Other

作为程序员要求掌握的最基本的windows相关的DOS命令 1、DOS命令在哪里编写？ Win+R-->输入cmd-->回车 2、常见的DOS命令 1）exit退出当前DOS命令窗口 2）cls 清屏 3）DOS窗口中的内容怎么复制 在DOS窗口任意位置点击鼠标右键，然后选择标记， 接下来选中要复制的内容，在DOS窗口的任意位置点击鼠标右键，此时被复制的内容已经到剪贴板了。 在需要粘贴的位置粘贴。 4）cd命令 *cd命令表示：change directory【改变目录】 cd命令怎么用？ cd 目录的路径 【但是路径包括绝对路径和相对路径】 绝对路径：表示该路径从某个磁盘的盘符下作为出发点的路径 相对路径：表示该路径从当前所在的路径下作为出发点的路径 例：cd Desktop ，那么其中Desktop就是一个相对路径，从当前所在的c:\users\administrator这个路径作为出发点，开始找Desktop目录 5）cd..回到上级目录 6）cd\直接回到根目录 7）怎么切换盘符 c：回车 d：回车 e：回车 8）del命令：删除文件或目录，例如：del.class，删除当前目录下所有的.class文件

抢分制比赛题目 题目统计全部提交 时间限制：C/C++ 1000MS，其他语言 2000MS内存限制：C/C++ 256MB，其他语言 512MB描述 xiaoliu在玩一个抢分制的游戏，这个游戏规则如下：先给1个含n个正整数的数组a，每次xiaoliu可以选择删除一个数a[i]，将数组中的等于a[i]+1和a[i]-1的元素都删除并且xiaoliu获得a[i]分。xiaoliu想问你他能得的最高分是多少。  输入描述 第一行一个整数n(0<n<=100000);第二行n个数ai(0<ai<=10000)。  输出描述 一个整数代表xiaoliu能获得的最高分。  用例输入 1 3 3 4 2 用例输出 1 6 用例输入 2 5 1 2 2 2 3 用例输出 2 6 提示 同一个数可以多次出现多次删除。   题目： 其a[i]的范围只有1e4，所以可以直接从1枚举到1e4每一次取删除这个数或者不删这个数的最大得分情况，如果删了这个数那么他的得分就是当前数-2+当前数*它的数量的情况得到不删就是当前数-1，两种取最大值。 然后我们就可以遍历数组知道：dp[i]=max(dp[i-1],dp[i-2]+i*bb[i]); 就是动态规划的思想：AC： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e4+10; int main(){ int n; cin>>n; int aa[n]; for(int i=0;i<n;i++)cin>>aa[i]; sort(aa,aa+n); int temp=1,index=0,bb[N]={0},dp[N]={0}; for(int i=0;i<n;i++) if(aa[i]!=aa[i+1]){ bb[aa[i]]=temp; temp=1; } else temp++; int ans=0; for(int i=1;i<=10000;i++){ dp[i]=max(dp[i-1],dp[i-2]+i*bb[i]); ans=max(dp[i],ans); } cout<<ans<<endl; return 0; }  

字典 什么是字典 能存储大量关系型数据的一个容器数据类型 用{}包裹的 以键值对的方式存储数据的 基本结构 dic = { 'key':value, 'key1':value } 字典要求 键必须是可哈希的【即不可变的数据类型】（int str 【很少 boolean tuple】） 值可以是任意类型 用逗号分割键值对 字典和列表的区别 相同点：都是能储存大量数据的容器数据类型，【在3.6X以上的版本字典可以说是有序的（插入序）】 不同点： 列表通过索引取值，速度相对字典较慢 字典通过key取值，速度较快 列表的数据毫无关联性，字典是关系型数控类型 字典的优缺： 优：查询速度快，数据关系明确 缺：占用空间，明显的以空间换时间 字典的常见的创建方法 方法一 dic = dict((('key',value),('key1',value))) 方法二

