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线段树讲解(小进阶)

目录

前言

一、线段树知识回顾

线段树区间加减

区间修改维护:

区间修改的操作:

区间修改update:

线段树的区间查询

区间查询:

区间查询的操作:

递归查询过程:

区间查询query:

代码:

二、线段树的区间修改---乘上一个数’x'

build

区间修改

update

mulpr_update

push_up

代码:

push_down

左:

右:

代码:

区间查询query

代码:

三、例题

例题:P3373 【模板】线段树 2 - 洛谷

​编辑

完整代码:

总结


前言

本篇文章主要是根据P3373 【模板】线段树 2 - 洛谷对线段树进行进一步的讲解,因为比较笨拙加上画图耗时大,没有图文搭配讲解,只有纯粹的文字讲解,但是也是非常清楚的,很容易就能理解


一、线段树知识回顾

我们在进一步学习前,先来看一下前置知识

开一个build函数建树,具体操作如下:

1.定义数组:首先,需要定义一个大小为 4n 的数组,其中 n 是线段树的叶子节点数量。这个数组将用于存储线段树的节点信息。

2.构建线段树:一般将线段树按照完全二叉树的形式存储在数组中。假设根节点在数组中的索引是 1,那么对于节点 i,其左子节点为 2i,右子节点为 2i + 1。

3.存储节点信息:每个节点需要保存代表的区间范围和相应的信息,比如区间的最大值、最小值、和等等。在数组中,可以按照某种顺序依次存储这些信息,以便后续的查询和更新操作。

4.建立线段树:通过递归或迭代的方式构建线段树。一般会从叶子节点开始向上构建,通过合并子节点的信息得到父节点的信息,直至构建完整的线段树。

5.查询和更新:通过线段树的结构和数组存储,可以实现高效的区间查询和更新操作。比如,对于查询一个区间的最大值,可以通过递归向下查询到包含目标区间的节点,并根据存储的信息计算出结果。

6.记得注意边界情况:在实现线段树时,需要考虑树的边界情况,比如树的根节点索引是 1,叶子节点索引从 n+1 开始等,以确保正确地访问和操作节点。

// 建树函数
void build(LL l, LL r, LL fa) {if (l == r) { // 如果区间只有一个元素t[fa] = a[l] % m; // 直接赋值return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点build(l, mid, fa << 1); // 递归构建左子树build(mid + 1, r, fa << 1 | 1); // 递归构建右子树push_up(fa); // 更新父节点
}

线段树区间加减

区间修改维护:

1.需要修改线段树中某个特定区间的值时,可以通过递归的方式向下更新区间。
2.如果要修改的区间与当前节点表示的区间没有交集,则无需修改该节点。
3.如果要修改的区间完全包含当前节点的区间,则直接更新当前节点的信息,并将修改操作下传给子节点。
4.如果要修改的区间与当前节点的区间部分相交,则需要先将当前节点的信息更新,然后将修改操作同时下传给左右子节点。


区间修改的操作:


1.区间修改的操作通常包括加法、减法、赋值等。
2.当需要对区间内的每个元素进行相同的修改时,可以利用线段树的特性进行高效操作。
3.在修改区间时,需要根据当前节点的区间范围、待修改区间和修改方式来确定如何操作当前节点和其子节点。


递归更新过程:


从线段树的根节点开始递归向下更新,直到找到包含待修改区间的叶子节点。
在递归过程中根据节点的区间范围和待修改区间的关系,决定如何更新节点的信息并向下传递修改操作。
       此外,对于区间操作,我们考虑引入一个名叫“ lazy tag ”(懒标记)的东西——之所以称其“lazy”,是因为原本区间修改需要通过先改变叶子节点的值,然后不断地向上递归修改祖先节点直至到达根节点,时间复杂度最高可以到达 O(nlogn) 的级别。但当我们引入了懒标记之后,区间更新的期望复杂度就降到了 O(logn) 的级别且甚至会更低。

