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欢马劈雪

  • JDBC 指南

    JDBC API 是一个 Java API，它可以访问任何类型的表格数据，特别是可以访问存储在关系数据库里的数据。JDBC 可以用 Java 语言在各种平台上实现，比如 Windows 系统， Mac OS 系统，和各种版本的 UNIX 系统。适用人群本教程是给那些想详细了解 JDBC 框架以及想实际使用这些框架的 Java 程序员编写的。学习前提在学习本教程之前，你需要掌握 Java 编程语言。

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    jdbc， 指南

  • 最大公约数、最小公倍数

    求解最小公倍数和最大公约数是我们开始编程的时候经常需要练习的题目。从题面上看，好像我们需要求解的是两个题目，但其实就是一个题目。那就是求最大公约数？为什么呢？我们可以假想这两个数m和n，假设m和n的最大公约数是a。那么我们可以这样写：m = b a；n = c a;

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    最大， 公约数， 最小公倍数， 一步， 算法

  • 可变参数

    可变参数是C语言编程的一个特色。在我们一般编程中，函数的参数个数都是确定的，事先定下来的。然而就有那么一部分函数，它的个数是不确定的，长度也不一定，这中间有什么秘密吗？其实，我们可以回忆一下哪些函数是可变参数的函数？其实也就是sprintf、printf这样的函数而已。那么这些函数有什么规律吗？关键就是在这个字符串上面。

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    可变， 参数， 一步， 算法

  • A*算法

    在前面的博客当中，其实我们已经讨论过寻路的算法。不过，当时的示例图中，可选的路径是唯一的。我们挑选一个算法，就是说要把这个唯一的路径选出来，怎么选呢？当时我们就是采用穷尽递归的算法。然而，今天的情形有点不太一样了。在什么地方呢？那就是今天的路径有n条，这条路径都可以达到目的地，然而我们在挑选的过程中有一个要求，那就是挑选的路径距离最短？

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    算法， 一步

  • 克鲁斯卡尔算法 下

    克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法。和prim算法（上，中，下）按照节点进行查找的方法不一样，克鲁斯卡尔算法是按照具体的线段进行的。现在我们假设一个图有m个节点，n条边。首先，我们需要把m个节点看成m个独立的生成树，并且把n条边按照从小到大的数据进行排列。

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    克鲁斯， 卡尔， 算法， 一步

  • 克鲁斯卡尔算法 下

    克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法。和prim算法（上，中，下）按照节点进行查找的方法不一样，克鲁斯卡尔算法是按照具体的线段进行的。现在我们假设一个图有m个节点，n条边。首先，我们需要把m个节点看成m个独立的生成树，并且把n条边按照从小到大的数据进行排列。

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    克鲁斯， 卡尔， 算法， 一步

  • 克鲁斯卡尔算法 下

    克鲁斯卡尔算法是计算最小生成树的一种算法。和prim算法（上，中，下）按照节点进行查找的方法不一样，克鲁斯卡尔算法是按照具体的线段进行的。现在我们假设一个图有m个节点，n条边。首先，我们需要把m个节点看成m个独立的生成树，并且把n条边按照从小到大的数据进行排列。

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    克鲁斯， 卡尔， 算法， 一步

  • 回数

    回数的概念比较好玩，就是说有这么一个字符串str， 长度为n， 现在index开始从0->index/2遍历，那么str[index] = str[n-1-index]，那么这种数据就是我们通常说的回数。比如说a = “a”是回数， a = “aba”是回数， a = "strarts"也是回数。因为这道题目比较简单，所以很多公司都喜欢用它来检查程序员的基本编程能力。

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    一步， 算法

  • 哈夫曼树 下

    前面说到了哈夫曼树的创建，那下面一个重要的环节就是哈夫曼树的排序问题。但是由于排序的内容是数据结构，因此形式上说，我们需要采用通用数据排序算法，这在我之前的博客里面已经涉及到了（通用算法设计）。所以，我们所要做的就是编写compare和swap两个函数。

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    一步， 算法

  • 哈夫曼树 上

    在数据传输的过程当中，我们总是希望用尽可能少的带宽传输更多的数据，哈夫曼就是其中的一种较少带宽传输的方法。哈夫曼的基本思想不复杂，那就是对于出现频率高的数据用短字节表示，对于频率比较低得数据用长字节表示。

