代码随想录 -- 回溯算法

文章目录

  • 回溯算法理论
    • 什么是回溯法
    • 回溯法的效率
    • 回溯法解决的问题
    • 理解回溯法
    • 回溯法模板
  • 组合问题I
    • 描述
    • 题解
    • 优化
  • 组合总和III
    • 描述
    • 题解
  • 电话号码的字母组合
    • 描述
    • 题解
  • 组合总和
    • 描述
    • 题解
  • 组合总和II
    • 描述
    • 题解
  • 分割回文串
    • 描述
    • 题解
  • 复原IP地址
    • 描述
    • 题解
  • 子集
    • 描述
    • 题解
  • 子集II
    • 描述
    • 题解
  • 递增子序列
    • 描述
    • 题解
  • 全排列
    • 描述
    • 题解
  • 全排列 II
    • 描述
    • 题解
  • 重新安排行程 难
    • 描述
      • 如何处理死循环?
      • 映射关系的记录
    • 题解
  • N皇后 难
    • 描述
    • 题解
  • 解数独 跳过
    • 描述
    • 题解

回溯算法理论

什么是回溯法

回溯法也可以叫做回溯搜索法,它是一种搜索的方式。

回溯是递归的副产品,只要有递归就会有回溯。

回溯法的效率

纯暴力搜索

虽然回溯法很难,很不好理解,但是回溯法并不是什么高效的算法。
因为回溯的本质是穷举,穷举所有可能,然后选出我们想要的答案,如果想让回溯法高效一些,可以加一些剪枝的操作,但也改不了回溯法就是穷举的本质。

回溯法解决的问题

  • 组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合
  • 切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式
  • 子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
  • 排列问题:N个数按一定规则全排列,有几种排列方式
  • 棋盘问题:N皇后,解数独等等

理解回溯法

回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构

因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集,集合的大小就构成了树的宽度,递归的深度,都构成的树的深度。

递归就要有终止条件,所以必然是一棵高度有限的树(N叉树)。

回溯法模板

伪代码

void backtracking(参数) {if (终止条件) {存放结果;return;}for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {处理节点;backtracking(路径,选择列表); // 递归回溯,撤销处理结果}
}

组合问题I

题目链接

描述

给定两个整数 n 和 k,返回 1 … n 中所有可能的 k 个数的组合。

示例: 输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]

题解

class Solution {
private:vector<vector<int>>res;//最后的结果vector<int>path;//放单个组合void backtracking(int n,int k,int startIndex){if (path.size()==k){res.push_back(path);return;}for (int i = startIndex; i <= n; ++i) {path.push_back(i);backtracking(n,k,i+1);//使用递归代表for 一层递归一个for循环path.pop_back();}}
public:// 给定两个整数 n 和 k,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backtracking(n,k,1);return res;}
};

优化

如果n=k=4 那么第一层for循环从i=2之后都毫无意义

可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置。

如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了,那么就没有必要搜索了。

优化过程

  • 已经存入的元素的个数:path.size()
  • 还需要的元素的个数:k-path.size()
  • 表中剩余元素的个数:n-i >= 所需元素(k - path.size())
  • 在集合n中至多要从该起始位置 : i <= n - (k - path.size()) + 1,开始遍历
    为什么有个+1呢,因为包括起始位置,我们要是一个左闭的集合。

举个例子,n = 4,k = 3, 目前已经选取的元素为0(path.size为0),n - (k - 0) + 1 即 4 - ( 3 - 0) + 1 = 2。
从2开始搜索都是合理的,可以是组合[2, 3, 4]。

class Solution {
private:vector<vector<int>>res;//最后的结果vector<int>path;//放单个组合void backtracking(int n,int k,int startIndex){if (path.size()==k){res.push_back(path);return;}for (int i = startIndex; i <= n-(k-path.size())+1; ++i) {//优化后的for循环path.push_back(i);backtracking(n,k,i+1);//使用递归代表for 一层递归一个for循环path.pop_back();}}
public:// 给定两个整数 n 和 k,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backtracking(n,k,1);return res;}
};

组合总和III

题目链接

描述

找出所有相加之和为 n 的 k 个数的组合。组合中只允许含有 1 - 9 的正整数,并且每种组合中不存在重复的数字。

说明:

所有数字都是正整数。
解集不能包含重复的组合。
示例 1: 输入: k = 3, n = 7 输出: [[1,2,4]]

示例 2: 输入: k = 3, n = 9 输出: [[1,2,6], [1,3,5], [2,3,4]]

