有许多谜题是经典“柯尼斯堡七桥”谜题的变体，在这些谜题中，您必须找到一条穿过一组房间的路线，而无需两次使用门。这是一个没有解决方案的例子。...是一个稍微修改过的谜题，确实有一个解决方案，正如您在此处看到的那样。我对解决这类问题的编程方法很感兴趣，虽然有很多方法可以确定房间和门的特定配置没有解决方案，但我对计算要访问的门列表很感兴趣解决难题。查看问题的一种方法是将其配置转换为图形并求解哈密顿量。然而，由于禁止“掉头”的约束，此类问题需要解决不优雅的逻辑。我在几分钟内破解了一个解决方案来展示问题。这是一种将“房间”分组的蛮力解决方案，具有附加的不变性，即您不能在同一个房间中从一个“门”移
在为移动设备调整网页时，我总是依赖css媒体查询。最近我不再担心屏幕尺寸，还有很多移动设备的javascript引擎。一些依赖于窗口滚动或快速DOM转换序列的常见javascript效果在慢速设备上效果非常糟糕。有什么方法可以猜测设备性能，以便我可以启用/禁用在慢速设备上看起来很糟糕的元素吗？到目前为止我只能想到不好的解决方案:屏幕尺寸。窄屏幕“可能”意味着设备速度较慢useragentinformation.我可以查看设备、浏览器或CPU，但考虑到要考虑的设备数量，这似乎不是一个稳定的长期解决方案更新:修复了我的问题以专注于一个问题。在评论中有一个很好的解决触摸界面问题的方法。
我有几个页面上的元素。在加载时，我填充它们(通过后面的VB代码)，然后将它们变成TinyMCE编辑器(通过jQueryTinyMCE插件)。每个文本框还有一个与之相关联的按钮，目的是将文本提交回后台代码以插入到数据库中。我早些时候发现，当点击提交按钮时，我必须将编辑器的内容“保存”到文本框中，但这不是我的问题。即使在我这样做之后，编辑也没有显示在后面的代码中。如前所述，我使用的是jQuery。这是我的点击处理程序。请记住，所有按钮都是ASP.NET中的提交按钮，因此submit类:$('input.submit').live('click',function(){tinyMCE.Edi
我一直在研究Facebook的bigpipe技术的这个流程，但我有这个问题。这个东西是怎么实现的？pagelet是通过ajax请求接收的吗？我一直在搜索这个bigpipe的源代码，但它指向了github的404页面。有人可以用低级(编程算法)的方式解释这个大管道吗？我对这项技术非常感兴趣。提前致谢 最佳答案 嗯，不，主要内容和pagelets是通过相同的连接接收的。pagelet在生成时简单地流式传输到浏览器，并使用Javascript放置在文档中。您可以在PHP中找到一个开放(且简单)的BigPipe实现here.
有没有类似中点圆算法的中点椭圆绘制算法？我在谷歌上搜索过示例，但我发现的任何示例要么不起作用，要么用于填充的椭圆，而不是绘制的。此外，关于中点圆算法的维基百科页面提到了椭圆版本的存在，但有一个谷歌似乎无法帮助解决的死链接。如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 最终在这里找到了答案:http://geofhagopian.net/sablog/Slog-october/slog-10-25-05.htm复制和调整以在下面更普遍适用......functionellipsePlotPoints(xc,yc,x,y){setPixel
有没有一种标准的方法可以知道jQuery插件已经在特定的HTML元素上初始化了？如果select元素位于Chosen插件下，我想执行一些操作。 最佳答案 $("#elementId").data("chosen");这将返回分配给元素的选定对象，如果未分配则返回未定义。注意:对于我使用的其他插件或JQuery版本，您可能需要检查以“Obj”为后缀的插件名称:$("#elementId").data("pluginNameObj"); 关于javascript-如何识别在元素上初始化的Ch
我们了解到有许多不同的哈希算法/函数，我很好奇javascript(v8，如果实现很重要)使用哪一个。 最佳答案 由于V8是开源的，所以你去源码:这是GetHash():https://github.com/v8/v8/blob/master/src/objects.cc#L903并且，这里是一些不同类型的哈希函数:https://github.com/v8/v8-git-mirror/blob/bda7fb22465fc36d99b4053f0ef60cfaa8441209/src/utils.h#L347而且，这看起来像是字符串
我正在寻找用javascript实现的社区检测算法。Louvain算法或任何其他算法都可以。 最佳答案 最近执行了Louvaincommunitydetection在JavaScript中，在某种程度上，它很容易与D3.js一起使用:https://github.com/upphiminn/jLouvain作为旁注，由于我没有意识到，我为我的项目写了一个贪婪的模块化最大化TagOverflow(另请参见somedescription)。它工作得很好(见下面的示例)，但是这个jLouvain是一个更好的算法和更好的实现。
遗传算法求解二维函数最大值（动态展示）提示：基于前者代码的改进。原代码链接根据前者提供的代码在复现的过程中发现了一些改进的点（交叉和变异部分）并且对每次迭代的结果进行了动态展示。文章目录遗传算法求解二维函数最大值（动态展示）前言1.导入库2.定义变量3.完整代码（含解释）前言代码运行可得到每一次迭代结果的图形，即为动态寻找最大值的过程。1.导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D2.定义变量数值可以自行调整。DNA_SIZE=24POP_SIZE=200CROSSOVER
SM4为分组对称密码算法，明文、密文以及密钥长度均为128128128bits。SM4算法主要包括加解密算法和密钥扩展算法，采用323232轮非线性迭代的数学结构，其中算法中每一次迭代运算为一轮非线性变换。主要操作包括异或、合成置换、非线性迭代、反序变换、循环移位以及S盒变换等。加密算法和解密算法的数学架构、运算法则、运算操作等都是完全相同的，解密运算只需要将加密算法中生成的轮密钥进行反序使用。其流程图如下图所示。图1.SM4密码算法加密流程图密钥扩展算法 设加密主密钥MK=(MK0,MK1,MK2,MK3)MK=(MK_0,MK_1,MK_2,MK_3)MK=(MK0,MK1,MK
