DS|图(连通与生成树)

news2024/11/15 9:25:26

题目一:DS图 -- 图的连通分量

题目描述:

输入无向图顶点信息和边信息,创建图的邻接矩阵存储结构,计算图的连通分量个数。

输入要求:

测试次数t

每组测试数据格式如下:

第一行:顶点数 顶点信息

第二行:边数

第三行开始,每行一条边信息

输出要求:

每组测试数据输出,顶点信息和邻接矩阵信息

输出图的连通分量个数,具体输出格式见样例。

每组输出直接用空行分隔。

输入样例:

3
4 A B C D
2
A B
A C
6 V1 V2 V3 V4 V5 V6
5
V1 V2
V1 V3
V2 V4
V5 V6
V3 V5
8 1 2 3 4 5 6 7 8
5
1 2
1 3
5 6
5 7
4 8

输出样例:

A B C D
0 1 1 0
1 0 0 0
1 0 0 0
0 0 0 0
2

V1 V2 V3 V4 V5 V6
0 1 1 0 0 0
1 0 0 1 0 0
1 0 0 0 1 0
0 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 1
0 0 0 0 1 0
1

1 2 3 4 5 6 7 8
0 1 1 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 1 1 0
0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0
3

代码示例:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
using namespace std;

class Map {
private:
    int** array;
    string* vertex;
    int n;
    bool visited[20];
    int partnumber;
public:
    Map() {
        cin >> n;
        array = new int* [n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            array[i] = new int[n];
            for (int j = 0; j < n; j++) array[i][j] = 0;
        }
        vertex = new string[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) cin >> vertex[i];
        partnumber = 0;
    }

    int findIndex(string str) {
        for (int i = 0; i < n; i++) if (str == vertex[i]) return i;
        return -1;
    }

    void createMap() {
        int n, v1, v2;
        string ch1, ch2;
        cin >> n;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            cin >> ch1 >> ch2;
            v1 = findIndex(ch1);
            v2 = findIndex(ch2);
            array[v1][v2] = 1, array[v2][v1] = 1;
        }
    }
    void DFSTraverse() {
        for (int i = 0; i < n; i++) visited[i] = false;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!visited[i]) {
                DFS(i);
                partnumber++;
            }
        }
    }
    void DFS(int v) {
        visited[v] = true;
        int* temp = new int[n];
        int pos = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) if (array[v][i]) temp[pos++] = i;
        for (int i = 0; i < pos; i++) if (!visited[temp[i]]) DFS(temp[i]);
    }
    void printMap() {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            cout << vertex[i];
            if (i == n - 1) cout << endl;
            else cout << " ";
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                cout << array[i][j];
                if (j == n - 1) cout << endl;
                else cout << " ";
            }
        }
        cout << partnumber << endl;
    }
    ~Map() {
        for (int i = 0; i < n; i++) delete[]array[i];
        delete[]array;
        delete[]vertex;
    }
};

int main() {
    int t;
    cin >> t;
    while (t--) {
        Map M;
        M.createMap();
        M.DFSTraverse();
        M.printMap();
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

题目二:DS图 -- 最小生成树

题目描述:

根据输入创建无向网。分别用Prim算法和Kruskal算法构建最小生成树。(假设:输入数据的最小生成树唯一。)

输入要求:

顶点数n

n个顶点

边数m

m条边信息,格式为:顶点1顶点2权值

Prim算法的起点v

输出要求:

输出最小生成树的权值之和

对两种算法,按树的生长顺序,输出边信息(Kruskal中边顶点按数组序号升序输出)

输入样例:

6
v1 v2 v3 v4 v5 v6 
10
v1 v2 6
v1 v3 1
v1 v4 5
v2 v3 5
v2 v5 3
v3 v4 5
v3 v5 6
v3 v6 4
v4 v6 2
v5 v6 6
v1

输出样例:

15
prim:
v1 v3 1
v3 v6 4
v6 v4 2
v3 v2 5
v2 v5 3
kruskal:
v1 v3 1
v4 v6 2
v2 v5 3
v3 v6 4
v2 v3 5