今天学习php的安装 ，记录一下学习过程； 先安装好了mysql，才能跟php进行配套使用； 1.安装php的环境； yum -y install php72w php72w-cli php72w-fpm php72w-common php72w-devel php72w-embedded php72w-gd php72w-mbstring php72w-mysqlnd php72w-opcache php72w-pdo php72w-xml 2.安装php，以及安装mysql数据库的驱动 yum install php php-fpm php-mysql -y 3.php跟apche结合工作 编辑apche的配置文件 vim /etc/httpd/conf/httpd.conf 4.进行配置文件的修改 输入/DocumentRoot查找 /DocumentRoot /var/www/html 插入： TypesConfig /etc/mime.types AddType application/x-httpd-php .php AddType application/x-httpd-php-source .phps DirectoryIndex index.php index.html 5.编写一个php脚本来测试是否成功 vim /var/www/html/index.php i 插入 <?php Phpinfo(); ?>esc，shift :wq保存退出stemctl restart httpd 重启apche服务查看php内容到这里就成功了。  

with open('D：/实验五数据/data3.txt','r+', encoding='UTF-8') as f: Z=[] Y=[] x=[] for i in f: x.append(i.strip('\n')) newx=x[1:11] for i in newx: y=float(i) Y.append(y) if y-int(y) >= 0.5: y=int(y)+1 else: y=int(y) Z.append(y) print(f'原始数据\n{Y}') print(f'四舍五入后的数据\n{Z}') with open('data3_processed.txt','w',encoding='utf-8') as f: write1=['原始数据']+Y write2=['四舍五入后的数据']+Z for i in range (len(Y)): f.write(f'{write1[i]}\t{write2[i]}\n') with open('D:/实验5数据文件/data4.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as f: Y=[] l=[] t=[] e=[] data=f.readlines() for i in data: i=i.split() Y.append(i) Y.remove(Y[0]) newlist1=sorted(Y,key=(lambda x : x[2])) for i in range (0,8): l.

1. 对于序列型容器：vector, deque 删除当前元素：从当前位置到之后全部位置迭代器失效；（可以用 it=res.erase(it); 来实现迭代器的更新追踪) 添加一个元素：当添加元素后，导致了容器扩容的操作，则全部迭代器失效；（可以用 it=res.push(it);） 插入一个元素：当添加的元素在首尾位置以外，所有迭代器均失效；（在首位添加元素会导致迭代器失效，但是指针和引用不会失效；）（在首位或者尾位删除元素会导致被删除元素的迭代器失效；） 2. 对于关联型容器：map, set 删除当前的元素，仅仅会使当前的迭代器失效，删除一个结点不会对其他结点造成影响。（map是关联容器，以红黑树或者平衡二叉树组织数据，虽然删除了一个元素，整棵树也会调整，以符合红黑树或者二叉树的规范，但是单个结点在内存中的地址没有变化，变化的是各个结点之间的指向关系） 3. 对于链表型容器：list 删除运算使指向删除位置的迭代器失效，不会使其他迭代器失效。

全栈开发：  开发环境和技术栈操作系统：windows 开发工具：vscode、Visual Studio 、sql server ​ 前端：Vue3、TypeScript、SCSS、Element Plus、Router、axios、Vuex ​ 后端：.NET6、Automapper、Autofac、Sql sugar、JWT、Log4Net 前端开发--后端提供数据--数据库管理数据--业务流程实现  01.nodejs 安装通过node --version看版本号表示安装好了 http://nodejs.cn/download/ 02.脚手架工具安装Vue-CLI安装命令，通过vue --version看版本号表示安装好了 npm install -g @vue/cli 03.通过命令创建项目 vue create xin-ui 04.安装TypeScript https://www.tslang.cn/docs/home.html 安装命令 vue add typescript 05.安装SCSS安装命令 npm install sass-loader node-sass --save 06.安装Element Plus安装命令，https://element-plus.gitee.io/zh-CN npm install element-plus --save 项目中导入 import ElementPlus from 'element-plus' import 'element-plus/dist/index.css' const app = createApp(App) app.use(ElementPlus)07.文件名已2个单词组成为好 08.路由的配置和使用 页面和url地址的跳转适配安装命令 npm install vue-router@next --save项目中导入 import router from '.

