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最近开发项目使用到了dhtmlXtree做权限设置,看了网上相关的中文资料很少,就把官方的资料翻译了下,一共分2部分,API可以参考官方文档:http://dhtmlx.com/docs/download.shtml 效果图如下(三态树): d htmlXTree 指南与实例 主要特性 多浏览器/多平台支持 全部由JavaScript控制 动态加载 XML支持 大数据树动态翻译(智能XML解析) 拖拽(同一个树,不同的树之间,不同的框架之间) 带多选框(CheckBox)的树(两态/三态) 定制图标(使用JavaScript或xml) 内容菜单(与dhtmlxMenu集成) 结点数据为用户数据 多行结点 高稳定性 支持Macromedia Cold Fusion 支持Jsp 支持ASP.NET 支持以下浏览器 IE 5.5或更高版本 Mac OS X Safari Mozilla 1.4 或更高版本 FireFox 0.9 或更高版本 Opera (Xml加载支持取决于浏览器版本) 使用dhtmlXTree进行开发 在页面初始化对象 <div id="treeBox" ); tree.enableCheckBoxes(false); tree.enableDragAndDrop(true); </script> 构造器有以下参数: 加载树的容器对象(应该在调用构造器之前被加载)

Flink之Unio、coflatmap、CoGroup、Join以及Connect 问题导读 1.Flink 双数据流转换为单数据流操作有哪些？ 2.cogroup, join和coflatmap各自完成什么事情？ 3.cogroup, join和coflatmap区别是什么？ Flink 双数据流转换为单数据流操作的运算有cogroup, join,coflatmap与union。下面为大家对比介绍下这4个运算的功能和用法。 Join：只输出条件匹配的元素对。 CoGroup: 除了输出匹配的元素对以外，未能匹配的元素也会输出。 CoFlatMap：没有匹配条件，不进行匹配，分别处理两个流的元素。在此基础上完全可以实现join和cogroup的功能，比他们使用上更加自由。 join实例代码如下： private static DataStream<PositionJoinModel> PositionTestJoin( DataStream<ZongShu> grades, DataStream<ZongShu> salaries, long windowSize) { DataStream<PositionJoinModel> apply =grades.join(salaries) //join的条件stream1中的某个字段和stream2中的字段值相等 .where

1 #include<iostream> 2 #include<cstdlib> 3 using namespace std; 4 #define MAXa 5//La链表中的元素数量 5 #define MAXb 7//Lb链表中的元素数量 6 typedef struct node{//定义链表中的节点 7 int data;//存储数据 8 struct node *next;//存储指向下一个节点的指针 9 }Lnode; 10 void creatlist(Lnode *head, int *arr, int n);//创建链表 11 void printlist(Lnode *head);//打印链表 12 void mergelist(Lnode *headA, Lnode *headB, Lnode *headC);//合并链表 13 int main(){ 14 int a[MAXa] = { 1, 3, 5, 7, 9 };//先将元素存储到数组中，再存到链表中 15 int b[MAXb] = { 2, 4, 6, 8, 10 ,11,45}; 16 Lnode *La, *Lb, *Lc;//分别定义La链表、Lb链表、Lc链表的头节点 17 La = (Lnode*)malloc(sizeof(Lnode));//动态分配空间 18 La->next =

---恢复内容开始--- 推荐一本学习书籍：程杰的《大话数据结构》。 既然是数据结构，那什么是数据结构呢？这里补充一些基本术语和概念。 数据结构： 是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。 数据： 是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号总集。 数据元素： 是组成数据、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理。也成为记录。 数据项： 一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据项是数据不可分割的最小单位。 数据对象： 是性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。 数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 逻辑结构：是指数据对象中数据元素之间的相互关系。 集合结构：集合结构中的数据元素除了属于同一个集合外，它们之间没有其他关系。 线性结构：线性结构中的数据元素之间是一对一的关系。 树形结构：树形结构中的数据元素之间存在一种一对多的层次关系。 图形结构：图形结构的数据元素是多对多的关系。 物理结构：是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式 顺序存储结构：是把数据元素存放在地址连续的存储单元里，其数据将的逻辑关系和物理关系是一致的。 链式存储结构：是把数据元素存放在任意的存储单元里，这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的。 数据类型

1.Ribbon负载均衡简介 1.1Ribbon概述 1.1.1.Ribbon是什么 SpringCloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套 客户端负载均衡 的工具。 简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如 连接超时 ， 重试 等。简单的说，就是在配置文件中列出 LoadBalanCer （简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。 1.1.2.Ribbon主要职责 LB（负载均衡） LB，即负载均衡（ Load Balanoe )，在微服务或分布式集群中经常用的一种应用。 负载均衡简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA。 常见的负载均衡有软件nginx , LVS,硬件F5等。 相应的在中间件，例如：dubbo和 SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义。 LB又分为两种，集中式LB和进程内LB 集中式LB（偏硬件） 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施（可以是硬件，如F5，也可以是软件，如nginx )