代码示例:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
using namespace std;

const int MAXNUMBER = 100;

struct Close {
    int adjvex;
    int loweight = 0x3f3f3f3f;
} closedge[MAXNUMBER];

struct Path {
    int head;
    int tail;
};

class Map {
    int matrix[MAXNUMBER][MAXNUMBER] = { 0 };
    string* vertex;
    int n;//顶点数
    int leastWeight = 0;
    vector<Path> path;
    int shortdis[MAXNUMBER];
public:
    Map() {
        cin >> n;
        vertex = new string[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) cin >> vertex[i];
        for (int i = 0; i < n; i++) shortdis[i] = i;
        int edge;
        cin >> edge;
        for (int i = 0; i < edge; i++) {
            string vex1, vex2;
            int weight;
            cin >> vex1 >> vex2 >> weight;
            matrix[find(vex1)][find(vex2)] = matrix[find(vex2)][find(vex1)] = weight;
        }
    }

    int find(string str) {
        for (int i = 0; i < n; i++)
            if (vertex[i] == str) return i;
    }

    void Prim() {
        string start_vertex;
        cin >> start_vertex;
        int start = find(start_vertex);

        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (matrix[start][i]) closedge[i] = { start, matrix[start][i] };
            else closedge[i].adjvex = start;
        }

        closedge[start].loweight = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            int minWeight = 0x3f3f3f3f, nextedge;
            for (int j = 0; j < n; j++)
                if (minWeight > closedge[j].loweight && closedge[j].loweight) {
                    minWeight = closedge[j].loweight;
                    nextedge = j;
                }
            closedge[nextedge].loweight = 0;
            Path p = { closedge[nextedge].adjvex, nextedge };
            path.push_back(p);
            leastWeight += minWeight;
            for (int j = 0; j < n; j++)
                if (closedge[j].loweight > matrix[nextedge][j] && matrix[nextedge][j])
                    closedge[j] = { nextedge, matrix[nextedge][j] };
        }
        cout << leastWeight << endl;
        cout << "prim:" << endl;
        for (auto& item : path)
            cout << vertex[item.head] << ' ' << vertex[item.tail] << ' ' << matrix[item.head][item.tail] << endl;
    }
    int get(int x) {
        if (shortdis[x] == x) return x;
        return get(shortdis[x]);
    }
    void Kruskal() {
        path.clear();
        cout << "kruskal:" << endl;
        int cnt = 0;
        for (int k = 0; k < n - 1; k++) {
            int minWeight = 0x3f3f3f3f, tail = 0, head = 0;
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                    if (matrix[i][j] && minWeight > matrix[i][j] && get(i) != get(j)) {
                        head = i, tail = j;
                        minWeight = matrix[i][j];
                    }
                }
            }

            shortdis[get(tail)] = get(head);
            Path p = { head, tail };
            path.push_back(p);
            leastWeight += minWeight;
            if (tail || head) cnt++;
        }
        if (cnt == n - 1) {
            //cout << leastWeight << endl;
            for (auto& item : path) cout << vertex[item.head] << ' ' << vertex[item.tail] << ' ' << matrix[item.head][item.tail] << endl;
        }
        else cout << "-1" << endl;
    }
};

int main() {
    Map map;
    map.Prim();
    map.Kruskal();
}

题目三:DS图 -- 汉密尔顿回路

题目描述:

著名的“汉密尔顿(Hamilton)回路问题”是要找一个能遍历图中所有顶点的简单回路(即每个顶点只访问 1 次)。本题就要求你判断任一给定的回路是否汉密尔顿回路。

输入要求:

首先第一行给出两个正整数:无向图中顶点数 N(2<N≤200)和边数 M。随后 M 行,每行给出一条边的两个端点,格式为“顶点1 顶点2”,其中顶点从 1 到N 编号。再下一行给出一个正整数 K,是待检验的回路的条数。随后 K 行,每行给出一条待检回路,格式为:

n V1​ V2​ ⋯ Vn​

其中 n 是回路中的顶点数,Vi​ 是路径上的顶点编号。

输出要求:

对每条待检回路,如果是汉密尔顿回路,就在一行中输出"YES",否则输出"NO"。

输入样例:

6 10
6 2
3 4
1 5
2 5
3 1
4 1
1 6
6 3
1 2
4 5
6
7 5 1 4 3 6 2 5
6 5 1 4 3 6 2
9 6 2 1 6 3 4 5 2 6
4 1 2 5 1
7 6 1 3 4 5 2 6
7 6 1 2 5 4 3 1

输出样例:

YES
NO
NO
NO
YES
NO

代码示例:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
using namespace std;

class Map {
private:
    int** array;
    int* vertex;
    int n;
    bool visited[20];
    int partnumber;
public:
    Map() {
        cin >> n;
        array = new int* [n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            array[i] = new int[n];
            for (int j = 0; j < n; j++) array[i][j] = 0;
        }
        vertex = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) vertex[i] = i + 1;
        partnumber = 0;
    }

    int findIndex(int num) {
        for (int i = 0; i < n; i++) if (num == vertex[i]) return i;
        return -1;
    }

    void createMap() {
        int m, v1, v2;
        int num1, num2;
        cin >> m;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            cin >> num1 >> num2;
            v1 = findIndex(num1);
            v2 = findIndex(num2);
            array[v1][v2] = 1, array[v2][v1] = 1;
        }
    }
    void DFSTraverse() {
        for (int i = 0; i < n; i++) visited[i] = false;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!visited[i]) {
                DFS(i);
                partnumber++;
            }
        }
    }
    void DFS(int v) {
        visited[v] = true;
        int* temp = new int[n];
        int pos = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) if (array[v][i]) temp[pos++] = i;
        for (int i = 0; i < pos; i++) if (!visited[temp[i]]) DFS(temp[i]);
    }
    void printMap() {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            cout << vertex[i];
            if (i == n - 1) cout << endl;
            else cout << " ";
        }
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                cout << array[i][j];
                if (j == n - 1) cout << endl;
                else cout << " ";
            }
        }
        cout << partnumber << endl;
    }
    void Hamilton() {
        int k;
        bool mark = true;
        int cnt[20] = { 0 };
        cin >> k;
        int head, tail;
        cin >> head;
        int start = head;
        for (int i = 1; i < k; i++) {
            cin >> tail;
            cnt[tail]++;
            if (i != k - 1 && tail == start || cnt[tail] == 2 && tail != start) mark = false;
            if (!array[findIndex(head)][findIndex(tail)]){
                cout << "NO" << endl;
                continue;
            }
            head = tail;
            if (start == tail && i == k - 1 && k >= n && mark) cout << "YES" << endl;
            else if (start != tail && i == k - 1 || k < n && i == k - 1 || !mark && i == k - 1) cout << "NO" << endl;
        }
        
    }
    ~Map() {
        for (int i = 0; i < n; i++) delete[]array[i];
        delete[]array;
        delete[]vertex;
    }
};

int main() {
    Map M;
    M.createMap();
    int t;
    cin >> t;
    while (t--) M.Hamilton();
    return 0;
}

题目四:DS图 -- 六度空间

题目描述:

“六度空间”理论又称作“六度分隔(Six Degrees of Separation)”理论。这个理论可以通俗地阐述为:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”

“六度空间”理论虽然得到广泛的认同,并且正在得到越来越多的应用。但是数十年来,试图验证这个理论始终是许多社会学家努力追求的目标。然而由于历史的原因,这样的研究具有太大的局限性和困难。随着当代人的联络主要依赖于电话、短信、微信以及因特网上即时通信等工具,能够体现社交网络关系的一手数据已经逐渐使得“六度空间”理论的验证成为可能。

假如给你一个社交网络图,请你对每个节点计算符合“六度空间”理论的结点占结点总数的百分比。

输入要求:

输入第1行给出两个正整数,分别表示社交网络图的结点数N(1\leq N\leq 10^3​​,表示人数)、边数M(≤33×N,表示社交关系数)。随后的M行对应M条边,每行给出一对正整数,分别是该条边直接连通的两个结点的编号(节点从1到N编号)。

输出要求:

对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比,精确到小数点后2位。每个结节点输出一行,格式为“结点编号:(空格)百分比%”。

输入样例:

10 9
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
7 8
8 9
9 10

输出样例:

1: 70.00%
2: 80.00%
3: 90.00%
4: 100.00%
5: 100.00%
6: 100.00%
7: 100.00%
8: 90.00%
9: 80.00%
10: 70.00%