linux帮助命令 man 获取命令用户手册信息 语法： man + 命令 查看命令的用户手册信息 比如： man rm --help 参数 语法： 命令 + --help 简略查看命令的信息 比如： rm --help help 命令获取帮助 语法： help + 命令 比如：help rm 注意： 此命令只针对bash内置的命令有效 info 命令获取帮助 语法： info + 命令 比如： info rm linux 开关机命令 shutdown重启或者关机 重启 语法： shutdown -r -r --reboot shutdown -r 10 #十分钟后重启 shutdown -r 0 #立刻重启 shutdown -r now # 立刻重启 关机 语法： shutdown -h --halt 停止的含义 shutdown -h 10 #十分钟后关机 shutdown -h 0 #立刻关机 shutdown -h now #立刻关机 linux命令行常用的快捷键 ctrl + c cancel 取消当前操作 ctrl + l 清空屏幕内容 ctrl + d 退出当前用户 ctrl + a 光标移到行首 ctrl + e 光标移到行尾 ctrl + u 删除光标到行首的内容 linux 的环境变量 查看linux环境变量

  线程间同步之互斥量： 即线程A访问邻接资源时，阻止线程B访问。互斥量（互斥锁）保证两个线程指令的先后顺序执行。具有原子性（一系列操作不可以被中断，不存在部分执行部分未执行的情况）。互斥锁是最简单的线程同步方法，有加锁和解锁两种状态， 两个状态可以保证资源访问的串行。 同时，操作系统直接提供了互斥量的API，开发者可以直接使用API完成资源的加锁、解锁操作。 线程间同步之自旋锁： 自旋锁的原理和互斥锁相同。使用自旋锁的线程会反复检查锁变量是否可用，自旋锁不会让出CPU，而是处于忙等待状态（一直死循环等待CPU释放） 优点:自旋锁避免了进程或者上下文切换的开销，同时操作系统本身很多地方都使用了自旋锁。 但是自旋锁不适合单核CPU。 自旋锁和互斥锁有什么区别呢？ 比如线程1调用线程2占有的临界资源（线程2持有自旋锁）那么线程1会一直请求直到临界资源释放，而互斥锁会让线程1休眠，置入请求队列中去。 线程间同步之读写锁 在实际生产中，临界资源往往面临的情况是多读少些，即读时并不改变临界资源的值。 读写锁是一种特殊的自旋锁 允许多个读者同时访问资源以提高读性能 对于写操作则是互斥的，即读-写互斥，写-写互斥，而对于读-读操作，不互斥。读写锁对于多读少写的场景性能提升非常大。 线程间同步之条件变量 条件变量是一种相对复杂的线程同步方法 条件变量允许线程睡眠，直到满足某种条件 当满足条件时，可以向该线程信号，通知唤醒，往往配合互斥锁使用。   使用fork系统调用创建进程。 fork系统调用是用于创建进程的 fork创建的进程初始化状态与父进程一样 系统会为fork的进程分配新的资源 fork函数没有入参，会返回两次，分别返回子进程id和0，返回子进程id的是父进程，返回0的是子进程。 进程间同步之共享内存 在某种程度上，多进程是共同使用物理内存的 由于操作系统的进程管理，进程间的内存空间是独立的。并且进程默认是不能访问进程空间之外的内存空间的。 共享存储允许不相关的进程访问同一片物理内存 共享内存是两个进程之间共享和传递数据最快的方式 共享内存未提供同步机制（避免了并发问题），因此需要借助其他机制管理访问   使用共享内存的四个步骤    unix之域内套接字（socket） 域套接字是一种高级的进程间通信的方法 Unix域套接字可以用于同一机器进程间通信 Unix系统提供的域套接字提供了网络套接字类似的功能 举个例子：    server端创建，绑定，监听套接字，接受并处理消息，而client端创建，连接套接字并发送消息。  套接字提供了单机简单可靠的进程通信同步服务，但是缺点也很明显，只能在单机使用，不能跨机器使用。