因此,我们再弄一个tag数组,大小也是4*N

区间修改update:

void psuh_up(LL fa) {t[fa] = t[fa << 1] + t[fa << 1 | 1];//向上不断维护父节点
}
void push_down(LL l,LL r,LL fa) {LL mid = (l + r) >> 1;t[fa << 1] += tag[fa] * (mid - l + 1);tag[fa << 1] += tag[fa];t[fa << 1|1] += tag[fa] * (r-mid);tag[fa << 1|1] += tag[fa];tag[fa] = 0;// //每次将懒惰标识下放到两个儿子节点,自身置为0,以此不断向下传递 
}
void update(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL k, LL fa) {if (ql <= l && qr >= r) //如果区间被包含,直接返回该节点的懒惰标识{t[fa] +=k * (r - l + 1);tag[fa] += k;return;}LL mid = (l + r) >> 1;push_down(l, r, fa);//下放懒惰标识if (ql <= mid)update(ql, qr, l, mid,k, fa << 1);//朝左边下放if (qr > mid)update(ql, qr, mid + 1, r,k, fa << 1 | 1);//右边psuh_up(fa);//再将修改后的值向上返回,维护父节点
}

我们这一期会对update和push_down进行更改

线段树的区间查询

  1. 区间查询

    • 当需要查询线段树中某个特定区间的信息时,可以通过递归的方式向下查询区间。
    • 如果要查询的区间与当前节点表示的区间没有交集,则无需查询该节点,直接返回默认值(如0或无穷大)。
    • 如果要查询的区间完全包含当前节点的区间,则直接返回该节点存储的信息。
    • 如果要查询的区间与当前节点的区间部分相交,则需要同时查询左右子节点,并根据查询结果合并得到最终结果。
  2. 区间查询的操作

    • 区间查询的操作通常包括求和、求最大值、求最小值等。
    • 在查询区间时,需要根据当前节点的区间范围、待查询区间和查询方式来确定如何操作当前节点和其子节点。
  3. 递归查询过程

    • 从线段树的根节点开始递归向下查询,直到找到包含待查询区间的叶子节点。
    • 在递归过程中根据节点的区间范围和待查询区间的关系,决定如何查询节点的信息并向下传递查询操作。
    • 最终将所有查询结果合并得到最终的区间查询结果。

      通过以上方法,可以实现对线段树中特定区间的查询操作。线段树区间查询是线段树的一个重要功能,能够快速有效地获取区间内的信息,提高了区间查询的效率。

区间查询query:

LL query(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa) {LL ret = 0;if (ql <= l && qr >= r) 如果区间被包含,直接返回该节点的懒惰标识{return t[fa];}LL mid = (l + r) >> 1;push_down(l, r, fa);//没有被包含,下放任务if (ql <= mid)ret += query(ql, qr, l, mid, fa << 1);if (qr > mid)ret += query(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1|1);//在查询范围的左区间和右区间的值相加并返回return ret;
}

代码:

