几十年来，Java一直是开发应用程序服务器端的首选编程语言。尽管JUnit一直在与开发人员一起帮助他们进行自动化的单元测试，但随着时间的推移和测试行业的发展，特别是伴随着自动化测试的兴起，已经开发了许多基于Java的开源框架，它们在验证和业务逻辑方面与JUnit有所不同。在这里，我将讨论用于使用Selenium WebDriver执行测试自动化的顶级Java测试框架，还将重点介绍这些顶级Java测试框架的优缺点和独到之处。
Selenium是一组支持浏览器自动化的工具，主要用于Web应用程序测试。Selenium的组件之一是Selenium WebDriver，它提供客户端库，JSON有线协议（与浏览器驱动程序进行通信的协议）和浏览器驱动程序。Selenium WebDriver的主要优点之一是，它几乎支持所有主要编程语言，并且可以在所有主流操作系统上运行。
动态规划与分治法的区别是：从分治法的视角来看，每个子问题必须相互独立；但在多轮决策中，这个假设显然不成立，而多轮决策就用到了动态规划方法。
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
在一个商店里，顾客需要购买一些商品。他们需要按照价格从低到高排序，以便更容易地找到他们想要的商品。
在我看来应该是先有数据结构，只有当有了数据，我们才会考虑算法，针对不同的数据结构会有不同的算法。
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
最近刷题一连碰到好几道关于最短路径的问题自己一开始用深搜过了之后也就没怎么 管，但是之后的好几道用深搜都超时，之后查了资料才知道这种最短路径的问题一般使用广搜的方法。
相信很多人都有这种感觉，平时自己工作能力很强，可以独当一面，但是去面试就感觉很紧张，甚至不会很好的展示自己。
迪杰斯特拉（dijkstra）是用来实现查找一个点到其它点最短路径的一种方法。通过查找从起点到最短距离的点，然后将该点放入到集合中，代表以及找到起点到这一点的最短路径。然后将这一点相邻的点到起点的距离设为起点到该点的距离加上该点到其相邻点的距离。然后将加起来的值和起点到该点相邻的点距离比较，若数值更小，则将距离更新为该值。
Dijkstra算法，中文名音译作迪杰斯特拉算法或戴克斯特拉算法，它是一个用来解决赋权图的单源最短路径问题的算法。
给定一个长度为 n 的整数数组 nums ，其中 nums 是范围为 [1，n] 的整数的排列。还提供了一个 2D 整数数组 sequences ，其中 sequences[i] 是 nums 的子序列。
如果从图中某一顶点（称为源点）到达另一顶点（称为终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边上的权值总和达到最小。
选自Medium 作者：Vardan Grigoryan 机器之心编译 图论是计算机科学中最重要、最有趣的领域之一，同时也是最容易被误解的。本长文从图论最基础的七桥问题开始，进而结合推特与 Facebook 实例解释无向图与有向图。此外，本文还是用大量的实例解释表征图、搜索树、哈希表等关键概念。最后本文描述了基于深度的搜索和基于广度的搜索等十分流行的图算法。 理解和使用图帮助我们成为更好的程序员。用图思考帮助我们成为最好的，至少我们应该那么思考。图是很多节点 V 和边 E 的集合，即可以表示为有序对 G=(
页面对象模型（Page Object Model）在Selenium Webdriver自动化测试中使用非常流行和受欢迎，作为自动化测试工程师应该至少听说过POM这个概念。本篇介绍POM的简介，接下来宏哥一步一步告诉你如何在你Java+Selenium3自动化测试框架中实现POM。
原文地址：http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/
首先，你要说 labuladong 没写过 BFS 框架，这话没错，今天写个框架你背住就完事儿了。但要是说没写过 DFS 框架，那你还真是说错了，其实 DFS 算法就是回溯算法，我们前文 回溯算法框架套路详解 就写过了，而且写得不是一般得好，建议好好复习。
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法，相比于Dijkstra算法，它提供了搜索方向的启发性指引信息，在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索，因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
在开始介绍最短路问题之前我们先来简单讨论网络流问题（network flow problems）
N-最短路径 是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法，张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。该算法算法基本思想很简单，就是给定一待处理字串，根据词典，找出词典中所有可能的词，构造出字串的一个有向无环图，算出从开始到结束所有路径中最短的前N条路径。因为允许相等长度的路径并列，故最终的结果集合会大于或等于N。
前几年，腾讯新闻曾发出一片具有爆炸性的文章。并不是文章的内容有什么新奇之处，而是文章的作者与众不同，写文章的不是人，而是网络机器人，或者说是人工智能，是算法通过分析大量财经文章后，学会了人如何编写财经报道，然后根据相关模式，把各种财经数据组织起来，自动化的生成一篇文章，当人阅读时，根本无法意识到文章不是人写，而是电脑生成的。
Floyd-Warshall 算法使用动态规划策略计算图中每两个顶点间的最短路径，算法中通过调整路径中经过的中间顶点来缩小路径权值，最终得到每对顶点间的最短路径。
JDK集合是使用标准库的实现List和Map。如果您查看一个典型的大型Java应用程序的内存快照，您将看到数以千计甚至数百万个Java .util.ArrayList,java.util.HashMa
所有程序员都必须编写代码来对项目或数据进行排序。排序对于应用程序中的用户体验至关重要,无论是按时间戳对用户的最新活动进行排序,还是按姓氏的字母顺序放置电子邮件收件人列表。Python的排序功能提供了强大的功能,可以在粒度级别进行基本排序或自定义排序。
编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。如果不存在公共前缀，返回空字符串 ""。
01 — 单源最短路径 首先解释什么是单源最短路径，所谓单源最短路径就是指定一个出发顶点，计算从该源点出发到其他所有顶点的最短路径。如下图所示，如果源点设为A，那么单源最短路径问题，就是求解从A到B，
