活动介绍

怎么创建一个30*30的数组,每一行都是1-30的不重复随机整数序列

时间: 2024-05-12 12:16:37 浏览: 115
以下是Python代码实现: ```python import random array = [] for i in range(30): row = random.sample(range(1, 31), 30) array.append(row) print(array) ``` 首先定义一个空的数组 `array`。 使用 `range(30)` 循环生成 30 个数字,用来表示数组的行数。 在每一次循环中,使用 `random.sample(range(1, 31), 30)` 生成一个从 1 到 30 的不重复随机整数序列,将其赋值给变量 `row`。 将 `row` 添加到数组 `array` 中。 最后输出数组 `array`。
相关问题

5.一个班有60名同学,学号是1~60,现在要把全班同学按照随机顺序排队,请输出学号的一个随机序列,一行出现十个程序运行结果类似下图(具体顺序可以不同)。 提示: (1)可以生成0~59的随机整数,在输出时再加1。 (2)不能只考虑生成60个0~59的随机整数,还要保证这些整数不重复。可以定义一个布尔类型数组: final int INT_COUNT=60;↵ boolean[] used= new boolean[INT_COUNT];↵ used 数组中每个元素的初值都是false。如果随机生成了整数k,则检查used[k]是否false, 是则输出k+1,并把used[k]赋值为true,否则说明k已经生成过了,继续生成下一个随机整数。

Sure,以下是Java的代码实现: ```java import java.util.Random; public class RandomSequence { public static void main(String[] args) { final int INT_COUNT = 60; boolean[] used = new boolean[INT_COUNT]; Random rand = new Random(); int count = 0; while (count < INT_COUNT) { int num = rand.nextInt(INT_COUNT); if (!used[num]) { System.out.print(num + 1 + " "); used[num] = true; count++; if (count % 10 == 0) { System.out.println(); } } } } } ``` 每次随机生成一个数字,如果该数字没有被使用过,则输出该数字(加1),并将该数字标记为已使用。如果已经使用过,则继续随机生成下一个数字。直到生成了60个不重复的数字为止。

python创建一个长度为10的随机数组并排序

### 回答1: 可以使用Python内置的random模块来创建一个长度为10的随机数组,并使用sort()方法对数组进行排序。具体代码如下: ```python import random # 创建长度为10的随机数组 arr = [random.randint(1, 100) for i in range(10)] # 对数组进行排序 arr.sort() print(arr) ``` 运行结果可能如下: ``` [3, 14, 23, 27, 34, 42, 45, 63, 80, 91] ``` 其中,random.randint(1, 100)表示生成1到100之间的随机整数,range(10)表示生成长度为10的序列,用列表推导式将随机整数添加到数组中。sort()方法可以对数组进行排序。 ### 回答2: Python创建一个长度为10的随机数组并排序的实现可以通过使用Python内置的random模块和sorted函数完成。 具体实现步骤如下: (1)首先,需要导入Python内置的random模块,以便可以使用random模块中的函数生成随机数。 (2)接着,利用random模块生成一个长度为10的随机数列表,可以使用random.sample(range(100), 10)函数,该函数的作用是在0~99之间随机生成10个不重复的整数作为列表元素。 (3)将生成的随机数列表传入sorted函数中进行排序,得到一个升序排序的列表。 (4)最后,将排序后的列表打印输出即可。 完整代码实现如下: import random # 随机生成一个长度为10的随机数列表 num_list = random.sample(range(100), 10) # 对随机数列表进行升序排序 sorted_list = sorted(num_list) # 打印排序后的列表 print(sorted_list) 运行以上代码,即可得到一个长度为10的升序排序的随机数列表。 Python中实现随机数生成和列表排序并不复杂,熟练掌握Python内置函数的使用可以使代码实现起来更为简单。 ### 回答3: Python 是一种非常高效的语言,它提供了很多实用的模块和方法,让我们可以很轻松地处理各种数据类型,其中包括数组。创建一个长度为10的随机数组并排序也非常容易,下面我们来看一下具体的实现。 首先,我们需要导入 Python 的 random 模块用于生成随机数,代码如下: ```python import random ``` 接下来,我们可以使用 random 模块的 randint() 方法来生成长度为10的随机数组,代码如下: ```python random_list = [random.randint(0, 100) for i in range(10)] ``` 上面这行代码的作用是生成一个长度为10的随机数组,其中每个元素的取值范围是 0 - 100。 最后,我们可以使用 Python 自带的排序函数 sorted() 将随机数组排序,代码如下: ```python sorted_list = sorted(random_list) ``` 上面这行代码的作用是将随机数组按升序排序,存储在 sorted_list 中。 完整的代码如下: ```python import random random_list = [random.randint(0, 100) for i in range(10)] sorted_list = sorted(random_list) print("随机数组为:", random_list) print("排序后的数组为:", sorted_list) ``` 运行结果如下: ``` 随机数组为: [46, 41, 91, 3, 98, 9, 36, 63, 95, 50] 排序后的数组为: [3, 9, 36, 41, 46, 50, 63, 91, 95, 98] ``` 可以看到,程序成功生成了长度为10的随机数组,并将它排序后输出。这就是使用 Python 创建长度为10的随机数组并排序的方法。
阅读全文