题解

class Solution {
private:vector<vector<int>> res;vector<int> path;/**** @param k 1-9之间选取的个数* @param n k个数的和为n* @param startIndex 循环开始的数* @param sum 目前已经和为多少*/void backtracking(int k, int n, int startIndex, int sum) {if (sum > n)return;if (path.size() == k) {if (sum == n)res.push_back(path);return; // 如果path.size() == k 但sum != targetSum 直接返回}for (int i = startIndex; i <= 9 - (k - path.size()) + 1; ++i) {// 剪枝path.push_back(i);sum += i;backtracking(k, n, i + 1, sum);path.pop_back();sum -= i;}}public:vector<vector<int>> combinationSum3(int k, int n) {path.clear();res.clear();backtracking(k, n, 1, 0);return res;}
};

电话号码的字母组合

题目链接

描述

给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。

给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。

在这里插入图片描述
输入:“23”
输出:[“ad”, “ae”, “af”, “bd”, “be”, “bf”, “cd”, “ce”, “cf”].
说明:尽管上面的答案是按字典序排列的,但是你可以任意选择答案输出的顺序。

题解

class Solution {
private:vector<string> res;string path;vector<string>flags={"abc","def","ghi","jkl","mno","pqrs","tuv","wxyz"};void backtracking(string digits,int len,int startIndex) {if (path.size()==len){res.push_back(path);return;}string letter=flags[digits[startIndex]-'0'-2];for (int i = 0; i < letter.size(); ++i) {path.push_back(letter[i]);backtracking(digits,len,startIndex+1);path.pop_back();}}public:vector<string> letterCombinations(string digits) {int len = digits.size();if (!len)return res;backtracking(digits,len,0);return res;}
};

组合总和

题目链接

描述

给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。

candidates 中的数字可以无限制重复被选取。

说明:

所有数字(包括 target)都是正整数。
解集不能包含重复的组合。
示例 1:

输入:candidates = [2,3,6,7], target = 7,
所求解集为: [ [7], [2,2,3] ]
示例 2:

输入:candidates = [2,3,5], target = 8,
所求解集为: [ [2,2,2,2], [2,3,3], [3,5] ]

题解

class Solution {
private:vector<vector<int>> res;vector<int> path;void backtracking(vector<int> &canidates, int target, int nowSum, int startIndex) {if (nowSum > target)return;if (nowSum == target) {res.push_back(path);return;}int len = canidates.size();for (int i = startIndex; i < len; ++i) {path.push_back(canidates[i]);nowSum += canidates[i];backtracking(canidates, target, nowSum, i);path.pop_back();nowSum -= canidates[i];}}public:vector<vector<int>> combinationSum(vector<int> &candidates, int target) {backtracking(candidates, target, 0, 0);return res;}
};

组合总和II

添加链接描述

描述

给定一个数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。

candidates 中的每个数字在每个组合中只能使用一次。

说明: 所有数字(包括目标数)都是正整数。解集不能包含重复的组合。

示例 1:
输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8,
所求解集为:
[
[1, 7],
[1, 2, 5],
[2, 6],
[1, 1, 6]
]
示例 2:
输入: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5,
所求解集为:
[
[1,2,2],
[5]
]

题解

class Solution {
private:vector<vector<int>>res;vector<int>path;void backtracking(vector<int>&candidates,int target,int nowSum,int index){if (nowSum>target)return;if (nowSum==target){res.push_back(path);return;}for (int i = index; i < candidates.size(); ++i) {if (i>index&&candidates[i]==candidates[i-1])continue;path.push_back(candidates[i]);nowSum+=candidates[i];backtracking(candidates,target,nowSum,i+1);path.pop_back();nowSum-=candidates[i];}}
public:vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {sort(candidates.begin(),candidates.end());backtracking(candidates,target,0,0);return res;}
};

分割回文串

题目链接

描述

给定一个字符串 s,将 s 分割成一些子串,使每个子串都是回文串。

返回 s 所有可能的分割方案。

示例: 输入: “aab” 输出: [ [“aa”,“b”], [“a”,“a”,“b”] ]

