其他

一，概念1、 Lucene相關排序流程       找到關鍵詞匹配的文檔集合---->文檔集合每個文檔計算檢索相似性----->對文檔集合進行排序2、 Lucene相關類 ① Query類：一個抽象類別， Lucene檢索結果最終評分的總控制中心。其它評分有關的類和對象都是由 Query類來管理和生產。② Weight類介面：定義 Query權重計算的一個實現介面，可以被重用。 Weight類可以用來產生 Scorer類，也可以解析評分的詳細資料，另外還定義了擷取

一，全排列演算法       由於這部分十分重要，這裡再次做一下總結。       更多詳細內容參考博文組合數學-全排列 二，演算法思想       這裡採用遞迴演算法，思路如下       固定第一個數，然後處理後面n-1的全排列。       第一個數的可能性有n種，故採用for迴圈依次將後面n-1個數swap到前面，遞迴處理。處理完成之後再交換過來。        例如：1 2 3 ： 固定1  然後全排列 2 3                                     

一，產生函數與遞推遞推關係舉例【例1】Hanoi問題：這是個組合數學中的著名問題。N個圓盤依其半徑大小，從下而上套在A柱上，如示。每次只允許取一個移到柱B或C上，而且不允許大盤放在小盤上方。若要求把柱A上的n個盤移到C柱上請設計一種方法來，並估計要移動幾個盤次。現在只有A、B、C三根柱子可用。|| ||| |AB C第一步把A中N-1個移動到B(藉助C)第二步把A中最下一個移動到C第三步把B中移動到C(藉助A)演算法複雜度：h(n)表示n個盤子所需要轉移次數。h(n)=2h(n-1)+1h(1)

一，問題：      1. 有一個無序、元素個數為2n的正整數數組，要求：如何能把這個數組分割為兩個子數組，子數組的元素個數不限，並使兩個子數組之和最接近。      2. 有一個無序、元素個數為2n的正整數數組，要求：如何能把這個數組分割為元素個數為n的兩個數組，並使兩個子數組之和最接近。二，分析：         假設數組A[1..2N]所有元素的和是SUM。模仿動態規劃解0-1背包問題的策略，令S(k, i)表示前k個元素中任意i個元素的和的集合。顯然：                S(

一，問題：       1. 給定一個源區間[x,y]和N個無序的目標區間[x1,y1] [x2,y2] ... [xn,yn]，判斷源區間[x,y]是不是在目標區間內。       2. 給定一個視窗地區和系統介面上的N個視窗，判斷這個視窗地區是否被已有的視窗覆蓋。二，解法：       問題一：                  先用區間的左邊界值對目標區間進行排序O(nlogn)，對排好序的區間進行合并O(n)，對每次待尋找的源區間，用二分查出其左右兩邊界點分別處於合并後的哪個源區間中O(

文章目錄 1，原理2，虛擬碼 1，原理      由於從光源發出的光線有無窮多條，使得直接從光源出發對光線進行跟蹤變得非常困難。實際上，從光源發出的光線只有少數經由情境的反射和透射（折射）後到達觀察者的眼中。為此標準光線跟蹤演算法採用逆向跟蹤技術完成整個情境的繪製。     

一，問題：n個拿著1元，n個人拿著2元去買票。票價一元，且售票元只能用n個人購票的一元給2元的找零。問有幾種排列方法        分析：卡特蘭數方法                     遞推公式：F(2*n) =F(0)*F(2(n-1)) +F(1)*F(2(n-2))+……+F(2(n-1))*F(0)                                         F(n) =F(0)*F(n-1) +F(1)*F(n-2)+……+F(n-1)*F(0)       

 現在流行的進程線程同步互斥的控制機制，其實是由最原始最基本的4種方法實現的：       1臨界區:通過對多線程的序列化,來訪問公用資源或一段代碼，速度快，適合控制資料訪問。 　　2互斥量:為協調共同對一個共用資源的單獨訪問而設計的。 　　3訊號量:為控制一個具有有限數量,使用者資源而設計。 　　4事件:用來通知線程有一些事件已發生，從而啟動後繼任務的開始。臨界區（Critical Section）

1.別為你自己和別人下定論，你所看到聽到的可能只是一面，為這個失去可能的朋友，很不值。 2.你可以有喝醉的時候，我們可以接受，但是你要明白和真正的朋友一醉才能讓傷心事方休，否則，你只會是別人的談資和笑柄。 3.如果你的個性讓很多人對你敬而遠之，那麼你的個性是失敗的，個性的成功在於能吸引，而不是能排斥。 4.別怕丟人，如果你實在不行就別怕丟人，行的話，建議你們-去追求丟人，那是一種成功的嘗試，至於為此笑話你的人，你可以把他們從你將來人生對手的名單中排除了，所以你也不要笑話那些上台丟人的人。 5.你

