网络性能参数（服务质量QOS） 在iperf中,测试需要发送大量的包，计算出来的抖动值就是连续发送时延差值的平均值。...utf-8：英文字母占1个字节，中文汉字3个字节 Unicode: 英文字母占2个字节，中文汉字2个字节 网络数据包 MTU TCP/IP协议涉及四层：链路层，网络层，传输层，应用层 以太网的数据帧在链路层...IP包在网络层 TCP或UDP在传输层 关系：数据帧｛IP包｛TCP或UDP包｛Data｝｝｝ 链路层MTU通常为1500 网络层IP首部占用20字节，MTU变为1480 传输层UDP占用8字节，MTU
下面来看看代码 /** * 根据日期格式不同计算两个时间内的日期、月份、年 * @param beginTime 开始时间 * @param endTime 结束时间...> betweenDay =new ArrayList(); switch (statisticType){ case "1": //计算两个日期的间隔天数...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM_DD); break; case "2": //计算两个日期的间隔月份...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM); break; case "3": //计算两个日期的间隔月份
题意 题目主要说的是，有两只青蛙，在两个石头上，他们之间也有一些石头，一只青蛙要想到达另一只青蛙所在地方，必须跳在石头上。...通过上面的分析，不难看出这道题目的是求所有通路中最大边中的最小边，可以通过利用floyd,Dijkstra算法解决该题目，注意这道题可不是让你求两个点之间的最短路的，只不过用到了其中的一些算法思想。...当然解决该题需要一个特别重要的方程，即 d[j] = min(d[j], max(d[x], dist[x][j])); //dis[j]为从一号石头到第j号石头所有通路中最长边中的最小边...j <= n; j++) d[j] = min(d[j], max(d[x], dist[x][j])); //dis[j]为从一号石头到第j号石头所有通路中最长边中的最小边
mongosync 工具可以在两个集群之间持续同步数据，适用于异地机房灾备。...127.0.0.1:27017" \--cluster1 "mongodb://admin:123456@127.0.0.1:27018" > mongosync.log 2>&1 &注：写Primary主节点
参考链接： Java程序使用函数显示间隔之间的阿姆斯壮数 阿姆斯特朗数字是一个等于其各个数字的立方之和的数字。
避免自相关：在统计和机器学习领域，如果 W 表示特征之间的相关性或权重，那么对角线元素为零意味着每个特征不与自己相关，这是符合直觉的。 2....• main 函数调用了上述两个函数来生成并打印一个5x5的矩阵。 你可以根据具体需求调整矩阵的大小以及非对角线元素的值。...图论中的邻接矩阵：在表示无自环的图时，对角线上的元素通常设为0，因为一个节点不能直接连接到自身。 2. 距离矩阵：在计算不同点之间的距离时，一个点到自身的距离自然是0。 3....距离矩阵：在计算两点之间的距离时，任何点与其自身的距离应该是0。 3. 图的邻接矩阵：在图论中，邻接矩阵用于表示图中顶点之间的连接关系。一个顶点与自己没有边相连，因此对角线上的元素应该是0。 4....例如在计算网络中节点之间的流量影响时，一个节点到自身的流量影响通常是没有意义的，所以权重设为0。 2.
所谓二部图就是图中的节点可以分成两个子集，而图中任意一条边的两个端点分别来源于这两个子集。一个二部图的例子如下图。从图中也可以看出，二部图的子集内部没有边连接。...对于我们的推荐算法中的SimRank，则二部图中的两个子集可以是用户子集和物品子集。而用户和物品之间的一些评分数据则构成了我们的二部图的边。 ? 2. ...如果我们的二部图是$G(V,E)$，其中V是节点集合，E是边集合。则某一个子集内两个点的相似度$s(a,b)$可以用和相关联的另一个子集节点之间相似度表示。...但是由于节点和自己的相似度为1，即我们的矩阵S的对角线上的值都应该改为1，那么我们可以去掉对角线上的值，再加上单位矩阵，得到对角线为1的相似度矩阵。...对于第二点的节点相似度的证据。回顾回顾上面的SimRank算法，我们只要认为有边相连，则为相似。却没有考虑到如果共同相连的边越多，则意味着两个节点的相似度会越高。
