使用Google Code提供的免费SVN
翻写 = =~
首先进入Google Code：http://code.google.com
单击左边的项目托管（繁體版是專案託管）
单击最下方的create new project，
需要填写一个表单，Project name就是项目url，具体规则都写在右边了。
在Version control system中选择SVN（subversion），
Source code license根据喜好~我们用的是eclipse，
之后就创建了一个project，
在Administer那里可以修改Project Summary、Project Members及其他 = =
而Source中的两个连接，https的是可读写，http的则只能check out。
继续尝试ing
Eclipse生成JUnit Test Case
在BlogJava上看到，翻写~
Eclipse自动生成接口
在BlogJava上看到，翻写~
关于静态存储区域、栈、堆
有关动态对象创建：一般来说，编译器将内存分为三部分：静态存储区域、栈、堆。静态存储区主要保存全局变量和静态变量，栈存储调用函数相关的变量、地址等，堆存储动态生成的变量，在c中是指由malloc,free运算产生释放的存储空间，在c++中就是指new和delete运算符作用的存储区域。
算符优先分析
一、功能描述：
根据算符优先分析法，将表达式进行语法分析，判断一个表达式是否正确并计算结果。
【应试】数据库设计范式
舍友周日要考数据库……于是给她搜到一篇网摘，写得不错 顺便转进来……
转自：http://blog.csdn.net/wydin/archive/2004/09/15/104903.aspx
字符串匹配的RK算法+随机
在使用RK算法进行字符串匹配时，q必须是一个充分大的素数。为了减少出现假匹配的概率，先计算小于12mn2的素数集合，再从集合中随机取出一个素数，可使假匹配的概率小于1/n。此外，这个算法总能得到正确的答案。
-
#include<iostream>
-
#include<map>
-
#include<set>
-
#include<time.h>
-
using namespace std;
-
-
#define N 100 // 待匹配串的最多长度
-
#define M 20 // 模式串的最多长度
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-
#define MULTIPLIER 0x015A4E35L
-
#define INCREMENT 1
-
-
static unsigned long seed;
-
-
/* 生成随机数种子 */
-
void random_seed(unsigned long d){
-
if(d==0){
-
seed = time(0);
-
}else{
-
seed = d;
-
}
-
}
-
-
/* 生成一个low~high范围内的随机数 */
-
unsigned int random(unsigned long low, unsigned long high){
-
seed = MULTIPLIER * seed + INCREMENT;
-
return ((seed>>16)%(high-low)+low);
-
}
-
-
long BASE; // 进制数
-
set<char> v; // 存放待匹配串和模式串中出现的字符的集合
-
map<char, int>data; // 存放待匹配串和模式串中出现的字符的哈希表
-
-
/* 将串中出现的字符放入集合 */
-
void inSet(char s[]){
-
int n = strlen(s);
-
-
for(int i = 0; i<n; i++){
-
v.insert(s[i]);
-
}
-
-
BASE = v.size();
-
}
-
-
/* 计算出现的字符的哈希表 */
-
void countMap(){
-
data.clear();
-
int i = 0;
-
for(set<char>::iterator iter = v.begin(); iter!=v.end(); iter++){
-
data[*iter] = i++;
-
}
-
}
-
-
/* 出现的字符的哈希函数 */
-
int ch(char s){
-
return data[s];
-
}
-
-
/*
-
* 字符串匹配
-
* 输入：存放待匹配串的数组S[]，待匹配串的长度n，
-
* 存放模式串的数组P[]，模式串的长度m，素数p
-
* 输出：与P相匹配的子串在待匹配串中的起始位置loc
-
*/
-
void match(char S[], long n, char P[], long m, long &loc, long q){
-
long b = BASE;
-
long i, k;
-
long w = 0, p = 0;
-
long x = 1;
-
-
// 计算b^(m-1) % q
-
for(i=0; i<m-1; i++){
-
x = (x*b)%q;
-
}
-
-
// 计算第一个窗口子串的哈希值
-
for(i=0; i<m; i++){
-
w = (w*b + ch(S[i]))%q;
-
}
-
-
// 计算模式串的哈希值
-
for(i=0; i<m; i++){
-
p = (p*b + ch(P[i]))%q;
-
}
-
-
i = 0;
-
while((i<=n-m) && (loc == -1)){
-
if(w==p) { // 如果与模式串相等 则仔细检查是否真的相等
-
for( k=0; k<m; k++){
-
if(S[i+k]!=P[k])break;
-
}
-
if(k>=m) loc = i;
-
}
-
// 计算下一个窗口子串的哈希值
-
w = w - ch(S[i])*x%q;
-
if(w<0) w += q;
-
w = (w*b + ch(S[i+m]))%q;
-
i++;
-
}
-
}
-
-
/*
-
* 字符串匹配的随机算法
-
* 输入：存放待匹配串的数组S[]，待匹配串的长度n，
-
* 存放模式串的数组P[]，模式串的长度m，
-
* 小于12*m*n*n的素数集合R[]，素数集合的元素个数a
-
* 输出：与P相匹配的子串在待匹配串中的起始位置loc
-
*/
-
void match_random(char S[], long n, char P[], long m, long &loc, long R[], int a){
-
long q;
-
random_seed(0);
-
q = random(a/2,a); // 从a/2~a范围中取一个素数
-