学习完最基本的线性表操作，我们开始学习运用这些强大的操作。一开始，大家可能很不习惯使用这些操作，但还是那句话，熟能生巧。只要你肯下功夫，什么都是手到擒来，代码都能变成金块。 我们今天来讲一下这道例题： 假设有两个集合A和B(元素都按非递减有序排列)，分别用两个线性表La和Lb表示。利用线性表的基本运算设计一个算法求一个新的集合C，将两个集合的并集放在线性表Lc中，Lc仍按非递减有序排列。 大家有什么奇思妙想？先自己想一想，写一写，画一画。 想好了吗？下面贴我的代码： SqList* UnionList(SqList La,SqList Lb,SqList* Lc){ //函数的返回值是一个指向SqList结构体类型的指针。 //形式参数包括两个待合并的有序顺序表La和Lb和一个指向未初始化的顺序表的指针Lc，该顺序表用于存放合并后的顺序表。 int i=1,j=1,k=0; //i和j分别表示顺序表La和Lb中元素的逻辑位置。 //k用来表实顺序表Lc中元素的逻辑位置。 Lc=InitList(Lc);//初始化顺序表Lc。 int ai,bj;//分别用来带出La和Lb顺序表中找到的元素。 while(i<=ListLength(&La)&&j<=ListLength(&Lb)){ //当i尚小于等于顺序表La的长度且j尚小于等于顺序表Lb的长度时，即两个顺序表都没有遍历完成时

传送： https://www.luogu.org/problem/P3292 题意： $n$座城市，$n-1$条路，每个城市有一个价值$a_i$。$q$个询问，每次询问城市$x$到城市$y$的路径上经过的城市的价值的最大异或和为多少。 数据范围： $1<=n<=20000,q<=200000,a_i<=2^{60}$。 分析： 对于一次询问$x-->y$的路径上的答案，很明显就是$x-->lca(x,y)$的线性基并上$y-->lca(x,y)$的线性基，然后求最大异或和。 那么对于多个询问来说怎么考虑呢？ 在一棵树上查询$lca$有两种做法：1）tarjan/dfs（离线）；2）ST表+倍增（在线）。对于这个题很明显需要维护路径上的线性基，我们用第二种倍增的做法在求$lca$的同时，就可以维护线性基，然后查询答案。 用$f[i][j]$代表点$i$向上跳$2^j$布达到哪一个点。用$LB[i][j]$代表向上$2^j$步路径上的线性基。 然后求$lca$的过程中同时暴力合并线性基可以了鸭。（qaaaaq 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 typedef long long ll; 4 const int maxn=2e4+10; 5 struct node{ 6 int to,nxt; 7 }edge[maxn

一：Ribbon是什么？ 了解springcloud架构可以加求求：三五三六二四七二五九， Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随即连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。 二:LB方案分类 目前主流的LB方案可分成两类：一种是集中式LB, 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方；另一种是进程内LB，将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。Ribbon就属于后者，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。 三：Ribbon的主要组件与工作流程 Ribbon的核心组件(均为接口类型)有以下几个： ServerList 用于获取地址列表。它既可以是静态的(提供一组固定的地址)，也可以是动态的(从注册中心中定期查询地址列表)。

使用kubeadm部署k8s集群08-配置LB指向kube-apiserver 2018/1/4 配置 LB 指向 kube-apiserver 小目标：在 3 个 master 节点前，还需配置一个 LB 来作为 apiserver 的入口 LB -> master x3 直接使用阿里云内网 SLB L4 proxy 资源（本次实例是 4 层而不使用 7 层的原因是：跳过了处理证书的环节） 申请下来资源后，将得到一个 vip 指向上述 3 个 master 节点的 IP 作为后端真实服务器 注意：做网络联通性测试时，不要在上述 3 个 master 节点上测试 vip 是否可用，因为这和负载均衡TCP的实现机制有关 利用 haproxy/nginx 来自建 LB（测试通过，但建议使用阿里云到基础组件，不要自己维护） 直接使用阿里云内网 SLB L4 proxy 资源 ### 申请的 SLB 资源 SLB instance id: lb-xxx, vip: 10.10.9.76 ### 网络联通性测试 [root@tvm-04 ~]# for i in $(seq 1 10);do echo "------------$i";curl -k -If -m 3 https://10.10.9.76:6443;done ------------1 curl: (22) NSS:

二叉排序树就是插入值比当前节点小的就往当前节点的左子树递归，比当前节点大的就往当前节点的右子树递归，若遇到空节点（即不能比较下去）就在这个位置建立新节点节点值为插入值。 附代码： # include <iostream> using namespace std ; typedef struct l { int val ; struct l * lchild , * rchild ; } lb ; int n , k , flag ; void insertBST ( lb * & T , int k ) { //注意引用T if ( T == NULL ) { T = new lb ; T - > val = k ; T - > lchild = T - > rchild = NULL ; return ; } if ( T - > val < k ) { insertBST ( T - > rchild , k ) ; } else if ( T - > val > k ) { insertBST ( T - > lchild , k ) ; } } lb * chushi ( lb * & T ) { T = new lb ; int d ; cin >> d ; T - > val = d ; T - > lchild = T - > rchild = NULL ;