代码示例:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
using namespace std;

class Map {
private:
    int** array;
    int* vertex;
    int n;
    bool visited[20];
    int partnumber;
    int** reach;
public:
    Map() {
        cin >> n;
        array = new int* [n];
        reach = new int* [n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            array[i] = new int[n];
            reach[i] = new int[n];
            for (int j = 0; j < n; j++) array[i][j] = 0, reach[i][j] = 0;
        }
        vertex = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) vertex[i] = i + 1;
        partnumber = 0;
    }

    int findIndex(int num) {
        for (int i = 0; i < n; i++) if (num == vertex[i]) return i;
        return -1;
    }

    void createMap() {
        int m, v1, v2;
        int num1, num2;
        cin >> m;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            cin >> num1 >> num2;
            v1 = findIndex(num1);
            v2 = findIndex(num2);
            array[v1][v2] = 1, array[v2][v1] = 1;
        }
    }

    void SDS() {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int number = SDSBFS(i);
            cout << i + 1 << ": " << fixed << setprecision(2) << (double)number * 100 / n << "%" << endl;
            memset(visited, false, sizeof(visited));
        }
    }
    int SDSBFS(int i) {
        int cnt = 0;
        int level = 0, last = i, tail = -1;
        queue<int> q;
        visited[i] = true;
        q.push(i);
        cnt++;
        while (!q.empty()) {
            int k = q.front();
            q.pop();
            for (int j = 0; j < n; j++)
            {
                if (j == k) continue;
                if (!visited[j] && array[k][j]) {
                    q.push(j);
                    tail = j;
                    visited[j] = true;
                    cnt++;
                }
            }
            if (k == last) level++, last = tail;
            if (level == 6) break;
        }
        return cnt;
    }
    ~Map() {
        for (int i = 0; i < n; i++) delete[]array[i];
        delete[]array;
        delete[]vertex;
    }
};

int main() {
    Map M;
    M.createMap();
    M.SDS();
}

题目五:DS图 -- 红色警报

题目描述:

战争中保持各个城市间的连通性非常重要。本题要求你编写一个报警程序,当失去一个城市导致国家被分裂为多个无法连通的区域时,就发出红色警报。注意:若该国本来就不完全连通,是分裂的k个区域,而失去一个城市并不改变其他城市之间的连通性,则不要发出警报。

输入要求:

输入在第一行给出两个整数N(0 < N ≤ 500)和M(≤ 5000),分别为城市个数(于是默认城市从0到N-1编号)和连接两城市的通路条数。随后M行,每行给出一条通路所连接的两个城市的编号,其间以1个空格分隔。在城市信息之后给出被攻占的信息,即一个正整数K和随后的K个被攻占的城市的编号。

注意:输入保证给出的被攻占的城市编号都是合法的且无重复,但并不保证给出的通路没有重复。

输出要求:

对每个被攻占的城市,如果它会改变整个国家的连通性,则输出Red Alert: City k is lost!,其中k是该城市的编号;否则只输出City k is lost.即可。如果该国失去了最后一个城市,则增加一行输出Game Over.

输入样例:

5 4
0 1
1 3
3 0
0 4
5
1 2 0 4 3

输出样例:

City 1 is lost.
City 2 is lost.
Red Alert: City 0 is lost!
City 4 is lost.
City 3 is lost.
Game Over.

代码示例:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
using namespace std;

class Map {
private:
    int** array;
    int* vertex;
    int n;
    bool visited[20];
    int partnumber;
    int** reach;
    int origin[20];
public:
    Map() {
        cin >> n;
        array = new int* [n];
        reach = new int* [n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            array[i] = new int[n];
            reach[i] = new int[n];
            for (int j = 0; j < n; j++) array[i][j] = 0, reach[i][j] = 0;
        }
        vertex = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) vertex[i] = i;
        partnumber = 0;
    }

    int findIndex(int num) {
        for (int i = 0; i < n; i++) if (num == vertex[i]) return i;
        return -1;
    }

    void createMap() {
        int m, v1, v2;
        int num1, num2;
        cin >> m;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            cin >> num1 >> num2;
            v1 = findIndex(num1);
            v2 = findIndex(num2);
            array[v1][v2] = 1, array[v2][v1] = 1;
        }
    }

    void RA() {
        memset(origin, 0, sizeof(visited));

        for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) if (array[i][j]) origin[i]++;

        int x;
        cin >> x;
        while (x--) {
            int y;
            cin >> y;
            int tozerocnt = 0;
            for (int i = 0; i < n; i++) if (array[y][i]) array[y][i] = 0, array[i][y] = 0;
            int cur[20] = { 0 };
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                for (int j = 0; j < n; j++) if (array[i][j]) cur[i]++;
            }
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (origin[i] != 0 && cur[i] == 0) tozerocnt++;
                origin[i] = cur[i];
            }
            if (tozerocnt > 1) cout << "Red Alert: City " << y << " is lost!" << endl;
            else cout << "City " << y << " is lost." << endl;
        }
        cout << "Game Over." << endl;
    }
    ~Map() {
        for (int i = 0; i < n; i++) delete[]array[i];
        delete[]array;
        delete[]vertex;
    }
};

int main() {
    Map M;
    M.createMap();
    M.RA();
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1360368.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【激活函数】GELU 激活函数

