vue3 渲染函数(h函数)的更改 h函数的更改总结 1==>h 现在全局导入,而不是作为参数传递给渲染函数 2==>渲染函数参数更改为在有状态组件和函数组件之间更加一致 3==>vnode 现在有一个扁平的 prop 结构 h函数的三个参数详细说明 第一个参数是必须的.[跟原来的是一样的.没有发生变化] 类型:{String | Object | Function} 一个 HTML 标签名.一个组件.一个异步组件.或一个函数式组件. 是要渲染的html标签. 第一个参数div 是表示创

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

最大流的裸题,直接贴了模板. #include <cstdio> #include <iostream> #include <sstream> #include <cmath> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <string> #include <vector> #include <map> #include <set> #i

#encoding:utf-8 from numpy import * def loadDataSet(): #加载数据 dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) labelMat.append(i

原题:POJ3274 参考:进击的阿俊 已知有n头牛,用一个K位二进制数Ak,Ak-1,...,A1表示一头牛具有的特征,Ai=1表示具有特征i.现给定按顺序排列的N头牛的k位特征值,称某个连续范围内“特征平衡”,假如在这个范围内,拥有各个特征的牛的数量都相等.求最大“特征平衡”连续范围. 分析: 用sum[i][j]( 1<=i<=n, 1<=k<=j)表示1到第i头牛中具有特征j的牛的数量.问题转化为求解满足sum[i][l] - sum[j][l] = sum[i][1] -

POJ3274 问题重述: 已知有n头牛,用一个K位二进制数Ak,Ak-1,...,A1表示一头牛具有的特征,Ai=1表示具有特征i.现给定按顺序排列的N头牛的k位特征值,称某个连续范围内“特征平衡”,假如在这个范围内,拥有各个特征的牛的数量都相等.求最大“特征平衡”连续范围. 分析: 用sum[i][j]( 1<=i<=n, 1<=k<=j)表示1到第i头牛中具有特征j的牛的数量.问题转化为求解满足sum[i][l] - sum[j][l] = sum[i][1] - sum[j

Farm Tour 题目: 约翰有N块地,家在1号,而N号是个仓库.农场内有M条道路(双向的),道路i连接这ai号地和bi号地,长度为ci. 约翰希望依照从家里出发,经过若干地后达到仓库.然后再返回家中.假设要求往返不能经过同一条道路两次,求參观路线总长度最小值. 算法分析: 用最短路求解然后在删除第一次最短路中的边在求解一次最短路.这样是否可行?应该立即就能找到反例证明该方法不能总得到最优结果吧. 于是我们放弃把问题当作去和回的这样的想法,转而将问题当作求从1号顶点到N号顶点的两条没有公共边的

1:简单概念描写叙述 如果如今有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称为回归.训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数,使用的是最优化算法. 基于sigmoid函数分类:logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别.这个函数就是sigmoid函数,它也像一个阶跃函数.其公式例如以下: 当中: z = w0x0+w1x1+-.+wnxn,w为參数, x为特征 为了实现logistic回归分类器,我们能够在每一个特征上乘以一个回归系数,然后把

On an infinite number line (x-axis), we drop given squares in the order they are given. The i-th square dropped (positions[i] = (left, side_length)) is a square with the left-most point being positions[i][0] and sidelength positions[i][1]. The square

问题 (1)ConcurrentLinkedQueue是阻塞队列吗? (2)ConcurrentLinkedQueue如何保证并发安全? (3)ConcurrentLinkedQueue能用于线程池吗? 简介 ConcurrentLinkedQueue只实现了Queue接口,并没有实现BlockingQueue接口,所以它不是阻塞队列,也不能用于线程池中,但是它是线程安全的,可用于多线程环境中. 那么,它的线程安全又是如何实现的呢?让我们一起来瞧一瞧. 源码分析 主要属性 // 链表头节点 pr

上篇博客我们介绍了AOV网的拓扑序列,请参考<数据结构(七) AOV网的拓扑排序(Swift面向对象版)>.拓扑序列中包括项目的每个结点,沿着拓扑序列将项目进行下去是肯定可以将项目完成的,但是工期不是最优的.因为拓扑序列是一个串行序列,如果按照该序列执行项目,那么就是串行执行的.我们知道在一个项目中的一些子工程是可以并行来完成的,这也就类似我们的多线程.今天我们要解决的问题就是找出一个关键路径,是工期最优并保证工程的完成.什么是关键路径,我们在下方会进行详细介绍. 一.关键路径概述 在聊关键路

