数据结构(蓝桥杯常考点)
数据结构
前言:这个是针对于蓝桥杯竞赛常考的数据结构内容,基础算法比如高精度这些会在下期给大家总结
数据结构
竞赛中,时间复杂度不能超过10的7次方(1秒)到10的8次方(2秒)
空间限制:int类型数组总大小不能超过3*10的7次方,二维数组不能超过5000*5000
顺序表就是一个数组加上标记数组中有多少元素的数(n)
eg:尾删就是n--
注意事项:在实行插入和删除操作时,记得检查数组中有无位置可以进行
vector容器创建变量常用的方法:<>中的类型可以换
vector<int>a;//搭建一个可变长的数组
vector<int>a;//指定好了一个空间,大小为N
vector<int>a[N];//创建N个vector,vector里存放的是int类型的数据
N个vector用时要eg:a[2].resize(3)
存在迭代器的容器才可以用范围for去遍历
程序超时,一般不考虑是容器的问题
链表的静态实现:单链表:要头指针,下一个元素的分配的位置,指针域和数据域 然后下标0位置是哨兵位
注意:在进行操作时,一直让h为头指针前提:h是头指针,id是下一个元素分配的位置,e[n]是数据域,ne[n]是指针域头插一个数据x:
将x放在e[++id]中 x的右指针指向哨兵位的后继 哨兵位的右指针指向x所在位置遍历链表:
for(int i = ne[h];i;i = ne[i])按值查找:
1.遍历链表
2.多次查询并且链表中没有重复数的话,可以用哈希表优化在任意位置之后插入元素:
(在存储位置p后插入一个元素x)
x放在e[++id]里面,把x位置指向p后面的位置,把p位置指向x删除任意元素之后的元素:
(删除存储位置为p后面的元素)
先判断p是不是最后一个元素,让p指向下一个元素的下一个元素双向链表:
比单链表加了一个前指针域pre[n]头插:
x所在位置id左指向哨兵位,右指向哨兵位的下一个位置
之后先修改头结点的指针,再修改哨兵位的在任意位置之后插入元素:
先让x的左指针指向p,右指针指向p的后继
先让p的后继的左指针指向id,再让p的右指针指向id在任意位置之前插入元素:
先让x的左指针指向p的前驱,右指针指向p
先p的前驱的右指针指向x,再让p的左指针指向id删除任意位置(q)的元素:
将q位置的左右指针那两端缝合在一起就可以了循环列表的话,就是让单链表的最后一个位置的右指针指向头结点就可以了
栈:只允许在栈顶进行数据插入和删除
STL中是stack
进栈和出栈时记得检查空间还有没有
有时写一行会好看些
eg:
int b = st.top();st.pop();
队列:
特性:先进先出
只允许在表尾进行插入操作,在表头进行删除操作
树:
孩子表示法:(用于在无根树中,即父子关系不明确,因为把与该结点相连的点全部保存下来)
实现方法:
1.用vector数组实现:
假如树有n个结点的话
创建一个n+1大小的vector数组edge[n+1]
vector<int>edge[n+1];
edge[i]中储存着i号结点所连接的结点
对于i的孩子,直接edge[i].push_back()进去即可2.用链式前向星(其本质是用数组来模拟链表)实现
用的是双向链表
链式前向星具体怎么实现的自己要知道
树的遍历:
1.DFS(深度优先遍历):
一条路走到黑 具体流程:
1.从根节点出发,依次遍历每一棵子树 2.遍历子树的时候,重复第一步
时间复杂度O(N)2.BFS(宽度优先搜索)
一层搜索完了再去下一层搞 具体流程:(借助队列):
1.初始化一个队列 2.根节点入队,同时标记该节点已经入队
3.当队列不为空时,拿出队头元素访问,然后将队头元素的孩子入队,同时打上标记
4.重复3过程,直到队列为空
这里标记其实是为了跟图结构那里统一,好记这两种方式的时间复杂度都是O(N)
像这种有英文简写的,在设置自定义函数时,直接写eg:bfs就很不错
二叉树:
分类:满二叉树、完全二叉树等
一般用顺序存储和链式存储
1.顺序存储(一般只用于接近满的二叉树或者满二叉树):
其实就是用数组去存储
规则:针对与结点i来说:
如果父存在,父结点的下标为i/2;
如果左孩子存在,其结点下标为i*2;
如果右孩子存在,其结点下标位为i*2+1;
