分量 算法 笔记tarjan

所有主要的区块链共识算法解释 区块链技术席卷全球，提供了一种去中心化且安全的信息存储和传输方式。它还彻底改变了交易的执行方式，随之而来的是广泛的共识算法。在这里，共识算法在确保区块链网络的完整性方面发挥着关键作用。在本文中，我们将探讨所有主要类型的区块链共识算法、它们的含义、优点、缺点，以及为什么它 ......

本文主要记录从.netframework迁移到.net6后，加解密算法的跨平台测试，如AES和RSA算法。因为RSA使用了BouncyCastle类库提供的实现，所以并没有遇到什么问题。 完成加解密算法跨平台测试，迁移工作算是告一段，也标志着从.netframework迁移.net6工作完毕。 迁移 ......

KMP算法用于解决字符串匹配问题, str1 某个字符串是否与 str2 一样, 如果一样, 返回 str2 开始的位置 //KMP算法模板 int n,m; char s[N],p[M]; int ne[M]; //s[]是长文本,p[]是模式串(短串),n是s的长度,m是p的长度 //读入字符串 ......

用了将近一周的时间，终于把人月神话读完了。本想着今天把读书笔记全部发完，但是老师要求每天都要发表博客，所以我决定分三天发表。我看的是40周年中文纪念版。相比于原版增加了一些作者根据今天软件工程管理现状添加的一些新的观点与评论，看看哪些过时了，哪些依然有效。 人月神话在开头有一句荷兰谚语：Een sc ......

第11章 测量并监控速率 我们将项目分成一系列迭代来做发布计划，每轮迭代中安排一定故事点的任务。一轮迭代完成的故事点就是项目的速率。因为速率是非常重要的度量，所以怎么测量它变得很重要，而且速率在初期的迭代可能很不稳定，经过两三轮迭代后，才能获得一个长期的、比较稳定的速率。注意：对于尚未完成的故事，不 ......

最近需要设计一个分布式系统，需要一个中间件来存储共享的信息，来保证多个系统之间的数据一致性，调研了两个主流框架Zookeeper和ETCD，发现都能满足我们的系统需求。其中ETCD是K8s中采用的分布式存储，而其底层采用了RAFT算法来保证一致性，之前已经详细分析了Raft算法的原理，今天主要仔细分 ......

第6章 用户故事验收测试 比起写冗长的需求列表，可以用测试来充实很多用户故事的细节。测试是一个两步走的流程：第一，将测试要点记录在故事卡的背面，任何时候发现新的测试，都可以记录到故事卡的背面；第二，将测试要点变成全面的测试，这些测试可以用来演示故事已正确、完整地实现。 测试验收提供了确认故事是否被完 ......

89. a^b 题目大意 给 $a,b,p$ 求 $a^b \mod p$。 思路 可以直接快速幂。当模数 $p$ 为 $1$ 的时候特判一下。 代码 ll a, b, mod; ll qpow(ll a, ll b) { ll res = 1; while (b) { if (b & 1) res ......

在人月神话中巴比伦塔的失败主要是因为交流不畅，语言不通使得复杂的工程在交流模块变得更加的复杂，过度的交流影响了建筑的效率以及概念的完整性。软件产品也是一样的，一个软件产品的复杂度并不比巴比伦塔低，从分析到设计到开发到测试，整个流程下来，完全可以说软件产品就是一个小型的巴比伦塔，所谓软件工程的工程二字 ......

分块 复杂度$O(n \sqrt n)$ 主要目的是解决一些区间操作问题 把区间拆分成 $\sqrt{n}$ 大小的块 每次碰到修改的操作，对于散块，直接暴力操作，对于整块，那么用一个 $tag$ 进行标记即可 也就是说对于一个操作 $[l,r]$ 来说 我们需要进行操作主要分三步： 暴力操作头散块 ......

算法详解 等价流树正如其名，树上两点间的路径上的边权最小值为图上两点间的最小割。 Gusfield算法就是建等价流树的一种算法。设当前正在处理的集合为 $S(|S|\ge 2)$，从 $S$ 中任选两个点 $x,y$，求出 $x,y$ 间的最小割也就是最大流 $flow$，此时在最小割树中加入一条从 ......

神秘算法，模拟赛对着死磕了3.5h 然后发现是高科技，大家都不会，但是大家都会 T3 ，输麻了。 这个算法是一个增量构造的过程，我们尝试维护前 $i-1$ 项的递推式，然后对于加入 第 $i$ 项后调整。 具体的，假设我们有一个数列 $1,2,4,10,24,50$，最初我们的递推式是 ${}$。 ......

小白必会三板斧 1.HttpResponse #返回字符串 return HttpResponse("Hello, world.") 2.render # 返回一个模板 return render(request, 'hello.html') # 传参返回 l1 = ['Billy', 'Felix ......

