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disableSplitter(false)和requestInputBufSize(0)一样吗？

编译omx文件时，在disableSplitter(false)前加了requestInputBufSize(0)导致报错 hardware/media/hardware/omx/vdec/omx_vdec3..., ^ 1 error generated. 15:09:06 ninja failed with: exit status 1 看了下只需要把顺序调转一下就可以解决问题...顺便学习下disableSplitter(false)和requestInputBufSize(0) disableSplitter(false)和requestInputBufSize(0)在C...例如，如果你有一个类定义如下： class MyClass { public: MyClass() : disableSplitter(false), requestInputBufSize(0...解决这个问题通常需要调整初始化列表中的顺序，以确保成员变量按照正确的顺序进行初始化。

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php中0与空 Null false的区别复制代码

即为空'; //不被输出 } if($test==false){ echo '在php中，0即为空'; //被输出 } if($test===false){ echo '在php...而===运算符是不单比较值，还有比较类型的，所以第三个为false! 所以可以这样说===是等于下面的函数： ?...} } 所以空字符串('')，false,NULL和0是值相等而类型不一样!...""、0、"0"、NULL、FALSE、array()、var $var; 以及没有任何属性的对象都将被认为是空的，如果 var 为空，则返回 TRUE。...总结从上面实例我们可以看得出null,0,false是假，而''是一个空字符串并不是空值。

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空数据（false 0 ““ null）

/*$entry =[ 0 => 'foo', 1 => false, 2 => -1,...echo "以下是json数据的操作"; //删除json中空的json $json_string= '[{"id":"1","name":"-1","age":"27","subject":false...$data[$k][$kk])//获取每一个元素，如果是空，就删掉 { unset($data[$k][$kk]); } } //$data['0']["name

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Python编程一定要注意的那些“坑”（九）：0与False

问题描述：在编程时，经常需要单独编写一个函数用来判断某个事件是否成立，如果成立就返回正常结果，否则返回False。在主调函数中根据被调函数的返回值决定下一步的操作。...这在大多数情况下是没问题的，但是有时候会引起麻烦，并且这样的“坑”一旦掉进去很难爬出来。...问题根源：列表、元组、字符串的下标是从0开始的。另外，在Python中，作为值来使用的时候，0和False是等价的。有图为证： ? 那么，应该怎么写呢？...这样做可行的原因是：0有时候可以看作False，有时候不能看作False，而False永远都是False。 ?...思考题：在本文模拟的问题中，使用return -1代替return None是个好习惯吗？为什么？

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0--1背包问题

问题：有n 个物品，它们有各自的重量和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？例如：有一个容量为5的背包，有下面三个物品，问怎样才能让背包的放入最多价值的物品。...编号 0 1 2 重量 1 2 3 价值 6 10 12 解题思路：这是一个动态规划问题，看到这个问题，可能有人会想是否可以采用贪心算法，这样我们举几个例子就知道贪心算法并不正确。

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~0 == -1 问题全解

深入证明：用带符号位的原码进行乘除运算时结果正确,而在加减运算的时候就出现了问题，如下：假设字长为8bits ( 1 ) - ( 1 ) = ( 1 ) + ( -1 ) = ( 0 ) 可以表示为：...因为在两个整数的加法运算中是没有问题的，于是就发现问题出现在带符号位的负数身上，对除符号位外的其余各位逐位取反就产生了反码。反码的取值空间和原码相同且一一对应。...-0 ) 有问题。...( 1 ) - ( 2) = ( 1 ) + ( -2 ) = ( -1 ) 可以表示为： (00000001) 反+ (11111101)反 = (11111110)反 = ( -1 ) 正确问题出现在...原码和反码表示的0有两种形式+0和-0，而我们知道，+0和-0是相同的。

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单词拆分---完全背包问题之true or false类型

3.dp数组如何初始化从递归公式中可以看出，dp[i] 的状态依靠 dp[j]是否为true，那么dp[0]就是递归的根基，dp[0]一定要为true，否则递归下去后面都都是false了。...那么dp[0]有没有意义呢？ dp[0]表示如果字符串为空的话，说明出现在字典里。...下标非0的dp[i]初始化为false，只要没有被覆盖说明都是不可拆分为一个或多个在字典中出现的单词。 4.确定遍历顺序题目中说是拆分为一个或多个在字典中出现的单词，所以这是完全背包。...下次遇到相同的子问题，直接返回数组中的缓存值，就不用进入重复的递归。...return false; } };