2.链式存储:
也是用数组模拟
创建两个数组l[N],r[N];
l[i]表示结点i的左孩子,r[i]表示结点i的右孩子
二叉树的遍历:
1.DFS:(分为三种)
先序遍历的顺序;根 左 右
中序遍历的顺序:左 根 右
后序遍历的顺序:左 右 根
先中后其实就是看根被插在哪(一直是左右)
eg:自定义命名可以先序遍历dfs1
自己手动模拟的话:
先序遍历就是经过一次就行
中序遍历的话就是经过两次才那啥
后序遍历的话就是经过三次2.BFS
跟常规树的方法差不多,借助队列
堆:
1.是完全二叉树
2.要么是大根堆,要么是小根堆
存储方式的话一般用顺序储存
优先级队列(即堆):priority_queue
当优先级队列中存储结构体时,要重载<运算符才行
eg:
struct node
{int a,b,c;
//以b为基准,定义大根堆
bool operator<(const node&x)const
{
return b < x.b;}//以b为基准定义小根堆
bool operator<(const node&x)const
{
return b > x.b;//第一个b是调用<的那个数}
当然,这里只能要一个}
结构体在里面的使用方法
eg:
priority_queue<node>heap;
heap.push({2,3,4})
二叉搜索树的性质:(BST的性质)
1.左子树的结点值<根结点<右子树的结点值
2.左子树和右子树也分别是一颗二叉搜索树
AVL和常规的二叉搜索树很少用,一般用STL里面的红黑树
红黑树简称BST:其规则:
1.左根右
2.根叶黑(这里的根节点指最上面那一个{一般都是指这个},叶子结点指的是补为满二叉树时的空结点)("最后"的叶子结点下面要补上空节点,这个建议看一下图)
3.不红红
4.黑路同
5.为二叉搜索树
其的两个性质:
1.从根结点到叶结点的最长路径不大于最短路径的两倍(理解)
2.有n个结点的红黑树,高度h<=2log2(n+1)
排序的话一般都是用的sort
像插入排序 选择排序 冒泡排序 堆排序 快速排序 归并排序这些没有sort快
sort是综合了三种排序的
C++中的随机函数:
#include<ctime>
srand(time(0));//种下一个随机数种子
b = rand();//会生成一个随机值给b
c = b%m+n//获得的是在[n,m+n]的随机数
pair类型的的重命名方式一般是采用eg:两个都是int类型的话就是PII,(I为int的首字母的大写)
vector<int> a[10];
在C++中声明了一个数组,这个数组有10个元素,每个元素都是一个 vector<int> 。
每个vector<int>里可以存很多个数,但是要扩容才行
这种数据结构在需要固定数量的动态数组时非常有用
例如,当你有一个固定数量的学生,但每个学生的成绩数量不固定时。
常见的算法知识
前面的数据先不验,从某个相邻(有多少搞多少)开始才逐个向外验
这种题通常要用栈
eg:题目:有效的括号(leetcode里面有)、后缀表达式(洛谷里面有)
还原字符串中整数的方法:
eg:ch = '9';t = '9'-'0';
常用bool st[N]来表示i这个元素是否已经在了
用此可以解决快速查找i是不是已经在了或者有无被访问过
(在第一次录入时,改成true)
先进先出'数组'问题一般用队列去解决
eg:海港(洛谷)
处理一个地方不同种人进出时,种类个数:
int cnt[N];//cnt[i]表示这个地方第i个种类的有多少个
int kinds;//统计种类个数
cnt[i]从1变成0时,kinds--;从0变成1时,kinds++;
例题:海港(洛谷)
树的问题一般都要用到递归
堆适合用于每次取出最大或者最小,(再将最大或最小衍生的给放进去)
想把一组数变成堆的话,有两种方法:
1.用数组存下这组数,然后把数组调整成一个堆
2.创建一个堆,然后将这组数依次插入到堆中
topK问题:
用堆解决
如果是求第k小,就用大根堆
1.维护一个大小为k的大根堆
2.对于每次来的元素,先进堆,再删除堆顶元素,此时堆顶元素就是第k小(每个元素都要放进来过)
如果是求第k大,就用小根堆,...
