在C++中，引用是一种非常重要的概念，它允许我们通过一个别名来访问变量的值。引用可以简化代码，提高代码的可读性和效率。在本文中，我们将讨论C++中的引用、指针引用和常引用的概念，并通过代码示例来说明它们的用法和区别。引用是一个变量的别名，通过引用可以直接访问原始变量的值。在C++中，引用使用`&`符号来声明，例如：cppint x =10; int &ref = x; // ref是x的引用在上面的代码中，`ref`是`x`的引用，它们实际上指向同一个内存地址，因此对`ref`的操作会影响到`x`的值。指针引用是指一个指针变量的引用，通过指针引用可以直接访问指针指向的变量。指针引用使用`*`符号来声明，例如：<br
shili8 | 开发语言：JAVA Web | 发布时间：2024-04-09 |
拓扑排序（Topological Sorting）是一种对有向无环图（DAG）进行排序的算法。在拓扑排序中，图中的顶点被排成一个线性序列，使得对于每一条有向边 (u, v)，顶点 u 在序列中排在顶点 v 的前面。换句话说，拓扑排序是将图中的顶点按照依赖关系进行排序，确保所有的依赖关系都被满足。拓扑排序的应用非常广泛，比如在编译器中用于确定程序中各个函数之间的调用顺序，或者在任务调度中用于确定任务之间的依赖关系。在力扣（LeetCode）中，拓扑排序也是一种常见的算法题型，例如课程表、安排课程等问题都可以通过拓扑排序来解决。在本文中，我们将介绍拓扑排序的基本概念、算法实现以及一些常见的拓扑排序问题。我们将通过代码示例和注释来帮助读者更好地理解拓扑排序算法。### 拓扑排序的基本概念在拓扑排序中，我们需要先定义一个有向图
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2024-04-08 |
List是Python中最常用的数据结构之一，它是一个有序的集合，可以存储任意类型的元素。在本文中，我们将深入探讨List的各种操作和用法。1. 创建List在Python中，可以使用方括号来创建一个List，例如：my_list = [1,2,3,4,5] 这样就创建了一个包含1到5这几个整数的List。List中的元素可以是任意类型的，甚至可以是其他List，例如：nested_list = [1, [2,3],4, [5,6]] 2. 访问List中的元素可以使用索引来访问List中的元素，索引从0开始，例如：<br /
shili8 | 开发语言：JAVA Web | 发布时间：2024-04-08 |
在C++中，我们经常会使用malloc和new来动态分配内存。虽然它们都可以用来分配内存，但它们之间有一些重要的区别。在本文中，我们将深入探讨malloc和new的区别，以及它们各自的优缺点。malloc是C语言中的函数，用于动态分配内存。它的原型如下：cvoid* malloc(size_t size); malloc函数接受一个参数，即要分配的内存大小（以字节为单位），并返回一个指向分配内存的指针。需要注意的是，malloc返回的是void指针，因此在使用之前需要进行类型转换。下面是一个使用malloc动态分配内存的示例：cint* ptr = (
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2024-04-08 |
操作系统是计算机系统中最基本的软件之一，它负责管理计算机的硬件资源，并提供用户与计算机硬件之间的接口。在操作系统中，一个重要的概念是并发，即多个任务同时执行。为了实现并发，操作系统提供了一些机制，如信号量机制。信号量是一种用于实现进程间同步和互斥的机制。信号量可以用来解决多个进程或线程之间的竞争条件和死锁问题。在本文中，我们将介绍如何使用信号量机制来设计并发程序。首先，我们来看一个简单的例子。假设有两个进程A和B，它们需要共享一个资源，但是只能有一个进程访问该资源。我们可以使用信号量来实现这种互斥访问。c#include stdio.h #include pthread.h #include semaphore.h
shili8 | 开发语言：JAVA Web | 发布时间：2024-04-07 |
无向图是一种图，其中边没有方向性，即从顶点A到顶点B的边与从顶点B到顶点A的边是等价的。在计算机科学中，我们通常使用邻接矩阵法和邻接表法来表示无向图，并通过遍历算法来访问图中的顶点和边。邻接矩阵法是一种使用二维数组来表示图的方法，其中数组的行和列分别代表图中的顶点，而数组中的值表示顶点之间是否有边相连。下面是一个简单的示例代码：#无向图的邻接矩阵表示class Graph: def __init__(self, vertices): self.V = vertices self.graph = [[0 for _ in range(vertices)] for _ in range(vertices)] def add_edge(self, u, v): self.gr
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2024-04-06 |
在Python编程中，数据结构是非常重要的概念，它可以帮助我们更好地组织和管理数据。在本篇文章中，我们将继续探讨数据结构的相关内容，并通过一些代码示例来帮助大家更好地理解。1. 列表（List）列表是Python中最常用的数据结构之一，它可以存储多个元素，并且可以根据索引来访问和修改这些元素。下面是一个简单的列表示例：# 创建一个列表my_list = [1,2,3,4,5] # 访问列表中的元素print(my_list[0]) # 输出：1# 修改列表中的元素my_list[2] =10print(my_list) # 输出：[1,2,10,4,5] 2. 元组（Tuple）元组和列表类似，但是
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2024-04-06 |
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，其时间复杂度为O(N)，其中N为文本串的长度。相比于暴力匹配算法，KMP算法通过预处理模式串，利用模式串中的信息来避免不必要的比较，从而提高匹配效率。下面是KMP算法的核心思想：1. 预处理模式串，构建next数组，用于指示模式串中每个位置的最长公共前后缀长度。2. 在匹配过程中，根据next数组的信息，调整模式串的位置，避免重复比较。接下来是KMP算法的代码示例和注释：def kmp(text, pattern): def build_next(pattern): next = [-1] * len(pattern) i, j = -1,0 while j < len(patte
shili8 | 开发语言：JAVA Web | 发布时间：2024-04-05 |
在计算机科学中，排序算法是一种将一组元素按照特定顺序排列的算法。常见的排序算法有很多种，其中比较常见的有八大排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序和计数排序。这些排序算法在实际应用中有着不同的效率和稳定性。1. 冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的列表，比较相邻的元素并交换它们的位置。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。冒泡排序是一种稳定的排序算法。def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: a
shili8 | 开发语言：JAVA Web | 发布时间：2024-04-05 |
自幂数（水仙花数）是指一个n位数（n≥3），它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身。例如，153是一个自幂数，因为1^3 +5^3 +3^3 =153。下面是一个C语言程序，用于打印0到100000中的所有自幂数：c#include stdio.h #include math.h int main() { int num, digit, sum; for (int i =0; i =100000; i++) { num = i; sum =0; // 计算每个位上的数字的n次幂之和 while (num 0) { digit = num %10; sum += pow(digit,3); // 这里以3次幂为
shili8 | 开发语言：其他 | 发布时间：2024-04-05 |
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