#include<iostream>
using namespace std;
const int N = 1e5 + 10;
typedef long long LL;
LL n, m, t[N * 4], tag[N * 4], a[N];
void psuh_up(LL fa) {t[fa] = t[fa << 1] + t[fa << 1 | 1];//向上不断维护父节点
}
void push_down(LL l,LL r,LL fa) {LL mid = (l + r) >> 1;t[fa << 1] += tag[fa] * (mid - l + 1);tag[fa << 1] += tag[fa];t[fa << 1|1] += tag[fa] * (r-mid);tag[fa << 1|1] += tag[fa];tag[fa] = 0;// //每次将懒惰标识下放到两个儿子节点,自身置为0,以此不断向下传递 
}
LL query(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa) {LL ret = 0;if (ql <= l && qr >= r) 如果区间被包含,直接返回该节点的懒惰标识{return t[fa];}LL mid = (l + r) >> 1;push_down(l, r, fa);//没有被包含,下放任务if (ql <= mid)ret += query(ql, qr, l, mid, fa << 1);if (qr > mid)ret += query(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1|1);//在查询范围的左区间和右区间的值相加并返回return ret;
}
void update(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL k, LL fa) {if (ql <= l && qr >= r) //如果区间被包含,更新懒惰标识并返回{t[fa] +=k * (r - l + 1);tag[fa] += k;return;}LL mid = (l + r) >> 1;push_down(l, r, fa);//下放懒惰标识if (ql <= mid)update(ql, qr, l, mid,k, fa << 1);//朝左边下放if (qr > mid)update(ql, qr, mid + 1, r,k, fa << 1 | 1);//右边psuh_up(fa);//再将修改后的值向上返回,维护父节点
}
void build(LL l, LL r, LL fa) {if (l == r) // //如果左右区间相同,那么必然是叶子节,只有叶子节点是被真实赋值的{t[fa] = a[l];return;}LL mid = (l + r) >> 1;build(l, mid, fa << 1);build(mid + 1, r, fa << 1 | 1);//使用二分来优化psuh_up(fa);//此处由于我们是要通过子节点来维护父节点,所以push_up的位置应当是在回溯时将子节点的值取和交给父节点
}
int main() {cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++)cin >> a[i];build(1, n, 1);while (m--) {int op; cin >> op;if (op == 1) {LL x, y, k; cin >> x >> y >> k;update(x, y, 1, n, k, 1);}else if(op==2){LL x, y;cin >> x >> y;cout << query(x, y, 1, n, 1) << endl;}}return 0;
}

二、线段树的区间修改---乘上一个数’x'

老样子,先看题目

根据题目意思先建树

build:

代码:

// 建树函数
void build(LL l, LL r, LL fa) {if (l == r) { // 如果区间只有一个元素t[fa] = a[l] % m; // 直接赋值return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点build(l, mid, fa << 1); // 递归构建左子树build(mid + 1, r, fa << 1 | 1); // 递归构建右子树push_up(fa); // 更新父节点
}

因为题目增加了一个区间乘一个数,所以我们需要维护两个tag数组,tag1,tag2,大小都是n*4;

令tag1为区间乘一个数的数组,由于区间乘一个数,所以数组tag1全部初始化为1;

代码:

int main() {cin >> n >>q>> m;for (int i = 0; i <= N * 4; i++)tag1[i] = 1;for (int i = 1; i <= n; i++)cin >> a[i];build(1, n, 1);while (q--) {int op; cin >> op;if (op == 2) {LL x, y, k; cin >> x >> y >> k;update(x, y, 1, n, 1, k%m);}else if (op == 3) {LL x, y; cin >> x >> y;cout << query(x, y, 1, n, 1)%m  << endl;}else if (op == 1) {LL x, y, k; cin >> x >> y >> k;mulpr_update(x, y, 1, n, 1, k);}}return 0;
}

这个模去m是题目要求的,后面不会去详细讲,只会说tag数组如何维护以及query的一点改动;

区间修改

需要两个不同的update来维护区间加和区间乘

区间加就不多赘述了

update

// 更新函数
void update(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa, LL k) {if (ql <= l && qr >= r) { // 如果更新区间完全覆盖当前区间t[fa] = (t[fa] + (r - l + 1) * k) % m; // 更新当前节点的值tag2[fa] = (tag2[fa] + k) % m; // 更新加法标记return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点push_down(l, r, fa); // 向下更新标记if (ql <= mid) // 如果更新区间在左子树update(ql, qr, l, mid, fa << 1, k); // 更新左子树if (qr > mid) // 如果更新区间在右子树update(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1 | 1, k); // 更新右子树push_up(fa); // 更新父节点
}

来看一下区间乘

如果要更新的区间覆盖了当前的区间,直接更新当前t数组的值,更新tag1,tag2的懒惰标识,然后return,就不需要下放懒惰标识了;

