素的表示不就是一个单链表吗?比如如下:那么进一步来说一个多行的非零元素的表示不就是多个单链表吗,是的,这里我把单链表做成循环链表,我们来看看如何用十字链表来表示稀疏矩阵。从上面的十... 阅读全文
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我们知道矩阵是一个非常强大的数据结构,在动态规划以及各种图论算法上都有广泛的应用,当然矩阵有着不足的地方就是空间和时间复杂度都维持在N2上,比如1w个数字建立一个矩阵,在内存中会占用1w*1w=1亿的类型空间,这时就会遇到outofmemory。。。那么面临的一个问题就是如何来压缩矩阵,当然压缩的方式有很多种,这里就介绍一个顺序表的压缩方式:三元组。一:三元组 有时候我们的矩阵中只有零星的一些非零元素,其余的都是零元素,那么我们称之为稀疏矩阵,当然没有绝对的说有多少个零元素才算稀疏。针对上面的这个无规律的存放非零元素,三元组提出了一种方法,就是仅仅记录矩阵中的非零元素以及它的行,列以及... 阅读全文