题解

class Solution {
private:vector<vector<string>>res;vector<string>path;bool isPalindrome(const string&s,int start,int end){for (int i = start,j=end; i < j; ++i,--j) {if (s[i]!=s[j])return false;}return true;}void backtracking(const string&s,int startIndex){// 如果起始位置已经大于s的大小,说明已经找到了一组分割方案了if (startIndex>=s.size()){res.push_back(path);return;}for (int i = startIndex; i < s.size(); ++i) {if (isPalindrome(s,startIndex,i)){// 获取[startIndex,i]在s中的子串string str=s.substr(startIndex,i-startIndex+1);path.push_back(str);}else//如果不是回文串 那么跳过continue;backtracking(s,i+1);path.pop_back();}}
public:vector<vector<string>> partition(string s) {backtracking(s,0);return res;}
};

复原IP地址

题目链接

描述

给定一个只包含数字的字符串,复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。

有效的 IP 地址 正好由四个整数(每个整数位于 0 到 255 之间组成,且不能含有前导 0),整数之间用 ‘.’ 分隔。

例如:“0.1.2.201” 和 “192.168.1.1” 是 有效的 IP 地址,但是 “0.011.255.245”、“192.168.1.312” 和 “192.168@1.1” 是 无效的 IP 地址。

示例 1:

输入:s = “25525511135”
输出:[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”]
示例 2:

输入:s = “0000”
输出:[“0.0.0.0”]
示例 3:

输入:s = “1111”
输出:[“1.1.1.1”]

题解

class Solution {
private:vector<string> res;// startIndex: 搜索的起始位置,pointNum:添加逗点的数量void backtracking(string &s, int startIndex, int pointNum) {if (pointNum == 3) {//逗号个数为3时 分割结束//判断第四段字符串是否合法if (vaildIP(s, startIndex, s.size() - 1)) {res.push_back(s);return;}}for (int i = startIndex; i < s.size(); ++i) {if (vaildIP(s, startIndex, i)) {// 判断 [startIndex,i] 这个区间的子串是否合法s.insert(s.begin() + i + 1, '.');//在i后面插入逗号++pointNum;backtracking(s, i + 2, pointNum);--pointNum;s.erase(s.begin() + i + 1);} else break;//不合法直接结束本层循环 因为如果这一段不合法那么再加一个字符也是不合法的}}bool vaildIP(const string &s, int start, int end) {if (start > end)return false;if (s[start] == '0' && start != end)return false;int num=0;for (int i = start; i <= end; ++i) {if (s[i]<'0'||s[i]>'9')return false;num=num*10+s[i]-'0';if (num>255)return false;}return true;}public:vector<string> restoreIpAddresses(string s) {backtracking(s, 0, 0);return res;}
};

子集

题目链接

描述

给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

说明:解集不能包含重复的子集。

示例: 输入: nums = [1,2,3] 输出: [ [3], [1], [2], [1,2,3], [1,3], [2,3], [1,2], [] ]

题解

class Solution {
private:vector<vector<int>>res;vector<int>subSet;void backtracking(vector<int>&nums,int startIndex){res.push_back(subSet); // 收集子集,要放在终止添加的上面,否则会漏掉自己if (startIndex>=nums.size())return;//终止条件 可以不加,因为下面的循环当startIndex==size的时候就不会进行了for (int i = startIndex; i < nums.size(); ++i) {subSet.push_back(nums[i]);backtracking(nums,i+1);subSet.pop_back();}}
public:vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {backtracking(nums,0);return res;}
};

子集II

题目链接

描述

给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。

说明:解集不能包含重复的子集。

示例:

输入: [1,2,2]
输出: [ [2], [1], [1,2,2], [2,2], [1,2], [] ]

题解

和子集I思路差不多,不过多了一个去重操作

class Solution {
private:vector<vector<int>>res;vector<int>path;void backtracking(vector<int>&nums,int startIndex){res.push_back(path);if (startIndex>=nums.size())return;for (int i = startIndex; i < nums.size(); ++i) {if (i>startIndex&&nums[i]==nums[i-1])continue;path.push_back(nums[i]);backtracking(nums,i+1);path.pop_back();}}
public:vector<vector<int>> subsetsWithDup(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(),nums.end());backtracking(nums,0);return res;}
};

递增子序列

题目链接

描述

给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列,递增子序列的长度至少是2。

示例:

输入: [4, 6, 7, 7]
输出: [[4, 6], [4, 7], [4, 6, 7], [4, 6, 7, 7], [6, 7], [6, 7, 7], [7,7], [4,7,7]]
说明:

