堆栈 堆栈（Stack）：简称为栈。一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入和删除操作的线性表。 栈有两种存储表示方法：「顺序栈」 和 「链式栈」。 「顺序栈」：即堆栈的顺序存储结构。利用一组地址连续的存储单元依次存放自栈底到栈顶的元素，同时使用指针 top 指示栈顶元素在顺
队列 队列（Queue）：简称为队，一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入操作，而在表的另一端进行删除操作的线性表。 把队列中允许插入的一端称为 「队尾（rear）」；把允许删除的另一端称为 「队头（front）」。当表中没有任何数据元素时，称之为 「空队」。 队列有两种基本操作：「插入操作
读者优先 读者优先的解决方案： 互斥信号量 wrt，初值是 \(1\)，代表一个共享文件，解决 “读－写”互斥，“写－写”互斥。 一个记数器，即整型变量 readcount，记录读者数，初值是 \(0\)。 来一个读者， readcount 加 \(1\) 当 \(readcount ＝1\) 表示是第一个读者， 则需要执行 \(P\) 操作抢占文件；否则表
优先考虑 Web 可访问性的清单 本着透明的精神，我并不总是优先考虑可访问性。这并不是说我故意将应用程序构建为不可访问，而是说这通常是事后才想到的——我需要在最后“解决”的问题。正因为如此，我从来没有花足够的时间确保用户界面的所有部分都可供不同能力的用户访问。随着时间的
前置条件 golang 优先队列几种构建方式,使用比起其他语言稍微有些复杂 6178. 将区间分为最少组数 简单构建优先队列 func minGroups(intervals [][]int) int { if len(intervals)==0{ return 0 } //按照前面一个位置进行排序,相等按照后面的升序 s
1.BFS算法的基础理论是什么？ BFS算法名叫宽度优先搜索，虽然我能理解深度优先搜索，但我却不是很能理解宽度优先搜索。 一个很关键的点在于：宽度优先搜索是一个迭代的算法，不是递归的算法。 与DFS之间的区别： DFS是利用栈的特性进行搜索的。 而BFS是利用队列的特性进行搜索的，队列的话，不能
别人一谈到程序员，都以为是上天入地，无所不能，代码在他们的手中就像花一样。 大到可以把大道都给磨灭的量子计算机，小到可以随手修好邻居老王家的路由。 就差不能送全体地球人上太空，进行人类补完计划了。 然而这以上都是天大的误会，绝大部分的程序员要么不接触代码，要么一接触就是一塌
1.功能：可以把多个组件共用的配置提取成一个混入对象 2.使用方式： 第一步定义混合：mixin.js 第二步使用混入： 全局混入：main.js中 局部混入： 总结: vue中混入是实现类继承的重要方式。 minix会在引入文件 中进行 属性和方法的合并（混入）minix优先执行，
''' 1 / \ 2 3 / \ 4 5 ''' class TreeNode: def __init__(self,val): self.val = val self.left = None self.right = None # 深度优先-先序遍历 def dfs_pre(node): if not
链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/26077/1003来源：牛客网 题目描述 知名美食家小 A被邀请至ATM 大酒店，为其品评菜肴。 ATM 酒店为小 A 准备了 N 道菜肴，酒店按照为菜肴预估的质量从高到低给予1到N的顺序编号，预估质量最高的菜肴编号为1。 由于
主要是关于存储数据的细节 直接上题目： T1 一名老师希望知道他所在的班级成绩最好的同学的名字和学号。但是他所在的班级，人员调动很频繁，经常有学生转入或转出。因此，他需要你的帮助。 输入格式: 第一行读入一个数n(n≤105)表示有n次人员调动或成绩询问。接下来n行，每行读入的第一
P3378 堆好麻烦直接偷懒用优先队列吧 优先小队列（堆顶为最小元）创建priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q; #include <bits/stdc++.h> using namespace std; priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q; int n; int main() { scanf
使用的测试代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node { int a,b; bool operator < (const node &e) const { return b > e.b; } }; int main() { priority_queue<node,vector<node>,less<node>>
核心思想：约定大于配置 其实约定大于配置这一思想在开发中经常出现 当程序中的某一个或者某一些参数没有配置的时候，程序会自动设定一个默认值。 这个默认值的设定，就称之为约定。 意义在于：减少不必要的配置。 仓库 Maven的仓库分为三种： 本地仓库：maven优先从本地库中获取依赖 中央
（1）DAG图与拓扑排序 博客地址： （2）题目要求的顺序其实不是简单的字典序： (1)在满足所有限制的前提下，1 号菜肴”尽量“优先制作； (2)在满足所有限制，1号菜肴”尽量“优先制作的前提下，2号菜肴”尽量“优先制作； (3)在满足所有限制，1号和2号菜肴”尽量“优先的前提下，3号菜肴”尽量“优先制作； (
宽度优先搜索和深度优先搜索的区别是，宽度优先要先让当前点横向到达所有可以一步到达的点，判断在这些点中是否有自己需要的终点（注意别重复走，要去重），如果有就停下来，这样可以找出最短路径，如果没有就将这些点放入队列中用于下一次的更新，也就是说每一次都是从一个点开始走到尽可能多的点
DFS 二叉树的遍历 class Solution(object): def maxDepth_dfs(self, root): if not root: return 0 queue = [root] height = 0 while queue: currentSize = len(queue) node = queue.pop(0)
代码定义 /** * 优先级队列主要考虑的问题为： * 每个元素不再只是一个数据，还包含数据的优先级； * 在添加数据过程中，根据优先级放入到正确位置； */ // 封装优先级队列 function PriorityQueue() { // 封装属性 this.items = [] //内部类：在类里面再封装一个类;表示带优
1.二叉树宽度优先遍历 使用队列，头节点进入，弹出打印，先放左再放右。终止条件，queue为空。 有Bug最后一层无法结算，导致max无法更新。 应该return 时再比较一次
性能驱动、效益优先转移到技术存在的一些风险。这样才能放心的在一些领域应用。 在医疗里面关注生命安全，司法里面关注社会公平正义，交通里面关注交通安全，工业里面关注生产安全。所以，从大的发展趋势来讲，技术会从原来的performance driven(性能驱动、效益优
最近项目组在进行nacos 的项目改造，个人也开始学习了一些关于nacos 的东西，在使用时个人想要使用本地文件，然后网上查询了一些办法，如在nacos 远端对应的微服务配置文件中加上： 如果本地配置优先级高，那么 override-none 设置为 true，包括系统环境变量、本地配置文件等配置 spring.cloud
花了不少时间终于把算符优先分析法大体上看明白了。写一篇文章来记录一下分析的过程。面向做题的，细节很全。 算符优先分析法是一种比较古老的自下而上的语法分析方法，很容易手动推导，但是会有一些问题，现在已经很少使用。现在主流的语法分析技术是 LR 分析法。 已知某个文法，进行算符
在实际生产中，遇到一个技术问题，在整个攻坚的过程中，回看的时候，才发现自己写了一个广度优先搜索的动态规划。这里把过程记录下来，源代码是贴不出来了，但是可以把解决的思路记录下来。 需求：写一个查询接口，去数据库查表，把所有查询出来的数据，整合到一个数据结构中，返回给前端展示。这个
深度优先：先遍历完一个节点的所有子孙节点，自上而下。 广度优先：先遍历同层节点，逐层遍历。 const list = [ { name: "河南", children: [ { name: "信阳", chi