对于有旋转的正方形，我们求其对角线就会很方面，通过节点[-1, 0]与节点[1, 0]之间x轴相减并取绝对值即可；在通过节点[0, 1]与节点[0, -1]之间y轴相减并取绝对值即可；但是，对于“端正”...所以，我们提供一个验证是否合法的方法，传入3个节点的坐标int[] p, int[] pp和int[] ppp，分别计算这3个节点之间的距离（即：边长），与其他两条边长的长度不相等的就是对角线长度了。...计算两个点之间的距离，我们可以采用(A.x轴 - B.x轴)^2 + (A.y轴 - B.y轴)^2结果开根号，由于我们只是去对比边或者对角线是否相同而并非要具体的值，那么我们就直接使用(A.x轴 -...具体代码实现请移步至——4.1> 实现1：相同等腰直角形验证法 3.2> 思路2：正方形边长验证法 除了上面3.1中的解题思路之外，其实我们可以引申除第二种解题思路；在第一种解题思路中，我们是通过计算和对比边和对角线来确定是不是有效的正方形...具体情况如下图所示： 确定了解题方向之后，我们也要像思路1一样，提供一个方法，这是这个方法是用于计算两个节点之间的距离，也就是边长。这个方法需要传入两个节点的坐标。
2022-03-20：给定一棵多叉树的头节点head， 每个节点的颜色只会是0、1、2、3中的一种， 任何两个节点之间的都有路径， 如果节点a和节点b的路径上，包含全部的颜色，这条路径算达标路径， (a...答案2022-03-20： 方法一：自然智慧，所有节点两两对比。 方法二：递归，前缀和+后缀和+位运算。目前是最难的。 当前节点是起点，当前节点是终点。 子节点两两对比。 代码用golang编写。...// 一定要从头节点出发的情况下！ // 一定要从头节点出发的情况下！ // 一定要从头节点出发的情况下！
题解 这题看上去有点唬人，但实际上，我们稍作分析可以发现，街道两边的摆放情况是完全独立的，彼此之间互不影响。所以我们只需要考虑一边的情况，然后再平方即可。...另给你一个二维整数数组 edges ，长度为 n - 1 ，其中 edges[i] = [ai, bi] 表示树中存在一条位于节点 ai 和 bi 之间的边。...将树划分成两个部分的情况我们就算是分析完了，接着思考分成三个部分的情况。三个部分的情况相比于两个更加复杂，体现在划分的连通块之间会存在包含关系。...由于第一个连通块包含了第二个连通块，在计算异或值的时候需要去除掉第二个连通块的部分。 对于包含的情况的判断很简单，我们可以通过子树根之间的父子关系确定。...我们预处理树上每一个节点的祖先，如果两个连通块对应子树的其中一个树根是另外一个树根的祖先，那么说明它们之间有包含关系。
（2）线性表可以没有元素，称为空表；树中可以没有节点，称为空树；但是，在图中不允许没有顶点（有穷非空性）。 ...二 图的基本概念 （1）无向图 如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边（简而言之就是没有方向的边），则称该图为无向图（Undirected graphs）。 ...（2）有向图 如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边（简而言之就是有方向的边），则称该图为有向图（Directed graphs）。 ...（3）完全图 ①无向完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。...（含有n个顶点的无向完全图有(n×(n-1))/2条边）如下图所示： ②有向完全图：在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。
动态的(Dynamic) — 节点和边发生变化，添加、删除、移动等 粗略地说，图可以模糊地描述为： 密集的(Dense) — 由许多节点和边组成 稀疏的(Sparse) — 由较少的节点和边组成 通过将它们转化为平面形式...在任何情况下，A都可以按照以下规则构建： 无向图的邻接矩阵因此在其对角线上是对称的，从左上角对象到右下角： 有向图的邻接矩阵只覆盖对角线线的一侧，因为有向图的边只朝一个方向。...例如，在分子的情况下，它们可以表示两个节点（原子）之间的键的类型。在LinkedIn这样的社交网络中，它们可以表示两个节点（人）之间的1st、2nd或3rd级连接。...多部分图是可以分成不同节点集的图。每个节点集中的节点可以在节点集之间共享边，但不能在每个节点集内部共享边。...在高层次上，图学习进一步探索并利用了深度学习和图理论之间的关系，使用一系列设计用于处理非欧几里德数据的神经网络。 5.