如果区间没有覆盖,puah_down下放懒惰标识,更新左边,然后更新右边,然后push_up向上更新父节点;

mulpr_update


// 乘法更新函数
void mulpr_update(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa, LL k) {if (ql <= l && qr >= r) { // 如果更新区间完全覆盖当前区间t[fa] = t[fa] * k % m; // 更新当前节点的值tag1[fa] = tag1[fa] * k % m; // 更新乘法标记tag2[fa] = tag2[fa] * k % m; // 更新加法标记return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点push_down(l, r, fa); // 向下更新标记if (ql <= mid) // 如果更新区间在左子树mulpr_update(ql, qr, l, mid, fa << 1, k); // 更新左子树if (qr > mid) // 如果更新区间在右子树mulpr_update(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1 | 1, k); // 更新右子树push_up(fa); // 更新父节点
}

push_up

代码:

// 向上更新函数,更新父节点的值
void push_up(LL fa) {// 父节点的值等于左右子节点的和,取模 mt[fa] = (t[fa << 1] + t[fa << 1 | 1]) % m;
}

push_down

比较有难度的一个push_down,如果思路清晰的话就会变得很简单

左:

先将需要下放懒惰标识的区间取mid,更新树t左子节点,用tag1和tag2 fa位置的懒惰值更新

然后更新tag1左子节点,因为是乘,所以将tag1fa父节点的懒惰标识乘上tag1[fa<<1]左子节点的懒惰标识更新该左子节点的懒惰标识

然后更新tag2左子节点,虽然是区间加的懒惰数组,但是tag1和tag2作用在同一个线段树,所以在更新tag2时需要看看tag1[fa]有没有懒惰标识,有的话得加上tag1[fa] * tag2[fa << 1],即如果tag1有懒惰标识,将其乘上tag2左子节点[fa<<1]原本有的懒惰标识;

右:

更新树t右子节点,用tag1和tag2 fa位置的懒惰值更新

然后更新tag1右子节点,因为是乘,所以将tag1fa父节点的懒惰标识乘上tag1[fa<<1|1]右子节点的懒惰标识更新该左子节点的懒惰标识

然后更新tag2右子节点,虽然是区间加的懒惰数组,但是tag1和tag2作用在同一个线段树,所以在更新tag2时需要看看tag1[fa]有没有懒惰标识,有的话得加上tag1[fa] * tag2[fa << 1|1],即如果tag1有懒惰标识,将其乘上tag2左子节点[fa<<1|1]原本有的懒惰标识;

代码:

// 向下更新函数,处理懒惰标记
void push_down(LL l, LL r, LL fa) {LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点// 更新左子节点t[fa << 1] = (tag1[fa] * t[fa << 1] % m + tag2[fa] * (mid - l + 1) % m) % m;tag1[fa << 1] = (tag1[fa << 1] * tag1[fa]) % m; // 更新乘法标记tag2[fa << 1] = (tag2[fa] + tag1[fa] * tag2[fa << 1] % m) % m; // 更新加法标记// 更新右子节点t[fa << 1 | 1] = (tag1[fa] * t[fa << 1 | 1] % m + (tag2[fa] * (r - mid)) % m) % m;tag1[fa << 1 | 1] = (tag1[fa << 1 | 1] * tag1[fa]) % m; // 更新乘法标记tag2[fa << 1 | 1] = (tag2[fa] + tag1[fa] * tag2[fa << 1 | 1] % m) % m; // 更新加法标记// 清空当前节点的标记tag1[fa] = 1;tag2[fa] = 0;
}

区间查询query

代码:

// 查询函数
LL query(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa) {LL ret = 0; // 初始化返回值if (ql <= l && qr >= r) { // 如果查询区间完全覆盖当前区间return t[fa] % m; // 返回当前节点的值}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点push_down(l, r, fa); // 向下更新标记if (ql <= mid) // 如果查询区间在左子树ret = (ret + query(ql, qr, l, mid, fa << 1)) % m; // 查询左子树if (qr > mid) // 如果查询区间在右子树ret = (ret + query(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1 | 1)) % m; // 查询右子树return ret % m; // 返回结果
}