像这种可以用单调性简化问题的题的做法:
1.先存认为小的数(怎么写方便怎么来,就算跟后面的比又不是特别小了)
2.堆中一般还要存关系量(3要用)
3.将堆顶弹出后,搞入与堆顶关系量相近的
有时要设置左右护法,防止越界访问
eg:做++--时 特别是红黑树那里找小于等于x的最大值
模加模:
解决取模之后的模变成负数的问题(让他变为正数):
(key%N+N)%N
哈希表常用来解决一个东西有没有重复出现或者重复出现了几次的问题
算法题中的经典操作:用空间代替时间
模拟得到浮点数的小数部分p
double d = 6.5;
int q = (int)d;
double p = d - q;小数四舍五入成整数的方法
假设a是四舍五入之后的,b是四舍五入之前的
有a = (int)(b+0.5);
数据结构这里常用的头文件和容器以及其接口
这个点的话是C++比C语言在解题时优越的地方,可以用容器来省略很多过程
而且使用容器的话,一般比赛是不会无聊到用容器去卡你的时间,也就是说,如果超时了,大概率不是容器的问题
#include<vector>
size-返回实际元素个数
empty-返回顺序表是否为空,空则返回true,非空则返回false
begin-返回起始位置的迭代器
end-返回终点位置的下一个位置的迭代器
push_back-尾部插入一个元素
pop_back-尾部删除一个元素
front-返回首元素
back-返回尾元素
resize-修改vector的大小
clear-清空vector(把大小搞为1)
stack容器(栈)
头文件:#include<stack>
创建:stack<T>st;//st是变量名,可以改;T是任意类型的数据
size empty
push:进栈
pop:出栈
top:返回栈顶元素,但是不会删除栈顶元素
queue(队列):
头文件:#include<queue>
创建:queue<T>q;//q是变量名,T是任意类型的数据
size empty push pop
front:返回队头元素,但不会删除
back:返回队尾元素,但不会删除
不可以用clear来直接清除队列
deque(双端队列):
头文件#include<deque>
创建-和queue方式一样
size empty front back
push_front-头插
push_back-尾插
pop_front-头删
pop_back-尾删
clear-清除队列
priority_queue(优先级队列)
头文件:#include<queue>
size empty
push-往优先级队列里面添加一个元素(自动排序了)
pop-删除优先级最高的元素(也会自动排序)
top-获取优先级最高的元素
创建:
priority_queue<数据类型,存数据的结构,数据之间的比较方式>
存数据的结构没写时,默认是vector
数据之间比较方式没写时,默认是大根堆
如果想改成小根堆,数据之间的比较方式这里就要写greater<数据类型>
红黑树:
set和multiset的区别:set不能存相同元素,multiset可以存相同元素
(其余使用方式完全一致),下面以set举例
头文件:#include<set>//multiset也为此
创建:set<T>q//T为任意数据类型,q为变量名
size empty begin end
可以用范围for遍历整个红黑树(遍历是按照中序遍历的顺序,因此是有序的序列)
insert:向红黑树中插入一个元素(时间复杂度logN)
erase:删除一个元素(时间复杂度:logN)
find:查找一个元素,返回的是迭代器(时间复杂度:logN)
count:查询元素出现的次数,一般用来判断元素是否在红黑树中(时间复杂度:logN)
如果想查找元素是否在set中,我们一般使用count(count不是返回的迭代器)
lower_bound(x):大于等于x的最小元素,返回的是迭代器(时间复杂度:logN)
upper_bound(x):大于x的最小元素,返回的是迭代器(时间复杂度:logN)
如果尝试向 set 中插入相同的元素, set 会忽略后续的插入操作,因为 set 中已经存在该元素。
红黑树:
map和multimap的区别:map不能存相同元素,multimap可以,其余使用方法一样
和set的区别:set里面存的一个关键字,map里面是一个关键字key 一个与关键字绑定的值value
头文件:#include<map>//multimap也为此
创建:map<key,value>mp1
eg:map<int,vector<int>>mp2;
size empty begin end erase find count lower_bound upper_bound//跟set使用方法差不多
用范围for遍历时,也为中序遍历,得到有序的序列
insert:向红黑树中插入一个pair类型的,要用{}形式
eg:mp.insert({1,2})
此外map 和multimap重载了[],使其能够像数组一样使用
eg:mp[2]=......//...这里的值是value的
但是注意:如果用[]插入的时候,[]里面的内容不存在于map里,会先插入,然后再拿值
插入的时候,第一个关键字就是[]里面的内容,第二个关键字是一个默认值
所以一般要eg:
if(mp.count('赵六')&&mp['赵六']==4)....如果单单后面那个,就会插入一个赵六了
找小于等于x的最大值的话要lower_bound的迭代器--即可
哈希表:
unordered_set 和unordered_multiset
和set的区别:set有序,unordered_set无序
头文件:#include<unordered_set>//unordered_multiset也为此
创建:unordered_set<T>q;
size empty begin end insert erase find count
也可以用范围for遍历,但是遍历出来的结果是无序的
哈希表:
unordered_map和unordered_multimap
和map的区别以及和map的共同点都和上面一样
除了范围for遍历出来是无序的以外,其他都和map的接口用途一样
查询库函数和容器用法的网站
查询具体用法:https://legacy.cplusplus.com/reference/
如果对用法还是不会的话,可以点击这个链接去查询具体用法
相关文章:
数据结构(蓝桥杯常考点)
数据结构 前言:这个是针对于蓝桥杯竞赛常考的数据结构内容,基础算法比如高精度这些会在下期给大家总结 数据结构 竞赛中,时间复杂度不能超过10的7次方(1秒)到10的8次方(2秒) 空间限制&#x…...
