哈夫曼算法一般用来实现数据压缩，以另外一种规则存储数据，从而达到压缩的功能。以下是我编写的一个哈夫曼树的例子：程序描述：1.传入一个字符串，将之分解，得到每个字符的个数，个数即为权值2.将每一个字符和他的权值传入一个HFMNode对象中，再将该对象传入一个队列中3.将队列中的HFMNode对象按权值大小排序，每次取其中权值最小的两个对象，生成一个二叉树，向array中删除这两个权值最小的节点，同时添加该两对象的父节点4.编码按规则：从根节点开始，向左走一步
系统 2019-08-29 22:41:19 2300
喜爱动画《东之伊甸》的朋友有福了。继《最终幻想——再临之子》中克劳德使用的松下手机后，日本著名手机制造上NEC，为粉丝带来了《东之伊甸》中主角使用的旋转手机。首先声明，接下来登场的手机不是虚无缥缈的概念机，以下的图片全部为真机成品。另一点需要强调的是，喜爱动画《东之伊甸》的朋友有福了。继《最终幻想——再临之子》中克劳德使用的松下手机后，日本著名手机制造上NEC，为粉丝带来了《东之伊甸》中主角使用的旋转手机。《东之伊甸》中主角使用的手机该机的独特之处是，下翻
系统 2019-08-29 22:03:38 2300
vararr=['a','b','c'];若要删除其中的'b',有两种方法：1.delete方法:deletearr[1]这种方式数组长度不变,此时arr[1]变为undefined了,但是也有好处原来数组的索引也保持不变,此时要遍历数组元素可以才用for(indexinarr){document.write('arr['+index+']='+arr[index]);}这种遍历方式跳过其中undefined的元素*该方式IE4.o以后都支持了2.数组对象
系统 2019-08-12 09:30:04 2300
文章来源：http://blog.csdn.net/zhengzhb/article/details/7296921定义：客户端不应该依赖它不需要的接口；一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上。问题由来：类A通过接口I依赖类B，类C通过接口I依赖类D，如果接口I对于类A和类B来说不是最小接口，则类B和类D必须去实现他们不需要的方法。解决方案：将臃肿的接口I拆分为独立的几个接口，类A和类C分别与他们需要的接口建立依赖关系。也就是采用接口隔离原则。举例来
系统 2019-08-12 09:29:54 2300
LRESULTOnPaint(UINTuMsg,WPARAMwParam,LPARAMlParam,BOOL&bHandled){//HDChdc=(HDC)wParamCPaintDCdc(m_hWnd);DoPaint(dc);bHandled=FALSE;return0;}voidDoPaint(CPaintDC&dc){CDCHandle_dc;HDChdcDestop=::GetDC(NULL);_dc.CreateCompatibleDC(hd
系统 2019-08-12 09:27:42 2300
http://blog.csdn.net/hijk139/article/details/8308224业务系统需要收集监控系统日志，想到了hadoop的flume。经过试验，虽说功能不算足够强大，但基本上能够满足功能需求。Flume是一个分布式、可靠和高可用的服务日志收集工具，能够和hadoop,hive等配置完成日志收集，存储，分析处理等工作，更详细的介绍可以参见apache网站。下面介绍下简单的安装配置方法1,网上下载flume-ng安装包，分别部署
系统 2019-08-12 09:27:26 2300
系统 2019-08-12 01:51:53 2300
本实验是在虚拟机中！与实验同样的问题：http://blog.csdn.net/wanghui5767260/article/details/38850335问题描写叙述：节点1、节点2和节点3同一时候我做了断电处理，结果节点1和节点2都正常启动了，而节点3的vip在自己的节点上启动报错而在其它节点上启动正常。注：节点3仅仅装入了集群。查看状态：[root@rac3bin]#./crs_stat-tNameTypeTargetStateHost------
系统 2019-08-12 01:32:44 2300
前言Python提供给我们多种编码方式。在某种程度上，这相当具有包容性。来自于任何语言的人都可以编写Python。然而，学习写一门语言和以最优的方式写一门语言是两件不同的事情。在这一系列名为PythonShorts的文章中，我将阐述Python提供的一些简单但是非常有用的结构，一些小技巧以及一些我在数据科学工作中遇到的案例。在这篇文章中，我将讨论Python中的for循环，以及如何尽量避免使用它们。写for循环的3种方式：让我用一个简单的例子来解释下。假设
系统 2019-09-27 17:56:07 2299
BloomFilter&python支持BloomFilter布隆过滤器是一种概率空间高效的数据结构。它与hashmap非常相似，用于检索一个元素是否在一个集合中。它在检索元素是否存在时，能很好地取舍空间使用率与误报比例。即BloomFilter是会误判的，它只会把不存在于集合中的元素误判成存在于集合中，而不会把存在于集合中的元素误判成不存在集合中。正是由于这个特性，它被称作概率性数据结构（probabilisticdatastructure）。Bloom
系统 2019-09-27 17:54:06 2299
