代碼隨想錄第41天：圖論2（島嶼系列）

一、島嶼數量（Kamacoder 99）

深度優先搜索：

# 定義四個方向：右、下、左、上，用于 DFS 中四向遍歷
direction = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]]def dfs(grid, visited, x, y):"""對一塊陸地進行深度優先遍歷并標記相鄰陸地:param grid: 二維網格:param visited: 是否訪問過的標記表:param x: 當前所在的行坐標:param y: 當前所在的列坐標"""for dx, dy in direction:next_x = x + dxnext_y = y + dy# 判斷是否越界if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]):continue# 如果相鄰格子是陸地且未被訪問，標記并遞歸繼續 DFSif not visited[next_x][next_y] and grid[next_x][next_y] == 1:visited[next_x][next_y] = Truedfs(grid, visited, next_x, next_y)if __name__ == '__main__':  # 輸入行數 n 和列數 mn, m = map(int, input().split())# 構建網格：n 行，每行 m 個整數（0 表示水，1 表示陸地）grid = []for _ in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# 初始化訪問標記表，初始均為 Falsevisited = [[False] * m for _ in range(n)]res = 0  # 統計島嶼數量（連通塊個數）for i in range(n):for j in range(m):# 如果當前位置是陸地，且未被訪問過，則為新的島嶼if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:res += 1  # 新島嶼計數 +1visited[i][j] = True  # 標記起點已訪問dfs(grid, visited, i, j)  # DFS 遍歷整塊陸地# 輸出島嶼總數print(res)

廣度優先搜索：只要加入隊列，立即標記該節點走過。

from collections import deque  # 使用 deque 作為隊列，提高效率# 定義四個方向：右、下、左、上
directions = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]]def bfs(grid, visited, x, y):"""使用廣度優先搜索（BFS）遍歷并標記一整塊陸地:param grid: 輸入的地圖（二維數組）:param visited: 訪問標記矩陣:param x, y: 起始坐標（陸地）"""que = deque()que.append([x, y])             # 將起始節點加入隊列visited[x][y] = True           # 標記該點已訪問while que:cur_x, cur_y = que.popleft()  # 彈出當前處理的節點for dx, dy in directions:     # 遍歷四個方向next_x = cur_x + dxnext_y = cur_y + dy# 越界檢查if next_x < 0 or next_y < 0 or next_x >= len(grid) or next_y >= len(grid[0]):continue# 如果是未訪問的陸地，則加入隊列并標記為已訪問if not visited[next_x][next_y] and grid[next_x][next_y] == 1: visited[next_x][next_y] = Trueque.append([next_x, next_y])def main():# 輸入網格行數 n 和列數 mn, m = map(int, input().split())# 讀取 n 行數據構造 gridgrid = []for i in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# 初始化訪問標記數組visited = [[False] * m for _ in range(n)]res = 0  # 記錄島嶼數量for i in range(n):for j in range(m):# 遇到未訪問的陸地，開始 BFS，并增加島嶼計數if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:res += 1bfs(grid, visited, i, j)print(res)  # 輸出島嶼數量if __name__ == "__main__":main()

二、島嶼的最大面積（Kamacoder 100）

DFS：

# 四個方向：右、下、左、上（用于搜索相鄰的格子）
position = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]]count = 0  # 用于記錄當前連通塊的陸地面積（全局變量）def dfs(grid, visited, x, y):"""使用深度優先搜索（DFS）標記一整塊陸地并統計面積:param grid: 輸入地圖（二維矩陣）:param visited: 訪問標記矩陣:param x, y: 當前坐標"""global count  # 使用全局變量記錄當前連通塊的面積for dx, dy in position:cur_x = x + dxcur_y = y + dy# 越界檢查if cur_x < 0 or cur_x >= len(grid) or cur_y < 0 or cur_y >= len(grid[0]):continue# 若是未訪問的陸地，遞歸訪問并增加面積if not visited[cur_x][cur_y] and grid[cur_x][cur_y] == 1:visited[cur_x][cur_y] = Truecount += 1dfs(grid, visited, cur_x, cur_y)# 輸入網格的行列數 n 行 m 列
n, m = map(int, input().split())# 構造地圖（鄰接矩陣）
grid = []
for _ in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# 構造訪問矩陣，記錄哪些節點已訪問
visited = [[False] * m for _ in range(n)]result = 0  # 記錄最大陸地面積（即最大連通塊中1的數量）# 遍歷每一個格子
for i in range(n):for j in range(m):# 遇到一個未訪問的陸地，開始 DFS 并更新最大面積if grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:count = 1  # 初始化當前連通塊的面積visited[i][j] = True  # 標記當前格子已訪問dfs(grid, visited, i, j)result = max(result, count)  # 更新最大面積# 輸出最大陸地面積
print(result)

