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【Hot 100】 148. 排序链表

news 来源：原创 2025/7/5 22:04:22

目录

  • 引言
  • 十大排序算法
    • 1. 冒泡排序 (Bubble Sort)
    • 2. 选择排序 (Selection Sort)
    • 3. 插入排序 (Insertion Sort)
    • 4. 希尔排序 (Shell Sort)
      • 简单代码说明
      • 关键特点
    • 5. 归并排序 (Merge Sort)
    • 6. 快速排序 (Quick Sort)
    • 7. 堆排序 (Heap Sort)
    • 8. 计数排序 (Counting Sort)
    • 9. 桶排序 (Bucket Sort)
    • 10. 基数排序 (Radix Sort)
    • 总结
  • 排序链表
    • 我的解题
    • 代码优化

请添加图片描述

  • 🙋‍♂️ 作者：海码007
  • 📜 专栏：算法专栏
  • 💥 标题：【Hot 100】 148. 排序链表
  • ❣️ 寄语：书到用时方恨少，事非经过不知难！

引言

今天的题目是对链表进行排序，所以我先简单回顾一下十大排序算法的基本思想以及C++代码实现。

十大排序算法

1. 冒泡排序 (Bubble Sort)

基本思想：重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换它们。每次遍历后，最大的元素会"冒泡"到最后。

void bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) {swap(arr[j], arr[j+1]);}}}
}

2. 选择排序 (Selection Sort)

基本思想：每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。

void selectionSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {int min_idx = i;for (int j = i+1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[min_idx]) {min_idx = j;}}swap(arr[i], arr[min_idx]);}
}

3. 插入排序 (Insertion Sort)

基本思想：将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的适当位置。

void insertionSort(int arr[], int n) {for (int i = 1; i < n; i++) {int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key) {arr[j+1] = arr[j];j--;}arr[j+1] = key;}
}

4. 希尔排序 (Shell Sort)

讲解视频（这个视频讲的非常好）

希尔排序就是使用分治思想的插入排序，他使用了插入排序的两个优点：

  1. 如果数组基本有序的话，插入排序的时间复杂度为 O(n)
  2. 数据量较小时，排序效率较高

在这里插入图片描述

用班级排队来理解希尔排序

想象你是一个体育老师，要帮全班同学按身高从矮到高排队。如果直接用插入排序（让每个同学一个个找到自己的位置），对于乱序的队伍会非常耗时。希尔排序的做法更聪明：

  1. 先把同学分成几组：比如先让每间隔4个同学为一组（第1、5、9…个同学一组，第2、6、10…个同学一组，以此类推）

  2. 在组内排好序：让每个小组内部先按身高排好

  3. 缩小分组范围：然后让每间隔2个同学为一组，再次排序

  4. 最后全体一起排：最后取消分组，全体一起做一次完整的插入排序

这时候队伍已经基本有序了，最后这次完整的排序会非常快！

为什么这样更快？

  • 前期分组排序：就像先把大问题拆成小问题解决
  • 逐步细化：每次排序后队伍都更有序一点
  • 最后一步轻松：当队伍基本有序时，插入排序效率最高

简单代码说明

void shellSort(int arr[], int n) {// 初始间隔是数组长度的一半for (int gap = n/2; gap > 0; gap /= 2) {// 对每个分组进行插入排序for (int i = gap; i < n; i++) {int temp = arr[i]; // 记住当前这张"牌"int j;// 把比当前"牌"大的往后移for (j = i; j >= gap && arr[j-gap] > temp; j -= gap) {arr[j] = arr[j-gap];}// 把当前"牌"放到正确位置arr[j] = temp;}}
}

关键特点

  • 不是相邻比较：普通插入排序是相邻元素比较，希尔排序是"跳着比较"
  • 越来越精确：比较的间隔从大到小，最后变成1（就是普通插入排序）
  • 前期工作不白费：每次分组排序都为下一次创造了更好的基础