1、介绍 GELU (Gaussian Error Linear Units) 是一种基于高斯误差函数的激活函数&#xff0c;相较于 ReLU 等激活函数&#xff0c;GELU 更加平滑&#xff0c;有助于提高训练过程的收敛速度和性能。 # GELU激活函数的定义 def gelu(x):return 0.5 * x * (1 torch.tanh(np.sqrt…

了解统计分析中的岭回归

一、介绍 在统计建模和机器学习领域&#xff0c;回归分析是用于理解变量之间关系的基本工具。在各种类型的回归技术中&#xff0c;岭回归是一种特别有用的方法&#xff0c;尤其是在处理多重共线性和过拟合时。本文深入探讨了岭回归的概念、其数学基础、应用、优点和局限性。 在…

OpenHarmony从入门到放弃(四)

设计一款使用Harmony开发的App 接下来我会通过设计并开发一款资讯类的App来入门OpenHarmony&#xff1b; 以下是我对App的设计想法&#xff1b; 一、模块划分 内容模块&#xff1a;App的核心模块&#xff0c;负责管理和展示资讯内容&#xff0c;具体包括内容获取与处理&…

云化XR技术于农业领域中的表现

随着科技的不断发展和应用的深入&#xff0c;农业领域也在逐渐引入新技术来优化生产效率和成本、改进管理和监控等。云化XR&#xff08;CloudXR&#xff09;作为一种融合了云计算、虚拟现实&#xff08;VR&#xff09;和增强现实&#xff08;AR&#xff09;等技术的解决方案&am…

AntV-G6 -- 将G6图表应用到项目中

1. 效果图 2. 安装依赖 npm install --save antv/g6 3. 代码 import { useEffect } from alipay/bigfish/react; import G6 from antv/g6;const data {id: root,label: 利息收入,subLabel: 3,283.456,ratio: 3,children: [{id: child-a,label: 平均利息,subLabel: 9%,ratio:…

机器视觉兄弟们,没有项目订单,机器视觉项目行业难题来了

产品没一个正形&#xff0c;光源像是打了几十年的光棍一样&#xff0c;偏偏配不上&#xff0c;n次“相亲”之后图像硬是“阴晴圆缺”&#xff0c;老板阴阳怪气你这打不出来&#xff0c;给客户看之后说&#xff0c;这都打不出来&#xff0c;你们不行啊。 我听了后真想&#xff…

字节填充与0比特填充以及数据链路的基本问题

目录 字节填充&#xff1a; 比特填充&#xff1a; 数据链路有三个基本问题 1.封装成帧 2.透明传输 3.差错检测 首先介绍一下PPP的帧结构&#xff1a; 首部的第一个字段和尾部的第二个字段都是标志字段F(Flag)&#xff0c;规定为0x7E (符号“0x”表示它后面的字符是用十六…

Android低功耗蓝牙开发总结

基础使用 权限申请 蓝牙权限在各个版本中略有不同 Android 12 及以上版本&#xff0c;如果不需要通过蓝牙来推断位置的话&#xff0c;蓝牙扫描不需要开启位置权Android 11 及以下版本&#xff0c;蓝牙扫描必须开启位置权限Android 9 及以下版本&#xff0c;蓝牙扫描可开启粗…

弧形导轨和直线导轨的区别

弧形导轨和直线导轨是两种常见的导轨类型&#xff0c;都具有支撑和引导功能&#xff0c;都可以将运动的能量传递到接收端&#xff0c;实现稳定的运动。那么这两者有什么区别呢&#xff1f; 从结构上来看&#xff0c;直线导轨呈现直线的形状&#xff0c;在机器设备的运动中起到了…

