摘要： 1.查看安装的oralce版本View Code select banner from sys.v_$version;--查询结果BANNER------------------------------------------------------------------------Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.1.0.6.0 - ProductionPL/SQL Release 11.1.0.6.0 - ProductionCORE 11.1.0.6.0 ProductionTNS for 32-bit ... 阅读全文

摘要： 1.出现如下错误：ORA-12541:TNS:no listener，如下图所示：错误原因是我们没有开启Listener监听器服务，解决方法是在服务中开启这个服务，如下图所示。2.出现如下错误：ORA-12514：TNS：监听程序当前无法识别链接描述符中请求的服务。如下图所示：解决方法是需要打开服务OracleServiceORCL，如下图所示：3.出现错误：ORA-01017:invalid username/password;logon denied。解决方法：原来配置数据库连接的时候用户名和密码都是安装oracle的时候配置的root和root。但是会出现上面的错误，后来使用用户名：sc 阅读全文

摘要： 参考文献：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5157093c0100mrez.html Navicat Premium是一个可多重连接的数据库管理工具，它可让你以单一程序同時连接到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 数据库，让管理不同类型的数据库更加方便。最重要的是它不用装Oracle客户端。下边简单介绍一下Navicat Premium连接oracle客户端的方法。如果你的机器已经装有 Oracle 数据库的话，那很简单，Navicat Premium可以直接连接到 Oracle 。如果没装，那 Navicat 会提示你需要安装 . 阅读全文

摘要： 题目：http://fayaa.com/tiku/view/109/————————————————————————————————————————————————一个整数数列，元素取值可能是0~65535中的任意一个数，相同数值不会重复出现；0是例外，可以反复出现。请设计一个算法，当你从该数列中随意选取5个数值，判断这5个数值是否连续相邻注意：5个数值允许是乱序的。比如： 8 7 5 0 60可以通配任意数值。比如：8 7 5 0 6 中的0可以通配成9或者40可以多次出现。复杂度如果是O(n2)则不得分。——————————————————————————————————————————— 阅读全文

摘要： 将目录C:/Windows/System32/drivers/etc下的hosts进行修改。添加内容Google code66.249.89.104 code.google.com66.249.80.104 code.google-com.proxy.qq.com66.249.80.104 encrypted.google.com66.249.80.104 suggestqueries.google.com66.249.80.104 mail.google.com66.249.80.104 groups.google.com66.249.80.104 groups.google.com.hk6 阅读全文

摘要： 1.编辑距离编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念。例如将kitten一字转成sitting：sitten （k→s）sittin （e→i）sitting （→g）最小编辑距离代码实例View Code #include<iostream>#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#i 阅读全文

摘要： http://www.cnblogs.com/wxbjs/articles/1507657.html一、什么是算法算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n)的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymp 阅读全文

摘要： 1.解析Prim算法和Dijkstra算法非常类似，他们的伪码几乎相近，只是他们优先队列所排序的键值不同而已。Prim算法的键值为节点与集合S中顶点间的最轻边的权重，而在Dijkstra算法中，键值为由起始点到某节点的完整路径长度。在后面的博客中会说明最小生成树MST与最短路径的区别。2.代码实例#include<iostream> #include<malloc.h> #include<queue> #include <algorithm> #include<stdlib.h> #include<functional>u 阅读全文

摘要： 转自：http://blog.csdn.net/whwjn/archive/2006/04/20/670852.aspx1.进程与线程进程和线程是两个相对的概念，通常来说，一个进程可以定义程序的一个实例（Instance）。在Win32中，进程并不执行什么，它只是占据应用程序所使用的地址空间。为了让进程完成一定的工作，进程必须至少占有一个线程，正是这个线程负责包含进程地址空间中的代码。实际上，一个进程可以包含几个线程，它们可以同时执行进程地址空间中的代码。为了做到这一点，每个线程有自己的一组CPU寄存器和堆栈。每个进程中至少有一个线程在执行其地址空间中的代码。如果没有线程执行进程地址空间中的代 阅读全文

摘要： 1.说明这个快速排序算法是对前面的快速排序算法QuickSort一种改进。只是修改了int Partition(int arry[],int start,int end)这个方法。2.思路仔细观察我们可以发现，我们前面Partition方法中，都需要swap(arry,start,end)，但是这一步中有些步骤是可以省略的。在（<-end）过程中，碰到第一个小于等于pivot的元素时，只需要进行一次赋值arry[start]=arry[end];因为当前的arry[start]是值就是pivot；在（start->）过程中，碰到第一个大于等于pivot的元素之，只需要进行一次赋值a 阅读全文

摘要： 1.说明快速排序法（quicksort）是目前所公认最快的排序方法之一（视解题的对象而定），虽然快速排序法在最差状况下可以达O(n2)，但是在多数的情况下，快速排序法的效率表现是相当不错的。快速排序法的基本精神是在数列中找出适当的轴心，然后将数列一分为二，分别对左边与右边数列进行排序，而影响快速排序法效率的正是轴心的选择。这边所介绍的第一个快速排序法版本，是在多数的教科书上所提及的版本，因为它最容易理解，也最符合轴心分割与左右进行排序的概念，适合对初学者进行讲解。2.解法这边所介绍的快速演算如下：一趟快速排序的算法是：设置两个变量start、end，排序开始的时候：start=1，end=N； 阅读全文