记住这个算法就像"先粗排，再细排，最后精排"的过程，这样就能既快又好地完成排序任务！

5. 归并排序 (Merge Sort)

基本思想：分治法，将列表分成两半，分别排序，然后合并两个有序列表。

void merge(int arr[], int l, int m, int r) {int n1 = m - l + 1;int n2 = r - m;int L[n1], R[n2];for (int i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i];for (int j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1 + j];int i = 0, j = 0, k = l;while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) arr[k++] = L[i++];else arr[k++] = R[j++];}while (i < n1) arr[k++] = L[i++];while (j < n2) arr[k++] = R[j++];
}void mergeSort(int arr[], int l, int r) {if (l < r) {int m = l + (r - l) / 2;mergeSort(arr, l, m);mergeSort(arr, m + 1, r);merge(arr, l, m, r);}
}

6. 快速排序 (Quick Sort)

基本思想：分治法，选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分小于基准，一部分大于基准，然后递归排序。

int partition(int arr[], int low, int high) {int pivot = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivot) {i++;swap(arr[i], arr[j]);}}swap(arr[i + 1], arr[high]);return i + 1;
}void quickSort(int arr[], int low, int high) {if (low < high) {int pi = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pi - 1);quickSort(arr, pi + 1, high);}
}

7. 堆排序 (Heap Sort)

基本思想：利用堆这种数据结构进行排序，首先构建最大堆，然后逐个取出堆顶元素。

void heapify(int arr[], int n, int i) {int largest = i;int l = 2 * i + 1;int r = 2 * i + 2;if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l;if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r;if (largest != i) {swap(arr[i], arr[largest]);heapify(arr, n, largest);}
}void heapSort(int arr[], int n) {for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {heapify(arr, n, i);}for (int i = n - 1; i > 0; i--) {swap(arr[0], arr[i]);heapify(arr, i, 0);}
}

8. 计数排序 (Counting Sort)

基本思想：适用于整数排序，统计每个元素出现的次数，然后计算每个元素在输出数组中的位置。

void countingSort(int arr[], int n) {int max_val = *max_element(arr, arr + n);int min_val = *min_element(arr, arr + n);int range = max_val - min_val + 1;vector<int> count(range), output(n);for (int i = 0; i < n; i++) count[arr[i] - min_val]++;for (int i = 1; i < range; i++) count[i] += count[i - 1];for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {output[count[arr[i] - min_val] - 1] = arr[i];count[arr[i] - min_val]--;}for (int i = 0; i < n; i++) arr[i] = output[i];
}

9. 桶排序 (Bucket Sort)

基本思想：将数组分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（可以使用其他排序算法）。

void bucketSort(float arr[], int n) {vector<vector<float>> buckets(n);for (int i = 0; i < n; i++) {int bi = n * arr[i];buckets[bi].push_back(arr[i]);}for (int i = 0; i < n; i++) {sort(buckets[i].begin(), buckets[i].end());}int index = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < buckets[i].size(); j++) {arr[index++] = buckets[i][j];}}
}

10. 基数排序 (Radix Sort)

基本思想：按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。

void countingSortForRadix(int arr[], int n, int exp) {int output[n];int count[10] = {0};for (int i = 0; i < n; i++) count[(arr[i] / exp) % 10]++;for (int i = 1; i < 10; i++) count[i] += count[i - 1];for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {output[count[(arr[i] / exp) % 10] - 1] = arr[i];count[(arr[i] / exp) % 10]--;}for (int i = 0; i < n; i++) arr[i] = output[i];
}void radixSort(int arr[], int n) {int max_val = *max_element(arr, arr + n);for (int exp = 1; max_val / exp > 0; exp *= 10) {countingSortForRadix(arr, n, exp);}
}

总结

1. 冒泡排序 (Bubble Sort)

