Thread类详解 多线程中篇（二）
Java.lang.Thread是Java应用程序员对Java多线程的第一站，Thread就是对Java线程本身的抽象 所以在Java中的线程编程概念中，一个Thread实例 == 一个线程 线程有哪些属性、行为，Thread大致就有哪些属性、行为。 前文中有说到，Java线程通过Thread以及synchronized以及Object中的wait等对“控制、同步、通信”进行了抽象，synchronized关键字是同步，Object中的相关方法是通信，Thread中的信息主要是控制以及自身的行
vue-cli脚手架笔记
官方配置的关于使用vue的各种功能，这些功能称之为脚手架 vue不支持IE8，因为vue使用了IE8无法模拟的 ECMAScript 5特性 使用vue-cli脚手架会让我们的工作非常方便 比如想编译一下es6的语法就使用 babel loader 和 babel core（可以转换es6代码） webpack中安装babel loader babel core npm install --save-dev babel-loader babel-core 下面利用npm安装vue-cli 安装
数据结构学习记录_2019.02.10
树的结构：一对多的结构 图的结构：多对多的结构 面向对象的语言：C++，java等语言 类：某一个数据及其跟它相关的一些数据的封装 常用英文单词：列数：columns；行数：raws； 抽象数据类型：不关心具体的类型、大小、形式，而是在概念上对其进行相关的操作，是一个概括的过程；抽象为上一层提供操作元素，而元素的操作规则及相应处理合成封装一个抽象，帮助程序员解决在他相应层面需要解决的事情，不用关心具体实现 算法：Algorithm 递归函数的循环调用，因为会不断存储暂态直至遇到结束条件，因此随
python标准库:re
1，匹配符号 * : 匹配前一个字符0次，1次，多次 + : 匹配前一个字符1次，多次 ? : 匹配前一个字符0次，1次 {n} : 匹配前一个字符n次 {n,} : 匹配前一个字符至少n次 {n,m} : 匹配前一个字符n到m次 . : 匹配任意一个字符（除了换行符/n），若指定flag ^ : 匹配字符串开头（无法匹配换行符后的位置） $ : 匹配字符串结尾（无法匹配换行符前的位置） | : 或 [] : 或 () : 捕获分组，可以设置?:不捕获分组 \A : 匹配字符串开始，与^的区别
Codeforces Round #535 (Div. 3) E2. Array and Segments (Hard version) 【区间更新 线段树】
传送门：http://codeforces.com/contest/1108/problem/E2 E2. Array and Segments (Hard version) time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output The only difference between easy and hard versions
BZOJ 1150: [CTSC2007]数据备份Backup 优先队列+贪心+链表
题解：我们先得到两个楼之间的距离，D[i]表示第i栋楼和第i+1栋楼之间的距离，我们要选出最小的k个数，然后就有两种情况 1.选择了D[i],那么D[i-1]和D[i+1]都不能选择了 2.选择了D[i+1]和D[i-1],然后无法选择D[i]. 既要么选D[i]不选D[i-1]和D[i+1],要么选D[i-1]和D[i+1]不选D[i]；(怎么证明的也搞不太清楚）我们用优先队列来得到每次最小的距离， 我们发现在选取一个数之后，只对左右两边的数有影响，选了D[i]后，我们把D[i-1]+D[i
ELK之logstash收集日志写入redis及读取redis
logstash->redis->logstash->elasticsearch 1.安装部署redis cd /usr/local/src
wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz
tar xf redis-3.2.8.tar.gz
cd redis-3.2.8/
make
ln -s /usr/local/src/redis-3.2.8 /usr/local/redis
cd /usr/local/red
【HEOI/TJOI2016】排序
一道神题ORZ,思路真的很妙啊。 正文部分： 题意： 给一个序列，可以对某一个区间升序和降序排序，问你最后数列中第\(Q\)个数是什么？ 乍一看貌似毫无思路，于是我们考虑一个更简单的问题： 如果对\(1\)个\(01\)序列执行上面的操作，是不是就可以变得简单一点？ 设某段区间\([l,r]\)里总共有\(cnt\)个1 那么降序排就是把\(l\sim l+cnt - 1\)修改为\(1\),把\(l+cnt \sim r\)修改为\(0\) 升序排则是把\(r-cnt+1\sim r\)修改
