idea2018 全局搜素class

2024-11-04

IDEA2018全局搜索中搜索jar包/lib

搜索jar包配置find in path ctrl+shift+f 点击 ...处把lib添加进来点击OK保存之后在IDEA中 , 双击shift , 调出全局搜索框就可以搜索到 jar包里的类了

题目地址:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1226 题意简单,本来是一道很简单的搜素题目. 但是有两个bug: 1.M个整数可能有重复的. 2.N可能为0. 你说这两个bug有意思么,特别是第二个,真没意思. AC代码:: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <cstdl

开源搜素引擎：Lucene、Solr、Elasticsearch、Sphinx优劣势比较

https://blog.csdn.net/belalds/article/details/82667692 开源搜索引擎分类 1.Lucene系搜索引擎,java开发,包括: Lucene Solr Elasticsearch Katta.Compass等都是基于Lucene封装. 你可以想象Lucene系有多强大. 2.Sphinx搜素引擎,c++开发,简单高性能. 以下重点介绍最常用的开源搜素引擎:Lucene.Solr.Elasticsearch.Sphinx的特点和优劣势选型比较. L

ACM__搜素之BFS与DFS

BFS(Breadth_First_Search) DFS(Depth_First_Search) 拿图来说 BFS过程,以1为根节点,1与2,3相连,找到了2,3,继续搜2,2与4,相连,找到了4,2与3也相连,然而3已经被找到了,跳过:搜3,3与5相连,找到了5:搜4,4与5相连,5已经被找到了,跳过,4与6相连,找到了6:5,6没有连其他点,结束: DFS过程:以1为根节点,1与2,3相连:搜2,2与3,4相连:搜3,3与5相连:搜5,5没有与其他边相连,返回到3,3没有与其他边相连,返回

(区间dp 或记忆化搜素 )Brackets -- POJ -- 2955

http://poj.org/problem?id=2955 Description We give the following inductive definition of a “regular brackets” sequence: the empty sequence is a regular brackets sequence, if s is a regular brackets sequence, then (s) and [s] are regular brackets sequ

在eclipse中使用正则表达式进行搜素

根据搜素的字符串改变label包含该字符串的文字

http://www.2cto.com/kf/201504/391811.html NSString *text =@"人生若只如初见"; //判断字符串所在的位置,并不区分大小写 NSRange range = [text rangeOfString:@"若" options:NSCaseInsensitiveSearch]; NSMutableAttributedString *attStr = [[NSMutableAttributedString alloc

POJ3414 Pots BFS搜素

题意:通过题目给出的三种操作,让任意一个杯子中的水到达一定量分析:两个杯子最大容量是100,所以开个100*100的数组记录状态,最多1w个状态,所以复杂度很低,然后记录一下路径就好注:代码写残了,我也不会写好看的那种,罪过罪过..QAQ #include<cstdio> #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> #include<m

ajax实例及实现文本框异步搜素

search.jsp(WebContent/jsp/search.jsp) <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w

Linux笔记（三） - 文件搜素

(1)文件搜索:find-name 根据文件名, *匹配任意字符 ,?单个字符-iname 根据文件名, 不区分大小写-size 根据文件大小查找 (+ 大于 -小于)(-a并且 -o或者)-user 根据所有者查找-group 根据所属组查找-amin 访问时间分钟(-时间内 +超过)-cmin 文件属性修改时间-mmin 文件内容修改时间-type 根据文件类型查找( f 文件 d目录 l链接)-exec 命令 {} \;(-ok 询问确认)-inum 根据i节点查找例:find /

搜素题 --java

Poj2531 首先把所有节点都放在一组,然后采用深度优先搜索的方法,对每一个节点都做判断是否应该移到另一组去,判断的依据是移过去和不移过去哪个得到的和值比较大(这里移去B组后的计算方法就是加上该点和在A组中的所有点的间距,和减去原本就在B组中的所有点的间距),如果移过去变小了,那么则不移过去,并剪掉该条支路. import java.util.*; public class Main1 { static int ans=0; static int map[][]; static boolean

无脑博士的试管们--dfs搜素

无脑博士有三个容量分别是A,B,C升的试管,A,B,C分别是三个从1到20的整数,最初,A和B试管都是空的,而C试管是装满硫酸铜溶液的.有时,无脑博士把硫酸铜溶液从一个试管倒到另一个试管中,直到被灌试管装满或原试管空了.当然每一次灌注都是完全的.由于无脑博士天天这么折腾,早已熟练,溶液在倒的过程中不会有丢失. 写一个程序去帮助无脑博士找出当A是个是空的时候,C试管中硫酸铜溶液所剩量的所有可能性. 输入包括一行,为空格分隔开的三个数,分别为整数A,B和C. 输出包括一行,升序地列出当A试管是空的时