优点：

  • 实现简单，代码容易理解
  • 对于小规模数据效率尚可
  • 稳定排序（相同元素相对位置不变）

缺点：

  • 效率低下，时间复杂度高
  • 不适用于大规模数据

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好：O(n)（已排序情况）
    • 平均：O(n²)
    • 最坏：O(n²)
  • 空间复杂度：O(1)（原地排序）

2. 选择排序 (Selection Sort)

优点：

  • 实现简单
  • 不占用额外内存空间
  • 交换次数少（最多n-1次交换）

缺点：

  • 时间复杂度高
  • 不稳定排序
  • 对已排序数组仍需同样时间

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好/平均/最坏：O(n²)
  • 空间复杂度：O(1)

3. 插入排序 (Insertion Sort)

优点：

  • 对小规模或基本有序数据效率高
  • 稳定排序
  • 实现简单
  • 原地排序

缺点：

  • 大规模乱序数据效率低
  • 最坏情况性能差

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好：O(n)（已排序）
    • 平均：O(n²)
    • 最坏：O(n²)
  • 空间复杂度：O(1)
  1. 希尔排序 (Shell Sort)

优点：

  • 插入排序的改进版，效率更高
  • 适用于中等规模数据
  • 原地排序

缺点：

  • 复杂度分析复杂
  • 不稳定排序
  • 增量序列选择影响性能

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好：O(n)
    • 平均：O(n^1.3)（取决于增量序列）
    • 最坏：O(n²)
  • 空间复杂度：O(1)
  1. 归并排序 (Merge Sort)

优点：

  • 稳定排序
  • 时间复杂度稳定为O(nlogn)
  • 适合链表排序
  • 适合外部排序

缺点：

  • 需要额外O(n)空间
  • 对小规模数据可能不如插入排序

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好/平均/最坏：O(nlogn)
  • 空间复杂度：O(n)
  1. 快速排序 (Quick Sort)

优点：

  • 平均情况下最快的排序算法
  • 原地排序（优化版本）
  • 缓存友好

缺点：

  • 最坏情况O(n²)
  • 不稳定排序
  • 递归实现需要栈空间

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好/平均：O(nlogn)
    • 最坏：O(n²)（已排序或所有元素相同）
  • 空间复杂度：
    • 平均：O(logn)（递归栈）
    • 最坏：O(n)
  1. 堆排序 (Heap Sort)

优点：

  • 时间复杂度稳定
  • 原地排序
  • 适合获取前k个元素

缺点：

  • 不稳定排序
  • 缓存不友好（跳跃访问）
  • 实际效率常不如快速排序

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好/平均/最坏：O(nlogn)
  • 空间复杂度：O(1)
  1. 计数排序 (Counting Sort)

优点：

  • 线性时间复杂度
  • 稳定排序（实现得当）

缺点：

  • 仅适用于整数且范围不大的情况
  • 需要额外空间

复杂度：

  • 时间复杂度：O(n+k)（k是数值范围）
  • 空间复杂度：O(n+k)
  1. 桶排序 (Bucket Sort)

优点：

  • 当分布均匀时效率高
  • 稳定排序（实现得当）

缺点：

  • 需要知道数据分布情况
  • 最坏情况退化为O(n²)
  • 需要额外空间

复杂度：

  • 时间复杂度：
    • 最好：O(n)
    • 平均：O(n+k)（k是桶数量）
    • 最坏：O(n²)
  • 空间复杂度：O(n+k)
  1. 基数排序 (Radix Sort)