Java应用程序的运行机制，JVM,JRE和JDK之间的关系。
要学好一门语言，基础必须要打扎实！今天开始系统学习Java，本篇博客也是我写的第一篇博客，梳理了Java程序的运行机理，如下： Java语言是编译型和解释型两种语言类型的结合。 Java先利用文本编辑器编写Java源程序，源程序的后缀名为.Java;再利用编译器（即javac）将源程序编译成字节码文件（后缀名为.class），最后用虚拟机（解释器，Java）解释执行。 下面是网上的一张图片，把运行流程展现的非常直白： JVM(Java Virtual Machine)是一个虚拟的用于执行byt
[IOI2018] seats 排座位
[IOI2018] seats 排座位 IOI2018题解 压缩状态思想很不错的 每次把原来的贡献减掉，新来的再加上 最多涉及10个点 注意： 1.去重 2.下标从0开始 3.线段树初始的最小值个数都是r-l+1 代码： #include<bits/stdc++.h>
#define reg register int
#define il inline
#define mid ((l+r)>>1)
#define numb (ch^'0')
using namespace std;
typed
Codeforces Global Round B Tape
题目：点我转移 【题意】 x轴上有m个连续的点,从1标号到m. 其中有n个点是特殊点。 让你用k段区间将这n个点覆盖。 要求区间的总长度最小。 解： 一开始假设我们需要n个胶带(即包含每一个点) 然后因为m<=n 所以可能胶带不够用。 那么就得一个胶带跨过两个点。 怎么选择最好呢? 可以把b[i]-b[i-1]-1处理出来排个序。 (优先取较小的花费) 然后取前n-m个累加和sum。 因为每取一个就少用一段胶带. AC代码： #include<bits/stdc++.h>
using nam
nginx server
server {
listen 80;
client_max_body_size 2000m;
server_name dev.za.jiaoshitech.com;
root /Users/ismdeep/projects/jiaoshitech/zhixing/admin/public;
index index.php index.html index.htm;
location / {
if (!-e $request_filename)
【LG4841】城市规划
【LG4841】城市规划 题面 洛谷 题解 记\(t_i\)表示\(i\)个点的无向图个数，显然\(t_i=2^{C_i^2}\)。 设\(f_i\)表示\(i\)个点的无向连通图个数，容斥一下，枚举\(1\)号点所在连通块的大小，再让剩下的点随便构成联通图， 则有： \[ f_i=t_i-\sum_{j=1}^{i-1}f_j*C_{i-1}^{j-1}*t_{i-j} \] 展开组合数： \[ f_i=t_i-\sum_{j=1}^{i-1}f_j*t_{i-j}*\frac {(i-1)
【题解】Painting Fence
【题解】Painting Fence 分治模板。贪心加分治。直接\(O(n^2logn)\)分治过去。考虑一块联通的柱形是子问题的，是递归的，贪心分治就可。记得对\(r-l+1\)取\(min\)。 上好看的代码 #include<bits/stdc++.h>
#define RP(t,a,b) for(register int (t)=(a),edd_=(b);t<=edd_;++t)
#define DRP(t,a,b) for(register int (t)=(a),edd_=(b)
MongoDB学习（六）：集群之复制集
目录 1 概念 2 配置 3 原理 1）oplog 2）心跳机制 4 客户端连接集群 在MongoDB学习（一）：安装&基础概念&数据类型&部分shell操作曾经提到过，MongoDB有复制集（副本集）和分片集的概念。 1 概念 复制集是主从机制的扩展与改进，例如： 容灾机制：主节点（Primary）down之后，自动通过选举机制提升从节点（Secondary）为新的主节点，保证集群可用性 一致性：事务提交需要经过50%以上节点确认方可成功，否则将回滚 该内容可以通过WriteConcern选
MongoDB学习（七）：集群之分片集
目录 1 概念 2 建立分片集 1）启动mongod、mongos进程 2）配置集群 3）分配集合 3 客户端连接 MongoDB学习（六）：集群之复制集 提到，复制集（副本集）在数据量过大，以至于无法全部装载到内存中时，分布式架构也很难提升系统性能。MongoDB的方案是分片。 1 概念 所谓分片，就是将大数据集分割为较小的数据集的过程。之前使用MongoDB的过程中，无论是单节点 or 复制集，每个服务器都保存了全量数据。这就带来两个问题：首先，随着数据增长，单台服务器的处理能力逐渐到达极
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