q = R[q];
-
match(S, n, P, m, loc, q);
-
}
-
-
/*
-
* 找素数算法
-
* 输入：所找素数的上界size
-
* 输出：所找素数集合的大小a
-
*/
-
long* findPrime(int size, int &a){
-
long* r = new long[size];
-
bool* prime = new bool[size];
-
-
int i,j;
-
prime[0] = false;
-
for(i=1; i<size; i++){
-
prime[i] = true;
-
}
-
-
i = 1;
-
while(i<size){
-
if(prime[i]){
-
j = (i+1)*2;
-
while(j<size){
-
prime[j-1] = false;
-
j += i+1;
-
}
-
}
-
i++;
-
}
-
-
a = 0;
-
for(i=1; i<size; i++){
-
if(prime[i-1]){
-
r[a++] = i;
-
}
-
}
-
-
delete prime;
-
-
return r;
-
}
-
-
int main(){
-
char str[N], substr[M];
-
-
while(cin>>str){
-
if(!strcmp(str,"exit"))break; // 待匹配串为exit时退出
-
cin>>substr;
-
-
long loc = -1;
-
int n = strlen(str);
-
int m = strlen(substr);
-
int a;
-
long* R = findPrime(12*m*n*n, a); // 计算小于12*m*n*n的素数集合
-
-
/* 计算待匹配串和模式串中出现的元素集合 */
-
v.clear();
-
inSet(str);
-
inSet(substr);
-
countMap();
-
-
// 随机匹配
-
match_random(str, n, substr, m, loc, R, a);
-
-
if(loc==-1){ // 如果未匹配 则尝试用最接近12*m*n*n的素数进行匹配
-
cout<<"No Found!"<<endl;
-
match(str, n, substr, m, loc, R[a-1]);
-
cout<<"Use Prime: "<<R[a-1]<<endl;
-
if(loc==-1){
-
cout<<"No Found!"<<endl;
-
}else{
-
cout<<"Location In "<<loc+1<<endl;
-
}
-
}else{
-
cout<<"Location In "<<loc+1<<endl;
-
}
-
-
delete R;
-
-
system("pause");
-
cout<<"================================"<<endl;
-
}
-
-
return 0;
-
}
才知道%对负数不起作用……还需要自己手工判断……
随机的快速排序算法
仅仅在原来的快速排序基础上增加了取随机数为划分点，改进了原有快排使用第一个元素作为划分元素的缺点，即减少了遇到最坏情况的可能。
-
#include<iostream>
-
#include<time.h>
-
using namespace std;
-
-
#define N 20 // 最大数组个数
-
-
#define MULTIPLIER 0x015A4E35L
-
#define INCREMENT 1
-
-
static unsigned long seed;
-
-
/* 生成随机数种子 */
-
void random_seed(unsigned long d){
-
if(d==0){
-
seed = time(0);
-
}else{
-
seed = d;
-
}
-
}
-
-
/* 生成一个low~high范围内的随机数 */
-
unsigned int random(unsigned long low, unsigned long high){
-
seed = MULTIPLIER * seed + INCREMENT;
-
return ((seed>>16)%(high-low)+low);
-
}
-
-
/*
-
* 按枢点元素划分序列
-
* 输入：数组A[]，序列的起始位置low，终止位置high
-
* 输出：按枢点元素划分的序列A[]，枢点元素位置i
-
*/
-
template<class Type>
-
int split(Type A[], int low, int high){
-
int k, i = low;
-
Type x= A[low];
-
for(k = low+1; k<=high; k++) {
-
if(A[k]<=x){
-
i ++;
-
if(i!=k){
-
swap(A[i], A[k]);
-
}
-
}
-
}
-
swap(A[low], A[i]);
-
return i;
-
}
-
-
/*
-
* 初始化随机数并执行快排
-
* 输入：数组A[]，序列的起始位置low，终止位置high
-
* 输出：排序好的序列A[]
-
*/
-
template<class Type>
-
void quicksort_random(Type A[], int low, int high){
-
random_seed(0);
-
r_quicksort(A, low, high);
-
}
-
-
/*
-
* 随机选择枢点的快速排序
-
* 输入：数组A[]，序列的起始位置low，终止位置high
-
* 输出：排序好的序列A[]
-
*/
-
template<class Type>
-
void r_quicksort(Type A[], int low, int high){
-
int k;
-
if( low < high ){
-
k = random(low, high);
-
swap(A[low], A[k]);
-
k = split(A, low, high);
-
r_quicksort(A, low, k-1);
-
r_quicksort(A, k+1, high);
-
}
-
}
-
-
int main(){
-
int A[N];
-
int i, n;
-
-
cin>>n;
-
-
for(i=0; i<n; i++)cin>>A[i];
-
-
quicksort_random(A,0,n-1);
-
-
for(i=0; i<n-1; i++)cout<<A[i]<<" ";
-
cout<<A[n-1]<<endl;
-
-
return 0;
-
}