相关推荐

global IMAGE_FILE_TO_SEND_FROM_GUI; % 定义通信信道类型:"OverTheAir" 表示通过SDR硬件进行空中传输。 channel = "OverTheAir"; % 根据信道类型设置不同的参数 if strcmpi(channel,"OverTheAir") % 检查信道是否为 "OverTheAir" deviceName = "Pluto"; % 设置SDR设备名称 (例如 ADALM-PLUTO) channelNumber = 10; % 设置WLAN信道号 (例如 5) frequencyBand = 2.4; % 设置工作频段 (例如 2.4 GHz) txGain = 0; % 设置SDR发射增益 (dB) rxGain = 14; % 设置SDR接收增益 (dB) elseif strcmpi(channel,"GaussianNoise") % 检查信道是否为 "GaussianNoise" % 为仿真信道指定接收信号的信噪比 (SNR) SNR = 20; % 设置信噪比 (dB) end % 设置图像绘图句柄 if ~exist('imFig','var') || ~ishandle(imFig) %#ok<SUSENS> % 检查图像窗口变量 'imFig' 是否存在或是否为有效句柄 imFig = figure; % 创建一个新的图形窗口 imFig.NumberTitle = 'off'; % 关闭窗口标题中的序号 (Figure 1) imFig.Name = 'Image Plot'; % 设置窗口标题 imFig.Visible = 'off'; % 初始状态下隐藏窗口 else clf(imFig); % 如果窗口已存在,则清除窗口内容 imFig.Visible = 'off'; % 隐藏窗口 end % 设置频谱分析仪 spectrumScope = spectrumAnalyzer( ... SpectrumType='power-density', ... % 设置频谱类型为功率谱密度 Title='Received Baseband WLAN Signal Spectrum', ... % 设置频谱仪标题 YLabel='Power spectral density', ... % 设置Y轴标签 Position=[69 376 800 450]); % 设置频谱仪窗口位置和大小 [left bottom width height] % 设置用于显示均衡后WLAN符号的星座图查看器 refQAM = wlanReferenceSymbols('64QAM'); % 获取 64-QAM 的参考星座点 constellation = comm.ConstellationDiagram(... Title='Equalized WLAN Symbols',... % 设置星座图标题 ShowReferenceConstellation=true,... % 显示参考星座点 ReferenceConstellation=refQAM,... % 设置参考星座点 Position=[878 376 460 460]); % 设置星座图窗口位置和大小 % --- 获取图像文件名 --- if ~isempty(IMAGE_FILE_TO_SEND_FROM_GUI) && exist(IMAGE_FILE_TO_SEND_FROM_GUI, 'file') fileTx = IMAGE_FILE_TO_SEND_FROM_GUI; fprintf('SDR Script: 接收到来自GUI的文件路径: %s\n', fileTx); else fprintf('SDR Script: 未从GUI接收到有效文件路径,使用默认 peppers.png\n'); fileTx = 'peppers.png'; % 如果全局变量无效,则使用默认值 if ~exist(fileTx,'file') fprintf('错误: 默认图片 peppers.png 也不存在,请检查路径。\n'); return; end end clear global IMAGE_FILE_TO_SEND_FROM_GUI; % 清除全局变量,避免影响下次运行 % 输入图像文件并转换为二进制流 %fileTx = './1_compressed_jpeg_q75.jpg'; % 图像文件名 fData = imread(fileTx); % 从文件读取图像数据 scale = 0.2; % 图像缩放因子 origSize = size(fData); % 获取原始输入图像尺寸 scaledSize = max(floor(scale.*origSize(1:2)),1); % 计算新的图像尺寸 (至少为1x1) % 计算缩放后像素对应的原始图像像素索引 (最近邻插值) heightIx = min(round(((1:scaledSize(1))-0.5)./scale+0.5),origSize(1)); widthIx = min(round(((1:scaledSize(2))-0.5)./scale+0.5),origSize(2)); fData = fData(heightIx,widthIx,:); % 根据计算的索引调整图像大小 imsize = size(fData); % 存储新的图像尺寸 txImage = fData(:); % 将调整大小后的图像数据展平成列向量 % 绘制发射图像 imFig.Visible = 'on'; % 使图像窗口可见 subplot(211); % 选择第一个子图 (2行1列中的第1个) imshow(fData); % 显示调整大小后的发射图像 title('Transmitted Image'); % 设置子图标题: "发射图像" subplot(212); % 选择第二个子图 (2行1列中的第2个) title('Received image appears here...'); % 设置子图标题: "接收图像将显示在此处..." set(gca,'Visible','off'); % 隐藏坐标轴 set(findall(gca, 'type', 'text'), 'visible', 'on'); % 确保标题文本可见 % 准备数据进行传输 msduLength = 2304; % 设置MSDU (MAC Service Data Unit) 长度 (字节) numMSDUs = ceil(length(txImage)/msduLength); % 计算需要的MSDU数量 (向上取整) padZeros = msduLength-mod(length(txImage),msduLength); % 计算最后一个MSDU需要填充的零的数量 txData = [txImage;zeros(padZeros,1)]; % 将图像数据填充零,使其长度为 msduLength 的整数倍 txDataBits = double(int2bit(txData,8,false)); % 将填充后的图像数据 (字节) 转换为双精度比特流 (LSB first) % 将输入数据流分割成片段,并封装成MPDU (MAC Protocol Data Unit) bitsPerOctet = 8; % 定义每个字节的比特数 data = zeros(0,1); % 初始化用于存储所有MPDU比特的变量 for i=0:numMSDUs-1 % 遍历每个MSDU % 提取当前MPDU的图像数据 (字节) frameBody = txData(i*msduLength+1:msduLength*(i+1),:); % 创建MAC帧配置对象,并配置帧类型为数据帧和序列号 cfgMAC = wlanMACFrameConfig(FrameType='Data',SequenceNumber=i); % 生成MPDU (物理层服务数据单元 PSDU) [psdu, lengthMPDU]= wlanMACFrame(frameBody,cfgMAC,OutputFormat='bits'); % 将生成的PSDU比特连接起来,用于后续波形生成 data = [data; psdu]; %#ok<AGROW> % 允许数组在循环中增长 end % 配置WLAN Non-HT (非高吞吐量) 物理层参数 nonHTcfg = wlanNonHTConfig; % 创建Non-HT配置对象 nonHTcfg.MCS = 6; % 设置调制与编码方案 (MCS): 6 (64QAM, 速率 2/3) nonHTcfg.NumTransmitAntennas = 1; % 设置发射天线数量 chanBW = nonHTcfg.ChannelBandwidth; % 获取信道带宽 (例如 'CBW20') nonHTcfg.PSDULength = lengthMPDU; % 设置PSDU长度 (注意:这里使用了最后一个MPDU的长度,假设所有MPDU长度相同) scramblerInitialization = randi([1 127],numMSDUs,1); % 为每个数据包生成随机的加扰器初始值 (1到127之间) osf = 1.5; % 设置过采样因子 sampleRate = wlanSampleRate(nonHTcfg); % 获取标称采样率 (Hz) % 生成基带Non-HT数据包,数据包之间有空闲时间 txWaveform = wlanWaveformGenerator(data,nonHTcfg, ... % 使用数据比特和配置生成波形 NumPackets=numMSDUs, ... % 指定要生成的数据包数量 IdleTime=20e-6, ... % 设置数据包之间的空闲时间 (20 微秒) ScramblerInitialization=scramblerInitialization,... % 指定每个包的加扰器初始值 OversamplingFactor=osf); % 应用过采样因子 % 如果是通过空中传输 if strcmpi(channel,"OverTheAir") % 发射器属性配置 sdrTransmitter = sdrtx(deviceName); % 创建SDR发射器对象 sdrTransmitter.BasebandSampleRate = sampleRate*osf; % 设置基带采样率 (包括过采样) sdrTransmitter.CenterFrequency = wlanChannelFrequency(channelNumber,frequencyBand); % 设置中心频率 sdrTransmitter.Gain = txGain; % 设置发射增益 % 对于 USRP Embedded Series Radio,直接将SDR I/O传递给主机,跳过FPGA if ~strcmpi(deviceName,"Pluto") % 如果设备不是Pluto sdrTransmitter.ShowAdvancedProperties = true; % 显示高级属性 sdrTransmitter.BypassUserLogic = true; % 启用旁路用户逻辑 end fprintf('\nGenerating WLAN transmit waveform:\n'); % 打印提示信息:正在生成WLAN发射波形 % 对归一化信号进行缩放,以避免RF前端饱和 powerScaleFactor = 0.8; % 功率缩放因子 txWaveform = txWaveform.*(1/max(abs(txWaveform))*powerScaleFactor); % 缩放波形,使其最大绝对值不超过 powerScaleFactor % 发射RF波形 (重复发射,直到停止) transmitRepeat(sdrTransmitter,txWaveform); end % 接收处理 if strcmpi(channel,"OverTheAir") % 如果是空中传输信道 sdrReceiver = sdrrx(deviceName); % 创建SDR接收器对象 sdrReceiver.BasebandSampleRate = sdrTransmitter.BasebandSampleRate; % 设置与发射器相同的基带采样率 sdrReceiver.CenterFrequency = sdrTransmitter.CenterFrequency; % 设置与发射器相同的中心频率 sdrReceiver.OutputDataType = 'double'; % 设置输出数据类型为双精度 sdrReceiver.GainSource = 'Manual'; % 设置增益控制源为手动 sdrReceiver.Gain = rxGain; % 设置接收增益 % 对于 USRP Embedded Series Radio 的配置 if ~strcmpi(deviceName,"Pluto") % 如果设备不是Pluto sdrReceiver.ShowAdvancedProperties = true; % 显示高级属性 sdrReceiver.BypassUserLogic = true; % 启用旁路用户逻辑 end % 配置捕获长度为发射信号长度的两倍,以确保按顺序接收PSDU。 % 接收时会移除重复的MAC片段。 sdrReceiver.SamplesPerFrame = 2*length(txWaveform); % 设置每帧捕获的样本数 fprintf('\nStarting a new RF capture.\n'); % 打印提示信息:开始新的RF捕获 rxWaveform = capture(sdrReceiver,sdrReceiver.SamplesPerFrame,'Samples'); % 捕获指定数量的样本 elseif strcmpi(channel,"GaussianNoise") % 如果是高斯噪声信道 % 在发射波形上添加高斯白噪声 (AWGN) rxWaveform = awgn(txWaveform,SNR,'measured'); % 根据指定的SNR添加噪声,'measured'表示先测量信号功率 else % 无损伤信道 (理想信道) rxWaveform = txWaveform; % 接收波形等于发射波形 end % 显示接收信号的频谱 spectrumScope.SampleRate = sampleRate*osf; % 设置频谱仪的采样率 (包含过采样) spectrumScope(rxWaveform); % 将接收波形送入频谱仪进行显示 release(spectrumScope); % 释放频谱仪对象,以便后续可以修改属性或重新使用 % 设计并应用一个FIR滤波器来移除过采样 (降采样) aStop = 40; % 滤波器阻带衰减 (dB) ofdmInfo = wlanNonHTOFDMInfo('NonHT-Data',nonHTcfg); % 获取Non-HT数据部分的OFDM参数 SCS = sampleRate/ofdmInfo.FFTLength; % 计算子载波间隔 (Hz) txbw = max(abs(ofdmInfo.ActiveFrequencyIndices))*2*SCS; % 计算占用带宽 (Hz) [L,M] = rat(1/osf); % 计算速率转换的整数因子 L/M (L=2, M=3 for osf=1.5) maxLM = max([L M]); % L和M中的最大值 R = (sampleRate-txbw)/sampleRate; % 计算归一化半带宽 TW = 2*R/maxLM; % 计算滤波器的归一化过渡带宽 b = designMultirateFIR(L,M,TW,aStop); % 设计多速率FIR滤波器系数 firrc = dsp.FIRRateConverter(L,M,b); % 创建FIR速率转换器对象 rxWaveform = firrc(rxWaveform); % 应用滤波器进行降采样,得到标称采样率的波形 % 初始化接收处理循环变量 displayFlag = false; % 是否显示详细解码信息的标志 rxWaveformLen = size(rxWaveform,1); % 获取降采样后接收波形的长度 searchOffset = 0; % 在波形中搜索数据包的起始偏移量 (样本) ind = wlanFieldIndices(nonHTcfg); % 获取Non-HT PPDU各字段的索引 Ns = ind.LSIG(2)-ind.LSIG(1)+1; % 一个OFDM符号的样本数 (包括循环前缀) % 最小数据包长度定义为10个OFDM符号 (L-STF算2个,L-LTF算2个,L-SIG算1个,至少再加5个数据符号) lstfLen = double(ind.LSTF(2)); % L-STF字段的长度 (样本数) minPktLen = lstfLen*5; % 定义检测所需的最小数据包长度 (约为10个OFDM符号) pktInd = 1; % 初始化检测到的数据包索引 fineTimingOffset = []; % 初始化精细定时偏移 packetSeq = []; % 初始化存储接收到的数据包序列号的数组 rxBit = {}; % 初始化存储接收到的数据比特的单元数组 % EVM (误差向量幅度) 计算器设置 evmCalculator = comm.EVM(AveragingDimensions=[1 2 3]); % 创建EVM计算器,对所有维度求平均 evmCalculator.MaximumEVMOutputPort = true; % 使能输出峰值EVM % 循环处理接收到的波形,搜索并解码WLAN数据包 while (searchOffset+minPktLen)<=rxWaveformLen % 当剩余波形长度足够容纳一个最小数据包时继续搜索 % 1. 包检测:在当前搜索偏移之后查找WLAN包的起始位置 pktOffset = wlanPacketDetect(rxWaveform,chanBW,searchOffset,0.5); % 使用L-STF相关性检测包,阈值0.5 % 调整包偏移量,使其成为相对于整个接收波形起始点的绝对偏移 pktOffset = searchOffset+pktOffset; % 如果未检测到包,或者检测到的包起始点太靠后以至于无法提取L-SIG字段 if isempty(pktOffset) || (pktOffset+double(ind.LSIG(2))>rxWaveformLen) if pktInd==1 % 如果是第一次尝试且未检测到包 disp('** No packet detected **'); % 显示未检测到包的消息 end break; % 退出循环 end % 2. 粗略频率偏移估计与校正 % 提取 Non-HT 字段 (L-STF, L-LTF, L-SIG) 用于粗略频偏估计和符号定时 nonHT = rxWaveform(pktOffset+(ind.LSTF(1):ind.LSIG(2)),:); % 提取 L-STF 到 L-SIG 结束的部分 coarseFreqOffset = wlanCoarseCFOEstimate(nonHT,chanBW); % 使用L-STF估计粗略载波频率偏移 (CFO) nonHT = frequencyOffset(nonHT,sampleRate,-coarseFreqOffset); % 对提取的部分进行粗略频偏校正 % 3. 符号定时估计 fineTimingOffset = wlanSymbolTimingEstimate(nonHT,chanBW); % 使用L-LTF估计符号定时偏移 % 根据符号定时偏移调整数据包的精确起始位置 pktOffset = pktOffset+fineTimingOffset; % 检查调整后的包起始位置是否有效 (不能为负数,且包结束不能超出接收波形) if (pktOffset<0) || ((pktOffset+minPktLen)>rxWaveformLen) searchOffset = pktOffset+1.5*lstfLen; % 更新搜索偏移量,跳过当前检测区域 continue; % 继续下一次循环迭代 end fprintf('\nPacket-%d detected at index %d\n',pktInd,pktOffset+1); % 打印检测到的包序号和起始索引 % 4. 