BFS：

from collections import deque# 四個方向：右、下、左、上（用于搜索相鄰格子）
position = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]]count = 0  # 記錄當前連通塊面積（使用全局變量）def bfs(grid, visited, x, y):"""廣度優先搜索，對一整塊陸地進行標記并統計面積:param grid: 地圖矩陣:param visited: 訪問標記矩陣:param x, y: 當前陸地坐標"""global count  # 使用全局變量記錄當前連通塊面積que = deque()que.append([x, y])  # 將起點入隊while que:cur_x, cur_y = que.popleft()  # 彈出隊首元素# 遍歷四個方向for dx, dy in position:next_x = cur_x + dxnext_y = cur_y + dy# 越界處理if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]):continue# 如果是未訪問的陸地，則入隊并更新訪問記錄與面積if grid[next_x][next_y] == 1 and not visited[next_x][next_y]:visited[next_x][next_y] = Truecount += 1que.append([next_x, next_y])# 輸入地圖尺寸 n 行 m 列
n, m = map(int, input().split())# 構造地圖矩陣（鄰接矩陣）
grid = []
for i in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# 構造訪問標記矩陣
visited = [[False] * m for _ in range(n)]result = 0  # 記錄所有陸地塊中面積最大的那一塊# 遍歷地圖
for i in range(n):for j in range(m):# 如果當前是未訪問的陸地，則開始BFSif grid[i][j] == 1 and not visited[i][j]:count = 1  # 初始面積為1（當前格子）visited[i][j] = True  # 標記已訪問bfs(grid, visited, i, j)  # 廣度優先遍歷整塊陸地result = max(result, count)  # 更新最大面積# 輸出最大陸地面積
print(result)

三、孤島的總面積（Kamacoder 101）

DFS：先遍歷邊界的陸地將他們變成海洋，然后再統計非邊界的“孤島”面積。

# 四個方向：下、右、上、左
position = [[1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1]]
count = 0  # 用于統計當前島嶼面積def dfs(grid, x, y):"""深度優先搜索，沉沒當前島嶼，統計其面積"""global countgrid[x][y] = 0  # 將陸地“沉沒”為水count += 1for i, j in position:next_x = x + inext_y = y + j# 越界處理if next_x < 0 or next_y < 0 or next_x >= len(grid) or next_y >= len(grid[0]):continue# 如果是陸地，遞歸搜索if grid[next_x][next_y] == 1: dfs(grid, next_x, next_y)# 輸入讀取
n, m = map(int, input().split())
grid = []
for _ in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))# 第一步：清除所有接觸邊緣的島嶼
for i in range(n):if grid[i][0] == 1:        # 左邊界dfs(grid, i, 0)if grid[i][m - 1] == 1:    # 右邊界dfs(grid, i, m - 1)for j in range(m):if grid[0][j] == 1:        # 上邊界dfs(grid, 0, j)if grid[n - 1][j] == 1:    # 下邊界dfs(grid, n - 1, j)# 第二步：統計內部的孤島面積
count = 0  # 重置計數器
for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:dfs(grid, i, j)print(count)