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    一步， 算法

  • 通用数据结构

    上一篇博客介绍了通用算法，那么有了这个基础我们可以继续分析通用数据结构了。我们知道在c++里面，既有数据又有函数，所以一个class就能干很多事情。举一个简单的例子来说，我们可以编写一个数据的class计算类。class calculate{ int m; int n;

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    通用， 数据结构， 一步， 算法

  • 通用算法的编写

    前面我们写过各种各样的算法，什么排序、查找、二叉树、队列、堆栈等等。但是我们在编写这些代码的时候却都有一个缺点，不知道大家发现了没有？那就是这些算法中使用的数据结构都是简单的int数据。所以，如果排序的是int，那么用起来没有什么问题。关键就是万一是其他的数据类型，那我们应该怎么办呢？在c++中，有一种解决的方法。那就是类函数。

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    通用， 算法， 编写， 一步

  • 链表重合

    链表重合是一个好玩的问题。原题目是这样的：有两个链表，那么如何判断这两个链表是不是重合的？至于这个链表在什么时候重合的，这不重要，关键是判断这个链表究竟有没有重合。究竟有什么方法呢？最简单的方法就是查看两者有没有共同点。那么依次判断就行了。

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    链表， 重合， 一步， 算法

  • 寻找丢失的数

    假设我们有一个1亿个数据，其中数据的范围是0~1亿，也就是100M的数据。但是这个数组中丢了一些数据，比如说少了5啊，少了10啊，那么有什么办法可以把这些丢失的数据找回来呢？这个题目不难，但是它可以帮助我们拓展思路，不断提高算法的运行效率。对于这个问题，我们一个最简单的思路就是对各个数据进行flag判断，然后依次输出数据。

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    寻找， 丢失， 一步， 算法

  • prim算法 下

    前两篇博客我们讨论了prim最小生成树的算法，熟悉了基本的流程。基本上来说，我们是按照自上而下的顺序来编写代码的。首先我们搭建一个架构，然后一步一步完成其中的每一个子功能，这样最后构成一个完成prim算法计算过程。f）将DIR_LINE队列中不符合的数据删除，主要是双节点都已经访问过的DIR_LINE数据。

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    prim， 算法， 一步

  • prim算法 中

    C）编写最小生成树，涉及创建、挑选和添加过程MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph){ MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->head) return NULL; pMiniTree = (MINI_GENERATE_TREE*)malloc(sizeof(MINI_GENERATE_TREE)); assert(NULL != pMiniTree);

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    prim， 算法， 一步

  • prim算法 上

    前面我们讨论了图的创建、添加、删除和保存等问题。今天我们将继续讨论图的一些其他问题，比如说如何在图的环境下构建最小生成树。为什么要构建最小生成树呢？其实原理很简单。打个比方，现在某一个乡镇有n个村，那么这n个村肯定是联通的。现在我们打算在各个村之间搭建网线，实现村村通的工程。那么有什么办法可以实现村村互通，同时又使得最后的总距离最小呢？

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    prim， 算法， 一步

  • 函数堆栈显示

    在继续图的讨论之前，我们今天开个小差，讨论一下函数堆栈的基本原理。有过编程经验的朋友都知道，堆栈调试是我们在程序开发中经常应用的一个功能。那么大家有没有想过，函数堆栈是怎么开始的啊？其实我们可以自己写一个函数堆栈输出函数分析一下。

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    函数， 堆栈， 显示， 一步， 算法

  • 图的保存

    前面的几篇博客，我们对图进行基本定义，同时介绍了图的创建、图的添加和删除等。今天，我们聊一聊图是怎么在存储在外设中的。这些外接设备可以是各种类型的，比如说，可以是硬盘、sd卡、网络硬盘等等。本质上说，我们今天讨论的主题就是怎么把图的数据永久地保留在本地。并且，如果需要加载这些数据，也可以快速恢复图原来的面貌。

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    保存， 一步， 算法

  • 图添加和删除

    前面我们谈到的图的数据结构、图的创建，今天我们就来说一说如何在图中添加和删除边。边的添加和删除并不复杂，但是关键有一点需要记住，那就是一定要在小函数的基础之上构建大函数，否则很容易出现错误。一、边的创建边的创建一般来说可以分为下面以下几个步骤：1）判断当前图中是否有节点，如果没有，那么在pGraph->

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    添加， 删除， 一步， 算法
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个人简介

  1. 欢马劈雪

  2. 纵马驰骋迎雪而行

  3. 获得 161820 积分

  4. https://nowjava.com/creator/10001

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