Flink之水印(watermark)的补充理解
水印(Watermark):用于事件时间处理,标记数据流的进度,解决乱序和延迟问题,触发窗口计算 一、Flink 水印的作用 处理乱序事件 水印(Watermark)是 Flink 用于处理事件时间&…...
革新音频技术,引领智能录音新时代—广州唯创电子WT2605芯片深度解析
在万物互联的智能时代,音频处理技术作为人机交互的核心载体,正不断推动消费电子、物联网设备及行业工具的升级迭代。广州唯创电子凭借多年深耕音频芯片领域的经验,推出了一款集多功能、高集成度与灵活扩展性于一体的音频处理芯片——WT2605。…...
jumpserver 网络安全 网络安全 authenticity
1.1 计算机安全的概念 1.1.1 计算机安全最核心的三个关键目标(CIA): 保密性(Confidentiality)--①数据保密性(确保隐私或秘密不向非授权者泄密或使用); ②隐私性(确保个人能够控制或确定其自身相关的信息)…...
文件上传漏洞(条件竞争)
[TCO]catalog 文件上传漏洞简介 文件上传漏洞是一种常见的 Web 安全漏洞,攻击者可以通过该漏洞上传恶意文件,如 WebShell、木马或其他恶意代码脚本,以实现远程控制服务器、窃取数据或发起进一步攻击。这类漏洞通常源于 Web 应用在文件上传功…...
向量数据库的选择与应用:AI工程实践
一、向量数据库:AI时代的核心基础设施 1.1 从关系型到向量型:数据库的技术演进 传统数据库与向量数据库的对比: 特性关系型数据库向量数据库数据模型结构化表格高维向量元数据核心操作CRUD相似性搜索典型场景交易系统推荐系统/图像检索性能…...
文件上传复现
1、什么是文件上传漏洞? 答:文件上传漏洞是指攻击者通过上传恶意文件到服务器、从而执行任意代码、获取系统权限或者破坏系统安全的漏洞、常见于允许用户上传文件的Web应用程序中。 2. 文件上传漏洞形成原因 未验证文件类型:未对上传文件的…...
数据结构全解析:从线性到非线性,优缺点与应用场景深度剖析
1. 线性数据结构 (1)数组(Array)(适合静态数据) 优点: 随机访问高效:通过索引可以直接访问元素,时间复杂度为 O(1)。 内存连续:数组在内存中是连续存储的&…...
JAVA面试_进阶部分_Ibatis与Hibernate的区别
一、 hibernate与ibatis之间的比较: hibernate 是当前最流行的o/r mapping框架,它出身于sf.NET,现在已经成为jboss的一部分了。 ibatis 是另外一种优秀的o/r mapping框架,目前属于apache的一个子项目了。 相对hibernate“o/r”而…...
页面刷新时 选择值或输入值不丢失
视图完整代码 <body><h1>查询员工信息</h1><form action"SearchForm" style"text-align: center;">所属部门:<select name"ddlDept" id"ddlDept"><option value"">--请选择…...
通用人工智能(AGI):定义、挑战与未来展望
文章目录 引言AGI的定义与特征实现AGI的挑战AGI与ASI的区别AGI的潜在影响结语 引言 通用人工智能(Artificial General Intelligence, AGI)是人工智能领域的终极目标,代表着一种能够执行人类所有智力任务的系统。与当前的任务导向型人工智能&…...