精细频率偏移估计与校正 % 提取前7个OFDM符号的数据 (L-STF, L-LTF, L-SIG, 和后面几个符号),用于格式检测和L-SIG解码 nonHT = rxWaveform(pktOffset+(1:7*Ns),:); nonHT = frequencyOffset(nonHT,sampleRate,-coarseFreqOffset); % 先应用粗略频偏校正 % 提取L-LTF字段 lltf = nonHT(ind.LLTF(1):ind.LLTF(2),:); fineFreqOffset = wlanFineCFOEstimate(lltf,chanBW); % 使用L-LTF估计精细频率偏移 nonHT = frequencyOffset(nonHT,sampleRate,-fineFreqOffset); % 对提取的 nonHT 部分应用精细频偏校正 cfoCorrection = coarseFreqOffset+fineFreqOffset; % 计算总的频率偏移 % 5. 信道估计 lltf = nonHT(ind.LLTF(1):ind.LLTF(2),:); % 重新提取经过精细频偏校正的L-LTF demodLLTF = wlanLLTFDemodulate(lltf,chanBW); % 解调L-LTF得到频域符号 chanEstLLTF = wlanLLTFChannelEstimate(demodLLTF,chanBW); % 使用解调后的L-LTF符号进行信道估计 % 6. 噪声估计 noiseVarNonHT = wlanLLTFNoiseEstimate(demodLLTF); % 使用解调后的L-LTF符号估计噪声方差 % 7. 格式检测 % 使用L-LTF之后的3个OFDM符号进行包格式检测 format = wlanFormatDetect(nonHT(ind.LLTF(2)+(1:3*Ns),:), ... chanEstLLTF,noiseVarNonHT,chanBW); disp([' ' format ' format detected']); % 显示检测到的格式 if ~strcmp(format,'Non-HT') % 如果检测到的不是 Non-HT 格式 fprintf(' A format other than Non-HT has been detected\n'); % 打印消息 searchOffset = pktOffset+1.5*lstfLen; % 更新搜索偏移量 continue; % 继续下一次循环 end % 8. L-SIG 恢复与解码 % 提取 L-SIG 字段并恢复其比特 [recLSIGBits,failCheck] = wlanLSIGRecover( ... nonHT(ind.LSIG(1):ind.LSIG(2),:), ... % 提取L-SIG时域波形 chanEstLLTF,noiseVarNonHT,chanBW); % 使用信道估计和噪声估计进行恢复 if failCheck % 检查L-SIG校验是否失败 (例如奇偶校验错误) fprintf(' L-SIG check fail \n'); % 打印L-SIG校验失败 searchOffset = pktOffset+1.5*lstfLen; % 更新搜索偏移量 continue; % 继续下一次循环 else fprintf(' L-SIG check pass \n'); % 打印L-SIG校验成功 end % 9. L-SIG 信息解析 % 根据解码的L-SIG比特获取包参数 [lsigMCS,lsigLen,rxSamples] = helperInterpretLSIG(recLSIGBits,sampleRate); % 调用辅助函数解析MCS, 长度(字节), 包总样本数 if (rxSamples+pktOffset)>length(rxWaveform) % 检查是否有足够的样本来解码整个包 disp('** Not enough samples to decode packet **'); % 打印样本不足的消息 break; % 退出循环 end % 10. 对整个数据包应用总频率偏移校正 rxWaveform(pktOffset+(1:rxSamples),:) = frequencyOffset(... rxWaveform(pktOffset+(1:rxSamples),:),sampleRate,-cfoCorrection); % 11. 创建接收 Non-HT 配置对象 rxNonHTcfg = wlanNonHTConfig; rxNonHTcfg.MCS = lsigMCS; % 设置从L-SIG解码得到的MCS rxNonHTcfg.PSDULength = lsigLen; % 设置从L-SIG解码得到的PSDU长度 % 获取PPDU内数据字段的索引 indNonHTData = wlanFieldIndices(rxNonHTcfg,'NonHT-Data'); % 12. Non-HT 数据恢复 % 提取数据字段波形,并使用L-LTF的信道估计进行均衡和解码 [rxPSDU,eqSym] = wlanNonHTDataRecover(rxWaveform(pktOffset+... (indNonHTData(1):indNonHTData(2)),:), ... % 提取数据字段时域波形 chanEstLLTF,noiseVarNonHT,rxNonHTcfg); % 使用信道估计、噪声估计和接收配置恢复PSDU比特和均衡后的符号 % 13. 星座图显示 constellation(reshape(eqSym,[],1)); % 显示当前数据包的均衡后符号星座图 release(constellation); % 释放星座图对象 % 14. EVM 计算 refSym = wlanClosestReferenceSymbol(eqSym,rxNonHTcfg); % 找到每个均衡符号最近的理想参考星座点 [evm.RMS,evm.Peak] = evmCalculator(refSym,eqSym); % 计算 RMS EVM 和 Peak EVM % 15. MPDU 解码和MSDU提取 % 尝试解码恢复的PSDU比特流,提取MAC头信息和MSDU (数据载荷) [cfgMACRx,msduList{pktInd},status] = wlanMPDUDecode(rxPSDU,rxNonHTcfg); %#ok<*SAGROW> % 允许单元数组在循环中增长 if strcmp(status,'Success') % 如果解码成功 (包括FCS校验通过) disp(' MAC FCS check pass'); % 打印MAC FCS校验通过 % 存储序列控制信息 (主要是序列号) packetSeq(pktInd) = cfgMACRx.SequenceNumber; % 存储该包的序列号 % 将十六进制字符串格式的MSDU转换为二进制数据流 rxBit{pktInd} = int2bit(hex2dec(cell2mat(msduList{pktInd})),8,false); % 转换为比特流并存储 else % 如果解码失败 if strcmp(status,'FCSFailed') % 如果是FCS校验失败 disp(' MAC FCS check fail'); % 打印MAC FCS校验失败 else % 其他解码失败情况 (理论上FCS可能通过但仍有错) disp(' MAC FCS check pass'); % 假设FCS通过了 (或不关心FCS) end % 由于本示例中没有建模重传,即使FCS校验失败,也尝试提取图像数据(MSDU)和序列号。 % 移除MAC头和FCS,提取MSDU。 macHeaderBitsLength = 24*bitsPerOctet; % MAC头部长度 (比特) fcsBitsLength = 4*bitsPerOctet; % FCS长度 (比特) msduList{pktInd} = rxPSDU(macHeaderBitsLength+1:end-fcsBitsLength); % 提取MSDU比特 (可能包含错误) % 提取并存储序列号 sequenceNumStartIndex = 23*bitsPerOctet+1; % 序列控制字段的起始比特索引 (假设为标准数据帧) sequenceNumEndIndex = 25*bitsPerOctet-4; % 序列控制字段的结束比特索引 (前12比特是序列号) conversionLength = sequenceNumEndIndex-sequenceNumStartIndex+1; % 序列号字段长度 packetSeq(pktInd) = bit2int(rxPSDU(sequenceNumStartIndex:sequenceNumEndIndex),conversionLength,false); % 从比特恢复序列号 % 将提取的 (可能有误的) MSDU 比特流存储起来 rxBit{pktInd} = double(msduList{pktInd}); end % 16. 显示解码信息 (如果 displayFlag 为 true) if displayFlag fprintf(' Estimated CFO: %5.1f Hz\n\n',cfoCorrection); %#ok<*UNRCH> % 显示估计的总CFO disp(' Decoded L-SIG contents: '); % 显示解码的L-SIG内容 fprintf(' MCS: %d\n',lsigMCS); % 显示MCS fprintf(' Length: %d\n',lsigLen); % 显示长度 fprintf(' Number of samples in packet: %d\n\n',rxSamples); % 显示包样本数 fprintf(' EVM:\n'); % 显示EVM信息 fprintf(' EVM peak: %0.3f%% EVM RMS: %0.3f%%\n\n', ... evm.Peak,evm.RMS); % 显示峰值和RMS EVM fprintf(' Decoded MAC Sequence Control field contents:\n'); % 显示解码的MAC序列控制字段内容 fprintf(' Sequence number: %d\n\n',packetSeq(pktInd)); % 显示序列号 end % 17. 更新搜索偏移量,准备搜索下一个包 searchOffset = pktOffset+double(indNonHTData(2)); % 将搜索偏移设置为当前包数据字段的末尾之后 % 18. 检查是否检测到重复的数据包 % 如果检测到重复包 (序列号出现重复),则完成处理。 % 恢复的数据将包含重复帧的比特。 % 移除重复帧的数据比特。 if length(unique(packetSeq)) < length(packetSeq) % 如果唯一序列号的数量小于已记录的序列号总数 rxBit = rxBit(1:length(unique(packetSeq))); % 保留不重复部分的数据比特 packetSeq = packetSeq(1:length(unique(packetSeq))); % 保留不重复部分的序列号 break % 退出while循环 end pktInd = pktInd+1; % 增加已处理的数据包计数器 end % 结束 while 循环 (数据包搜索和解码) % 释放SDR硬件资源 (如果使用了空中传输) if strcmpi(channel,"OverTheAir") release(sdrTransmitter); % 释放发射器对象 release(sdrReceiver); % 释放接收器对象 end % 后处理:图像重建和性能评估 if ~(isempty(fineTimingOffset) || isempty(pktOffset)) % 确保至少成功检测并处理了一个包 % 将解码后的比特从单元数组转换为单列向量 rxData = cat(1,rxBit{:}); % 垂直连接所有包的比特数据 % 移除可能多余的比特 (对齐到 msduLength*8 的倍数) % 这步可能不必要,取决于前面填充和提取的逻辑是否精确 % rxData = rxData(1:end-(mod(length(rxData),msduLength*8))); % 重新整形比特数据,使得每列包含一个MSDU的比特 (msduLength*8 比特) numBitsPerMSDU = msduLength * bitsPerOctet; numRxMSDUs = floor(length(rxData) / numBitsPerMSDU); % 计算完整接收的MSDU数量 rxData = rxData(1 : numRxMSDUs * numBitsPerMSDU); % 截断末尾不足一个MSDU的比特 rxData = reshape(rxData, numBitsPerMSDU, numRxMSDUs);% 重塑为矩阵,每列是一个MSDU % 如果存在重复包,则移除它们。重复包位于 rxData 的末尾。 % (注意:之前的逻辑应该在while循环中已经移除了重复包,这里可能是双重保险或处理特殊情况) if length(packetSeq)>numMSDUs numDupPackets = size(rxData,2)-numMSDUs; % 计算多余的包数量 rxData = rxData(:,1:end-numDupPackets); % 只保留预期的 numMSDUs 个包的数据 end % 初始化变量用于寻找起始序列号 startSeqIdx = []; % 起始序列号在 packetSeq 数组中的索引 startSeqNum = -1; % 起始序列号的值 % 只有当至少一个数据包的序列号被正确解码时才执行重排序 if any(packetSeq<numMSDUs) % 检查是否存在有效的序列号 (小于总MSDU数) % 寻找接收到的最小序列号及其索引 [minSeq, minIdx] = min(packetSeq); if minSeq < numMSDUs % 确保找到的最小序号是有效的 startSeqIdx = minIdx; startSeqNum = minSeq; end % 如果找到了有效的起始包 if ~isempty(startSeqIdx) % 对接收到的数据进行循环移位,以便按正确顺序重建图像。 % 假设起始包之后的所有包都按顺序接收 (与发射顺序一致)。 shiftAmount = -(startSeqIdx - 1); % 计算需要左移的位数 (使起始包成为第一列) rxData = circshift(rxData,[0, shiftAmount]); % 对列进行循环移位 fprintf('\nReordered received packets starting from sequence number %d.\n', startSeqNum); else fprintf('\nCould not find a valid starting sequence number. Image might be incorrectly ordered.\n'); end % Reshape rxData matrix back into a single column vector for BER calculation rxDataColVector = rxData(:); % 将重排后的矩阵 rxData 转换回列向量 % Perform bit error rate (BER) calculation on reordered data bitErrorRate = comm.ErrorRate; % 创建误比特率计算对象 % Ensure we compare the same number of bits from Tx and Rx vectors numBitsToCompare = min(length(rxDataColVector), length(txDataBits)); % 确定要比较的比特数 fprintf('Comparing %d bits for BER calculation.\n', numBitsToCompare); % 添加调试信息 % Compare the column vectors err = bitErrorRate(double(rxDataColVector(1:numBitsToCompare)), ... % 接收比特列向量 txDataBits(1:numBitsToCompare)); % 原始发射比特列向量 fprintf(' \nBit Error Rate (BER):\n'); fprintf(' Bit Error Rate (BER) = %0.5f\n',err(1)); fprintf(' Number of bit errors = %d\n',err(2)); fprintf(' Number of compared bits = %d\n\n',err(3)); % err(3) is the number of bits compared else fprintf('\nNo valid packet sequence numbers decoded. Cannot reorder packets or calculate BER reliably.\n'); end % 将重排 (或未重排) 后的比特转换回字节 (整数) decData = bit2int(reshape(rxData(:),bitsPerOctet,[]),bitsPerOctet,false)'; % 每8比特转为一个字节 % 如果接收到的数据少于原始图像数据,则用 NaN 填充缺失部分 if length(decData)<length(txImage) numMissingData = length(txImage)-length(decData); % 计算缺失的数据量 decData = [decData;NaN(numMissingData,1)]; % 用NaN填充 else % 如果接收数据过多 (理论上不应发生,除非原始图像很小或有错误),则截断 decData = decData(1:length(txImage)); end % 从接收到的数据重建图像 fprintf('\nConstructing image from received data.\n'); % 打印信息:正在从接收数据构建图像 % 将数据向量重新塑造成原始 (缩放后) 图像的尺寸,并转换为uint8类型 receivedImage = uint8(reshape(decData,imsize)); % 绘制接收到的图像 if exist('imFig','var') && ishandle(imFig) % 如果发射图像窗口存在且有效 figure(imFig); subplot(212); % 切换到该窗口的第二个子图 else figure; subplot(212); % 否则,创建新窗口并在第二个子图绘制 (如果只有一个子图,则会创建) end imshow(receivedImage); % 显示重建的图像 title(sprintf('Received Image')); % 设置标题: "接收图像" end % 结束图像重建和后处理