优点：

  • 线性时间复杂度
  • 稳定排序（实现得当）

缺点：

  • 仅适用于整数或特定格式数据
  • 需要额外空间
  • 常数因子较大

复杂度：

  • 时间复杂度：O(d(n+k))（d是位数，k是基数）
  • 空间复杂度：O(n+k)
排序算法平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性适用场景
冒泡排序O(n²)O(n²)O(1)稳定小规模数据教学用途
选择排序O(n²)O(n²)O(1)不稳定交换成本高的情况
插入排序O(n²)O(n²)O(1)稳定小规模或基本有序数据
希尔排序O(n^1.3)O(n²)O(1)不稳定中等规模数据
归并排序O(nlogn)O(nlogn)O(n)稳定大规模数据、外部排序
快速排序O(nlogn)O(n²)O(logn)不稳定通用排序、大规模随机数据
堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(1)不稳定需要稳定时间复杂度
计数排序O(n+k)O(n+k)O(n+k)稳定小范围整数
桶排序O(n+k)O(n²)O(n+k)稳定均匀分布的数据
基数排序O(d(n+k))O(d(n+k))O(n+k)稳定多位数整数或字符串

实际应用中，快速排序通常是最佳选择，但当需要稳定性或特定数据特性时，其他算法可能更合适。C++中的std::sort通常采用快速排序的优化版本（如内省排序，结合了快速排序、堆排序和插入排序的优点）。

排序链表

  • 🎈 题目链接：
  • 🎈 做题状态：

我的解题

使用了冒泡排序的思想，在排序链表时和排序数组完全是不一样的。因为链表的访问都是从前往后，不能随机访问。所以在实现的时候需要额外处理。

class Solution {
public:ListNode* sortList(ListNode* head) {// 我感觉这道题用插入排序还是比较难写出代码，相比冒泡排序思路代码就好写一点，因为每次都是比较相邻的节点// 边界情况if (head == nullptr || head->next == nullptr) return head;ListNode* tail = nullptr;while (head != tail){ListNode* left = head;ListNode* right = head->next;while(right != tail){if (left->val > right->val){swap(left->val, right->val);}left = left->next;right = right->next;}tail = left;    // 更新结束点位}return head;}
};

代码优化

最适合链表的排序是归并排序，这个时间复杂度还低一点

class Solution {
public:ListNode* sortList(ListNode* head) {return sortList(head, nullptr);}ListNode* sortList(ListNode* head, ListNode* tail) {if (head == nullptr) {return head;}if (head->next == tail) {head->next = nullptr;return head;}ListNode* slow = head, *fast = head;while (fast != tail) {slow = slow->next;fast = fast->next;if (fast != tail) {fast = fast->next;}}ListNode* mid = slow;return merge(sortList(head, mid), sortList(mid, tail));}ListNode* merge(ListNode* head1, ListNode* head2) {ListNode* dummyHead = new ListNode(0);ListNode* temp = dummyHead, *temp1 = head1, *temp2 = head2;while (temp1 != nullptr && temp2 != nullptr) {if (temp1->val <= temp2->val) {temp->next = temp1;temp1 = temp1->next;} else {temp->next = temp2;temp2 = temp2->next;}temp = temp->next;}if (temp1 != nullptr) {temp->next = temp1;} else if (temp2 != nullptr) {temp->next = temp2;}return dummyHead->next;}
};作者：力扣官方题解
链接：https://leetcode.cn/problems/sort-list/solutions/492301/pai-xu-lian-biao-by-leetcode-solution/
来源：力扣（LeetCode）
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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编程日记 2025/7/4 4:34:12

C++负载均衡远程调用学习之自定义内存池管理

目录 1.内存管理_io_buf的结构分析 2.Lars_内存管理_io_buf内存块的实现 3.buf总结 4.buf_pool连接池的单例模式设计和基本属性 5.buf_pool的初始化构造内存池 6.buf_pool的申请内存和重置内存实现 7.课前回顾 1.内存管理_io_buf的结构分析 ## 3) Lars系统总体架构 ​ …...

编程日记 2025/7/5 19:14:19

mysql-5.7.24-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz的下载安装和使用

资源获取链接&#xff1a; mysql-5.7.24-linux-glibc2.12-x86-64.tar.gz和使用说明资源-CSDN文库 详细作用 数据库服务器的核心文件&#xff1a; 这是一个压缩包&#xff0c;解压后包含 MySQL 数据库服务器的可执行文件、库文件、配置文件模板等。 它用于在 Linux 系统上安装…...

