静态类是不能实例化的,我们直接使用它的属性与方法,静态类最大的特点就是共享. 探究 public static class StaticTestClass { ; public static void Add() { n++; } } 网页 P1.aspx 调用 StaticTestClass.Add(),并在页面上输出 n. 网页 P2.aspx 调用 StaticTestClass.Add(),并在页面上输出 n. 访问者 V1 从客户端 C1 访问 P1.aspx,此时输出为 1. 访问者

算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟      版权声明:本文为博主原创文章,转载请标明出处. https://blog.csdn.net/u013309870/article/details/75193592 前言 最近在牛客网上做了几套公司的真题,发现有关动态规划(Dynamic Programming)算法的题目很多.相对于我来说,算法里面遇到的问题里面感觉最难的也就是动态规划(Dynamic Programming)算法了,于是花了好长时间,查找了相关的

本人免费整理了Java高级资料,一共30G,需要自己领取;传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 说起垃圾收集(Garbage Collection, GC),想必大家都不陌生,它是JVM实现里非常重要的一环,JVM成熟的内存动态分配与回收技术使Java(当然还有其他运行在JVM上的语言,如Scala等)程序员在提升开发效率上获得了惊人的便利.理解GC,对于理解JVM和Java语言有着非常重要的作用.并且当我们需要排查各种内存溢

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

出处: https://mp.weixin.qq.com/s/IfUFuwn8dsvMIhTS3V01FA 对于JVM的垃圾收集(GC),这是一个作为Java开发者必须了解的内容,那么,我们需要去了解哪些内容呢,其实,GC主要是解决下面的三个问题: 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 回答了这三个问题,也就对于GC算法的原理有了最基本的了解. 1 如何判定哪些内存需要回收 在Java虚拟机的堆中会存放着很多的对象,那么,我们需要回收垃圾的时候,是通过什么算法来判断哪些垃圾的生命周期已

博客出处: https://blog.csdn.net/u013309870/article/details/75193592 前言 最近在牛客网上做了几套公司的真题,发现有关动态规划(Dynamic Programming)算法的题目很多.相对于我来说,算法里面遇到的问题里面感觉最难的也就是动态规划(Dynamic Programming)算法了,于是花了好长时间,查找了相关的文献和资料准备彻底的理解动态规划(Dynamic Programming)算法.一是帮助自己总结知识点,二是也能够帮助

算法一:分治法 基本概念 1.把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并. 2.分治策略是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 适用情况 1)该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2)该问题可以分解为若干个规模较小的

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

概述 内存划分 虚拟机规范中将内存分为六大部分,分别为PC寄存器.JAVA虚拟机栈.JAVA堆.方法区.运行时常量及本地方法栈. 1.PC寄存器:线程独占: 2.JAVA虚拟机栈:线程独有:JAVA虚拟机栈是在创建线程的同时创建的,用于存储栈帧,JAVA虚拟机栈也是线程独有的. 3.JAVA堆:全局共享: 4.方法区:全局共享:它主要存储的是 运行时常量池 字段信息 方法信息 构造方法 普通函数的字节码内容以及一些特殊方法. 5.本地方法栈:线程独有,本地方法栈是一个传统的栈,它用来支持nati

  1.概念: AVL树本质上还是一个二叉搜索树,不过比二叉搜索树多了一个平衡条件:每个节点的左右子树的高度差不大于1. 二叉树的应用是为了弥补链表的查询效率问题,但是极端情况下,二叉搜索树会无限接近于链表,这种时候就无法体现二叉搜索树在查询时的高效率,而最初出现的解决方式就是AVL树.如下图: 2.旋转 说到AVL树就不得不提到树的旋转,旋转是AVL维持平衡的方式,主要有以下四种类型. 2.1.左左旋转 如图2-1所示,此时A节点的左树与右树的高度差为2,不符合AVL的定义,此时以B节点为轴心

对于深度优先算法,第一个直观的想法是只要是要求输出最短情况的详细步骤的题目基本上都要使用深度优先来解决.比较常见的题目类型比如寻路等,可以结合相关的经典算法进行分析. 常用步骤: 第一道题目:Dungeon Master  http://poj.org/problem?id=2251 Input The input consists of a number of dungeons. Each dungeon description starts with a line containing th