静态链表示意图:2.2 顺序表与链表的比较存储密度比较:顺序表:只存储数据元素、预分配存储空间链表:指针的结构性开销、链表中的元素个数没有限制按位查找:顺序表:O(1),随机存取链表:O(n),顺序存取插入和删除:顺序表:O(n),平均移动表长一半的元素链表:不用移动元素,合适位置的指针——O(1)时间复杂度:顺序表:若线性表频繁查找却很少进行插入和删除操作链表:若线性表需频繁插入和删除时空间复杂度:顺序表:知道线性表的大致长度,空间效率会更高链表:若线性表中元素个数变化较大或者未知2.3 栈        定义:限定仅在一端(栈顶)进行插入和删除操作的线性表,后进先出。栈示意图:        时间复杂度(插入与删除):顺序栈与链栈均为O(1)        空间复杂度:链栈多一个指针域,结构性开销较大,使用过程中元素个数变化较大时,用链栈;反之顺序栈。        出栈元素不同排列的个数:   (卡特兰数)        共享栈: 两个栈共享一片内存空间, 两个栈从两边往中间增长。卡特兰数的应用:存储结构:顺序栈初始化:top=-1链栈初始化:top=NULL栈的应用:        1) 括号匹配        2) 递归        3) 中缀表达式 转 后缀表达式        4) 中缀表达式:设两个栈(数据栈和运算符栈),根据运算符栈的优先级进行运算。2.4 队列        定义: 只允许在一端插入, 在另一端删除。具有先进先出的特点。队列示意图:        时间复杂度:均为O(1)        空间复杂度:链队列多一个指针域,结构性开销较大;循环队列存在浪费空间和溢出问题。使用过程中元素个数变化较大时,用链队列;反之循环队列。        双端队列: 只允许从两端插入、两端删除的线性表。双端队列示意图: 存储结构:        链队列:队头指针指向队头元素的前一个位置,队尾指针指向队尾元素,先进先出。        循环队列:                1)队空:front=rear                2)队满:(rear+1)%QueueSize=front                3)队列元素个数:(队尾-队头+队长)%队长==(rear-front+QueueSize)%QueueSize队列的应用:        1) 树的层次遍历        2) 图的广度优先遍历2.4 数组与特殊矩阵一维数组的存储结构:二维数组的存储结构: 对称矩阵的压缩(行优先):下三角矩阵的压缩(行优先):  上三角(行优先):三对角矩阵的压缩(行优先):稀疏矩阵压缩:十字链表法压缩稀疏矩阵:2.5 串        串,即字符串(String)是由零个或多个字符组成的有限序列。串是一种特殊的线性表,数据元素之间呈线性关系。字符串模式匹配:        1)朴素模式匹配算法        2)KMP算法手算KMP的next数组示意图:求next[2] :求next[3]: 求next[4]: 求next[5]: C语言求KMP的next数组代码示例:void Createnext(char *sub, int *next){ assert(sub != NULL && next != NULL); int j = 2; //模式串的next指针 int k = 0; //next数组的回溯值,初始化为next[1]=0 int lenSub = strlen(sub); assert(lenSub != 0); next[0] = -1; next[1] = 0; while (j < lenSub){ if (sub[j-1] == sub[k]){ next[j] = ++k; j++; } else{ k = next[k]; if (k == -1){ k = 0; next[j] = k; j++; } } }}求nextValue:void nextValue(char *sub, int *next) { int lenSub = strlen(sub); for(int j=2;j<lensub; j++){ if(sub[j]==sub[next[j]]) next[j]=next[next[j]] }}备注:         1) 实现next有多种不同方式, 对应不同的next数组使用        2) 根据实现方式不同, next数组整体+1不影响KMP算法。第三章 树和二叉树3.1 树和森林        定义(树):n(n≥0)个结点(数据元素)的有限集合,当 n=0 时,称为空树。3.1.1 树的基本术语        结点的度:结点所拥有的子树的个数。        叶子结点:度为 0 的结点,也称为终端结点。        分支结点:度不为 0 的结点,也称为非终端结点。        孩子:树中某结点子树的根结点称为这个结点的孩子结点。        双亲:这个结点称为它孩子结点的双亲结点。        兄弟:具有同一个双亲的孩子结点互称为兄弟。        路径:结点序列 n1, n2, …, nk 称为一条由 n1 至 nk 的路径,当且仅当满足结点 ni 是 ni+1 的双亲(1<=i<k)的关系。        路径长度:路径上经过的边的个数。        祖先、子孙:如果有一条路径从结点 x 到结点 y,则 x 称为 y 的祖先,而 y 称为 x 的子孙。        结点所在层数:根结点的层数为 1;对其余结点,若某结点在第 k 层,则其孩子结点在第 k+1 层。        树的深度(高度):树中所有结点的最大层数。        树的宽度:树中每一层结点个数的最大值。        树的度:树中各结点度的最大值。        树的路径长度:  从根到每个结点的路径长度总和        备注: 在线性结构中,逻辑关系表现为前驱——后继,一对一; 在树结构中,逻辑关系表现为双亲——孩子,一对多。        森林: 森林是m(m≥0)棵互不相交的树的集合, m可为0, 即空森林。3.1.2 树的性质        结点数=总度数+1        度为m的树第 i 层至多有 个结点(i≥1)        高度为h的m叉树至多有 个结点        具有n个结点的m叉树的最小高度为 最小高度推理过程图:3.1.3 树与森林的遍历树的遍历:先根遍历(先根后子树)后根遍历(先子树后根)层序遍历森林的遍历:前序遍历(先根, 后子树)中序遍历(先子树后根, 其实就是后序遍历树)区别与联系:         1) 树的前序遍历等价于其树转化二叉树的前序遍历!        2) 树的后序遍历等价于其树转化二叉树的中序遍历!3.1.4 树的存储结构双亲表示法图:孩子表示法图:孩子兄弟表示法图(树/森林转化为二叉树):3.1.5 树转二叉树在树转为二叉树后, 有以下结论:        1) 树的叶子结点数量 = 二叉树左空指针数量(形象理解为树越宽, 兄弟越多, 越是向右长)        2) 树的非叶子结点数量 = 二叉树右空指针-1(非叶子必有儿子, 右指针由儿子提供, -1是根节点多了一个右空指针)3.2 二叉树3.2.1 二叉树的性质斜树:左斜树:所有结点都只有左子树的二叉树右斜树:所有结点都只有右子树的二叉树        满二叉树:所有分支结点都存在左子树和右子树,且所有叶子都在同一层上的二叉树        完全二叉树:在满二叉树中,从最后一个结点开始,连续去掉任意个结点得到的二叉树完全二叉树特点:叶子结点只能出现在最下两层且最下层的叶子结点都集中在二叉树的左面完全二叉树中如果有度为 1 的结点,只可能有一个,且该结点只有左孩子深度为 k 的完全二叉树在 k-1 层上一定是满二叉树在同样结点个数的二叉树中,完全二叉树的深度最小        性质:在二叉树中,如果叶子结点数为 n0,度为 2 的结点数为 n2,则有: n0=n2+1证明: 设 n 为二叉树的结点总数,n1 为二叉树中度为 1 的结点数,则有: n=n0+n1+n2        在二叉树中,除了根结点外,其余结点都有唯一的一个分枝进入,一个度为 1 的结点射出一个分枝,一个度为 2 的结点射出两个分枝,所以有:n=n1+2n2+1        性质:二叉树的第 i 层上最多有个结点(i≥1)        性质:一棵深度为 k 的二叉树中,最多有 个结点        性质:具有 n 个结点的完全二叉树的深度为 向下取整+1 (或向上取整)证明:设具有 n 个结点的完全二叉树的深度为 k,则:≤n  <对不等式取对数,有:k-1 ≤ <k即:<k ≤ +1由于 k 是整数,故必有k= +1         性质:对一棵具有 n 个结点的完全二叉树中从 1 开始按层序编号,对于任意的序号为 i(1≤i≤n)的结点(简称结点 i),有:如果 i>1,则结点 i 的双亲结点的序号为 i/2,否则结点 i 无双亲结点如果 2i≤n,则结点 i 的左孩子的序号为 2i,否则结点 i 无左孩子如果 2i+1≤n,则结点 i 的右孩子的序号为2i+1,否则结点 i 无右孩子        性质:若已知一棵二叉树的前序序列和中序序列,或者中序序列和后序序列,能唯一确定一颗二叉树。 3.2.2 二叉树的遍历        从根结点出发,按照某种次序访问树中所有结点,并且每个结点仅被访问一次。前序遍历(深度优先遍历)中序遍历后序遍历层序遍历(广度优先遍历)3.2.3 二叉树的存储链式存储图:顺序存储图:3.2.4 线索二叉树        利用二叉树中n+1个空指针, 将指针指向结点的前驱和后继。线索二叉树是加上线索的链表结构,  是一种物理结构存储结构:示例图:三种线索化的对比图: 各自特点:3.3 哈夫曼树和哈夫曼编码        带权路径长度(WPL):从根结点到各个叶子结点的路径长度与相应叶子结点权值的乘积之和        最优二叉树(哈夫曼树):给定一组具有确定权值的叶子结点,带权路径长度最小的二叉树特点:权值越大的叶子结点越靠近根结点只有度为 0 和度为 2 的结点,不存在度为 1 的结点构造过程中共新建了n-1个结点, 因此总结点数为2n-1        前缀编码:在一组编码中,任一编码都不是其它任何编码的前缀, 前缀编码保证了在解码时不会有多种可能。         度为m的哈夫曼树: 通过只有度为m和度为0求解非叶子结点 3.4 并查集        存储结构: 双亲表示法        实现功能: 并查(并两个集合, 查根结点)        优化: 小树并到大树, "高树变矮树"(压缩路径)第四章 图        定义:顶点集V和边集E组成,记为G = (V, E)        注意:线性表可以是空表,树可以是空树,但图不可以是空,即V一定是非空集, 边集E可以为空        子图:若图G=(V, E),G'=(V', E'),如果V' 属于 V 且E' 属于E,则称图G'是G的子图4.1 图的基本概念图的分类:        无向边:表示为(vi,vj),顶点vi和vj之间的边没有方向        有向边(弧):表示为<vi,vj>,从vi 到vj 的边有方向, vi为弧尾, vj为弧头        稠密图:边数很多的图        稀疏图:边数很少的图        无向完全图:无向图中,任意两个顶点之间都存在边        有向完全图:有向图中,任意两个顶点之间都存在方向相反的两条弧度、入度和出度:        顶点的度:在无向图中,顶点 v 的度是指依附于该顶点的边数,通常记为TD (v)        顶点的入度:在有向图中,顶点 v 的入度是指以该顶点为弧头的弧的数目,记为ID (v);        顶点的出度:在有向图中,顶点 v 的出度是指以该顶点为弧尾的弧的数目,记为OD (v);        握手定理: 路径:         回路(环):第一个顶点和最后一个顶点相同的路径        简单路径:序列中顶点不重复出现的路径        简单回路(简单环):除第一个和最后一个顶点外,其余顶点不重复出现的回路。        路径长度:非带权图——路径上边的个数        路径长度:带权图——路径上边的权值之和         极大连通子图: 连通的情况下, 包含尽可能多的边和顶点, 也称连通分量        极小连通子图: 删除该子图中任何一条b边, 子图不再连通, 如生成树无向连通图:        连通顶点:在无向图中,如果顶点vi和顶点vj(i≠j)之间有路径,则称顶点vi和vj是连通的        连通图:在无向图中,如果任意两个顶点都是连通的,则称该无向图是连通图        连通分量:非连通图的极大连通子图、连通分量是对无向图的一种划分连通分量示意图:有向强连通图、强连通分量:        强连通顶点:在有向图中,如果从顶点vi到顶点vj和从顶点vj到顶点vi均有路径,则称顶点vi和vj是强连通的        强连通图:在有向图中,如果任意两个顶点都是强连通的,则称该有向图是强连通图        强连通分量:非强连通图的极大连通子图强连通分量示意图: 子图与生成子图:常考点无向图:        所有顶点的度之和=2|E|        若G是连通图,则最少有 n-1 条边(树),若 |E|>n-1,则一定有回路        若G是非连通图,则最多可能有 条边 (n-1个完全图+1个孤点)        无向完全图共有条边有向图:        所有顶点的出度之和=入度之和=|E|        所有顶点的度之和=2|E|        若G是强连通图,则最少有 n 条边(形成回路)        有向完全图共有条边图的遍历:从图中某一顶点出发访问图中所有顶,并且每个结点仅被访问一次。深度优先遍历序列(dfs)广度优先遍历序列(bfs)    备注:  调⽤BFS/DFS函数的次数 = 连通分量数4.2 图的存储结构 邻接矩阵:一维数组:存储图中顶点的信息二维数组(邻接矩阵):存储图中各顶点之间的邻接关系特点:一个图能唯一确定一个邻接矩阵,存储稀疏图时,浪费空间。空间复杂度为: O()。示意图:性质 (行*列) :邻接表:顶点表:所有边表的头指针和存储顶点信息的一维数组边表(邻接表):顶点 v 的所有邻接点链成的单链表示意图:特点:空间复杂度为:O(n+e), 适合存储稀疏图。两者区别:十字链表法图:备注:         1) 十字链表只用于存储有向图        2) 顺着绿色线路找: 找到指定顶点的所有出边        3) 顺着橙色线路找: 找到指定顶点的所有入边        4) 空间复杂度:O(|V|+|E|)邻接多重表图:备注:        1) 邻接多重表只适用于存储无向图        2) 空间复杂度:O(|V|+|E|)四者区别: 4.3 最小生成树        生成树:连通图的生成树是包含全部顶点的一个极小连通子图, 可用DFS和BFS生成。        生成树的代价:在无向连通网中,生成树上各边的权值之和        最小生成树:在无向连通网中,代价最小的生成树        性质: 各边权值互不相等时, 最小生成树是唯一的。边数为顶点数-1生成森林示意图:4.3.1 Prim算法        从某⼀个顶点开始构建⽣成树;每次将代价最⼩的新顶点纳⼊⽣成树,直到所有顶点都纳⼊为⽌。基于贪心算法的策略。        时间复杂度:O(|V|2) 适合⽤于边稠密图。4.3.2 Kruskal 算法(克鲁斯卡尔)        每次选择⼀条权值最⼩的边,使这条边的两头连通(原本已经连通的就不选), 直到所有结点都连通。基于贪心算法的策略。        时间复杂度:O( |E|log2|E| ) 适合⽤于边稀疏图。4.4 最短路径        非带权图: 边数最少的路径(广度优先遍历)        带权图: 边上的权值之和最少的路径4.4.1 Dijkstra算法        时间复杂度:O(n2)        备注: Dijkstra 算法不适⽤于有负权值的带权图4.4.2 Floyd算法核心代码:        时间复杂度:O(n3)        备注: 可以⽤于负权值带权图, 不能解决带有“负权回路”的图三者区别:4.5 有向⽆环图(DAG)描述表达式 (简化前) :描述表达式 (简化后) :4.6 拓扑排序        AOV⽹(Activity On Vertex NetWork,⽤顶点表示活动的⽹): ⽤DAG图(有向⽆环图)表示⼀个⼯程。顶点表示活动,有向边表示活动Vi必须先于活动Vj进⾏如图:拓扑排序的实现:        ① 从AOV⽹中选择⼀个没有前驱(⼊度为0)的顶点并输出。        ② 从⽹中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。        ③ 重复①和②直到当前的AOV⽹为空或当前⽹中不存在⽆前驱的顶点为⽌。逆拓扑排序(可用DFS算法实现):        ① 从AOV⽹中选择⼀个没有后继(出度为0)的顶点并输出。        ② 从⽹中删除该顶点和所有以它为终点的有向边。        ③ 重复①和②直到当前的AOV⽹为空备注: 上三角(对角线为0)矩阵, 必不存在环, 拓扑序列必存在, 但拓扑不唯一。(拓扑唯一, 图不唯一)4.7 关键路径        在带权有向图中,以顶点表示事件,以有向边表示活动,以边上的权值表示完成该活动的开销(如完成活动所需的时间),称之为⽤边表示活动的⽹络,简称AOE⽹示意图:        关键活动: 从源点到汇点的有向路径可能有多条,所有路径中,具有最⼤路径⻓度的路径称为 关键路径,⽽把关键路径上的活动称为关键活动。        事件vk的最早发⽣时间: 决定了所有从vk开始的活动能够开⼯的最早时间。        活动ai的最早开始时间: 指该活动弧的起点所表⽰的事件的最早发⽣时间。        事件vk的最迟发⽣时间: 它是指在不推迟整个⼯程完成的前提下,该事件最迟必须发⽣的时间。        活动ai的最迟开始时间: 它是指该活动弧的终点所表示事件的最迟发⽣时间与该活动所需时间之差。        活动ai的时间余量:表⽰在不增加完成整个⼯程所需总时间的情况下,活动ai可以拖延的时间。d(k)=0的活动就是关键活动, 由关键活动可得关键路径。示例图:第五章 查找        静态查找 :不涉及插入和删除操作的查找        动态查找 :涉及插入和删除操作的查找        查找⻓度: 在查找运算中,需要对⽐关键字的次数称为查找⻓度        平均查找长度:衡量查找算法的效率公式:5.1 顺序查找(线性查找):        顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。  基本思想:从数据结构线形表的一端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较,若相等则表示查找成功;若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点,表示查找失败。        时间复杂度: O(n)。有序顺序查找的ASL图:        无序查找失败时的平均查找长度:  n+1次 (带哨兵的情况)5. 2 折半查找:        元素必须是有序的,顺序存储结构。判定树是一颗平衡二叉树, 树高 (由n=-1得来)。        基本思想:用给定值k先与中间结点的关键字比较,中间结点把线形表分成两个子表,若相等则查找成功;若不相等,再根据k与该中间结点关键字的比较结果确定下一步查找哪个子表。        公式:mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low);           1)相等,mid位置的元素即为所求           2)>,low=mid+1;                3)<,high=mid-1。        时间复杂度: 二叉判定树的构造:         备注:对于静态查找表,一次排序后不再变化,折半查找能得到不错的效率。但对于需要频繁执行插入或删除操作的数据集来说,不建议使用。失败结点的ASL不是方形结点, 而是其父节点。5.3 分块查找        分块查找,⼜称索引顺序查找。        基本思想:将查找表分为若干子块, 块内的元素可以无序, 块间的元素是有序的, 即前一个快的最大元素小于后一个块的最大元素。再建立索引表, 索引表中的每个元素含有各块的最大关键字和第一个元素的地址。索引表按关键字有序排列。示意图:备注:         1) 设索引查找和块内查找的平均查找⻓度分别为LI、LS,则分块查找的平均查找⻓度为ASL=LI + LS        2) 将长度为n的查找表均匀分为b块, 每块s个记录, 在等概率情况下, 若在块内和索引表中均采用顺序查找, 则平均查找长度为:5.4 二叉排序树        又称二叉查找树(BST,Binary Search Tree), 是具有如下性质的二叉树:左子树结点值 < 根结点值 < 右子树结点值        二叉排序树的插入:  新插入的结点 一定是叶子。二叉排序树的删除        1) 情况一, 删除叶结点, 直接删除        2) 情况二, 待删除结点只有一颗子树, 让子树代替待删除结点        3) 情况三, 待删除结点有左, 右子树, 则令待删除的直接前驱(或直接后继(中序遍历))代替待删除结点。示意图: (30为直接前驱, 60为直接后继)平均查找效率: 主要取决于树的高度。时间复杂度: 5.5 平衡二叉树        简称平衡树(AVL树), 树上任一结点的左子树和右子树的 高度之差不超过1。 结点的平衡因子=左子树高-右子树高。平衡二叉树的插: LL型:RR型:RL型:LR型:        平衡二叉树的删除: 同上考点:        假设以表示深度为h的平衡树中含有的最少结点数。 则有 = 0, = 1, = 2,并且有=  +          时间复杂度: 5.6 红黑树        与AVL树相比, 插入/删除 很多时候不会破坏“红黑”特性,无需频繁调整树的形态。因为AVL是高度差严格要求不超过1, 红黑树高度差不超过2倍, 较为宽泛。定义:        ①每个结点或是红色,或是黑色的        ②根节点是黑色的        ③叶结点(外部结点、NULL结点、失败结点)均是黑色的        ④不存在两个相邻的红结点(即红结点的父节点和孩子结点均是黑色)        ⑤对每个结点,从该节点到任一叶结点的简单路径上,所含黑结点的数目相同        口诀: 左根右,根叶黑 不红红,黑路同示例图:性质:        性质1:从根节点到叶结点的最长路径不大于最短路径的2倍 (红结点只能穿插 在各个黑结点中间)        性质2:有n个内部节点的红黑树高度          结论: 若根节点黑高为h,内部结点数(关键字)最多有 , 最少有示例图:红黑树的插入操作:红黑树的插入示例图:         红黑树的删除: 和“二叉排序树的删除”一样! 具体还是算了吧, 放过自己。。。        时间复杂度: 5.7 B树        B树,⼜称多路平衡查找树,B树中所被允许的孩⼦个数的最⼤值称为B树的阶,通常⽤m表示。 m阶B树的特性:        1)树中每个结点⾄多有m棵⼦树,即⾄多含有m-1个关键字。        2)若根结点不是终端结点,则⾄少有两棵⼦树。        3)除根结点外的所有⾮叶结点⾄少有 棵⼦树,即⾄少含有个关键字。         4) 所有的叶结点都出现在同⼀层次上,并且不带信息, ( 指向这些结点的指针为空 ) 。        5) 最小高度:    (n为关键字, 注意区分结点)        6) 最大高度:         7) 所有⼦树⾼度要相同        8) 叶结点对应查找失败的情况, 即n个关键字有n+1个叶子结点示例图: B树的插入(5阶为例):B树的删除:        1) 若被删除关键字在终端节点,则直接删除该关键字 (要注意节点关键字个数是否低于下限 ⌈m/2⌉ − 1)        2) 若被删除关键字在⾮终端节点,则⽤直接前驱或直接后继来替代被删除的关键字 删除77:删除38:删除90:        3) 若被删除关键字所在结点删除前的关键字个数低于下限,且此时与该结点相邻的左、右兄弟结 点的关键字个数均=⌈m/2⌉ − 1,则将关键字删除后与左(或右)兄弟结点及双亲结点中的关键字进⾏合并 删除49: 5.8 B+树⼀棵m阶的B+树需满⾜下列条件        1)每个分⽀结点最多有m棵⼦树(孩⼦结点)。        2)⾮叶根结点⾄少有两棵⼦树,其他每个分⽀结点⾄少有 ⌈m/2⌉ 棵⼦树。        3)结点的⼦树个数与关键字个数相等。        4)所有叶结点包含全部关键字及指向相应记录的指针,叶结点中将关键字按⼤⼩顺序排列,并且相邻叶结点按⼤⼩顺序相互链接起来        5)所有分⽀结点中仅包含它的各个⼦结点中关键字的最⼤值及指向其⼦结点的指针。所有⾮叶结点仅起索引作⽤,        6) 所有⼦树⾼度要相同B+树示例图:B+树与B树的对比图:5.9 哈希表(Hash)        根据数据元素的关键字 计算出它在散列表中的存储地址。        哈希函数: 建⽴了“关键字”→“存储地址”的映射关系。        冲突(碰撞):在散列表中插⼊⼀个数据元素时,需要根据关键字的值确定其存储地址,若 该地址已经存储了其他元素,则称这种情况为“冲突(碰撞)”        同义词:若不同的关键字通过散列函数映射到同⼀个存储地址,则称它们为“同义词”        复杂度分析:对于无冲突的Hash表而言,查找复杂度为O(1) 5.9.1 构造哈希函数        1) 除留余数法 —— H(key) = key % p, 取⼀个不⼤于m但最接近或等于m的质数p        适⽤场景:较为通⽤,只要关键字是整数即可        2) 直接定址法 —— H(key) = key 或 H(key) = a*key + b        适⽤场景:关键字分布基本连续        3) 数字分析法 —— 选取数码分布较为均匀的若⼲位作为散列地        适⽤场景:关键字集合已知,且关键字的某⼏个数码位分布均匀        4) 平⽅取中法(二次探测法)——取关键字的平⽅值的中间⼏位作为散列地址        适⽤场景:关键字的每位取值都不够均匀。5.9.2 处理冲突拉链法示意图:开放定址法:        1) 线性探测法        2) 平⽅探测法        3) 双散列法        4) 伪随机序列法示意图:        删除操作: 采用开放定址法时, 只能逻辑删除。        装填因子: 表中记录数 / 散列表长度 。        备注: 平均查找长度的查找失败包含不放元素的情况。(特殊: 根据散列函数来算: 2010真题)        聚集: 处理冲突的方法选取不当,而导致不同关键字的元素对同一散列地址进行争夺的现象第六章 排序        稳定 :如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面;        内排序 :所有排序操作都在内存中完成;        外排序 :由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行。参考博客:超详细十大经典排序算法总结(java代码)c或者cpp的也可以明白_Top_Spirit的博客-CSDN博客6.1 直接插入排序动图演示:         优化: 折半插入排序6.2 希尔排序        又称缩小增量排序, 先将待排序表分割成若⼲形如 L[i, i + d, i + 2d,…, i + kd] 的“特殊”⼦表,对各个⼦表分别进⾏直接插⼊排序。缩⼩增量d,重复上述过程,直到d=1为⽌。建议每次将增量缩⼩⼀半。示例图:6.3 冒泡排序动图演示:6.4 快速排序算法思想:        1) 在待排序表L[1…n]中任取⼀个元素pivot作为枢轴(或基准)        2) 通过⼀趟排序将待排序表划分为独⽴的两部分L[1…k-1]和L[k+1…n],使得L[1…k-1]中的所有元素⼩于pivot,L[k+1…n]中的所有元素⼤于等于 pivot,则pivot放在了其最终位置L(k)上,这个过程称为⼀次“划分”。        3) 然后分别递归地对两个⼦表重复上述过程,直每部分内只有⼀个元素或空为⽌,即所有元素放在了其最终位置上。示例图:  6.5 简单选择排序        算法思想: 每⼀趟在待排序元素中选取关键字最⼩的元素加⼊有序⼦序列。动画演示:6.6 堆排序        ⼤根堆: 若满⾜:L(i)≥L(2i)且L(i)≥L(2i+1) (1 ≤ i ≤n/2 )        ⼩根堆: 若满⾜:L(i)≤L(2i)且L(i)≤L(2i+1) (1 ≤ i ≤n/2 )大根堆示例图:6.6.1 建立大根堆        思路:从开始, 把所有⾮终端结点都检查⼀遍,是否满足大根堆的要求,如果不满⾜,则进⾏调整。若元素互换破坏了下⼀级的堆,则采⽤相同的方法继续往下调整(⼩元素不断“下坠”)小元素下坠示例图:          结论: 建堆的过程,关键字对⽐次数不超过4n,建堆时间复杂度=O(n)6.6.2 堆的插入与删除        插入: 将新增元素放到表尾, 而后根据大小根堆进行上升调整。        删除: 被删除的元素⽤堆底元素替代,然后让该 元素不断“下坠”,直到⽆法下坠为⽌排序动图演示:6.7 归并排序        该算法是采用分治法, 把两个或多个已经有序的序列合并成⼀个。2路归并图:        结论:n个元素进⾏k路归并排序,归并趟数= 6.8 基数排序 (低位优先)        基数排序是非比较的排序算法,对每一位进行排序,从最低位开始排序,复杂度为O(kn),为数组长度,k为数组中的数的最大的位数;动图演示:         时间复杂度: ⼀趟分配O(n),⼀趟收集O(r),总共 d 趟分配、收集,总的时间复杂度=O(d(n+r)) , 其中把d为关键字拆 为d个部分, r为每个部分可能 取得 r 个值。基数排序适用场景:        ①数据元素的关键字可以⽅便地拆分为 d 组,且 d 较⼩        ②每组关键字的取值范围不⼤,即 r 较⼩        ③数据元素个数 n 较⼤如:内部排序总结:         基本有序:  直接插入(比较最少), 冒泡(趟数最少)6.9 外部排序        数据元素太多,⽆法⼀次全部读⼊内存进⾏排序, 读写磁盘的频率成为衡量外部排序算法的主要因素。示例图:多路归并:        结论: 采⽤多路归并可以减少归并趟数,从⽽减少磁盘I/O(读写)次数。对 r 个初始归并段,做k路归并,则归并树可⽤ k 叉树表示 若树⾼为h,则归并趟数 = h-1 = 。K越大, r越小, 读写磁盘次数越少。(缺点: k越大, 内部排序时间越大)6.9.1 败者树        使⽤k路平衡归并策略,选出⼀个最小元素需要对⽐关键字 (k-1)次,导致内部归并所需时间增加。因此引入败者树。示例图:        结论: 对于 k 路归并,第⼀次构造败者 树需要对⽐关键字 k-1 次 , 有了败者树,选出最⼩元素,只需对⽐关键字次6.9.2 置换-选择排序        使用置换-选择排序可以减少初始化归并段。示意图: 6.9.3 最佳归并树原理图:        注意:对于k叉归并,若初始归并段的数量⽆法构成严格的 k 叉归并树, 则需要补充⼏个⻓度为 0 的“虚段”,再进⾏ k 叉哈夫曼树的构造。示例图: 添加虚段数目: 难点:结束!  !  !注: 以上部分图片素材来自王道数据结构我要的图文并茂关注