编程日记 2025/7/4 3:19:19

Kafka Producer的acks参数对消息可靠性有何影响？

1. acks0 可靠性最低生产者发送消息后不等待任何Broker确认可能丢失消息&#xff08;Broker处理失败/网络丢失时无法感知&#xff09;吞吐量最高&#xff0c;适用于允许数据丢失的场景&#xff08;如日志收集&#xff09; 2. acks1 (默认值) Leader副本确认模式生产者等待Le…...

编程日记 2025/7/5 19:59:39

Linux-04-用户管理命令

一、useradd添加新用户: 基本语法: useradd 用户名:添加新用户 useradd -g 组名 用户:添加新用户到某个组二、passwd设置用户密码: 基本语法: passwd 用户名:设置用户名密码 三、id查看用户是否存在: 基本语法: id 用户名 四、su切换用户: 基本语法: su 用户名称:切换用…...

编程日记 2025/7/5 18:40:47

node爬虫包 pup-crawler，超简单易用

PUP Crawler 这是一个基于puppeteer的简单的爬虫&#xff0c;可以爬取动态、静态加载的网站。 常用于【列表-详情-内容】系列的网站&#xff0c;比如电影视频等网站。 github地址 Usage npm install pup-crawler简单用法&#xff1a; import { PupCrawler } from pup-craw…...

编程日记 2025/7/4 2:23:01

艺术与科技的双向奔赴——高一鑫荣获加州联合表彰

2025年4月20日,在由M.A.D公司协办的“智艺相融,共赴价值巅峰”(Academic and Artistic Fusion Tribute to the Summit of Value)主题发布会上,音乐教育与科技融合领域的代表人物高一鑫,因其在数字音乐教育与中美文化交流方面的杰出贡献,荣获了圣盖博市议员Jorge Herrera和尔湾市…...

编程日记 2025/7/4 4:34:04

React-Native Android 多行被截断

1. 问题描述&#xff1a; 如图所示&#xff1a; 2. 问题解决灵感&#xff1a; 使用相同的react-native代码&#xff0c;运行在两个APP&#xff08;demo 和 project&#xff09;上。demo 展示正常&#xff0c;project 展示不正常。 对两个页面截图&#xff0c;对比如下。 得出…...

编程日记 2025/7/5 13:16:27

Canvas基础篇：图形绘制

Canvas基础篇&#xff1a;图形绘制 图形绘制moveTo()lineTo()lineTo绘制一条直线代码示例效果预览 lineTo绘制平行线代码示例效果预览 lineTo绘制矩形代码示例效果预览 arc()arc绘制一个圆代码实现效果预览 arc绘制一段弧代码实现效果预览 arcTo()rect()曲线 结语 图形绘制 在…...

编程日记 2025/7/4 4:34:00

自定义实现elementui的锚点

背景 前不久有个需求&#xff0c;上半部分是el-step步骤条&#xff0c;下半部分是一些文字说明&#xff0c;需要实现点击步骤条中某个步骤自定义定位到对应部分的文字说明&#xff0c;同时滚动内容区域的时候还要自动选中对应区域的步骤。element-ui-plus的有锚点这个组件&…...

编程日记 2025/7/4 4:33:58

基于UNet算法的农业遥感图像语义分割——补充版

前言 本案例希望建立一个UNET网络模型&#xff0c;来实现对农业遥感图像语义分割的任务。本篇博客主要包括对上一篇博客中的相关遗留问题进行解决&#xff0c;并对网络结构进行优化调整以适应个人的硬件设施——NVIDIA GeForce RTX 3050。 本案例的前两篇博客直达链接基于UNe…...