這里需要注意：統計內部的孤島面積之前要把計數器count清零，因為遍歷邊界的時候count在dfs函數內部有賦值操作。

BFS：

from collections import deque# 定義四個方向：右、下、左、上（用于遍歷相鄰的陸地）
direct = [[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]]count = 0  # 用于統計孤島的總面積def bfs(grid, x, y):"""廣度優先搜索：從 (x, y) 開始，將連通的陸地單元格全部“淹掉”（設為0）并累計面積"""global countque = deque()que.append([x, y])grid[x][y] = 0  # 將當前格子標記為已訪問（水）count += 1      # 當前陸地面積 +1while que:x, y = que.popleft()for dx, dy in direct:next_x = x + dxnext_y = y + dy# 越界檢查if next_x < 0 or next_x >= len(grid) or next_y < 0 or next_y >= len(grid[0]):continue# 如果是陸地，則加入隊列，繼續“淹掉”if grid[next_x][next_y] == 1:que.append([next_x, next_y])grid[next_x][next_y] = 0count += 1  # 每找到一個陸地格子，面積 +1# 讀取輸入
n, m = map(int, input().split())  # 行數、列數
grid = []
for _ in range(n):grid.append(list(map(int, input().split())))  # 構建地圖矩陣# 第一步：清除所有與邊界相連的島嶼（不計入孤島）
for i in range(n):if grid[i][0] == 1:bfs(grid, i, 0)if grid[i][m - 1] == 1:bfs(grid, i, m - 1)
for j in range(m):if grid[0][j] == 1:bfs(grid, 0, j)if grid[n - 1][j] == 1:bfs(grid, n - 1, j)# 第二步：正式統計所有內部孤島的總面積
count = 0  # 重置計數器
for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:bfs(grid, i, j)# 輸出所有孤島的總面積
print(count)

四、沉沒孤島（Kamacoder 102）

ＤＦＳ：

def dfs(grid, x, y):# 將當前位置標記為2，表示訪問過并來自邊界的陸地grid[x][y] = 2directions = [(-1, 0), (0, -1), (1, 0), (0, 1)]  # 上、左、下、右四個方向for dx, dy in directions:nextx, nexty = x + dx, y + dy# 如果越界，則跳過if nextx < 0 or nextx >= len(grid) or nexty < 0 or nexty >= len(grid[0]):continue# 如果是水（0）或已經標記過的陸地（2），也跳過if grid[nextx][nexty] == 0 or grid[nextx][nexty] == 2:continue# 繼續向相鄰陸地遞歸搜索dfs(grid, nextx, nexty)def main():n, m = map(int, input().split())  # 輸入行列數# 讀取整個地圖矩陣grid = [[int(x) for x in input().split()] for _ in range(n)]# 步驟一：處理邊界上的陸地，使用DFS將它們和相連的陸地標記為2for i in range(n):if grid[i][0] == 1:        # 左邊界dfs(grid, i, 0)if grid[i][m - 1] == 1:    # 右邊界dfs(grid, i, m - 1)for j in range(m):if grid[0][j] == 1:        # 上邊界dfs(grid, 0, j)if grid[n - 1][j] == 1:    # 下邊界dfs(grid, n - 1, j)# 步驟二和三：# 遍歷所有格子for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:# 還剩下的1是被水包圍的孤島，置為0（清除孤島）grid[i][j] = 0elif grid[i][j] == 2:# 原本在邊緣或連通邊緣的陸地，恢復為1grid[i][j] = 1# 打印最終結果矩陣for row in grid:print(' '.join(map(str, row)))if __name__ == "__main__":main()

ＢＦＳ：

from collections import deque# 輸入地圖的行列數
n, m = list(map(int, input().split()))# 讀取地圖網格 g
g = []
for _ in range(n):row = list(map(int, input().split()))g.append(row)# 定義四個方向（上下左右）
directions = [(1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)]
count = 0  # 可選統計被訪問的節點數（未實際使用）# 廣度優先搜索函數，用于將與邊界連通的陸地標記
def bfs(r, c, mode):global count q = deque()q.append((r, c))  # 起始位置加入隊列count += 1while q:r, c = q.popleft()if mode:g[r][c] = 2  # 標記為已訪問（與邊界相連）for di in directions:next_r = r + di[0]next_c = c + di[1]# 越界跳過if next_c < 0 or next_c >= m or next_r < 0 or next_r >= n:continue# 若為陸地（1），則入隊繼續擴展if g[next_r][next_c] == 1:q.append((next_r, next_c))if mode:g[r][c] = 2  # 標記當前格子為邊界連通count += 1# 遍歷邊界四周，找到所有與邊界連通的陸地，并進行 BFS 標記
for i in range(n):if g[i][0] == 1: bfs(i, 0, True)        # 左邊界if g[i][m - 1] == 1: bfs(i, m - 1, True)  # 右邊界for j in range(m):if g[0][j] == 1: bfs(0, j, True)        # 上邊界if g[n - 1][j] == 1: bfs(n - 1, j, True)  # 下邊界# 處理最終輸出：
# - 被標記為 2 的陸地（與邊界連通）恢復為 1
# - 其余陸地為封閉島嶼，置為 0（沉沒）
for i in range(n):for j in range(m):if g[i][j] == 2:g[i][j] = 1else:g[i][j] = 0# 打印最終地圖結果
for row in g:print(" ".join(map(str, row)))