Java学习苦旅(十八)——详解Java中的二叉树

本篇博客将详细讲解二叉树 文章目录 树型结构简介基本概念表示形式 二叉树概念两种特殊的二叉树二叉树的性质二叉树的存储二叉树的简单创建二叉树的遍历前中后序遍历层序遍历 结尾 树型结构 简介 树是一种非线性的数据结构&#xff0c;它是由n&#xff08;n>0&#xff09…

Pytest——Fixture夹具的使用

一、什么是Fixture 在测试开展的过程中&#xff0c;会需要考虑到测试前的准备工作&#xff0c;以及测试后的释放操作行为。这些在Pytest中&#xff0c;会通过Fixture的方式来实现。如果说在运行pytest的测试用例的时候&#xff0c;需要调用一些数据来实现测试行为&#xff0c;…

AJAX(三)跨域

一、同源策略 同源策略最早由Netscape公司提出&#xff0c;是浏览器的一种安全策略。 同源&#xff1a;协议、域名、端口号必须完全相同。&#xff08;同一个来源&#xff09; 违背同源策略就是跨域。 AJAX发送请求时是默认要遵循同源策略的&#xff0c;不是同源策略&#…

Java 如何实现微信支付功能代码示例

微信支付是由中国的腾讯公司推出的一种移动支付方式。它允许用户通过在微信应用中绑定银行卡或其他支付方式来进行交易&#xff0c;包括在线购物、转账、付款码支付等。微信支付的特点包括便捷、安全、快速和全面&#xff0c;使用户可以随时随地完成交易。用户可以通过扫描商家…

QT自定义信号和槽

信号和槽 介绍实现创建文件对teacher的h和cpp文件进行处理对student的h和cpp文件进行处理对widget的h和cpp文件进行处理 介绍 Qt中的信号和槽是一种强大的机制&#xff0c;用于处理对象之间的通信。它们是Qt框架中实现事件驱动编程的核心部分。 信号&#xff08;Signal&#x…

48种国内外的PCB设计工具-你知道的有哪几种呢?

针对强迫症&#xff0c;非要使用最好最全的工具&#xff1b;针对死较真&#xff0c;认为自己的工具最好用&#xff1b; 工具只是工具&#xff0c;思想最重要&#xff01; 自记录&#xff1a; 无论我们设计什么样的项目&#xff0c;电子工程师都必须知道电路应该如何布局以及…

使用mysql查询当天、近一周、近一个月及近一年的数据以及各种报表查询sql

1.mysql查询当天的数据 1 select * from table where to_days(时间字段) to_days(now()); 2.mysql查询昨天的数据 1 select * from table where to_days(now( ) ) - to_days( 时间字段名) < 1 3.mysql查询近一个月的数据 1 SELECT * FROM table WHERE date(时间字段) …

Idea连接Docker在本地(Windows)开发SpringBoot

文章目录 1. 新建运行配置2. 修改运行目标3. 设置新目标Docker4. 选择运行主类5. 运行 当一些需要的服务在docker容器中运行时&#xff0c;因为docker网络等种种原因&#xff0c;不得不把在idea开发的springboot项目放到docker容器中才能做测试或者运行。 1. 新建运行配置 2. …

开启Android学习之旅-3-Android Activity

Android Activity 本文总结《第一行代码 Android》第3版的内容 环境&#xff1a; Android Studio Giraffe | 2022.3.1 Patch 3 Activity 是什么&#xff1f; Activity 简单将就是UI界面&#xff0c;包含两部分 Activity 类 和应用布局文件&#xff0c;如果是 Compose 则另说&…

kubernetes(一)概述与架构

云原生实战 语雀 官网 Kubernetes 文档 | Kubernetes 更新&#xff1a;移除 Dockershim 的常见问题 | Kubernetes B站课程&#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV13Q4y1C7hS/?p26 1.概述 概述 | Kubernetes 大规模容器编排系统 kubernetes具有以下特性&#xf…

【数值分析】非线性方程求根,牛顿法,牛顿下山法,matlab实现

4. 牛顿法 收敛时牛顿法的收敛速度是二阶的&#xff0c;不低于二阶。如果函数有重根&#xff0c;牛顿法一般不是二阶收敛的。 x k 1 x k − f ( x k ) f ′ ( x k ) x_{k1}x_k- \frac{f(x_k)}{f(x_k)} xk1​xk​−f′(xk​)f(xk​)​ matlab实现 %% 牛顿迭代例子 f (x) x…