软件包管理器

【Linux】软件包管理器 yum yum的使用 阅读详情

题目描述

Linux用户和OSX用户一定对软件包管理器不会陌生。通过软件包管理器,你可以通过一行命令安装某一个软件包,然后软件包管理器会帮助你从软件源下载软件包,同时自动解决所有的依赖(即下载安装这个软件包的安装所依赖的其它软件包),完成所有的配置。Debian/Ubuntu使用的apt-get,Fedora/CentOS使用的yum,以及OSX下可用的homebrew都是优秀的软件包管理器。

你决定设计你自己的软件包管理器。不可避免地,你要解决软件包之间的依赖问题。如果软件包A依赖软件包B,那么安装软件包A以前,必须先安装软件包B。同时,如果想要卸载软件包B,则必须卸载软件包A。现在你已经获得了所有的软件包之间的依赖关系。而且,由于你之前的工作,除0号软件包以外,在你的管理器当中的软件包都会依赖一个且仅一个软件包,而0号软件包不依赖任何一个软件包。依赖关系不存在环(若有m(m≥2)个软件包A1,A2,A3,⋯,Am,其中A1依赖A2,A2依赖A3,A3依赖A4,……,A[m-1]依赖Am,而Am依赖A1,则称这m个软件包的依赖关系构成环),当然也不会有一个软件包依赖自己。

现在你要为你的软件包管理器写一个依赖解决程序。根据反馈,用户希望在安装和卸载某个软件包时,快速地知道这个操作实际上会改变多少个软件包的安装状态(即安装操作会安装多少个未安装的软件包,或卸载操作会卸载多少个已安装的软件包),你的任务就是实现这个部分。注意,安装一个已安装的软件包,或卸载一个未安装的软件包,都不会改变任何软件包的安装状态,即在此情况下,改变安装状态的软件包数为0。

输入输出格式

输入格式:

从文件manager.in中读入数据。

输入文件的第1行包含1个整数n,表示软件包的总数。软件包从0开始编号。

随后一行包含n−1个整数,相邻整数之间用单个空格隔开,分别表示1,2,3,⋯,n−2,n−1号软件包依赖的软件包的编号。

接下来一行包含1个整数q,表示询问的总数。之后q行,每行1个询问。询问分为两种:

install x:表示安装软件包x

uninstall x:表示卸载软件包x

你需要维护每个软件包的安装状态,一开始所有的软件包都处于未安装状态。

对于每个操作,你需要输出这步操作会改变多少个软件包的安装状态,随后应用这个操作(即改变你维护的安装状态)。

输出格式:

输出到文件manager.out中。

输出文件包括q行。

输出文件的第i行输出1个整数,为第i步操作中改变安装状态的软件包数。

代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=200005;
int n,k=0,x,head[maxn],q,deep[maxn],father[maxn],size[maxn];
int tid[maxn],top[maxn],son[maxn],tidnum=0,pos[maxn];char s[15];
struct node
{
    int to,next;
} edge[maxn<<1];
struct Node
{
    int left,right,flag,sum;
} tree[maxn<<2];
void add(int u,int v)
{
    edge[++k].to=v;
    edge[k].next=head[u];
    head[u]=k;
}
void build(int id,int l,int r)
{
    tree[id].left=l;tree[id].right=r;
    tree[id].sum=0;tree[id].flag=-1;
    if(l==r) return;
    int mid=(l+r)>>1;
    build(id<<1,l,mid);build(id<<1|1,mid+1,r);
    return;
}
int read()
{
    int x=0;char ch=getchar();
    while(ch<48||ch>57) ch=getchar();
    while(ch>=48&&ch<=57) x=x*10+ch-48,ch=getchar();
    return x;
}
void dfs1(int x,int fa,int depth)
{
    size[x]=1;father[x]=fa;deep[x]=depth;
    for(int i=head[x];i;i=edge[i].next)
    {
        if(edge[i].to==fa) 
			continue;
        dfs1(edge[i].to,x,depth+1);
        size[x]+=size[edge[i].to];
        if(!son[x]||size[edge[i].to]>size[son[x]]) 
			son[x]=edge[i].to;
    }
}
void dfs2(int x,int tp)
{
    tid[x]=++tidnum;
	pos[tid[x]]=x;
	top[x]=tp;
    if(!son[x]) 
		return;dfs2(son[x],tp);
    for(int i=head[x];i;i=edge[i].next)
    {
        if(edge[i].to!=son[x]&&edge[i].to!=father[x])
            dfs2(edge[i].to,edge[i].to);
    }
}
void downdata(int id)
{
    tree[id<<1].sum=(tree[id<<1].right-tree[id<<1].left+1)*tree[id].flag;
    tree[id<<1|1].sum=(tree[id<<1|1].right-tree[id<<1|1].left+1)*tree[id].flag;
    tree[id<<1].flag=tree[id<<1|1].flag=tree[id].flag;
    tree[id].flag=-1;
}
void update(int id,int l,int r,int val)
{
    if(tree[id].right<l||tree[id].left>r) 
		return;
    if(tree[id].right<=r&&tree[id].left>=l)
    {
        tree[id].sum=(tree[id].right-tree[id].left+1)*val;
        tree[id].flag=val;
        return;
    }
    if(tree[id].flag!=-1) 
		downdata(id);
    update(id<<1,l,r,val);
	update(id<<1|1,l,r,val);
    tree[id].sum=tree[id<<1].sum+tree[id<<1|1].sum;
    return;
}
void change(int u,int v,int val)
{
    while(top[u]!=top[v])
    {
        if(deep[top[u]]<deep[top[v]]) 
			swap(u,v);
        update(1,tid[top[u]],tid[u],val);
        u=father[top[u]];
    }
    if(deep[u]>deep[v])
		swap(u,v);
    update(1,tid[u],tid[v],val);
    return;
}
int main()
{
    n=read();
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        x=read();
		x++;
        add(x,i);
    }
    deep[1]=1;
    dfs1(1,1,1);
	dfs2(1,1);
	build(1,1,tidnum);
    q=read();
    for(int i=1;i<=q;i++)
    {
        scanf("%s",s);
        x=read();
		x++;
        int t1=tree[1].sum;
        if(s[0]=='i')
        {
            change(1,x,1);
            int t2=tree[1].sum;
            printf("%d\n",abs(t2-t1));