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《0-1 背包问题》

第一，包的容量比该商品体积小，装不下，此时的价值与前i-1个的价值是一样的，即V(i,j)=V(i-1,j)；

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0-1背包问题

)] data=[] for i in range(N): data.append([int(a) for a in input().split()]) ################# 0-...1 背包################## dp=[[0 for j in range(C+1)] for i in range(N+1)] for i in range(1,N+1): for...j in range(1,C+1): if j 0]: dp[i][j]=dp[i-1][j] else:...dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-data[i-1][0]]+data[i-1][1]) x=[0]*N k=N while k>=1: l=C while...l=l-data[k-1][0] k=k-1 可能存在问题，可以通过简单的测试用例

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0-1背包问题

问题描述： 0-1背包问题：给定n种物品和一背包。物品 i 的重量似乎 wi，其价值为 vi，背包的容量为 c。问应该如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？...动态规划解决这样问题的答案就是使用动态规划！下面来看看动态规划的工作原理。动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。对于背包问题，你先解决小背包（子背包）问题，再逐步解决原来的问题。 ?...此时你很可能心存疑惑：原来的问题说的额是4磅的背包，我们为何要考虑容量为1磅、2磅等得背包呢？前面说过，动态规划从小问题着手，逐步解决大问题。这里解决的子问题将帮助你解决大问题。 ?...现在你明白了为何要求解子问题了吧？你可以合并两个子问题的解来得到更大问题的解。 ?...i < n; i++) { for (int j = 0; j < c; j++) { maxValue[i][j] = 0;

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Go语言中常见100问题-#92 Writing concurrent code that leads to false ...

编写伪共享的并发代码在Go语言中常见100问题-#91 Not understanding CPU caches中讨论了缓存基本概念，可以看到一些特定的缓存(通常是 L1 和 L2)并不在所有逻辑内核之间共享...result.sumB += inputs[i].b } wg.Done() }() wg.Wait() return result } 两个goroutine迭代的是不同字段，不存在数据竞争问题...，求和的结果也是保存在不同的字段sumA和sumB中，但是上述存在伪共享问题，导致程序性能下降。...因此，如果CPU决定将这个内存块复制到cache line时，会被复制两次，如下图，每个内存块都被复制到核心0核心1上的缓存行。...如何解决上述的伪共享问题呢？主要有两种方法，第一种方法是确保sumA和sumB不属于同一个缓存行。

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0-1背包问题分析

A(0, Y) = 0；对于Y=0，A(Y,0) = 0。...单重+单价\总重Y 0 1 5 9 0，0 0 0 0 0 2，2 0 4，3 0 5，4 0 对于j=1，wj=2，pj=2，Y=1时，有wj > Y，因此放不下，所以沿用前(j-...单重+单价\总重Y 0 1 5 9 0，0 0 0 0 0 2，2 0 0 4，3 0 5，4 0 有可能放入后的总价值，还不如不放入的高。...单重+单价\总重Y 0 1 5 9 0，0 0 0 0 0 2，2 0 0 2,2 2,2 4，3 0 0 4,3 6,5 5，4 0 0 5,4 9,7 数组转化前 i 个物品，在最大重量限制为...0, 0, 0, 0] [0, 0, 4, 4, 4] [0, 2, 4, 6, 6] [0, 2, 4, 6, 6] 6

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C指针截断问题（形如0xaaaabbbbccccdddd ＞ 0xffffffffccccdddd）

C编码中可能会遇到函数返回值地址被截断的问题，这里做下场景复现和分析。复现以PG14的这段代码为例，xxx.c文件中使用relation_open函数打开表，然后使用变量。...rel：0xffffffffccccddddd relation_open返回值：0xaaaabbbbccccdddd 明显的一个高位截断，为什么呢？...如果函数的返回值是指针的话，那么指针的8个字节就被截断成4个字节了，造成上面问题的发生。处理的方法很简单，正常Include函数定义即可。

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SQL中前置0和后置0的处理问题

在sql语句中经常遇到处理前置和后置数据的问题 1、首先使用convert转化函数对预处理的数据进行转化，CONVERT()函数可以将制定的数据类型转换为另一种数据类型 MySQL 的CAST()和CONVERT...例如：数据10和00010进行匹配判断　　解决方法：先把00010中所有的0转化成" "空字符，然后再去掉左边的" "空字符，最后把右边的" "空字符转化成0。...replace(ltrim(replace(convert('00010',SIGNED),'0',' ')),' ','0') SQL判断条件: SELECT * FROM `table` WHERE...IF( `parentID` =1, `plan_id` 500 ) LIMIT 0 , 30 说明：WHERE IF(条件, true执行条件, false执行条件