离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，简称DFT)的思想是利用 $\omega_n^k$将一个多项式转为点值表示法。 对于一个多项式$A(x)=a_0+a_1x+a_2x^2+...+a_{n-1}x^{n-1}$,我们按照前文所云，将所有的 $\omega_n^k... ......

Django目录结构 myproject myproject文件夹 # 项目同名的文件夹 settings.py # django暴露给用户可以配置的配置文件 urls.py # 路由与视图函数(也可以是类)对应关系(路由层) wsgi.py # 网关,准备一些相关的环境(可以忽略) app01文件 ......

原理 采集深度图像：使用深度相机采集场景深度信息，并将其转换为深度图像。 点云生成：根据深度图像，将场景中的点云数据进行生成。 点云滤波：对于采集到的点云数据进行滤波处理，去除无效数据点。 点云配准：如果需要将多个点云数据融合为一个完整的点云模型，需要进行点云配准操作，使得各个点云数据之间能够对齐。 ......

由于Linux系统比较专业，个人电脑很少安装Linux，反而大都安装Windows系统，因此提高了FFmpeg的学习门槛，毕竟在Windows系统搭建FFmpeg的开发环境还是比较麻烦的。不过若有已经编译好的Windows版本FFmpeg开发包，那就免去了繁琐的Windows编译过程，所以直接安装已 ......

命令行模式 创建Django项目 django-admin startproject 项目名 启动django项目 cd 项目名 python manage.py runserver # 可以配置ip和端口 python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 # 如果遇到 ......

以前写的C++基本都是C with STL，大多是面向过程的算法题，或者比较小的项目，然后经常报各种编译错误（对编译原理不熟），经常把人搞到崩溃，搞不懂构建、链接之类的东西。 现在开始记录一下XMake的学习笔记，记录一些学习过程中踩的坑，在这篇文章，你将学习到Windows下利用MSYS2进行Mi ......

djangok框架 # 注意事项 1.计算机名称不能有中文 2.项目名称和py最好也不要使用中文稿 3.django版本的问题 1.x 2.x 跟1.x差不多 3.x # 加了异步的功能 # 命令行下载 pip install django==3.2 pycharm中安装 官网下载 # 测试是否安装 ......

``` const status = [ "left:0px;", "left:10px;", "left:20px;", "left:30px;", "left:40px;", ]; const list = $("#carousel > ul > li"); const len = list.l ......

python大数据开发 scrapy框架 架构 Scrapy Engine(引: 负责Spider、ltemPipeline、 Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等 Scheduler(调度器):它负责接受引擎发送过来的Request请求，并按照一定的方式进行整理排列 ......

注：本文不写证明。 一、剩余类环 $\mathbb{Z}/n\mathbb{Z}$ 记号：$\overline{x}$ 在$\mod n$ 意义下代表一个集合：${\dots,x-2n,x-n,x,x+n,x+2n,\dots}$ 加法逆元：$a: \overline{-a} \text{ or } ......

最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）为边权和最小的生成树。 算法 Kruskal 算法 实现 将所有的边按边权从小到大排序，然后用并查集维护一条边所连接的两个点是否已联通（不能形成环）。 int find(int x) { return fa[x] == x ? fa[x ......

1、简介 这是一个异步的，高性能的，跨语言的，响应式的 API 网关。 官网文档：https://shenyu.apache.org/zh/docs/index 仓库地址：https://github.com/apache/shenyu 2、首次体验 本次体验基本参照官方快速开始文档步骤 2.1、本 ......

一、基础 脚本开头 像 #!/bin/sh，它同样也可以改为 #!/bin/bash。 #! 是一个约定的标记，它告诉系统这个脚本需要什么解释器来执行，即使用哪一种 Shell 运行shell (chmod +x file 加上执行权限，否则会提示无执行权限) 一定要写成 ./test.sh，而不是 ......

引言 上一篇文章我们介绍了 SMO 算法，作为其姊妹篇，本文将对 SMO 算法的收敛性进行扼要地分析，同时，希望能为读者提供新的角度去理解 SMO 算法的原理。 证明思路来自于《Convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM Classifier ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 优化目标: 最小平均流动时间 粒子数:100 循环代数:500 变异率:0.35 变异变换对数:3 模拟退火初始值:1000 模拟退火终值:0 最小平均流动时间:43 最大完工时间:61 最小间隙时间:60 最优粒子3 1 3 6 4 5 3 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提 ......

《用户故事与迅捷方法》第三弹 用户故事和迅捷笔记都是软件开发中非常重要的概念。 用户故事是一种描述用户需求的技术。 用户故事通常采用简短、可读的语言来描述用户想要什么，以及该功能应该如何工作。 用户故事通常由三个部分组成：一个标题（通常是一句话），一个简短的描述和一个详细的描述。 用户故事是敏捷软件 ......