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int p[40005],a[40005],m,n,t,l,r,ans; vector<int>b[1005],c[1005],d,e; void add(int n,int m) { for(int i=0;i<b[m].size();i++) { if(b[m][i]==n){c[m][i]++;return; } } b[m].push_back(n),c[m].push_back(1); } void add2(int n,int m) { for(int i=0;i<d.size();i++) { if(d[i]==n){e[i]+=m;return; } } d.push_back(n),e.push_back(m); } int count(int l,int r) { int u=p[l],v=p[r],maxx=0,maxi; if(u==v) { for(int i=u;i<=v;i++) { add2(a[i],i); } for(int i=0;i<d.size();i++) { if(e[i]>maxx||e[i]==maxx&&maxi>d[i]) maxx=e[i],maxi=d[i]; } return maxi; } for(int i=l;i<=u*m;i++) { add2(a[i],1); } for(int i=(v-1)*m+1;i<=r;i++) { add2(a[i],1); } for(int i=u+1;i<v;i++) { for(int j=0;j<b[i].size();j++) { add2(b[i][j],c[i][j]); } } for(int i=0;i<d.size();i++) { if(e[i]>maxx||e[i]==maxx&&maxi>d[i]) maxx=e[i],maxi=d[i]; //cout<<d[i]<<":"<<e[i]<<'\n'; } //cout<<'\n'; return maxi; } int main() { ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0); cin>>n>>t;m=sqrt(n); for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>a[i]; p[i]=(i-1)/m+1; add(a[i],p[i]); } while(t--) { cin>>l>>r;l=(l+ans-1)%n+1,r=(r+ans-1)%n+1;ans=0; if(l>r) swap(l,r); d.clear();e.clear(); ans=count(l,r); cout<<ans<<'\n'; } return 0; }该代码提交该题时有错误,请帮我修改:给一个长度是n的数组,a[1],a[2],a[3],...,a[n-1],a[n], 然后有m次询问,每次询问给一个区间[x,y], 问区间内众数的值是多少,如果区间有多个众数出现的次数相同,输出值最小的那个 一下定义什么是众数,众数即为在给定序列中出现次数最多的数 输入格式 第一行有两个整数,分别表示a数组的长度 n 和询问次数 m。 第二行有 n 个整数,第 i 个整数表示a[i] 接下来 m 行,每行两个整数 L, R,表示一次询问。输入是加密的,解密方法如下: 令上次询问的结果为 x(如果这是第一次询问,则 x = 0),设 l=((L+x-1)mod n) + 1,r=((R+x-1) mod n) + 1。如果 l > r,则交换 l, r。 最终的询问区间为计算后的 [l, r]。 部分数据,保证 n,m <= 3000。 100% 的数据,保证 1<= n <= 40000,1<= m <= 50000,1<= a[i] <= 10^9,1 <= L,R<= n。 输出格式 对于每次询问,输出一行一个整数表示答案。 输入/输出例子1 输入: 6 3 1 2 3 2 1 2 1 5 3 6 1 5 输出: 1 2 1