参考: 五大常用算法之三:贪心算法 算法系列:贪心算法 贪心算法详解 从零开始学贪心算法 一.基本概念: 所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解. 贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择.必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以后的过程不会影响以前的状态,只与当前状态有关. 所以对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满

Levenberg-Marquardt算法基础知识 (2013-01-07 16:56:17) 转载▼   什么是最优化?Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使得函数值最小的参数向量.它的应用领域非常广泛,如:经济学.管理优化.网络分析.最优设计.机械或电子设计等等.根据求导数的方法,可分为2大类.第一类,若f具有解析函数形式,知道x后求导数速度快.第二类,使用数值差分来求导数.根据使用模型不同,分为非约束最优化.约束最优化.最小二乘最优化.   什么是L

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

引言 何为终极算法? 其实就是现在的JVM采用的算法,并非真正的终极.说不定若干年以后,还会有新的终极算法,而且几乎是一定会有,因为LZ相信高人们的能力. 那么分代搜集算法是怎么处理GC的呢? 对象分类 上一章已经说过,分代搜集算法是针对对象的不同特性,而使用适合的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代搜集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用. 首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来LZ和各位来一起给这些对象选择GC算法. 内存中的对象按照生命周期的长短大致可以分为三种

垃圾回收算法可以分为三类,都基于标记-清除(复制)算法: Serial算法(单线程) 并行算法 并发算法 JVM会根据机器的硬件配置对每个内存代选择适合的回收算法,比如,如果机器多于1个核,会对年轻代选择并行算法. 稍微解释下的是,并行算法是用多线程进行垃圾回收,回收期间会暂停程序的执行,而并发算法,也是多线程回收,但期间不停止应用执行.所以,并发算法适用于交互性高的一些程序.经过观察,并发算法会减少年轻代的大小,其实就是使用了一个大的年老代,这反过来跟并行算法相比吞吐量相对较低. 还有一个问题

最短路径算法具体的形式包括: 确定起点的最短路径问题:即已知起始结点,求最短路径的问题.适合使用Dijkstra算法. 确定终点的最短路径问题:即已知终结结点,求最短路径的问题.在无向图中,该问题与确定起点的问题完全等同:在有向图中,该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题. 确定起点终点的最短路径问题:即已知起点和终点,求两结点之间的最短路径. 全局最短路径问题:求图中所有的最短路径.Floyd-Warshall算法. dijkstra算法思想: 开始时,S={u},T=V-{u}; 对

引用计数法[原理]--->引用计数器是经典的也是最古老的垃圾收集防范.--->实现原理:对于对象A,只要有任何一个对象引用A,则计数器加1.当引用失效时,计数器减1.只要对象A的计数器值为0时,则A的为垃圾.--->引用计数器法存在两个缺陷:        (1)无法处理循环引用的情况.A中引用B,B中引用A.无第三方对象引用A和B.则A和B为垃圾,但A和B的计数器不为0.        (2)引用计数器要求在每次因引用产生和消除的时候,需要伴随一个加法操作和减法操作,对系统性能会有一定

博文链接:http://haoyuanliu.github.io/2016/12/18/Partition%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%89%96%E6%9E%90/ 对,我是来骗访问量的!O(∩_∩)O~~ partition算法从字面上就非常好理解,就是分割算法嘛!简单讲就是可以把数组按照一定的分成几个部分,其中最常见的就是快速排序中使用的partition算法,这是一个二分partition算法,将整个数组分解为小于某个数和大于某个数的两个部分,然后递归进行排序算法. 上述只

左图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类. K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相 似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.KNN算法中,所选择的邻居都是已经

维吉尼亚的加解密有两种方法. 第一种是查表:第一行为明文,第一列为密钥,剩余的为对应的密文 第二种方法是转化计算法:逐个将字符转化为从零开始的数字,对数字进行加密/解密后,再转化为字符. 本文要用c++实现第二种方法,并且为了操作方便,使用了MFC框架(附工程下载) 核心代码如下: //cipher.h 额外添加的文件,用来放置相关算法,此文件独立于MFC外,可直接移植到支持CString的项目中 int* CStringToInt(CString str){ //将CString转换为zero