三、例题

例题:P3373 【模板】线段树 2 - 洛谷

完整代码:


#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;// 定义常量 N,表示数组的最大大小
const int N = 1e5 + 10;// 定义长整型别名 LL
typedef long long LL;// 全局变量
LL n, m, q; // n: 数组大小, m: 模数, q: 查询次数
LL t[N * 4], a[N]; // t: 线段树数组, a: 原始数组
LL tag1[N * 4], tag2[N * 4]; // tag1: 乘法标记, tag2: 加法标记// 向上更新函数,更新父节点的值
void push_up(LL fa) {// 父节点的值等于左右子节点的和,取模 mt[fa] = (t[fa << 1] + t[fa << 1 | 1]) % m;
}// 向下更新函数,处理懒惰标记
void push_down(LL l, LL r, LL fa) {LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点// 更新左子节点t[fa << 1] = (tag1[fa] * t[fa << 1] % m + tag2[fa] * (mid - l + 1) % m) % m;tag1[fa << 1] = (tag1[fa << 1] * tag1[fa]) % m; // 更新乘法标记tag2[fa << 1] = (tag2[fa] + tag1[fa] * tag2[fa << 1] % m) % m; // 更新加法标记// 更新右子节点t[fa << 1 | 1] = (tag1[fa] * t[fa << 1 | 1] % m + (tag2[fa] * (r - mid)) % m) % m;tag1[fa << 1 | 1] = (tag1[fa << 1 | 1] * tag1[fa]) % m; // 更新乘法标记tag2[fa << 1 | 1] = (tag2[fa] + tag1[fa] * tag2[fa << 1 | 1] % m) % m; // 更新加法标记// 清空当前节点的标记tag1[fa] = 1; tag2[fa] = 0;
}// 建树函数
void build(LL l, LL r, LL fa) {if (l == r) { // 如果区间只有一个元素t[fa] = a[l] % m; // 直接赋值return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点build(l, mid, fa << 1); // 递归构建左子树build(mid + 1, r, fa << 1 | 1); // 递归构建右子树push_up(fa); // 更新父节点
}// 查询函数
LL query(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa) {LL ret = 0; // 初始化返回值if (ql <= l && qr >= r) { // 如果查询区间完全覆盖当前区间return t[fa] % m; // 返回当前节点的值}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点push_down(l, r, fa); // 向下更新标记if (ql <= mid) // 如果查询区间在左子树ret = (ret + query(ql, qr, l, mid, fa << 1)) % m; // 查询左子树if (qr > mid) // 如果查询区间在右子树ret = (ret + query(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1 | 1)) % m; // 查询右子树return ret % m; // 返回结果
}// 更新函数
void update(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa, LL k) {if (ql <= l && qr >= r) { // 如果更新区间完全覆盖当前区间t[fa] = (t[fa] + (r - l + 1) * k) % m; // 更新当前节点的值tag2[fa] = (tag2[fa] + k) % m; // 更新加法标记return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点push_down(l, r, fa); // 向下更新标记if (ql <= mid) // 如果更新区间在左子树update(ql, qr, l, mid, fa << 1, k); // 更新左子树if (qr > mid) // 如果更新区间在右子树update(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1 | 1, k); // 更新右子树push_up(fa); // 更新父节点
}// 乘法更新函数
void mulpr_update(LL ql, LL qr, LL l, LL r, LL fa, LL k) {if (ql <= l && qr >= r) { // 如果更新区间完全覆盖当前区间t[fa] = t[fa] * k % m; // 更新当前节点的值tag1[fa] = tag1[fa] * k % m; // 更新乘法标记tag2[fa] = tag2[fa] * k % m; // 更新加法标记return;}LL mid = (l + r) >> 1; // 计算中间节点push_down(l, r, fa); // 向下更新标记if (ql <= mid) // 如果更新区间在左子树mulpr_update(ql, qr, l, mid, fa << 1, k); // 更新左子树if (qr > mid) // 如果更新区间在右子树mulpr_update(ql, qr, mid + 1, r, fa << 1 | 1, k); // 更新右子树push_up(fa); // 更新父节点
}// 主函数
int main() {cin >> n >> q >> m; // 输入数组大小 n, 查询次数 q, 模数 mfor (int i = 0; i <= N * 4; i++) tag1[i] = 1; // 初始化乘法标记为 1for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i]; // 输入数组元素build(1, n, 1); // 构建线段树while (q--) { // 处理每个查询int op; cin >> op; // 输入操作类型if (op == 2) { // 加法更新操作LL x, y, k; cin >> x >> y >> k; // 输入区间 [x, y] 和加数 kupdate(x, y, 1, n, 1, k % m); // 执行加法更新}else if (op == 3) { // 查询操作LL x, y; cin >> x >> y; // 输入查询区间 [x, y]cout << query(x, y, 1, n, 1) % m << endl; // 输出查询结果}else if (op == 1) { // 乘法更新操作LL x, y, k; cin >> x >> y >> k; // 输入区间 [x, y] 和乘数 kmulpr_update(x, y, 1, n, 1, k); // 执行乘法更新}}return 0; // 程序结束
}