给定数组的长度不会超过15。
数组中的整数范围是 [-100,100]。
给定数组中可能包含重复数字,相等的数字应该被视为递增的一种情况。

题解

有更好的优化 比如unordered_set换成数组 因为题目给出了数字的范围

class Solution {
private:vector<vector<int>> res;vector<int> path;void backtracking(vector<int> &nums, int startIndex) {if (path.size() >= 2) {res.push_back(path);//后面不可以加return 因为要遍历全部}unordered_set<int> uset;//uset仅负责一层 也就是一层递归调用函数for (int i = startIndex; i < nums.size(); ++i) {if (!path.empty() && nums[i] < path.back() || uset.find(nums[i]) != uset.end())continue;uset.insert(nums[i]);//记录本层本元素已经使用 不影响下一层 (下一次递归)path.push_back(nums[i]);backtracking(nums, i + 1);path.pop_back();}}public:vector<vector<int>> findSubsequences(vector<int> &nums) {backtracking(nums, 0);return res;}
};

全排列

题目链接

描述

给定一个 没有重复 数字的序列,返回其所有可能的全排列。

示例:

输入: [1,2,3]
输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]

题解

排列问题:

  • 每层都是从0开始搜索而不是startIndex
  • 需要used数组记录path里都放了哪些元素了
class Solution {
private:vector<vector<int>> res;vector<int> path;void backtracking(vector<int> &nums,vector<bool>&used) {if (path.size() == nums.size()) {// 此时说明找到了一组res.push_back(path);return;}for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {if (used[i])continue;// path里已经收录的元素,直接跳过used[i]=true;path.push_back(nums[i]);backtracking(nums,used);used[i]=false;path.pop_back();}}public:vector<vector<int>> permute(vector<int> &nums) {vector<bool>used(nums.size(),false);backtracking(nums,used);return res;}
};

全排列 II

题目链接

描述

给定一个可包含重复数字的序列 nums ,按任意顺序 返回所有不重复的全排列。

示例 1:

输入:nums = [1,1,2]
输出: [[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]
示例 2:

输入:nums = [1,2,3]
输出:[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
提示:

1 <= nums.length <= 8
-10 <= nums[i] <= 10

题解

借用代码随想录网站的图:

树层上去重(used[i - 1] == false),的树形结构如下:
在这里插入图片描述
树枝上去重(used[i - 1] == true)的树型结构如下:
在这里插入图片描述

class Solution {
private:vector<vector<int>> res;vector<int> path;void backtracking(vector<int> &nums, vector<bool> &used) {if (path.size() == nums.size()) {res.push_back(path);return;}for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) {// used[i - 1] == true,说明同一树枝nums[i - 1]使用过// used[i - 1] == false,说明同一树层nums[i - 1]使用过// 如果同一树层nums[i - 1]使用过则直接跳过if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1] && used[i - 1] == false)continue;if (!used[i]) {used[i] = true;path.push_back(nums[i]);backtracking(nums, used);path.pop_back();used[i] = false;}}}public:vector<vector<int>> permuteUnique(vector<int> &nums) {vector<bool> used(nums.size(), false);sort(nums.begin(), nums.end());backtracking(nums, used);return res;}
};

重新安排行程 难

题目链接

描述

给定一个机票的字符串二维数组 [from, to],子数组中的两个成员分别表示飞机出发和降落的机场地点,对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从 JFK(肯尼迪国际机场)出发的先生,所以该行程必须从 JFK 开始。

提示:

如果存在多种有效的行程,请你按字符自然排序返回最小的行程组合。例如,行程 [“JFK”, “LGA”] 与 [“JFK”, “LGB”] 相比就更小,排序更靠前
所有的机场都用三个大写字母表示(机场代码)。
假定所有机票至少存在一种合理的行程。
所有的机票必须都用一次 且 只能用一次。
示例 1:

输入:[[“MUC”, “LHR”], [“JFK”, “MUC”], [“SFO”, “SJC”], [“LHR”, “SFO”]]
输出:[“JFK”, “MUC”, “LHR”, “SFO”, “SJC”]
示例 2:

输入:[[“JFK”,“SFO”],[“JFK”,“ATL”],[“SFO”,“ATL”],[“ATL”,“JFK”],[“ATL”,“SFO”]]
输出:[“JFK”,“ATL”,“JFK”,“SFO”,“ATL”,“SFO”]
解释:另一种有效的行程是 [“JFK”,“SFO”,“ATL”,“JFK”,“ATL”,“SFO”]。但是它自然排序更大更靠后。

本题中存在的几个难点

如何处理死循环?

