Controls中的工具基本可以分为两类: 第一类:点击工具图标或按钮后,当前axMapControl的工具即为所点击的工具命令. 前面有Controls 后面有tool的工具都可以用同一类的代码实现(最后的tool或toolclass都可以) private void 放大ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) { ICommand Cmd = new ControlsMapZoomInTool(); Cmd.OnCreate(t

ORACLE中如何找出大表分布在哪些数据文件中?   在ORACLE数据中,我们能否找出一个大表的段对象分布在哪些数据文件中呢? 答案是可以,我们可以用下面脚本来找出对应表的区.段分别位于哪些数据文件中 SET PAGESIZE 60; COL SEGMENT_TYPE FOR A12; COL FILE_NAME FOR A64; COL SEGMENT_NAME FOR A24; COL TABLESPACE_NAME FOR A24; COL SEGMENT_OWNER FOR A12;

从长度为 M 的无序数组中,找出 N个最小的数 在一组长度为 n 的无序的数组中,取最小的 m个数(m < n), 要求时间复杂度 O(m * n) 网易有道面试题 const minTopK = (m, n) => { const obj = {}; for (let i = 0; i < m.length; i++) { if(!obj.hasOwnProperty(m[i])) { obj[m[i]] = 1; } else { obj[m[i]] += 1; } } const

原创文章:转载请标明出处 https://www.cnblogs.com/yunqing/p/9504196.html 首先分析相当于如下,在所有的猫中,每个名字的猫都保留年龄最小的一个 import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; imp

例子:  3,8,4,5,6,2          返回值应该为 :5 这是昨天做的一道优酷土豆的编程题,和leetcode中的128/ Longest Consecutive Sequence 有点相似,但是leetcode题的公差是确定的1,而这道题的公差是不确定的. 本人的写出的是一种通过穷举的方法实现查找最长等差数列,通过hash使查找更为方便,减少了复杂度. int calcAPLength(const vector<int> &intAr) // 找数列中,最长的等差数列的

#include <string.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void combine(char *value,char *result,int m) { ) { while(*value != '\0') { printf("%s%c\n",result,*value); value++; } } int value_len = strlen(value); int result_len =

环境:visual studio 2017 1.ctrl + shift + f 打卡全局查找 2.输入(".*[\u4E00-\u9FA5]+)|([\u4E00-\u9FA5]+.*") 3.打开 find option 勾选全部条件 4.find all 参考连接:https://blog.csdn.net/zcc858079762/article/details/84065988

I would like to make a new data frame which only includes common rows of two separate data.frame. example: data.frame 1 1 id300 2 id2345 3 id5456 4 id33 5 id45 6 id54 data.frame2 1 id832 2 id300 3 id1000 4 id45 5 id984 6 id5456 7 id888 So I want my o

public static void main(String[] args) { int[] a = {1,2,2,3,3,4,5,6}; int m = 6; normal(a, m); } //正确思路 private static void normal(int[] a, int m) { Map<Integer,Integer> b = new HashMap<Integer, Integer>(); for(int i = 0;i < a.length;i++) {

Find a class somewhere inside dozens of JAR files? find path/to/libs -name '*.jar' -exec grep -Hls ClassName {} \; $ find . -name '*.jar' -exec grep -Hsli IdentityHashingStrategy {} \; ./trove-3.0.3.jar

使用类似快速排序,执行一次快速排序后,每次只选择一部分继续执行快速排序,直到找到第K个大元素为止,此时这个元素在数组位置后面的元素即所求 时间复杂度: 1.若随机选取枢纽,线性期望时间O(N) 2.若选取数组的“中位数的中位数”作为枢纽,最坏情况下的时间复杂度O(N) 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb.Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X.这时有两种情况:            1. Sa中元素的个数小于k,则Sb中的第k-|Sa|个元素即为第k大

海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿

堆排序做的,没有全部排序,找到第k个就结束 public int findKthLargest(int[] nums, int k) { int num = 0; if (nums.length <= 1) return nums[0]; int heapSize = nums.length; //1.构建最大堆 int half = (heapSize-2)/2; for (int i = half;i >= 0;i--) { adjust(nums,heapSize,i); } while

  在Oracle数据库中如何找出损坏索引呢? 下面我们人为构造一个案例,将索引块损坏.如下案例所示: SQL> create tablespace test_data   2  datafile  '/u01/app/oracle/oradata/gsp/test_data_01.dbf'    3  size 200M autoextend off   4  logging   5  segment space management auto   6  extent management l

第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =

假如每个url大小为10bytes,那么可以估计每个文件的大小为50G×64=320G,远远大于内存限制的4G,所以不可能将其完全加载到内存中处理,可以采用分治的思想来解决. Step1:遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为a0,a1,...,a999,每个小文件约300M); Step2:遍历文件b,采取和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件(记为b0,b1,...,b999); 巧妙之处:这样处理后,所

一.背景 笔者6月份在慕课网录制视频教程XSS跨站漏洞 加强Web安全,里面需要讲到很多实战案例,在漏洞挖掘案例中分为了手工挖掘.工具挖掘.代码审计三部分内容,手工挖掘篇参考地址为快速找出网站中可能存在的XSS漏洞实践(一)https://segmentfault.com/a/1190000016095198 本文主要记录利用Web安全工具Burp suite进行XSS漏洞挖掘部分,分为了设置代理,漏洞扫描,漏洞验证三个部分,其中permeate渗透测试系统的搭建可以参考第一篇文章. 二.操作概

原文地址: http://www.cnblogs.com/Lawson/archive/2011/01/23/1942692.html 很早看到windbg+sos方面的知识,一直没仔细学习,也许因为自己做的系统还不够复杂,也没线上真实环境查看的权限,一直没学习这方面的知识,最近几天仔细找了这方面的资料,自己也写了个可能造成高CPU高内存的测试web页面,发现确实不错,即使一个生手,也可以用工具连蒙带骗的猜出哪里出了问题,当然对一些命令和内部标示更熟悉了后,可以更好的找出问题所在,非常值得学习.

问题:找出一个元素序列中出现次数最多的元素是什么 解决方案:collections模块中的Counter类正是为此类问题所设计的.它的一个非常方便的most_common()方法直接告诉你答案. # Determine the most common words in a list words = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', '

1.使用top工具,找出消耗CPU 较多的进程 [oracle@cuug ~]$ top top - 10:48:27 up 23:15,  4 users,  load average: 1.09, 0.43, 0.15 Tasks: 161 total,   3 running, 158 sleeping,   0 stopped,   0 zombie Cpu(s): 74.3%us, 23.7%sy,  0.0%ni,  0.0%id,  2.0%wa,  0.0%hi,  0.0%si

笔者写了一些XSS漏洞的挖掘过程记录下来,方便自己也方便他人. 一.背景 在本篇文章当中会一permeate生态测试系统为例,笔者此前写过一篇文章当中笔者已经讲解如何安装permeate渗透测试系统,因此这里不再重复讲解如何安装此渗透测试系统,参考文档:利用PHP扩展Taint找出网站的潜在安全漏洞实践 学习资料>> XSS漏洞渗透测试实践 二.内容概要 XSS漏洞原理 反射型挖掘 存储型挖掘 三.漏洞简介 在实践漏洞之前,笔者准备先简单介绍一下XSS漏洞,不过XSS的相关概念介绍并不是本文的