搜素表脚本.vbs

Set oFso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")dim path(30)dim name(30)'说明书表头有15列:补丁号问题序号问题单号/安全问题编号 icare单号问题现象问题影响重现条件问题原因解决方案修改影响严重级别关键字操作注意事项补丁生效操作类型业务恢复操作类型'结果表头有17列:文档名大包版本补丁号问题序号问题单号/安全问题编号 icare单号问题现象问题影响重现条件问题

二分搜素——（lower_bound and upper_bound)

因为每个人二分的风格不同,所以在学习二分的时候总是被他们的风格搞晕.有的人二分风格是左闭右开也就是[L,R),有的人是左开右闭的(L,R]. 二分的最基本条件是,二分的序列需要有单调性. 下面介绍的时候用v来代表我们二分的目标,用第一个大于v,第一个大于等于v[升序],最后一个小于v,最后一个小于等于v[降序]来描述,这里可以看到我即将要介绍的4种二分搜索. 1.第一个大于等于v 这就是我们常说的lower_bound()了,这是系统里面自带的库函数,下面是这个函数的原型: ForwardIte

开源搜素引擎——Nutch

Nutch简介 Nutch 是一个开源Java实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎.它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具.包括全文搜索和Web爬虫. 尽管Web搜索是漫游Internet的基本要求, 但是现有web搜索引擎的数目却在下降. 并且这很有可能进一步演变成为一个公司垄断了几乎所有的web搜索为其谋取商业利益.这显然不利于广大Internet用户. Nutch为我们提供了这样一个

Liunx操作指令搜素引擎

链接:http://wangchujiang.com/linux-command/c/vi.html

sql 模糊搜素拼接

if($irb_order!=''){ $condition .= " AND d.irb_order like '%".$irb_order."%'"; } if($company_name!=''){ $condition .= " AND cp.company_name like '%".$company_name."%'"; }

使用solr模拟京东搜素功能

1 项目需求 1.可以根据关键字搜索商品 2.可以根据商品的分类和价格过滤搜索结果 3.可以根据价格排序 4.可以实现基本的分页功能 2 界面效果 3 项目环境搭建 1.创建一个动态的web工程 2.导入springmvc相关的jar包 3.导入solrJ的jar包和依赖包 4.导入solr/example/lib/ext下的jar包 5.配置springmvc.xml配置文件 6.配置web.xml配置文件 7.配置图片文件的虚拟路径 8.拷贝样式文件到项目中 springmvc.xml配置文

haystack+Elasticsearch搜素引擎

搜索引擎原理通过搜索引擎进行数据查询时,搜索引擎并不是直接在数据库中进行查询,而是搜索引擎会对数据库中的数据进行一遍预处理,单独建立起一份索引结构数据. 我们可以将索引结构数据想象成是字典书籍的索引检索页,里面包含了关键词与词条的对应关系,并记录词条的位置. 我们在通过搜索引擎搜索时,搜索引擎将关键字在索引数据中进行快速对比查找,进而找到数据的真实存储位置. Elasticsearch 开源的 Elasticsearch是目前全文搜索引擎的首选. 它可以快速地储存.搜索和分析海量数据.维基百科

elasticsearch索引查询，日志搜素

索引查询 http://10.199.137.115:9200/_cat/indices?format=json 返回json字符串的索引状态增加索引名称过滤 http://10.199.137.115:9200/_cat/indices/sbf*?format=json 增加健康状态过滤 http://10.199.137.115:9200/_cat/indices/sbf*?format=json&health=yellow 增加排序字段 http://10.199.137.115:920

P1040 加分二叉树（树上记忆化搜素）

这道题很水但我没做出来……………………………… 我写的时候状态设计错了,设计dp[l][m][r]为从l到r以m为根的值这样写遍历状态就是n^3的,会TLE. 而且写路径的时候是用结构体写的,这样会错,应该用root[l][r]表示从l到r的根对于l到r,枚举根在哪就好了总结 (1)状态设计,学会简洁的设计状态 (2)路径输出,可以开和dp数组一样的数组,在dp数组更新的时候路径数组也更新 (3)在非线性结构上做dp的时候(如树),用记忆化搜索会比递推方便. #include<bits/