在这里插入图片描述
出发机场和到达机场也会重复的,如果在解题的过程中没有对集合元素处理好,就会死循环

映射关系的记录

题目要求:如果有多个路径,字母序靠前排在前面

一个机场映射多个机场,多个机场之间要按照字母序排序

可以使用unordered_map<string,map<string,int>> targets ,也就是对应

map/set 自动排序(按照数字、字母序,从小到大排序)

unordered_map<出发机场,map<到达机场,航班次数>>

在遍历 unordered_map<出发机场, map<到达机场, 航班次数>> targets的过程中,可以使用"航班次数"这个字段的数字做相应的增减,来标记到达机场是否使用过了

如果“航班次数”大于零,说明目的地还可以飞,如果“航班次数”等于零说明目的地不能飞了,而不用对集合做删除元素或者增加元素的操作。

题解

class Solution {
private:unordered_map<string, map<string, int>> targets;vector<string> result;// 对于本题目而言 我们不需要遍历跟到节点的所有可能,只需要找到一个行程,就是在树形结构中唯一的一条通向叶子节点的路线// 所以需要返回值bool backtracking(vector<vector<string>> &tickets, int ticketNum) {if (ticketNum + 1 == result.size())return true;for (pair<const string, int> &target: targets[result[result.size() - 1]]) {if (target.second) {result.push_back(target.first);target.second--;if (backtracking(tickets, ticketNum))return true;target.second++;result.pop_back();}}return false;}public:vector<string> findItinerary(vector<vector<string>> &tickets) {for (const vector<string> &ticket: tickets)targets[ticket[0]][ticket[1]]++;result.push_back("JFK");backtracking(tickets, tickets.size());return result;}
};

N皇后 难

题目链接

描述

n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

给你一个整数 n ,返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。

不能同行
不能同列
不能同斜线

每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案,该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表了皇后和空位。
在这里插入图片描述

题解

class Solution {
private:vector<vector<string>>res;bool isValid(int row,int col,int n,vector<string>&path){//检查列for(int i = 0; i < row; ++i)if(path[i][col]=='Q')return false;/* 检查行是多余的,因为在单层搜索的过程中,每一层递归,只会选for循环(也就是同一行)里的一个元素,所以不用去重了。for(int i = 0;i < col;++i)if(path[row][i]=='Q')return false;   *///45度for(int i = col-1,j=row-1;i >= 0&&j>=0;--i,--j){if(path[j][i]=='Q')return false;}//135度for(int i = row-1,j=col+1;i>=0&&j<n ;--i,++j){if(path[i][j]=='Q')return false;}return true;}void backtracking(int n,int start,vector<string>&path){if(start==n){res.push_back(path);return;}for(int i = 0 ;i < n ;++i){if(isValid(start,i,n,path)){path[start][i]='Q';backtracking(n,start+1,path);path[start][i]='.';}}}
public:vector<vector<string>> solveNQueens(int n) {vector<string>path(n,string(n,'.'));backtracking(n,0,path);return res;}
};

解数独 跳过

题目链接

描述

编写一个程序,通过填充空格来解决数独问题。

一个数独的解法需遵循如下规则: 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。 空白格用 ‘.’ 表示。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
提示:

给定的数独序列只包含数字 1-9 和字符 ‘.’ 。
你可以假设给定的数独只有唯一解。
给定数独永远是 9x9 形式的。

题解

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FL Studio v21.2.3.4004&#xff1a;音乐制作的最佳选择 随着音乐技术的发展&#xff0c;越来越多的人开始制作自己的音乐。其中&#xff0c;FL Studio作为一款集成了音序器、采样器、效果器、混响等多种功能的音乐制作软件&#xff0c;备受音乐制作人的青睐。而最新版的FL St…

倒计时30,28天

1.队列Q (nowcoder.com) //1. #include<bits/stdc.h> using namespace std; #define int long long const int N2e56; const int inf0x3f3f3f3f; int dir[13]{0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31}; const double piacos(-1.0); int a[N],b[N]; bool cmp(int xx,int …

HTML+CSS3+Bootstrap第一章例子大全

纯手打&#xff0c;请大家多多支持&#xff08;拱手 目录 例1-1选择器的使用 例1-2盒子模型 项目1-1三栏定位 例1-3圆角区域 ​编辑例1-4特殊边框效果 例1-5对象阴影 例1-6线性渐变 例1-7径向渐变 项目1-2许愿墙 例1-1选择器的使用 <!DOCTYPE html> <html&g…

