【数据结构】内部排序- -交换排序小结(冒泡排序、快速排序)

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交换排序 1 冒泡排序 1.1 思想: 1.2 算法分析 1.3 代码 2 快速排序 2.1 思想 2.2 算法分析 2.3 代码 交换排序是指根据关键字比较结果来对换序列中的位置。 1 冒泡排序 1.1 思想: (BubbleSort)像小鱼吐泡泡一样,吐出后飘呀飘,泡泡慢慢变大。从后往前(或者从前往后)两两比较,只要较小元素,然后接着比,最后结果就是最小元素冒到最前面(最大元素冒到最后面),第…

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IDEA git 代码已经commit,但未 push推送,如何撤销提交缓存区代码

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记录自己提交代码时,手滑错误commit了多余的文件,但未push到云端,想要撤回整个commit的操作: idea菜单栏上的 VCS–>Git–>Reset HEAD… 出现如下弹框: 此时按照图中选择回退的方式,以及回退到哪个版本,点击“Reset”即可,在"Version Control" 中 “log” 里,最新一次提交的记录消失即回退成功。 题外扩展 其中:Reset Typ…

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SpringBoot启动报错

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启动SpringBoot的时候报错。说创建Bean失败。 org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'requestMappingHandlerAdapter' defined in class path resource [org/springframework/b…

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MySQL存储函数和存储过程的区别

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存储过程与存储函数的区别 1:存储函数和存储过程统称为存储例程(store routine),存储函数的限制比较多,例如不能用临时表,只能用表变量,而存储过程的限制较少,存储过程的实现功能要复杂些,而函数的实现功能针对性比较强 2:返回值不同 存储函数必须有返回值,且仅返回一个结果值 存储过程可以没有返回值,但是能返回结果集(out,inout) 3:调用时的不同 存储函数嵌入在SQL中使用,可以…

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android sqlite 查询数据库的总条数

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/** * 查询数据库中的总条数. * @return */ public long allCaseNum( ){ String sql = "select count(*) from info"; Cursor cursor = db.rawQuery(sql, null); cursor.moveToFirst(); long count = cursor.getLong(0); cursor…

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软件测试基础(一)–软件质量模型的六大特性和27个子特性

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一、功能性(Functionality): ①适合性(Suitability):解释有没有-提供了相应的功能 ②准确性(accuracy):正确(用户需要的)解释对不对 ③互操作性(Interoperability):产品与产品之间交互数据的能力 ④保密安全性(Security):软件产品保护信息和数据的能力。 如数据库加密,IP,登陆次数限制防Dos 攻击 ⑤功能性的依从性(Functional…

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如何在Linux系统上格式化U盘

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1、查看磁盘情况:sudo fdisk -l ...... 设备       启动 Start   末尾   扇区  Size Id 类型 /dev/sdc4  *      256 30719999 30719744 14.7G  7 HPFS/NTFS/exFAT 可看到使用的U盘id为sdc4 2、卸载U盘:sudo umount /dev/sdc4 3、删除分区:sudo fdisk /d…

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ContentProvider 实战

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近期项目中需要从一个应用中拷贝一份文件(该文件无法直接拿到),并且文件放置的目录是data下,外部应用无法直接访问,所以考虑使用ContentProvider来实现。 ContentProvider,Android四大组件;ContentProvider 的作用是为不同的应用之间数据共享,提供统一的接口。本文就主要来说下实现样例。 一. 新建项目。相信大家都会了。 新建了两个项目,test01和t…

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DWR帮助说明-dwr的bug及其解决方法

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使用DWR开始开发项目到现在,感觉真的经历了一段很长的路,因为其间遇到了很多的问题需要解决,一点儿不顺利。这个过程差不多总是这样的:写一小段程序,一运行就出错了,是什么原因呢,看了半天错误提示,不明白。怎么办,到DWR官方网站去看看吧,也许可以解决问题。如果不能,就把错误提示粘到百度去搜索一下国内网站吧。如果还不能,就到谷歌里去搜索一下国外网站。如果这些都不行,只能用最土的办法,设断点跟源码了。可…

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机器学习基础——PCA主成分分析算法

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1.背景 PCA算法主要用于降维,将高维的特征映射到低维的空间中。假设,我没有20个数据,每个数据特征100维,即(20,100)。通过降维,我们可以将100维的特征降到10维,即(20,10)这样就大大减小了计算量。 一般,降维后的特征数不超过样本数 2.最大方差理论 信号处理中,认为信号的是高方差的,噪声是低方差的,信噪比就是信号和噪声的反差比,越大越好。我们降维到k个特征,就是选取前k个特征…

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