        }
        if(s[0]=='u')
        {
            update(1,tid[x],tid[x]+size[x]-1,0);
            int t2=tree[1].sum;
            printf("%d\n",abs(t1-t2));
        }
    }
    return 0;
}


大模型系统构建的“三驾马车”——Prompt、Context与Harness工程 在LLM应用开发的早期阶段,我们热衷于比拼“提示词”的精妙程度。那时,一个精心构造的思维链CoT就能让模型的表现提升10%以上。随着大模型从“玩具”走向“生产系统”,我们逐渐意识到:单一的 Prompt 只是起点,而非终点。 真正的工业级应用,需要构建一套三层递进的工程体系——Prompt Engineering、Context Engineering 和 Harness Engineering。 阅读详情

相关推荐

GAN网络(论文阅读):Generative Adversarial Nets

当判别器效果比较好时,D(G(z))值为0,则log(1-D(G(z)))值为0,当判别器效果不好,会输出一个大于0 的数,则log(1-D(G(z)))值就为一个负数,在极端情况下,会得到负无穷大,此时判别失误。在价值函数的第二项中存在问题,在早期G比较弱的时,生成的数据和真实数据相差很大,D就容易训练的比较好,很容易区分,就会导致log(1-D(G(z)))变成0 ,这样很难求梯度来优化G,所以更新G时,将优化函数改为log(D(G(z)))。最终使G赢,即G生成的数据D判别不出来。

m0_54248968的博客 2292

NOI 2015 d1t2 洛谷 【P2146】 软件包管理器

Linux用户和OSX用户一定对软件包管理器不会陌生。通过软件包管理器,你可以通过一行命令安装某一个软件包,然后软件包管理器会帮助你从软件源下载软件包,同时自动解决所有的依赖(即下载安装这个软件包的安装所依赖的其它软件包),完成所有的配置。ebian/Ubuntu使用的apt-get,Fedora/CentOS使用的yum,以及OSX下可用的homebrew都是优秀的软件包管理器。 你决定设计你自

ATOD 1506

从问卷到结论:手把手教你用SPSS 28完成一份完整的社科数据分析报告

本文详细介绍了如何使用SPSS 28完成社会科学研究中的数据分析报告,从问卷数据导入、清洗到描述性和推断性统计分析,再到结果呈现与报告撰写。通过实际案例演示,帮助研究者掌握SPSS 28的核心功能,提升数据分析效率与报告质量。

weixin_28717431的博客 248

bzoj4196

开始看lct后觉得链剖真是很水。。。 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define lowbit(a) ((a)&(-(a))) 3 #define l(a) ((a)<<1) 4 #define r(a) ((a)<<1|1) 5 #define clr(a,x) memset(a,x,s...

weixin_34417183的博客 279

WPF窗口定位技巧:从基础到高级的三种实现方法

本文详细解析WPF窗口定位的三种核心方法:屏幕居中(CenterScreen)、父窗口居中(CenterOwner)和手动定位(Manual)。通过对比其适用场景、实现代码与注意事项,帮助开发者根据实际需求选择最佳方案,从而提升WPF应用程序的用户体验与专业度。

weixin_29224309的博客 272

YOLOv13优化:PoolingFormerCGLU模块 MetaFormer 框架 + 池化混合器 手把手教你自注意力

PoolingFormer1 是一个基于 MetaFormer 框架 的轻量化卷积-Transformer 混合模块,通过 Pooling 取代自注意力,实现: 更低的计算成本 一定的全局信息融合 兼容 CNN 和 Transformer 的优点