市面上的大部分教程都仅仅停留在「如何实现 Dijkstra 算法」的层面。从应用角度，这当然无可厚非。但理解算法本身，也不失为一件乐事。
1.Python 2 中一个int包含32位，long包含64位；Python 3 取消了long型，int可以存储任意大小的整数。 2. Python 3 提供了对Unicode的支持，可以包含世界上任何书面语言以及很多特殊符号。 3. 若mac使用了zsh，则在~/.zshrc文件最后，增加一行：source ~/.bash_profile 4. 安装pip，curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o {dir/filename}，sudo python3 get-pip.py即可
比如在 Java 中，我们通过 List 集合的下标来遍历 List 集合中的元素，在 Python 中，给定一个 list 或 tuple，我们可以通过 for 循环来遍历这个 list 或 tuple ，这种遍历就是迭代。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
github地址，阅读原文可查看仓库代码： https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
方法一：每次以一个顶点为源点，重复执行Dijkstra算法n次—— T(n)=O(n³)
本文也是记录一下 IDEA 支持 WSL、SSH、Docker 运行 这个新特性的体验，这是我一直想要的功能。不用进行过多设置就让代码 Run 起来， 而且还支持断点 Debug，跟本地启动一样，不过功能还有待改进。
Queue接口 Queue用于模拟了队列这种数据结构，队列通常是指“先进先出”(FIFO)的容器。队列的头部保存在队列中时间最长的元素，队列的尾部保存在队列中时间最短的元素。新元素插入(offer)到队列的尾部，访问元素(poll)操作会返回队列头部的元素。通常，队列不容许随机访问队列中的元素。 Queue接口中定义了如下几个方法： void add(Object e); //将指定元素加入此队列的尾部。 Object element(); //获取队列头部的元素，但是不删
图是非线性数据结构，是一种较线性结构和树结构更为复杂的数据结构，在图结构中数据元素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。
Dijkstra 一.算法背景 Dijkstra 算法（中文名：迪杰斯特拉算法）是由荷兰计算机科学家 Edsger Wybe Dijkstra 提出。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示城市间开车行经的距离，该算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。
排序问题是所有程序员一定会遇到的问题，Python内置的排序工具sort()和sorted()功能强大，可以实现自定义的复杂式排序。平时我们使用两个函数可能没有仔细研究过它们的区别，随想随用了。但实际上二者还是有很大的去别的，在一些场景中不同互换使用。
在之前的文章中已经详细介绍了图的一些基础操作。而在实际生活中的许多问题都是通过转化为图的这类数据结构来求解的，这就涉及到了许多图的算法研究。
1.树（Tree）是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)当n>1时，其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2……Tm，其中每一个集合本身又是一颗树，并且称为根的子树(SubTree)
最短路径问题一直是图论研究的热点问题。例如在实际生活中的路径规划、地图导航等领域有重要的应用。关于求解图的最短路径方法也层出不穷，本篇文章将详细讲解图的最短路径经典算法。
图是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成，通常表示为： G=(V，E) 其中：G表示一个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中顶点之间边的集合。 在线性表中，元素个数可以为零，称为空表； 在树中，结点个数可以为零，称为空树； 在图中，顶点个数不能为零，但可以没有边。
在根类Object中，实现了equals()和hashCode()这两个方法 equals()是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同），用==实现。 hashCode()：计算出对象实例的哈希码。根类Object的hashCode()方法的计算依赖于对象实例的内存地址，即内存地址由哈希函数生成一个int值，故每个Object对象的hashCode都是唯一的；当然，当对象所对应的类重写了hashCode()方法时，结果就截然不同了。之所以有hashCode方法，是因为在批量的对象比较中，hashCode要比equals来得快，很多集合都用到了hashCode，比如Hashtable。
本内容来源于《趣学算法》，在线章节：http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
自动化爬虫虽然方便，但希望大家能顾及网站服务器的承受能力，不要高频率访问网站。并且千万不要采集敏感数据！！否则很容易"从入门到入狱"
Hi，大家好。今天分享68个Python内置函数，综合整理为七大类，正在研究Python的盆友一定不要错过，建议收藏，速度码住！
话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
前边讲解完八大元素定位大法，今天宏哥讲解和分享一下三大延时等待。宏哥这里简称“三等八定”。很多人在群里问，这个下拉框定位不到、那个弹出框定位不到…各种定位不到，其实大多数情况下就是两种问题：1. 有frame，2. 没有加等待。殊不知，你的代码运行速度是什么量级的，而浏览器加载渲染速度又是什么量级的，就好比闪电侠和凹凸曼约好去打怪兽，然后闪电侠打完回来之后问凹凸曼你为啥还在穿鞋没出门？凹凸曼分分中内心一万只羊驼飞过，欺负哥速度慢，哥不跟你玩了，抛个异常撂挑子了。 那么怎么才能照顾到凹凸曼缓慢的加载速度呢？只有一个办法，那就是等喽。说到等，又有三种等法，且听宏哥一一道来。
静电说：对于UI设计师来说，特别是对于初阶UI设计师或者UI初学者而已，排版的好坏是这个阶段核心要考虑的问题，也就是细节。但是不少同学总是在这个上边很不注重，总想着创意。没有了基础的创意就如同无本之源，是没有任何意义的。
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