 IP資料包也叫IP報文分組，傳輸在ISO網路7層結構中的網路層，它由IP報文頭和IP報文使用者資料群組成，IP報文頭的長度一般在20到60個位元組之間，而一個IP分組的最大長度則不能超過65535個位元組。為IP分組的報文頭格式，報文頭的前20個位元組是固定的，後面的可變。版本：佔4位（bit），指IP協議的版本號碼。目前的主要版本為IPV4，即第4版本號碼，也有一些教育網和科研機構在使用IPV6。在進行通訊時，通訊雙方的IP協議版本號碼必須一致，否則無法直接通訊。首部長度：佔4位（bit），

一，理論平面方程：Ax + By + Cz + w = 0;這個方程的意義，可以看成兩個向量的點擊 N(A,B,C)  V(x,y,z), N.dot(V) = -w; 向量N是一個常量向量，向量V代表一類向量。N可以看成平面的單位法向量，V可以看成平面上的點和原點的連線向量。則此時的w就有了特殊含義：原點到平面的距離。如， N.dot(V) = A*x + B*y + C*z = |N| * |V| * cos(angle) = |V| * cos(angle) =

 平攤分析種類1），聚集分析：n個操作所構成的序列的總時間在最壞情況下為T(n) 平攤代價為：T(n)/n2），記賬法:平攤代價高的操作，當做儲存，用來補償平攤代價低得操作。3），勢能法：平攤代價=實際代價+i點的勢能-（i-1）點的勢能平攤分析總結平攤分析可用來證明在一系列操作中，即使單一的操作具有較大的代價，通過對所有操作求平均後，平均代價還是很小的。平攤分析與平均情況分析的不同之處在於它不牽涉到機率。這種分析保證了在最壞情況下每個操作具有平均效能。

需求：發布一個使用了MSCOMM32.OCX的mfc串口控製程序。OCX需要註冊。可以手動註冊OCX，在命令列下輸入以下語句，成功以後會有提示 RegSver32 “C:/Documents and Settings/Owner/案頭/dm2005_dao/Sys/MSCOMM32.ocx"登出OCX，輸入以下語句，成功後有提示RegSvr32 /u MSCOMM32.ocx   要發布應用程式，需要自動註冊和登出OCX控制項解決方案可以選擇InstallShield，但是這個程式實在是大。。。

1，畫筆類型：   CUBIC_BSPLINE：三次樣條曲線，不過控制頂點   FOUR_POINT：過控制頂點。2，支援紋理貼圖3，：4，代碼：http://www.dgp.toronto.edu/~hertzman/stroke/stroke.cpp中有一個錯誤：void Stroke::clear(){computed = GL_FALSE;control.erase(control.begin(),control.end());//

時間限制: 1000ms 記憶體限制: 65536kB 描述 有N（N <= 1000）個網頁，我們想按照它們的相似性或差異度，把它們聚成K（2 <= K <= N）個類。每個網頁都具有一些屬性，簡單起見我們認為每個網頁只有三個屬性：x、y、z。歸一化之後，這三個屬性的取值範圍都是[0,1]。兩個網頁i、j的差異度如下定義：s(i,j) = (x_j-x_i)^2 + (y_j-y_i)^2 +

錯誤定位1，工程名字：Src/NetDemoSource/NetServerDemo 工程名: HKVision。伺服器端的demo。2，檔案和錯誤定位：1）中斷出現在HKVision.cpp中86行的語句：int nResponse = dlg.DoModal();BOOL CHKVisionApp::InitInstance(){if (!AfxSocketInit()){AfxMessageBox(IDP_SOCKETS_INIT_FAILED);return

現在很多軟體配置，包括遊戲UI的設定檔都選擇了XML。有很多開源的XML庫， 例如C++的Xerces，但是這個庫很大，簡單的xml解析，用TinyXML庫就夠了。網址下載：http://sourceforge.net/projects/tinyxml裡面也就六個檔案， 嫌麻煩你可以直接產生一個lib，直接使用標頭檔。 還是前面說的多叉樹，用TinyXML寫了一個解析器：#ifndef XMLSCRIPTPARSER_H_#define XMLSCRIPTPARSER_H_#include

 微軟面試試題可分為1 迷語2 演算法3 應用程式4

一，概念       1）流網路：簡單有向圖，且有兩個特別的頂點（源點s，匯點t）       2）流的邊標識為f(u,v)/c(u,v)，流量/容量       3）流的三個性質：1>容量限制  對於所有邊 流量<容量                                      2>反對稱性  f(u,v)=-f(v,u)                                      3>流守恒性  正向流與反響流之和為零     

【0-1背包】 問題描述：n件物品，第i件物品價值 v[i] 元，重w[i] 磅。希望用 W磅的書包 拿走總價值最貴的物品。(物品不可以分割故稱為0-1背包)【部分背包】問題描述：n件物品，第i件物品價值 vi 元，重wi 磅。希望用 W磅的背包 拿走最重的物品。第i件物品可以都拿走，也可以拿走一部分。（物品可以分割所以稱為部分背包）  注意：0-1背包不能用貪心演算法求解。