总结

本期关于线段树的讲解就到这里,有什么疑问或者有什么错误的地方欢迎大家一起交流学习,下期带来线段树的离散化,二分搜索等进阶内容

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网页在浏览器中显示的原理(简要)

网页在浏览器中显示的过程是一个复杂的多阶段流程。 1. 输入URL并发起请求 用户在地址栏输入URL并回车 浏览器检查缓存&#xff08;DNS缓存、页面缓存等&#xff09; 如果没有缓存&#xff0c;通过DNS解析获取服务器IP地址 建立TCP连接&#xff08;三次握手&#xff09; 发…...

rl中,GRPO损失函数详解。

文章目录 **一、GRPO损失函数的设计背景****二、代码逐行解析****三、关键组件详解****1. 对数概率与KL散度计算****2. 优势值与策略梯度****3. 掩码与平均损失****四、训练动态与调参建议**在TRL(Transformer Reinforcement Learning)库中,GRPO(Group Relative Policy Opt…...

【Java面试笔记:基础】12.Java有几种文件拷贝方式?哪一种最高效?

在 Java 中,文件拷贝可以通过多种方式实现,不同方式的性能和适用场景有所差异。 1. Java 文件拷贝方式 传统 IO 方式 使用 FileInputStream 和 FileOutputStream,通过循环读取和写入数据实现文件拷贝。 示例代码: try (InputStream is = new FileInputStream("sou…...

【leetcode】3524 求出数组的X值1

题目链接 题目描述 给你一个正整数数组 nums 和一个正整数 k。 你可以对数组执行一次操作&#xff1a;移除不重叠的前缀和后缀&#xff08;可以为空&#xff09;&#xff0c;留下一个连续非空子数组。 对于每一种留下的子数组&#xff0c;计算&#xff1a; (该子数组的乘积…...

达梦统计信息收集情况检查

查询达梦某个对象上是否有统计信息 select id,T_TOTAL,N_SMAPLE,N_DISTINCT,N_NULL,BLEVEL,N_LEAF_PAGES,N_LEAF_USED_PAGES,LAST_GATHERED from sysstats where id IN (select id from sysobjects where upper(name)upper(&objname));可能有系统对象&#xff0c;可以增加…...

1️⃣5️⃣three.js_GUI辅助调试器

15、GUI辅助调试器 3D虚拟工厂在线体验 GUI辅助调试器将原本需要修改代码调整参数并刷新页面的操作,简化为直接在GUI中实时调整,实现所见即所得的效果。 导入GUI 库 //引入GUI辅助调试器 import {GUI } from three/addons/libs/lil-gui.module.min.js创建GUI辅助调试器对象 c…...