五、水流問題（Kamacoder 103）

  • 每個 DFS 邏輯是“水可以流向高度大于等于自己的相鄰格子”。

  • 從兩個邊界（上/左、下/右）出發分別進行 DFS。

  • 最終取兩個集合交集，得到的是能從兩邊都能流到的點。

first = set()   # 記錄能從第一邊界（上邊和左邊）流到的點
second = set()  # 記錄能從第二邊界（下邊和右邊）流到的點# 四個方向：上、右、下、左
directions = [[-1, 0], [0, 1], [1, 0], [0, -1]]def dfs(i, j, graph, visited, side):# 如果已經訪問過，直接返回if visited[i][j]:return# 標記已訪問visited[i][j] = Trueside.add((i, j))  # 加入當前方向的集合中# 遍歷四個方向for x, y in directions:new_x = i + xnew_y = j + y# 保證下標合法且水能從當前格子流向相鄰格子（即相鄰格子值 >= 當前值）if (0 <= new_x < len(graph)and 0 <= new_y < len(graph[0])and int(graph[new_x][new_y]) >= int(graph[i][j])):dfs(new_x, new_y, graph, visited, side)def main():global firstglobal secondN, M = map(int, input().strip().split())  # 輸入矩陣的行數和列數graph = []for _ in range(N):row = input().strip().split()graph.append(row)  # 構造二維矩陣# 第一步：從第一邊界（上邊和左邊）出發進行 DFSvisited = [[False] * M for _ in range(N)]for i in range(M):  # 上邊界dfs(0, i, graph, visited, first)for i in range(N):  # 左邊界dfs(i, 0, graph, visited, first)# 第二步：從第二邊界（下邊和右邊）出發進行 DFSvisited = [[False] * M for _ in range(N)]for i in range(M):  # 下邊界dfs(N - 1, i, graph, visited, second)for i in range(N):  # 右邊界dfs(i, M - 1, graph, visited, second)# 第三步：找出同時能從兩個邊界流通的交集點res = first & second# 打印所有可以從兩個邊界都流通到的坐標點for x, y in res:print(f"{x} {y}")if __name__ == "__main__":main()