A* 算法通过在二维数组或网格中寻找两点之间的最短路径，结合启发式评估来快速确定路径，算法核心是选择 F 值最小的节点进行扩展，直到找到终点或遍历完所有节点。...} } return neighbors; } private float GetMoveCost(Node fromNode, Node toNode) { // 如果两个节点在水平...) // 水平或垂直移动 { return 1f; } else // 对角线移动 { return 1.414f; // 对角线移动的代价通常是水平或垂直移动的...A* 算法回顾： A* 算法是一种启发式搜索算法，用于在图或网格上寻找最短路径。 它通过估计每个节点到目标的代价（通常使用启发式函数）来选择下一个节点进行扩展。...在每个节点处进行跳跃，以确定是否存在“强制邻居”（forced neighbors）。如果存在强制邻居，则在这些强制邻居之间不需要再次搜索，可以直接跳到下一个强制邻居，从而减少搜索量。
在图形结构中，数据以图的形式表示，其中的节点（或顶点）表示实体，边（或链接）表示实体之间的关系。 本篇文章将从基础开始介绍什么是图，我们如何描述和表示它们，以及它们的属性是什么。...我们可以计算平均度为: 这里的 邻接矩阵是表示图的另一种方式，其中行和列表示图节点，交集表示一个节点的两个节点之间是否存在链接。邻接矩阵的大小是n x n(顶点数)。...可以看到在矩阵的对角线上没有1意味着没有自环(节点与自身相连) 对于一个节点i计算一个节点的边(或它的度)，沿着行或列求和: 无向图中的总边数是每个节点的度之和(也可以是邻接矩阵中的值之和): 因为在无向图中...加权图 图边还可以增加权值，边并不都是相同的，比如在交通图中，为了选择两个节点之间的最佳路径，我们将考虑表示时间或交通的权重。...这可以在邻接矩阵中显示，其中不同的组件被写成对角线块(非零元素被限制在平方矩阵中)。
，在矩阵的表示上面矩阵对角线上面的元素是0，其他的元素都是1，这个0表示的就是节点自己没有形成环，1表示的就是节点和其他节点之间有一条连接边； （3）图的同构：充要条件就是节点和边之间存在一一对应的关系...，但是这个充要条件我们一般不是使用，因为这个充要条件还是无法进行判断两个图之间是否是同构的； （4）在判断图的同构问题上面，我们使用的就是这个必要条件，就是两个图的节点的数量是相同的，边数也是相同的，度数相等的节点的数量也是相同的...，因此我们在考试时候进行判断时，只需要这个判断节点数量和边的数量是否一样，一样的话看看读书相同的节点的数量是否是一样的，例如两个图1和2，图1和图2的节点数和边数都一样，我们就看看度数相同的节点的个数，...对角线元素除外，任何一个位置的矩阵元素表示的就是这个节点之间通路个数，这个矩阵肯定还是4行4列，因为这个矩阵本来就是一个方阵，24（表示2行4列）这个位置矩阵元素假设计算完之后就是5，那么这个就表示这个...24节点之间的长度为4的通路数有5条； 对角线上面的元素，例如22（表示两行两列），假设这个位置的数据就是8，表示2这个节点回路数量就是8条； 题目一般是让你求两个节点之间的这个回路或者通路长度是n的数量
无向图（Undirected Graph）：每条边没有方向，连接两个节点。 加权图（Weighted Graph）：每条边都有一个权重值，表示两个节点之间的距离、代价等。...连通图（Connected Graph）：图中的任意两个节点都可以通过路径相连。 子图（Subgraph）：一个图的一部分，包含一些节点和它们之间的边。...点的度数（Degree）：指与该节点相连的边的数目。 路径（Path）：连接两个节点的一系列边构成的序列。 环（Cycle）：路径的起点和终点相同的路径。...度（Degree）： 表示一个顶点所拥有的边数，对于有向图， 那么描述变数就需要使用下面的两个出入度。 入度（In-degree）：有向图中指向一个节点的边的数目。...如下图所示，设邻接矩阵为 M 、顶点列表为 N ，那么矩阵元素M[i][j]=1 表示顶点 V[i]到顶点 V[j] 之间存在边，反之M[i][j]= 0 表示两顶点之间无边。 对角线无意义。
我以为两个条件都得满足，导致花费了很长时间思考，所以审题很重要…… 其实这道题并不难，是一个排列问题，就是要我们找到不同顺序的满足 n 个元素的数组，判断它是否为优美的排列，如果我们是到了叶子节点，...而其实有了这个下标，我们边遍历边判断的话，其实就可以省略数组空间来存放叶子节点了，因为我们在遍历途中已经完成了判断！ ...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。...解释：如上图所示，4 皇后问题存在两个不同的解法。...但是副对角线的下三角部分的截距小于零了，会造成数组越界，所以我们统一让等式两边都加上棋盘的宽度，最后得到 y - x + n = b + n。
如果存在从某个节点出发，通过一系列边回到该节点且总权重为负的路径，那么就说明图中存在权重为负值的环路。...0 到节点 3 有一条权重为 -1 的边，节点 2 到节点 0 有一条权重为 -4 的边。...如果两个顶点之间没有直接边，则距离为无穷大（INF）。 2. 更新距离：通过三重循环更新 dist 矩阵，以考虑所有可能的中间顶点 k。...360智脑： 原理分析 Floyd-Warshall算法是一种用于求解图中所有节点对之间最短路径的动态规划算法。其基本思想是通过不断尝试所有可能的中间节点，更新节点对之间的最短距离。...Floyd-Warshall算法核心：通过三重循环，不断尝试所有可能的中间节点 k，更新节点对 (i, j) 之间的最短距离。 检测负权环路：在算法执行完成后，检查所有节点到自身的最短路径距离。
在图形结构中，结点之间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可能相关。...如果图中任意两个顶点之间的边都是无向边（简而言之就是没有方向的边），则称该图为无向图（Undirected graphs）。 （2）有向图 ? ...如果图中任意两个顶点之间的边都是有向边（简而言之就是有方向的边），则称该图为有向图（Directed graphs）。 ...（3）完全图 ①无向完全图：在无向图中，如果任意两个顶点之间都存在边，则称该图为无向完全图。（含有n个顶点的无向完全图有(n×(n-1))/2条边）如下图所示： ? ...②有向完全图：在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向互为相反的两条弧，则称该图为有向完全图。（含有n个顶点的有向完全图有n×(n-1)条边）如下图所示： ?
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