Linux中的less命令主要用来浏览文件内容,与more命令的用法相似,不同于more命令的是,less命令可往回卷动浏览以看过的部分,下面随小编一起来了解下less命令的具体用法吧. less 的用法比起 more 更加的有弹性.在 more 的时候,我们并没有办法向前面翻, 只能往后面看,但若使用了 less 时,就可以使用 ［pageup］ ［pagedown］ 等按键的功能来往前往后翻看文件,更容易用来查看一个文件的内容!除此之外,在 less 里头可以拥有更多的搜索功能,不止可以向下

数据结构实验之查找四:二分查找 Time Limit: 20MS Memory Limit: 65536KB Submit Statistic Problem Description 在一个给定的无重复元素的递增序列里,查找与给定关键字相同的元素,若存在则输出找到的位置,不存在输出-1. Input 一组输入数据,输入数据第一行首先输入两个正整数n ( n < = 10^6 )和m ( m < = 10^4 ),n是数组中数据元素个数,随后连续输入n个正整数,输入的数据保证数列递增.随后m行输

查找功能是数据处理的一个基本功能.数据查找并不复杂,但是如何实现数据又快又好地查找呢?前人在实践中积累的一些方法,值得我们好好学些一下.我们假定查找的数据唯一存在,数组中没有重复的数据存在. (1)顺序查找(普通的数据查找)           设想有一个1M的数据,我们如何在里面找到我们想要的那个数据.此时数据本身没有特征,所以我们需要的那个数据可能出现在数组的各个位置,可能在数据的开头位置,也可能在数据的结束位置.这种性质要求我们必须对数据进行遍历之后才能获取到对应的数据. int find

前言 正向查找区,就是我们最熟知的DNS.即根据域名解析成IP 逆向查找区,即根据IP解析成域名. 他们之间的关系很像ARP和RARP 正向查找区 /etc/named.rfc1912.zones用于存储正向查找区的设置 添加一个cac.com区域 [root@ziqiang named]# cat /etc/named.rfc1912.zones // named.rfc1912.zones: // // Provided by Red Hat caching-nameserver packa

数据结构实验之查找六:顺序查找 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 在一个给定的无序序列里,查找与给定关键字相同的元素,若存在则输出找到的元素在序列中的位序和需要进行的比较次数,不存在则输出"No",序列位序从1到n,要求查找从最后一个元素开始,序列中无重复元素. Input 连续多组数据输入,每组输入数据第一行首先输入两个整数 n (n <= 10^6) 和 k (1 <= k &

数据结构实验之查找四:二分查找 Time Limit: 30 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 在一个给定的无重复元素的递增序列里,查找与给定关键字相同的元素,若存在则输出找到的位置,不存在输出-1. Input 一组输入数据,输入数据第一行首先输入两个正整数n ( n < = 10^6 )和m ( m < = 10^4 ),n是数组中数据元素个数,随后连续输入n个正整数,输入的数据保证数列递增. 随后m行输入m个待查找的关键字key

今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我

Java中的查找算法之顺序查找(Sequential Search) 神话丿小王子的博客主页 a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 找到数组中存在数据8,返回位置. 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { publ

parent是找当前元素的第一个父节点,parents是找当前元素的所有父节点 parent().parents()与closest()方法两两之间有类似又有不同,本篇简短的区分一下这三个方法.通过本篇内容,大家将会在以后使用.parent().parents()和closest()时不会显得无从下手. 我们直接看例子来来说明一下这三个方法的使用区别: <ul id="menu" style="width:100px;">  <li>  &l

冒泡排序算法 将相邻的元素进行两两比较,大的向后"冒", 小的向前"赶". 口诀: N个数字来排队,两两比较小靠前 外层循环N-1(控制需要比较的轮数). 内层循环N-1-i(控制每轮需要比较的次数). ]; int i; //循环接收用户输入的元素 ;i<;i++){ printf(); scanf("%d",&num[i]); } ;i<;i++){ //外层循环,控制排序的轮数 int j; ;j<-i;j++){

今天打开vs,查找的时候发现查找结果窗口不出现了,导致看不到查找结果. 网上各种搜索,甚至看到不少说什么要重装vs的解决方案,我也是醉了...... 其实解决办法很简单啊 vs--窗口--重置窗口布局 完美解决问题

正向查找:就是匹配前面或后面是什么内容的,所以分类是:正向前查找,正向后查找 负向查找:就是匹配前面或后面不是什么内容的,所以分类是:负向前查找,负向后查找   操作符 说明 描述 (?=exp) 正向前查找 匹配exp前面的位置 (?<=exp) 正向后查找 匹配exp后面的位置(不支持 *1) (?!exp) 负向前查找 匹配后面不是exp的位置 (?< !exp) 负向后查找 匹配前面不是exp的位置(不支持 *1) 好了,现在你已经掌握了基本的内容,光说不练都是耍流氓,下面来看问题.