考研数学复习之定积分定义求解数列极限(超详细教程)
定积分求解数列极限是一种将数列极限问题转化为定积分问题进行求解的方法。这种方法通常适用于那些和式数列极限,其主要思路是将数列的项看作是某个函数在某一点或某一段区间上的取值或某种形式的和,然后利用定积分的性质和计算方法,来求解这类数列的极限。 定积分定义 设函数在…...
【redis】应用场景:共享会话和手机验证码
文章目录 共享会话实现思路 手机验证码实现思路伪代码实现生成验证码验证验证码 共享会话 实现思路 如果每个应用服务器,维护自己的会话数据,此时彼此之间胡共享,用户请求访问到不同的服务器上,就可能会出现一些不能正确处理的情…...
vscode带参数调试
转载:【深度学习环境】VSCode 调试python 带args参数的程序_vscode args-CSDN博客 ctrlshiftf全局搜索...
音视频软件工程师面试题
一、基础知识 编解码相关 H.264 和 H.265(HEVC)的主要区别是什么?视频编解码的基本流程是什么?关键技术有哪些?音频编解码(如 AAC、MP3、Opus)的区别和应用场景?什么是 B 帧、P 帧、I 帧?它们的作用是什么? 流媒体协议RTMP、HTTP-FLV、HLS、WebRTC 的区别和应用场景…...
mac用docker跑sql server
网上的各个文章跑下来都有一些问题,记录一下我成功跑起来的过程。 省略Docker安装 修改docker源: {"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental"…...
【技海登峰】Kafka漫谈系列(八)Controller:Zookeeper模式与KRaft模式
【技海登峰】Kafka漫谈系列(八)Controller:Zookeeper模式与KRaft模式 在上述学习过程中,我们知道完整的Kafka集群架构中包含了Broker、Topic、Partition、Replica、Producer、Consumer等众多组件,它们之间的关系又非常复杂:比如Topic由多个Partition组成、Partition又包含…...
c# txt文档的实时显示,用来查看发送接收指令
通讯历史按钮 private void uiButton1_Click(object sender, EventArgs e){try{logf new logF();logf.Show();}catch (Exception){throw;} }主页面关闭函数(点击保存就为true true就不删除) private void page1_FormClosed(object sender, FormClos…...
LabVIEW变频器谐波分析系统
随着工业自动化的发展,变频器在电力、机械等领域的应用日益广泛,但谐波问题直接影响系统效率与稳定性。传统谐波检测设备(如Norma5000)精度虽高,但价格昂贵且操作复杂,难以适应现场快速检测需求。本项目基于…...
搜广推校招面经四十三
快手主站推荐算法 一、因果推荐和偏差消除在推荐系统中的应用 1.1. 因果推荐 因果推荐(Causal Recommendation)是指利用因果推断的方法来理解和优化推荐系统的行为。不同于传统的基于关联分析的推荐方法,因果推荐旨在揭示用户行为背后的真…...
Android打造易用的 WiFi 工具类:WifiUtils 封装实践
Android在全局范围内使用WifiUtils工具类,我们可以将其设计为一个单例,并通过Application类进行初始化。这样可以确保在整个应用程序中只有一个WifiUtils实例,并且可以在任何地方访问它。以下是实现全局使用的步骤和代码示例: 记…...
010-Catch2
Catch2 一、框架简介 Catch2 是一个基于 C 的现代化单元测试框架,支持 TDD(测试驱动开发)和 BDD(行为驱动开发)模式。其核心优势在于: 单头文件设计:v2.x 版本仅需包含 catch.hpp 即可使用自然…...
Kubernetes Pod的生命周期概述
概述 在Kubernetes的世界中,Pod作为最基本的应用进程单元, 其生命周期也代表着应用进程的整个生命周期。了解其生命周期是掌握云计算中一个计算单元如何在Kubernetes世界周转的基石。 本期文章主要针对于Pod的生命周期的不同阶段进行介绍,让读者能够对…...
Linux服务器使用docker离线安装MySQL
今天记录一下,Linux的docker安装MySQL镜像的步骤,以后安装任何镜像都可以仿照本篇文章。 因为我有一台云服务器是联网的,所有我的步骤就是把需要的镜像都在云服务器下载好,再保存下来,传到本地的不联网服务器。 其实我…...