摘要： 1.解析while循环其实不是只循环V-1次，因为如果找出的边能够形成环的话，这条边并不是我们需要的边，所以本次循环无效。while循环中其实包含了找出最小的功能，这个其实可以通过单独的一个函数来实现。就是按边长度升序来排列。kruskal算法其实是一个找边的算法，对于一V个顶点的图，必定由V-1条边构成一个最小生成树，那么按边的权值遍历图每一条边。判断如果添加这条选出的当前权最小的边，图中会不会生成一个环，如果生成环，则当前找到的这条边无效，继续找下一条权值最小边。每找出一条边，相当于图中合并了两个连通部件（初始化是一个顶点算一个连通部件），因此找到V-1条边就相当于是将原来分离的V个连通部 阅读全文

摘要： 更新所有的边，每条边更新V-1次，时间复杂度为O(V*E).有些更新操作是重复了的，这里可以考虑检查多余的重复操作作，如果没有更新发生，则立即终止算法。#include<iostream> #include<malloc.h> #include<queue> #include <algorithm> #include<stdlib.h> #include<functional>using namespace std; #define maxNum 100 //定义邻接举证的最大定点数 #define maxWeight 1 阅读全文

摘要： 1.解析该算法其实就是广度优先算法的改版，只是将广度优先算法中的普通队列改为了这里的优先队列。2.算法实例#include<iostream> #include<malloc.h> #include<queue> #include <algorithm> #include<stdlib.h> #include<functional>using namespace std; #define maxNum 100 //定义邻接举证的最大定点数 #define maxWeight 1000000 //边权最大值 //顶点信息ty 阅读全文

摘要： 本文实现的Dijkstra算法是最简单的方法，就是暴力搜索，其时间复杂度为O(V^2)，后面会使用优先队列的方法，修改广度优先遍历来实现Dijkstra算法，这样的算法时间复杂度上会有所改善。代码实例：/*参考文献：http://baike.baidu.com/view/7839.htm算法流程:在以下说明中，s为源，w[u,v]为点u和v之间的边的长度，结果保存在dist[]1.初始化：源的距离dist[s]设为0，其他的点距离设为无穷大，同时把所有的点的状态设为没有扩展过。2.循环n-1次： 在没有扩展过的点中取一距离最小的点u，并将其状态设为已扩展。 对于每个与u相邻的点v，执行Rel. 阅读全文

摘要： 1.Ctrl+A选中要整理的代码2.Ctrl+K3.Ctrl+F 阅读全文

摘要： 1.前言复习算法第四章——图中的路径，首先完成算法广度优先遍历，其中使用到了队列结构2.参考资料http://blog.csdn.net/lengyuhong/archive/2010/01/06/5145100.aspx3.相关博客在之前的博客中完成了图的深度优先遍历，也是使用邻接矩阵表示法。图的深度优先遍历(邻接矩阵表示法)4.代码实现#include<iostream> #include<malloc.h> #include<queue>#include<stdlib.h>using namespace std; #define maxNu 阅读全文

摘要： 发现在平常的编码中，stack和queue用到的频率都非常高，自己写一个stack和queue又显得麻烦，今天特地研究如何使用STL中的stack和queue。研究的并不输入，只是一些简单用法而已。下面附上我的stack和queue使用代码#include<iostream>#include<stack>#include<queue>#include<stdlib.h>//system("pause");需要用到using namespace std;int main(){ stack<int> s; queue& 阅读全文

摘要： 没有找到原文出处，请参考一下链接：http://www.cnblogs.com/hiside/archive/2010/12/01/1893878.htmlhttp://topic.csdn.net/u/20071023/11/3edb81fc-37b2-4506-906e-44dc0fc521f2.html一、无向图：方法1：如果存在回路，则必存在一个子图，是一个环路。环路中所有顶点的度>=2。 n算法： 第一步：删除所有度<=1的顶点及相关的边，并将另外与这些边相关的其它顶点的度减一。 第二步：将度数变为1的顶点排入队列，并从该队列中取出一个顶点重复步骤一。 如果最后还有未删除 阅读全文

摘要： 1.前言期末复习算法，第三章讲到了图，所以想将课本中的算法实现。当写完代码的时候才发现这样的复习效率太低了，看书复习是复习，写代码是写代码。不过写完以后还是有点成就感的。2.参考文献http://blog.csdn.net/lengyuhong/archive/2010/01/06/5145100.aspx3.代码实现#include<iostream>#include<malloc.h>using namespace std;#define maxNum 100 //定义邻接举证的最大定点数int visited[maxNum];//通过visited数组来标记这个顶 阅读全文