next

# Definition for a Node. class Node: def __init__(self, val: int = 0, left: 'Node' = None, right: 'Node' = None, next: 'Node' = None): self.val = val self.left = left self.right = right self.next = next class Solution: def connect(self, root: 'Node') -> 'Node': head = root while head: # 当前层的头结点 cur = head # 当前处理层 pre,head = None,None # 初始化头结点和前置节点 # 头部节点用来标识所处的层数，和用来退出最后的循环 # 前置节点的意思用来记录当前节点上一个兄弟节点是什么，然后用于next指向 while cur: if cur.left: # 判断左节点存在不存在 # 判断前置节点存在否，这里的意思就代表当前节点的左儿子是否为当前层第一个节点 if not pre: # 若果是的话，就定义头部节点和前置节点。 pre = head = cur.left else: # 不是的话，就将cur.left前边的兄弟节点与之相连， pre.next = cur

部分启发来源自文章： Java并发编程--Lock PART 1 1、如果h==t成立，h和t均为null或是同一个具体的节点，无后继节点，返回false。 2、如果h!=t成立，head.next是否为null，如果为null，返回true。什么情况下h!=t的同时h.next==null？？，有其他线程第一次正在入队时，可能会出现。见AQS的enq方法，compareAndSetHead(node)完成，还没执行tail=head语句时，此时tail=null,head=newNode,head.next=null。 3、如果h!=t成立，head.next != null，则判断head.next是否是当前线程，如果是返回false，否则返回true（head节点是获取到锁的节点，但是任意时刻head节点可能占用着锁，也可能释放了锁（unlock()）,未被阻塞的head.next节点对应的线程在任意时刻都是有必要去尝试获取锁） 1 public final boolean hasQueuedPredecessors() { 2 Node t = tail; 3 Node h = head; 4 Node s; 5 return h != t && 6 ((s = h.next) == null || s.thread != Thread.currentThread());

一、前置条件 已存在oracle数据库 已安装PowerDesigner数据库建模工具 二、在PowerDesigner中创建jdbc数据库连接 点击 “File>Reverse Engineer>Database” 选择数据源，如果之前没有创建则点击"Configure"进行配置 三、开始导入 选择要导入的表 四、设置 使name显示中文名称，点击 "Tools>Excute Commands>Edit/Run Scripts "，执行以下脚本 Option Explicit ValidationMode = True InteractiveMode = im_Batch Dim mdl ' the current model ' get the current active model Set mdl = ActiveModel If (mdl Is Nothing) Then MsgBox "There is no current Model " ElseIf Not mdl.IsKindOf(PdPDM.cls_Model) Then MsgBox "The current model is not an Physical Data model. " Else ProcessFolder mdl End If Private sub ProcessFolder(folder

jdk 1.7 概述 HashMap基于Map接口实现，元素以键值对的方式存储，并允许使用null键和null值，但只能有一个键作为null，因为key不允许重复，另外HashMap不能保证放入元素的数据，它是无序的，和放入的顺序并不能相同，HashMap是线程不安全的。 继承关系 public class HashMap<K,V>extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 基本属性 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; //默认初始化大小 16 static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //负载因子0.75 static final Entry<?,?>[] EMPTY_TABLE = {}; //初始化的默认数组 transient int size; //HashMap中元素的数量 int threshold; //判断是否需要调整HashMap的容量 HashMap的数据存储结构 HashMap有数组和链表来实现对数据的存储，HashMap采用Entry数组来存储key-value对，每一个键值对组成了一个Entry实体，Entry类实际上是一个单向的链表结构

文章目录 背景 前言 表，表空间，dbf文件的关系 用户与表，表空间的关系 Oracle表空间数据量大小限制 分表分区优势 正文 存储过程基于原表分表分区（创建次月表） 逻辑步骤 存储过程代码 验证是否分区成功 定时器每月固定时间执行存储过程创建下月分表 背景 业务需要，未来会对线上环境的一张表每月存储 2000w+ 的数据。一年就达到上 亿级 ？？数据量其大可想而知，然而这张表又是单库单表存储，这样的方式肯定是不足以支撑千万甚至上亿万级的数据，大数据量的表还会导致查询随着数据量的增大而不断性能变低，甚至会导致数据库宕机。那么如何处理上千万级，甚至上亿级的数据呢？采用的是分表分区的方式（还可以分库）。遂写次博客记录一下。 前言 公司用的是Oracle数据库，那么Oracle数据库是怎样的存储结构呢？？里面用户，表，表空间，dbf文件的关系又是怎样的呢？？这里有必要先了解一下，便以后续理解。如已明白可跳过。如下图所示： 表，表空间，dbf文件的关系 表空间：存储数据的仓库 1.一个Oracle实例对应一个或者多个表空间 2.一个表空间存在一个或者多个dbf文件存储数据 3.一个表空间存储一张或者多张表数据 分区：分区就是指定表在不同的表空间存储数据，即在不同的dbf文件存储。(一个dbf文件存储的数据量有上限) 用户与表，表空间的关系 1.一个用户可以有多张表，一张表只属于一个用户

