12 2020 档案
摘要：贪心算法 应用场景-集合覆盖问题 假设在下面需要付费的广播台，以及广播台新型号可以覆盖的地区，如何选择最少的广播台，让所有地区都可以接收到信号 广播台覆盖地区 k1 北京、上海、天津 k2 广州、北京、深圳 k3 成都、上海、杭州 k4 上海、天津 k5 杭州、大连 贪心算法介绍 贪心算法指在对问题
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摘要：KMP算法 应用场景 字符串匹配问题 有一个字符串str1 = “ hello hello llo hhello lloh helo” 一个子串str2 = “hello” 现要判断str1是否含有str2，如果存在，就返回第一次出现的位置，如果不存在就返回-1. 暴力匹配算法 思路： 假设str1
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摘要：动态规划算法 应用场景—0-1背包问题 背包问题：有一个背包，容量为4磅，现有物品如下 物品重量价格 吉他（G） 1 1500 音响（S） 4 3000 电脑（L） 3 2000 要求： 达到目标为装入的背包的总价值最大，且重量不超出 要求装入的物品不可重复 动态规划算法介绍 动态规划（Dynami
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摘要：分治算法 分治算法的设计模式 基本思想 把复杂问题分解成若干互相独立容易求解的子问题 经典问题 二分搜索 大整数乘法 棋盘覆盖 合并排序 快速排序 线性时间选择 最接近点对问题 循环赛日程表 汉诺塔 基本步骤 分解：将原问题分解成若干规模小的，相互独立，与原问题形式相同的子问题 解决：将子问题规模较
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摘要：二分搜索算法 有序数列才可用二分查找算法 思路分析 思路分析 首先确定该数组的中间下标mid = （left + right）/ 2 然后让需要查找的数findVal和arr【mid】比较 findVal > arr[mid]，向右查询 findVal < arr[mid]，向右查询 findVal
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摘要：连接池 c3p0连接池操作 导入c3p0和mysql驱动需要的包 在src目录下创建c3p0-config.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><c3p0-config><!-- This app is massive! --><named-confi
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摘要：dao层操作 BaseDao基本增删改查 package com.why.dao;import com.why.entity.User;import com.why.utils.JdbcUtils;import java.lang.reflect.Field;import java.sql.*;
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摘要：数据库事务 事务 一组逻辑操作单元，使数据从一种状态变换到另一种状态 事务处理 保证所有事务都作为一个工作单元来执行，即使出现了故障，都不能改变这种执行方式。 当在一个事务中执行多个操作时，要么所有事务都提交，要么数据库管理系统放弃所有修改，整个事务回宫到最初状态。 数据一旦提交就不可回滚 DDL操
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摘要：批量插入数据 @Testpublic void testInsert() throws Exception { Connection conn = null; PreparedStatement ps = null; try { conn = JdbcUtils.getConnection(); S
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摘要：Blob类型的数据的操作 Blob类型：2进制大数据 四种Blob类型： TinyBlob：最大255（字节） Blob：最大65K MediumBlob：最大16M LongBlob：最大4G 根据数据大小选择相应的大小 向数据表中插入Blob类型的数据 //向数据表插入Blob类型字段@Test
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摘要：使用PreparedStatement实现CRUD（增删改查）操作 操作和访问数据库 数据库连接被用于向数据库服务器发送命令和SQL语句，并接受数据库服务器返回的结果。其实一个数据库连接就是一个Socket连接。 Java.sql包中有三个接口分别定义了数据库的调用的不同方式： Statement：
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摘要：获取数据库连接的方式 方式一 Driver driver = new com.mysql.cj.jdbc.Driver(); String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/ujsserver?serverTimezone=GMT"; //将用户名和密码封装在pr
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摘要：Jdbc概述 Java DataBase connectivity（Java语言连接数据库） Jdbc本质是什么？ 是Sun公司制定的一套接口，java.sql.* 接口都有调用者和实现者 面向接口调用、面向接口写实现类，都属于面向接口编程 为什么面向接口编程 解耦合，降低程序的耦合度，提高程序的扩
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摘要：图 图的基本介绍 为什么要有图？ 线性表局限于一个直接前去和一个直接后继的关系 树也只能有一个直接前去也就是父节点 当我们表示 多对多的关系是=时，就用到了图 图的举例说明 图是一种数据结构，其中节点可以具有零个或多个相邻元素。 两节点之间的连接称为边，节点称为顶点 如图： 图的常用概念 顶点：节点
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摘要：数组、链表和树存储方式分析 数组 优点 通过下标方式访问元素，速度快 对于有序数组，可以使用二分查找提高检索效率 缺点 要检索或插入某个具体值，数组会整体移动，效率低 链表 优点 在一定程度上，是对数组的优化 缺点 进行检索时，效率较低 树结构 能提高数据存储，读取速率 利用二叉排序树，即可保证数据
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摘要：多路查找树 二叉树和B树 二叉树的问题分析 二叉树操作效率高 二叉树需要加载到内存，若二叉树的节点多存在如下问题： 问题1：构建二叉树时，需多次进行I/O操作，对与速度有影响 问题2：节点海量造成二叉树的高度很大，会降低操作速度 多叉树 在二叉树中，每个节点有数据项，最多有两个子节点。如果允许每个节
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摘要：平衡二叉树（AVL树） 二叉排序树问题分析 左子树全部为空，从形式上看更像一个单链表 插入速度没有影响 查询速度明显降低 解决方案：平衡二叉树 基本介绍 平衡二叉树也叫二叉搜索树，保证查询效率较高 它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两棵子树都是一棵平衡二叉树 常用的实现
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摘要：二叉排序树（BST) 需求 给定数列{7，3，10，12，5，1，9}，要求能够高效的完成对数据的查询和添加 思路三则 使用数组，缺点：插入和排序速度较慢 链式存储，添加较快，但查找速度慢 使用二叉排序树 基本介绍 对于二叉排序树的任何一个非叶子节点，要求左子节点的值比当前节点的值小，右子节点的值比
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摘要：霍夫曼树 基本介绍和创建 基本介绍 又称哈夫曼树，赫夫曼树 给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度（wpl）达到最小，称为最优二叉树 霍夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的节点离根较近 几个重要的概念 路径和路径长度：一棵树中从一个节点往下可以达到的子节点之间的通路叫
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