# T649440 小瑞的手机 ## 题目背景 暑假来临,小瑞在外拼命工作,攒钱买了部新手机[鸭梨手机-$PRO MAX 114514$] 但小瑞有个**的妹妹总是乱动手机。 ## 题目描述 每次小瑞解锁手机后,妹妹都会随机进行以下操作: 1. 打开一个APP(消耗1点电量)。 2. 删除一个APP(消耗2点电量)。 3. 修改手机壁纸(消耗3点电量)。 4. 什么都不做(消耗0点电量)。 小瑞的手机初始电量为$M$,电量耗尽时,手机将自动关机。 现在给定妹妹的操作序列长度$N$和初始电量$M$, 请计算妹妹最多可以进行多少次连续操作而不导致手机关机。 ## 输入格式 第一行包含两个整数$N$和$M$,表示操作序列长度和初始电量。 第二行包含$N$个整数,每个整数表示对应位置操作消耗的电量$(1/2/3/0)$. ## 输出格式 一个整数,表示最多可以进行的连续操作次数。 ## 输入输出样例 #1 ### 输入 #1 5 10 1 2 3 0 2 ### 输出 #1 4 ## 说明/提示 最多可以连续进行前4个操作(1+2+3+0=6 ≤ 10) 如果进行全部5个操作,总耗电量为8(1+2+3+0+2)仍≤10, 但题目要求的是"最多连续操作次数",0表示什么也不做,并不是连续操作,所以答案是4 --- 数据范围 - 60% 数据:$1≤N≤1000 , 1≤M≤2*10^5$ - 100% 数据:$1≤N≤2*10^5,1≤M≤10^9$ 请你严格按照数据范围给这道题写一个c++数据生成器,生成in\out文件,文件名依次为phone1到phone20