主题预览 当前博客主题即为next风格 适配方法 下载压缩包，按照文件名将内容复制粘贴到对应框中即可。 注意事项 请将主题设置为custom 禁用默认css 下载连接 Next.rar version:2020-07-10 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4279943/blog/4359943

来自森大科技官方博客 http://www.cnsendblog.com/index.php/?p=878 一、MySQL5.1安装 打开下载的安装文件，出现如下界面： mysql安装向导启动，点击“Custom”“next”继续 如需改变安装目录，改一下这个就好了，其它的自己会变 下面这个是设置mysql的数据库目录，默认是C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.1\ 一定要记得改一下 点击“next”继续，出现如下界面。 现在软件安装完成了，出现上面的界面，这里有一个很好的功能，mysql 配置向导，不用向以前一样， 自己手动乱七八糟的配置my.ini 了，将“Configure the Mysql Server now”前面的勾打上，点“Finish”结束 软件的安装并启动mysql配置向导。 二、配置MySQL Server 点击“Finsh”，出现如下界面，MySQL Server配置向导启动。 点击“next”出现如下界面， 选择配置方式，“Detailed Configuration（手动精确配置）”、“Standard Configuration（标准配置）”，我们选择“Detailed Configuration”，方便熟悉配置过程。 选择服务器类型，“Developer Machine（开发测试类，mysql 占用很少资源）”、

定义 reduce() 方法接收一个函数作为累加器，数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终计算为一个值。 reduce() 对于空数组是不会执行回调函数的。 语法 [2,5,8,6].reduce(function(prev,next,item,arr){ ... },init); prev 表示上一次调用回调时的返回值，或者初始值 init; next 表示当前正在处理的数组元素； index 表示当前正在处理的数组元素的索引，若提供 init 值，则索引为0，否则索引为1； init 表示初始值； 示例 数组求和 [1,2,3,4,5].reduce(function(prev,next){ return prev+next; })//返回值15 求数组项的最大值 var arr = [3,9,4,3,6,0,9]; var max = arr.reduce(function (prev, next) { return Math.max(prev,next); }); 由于未传入初始值，所以开始时prev的值为数组第一项3，next的值为数组第二项9，取两值最大值后继续进入下一轮回调。 数组去重 var newArr = arr.reduce(function (prev, next) { prev.indexOf(next) === -1 && prev.push(next

Rides的内存回收算法有两种，一种是引用计数器算法，一种是LRU算法； 一、引用计数器算法： 引用计数器算法就是对于每一个创建的对象都绑定一个计数器，这个对象被使用的次数都被计数器记录着； 垃圾收集器在进行垃圾回收时，会检查每个对象的计数器是否为0，若为0则释放该对象占用的内存，不为0的计数器则会进行-1操作。 引用计数器算法的实现方式有侵入式和非侵入式两种； 引用计数器算法的优点： 使用引用计数器，内存回收可以穿插在程序的运行过程中，当发现某一对象的引用计数器为0时，立刻对该对象所占用的内存空间进行回收，这样可以避免在垃圾回收时需要暂停程序来进行。 引用计数器算法的缺点： 采用引用计数器进行垃圾回收，最大的缺点就是不能解决循环引用的问题，例如一个父对象持有一个子对象的引用，一个子对象也持有父对象的引用，这种情况下，父子对象将一直存在JVM的堆中，无法进行回收。 二、LRU（Least recently used）最近最少使用算法： LRU算法是一种常用的页面置换算法，淘汰掉最近最少使用的页面。LRU算法会赋予每个页面一个访问字段，用来记录页面被访问的时间 t ，当现有的内存达到极限时则会淘汰现有所有页面中 t 值最大的（因为t值越大代表越久没有使用）。 LRU（Least recently used）最近最少使用算法实现方式： LRU算法的经典实现方式就是HashMap +

AVIRIS 是指 机载可见光近红外成像光谱（Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer）。是由美国NASA下属的喷气动力实验室（JPL）开发和维护的光谱成像设备。现有两代产品： AVIRIS-Classic 和 AVIRIS-NG （AVIRIS Next Generation），其中AVIRIS-Classict从1986年开始服役，目前网站上提供从1992年开始至2020年采集高光谱图像数据，主要为地面辐亮度图像，少部分图像提供反射率图像。AVIRIS-NG则提供从2012年至2020年的高光谱图像数据。所有的图像均进行了几何矫正，具有真实的地理坐标信息。目前AVIRIS-Classic提供的数据主要位于美国本土，还有少量太平洋中海岛、以及加拿大和欧洲地区的数据。AVIRIS-NG则目前主要提供欧洲和印度区域数据。 1. AVIRIS-Classic AVIRIS是地球遥感领域的先进设备。其具备一个独特的光学传感器，能够采集波长在400~2500nm范围内的上行的光谱辐亮度信息，并进行辐亮度矫正，最终生成具有224个连续光谱通道（波段）的高光谱图像。AVIRIS曾经搭载在4种不同的飞行平台上， 分别为：NASA 的ER-2 喷气式飞机，Twin Otter International 的涡轮螺旋桨飞机，Scaled