软件安全分析与应用之Web安全(二)
2.3 第 3 题 Web 安全 2.3.1 撰写安装报告 要求录屏 (1)Vmware; 首先找到.iso镜像 点击下一步我接受 下一步 下一步 下一步 下一步 点击升级等待完成安装 (2)kali-linux 克隆kali 等待安装 克隆成功 然后开始启…...
CEH与OSCP:网络安全认证对比分析
在网络安全领域,渗透测试被视为至关重要的一环,帮助企业检测和修复系统漏洞。为提升行业标准,许多认证应运而生,其中CEH和OSCP作为行业认可度较高的认证,广泛被网络安全从业者选择。尽管这两者都涉及渗透测试领域&…...
如何通过强化学习RL激励大型语言模型(LLMs)的搜索能力?R1-Searcher来了
R1-Searcher,这是一种使用 RL 增强 LLM 的 RAG 能力的新框架,通过两阶段强化学习(RL)实现LLM在推理过程中自主调用外部检索系统,突破模型固有知识限制。 为了通过探索外部检索环境来激励大语言模型的搜索能力,设计了一种基于结果的两阶段强化学习方法,通过定制的奖励设计…...
AI重构电商内容体系:企业如何突破生产、管理、分发三重门?
在电商内容需求激增的2025年,AI技术已成为破解内容生产低效、管理混乱、分发粗放的核心工具。特赞科技服务案例显示,企业通过AIGC数字资产管理方案可实现效率300%提升。 内容科技驱动电商新范式 电商内容已从"商品说明书"演变为体验经济载体…...
版本控制器Git(1)
文章目录 前言一、初识Git问题引入解决方案注意事项 二、Git安装三、Git配置与基本操作Git创建Git配置用户名称和地址认识工作区、暂存区、版本库添加文件到仓库添加文件到暂存区提交暂存区内容到本地仓库 查看提交历史 四、Git 暂存区、HEAD、对象库及文件Git内部结构概览查看…...
VMware安装Windows server 2016
1、新建虚拟机,选择自定义模式 2、选择兼容性 4、命名虚拟机 5、固件类型 EFI 虚拟磁盘类型,不同电脑推荐的类型不同,用默认的就行 删除声卡和打印机 检查网络配置 选择本地的Windows server 2016的系统镜像,系统镜像可以去Window…...
【编程向导】-JavaScript-基础语法-类型检测
类型检测 类型检测的方法: typeofinstanceofObject.prototype.toStringconstructor typeof typeof 操作符返回一个字符串,表示未经计算的操作数的类型。 typeof undefined; // "undefined" typeof null; // "object" typeof 10…...
Python并发编程实战:突破GIL限制的工程化解决方案
一、GIL的本质与影响范围 **全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)**是CPython解释器的核心机制,其本质是一个互斥锁,保证同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这一设计使得: ✅ 简化内存管理:避免多线程竞争对象引用计数 ❌ 限制多核性能:CPU密集型多线程程序…...
FPGA学习篇——Verilog学习之全加器的实现
跟着野火的视频学习了一下全加器的实现~ 1 半加器和全加器原理 首先,解释一下为什么全加器的 公式还可以写成以下形式: (1)首先我们要明白: 因为由真值表来看,他们是不相同的(当ab1时ÿ…...
嵌入式学习L6网络编程D4多进程并发
多线程 客户端 /*./client serv_ip serv_port */ #include "net.h"void usage (char *s) {printf ("\n%s serv_ip serv_port", s);printf ("\n\t serv_ip: server ip address");printf ("\n\t serv_port: server port(>5000)\n\n"…...
四层协议攻防手册:从SYN Flood到UDP反射的深度防御
一、四层协议攻击类型与特征 攻击类型协议层特征SYN FloodTCP大量半开连接,SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应(如NTP、DNS响应)TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击TCP建立大量空闲连接占用端口资源 二、TC…...
hive开窗函数
进入hive [root@hadoop01 conf]# hive ... hive (default)> show databases; OK database_name default Time taken: 0.528 seconds, Fetched: 1 row(s)创建数据库 hive (default)> create database test; hive (default)> use test;创建表 字段名字段字段类型学号S…...
【技术白皮书】内功心法 | 第二部分 | Telnet远程登录的工作原理
远程登录的工作原理 背景介绍远程登录远程登录的服务模式远程登录服务的实现基础远程登录服务的运行模式Telnet服务为什么不被操作系统管理 Telnet协议的原理网络虚终端(NVT)结束标示NVT的原理NVT屏蔽差异 背景介绍 绝大多数计算机都是运行多用户操作系…...