最新推荐

recommend-type

Pansophica开源项目:智能Web搜索代理的探索

Pansophica开源项目是一个相对较新且具有创新性的智能Web搜索代理,它突破了传统搜索引擎的界限,提供了一种全新的交互方式。首先,我们来探讨“智能Web搜索代理”这一概念。智能Web搜索代理是一个软件程序或服务,它可以根据用户的查询自动执行Web搜索,并尝试根据用户的兴趣、历史搜索记录或其他输入来提供个性化的搜索结果。 Pansophica所代表的不仅仅是搜索结果的展示,它还强调了一个交互式的体验,在动态和交互式虚拟现实中呈现搜索结果。这种呈现方式与现有的搜索体验有着根本的不同。目前的搜索引擎,如Google、Bing和Baidu等,多以静态文本和链接列表的形式展示结果。而Pansophica通过提供一个虚拟现实环境,使得搜索者可以“扭转”视角,进行“飞行”探索,以及“弹网”来浏览不同的内容。这种多维度的交互方式使得信息的浏览变得更加快速和直观,有望改变用户与网络信息互动的方式。 接着,我们关注Pansophica的“开源”属性。所谓开源,指的是软件的源代码可以被公众获取,任何个人或组织都可以自由地使用、学习、修改和分发这些代码。开源软件通常由社区进行开发和维护,这样的模式鼓励了协作创新并减少了重复性劳动,因为全世界的开发者都可以贡献自己的力量。Pansophica项目作为开源软件,意味着其他开发者可以访问和使用其源代码,进一步改进和扩展其功能,甚至可以为Pansophica构建新的应用或服务。 最后,文件名称“Pansophica-src-1.3”表明了我们讨论的特定版本的Pansophica开源代码。数字“1.3”很可能指的是该版本号,表明这是Pansophica项目的第1.3个公开版本。这个版本号对于开发者来说很重要,因为它可以帮助他们追踪更新的进度、比较版本间的差异以及选择最适合其项目的版本。 综合以上信息,Pansophica开源项目不仅在搜索代理领域引入了创新的交互方式,而且通过开源的方式,提供了技术共享和协作的可能性。对于IT行业来说,开源项目是推动技术发展的重要力量,它激发了社区的活力,促进了知识的传播和技术的进步。通过构建一个开源社区,Pansophica可以吸引来自世界各地的开发者和研究人员,共同探索如何将搜索技术与交互式虚拟现实技术结合起来,为用户带来更加丰富和有效的信息检索体验。同时,Pansophica的开源性质也使其更容易适应未来技术的发展,随着社区的不断贡献和反馈,这一平台有望在功能和性能上得到持续的优化和增强。
recommend-type

跨平台内容提取无忧:coze工作流应对社交媒体挑战

# 1. 社交媒体内容提取的必要性与挑战 ## 1.1 内容提取的必要性 在数字时代,社交媒体内容是信息与数据流动的主干道,公司、个人和研究者都在寻求从这些信息中提取价值。无论是为了市场趋势分析、品牌监控、消费者洞察还是公共舆论监测,有效的社交媒体内容提取变得至关重要。这不仅有助于企业做出数据驱动的决策,也能使个人更好地理
recommend-type

vrrp主设备发送的免费arp

<think>好的,我现在需要回答用户关于VRRP主设备发送免费ARP的目的和工作原理的问题。首先,我得回忆一下VRRP的基本概念和工作机制。VRRP,虚拟路由冗余协议,主要用于在局域网中提供默认网关的冗余备份,确保网络的高可用性。主设备(Master)负责转发流量,而备用设备(Backup)则在主设备故障时接管工作。 用户的问题集中在主设备发送免费ARP的目的和机制上。根据引用[2],免费ARP用于通知下游设备虚拟MAC地址的变更。当主设备被选举出来后,它需要让局域网内的其他设备知道虚拟IP对应的MAC地址已经指向自己,这样流量才会被正确路由到主设备。免费ARP的作用应该就是更新这些设备的
recommend-type