六、建造最大島嶼（Kamacoder 104）

  • 把每個島嶼編號并計算面積。

  • 遍歷所有水域格子，嘗試變成陸地并連接周圍不同的島嶼。

  • 記錄最大可能島嶼面積。

  • 邊界處理和重復統計都已通過 visited 和 set 控制。

import collections# 四個方向：上、右、左、下
directions = [[-1, 0], [0, 1], [0, -1], [1, 0]]area = 0  # 當前島嶼的面積def dfs(i, j, grid, visited, num):"""深度優先搜索，將島嶼上的所有陸地格子標記為同一個編號num，并統計當前島嶼的總面積"""global areaif visited[i][j]:returnvisited[i][j] = Truegrid[i][j] = num  # 用編號num標記該島嶼area += 1  # 累加島嶼面積for x, y in directions:new_x = i + xnew_y = j + y# 判斷是否在邊界內且是未訪問的陸地if (0 <= new_x < len(grid)and 0 <= new_y < len(grid[0])and grid[new_x][new_y] == "1"):dfs(new_x, new_y, grid, visited, num)def main():global areaN, M = map(int, input().strip().split())  # 讀入行列數grid = []for _ in range(N):grid.append(input().strip().split())  # 讀取每一行visited = [[False] * M for _ in range(N)]  # 記錄訪問情況rec = collections.defaultdict(int)  # 記錄每個島嶼編號對應的面積cnt = 2  # 編號從2開始，避免與"0"（水）和"1"（未編號陸地）混淆for i in range(N):for j in range(M):if grid[i][j] == "1":area = 0dfs(i, j, grid, visited, cnt)rec[cnt] = area  # 保存當前島嶼面積cnt += 1res = 0  # 最終最大島嶼面積for i in range(N):for j in range(M):if grid[i][j] == "0":  # 嘗試將水變成陸地max_island = 1  # 當前面積初始為1（假設這里是陸地）v = set()  # 防止重復統計相鄰島嶼for x, y in directions:new_x = i + xnew_y = j + yif (0 <= new_x < len(grid)and 0 <= new_y < len(grid[0])and grid[new_x][new_y] != "0"and grid[new_x][new_y] not in v):max_island += rec[grid[new_x][new_y]]v.add(grid[new_x][new_y])res = max(res, max_island)if res == 0:# 如果沒有水可變為陸地，返回最大島嶼面積return max(rec.values())return resif __name__ == "__main__":print(main())

ＢＦＳ：

from typing import List
from collections import defaultdictclass Solution:def __init__(self):# 定義四個方向（上、下、左、右）self.direction = [(1,0),(-1,0),(0,1),(0,-1)]self.res = 0              # 存放結果：最大可能的連通面積self.count = 0            # 當前島嶼的面積計數器self.idx = 1              # 當前島嶼的編號，從2開始（因為1已經是初始島嶼標記）self.count_area = defaultdict(int)  # 記錄每個島嶼編號對應的面積def max_area_island(self, grid: List[List[int]]) -> int:if not grid or len(grid) == 0 or len(grid[0]) == 0:return 0# Step 1: DFS 標記每個島嶼為不同編號（從 2 開始），并記錄每個島嶼的面積for i in range(len(grid)):for j in range(len(grid[0])):if grid[i][j] == 1:self.count = 0self.idx += 1self.dfs(grid, i, j)  # 遞歸標記島嶼# Step 2: 統計每個編號的面積self.check_area(grid)# Step 3: 嘗試將一個 0 變成 1，看是否能連接多個島嶼，獲取最大可能面積if self.check_largest_connect_island(grid=grid):return self.res + 1  # +1 是把0變成1后的面積增加return max(self.count_area.values())  # 若沒有0，返回最大島嶼面積def dfs(self, grid, row, col):# 使用 DFS 給島嶼打編號，并統計面積grid[row][col] = self.idxself.count += 1for dr, dc in self.direction:_row = dr + row _col = dc + col if 0 <= _row < len(grid) and 0 <= _col < len(grid[0]) and grid[_row][_col] == 1:self.dfs(grid, _row, _col)returndef check_area(self, grid):# 遍歷整張圖，統計每個島嶼編號的面積（包含編號為 2 及以上）m, n = len(grid), len(grid[0])for row in range(m):for col in range(n):self.count_area[grid[row][col]] = self.count_area.get(grid[row][col], 0) + 1returndef check_largest_connect_island(self, grid):# 檢查每個值為0的位置，看是否能連接多個島嶼m, n = len(grid), len(grid[0])has_connect = False  # 是否存在0可用作連接點for row in range(m):for col in range(n):if grid[row][col] == 0:has_connect = Truearea = 0visited = set()  # 避免重復計算同一編號島嶼for dr, dc in self.direction:_row = row + dr _col = col + dcif (0 <= _row < len(grid)and 0 <= _col < len(grid[0])and grid[_row][_col] != 0and grid[_row][_col] not in visited):visited.add(grid[_row][_col])area += self.count_area[grid[_row][_col]]self.res = max(self.res, area)  # 更新最大面積return has_connect  # 返回是否存在可以轉換的0def main():# 輸入處理m, n = map(int, input().split())grid = []for i in range(m):grid.append(list(map(int, input().split())))# 創建對象并調用主函數sol = Solution()print(sol.max_area_island(grid))if __name__ == '__main__':main()