编程日记 2025/7/4 4:33:56

分布式数字身份：迈向Web3.0世界的通行证 | 北京行活动预告

数字经济浪潮奔涌向前&#xff0c;Web3.0发展方兴未艾&#xff0c;分布式数字身份&#xff08;Decentralized Identity&#xff0c;简称DID&#xff09;通过将分布式账本技术与身份治理相融合&#xff0c;在Web3.0时代多方协作的分布式应用场景中发挥核心作用&#xff0c;是构建…...

编程日记 2025/7/3 5:44:18

CentOS网络之network和NetworkManager深度解析

文章目录 CentOS网络之network和NetworkManager深度解析1. CentOS网络服务发展历史1.1 传统network阶段&#xff08;CentOS 5-6&#xff09;1.2 过渡期&#xff08;CentOS 7&#xff09;1.3 新时代&#xff08;CentOS 8&#xff09; 2. network和NetworkManager的核心区别3. ne…...

编程日记 2025/7/4 4:33:54

【XR】MR芯片 和 VR芯片之争

【XR】MR芯片 和 VR芯片之争 1. MR芯片 和 VR芯片 之间的最大差异是什么2. MR芯片 和 VR芯片 之间的最大差异是什么，国内外市场上有哪些芯片，价格如何，市场怎么样，芯片价格怎么样1. MR芯片 和 VR芯片 之间的最大差异是什么 MR芯片（混合现实芯片）与VR芯片（虚拟现实芯片）…...

编程日记 2025/7/4 4:33:52

关于安卓自动化打包docker+jenkins实现

背景 安卓开发过程中&#xff0c;尤其是提测后&#xff0c;会有一个发包的流程。这个流程简单来说&#xff0c;一般都是开发打包&#xff0c;然后发群里&#xff0c;测试再下载&#xff0c;发送到分发平台&#xff0c;然后把分发平台的应用主页发出来&#xff0c;最后群里面的…...

编程日记 2025/7/4 4:33:50

如何使用CAN分析仪验证MCU CAN错误机制

本文通过实验验证CAN控制器的错误处理机制是否符合相关标准。具体而言&#xff0c;我们使用ZPS-CANFD设备&#xff08;ZPS-CANFD介绍&#xff09;作为测量工具&#xff0c;USBCANFD-200U作为被测设备&#xff08;DUT&#xff09;&#xff0c;通过注入特定类型的错误&#xff0c…...

编程日记 2025/7/4 4:33:48

Centos 7安装 NVIDIA CUDA Toolkit

下载 # 查看操作系统信息 uname -m && cat /etc/redhat-release # 查看显卡信息 lspci | grep -i nvidia从NVIDIA CUDA Toolkit官网下载符合你需求的版本&#xff0c;我这里选择的是runfile(local)的方式。 安装 现在完成后进行安装 chmod x cuda_12.4.0_550.54.1…...

编程日记 2025/7/4 4:33:46

软件测试52讲学习分享：深入理解单元测试

课程背景 最近我在学习极客时间的《软件测试52讲》课程&#xff0c;这是由腾讯TEG基础架构部T4级专家茹炳晟老师主讲的认证课程。作为数字化转型与人工智能(DTAI)产业人才基地建设中心的认证课程&#xff0c;内容非常专业实用。今天想和大家分享第3讲"什么是单元测试&…...

编程日记 2025/7/4 4:33:44

90.如何将Maui应用安装到手机（最简） C#例子 Maui例子

今天我来分享一下如何将Maui应用安装到手机上进行测试。 首先&#xff0c;创建一个新的Maui应用项目。 点击运行 在Visual Studio中&#xff0c;点击“运行”按钮&#xff0c;预览应用的初始效果&#xff0c;确保一切正常。 连接设备 使用数据线将手机连接到电脑。确保手机已…...

编程日记 2025/7/4 4:33:42

“100% 成功的 PyTorch CUDA GPU 支持” 安装攻略

#工作记录 一、总述 在深度学习领域&#xff0c;PyTorch 凭借其灵活性和强大的功能&#xff0c;成为了众多开发者和研究者的首选框架。而 CUDA GPU 支持能够显著加速 PyTorch 的计算过程&#xff0c;大幅提升训练和推理效率。然而&#xff0c;安装带有 CUDA GPU 支持的 PyTor…...