用ps -def | grep查找进程很方便,最后一行总是会grep自己. $ ps -def | grep dragonfly-framework dean 5273 5272 0 15:23 pts/5 00:00:00 newlisp ./dragonfly-framework/newlisp-redirection.lsp -http -d 8080 -w . dean 5491 5229 0 15:37 pts/16 00:00:00 grep --color=auto dragonf

C语言查找算法之顺序查找.二分查找(折半查找),最近考试要用到,网上也有很多例子,我觉得还是自己写的看得懂一些. 顺序查找 /*顺序查找 顺序查找是在一个已知无(或有序)序队列中找出与给定关键字相同的数的具体位置. 原理是让关键字与队列中的数从最后一个开始(或第一个)逐个比较,直到找出与给定关键字相同的数为止它的缺点是效率低下 */ #include<stdio.h> void main(){ ]={,,,,,,,,,}; int size = sizeof(arr)/sizeof(int);

时间限制:1 秒 内存限制:32 兆 特殊判题:否 提交:5808 解决:3163 题目描述: 输入数组长度 n  输入数组      a[1...n]  输入查找个数m  输入查找数字b[1...m]    输出 YES or NO  查找有则YES 否则NO . 输入: 输入有多组数据. 每组输入n,然后输入n个整数,再输入m,然后再输入m个整数(1<=m<=n<=100). 输出: 如果在n个数组中输出YES否则输出NO. 样例输入: 5 1 5 2 4 3 3 2 5 6 样例输

算法思想: 哈希表 什么是哈希表 在前面讨论的各种结构(线性表.树等)中,记录在结构中的相对位置是随机的,和记录的关键字之间不存在确定的关系,因此,在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较.这一类查找方法建立在“比较”的基础上. 在顺序查找时,比较的结果为“="与“!=”两种可能; 在折半查找.二叉排序树查找和B树查找时,比较的结果为“<"."="和“>"3种可能.查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数. 理想的情况是希望不经过任何比较

Linux 查看磁盘容量.查找大文件.查找大目录 磁盘统计 查看磁盘使用情况 df -h 文件统计 查找/home 目录下大于800M的文件 find /home -type f -size +800M 查找/home 目录下大于800M的文件,并且使用ls -l 命令输出详细信息 find /home -type f -size +800M -print0|xargs -0 ls -l 查找/home 目录下大约800M的文件,并且使用du -h 命令输出文件的大小 find /home -t

承接上一篇:查找:顺序查找与二分法查找,将二分法更多详细的python实现解题写下笔记. 简单方法 ''' 二分法查找在列表中的用户输入值,返回index 三种情况跳出循环体: LR相邻 LR位置重合 RL 算法时间复杂度为O(logn) ''' def bi_search(lis,num): if len(lis) == 0: #判断边界条件 return -1 left, right = 0, len(lis)-1 #列表的起始点和终点 while left <= right: mid =

一.文本内容查找工具 grep grep   egrep (文本过滤)   fgrep (不支持正则) 对文本的内容按照指定的匹配模式基于行来进行筛选 格式     grep [选项] 模式 文件 选项: -v:反向匹配,显示不能被模式匹配到的行 -o:仅匹配被模式匹配到的字符串,而非整行 -q:静默模式 -i:不区分大小写,ignore-case -E:支持扩展(相当于egrep) grep -E = egrep 根据正则表达式进行匹配查找 1.点 .   :  任意单个字符 2.[ ]  :

1 实例 这个模块只有几个函数, 一旦决定使用二分搜索时,立马要想到使用这个模块 [python] view plaincopyprint? import bisect L = [1,3,3,6,8,12,15] x = 3 x_insert_point = bisect.bisect_left(L,x) #在L中查找x,x存在时返回x左侧的位置,x不存在返回应该插入的位置..这是3存在于列表中,返回左侧位置1 print x_insert_point x_insert_point = bise

二分查找又称折半查找,只对有序的数组有效. 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好,占用系统内存较少: 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难. 因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表.   一.算法思想 首先,将表中间位置记录的值与查找值比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置将表分成前.后两个子表,如果中间位置的值大于查找值,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表. 重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功. 具