BZOJ 洛谷 \(shadowice\)已经把他的思路说的很清楚了,可以先看一下会更好理解? 这篇主要是对\(Claris\)题解的简单说明.与\(shadowice\)的做法还是有差异的(比如并没有明显用到后序遍历的性质),而且用这种写法可能跑的比较轻松? (另外你只要想明白\(f,h\)是代表啥,就很好理解了...) 问题等价于树形依赖背包,允许一条链每个点各免费取一次. 免费取一条链即\(t\leq h+k\)的限制.这样最优解一定会免费取了一条从叶子到根节点的链. 现在考虑一下怎么做.

title: poj-1459-最大流dinic+链式前向星-isap+bfs+stack date: 2018-11-22 20:57:54 tags: acm 刷题 categories: ACM-网络流-最大流 概述 这道是一道网络流里最大流的板子题,,, 暑期集训网络流草草水过,,连基本的算法都不知道有哪些,,,更别提怎么实现了,,,只知道网络流的大致的概念,, 今天花了一天的时间重新学习了一波,,,本以为这东西很简单,,,没想到不仅算法的实现一大堆的东西,,就连题目都有时候看不懂,,,

思路: 树套树,先维护x树,再维护y树,多练练应该就能懂了 代码: #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #define ll long long using namespace std; const int N = 300+5; double node[205<<2][1005<<

http://mechanitis.blogspot.com/search/label/disruptor http://ifeve.com/disruptor/, 并发框架Disruptor译文 http://blog.sina.com.cn/s/blog_68ffc7a4010150yl.html, 论文译文   LMAX需要搭建high performance的交易平台, 所以需要基于并发编程模型 (并发编程模型和访问控制) 当然他们也关注类似Actor或SEDA模型, 并进行了测试, 从

\(NOIP\)模拟题汇总(加厚版) T1 string 描述 有一个仅由 '0' 和 '1' 组成的字符串 \(A\),可以对其执行下列两个操作: 删除 \(A\)中的第一个字符: 若 \(A\)中 '1' 出现的次数为奇数,则在 \(A\) 的末尾插入 '1',否则在 \(A\) 的末尾插入 '0'． 现在给出一个同样仅由 '0' 和 '1' 组成的字符串 \(B\),请你判断 \(A\) 能否在任意多次操作后转化为 \(B\). 输入 输入文件第一行一个正整数 \(T\),表示有 \(T\

一.概述 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从A点到达B点?如何投入最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可见,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类

链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1257 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=28195#problem/D 最少拦截系统 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 12863    Accepted

2457: [BeiJing2011]双端队列 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 582  Solved: 253[Submit][Status][Discuss] Description          Sherry现在碰到了一个棘手的问题,有N个整数需要排序.        Sherry手头能用的工具就是若干个双端队列.        她需要依次处理这N个数,对于每个数,Sherry能做以下两件事: 1．新建一个双端队列,并将当

题目 给一棵树,每条边有权.求一条简单路径,权值和等于K,且边的数量最小.N <= 200000, K <= 1000000 输入格式 第一行 两个整数 n, k 第二..n行 每行三个整数 表示一条无向边的两端和权值 (注意点的编号从0开始) 输出格式 一个整数 表示最小边数量 如果不存在这样的路径 输出-1 输入样例 4 3 0 1 1 1 2 2 1 3 4 输出样例 2 提示 2018.1.3新加数据一组,未重测 题解 比较常规的点分治,然而我还是因为不熟练写漏一个判定T得停不下来QA

欧拉回路 - 题目 - Universal Online Judge 题意: 给定有向图或无向图,求一条欧拉回路. 题解 心路历程:woc什么傻哔东西->哇真香我的吗!(逃 首先我知道很多人把欧拉回路和欧拉通路混为一谈,所以我以为这道题也是叫欧拉回路的欧拉迹 (欧拉迹比欧拉回路难打多少?!!!QAQ好吧也没多少 然后WA了2次才意识到这是真·欧拉回路. 改过来之后套版子上交: //其中的dfs我是这么写的↓ void dfs(int x) { for(int i=h[x];i;i=a[i].f)