python 学习 - 爬虫入门练习 爬取链家网二手房信息
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("test.db")
c = conn.cursor()
for num in range(1,101):
url = "https://cs.lianjia.com/ershoufang/pg%s/"%num
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (W
Hibernate，关系映射的多对一单向关联、多对一双向关联、一对一主键关联、一对一外键关联、多对多关系关联
2018-11-10 22:27:02开始写 下图内容ORM、Hibernate介绍、hibername.cfg.xml结构： 下图内容hibernate映射文件结构介绍 下图内容hibernate映射文件中主键自增规则、Hibernate实例状态（瞬时状态、持久化状态、托管状态）、Hibernate初始化类获取session等方法 下图内容保存数据过程 下面内容保存数据顺序、查询数据方法 get（）、load（）和延迟加载、删除数据 下图内容删除对象顺序、修改数据顺序 下面内容关联关系映射、
Django 1.8_新手入门
内容 双系统下安装Django 新建项目 理解MVC控制模式 预告 学习views，url 安装django linux/ windows 安装python 安装python虚拟环境 安装django==1.8.13 安装数据库 默认自带SQLite, 该数据库无需配置。 PostgreSQL, MySQL, Oracle 配置 见21章 新建项目 项目是Django实例的一系列设置。即自动生成一些代码, 包括数据据库配置，Django相关选项和应用程序相关的
Mina文档 02-基础
基础 在第1章中，我们简要介绍了Apache MINA。在本章中，我们将了解客户端/服务器体系结构以及有关基于MINA的服务器和客户端的详细信息。 我们还将基于TCP和UDP公开一些非常简单的服务器和客户端实现。 基于MINA的应用程序架构 最常问的问题是：“基于MINA的应用程序看起来如何”？在本文中，我们将了解基于MINA的应用程序的体系结构。试图从基于MINA的演示文稿中收集信息。 鸟瞰图： 在这里，我们可以看到MINA是您的应用程序（无论是客户端还是服务器）与底层网络层之间的粘合剂，它
ZOJ 4060 - Flippy Sequence - [思维题][2018 ACM-ICPC Asia Qingdao Regional Problem C]
题目链接：http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=4060 题意： 给出两个 $0,1$ 字符串 $S,T$，现在你有两次对 $S$ 作区间翻转（$0 \rightarrow 1,1 \rightarrow 0$）的操作， 用四元组 $(l_1,r_1,l_2,r_2)$ 表示，代表第一次翻转区间 $[l_1,r_1]$，第二次翻转区间 $[l_2,r_2]$。 问你有多少个四元组可以使得 $S=T$。 题解：
SQL Server 数据库部分常用语句小结（二）
9. 查询备份还原数据库的进度。 select command ,percent_complete ,est_time_to_go=convert(varchar,(estimated_completion_time/3600000))+' hour, ' +convert(varchar,(estimated_completion_time)/60000)+' min, ' +convert(varchar,(estimated_completion_time)/1000)+' sec' ,
hashlib 加密
1. imort hashlib password = "11234" 2. salt2 = "aada".encode() #加盐编码字符串 3. result = hashlib.md5(password + salt2) #用md5加密 ( result = hashlib.new("md5",password) 另一种new，不常用 ) 4. print( result.hexdigest() ) 打印数据 print( result.digest()
面试题：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 ""。（c++实现）
实例说明 示例 1: 输入: ["flower","flow","flight"]
输出: "fl"
示例 2: 输入: ["dog","racecar","car"]
输出: ""
解释: 输入不存在公共前缀。
说明: 所有输入只包含小写字母 a-z 。 实现方法: #include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
using namespace std;
string longestCommonPrefix(ve
最小表示法模板（洛谷P1368 工艺）（最小表示法）
洛谷题目传送门 最小表示是指一个字符串通过循环位移变换（第一个移到最后一个）所能得到的字典序最小的字符串。 因为是环状的，所以肯定要先转化为序列，把原串倍长。 设决策点为一个表示法的开头。比较两个决策点\(i,j\)，找到它们的LCP（假设长度为\(k\)）。 假设\(s_{i+k}>s_{j+k}\)，那么显然决策\(s_{i...i+k}\)是分别不优于决策\(s_{j...j+k}\)的，直接跳过这一部分即可。\(s_{i+k}<s_{j+k}\)同理。 时间复杂度\(O(n)\)。 #
20172324 2018-2019-1 《程序设计与数据结构》第八周学习总结
20172324 2018-2019-1 《程序设计与数据结构》第八周学习总结 教材学习内容总结 堆 具有两个附加属性的二叉树： 是一颗完全树 对每一结点，它小于或等于其左孩子和右孩子(最小堆) 最大堆的结点大于或等于它的左右孩子 最小堆将其最小元素存储在该二叉树的根处，其根的两个孩子同样也是最小堆 操作 说明 addElement 将给定元素添加到该堆中 removeMin 删除堆的最小元素 findMin 返回一个指向堆中的最小元素的引用 addElement操作 要求插入元素是可比较的