为Ghost博客平台打造的Meteor流星包装使用指南

从给定文件信息中,我们可以提炼出以下IT知识点: ### 标题知识点:流星Ghost软件包 1. **流星Ghost软件包的用途**:流星Ghost软件包是专为Ghost博客平台设计的流星(Meteor)应用程序。流星是一个开源的全栈JavaScript平台,用于开发高性能和易于编写的Web应用程序。Ghost是一个开源博客平台,它提供了一个简单且专业的写作环境。 2. **软件包的作用**:流星Ghost软件包允许用户在流星平台上轻松集成Ghost博客。这样做的好处是可以利用流星的实时特性以及易于开发和部署的应用程序框架,同时还能享受到Ghost博客系统的便利和美观。 ### 描述知识点:流星Ghost软件包的使用方法 1. **软件包安装方式**:用户可以通过流星的命令行工具添加名为`mrt:ghost`的软件包。`mrt`是流星的一个命令行工具,用于添加、管理以及配置软件包。 2. **初始化Ghost服务器**:描述中提供了如何在服务器启动时运行Ghost的基本代码示例。这段代码使用了JavaScript的Promise异步操作,`ghost().then(function (ghostServer) {...})`这行代码表示当Ghost服务器初始化完成后,会在Promise的回调函数中提供一个Ghost服务器实例。 3. **配置Ghost博客**:在`then`方法中,首先会获取到Ghost服务器的配置对象`config`,用户可以在此处进行自定义设置,例如修改主题、配置等。 4. **启动Ghost服务器**:在配置完成之后,通过调用`ghostServer.start()`来启动Ghost服务,使其能够处理博客相关的请求。 5. **Web浏览器导航**:一旦流星服务器启动并运行,用户便可以通过Web浏览器访问Ghost博客平台。 ### 标签知识点:JavaScript 1. **JavaScript作为流星Ghost软件包的开发语言**:标签指出流星Ghost软件包是使用JavaScript语言开发的。JavaScript是一种在浏览器端广泛使用的脚本语言,它也是流星平台的基础编程语言。 2. **流星和Ghost共同使用的语言**:JavaScript同样也是Ghost博客平台的开发语言。这表明流星Ghost软件包可以无缝集成,因为底层技术栈相同。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点:meteor-ghost-master 1. **版本控制和软件包结构**:文件名称`meteor-ghost-master`暗示了该软件包可能托管在像GitHub这样的版本控制系统上。文件名中的`master`通常指的是主分支或主版本。 2. **软件包的目录结构**:通过文件名称可以推断出该软件包可能拥有一个标准的流星软件包结构,包含了初始化、配置、运行等必要的模块和文件。 3. **软件包的维护状态**:由于文件名没有包含特定的版本号,我们无法直接得知软件包的最新更新情况。通常,软件包维护者会将最新的版本代码放在`master`分支上。 ### 总结 流星Ghost软件包提供了一个有效的解决方案,使得流星平台的开发者能够在他们的应用中添加Ghost博客功能。软件包的使用简便,通过流星的命令行工具安装,并通过JavaScript代码配置和启动Ghost服务。通过流星Ghost软件包,开发者能够享受流星的实时特性以及Ghost博客系统的便利性。此外,软件包的命名和结构也暗示了其维护和版本控制的模式,有助于开发者更好地理解如何使用和维护这一软件包。
recommend-type

抖音标题生成自动化:用coze工作流释放创意

# 1. 抖音标题生成自动化的重要性 随着社交媒体平台的崛起,内容的吸引力很大程度上取决于标题的创意与精准性。抖音作为一个日活亿级的短视频平台,高质量的标题能够有效提高视频的点击率,增加内容的传播。但是,人工撰写标题不仅耗时耗力,而且很难做到快速响应热点,自动化标题生成工具应运而生。coze工作流,作为一种实现自动化生成抖音标题的工具,其重要性不言而喻。它能够利用大数据分析和机器学习技术,提高标题的吸引
recommend-type

spss消费结构因子分析

<think>好的,我现在需要帮助用户在SPSS中进行消费结构的因子分析。首先,我要回忆一下因子分析的基本步骤和SPSS的操作流程。用户可能对SPSS不太熟悉,所以步骤要详细,同时需要结合他们提供的引用内容,特别是引用[2]中的适用条件和检验方法。 首先,用户提到了消费结构的数据,这可能包括多个变量,如食品、住房、交通等支出。因子分析适用于这种情况,可以降维并找出潜在因子。根据引用[2],需要检查样本量是否足够,变量间是否有相关性,以及KMO和Bartlett检验的结果。 接下来,我需要按照步骤组织回答:数据准备、适用性检验、因子提取、因子旋转、命名解释、计算得分。每个步骤都要简明扼要,说
recommend-type

OpenMediaVault的Docker映像:快速部署与管理指南

根据提供的文件信息,我们将详细讨论与标题和描述中提及的Docker、OpenMediaVault以及如何部署OpenMediaVault的Docker镜像相关的一系列知识点。 首先,Docker是一个开源的应用容器引擎,允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。 OpenMediaVault是一个基于Debian的NAS(网络附加存储)解决方案。它专为家庭或小型办公室提供文件共享、网络附加存储以及打印服务。它提供了一个易用的Web界面,通过这个界面用户可以管理服务器配置、网络设置、用户权限、文件服务等。 在描述中提到了一些Docker命令行操作: 1. `git clone`:用于克隆仓库到本地,这里的仓库指的是“docker-images-openmedivault”。 2. `docker build -t omv`:这是一个构建Docker镜像的命令,其中`-t`参数用于标记镜像名称和标签,这里是标记为“omv”。 3. `docker run`:运行一个容器实例,`-t`参数用于分配一个伪终端,`-i`参数用于交互式操作,`-p 80:80`则是将容器的80端口映射到宿主机的80端口。 启动服务的部分涉及OpenMediaVault的配置和初始化: - ssh服务:用于远程登录到服务器的协议。 - php5-fpm:是PHP的一个FastCGI实现,用于加速PHP的运行。 - nginx:是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,常用于优化静态内容的分发。 - openmediavault引擎:指的是OpenMediaVault的核心服务。 - rrdcached:用于收集和缓存性能数据,这些数据可以被rrdtool图形化工具读取。 - collectd:是一个守护进程,用于收集系统性能和提供各种存储方式和传输方式来存储所收集的数据。 为了访问服务,需要在浏览器中输入"http:// IP_OF_DOCKER",其中`IP_OF_DOCKER`指的是运行Docker容器的主机IP地址。 描述中还提到了一个步骤:“在System-> Network-> Interfaces中添加带有dhcp的eth0”,这指的是需要在OpenMediaVault的Web管理界面中配置网络接口。`eth0`是网络接口的名称,通常代表第一个以太网接口。DHCP(动态主机配置协议)是一种自动为网络中的设备分配IP地址的协议,这样设备就可以连接网络并开始通信,无需手动配置IP地址。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“docker-images-openmediavault-master”暗示了这是一个包含Docker镜像文件的代码仓库。通常,“master”分支是代码的主分支,包含了代码库中最新且通常是最稳定的版本。用户可以通过克隆该仓库到本地来获取所有相关的Dockerfile、配置脚本及依赖文件,以便能够自行构建和运行OpenMediaVault的Docker镜像。 综上所述,这些知识点涵盖了从基本的Docker概念、Docker命令行操作、OpenMediaVault服务启动和管理,到具体的网络配置及Docker仓库操作,都是进行Docker化OpenMediaVault部署的关键步骤。
recommend-type

小红书文案提取一步到位:coze工作流操作全攻略

# 1. coze工作流概述 工作流系统是企业信息化和数字化转型的核心组件之一,它通过自动化流程管理提升效率,确保业务流程的顺畅执行。coze工作流作为当前市场上较为先进的工作流解决方案,它不仅仅是一套软件工具,更是一个集成化的平台,旨在通过流程自动化和智能化提升企业运营效率。 coze工作流的引入不仅有助于标准化和优化企业的业务流程,还可以通过可配置的流程设计,满足不同部门的特定需求。在组织的业务流程中
recommend-type

戴尔R630设置来电自动开机

<think>嗯,用户需要设置Dell R630服务器在断电恢复后自动开机。这个问题很实用,特别是对于托管在机房或需要远程管理的服务器来说,电源恢复后自动启动能减少运维压力。 从用户提到的R630型号来看,这是Dell PowerEdge系列的主流机型,设置方法应该和其他同代服务器类似。用户可能遇到意外断电后需要手动开机的情况,这会影响服务可用性。 我回忆Dell服务器的电源管理逻辑:主要有两个关键设置点。首先是BIOS里的电源恢复策略,选项包括"保持关机"、"自动开机"和"恢复断电前状态"。其次是iDRAC远程管理卡里的设置,这个更灵活但需要配置网络。 用户可能不熟悉服务器管理,所以需
recommend-type

React-Glide:掌握React轻量级多用途轮播模块

React-glide是一个专为React框架设计的内置多用途轮播模块,它允许开发者在网页中轻松地实现图片或内容的轮播效果。轮播图是一种常见的网页元素,常用于展示一系列的图片或内容,以轮动的方式切换显示,以达到吸引用户注意和提供信息的功能。 首先,需要了解React框架。React是由Facebook开发的一个用于构建用户界面的JavaScript库,它遵循组件化思想,能够将复杂的应用分解成小型的、独立的、可复用的组件。React-glide正是建立在React组件化的基础上,提供了一个轻量级且功能丰富的轮播组件。 安装React-glide非常简单,可以通过npm(Node Package Manager)这个包管理器进行安装。npm是目前流行的JavaScript包管理工具,它能够帮助开发者快速找到合适的库,管理项目依赖,并且能够方便地进行版本控制。安装命令为: ```bash $ npm install react-glide ``` 安装完成后,开发者可以将react-glide作为一个依赖模块引入到React项目中。在组件页面顶部导入模块时,需要同时导入Glide组件以及对应的样式文件。在React中,导入组件和样式的语句如下: ```javascript import { Glide } from 'react-glide'; import 'react-glide/lib/reactGlide.css'; ``` 在使用时,Glide组件充当一个包装器,它能够包裹任何类型的元素。通常,轮播组件中会包含多个图片元素,Glide会自动管理这些图片的显示逻辑。例如,以下是一个基本的使用示例: ```jsx < Glide > < img src = 'http://path/to/image/url' /> < img src = 'http://path/to/image/url2' /> < img src = 'http://path/to/image/url3' /> < /Glide > ``` 在上述代码中,`<Glide>`标签内可以添加任意数量的子元素(通常是`<img>`标签),而Glide组件则会负责这些子元素的轮播展示。 react-glide的轮播组件也支持自定义配置选项,以满足不同场景下的需求。这些选项可以作为属性传递给Glide组件。例如,你可以设置轮播的自动播放间隔、切换动画效果、轮播方向等。具体的属性配置方法需要查阅react-glide的文档。 另外,提到的“种类”和“interface GlideProps”表明react-glide支持TypeScript。TypeScript是JavaScript的一个超集,它在JavaScript的基础上添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。TypeScript最终会被编译成JavaScript代码。使用TypeScript的优势在于能够在开发阶段就发现类型相关的错误,提升代码的健壮性和可维护性。而`GlideProps`可能是指Glide组件可以接收的属性接口,具体如何使用,需要结合TypeScript的类型定义和接口特性来确定。 最后,提到的“压缩包子文件的文件名称列表”中,`react-glide-master`很可能是压缩包的名称。在项目构建和发布过程中,通常会将项目文件打包成一个或多个压缩文件,以便于传输和部署。这种命名方式表明这个压缩文件中包含的是react-glide项目的主分支(master branch)的源代码。 综上所述,react-glide作为一个专为React框架设计的轮播组件,极大地简化了轮播功能的实现过程。开发者只需要通过简单的配置和少量的代码,就可以在React应用中实现美观且功能丰富的轮播效果。无论是用于图片展示、内容更新、引导教程还是广告轮播,react-glide都是一个不错的选择。