上篇的sql优化篇章，更多偏向于优化的思想概念，先前抛出的4个优化问题中，篇幅过长，只对前两个问题进行了解析。  接下来我们一起来谈谈sql的连接查询优化，更偏向于实际运用，并对如下两个问题进行探讨。篇幅过长，请耐心看完。  1.嵌套查询、HASH连接、排序合并连接、笛卡尔连接等怎样玩能达到最优？  2. IN 与 EXISTS 谁快谁慢？  嵌套循环(NESTED LOOPS)  嵌套循环的算法：驱动表返回一行数据，通过连接列传值给被驱动表，驱动表返回多少行，被驱动表就要被扫描多少次。  这里我补充一下驱动表和被驱动表：理解驱动表和被驱动表的本质，需要理解顺序读取和随机读取的差异，内存适合随机读取，硬盘则顺序读取的效率比较好。  驱动表，作为外层循环，若进行一次IO将所有数据读取，则适合顺序读取，一次性批量的把数据读取出来，不考虑缓存情况下。  被驱动表，即里层循环，由于需要不断的拿外层循环传进来的每条记录去匹配，所以如果是适合随机读取的，那么效率就会比较高。如果表上有索引，实际上就意味着这个表是适合随机读取的。   1.嵌套循环可以快速返回两表关联的前几条数据，如果SQL中添加了HINT：FIRST_ROWS，在两表关联的时候，优化器更倾向于嵌套循环。  2.嵌套循环驱动表应该返回少量数据。如果驱动表返回了100万行，那么被驱动表 就会被扫描100万次。这个时候SQL会执行很久，被驱动表会被误认为热点表，被驱动表连接列的索引也会被误认为热点索引。  3.嵌套循环被驱动表必须走索引。如果嵌套循环被驱动表的连接列没包含在索引中，那么被驱动表就只能走全表扫描，而且是反复多次全表扫描。当被驱动表很大的 时候，SQL就执行不出结果。  4.嵌套循环被驱动表的连接列基数应该很高。如果被驱动表连接列的基数很低，那么被驱动表就不应该走索引，这样一来被驱动表就只能进行全表扫描了，但是被驱动表也不能走全表扫描。   5.两表关联返回少量数据才能走嵌套循环。前面提到，嵌套循环被驱动表必须走索引，如果两表关联，返回100万行数据，那么被驱动表走索引就会产生100万次回表。回表一般是单块读，这个时候SQL性能极差，所以两表关联返回少量数据才能走嵌套 循环。   两表关联走不走NL(嵌套循环)是看两个表关联之后返回的数据量多少?还是看驱动表返回的数据量多少？  如果两个表是1∶N关系，驱动表为1，被驱动表为N并且N很大，这时即使驱动表返回数据量很少，也不能走嵌套循环，因为两表关联之后返回的数据量会很多。  所以判断两表关联是否应该走NL应该直接查看两表关联之后返回的数据量，如果 两表关联之后返回的数据量少，可以走NL；返回的数据量多，应该走HASH连接。  SELECT * FROM t1,t2 WHERE t1.id = t2.id; 如果t1有200条数据，t2有200万行数据，t1与t2是1∶N关系，N很低，应该怎么优化SQL?   因为t1与t2是1∶N关系，N很低，我们可以在b的连接列（id）上创建索引，让 t1与t2走嵌套循环（t1 nl t2），这样t2表会被扫描100次，但是每次扫描表的时候走的 是id列的索引（范围扫描）。  如果让t1和t2进行HASH连接，t2表会被全表扫描（因为没有过滤条件），需要查询表中100万行数据，而如果让t1和t2进行嵌套循环，t2表只需要 查询出表中最多几百行数据（100*N）。   一般情况下，一个小表与一个大表关联，我们可以考虑让小表NL大表，大表走连接列索引（如果大表有过滤条件，需要将过滤条件与连接列组合起来创建组合索引），从而避免大表被全表扫描。