编程日记 2025/7/4 4:33:40

如何在Dify沙盒中安装运行pandas、numpy

如何在Dify沙盒中安装运行pandas、numpy 1. 创建python-requirements.txt文件2. 创建config.yaml文件3. 重启 docker-sandbox-14. 为什么要这样改的一些代码解析&#xff08;Youtube视频截图&#xff09; 1. 创建python-requirements.txt文件 在 Dify 的 Docker 目录下面&…...

编程日记 2025/7/4 4:33:38

ES集群搭建及工具类

文章说明 本文主要记录Windows下搭建ES集群的过程&#xff0c;并提供了一个通用的ES工具类&#xff1b;工具类采用http接口调用es功能&#xff0c;目前仅提供了简单的查询功能&#xff0c;可在基础上额外扩展 集群搭建 ES的下载安装非常简单&#xff0c;只需要下载软件的 zip 压…...

编程日记 2025/7/5 19:32:30

抓取工具Charles配置教程（mac电脑+ios手机）

mac电脑上的配置 1. 下载最新版本的Charles 2. 按照以下截图进行配置 2.1 端口号配置&#xff1a; 2.2 https配置 3. mac端证书配置 4. IOS手机端网络配置 4.1 先查看电脑上的配置 4.2 配置手机网络 连接和电脑同一个wifi&#xff0c;然后按照以下截图进行配置 5. 手机端证书…...

编程日记 2025/7/4 4:33:34

JavaScript 代码搜索框

1. 概述与需求分析 功能&#xff1a;在网页中实时搜索用户代码、关键字&#xff1b;展示匹配行、文件名&#xff1b;支持高亮、正则、模糊匹配。非功能&#xff1a;大文件集&#xff08;几十万行&#xff09;、高并发、响应 <100ms&#xff1b;支持增量索引和热更新。 2. …...

编程日记 2025/7/4 4:33:32

ESP32开发-作为TCP服务端接收数据

​​ESP32 ENC28J60 仅作为TCP服务端​​ &#xff08;电脑通过 ​​网络调试助手​​ 连接ESP32&#xff0c;实现双向通信&#xff09; ​​完整代码​​ #include <SPI.h> #include <EthernetENC.h> // 或 UIPEthernet.h// 网络配置 byte mac[] {0xDE, 0xAD…...

编程日记 2025/7/3 19:42:04

数智化招标采购系统针对供应商管理解决方案（采购如何管控供应商）

随着《优化营商环境条例》深化实施&#xff0c;采购领域正通过政策驱动和技术赋能&#xff0c;全面构建供应商全生命周期管理体系&#xff0c;以规范化、数智化推动采购生态向透明、高效、智能方向持续升级。 郑州信源数智化招标采购系统研发商&#xff0c;通过供应商管理子系…...

编程日记 2025/7/4 4:33:29

服务端字符过滤 与 SQL PDO防注入

注入示例 # step 1 SQL SELECT * FROM users WHERE username admin AND password e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e # step 2 SQL SELECT * FROM users WHERE username admin# AND password 96e79218965eb72c92a549dd5a330112 关键点是这2个SQL的区别.其中第二步由于前台传…...

编程日记 2025/7/4 4:33:27

章越科技赋能消防训练体征监测与安全保障，从传统模式到智能跃迁的实践探索

引言&#xff1a;智能化转型浪潮下&#xff0c;消防训练的“破局”之需 2021年《“十四五”国家消防工作规划》的出台&#xff0c;标志着我国消防救援体系正式迈入“全灾种、大应急”的全新阶段。面对地震、洪涝、危化品泄漏等复杂救援场景&#xff0c;消防员不仅需要更强的体…...

编程日记 2025/7/4 4:33:25