七、島嶼的周長（Kamacoder 106）

def main():import sysinput = sys.stdin.readdata = input().split()# 讀取行數 n 和列數 mn = int(data[0])m = int(data[1])# 初始化 grid 網格grid = []index = 2  # 從第3個數據開始是地圖數據for i in range(n):# 讀取每一行的 m 個數據grid.append([int(data[index + j]) for j in range(m)])index += msum_land = 0  # 記錄陸地格子的總數cover = 0     # 記錄相鄰的陸地邊對數（每對相鄰邊減少2個周長）for i in range(n):for j in range(m):if grid[i][j] == 1:sum_land += 1  # 統計陸地格子數量# 檢查上方是否是陸地，如果是，說明這兩個格子共享一條邊if i - 1 >= 0 and grid[i - 1][j] == 1:cover += 1# 檢查左方是否是陸地，同樣共享一條邊if j - 1 >= 0 and grid[i][j - 1] == 1:cover += 1# 不檢查下方和右方，是為了避免重復計算邊界# 每個陸地格子原始貢獻 4 個邊界，所有相鄰對共享 2 個邊界result = sum_land * 4 - cover * 2print(result)if __name__ == "__main__":main()

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SSL/TLS 安全漏洞排查與修復指南 一、常見配置錯誤類型? 弱加密算法與密鑰問題? 使用弱密碼套件&#xff08;如DES、RC4&#xff09;或密鑰長度不足&#xff08;如RSA密鑰長度<2048位&#xff09;&#xff0c;導致加密強度不足。 密鑰管理不當&#xff08;如私鑰未加密存…
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Day20打卡-奇異值SVD分解

Day20打卡-奇異值SVD分解

今天學習非特征篩選的方法&#xff1a; 知識點回顧&#xff1a; 線性代數概念回顧&#xff08;可不掌握&#xff09;奇異值推導&#xff08;可不掌握&#xff09;奇異值的應用 特征降維&#xff1a;對高維數據減小計算量、可視化數據重構&#xff1a;比如重構信號、重構圖像&am…
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temu采購自養號全流程解析：從賬號搭建到安全下單的技術閉環

temu采購自養號全流程解析：從賬號搭建到安全下單的技術閉環

temu 自養號采購下單技術是一個精細的過程&#xff0c;需要從多個方面進行考慮和操作&#xff0c;其核心在于通過技術手段模擬真實用戶行為&#xff0c;構建獨立、安全的賬號環境以確保賬號的安全性、真實性和采購下單的成功率。以下是對該技術的詳細解析 1. 賬號準備 手機號…
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相機Camera日志分析之八：高通Camx HAL架構opencamera三級日志詳解及關鍵字

相機Camera日志分析之八：高通Camx HAL架構opencamera三級日志詳解及關鍵字

【關注我，后續持續新增專題博文，謝謝！！！】 上一篇我們講了：相機Camera日志分析之七：高通Camx HAL架構opencamera二級日志詳解及關鍵字 這一篇我們開始講： 相機Camera日志分析之八：高通Camx HAL架構opencamera三級日志詳解及關鍵字 目錄 【關注我，后續持續…
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自定義類型-結構體（二）

自定義類型-結構體（二）

結構體內存對齊 偏移量 指的是結構體中某個成員相對于結構體起始地址的字節距離 第一個成員的起始位置為0&#xff0c;一個字節表示一個單位 這里的數字表示的是該成員地址與結構體首地址之間的值 對齊規則 1.結構體第一個成員的第一個字節的偏移量為0 2.其余成員變量要…
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【免費工具】圖吧工具箱2025.02正式版

【免費工具】圖吧工具箱2025.02正式版

DIY愛好者的必備工具 軟件截圖&#xff1a; —————【下 載 地 址】——————— 【本章單下載】&#xff1a;https://drive.uc.cn/s/f08aad37ddb14 【百款黑科技】&#xff1a;https://ucnygalh6wle.feishu.cn/wiki/HPQywvPc7iLZu1k0ODFcWMt2n0d?fromfrom_copylink …
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DAX 權威指南1：DAX計算、表函數與計算上下文

