一、桥1.1定义对于无向图，如果删除了一条边，整个图的联通分量数量变化，则这条边称为桥如图，红色标注的线就是该图的一条桥(顶点3和顶点5的边)。1.2性质一个图中可以有多条桥如下图，红色的边都是图中的桥一棵树的所有边都是桥如下图，红色边都是图中的桥，一颗树中任意一条边的断开都会导致图中联通分量发生变化1.3寻找桥设置两个数组，Order和Low，并将已访问过的顶点置为绿色Order表示当前顶点遍历的顺序Low表示当前顶点能访问到的顶点的最小值递归遍历，给0-1-3-2顶点依次标上Order和Low，并且将已访问过的顶点置为绿色，如下图在顶点2时，所有连接的顶点都已被访问，并且可以访问到的最小顶
本系列包含：Git图文详解（一）：简介及基础概念Git图文详解（二）：Git安装及配置Git图文详解（三）：常用的GitGUIGit图文详解（四）：Git使用入门Git图文详解（五）：远程仓库Git图文详解（六）：Git利器-分支Git图文详解（七）：标签管理Git图文详解（八）：后悔药-撤销变更Git图文详解（九）：工作中的Git实践Git图文详解（八）：后悔药-撤销变更1.后悔指令🔥2.回退版本reset3.撤销提交revert4.checkout/reset/revert总结发现写错了要回退怎么办？看看下面几种后悔指令吧！❓还没提交的怎么撤销？——checkout、reset还未提交的修
什么时候要使用嵌套查询？学生信息表：学生编号姓名班级Id电话性别生日180325011任我行513823204456男1999-09-09180325012张三413823204452女1998-08-08180325013李四218899251152男1997-07-07180325014王五113597445645女1998-08-08180325015帅天行513814204456男1998-06-06180325016叶星辰517623204936男1998-05-05180325017赵日天013922044932男1999-07-15班级表：班级Id班级名称学院(系)1软件技术1班
目录一.读题二.在做题之前1.康拓展开2.DFS和BFS的区别3.栈和队列的区别三.做题1.算法原理2.算法实现①队列②康托展开 ③标记四.AC代码一.读题作为最经典的一道宽度优先搜索题，它的题面并不是很难懂。【宽搜（难度：6）】8数码问题题目描述【题意】 在3×3的棋盘上摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字。棋盘中留有一个空格，空格用0来表示。空格周围上下左右相邻的棋子可以移到空格中。现给出原始状态和目标状态，求实现从初始布局到目标布局的最少步骤（初始状态的步数为0）。如下图，答案为5。 【输入格式】 第一个3*3的矩阵是原始状态； 第二个3*3的矩阵是目标状态
1.二维码识别原理功能图形：位置探测图形：通常，二维码中有三个位置探测图形，呈现L型或大角度十字架形状，分布在二维码的三个角上，用于帮助扫描设备定位二维码的位置和方向。位置探测图形分隔符：帮助扫描设备区分位置探测图形和二维码的数据区域。计算模式：通常是一个小的正方形图案，用于校准扫描设备以捕捉和解码二维码的图像。对齐标记：通常是一系列小的正方形图案，用于帮助扫描设备在不同的距离和角度下更好地对准和解码二维码。编码区格式：格式信息：格式信息用于指定二维码的编码格式和纠错级别。版本信息：版本信息指定了二维码的大小和数据容量。。数据和纠错码：编码区还包含实际的数据和纠错码。2.二维码定位函数与识别函
作者|TsamiaAnsari策划|言征 自2001年软件巨头微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默对开源（尤其是Linux）发表尖刻言论以来，微软正在开源方面取得了长足的进步。继ChatGPT于去年年底发布了后，微软的整个2023年，大多数技术都是面向开发人员和研究人员公开发布。微软全年发布了不少人工智能和机器学习模型、项目和库，为开源尽了自己的一份力量。以下为诸君呈现值得关注的8个项目。1、OrcaandOrca2微软发布了Orca2。这是一对小型语言模型，在零样本环境中涉及复杂推理任务的测试中，它们被证明在规模上与大得多的语言模型不相上下，甚至超过了它们——这里指的是大五到十倍的语言模型，包括M
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博主的联系方式，有偿帮忙部署基于当当网图书信息的数据分析与可视化一、实验环境（1）Linux：Ubuntu16.04（2）Python:3.5（3）Hadoop：3.1.3（4）Spark:2.4.0（5）Web框架：flask1.0.3（6）可视化工具：Echarts（7）开发工具：VisualStudioCode二、小组成员及分工（1）成员：林海滢，王惠玲，陈嘉怡，郭诗念（2）分工：xxx负责xxxx部分，xxx负责xxxx部分，xxx负责xxxx部分。三、数据采集3.1数据集说明爬取网站：http://search.dangdang.com/?key
目录一、什么是并查集二、并查集的存储结构三、并查集的基本操作（一）初始化（二）Find操作（三）Union操作四、并查集的优化（一）Union操作优化（小树并入大树）（二）Find操作优化（压缩路径）一、什么是并查集 并查集的逻辑结构是一个包含N个元素的集合，如图： 我们将各个元素划分为若干个互不相交的子集，如图： 我们假设第一个集合中的元素为：苹果、橘子、香蕉等各种水果，结点10就表示水果1。 我们假设第二个集合中的元素为：油菜、香菜，芹菜等各种蔬菜，结点11就表示蔬菜。 我们假设第三个集合中的元素为：高数、线代、计网等各种学科，结点9就表示学科
大家好，我是猿java。作为一名Java后端人员，对Redis肯定并不陌生，Redis作为一种内存数据库，以其速度之快在编程的舞台上纵横多年，那么，Redis到底适合哪些业务场景？今天就来聊一聊。1.缓存/数据库缓存（Cache）是Redis使用最广泛的场景之一，也是很多小伙伴结识Redis的重要原因，在8种10倍提升API性能的方式文章中我们也强调了Redis可以作为缓存的来加速API性能。如下图，在WebServer和数据库之间会增加一层Redis缓存，这样WebServer可以直接从Redis中快速拿到数据返回，加快了WebServer的响应速度。举例：电商领域，可以缓存一些热门商品的静
Flink学习八Flink容错机制&checkpoint&savepointhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/stateful-stream-processing/1.容错基础概念上一节讲述状态后端;Flink是一个带状态stateful的数据处理系统,在处理数据的过程中,各个算子的记录的状态会随着算子处理的状态而改变;状态后端负责将状态保存在内存或外部持久化存储中(内存方式,Rocks,DB方式)，以便Flink可以在流处理任务中进行快速和可靠的状态访问。本章checkpoint则