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在PHP中strpos函数的正确使用方式

首先简单介绍下 strpos 函数，strpos 函数是查找某个字符在字符串中的位置，这里需要明确这个函数的作用，这个函数得到的是位置。如果存在，返回数字，否则返回的是 false。...// 如果存在执行此处代码 echo '存在'; }else{ // 如果不存在执行此处代码 echo '不存在'; } 这段代码输出的是’存在’；没什么问题；但是再看下面这段代码...echo '不存在'; } 输出了’不存在’；原因是因为 ‘沈’ 在‘沈唁志博客’中的第 0 个位置；而 0 在 if 中表示了 false，所以，如果用 strpos 来判断字符串中是否存在某个字符时...必须使用===false 必须使用===false 必须使用===false 重要的事情说三遍，正确的使用方式如下 // 判断‘沈唁志博客’中是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客...echo '不存在'; }else{ // 如果存在执行此处代码 echo '存在'; } 如果你脑算出来的上面这段代码输出的是‘存在’，那你这完全没跟上我的套路啊，不是技能的问题了

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简单0-1背包问题求解

简单0-1背包问题求解 1、题目描述 2、示例分析 3、代码实现 1、题目描述小明有一个容量为V的背包。这天他去商场购物，商场一共有N件物品，第i件物品的体积为wi,价值为v_i。 ...物品编号\背包容量 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1：w=2,v=3 0 0 3 3 3 3 3 3 3 2:w=3,v=4 0 0 3 4 4 7 7 7...7 3:w=4,v=5 0 0 3 4 5 7 8 9 9 4:w=5,v=8 0 0 3 4 5 8 8 11 12 这里f(0,w)表示不拿物品，价值肯定为0，f(k,0)表示被包装量为0，肯定装不下...，所以第一行和第一列都是0，这里算几个关键的。...f(1,2)=max[f(0,0)+3,f(0,2)]=max[3,0]=3 f(2,3)=max[f(1,3-3)+4,f(1,3)]=max[4,3]=4 f(2,4)=max[f(1,4-4)+4

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0-1背包问题暴力递归

knapsack(int[] bagContain, int[] bagValue, int maxContain) { return process(bagContain, bagValue, 0,...maxContain, 0); } private static int process(int[] bagContain, int[] bagValue, int index, int...maxContain) { return -1; } if (index == bagContain.length) { return 0;

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0-1背包问题（贪心法）

背包问题有一个背包，背包容量是M=150。有7个物品，物品可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。...60 50 40 10 25 价值 10 40 30 50 35 40 30 贪心算法描述： 1.改变数组w和v的排列顺序，使其按单位重量价值v[i]/w[i]降序排列； 2.将数组x[n]初始化为0；...in.nextInt(); } System.out.println("现在请输入这些物品的价值:"); for (int i = 0;...double) v[i] / (double) w[i]; index[i] = i; } double temp = 0;...//降序排列 for (int i = 0; i < n - 1; i++) { for (int j = i + 1;

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回溯应用-- 0-1背包问题

问题描述 0-1背包非常经典，很多场景都可以抽象成这个问题。经典解法是动态规划，回溯简单但没有那么高效。有一个背包，背包总的承载重量是 W kg。现有n个物品，每个物品重量不等，并且不可分割。...物品是不可分割的，要么装要么不装，所以叫 0-1背包问题。 2. 回溯解决思路对于每个物品来说，都有两种选择，装进背包或者不装进背包。...把物品依次排列，整个问题就分解为了n个阶段，每个阶段对应一个物品怎么选择。先对第一个物品进行处理，选择装进去或者不装进去，然后再递归地处理剩下的物品。...fill(0,0,bag,N,maxweightinbag); cout << "最大可装进背包的重量是：" << maxweightinbag; return 0; } 升级版...maxValue = 0; fill(0,0,0,bag,value,N,weightinbag,maxValue); cout << "最大可装进背包的最大价值是：" << maxValue

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0-1背包问题(回溯法）

0-1背包问题在0 / 1背包问题中，需对容量为c 的背包进行装载。从n 个物品中选取装入背包的物品，每件物品i 的重量为wi ，价值为pi 。...57,68,87,17,12,21,31,42,14,15}; //背包权值 private int[] a=new int[10]; int C=300; static int MaxValue=0;...// TODO Auto-generated method stub Package p=new Package(); p.ReadData(); p.Search(0)...; PrintMaxValue(); } public void ReadData(){ for(int i=0;i<num;i++){ System.out.println...int Value=0; for(int i=0;i<num;i++){ //判断是否到达上限 if(a[i]==1){ Weight

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