DAX 權威指南1：DAX計算、表函數與計算上下文

參考《DAX 權威指南 第二版》 文章目錄 二、DAX簡介2.1 理解 DAX 計算2.2 計算列和度量值2.3 變量2.3.1 VAR簡介2.3.2 VAR的特性 2.4 DAX 錯誤處理2.4.1 DAX 錯誤類型2.4.1.1 轉換錯誤2.4.1.2 算術運算錯誤2.4.1.3 空值或 缺失值 2.4.2 使用IFERROR函數攔截錯誤2.4.2.1 安全地進…
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【Linux系統】從零開始構建簡易 Shell：從輸入處理到命令執行的深度剖析

【Linux系統】從零開始構建簡易 Shell：從輸入處理到命令執行的深度剖析

文章目錄 前言一、打印命令行提示符代碼功能概述 二、讀取鍵盤輸入的指令2.1 為什么不繼續使用scanf()而換成了fgets()&#xff1f;2.2 調試輸出的意義2.3 為什么需要去掉換行符&#xff1f; 三、指令切割補充知識&#xff1a; strtok 的函數原型 四、普通命令的執行代碼功能概…
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湖倉一體架構在金融典型數據分析場景中的實踐

湖倉一體架構在金融典型數據分析場景中的實踐

在數字經濟與金融科技深度融合的今天&#xff0c;數據已成為金融機構的核心戰略資產。然而&#xff0c;傳統數據架構面臨著三大困局&#xff0c;制約著金融機構數據價值的充分釋放。 一、需求驅動更多銀行數據分析場景 金融機構&#xff0c;特別是銀行業&#xff0c;面臨著雙重…
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基于Llama3的開發應用（一）：Llama模型的簡單部署

基于Llama3的開發應用（一）：Llama模型的簡單部署

Llama模型的簡單部署 0 前言1 環境準備1.1 硬件環境1.2 軟件環境 2 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型簡介2.1 Instruct含義2.2 模型下載 3 簡單調用4 FastAPI 部署4.1 通過FastAPI簡單部署4.2 測試 5 使用 streamlit 構建簡易聊天界面6 總結 0 前言 本系列文章是基于Meta-Llama-…
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模擬太陽系（C#編寫的maui跨平臺項目源碼）

模擬太陽系（C#編寫的maui跨平臺項目源碼）

源碼下載地址&#xff1a;https://download.csdn.net/download/wgxds/90789056 本資源為用C#編寫的maui跨平臺項目源碼&#xff0c;使用Visual Studio 2022開發環境&#xff0c;基于.net8.0框架&#xff0c;生成的程序為“模擬太陽系運行”。經測試&#xff0c;生成的程序可運行…
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基于人工智能的個性化 MySQL 學習路徑推薦研究

基于人工智能的個性化 MySQL 學習路徑推薦研究

基于人工智能的個性化 MySQL 學習路徑推薦研究 摘要： 隨著信息技術的飛速發展，數據庫在各行業應用廣泛，MySQL 作為主流數據庫之一，學習需求龐大。然而，不同學習者在知識水平、學習進度和目標上存在差異，傳統統一的學習路徑難以滿足個性化需求。本研究通過運用人工智能技…
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OSPF綜合應用

OSPF綜合應用

? 要求&#xff1a; 1&#xff0c;R5為ISP&#xff0c;其上只能配置IP地址&#xff1b;R4作為企業邊界路由器&#xff0c; 出口公網地址需要通過PPP協議獲取&#xff0c;并進行chap認證 2&#xff0c;整個OSPF環境IP基于172.16.0.0/16劃分&#xff1b; 3&#xff0c;所有設備…
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中國古代史1

中國古代史1

朝代歌 三皇五帝始&#xff0c;堯舜禹相傳。 夏商與西周&#xff0c;東周分兩段。 春秋和戰國&#xff0c;一統秦兩漢。 三分魏蜀吳&#xff0c;二晉前后延。 南北朝并立&#xff0c;隋唐五代傳。 宋元明清后&#xff0c;皇朝至此完。 原始社會 元謀人&#xff0c;170萬年前…
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ensp的華為小實驗

ensp的華為小實驗

1.先進行子網劃分 2.進行接口的IP地址配置和ospf的簡易配置&#xff0c;先做到全網小通 3.進行ospf優化 對區域所有區域域間路由器進行一個匯總 對區域1進行優化 對區域2.3進行nssa設置 4.對ISP的路由進行協議配置 最后ping通5.5.5.5
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