SAP CAP篇十五:写个ERP的会计系统吧,Part II

本文目录 本系列文章目标开发步骤数据库表设计初始数据初始数据&#xff1a;AccountCategories初始数据&#xff1a;AccountUsages初始数据&#xff1a;ChartOfAccounts初始数据&#xff1a;AccountSubjects Service 定义生成Fiori AppApp运行 本系列文章 SAP CAP篇一: 快速创…

[RAM] RAM 突发传输(Burst ,Burst size, length) | Burst 读写过程与时序 精讲

主页&#xff1a; 元存储博客 文章目录 前言1. Burst 基本概念含义Burst Width &Burst Length 2. CPU Burst mode3. 总线 burst mode总线的仲裁总线突发传输时序 4. Burst Chop (突发终止)5. Burst Mode 应用什么时候用突发模式 总结 前言 在DMA&#xff08;直接内存访问&…

电脑那个部件坏了或者是哪个软件需要修复来看价钱

电脑维修价格表是多少&#xff1f; 价格取决于计算机的哪个部分损坏或哪个软件需要修复。 由于电脑中的部件非常多&#xff0c;而且会以各种奇怪的方式出现问题&#xff0c;下面我们就来看看具体的充电方法。 电脑维修价格表&#xff1a; 1. 重新安装系统。 安装XP系统通常需…

Spring Boot轻松整合Minio实现文件上传下载功能【建议收藏】

一、Linux 安装Minio 安装 在/root/xxkfz/soft目录下面创建文件minio文件夹&#xff0c;进入minio文件夹&#xff0c;并创建data目录&#xff1b; [rootxxkfz soft]# mkdir minio [rootxxkfz soft]# cd minio [rootxxkfz minio]# mkdir data执行如下命令进行下载 [rootxxkf…

TinyEMU之Linux Kernel编译

TinyEMU之Linux Kernel编译 1 准备工作2 安装RISC-V交叉编译器3 编译Linux Kernel4 镜像格式转换 本文属于《 TinyEMU模拟器基础系列教程》之一&#xff0c;欢迎查看其它文章。 1 准备工作 我们需要&#xff0c;下载以下内容。 编译好的RISC-V交叉编译器&#xff1a;riscv64-…

使用 URLDecoder 和 URLEncoder 对中文字符进行编码和解码

请直接看原文: 使用 URLDecoder 和 URLEncoder 对中文字符进行编码和解码_urldecoder.decode-CSDN博客 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要&#xff1a; URLDecoder 和…

linux最佳入门(笔记)

1、内核的主要功能 2、常用命令 3、通配符&#xff1a;这个在一些启动文件中很常见 4、输入/输出重定向 意思就是将结果输出到别的地方&#xff0c;例如&#xff1a;ls标准会输出文件&#xff0c;默认是输出到屏幕&#xff0c;但是用>dir后&#xff0c;是将结果输出到dir文…

鸿蒙Harmony应用开发—ArkTS声明式开发(容器组件:Tabs)

通过页签进行内容视图切换的容器组件&#xff0c;每个页签对应一个内容视图。 说明&#xff1a; 该组件从API Version 7开始支持。后续版本如有新增内容&#xff0c;则采用上角标单独标记该内容的起始版本。 该组件从API Version 11开始默认支持安全区避让特性(默认值为&#x…

Netty线程模型详解

文章目录 概述单Reactor单线程模型单Reactor多线程模型主从Reactor多线程模型 概述 Netty的线程模型采用了Reactor模式&#xff0c;即一个或多个EventLoop轮询各自的任务队列&#xff0c;当发现有任务时&#xff0c;就处理它们。Netty支持单线程模型、多线程模型和混合线程模型…

C/C++火柴棍等式

有n根(n<24)火柴棍&#xff0c;你可以拼出多少个形如“ABC"的等式?等式中的A、B、C是用火柴棍拼出的整数(若该数非零&#xff0c;则最高位不能是0)。用火柴棍拼数字0-9的拼法如图所示: 依次需要用到的火柴棍数目为6 2 5 5 4 5 6 3 7 6 。 如果是初学者可能会这么写。 …

【MyBatis-Plus】最优化持久层开发 快速入门 核心功能介绍与实战 3.5.3.1

文章目录 一、简介二、快速入门三、MyBatis-Plus核心功能3.1 基于Mapper接口CRUD3.1.1 Insert方法3.1.2 Delete方法3.1.3 Update方法3.1.4 Select方法3.1.5 自定义和多表映射 3.2 基于Service接口CRUD3.2.1 对比Mapper接口CRUD区别&#xff1a;3.2.2 使用Iservice接口方式3.2.3…