AnyPlace助力Franka突破物体形状与配置多样性挑战
物体几何形状与放置配置多样性的挑战 在机器人操作领域,物体放置一直是一个复杂且富有挑战性的任务。由于物体的几何形状和放置配置的多样性,实现稳健且可推广的物体放置变得尤为困难。 传统的机器人放置方法往往依赖于大量的特定任务演示,…...
【工控】线扫相机小结 第五篇
背景介绍 线扫相机通过光栅尺的脉冲触发, 我在调试线扫过程中,发现图像被拉伸,预设调节分配器。图像正常后,我提高的相机的扫描速度(Y轴动的更快了)。 动的更快的发现,图像变短了(以…...
【Prometheus】层层解析prometheus如何监控k8s核心组件
✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全…...
泄露测试仪CTS的Sentinel I28使用
前言:本文档主要讨论CTS Sentinel I28的使用方法,设备图片如下: 具体文档可从下面链接下载: https://download.csdn.net/download/qq_34047402/90471262 泄露测试仪CTS的SentinelI28使用资源-CSDN文库 [注意] 调压方式,若选择机械式调压,那么测试的压力值只能有1个,…...
Python字典,集合
一.字典 在 Python 中,字典(dict)是一种非常重要且常用的数据结构,它用于存储键值对. 如下为字典的创建,打印键,打印值,和清空的操作 二.集合 在 Python 中,集合(set)是一种无序且唯一的数据…...
【数据分析大屏】基于Django+Vue汽车销售数据分析可视化大屏(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)✅
目录 一、项目背景 二、项目创新点 三、项目功能 四、开发技术介绍 五、项目功能展示 六、权威视频链接 一、项目背景 汽车行业数字化转型加速,销售数据多维分析需求激增。本项目针对传统报表系统交互性弱、实时性差等痛点,基于DjangoVue架构构建…...
Ubuntu用户安装cpolar内网穿透
前言 Cpolar作为一款体积小巧却功能强大的内网穿透软件,不仅能够在多种环境和应用场景中发挥巨大作用,还能适应多种操作系统,应用最为广泛的Windows、Mac OS系统自不必多说,稍显小众的Linux、树莓派、群辉等也在起支持之列&#…...
关于sqlalchemy的ORM的使用
关于sqlalchemy的ORM的使用 二、创建表三、使用数据表、查询记录 二、创建表 使用Mapped来映射字段 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import sessionmaker,Mapped,mapped_columnBase declarative_base() engine create_engin…...
C 语言分支与循环:构建程序逻辑的基石
在 C 语言的世界里,分支和循环结构是编程的核心内容,它们赋予了程序根据不同条件执行不同操作以及重复执行特定代码段的能力,让程序变得更加智能和高效。今天,我们就深入探讨 C 语言分支和循环的相关知识,助力大家夯实…...
J-LangChain - Agent - 编排一个 ReAct + Function Call 反应链
系列文章索引 J-LangChain 入门 介绍 j‑langchain 是一款基于 Java 的 AIGC 编排框架,致力于集成多种大模型(LLM)调用及 RAG 工具。自 1.0.8 版本起,我们引入了工具函数(Function Call)调用能力…...
Rust 之一 基本环境搭建、各组件工具的文档、源码、配置
概述 Rust 是一种强调性能、类型安全和并发性的通用编程语言。它强制执行内存安全,使用其特有的所有权机制,而无需传统的垃圾收集器。Rust 不强制执行编程范式,但受到函数式编程思想的影响。 最初是由 Mozilla 员工 Graydon Hoare 在 2006 年…...
详细介绍 Jupyter nbconvert 工具及其用法:如何将 Notebook 转换为 Python 脚本
nbconvert 是 Jupyter 提供的一个非常强大的工具,允许用户将 Jupyter Notebook 文件(.ipynb)转换成多种格式,包括 Python 脚本(.py)、HTML、PDF、LaTeX 等。你可以通过命令行来运行 nbconvert,也…...
C语言之预处理
预处理 一.头文件的包含1.1头文件的作用1.2包含头文件的方式- 包含标准库头文件- 包含用户自定义头文件 1.3嵌套文件包含 二.条件编译2.1条件编译的作用2.2条件编译的指令 三.预定义符号四.define4.1define定义常量4.2#define定义宏4.2.1定义宏时常见错误 4.3宏替换的规则4.4带…...