box-sizing设置
box-sizing作用 设置盒模型以哪种方式计算 属性border-box 以border为边界，宽高是包括边框和内边距的，所以border+padding+content = width；如果给宽高后再给padding是向里，盒模型的宽高不会改变 属性content-box 以content为边界，宽高仅仅是内容的宽高，再给padding或者border是向外，所以盒模型的宽高是变大的 总结 box-sizing指定那个属性就宽高就作用到那个属性上 为了方便计算，在重置样式的时候会初始化盒
CentOS_7 Systemd 入门教程：实战篇
一、开机启动 对于那些支持 Systemd 的软件，安装的时候，会自动在/usr/lib/systemd/system目录添加一个配置文件。 如果你想让该软件开机启动，就执行下面的命令（以httpd.service为例）。
$ sudo systemctl enable httpd
上面的命令相当于在/etc/systemd/system目录添加一个符号链接，指向/usr/lib/systemd/system里面的httpd.service文件。 这是因为开机时，Systemd只执行/et
DC/OS 脚本安装部署
Table of Contents 安装部署 硬件条件 准备阶段 bootstrap node Cluster nodes Master nodes Agent nodes 部署阶段 部署 Master/Agent nodes 部署 bootstrap node Created by gh-md-toc 安装部署 硬件条件 安装 DC/OS 需要准备 1 台 bootstrap node （这个就是我们的工作机）, 1台 或多台Mesos master nodes, 1 台 或多台 Mesos
DC/OS安装部署详解
1. 前言 对于容器编排系统，前段时间主要研究kubernetes，现在实验室要用dcos，所以在实验室集群上搭建了该系统，dcos版本为1.8.6。 使用的系统为centos7.2，机器使用情况如下表所示，实验室集群没有联外网。 机器ip 作用 10.107.18.35 单独一台boot节点 10.107.19.1 单独一台master节点 10.107.13.150 4台slave节点 10.107.19.2 4台slave节点 10.107.19.3 4台slave节点 10.107.1
leet240. 搜索二维矩阵 II
题目： 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵中的一个目标值。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 例如， 考虑下面的矩阵： [
[1, 4, 7, 11, 15],
[2, 5, 8, 12, 19],
[3, 6, 9, 16, 22],
[10, 13, 14, 17, 24],
[18, 21, 23, 26, 30]
]
给定目标值 target = 5, 返回 true。 给定目标值 targe
leet33. 搜索旋转排序数组
题目： 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个关键点上旋转。 （即 0 1 2 4 5 6 7 将变成 4 5 6 7 0 1 2）。 给你一个目标值来搜索，如果数组中存在这个数则返回它的索引，否则返回 -1。 你可以假设数组中不存在重复。 分析： 可以直接用库函数index()，时间复杂度O(n); 旋转的后果是列表不再是递增列表，但列表依然有序，可以通过分情况讨论采用二分法，时间复杂度O(lgn) 代码： class Solution(object):
def search(sel
leet55. 跳跃游戏
题目： 给定一个非负整数数组，您最初位于数组的第一个索引处。 数组中的每个元素表示您在该位置的最大跳跃长度。 确定是否能够到达最后一个索引。 示例： A = [2,3,1,1,4]，返回 true。 A = [3,2,1,0,4]，返回 false。 分析： 该问题是动态规划问题; 如果除尾部元素外的所有元素均为非零元素，则一定可以到达最后一个索引 当除尾部元素外，其余元素存在0元素，则要跳过该0元素，在0之前需要有一个元素，足够使得从大元素位置可以跳过该0元素位置 为实现以上目的，建立一个栈
leet62. 不同路径
题目： 机器人位于一个 m x n 网格的左上角, 在下图中标记为“Start” (开始)。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角，在下图中标记为“Finish”(结束)。 问有多少条不同的路径？ 例如，上图是一个3 x 7网格。有多少可能的路径？ 注意: m 和 n 的值均不超过 100。 分析： 动态规划问题 对于任意点在右边界和下边界的点移动到目标位置，均有1条路径 对于非2中的情况f(x,y) = f(x+1,y) + f(x,y+1) 代码： class S
leet169. Majority Element
题目： 给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。你可以假设数组是非空的，并且数组中的众数永远存在 分析： 最简单的方法是使用库函数对数组排序，第⌊ n/2 ⌋个数即为众数，但时间复杂度为O(nlgn) 为降低时间复杂度，采用计数方式，并记录最大频次和对应元素，遍历后返回最大频次对应元素，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n) 代码： class Solution(object):
def majorityElement(self
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