【matlab】气泡图的应用

【matlab】气泡图的应用 .rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 12pt; font-family: "Times New Roman", Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; } clear load zb_equi.mat load …...

@Configuration注解对应实现implements WebMvcConfigurer的配置不生效问题。

检查项目是否有其他配置实现了 extends WebMvcConfigurationSupport&#xff0c;如果有就是这个配置导致实现implements WebMvcConfigurer的配置不生效。 我的问题项目有imgconfig&#xff0c;和webconfig Configuration public class ImgConfig extends WebMvcConfigurationS…...

飞帆控件:在编辑模式下额外加载的库

飞帆是一个自由的控件设计平台。在飞帆中&#xff0c;我们可以很方便地创建基于 Vue 2 组件的控件&#xff0c;并使用控件来搭建网页。 他山之石&#xff0c;可以攻玉。在创建控件中&#xff0c;使用 js 、css 依赖库能让我们的控件更强大。 有些时候&#xff0c;在编辑模式下…...

【k8s】docker、k8s、虚拟机的区别以及使用场景

一、Docker &#xff08;一&#xff09;概念 Docker 是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中&#xff0c;然后发布到任何流行的 Linux 机器上&#xff0c;也可实现虚拟化。 &#xff08;二&#xff09;隔离性 Docker 的隔离…...

Super-Vlan和MUX-Vlan的原理、配置、区别

Super-Vlan 原理 Super-Vlan也叫Aggregate-Vlan。 一般的三层交换机中&#xff0c;通常是采用一个VLAN对应一个vlanif接口的方式实现广播域之间的互通&#xff0c;这在某些情况下导致了IP地址的浪费。因为一个VLAN对应的子网中&#xff0c;子网号、子网定向广播地址、子网缺…...

Docker容器化技术全栈指南:从基础运维到企业级实践

Docker容器化技术全栈指南&#xff1a;从基础运维到企业级实践 一、Docker核心价值与日常运维全景 1. 容器化革命性优势 维度传统虚拟化Docker容器启动速度分钟级&#xff08;完整OS引导&#xff09;秒级&#xff08;共享内核&#xff09;资源消耗每个VM需独立OS&#xff08;…...

Python 赋能区块链教育:打造去中心化学习平台

Python 赋能区块链教育:打造去中心化学习平台 引言 区块链技术正在重塑全球多个行业,而教育领域也不例外。传统的在线学习平台往往依赖中心化存储和管理模式,导致数据安全、用户隐私、资源共享等问题难以解决。而随着 Web 3.0 的发展,区块链在教育场景中的应用逐渐受到关…...

el-table怎么显示 特殊单元格的值

1. 在 el-table-column 上绑定了 formatter 方法 formatEntityName &#xff0c;它会对每一行该列的数据&#xff08; cellValue &#xff09;进行处理。 2. 在 formatEntityName 方法中&#xff0c;尝试对传入的 cellValue 进行 JSON.parse 操作&#xff0c;并根…...

Java中实现单例模式的多种方法:原理、实践与优化

单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#xff09;是设计模式中最简单且最常用的模式之一&#xff0c;旨在确保一个类只有一个实例&#xff0c;并提供全局访问点。在 Java 开发中&#xff0c;单例模式广泛应用于配置管理、日志记录、数据库连接池和线程池等场景。然而&#x…...

2025-04-23 Python深度学习3——Tensor

文章目录 1 张量1.1 数学定义1.2 PyTorch中的张量 2 创建 Tensor2.1 直接创建**torch.tensor()****torch.from_numpy()** 2.2 依据数值创建**torch.zeros() / torch.zeros_like()****torch.ones() / torch.ones_like()****torch.full() / torch.full_like()****torch.arange() …...