一.id命令 可以用来查看用户的UID.GID和附加组信息 id会显示用户以及所属群组的实际与有效ID.若两个ID相同,则仅显示实际ID.若仅指定用户名称,则显示目前用户的ID. 1.格式 id [OPTION]... [USER] id [-gGnru][--help][--version][用户名称] 2.参数: -a   忽略,为了与其他版本的兼容性 -Z, --context 只打印当前用户的安全上下文 -u, --user  只打印用户有效的ID -g, --group    只打印有

给定一个包含非负整数的 m x n 网格,请找出一条从左上角到右下角的路径,使得路径上的数字总和为最小. 说明:每次只能向下或者向右移动一步. 例: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小. 问题分析:首先判断传入数组arr是否为空,为空直接返回0,新建数组array,用来表示每一步走后的数字之和,接下来步骤见代码注释 public static int minPathSum(int[][] arr) {

Linux 下如何处理包含空格和特殊字符的文件名 作者: Avishek Kumar 译者: LCTT zpl1025 | 2015-07-08 07:47   评论: 12 收藏: 9 分享: 1    https://linux.cn/article-5777-1.html       我们经常会看到文件名和文件夹名.大多数时候文件/文件夹的名字和内容相关并以数字和字母开头.字母加数字的文件名最常见,应用也很广泛,但总会需要处理一些包含特殊字符的文件名/文件夹名. 注意:我们可能有各种类型的

阿里巴巴笔试题:给定一段产品的英文描述,包含M个英文字母,每个英文单词以空格分隔,无其他标点符号:再给定N个英文关键词,请说明思路并变成实现方法. String extractSummary(String description , String[] keyWords) 目标:找出此产品描述中包含N个关键字的长度最短的子串(20分) W0 W1 W2 W3  Q0 W4 W5 Q1 W6 W7 W8 Q0 W9 Q1 P335 <编程之美>上的参考代码: int nTarget = N + 1

在SQL Server中,如何找到一张表或某个索引拥有那些页面(page)呢? 有时候,我们在分析和研究(例如,死锁分析)的时候还真有这样的需求,那么如何做呢? SQL Server 2012提供了一个无文档的DMF(sys.dm_db_database_page_allocations)可以实现我们的需求,sys.dm_db_database_page_allocations有下面几个参数: ·         @DatabaseId:    数据库的ID,可以用DB_ID()函数获取某个数据

SQLServer2008 找出所有包含172.17.224.40的存储过程   select distinct name from syscomments a,sysobjects b where a.id=b.id and b.xtype='v' and text like '%172.17.224.40%'   找出所有包含172.17.224.40的视图 select distinct name from syscomments a,sysobjects b where a.id=b.i

最近在写一个android应用,由于针对不同机型功能很不同,为了隔离变化,希望将各项功能插件化,通过编译开关来控制不同版本的功能,而不是在代码中通过逻辑来判断. 我想了一个办法,用表驱动的方法,结合插件类的静态代码块自注册.但这就需要找到固定包下的所有类,然后主动初始化这些类,执行静态代码块.下面是运行时找出一个包下所有类的方法: private static String[] getC<span style="font-size:18px;">lasses</spa

/* 使用递归找出某目录("C:\\JavaProducts")下的所有子目录以及子文件 */ import java.util.*; import java.io.*; public class FileRecursionPrintDemo{ public static void main(String[] args){ List<String> paths = new ArrayList<String>(); paths = getAllFilePaths(

文件A: a f b e c d 文件B: b c a 目的:A包含B,找出A中有但B中没有的部分 代码: 首先利用dos2unix命令将windows文件转换为unix文件 dos2unix a.txt b.txt 方法一: sort a.txt b.txt |uniq -u 输出结果: d e f g k 方法二: grep -vf b.txt a.txt 输出结果: d e f k g 方法一为按字符串排序后输出,方法二位按照原序输出

1.找出第一列中不包含的第二列数据:=IFERROR(VLOOKUP(A:A,B:B,1,0),"无") 2.A列相同,B列相加:＝SUMIF(G:G,G1,J:J)

给定两个字符串 s 和 t,它们只包含小写字母.字符串 t 由字符串 s 随机重排,然后在随机位置添加一个字母.请找出在 t 中被添加的字母. 示例: 输入: s = "abcd" t = "abcde" 输出: e 解题思路:该题的解法和上一篇我们解决问题的思路一样,同样此题我们需要定义两个数组arr1和arr2分别存储字符串s和t每一个字符出现的次数,遍历统计字符串每一个字符出现的次数,最后遍历,找出arr1和arr2不相等,不相等的坐标存储的就是字符串t中添加

spring boot 启动类一定要放置到包的根目录下,也就是和所有包含java文件的包在同一级目录.将会将同一目录下的包扫描成bean. 如果不放置在根目录下,将会提示 no mybatis mapper was found 2017-11-28 10:30:12.048  WARN 3852 --- [           main] o.m.s.mapper.ClassPathMapperScanner      : No MyBatis mapper was found in '[com

Linux下几种重启Nginx的方式,找出nginx配置文件路径和测试配置文件是否正确 目录在/etc/ngnix/conf.d下找出nginx配置文件路径和测试配置文件是否正确# /usr/sbin/nginx -t几种重启Nginx的方式:service nginx restart/etc/init.d/nginx restartsystemctl restart nginx------------------------[root@svr-005:~]$ /usr/sbin/nginx -

要想找出包含“w”的名字:mysql> SELECT * FROM pet WHERE name LIKE '%w%'“_”:匹配任何单个字符“%”:匹配任意数目字符(包括零字符)

Spring框架找不到 applicationContext.xml文件,可能是由于applicationContext.xml文件的路径没有放在根目录下造成的

package algorithms; /* 给一个链表,若其中包含环,请找出该链表的环的入口结点,否则,输出null. public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val) { this.val = val; } } */ /* * 首先判断链表中是否有环 思路是用两个指针,同时从链表的节点出发 * 一个走的慢,一个走的快 * 如果两个指针不能相遇则无环,否则有环 * * 如何找到环的入口? * 还是先

设计一个算法.找出二叉查找树中指定结点的"下一个"结点(也即中序后继).能够假定每一个结点都含有指向父结点的连接. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 以下是该算法的实现代码(已正确处理结点为空的情况) public TreeNode

原文:[Transact-SQL]找出不包含字母.不包含汉字的数据 测试的同事,让我帮忙写个sql语句,找出表中xx列不包含汉字的行. 下面的代码就能实现. IF EXISTS(SELECT * FROM sys.tables WHERE name = 't') DROP TABLE t go CREATE TABLE t(str VARCHAR(100)) INSERT INTO t VALUES('abc'),('ABZ'),('abc一二三'),('一二三'),('123456789')

问题:给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 分析:50亿个url,每个url64字节,就是320G,显然是无法一次读入内存的.因此这里需要采用分治法. 方案:分治法,分支方法:哈希 步骤: 如图所示: 1 将AB两个文件,用相同的哈希函数,分解为1000个独立哈希值相同的小文件,这里哈希函数的设计是个重点. 2 哈希值不同的url必然不在序号对应的文件中,因此只要在序号对应的两个文件中进行互相匹配即可. 3 比较每对小

思路:先判断是否为文件,如果是文件,则需要判断改文件名是否包含字符串"txt",包含则输出.如果是文件夹的话,先需要判断文件名是否包含".txt"(因为文件名也可能包含txt),然后再用递归方法遍历子文件. 代码:方法 public static void SearchAtString(File file,String str) { if(file.isFile()) { if((file.getName().indexOf(str))!=-1) { System.

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