FJN110的博客 425

(重链剖分)魔法树

(重链剖分)魔法树

汤键的博客 428

基于 DnLUT 超高效的彩色图像去噪(CVPR 2025),本地部署 DnLUT 模型,图像去噪算法训练和推理,全网最详细教程

基于 DnLUT 超高效的彩色图像去噪(CVPR 2025),本地部署 DnLUT 模型,图像去噪算法训练和推理,全网最详细教程

在职AI算法工程师,擅长计算机视觉,YOLO目标检测、分割等,擅长web、pyqt界面可视化,好内容持续更新中,来这里跟大家一起学习,共同进步 363

NOI2015B. 软件包管理器 (Package Manager)

NOI2015B. 软件包管理器 (Package Manager)

yaosichengalpha的博客 333

【RT-DETR涨点改进】全网独家-特征融合改进篇 | AAAI 2025 顶会| 高效涨点,RT-DETR利用CDFA对比度特征聚合模块,适用于目标检查(全网独家创新)

本文提出了一种基于CDFA模块的多级特征融合优化RT-DETR模型,用于解决医学图像分割中的软边界模糊、小目标和共现现象等问题。CDFA模块通过对比度特征聚合、局部特征增强和多级注意力机制,有效提升模型性能。研究提供了三种改进方案(rtdetr-r18/y50/l-CDFA),并在多个医学数据集上验证了其有效性。核心创新包括语义信息解耦、对比驱动特征融合和尺寸感知解码器。实验结果表明,该方法在分割精度和鲁棒性方面达到SOTA水平。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 509

【STM32项目】基于stm32智能鱼缸控制系统的设计与实现(完整工程资料源码)

随着现代化经济的快速发展,物质条件富足的人开始追求精神富足,越来越多的人通过饲养观赏鱼来充实生活、释放压力,但并非所有饲养者都有时间和经验来管理好鱼缸。一种由单片机控制,可实时检测和调节鱼缸环境,可把鱼缸环境实时反映给用户并能被用户远程操控的系统,可以解决养鱼成活率低、耗费时间和精力、参与感不强等诸多难题。

嵌入式技术开发 7351

[NOI2015] 软件包管理器

通过软件包管理器,你可以通过一行命令安装某一个软件包,然后软件包管理器会帮助你从软件源下载软件包,同时自动解决所有的依赖(即下载安装这个软件包的安装所依赖的其它软件包),完成所有的配置。而且,由于你之前的工作,除 00 号软件包以外,在你的管理器当中的软件包都会依赖一个且仅一个软件包,而 00 号软件包不依赖任何一个软件包。注意,安装一个已安装的软件包,或卸载一个未安装的软件包,都不会改变任何软件包的安装状态,即在此情况下,改变安装状态的软件包数为 0。同时,如果想要卸载软件包 b,则必须卸载软件包 a。

m0_61949623的博客 959

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

认识npm-软件包管理器

下载软件包以及管理版本。

m0_57184906的博客 1127

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

软件包管理器 ---【linux基础开发工具】

•在Linux下安装软件,一个通常的办法是下载到程序的源代码,并进行编译,得到可执行程序。•但是这样太麻烦了,于是有些人把一些常用的软件提前编译好,做成软件包(可以理解成windows上的安装程序)放在一个服务器上,通过包管理器可以很方便的获取到这个编译好的软件包,直接进行安装。•软件包和软件包管理器,就好比“App”和“应用商店”这样的关系.•yum。

小志的博客 9457

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Linux的软件包管理器

有。

知其然 知其所以然 457

[NOI2015]软件包管理器

软件包管理器 题目描述: Linux用户和OSX用户一定对软件包管理器不会陌生。通过软件包管理器,你可以通过一行命令安装某一个软件包,然后软件包管理器会帮助你从软件源下载软件包,同时自动解决所有的依赖(即下载安装这个软件包的安装所依赖的其它软件包),完成所有的配置。ebian/Ubuntu使用的apt-get,Fedora/CentOS使用的yum,以及OSX下可用的homebrew都

Edwin VanCleef的博客 372

浅谈Linux中的软件包管理器——基于ubuntu环境

ubuntu中软件包管理器apt

2402_86037826的博客 1277

【NOI2015】软件包管理器

树链剖分,线段树

Circus 689

新立得软件包管理器

简介  新立得软件包管理器起源于Debian。它是dpkg命令的图形化前端,或者说是前端软件套件管理工具。它能够在图形界面内完成LINUX系统软件的搜寻、安装和删除,相当于终端里的apt命令。  在ubuntu最近的长期支持版里已经预装了新立得软件包管理器。在没有安装它的系统中,可以通过apt-get install synaptic进行安装。使用新立得软件包管理器的同时不能使用终端,因为

dinamica的专栏 2915

linux软件包管理器yum

想要安装好玩的软件,yum必不可少。

adcxhw的博客 794

【题解】NOI2015软件包管理器

【题解】[P2146 NOI2015]软件包管理器 实际上就是树链剖分板子题。 对于\(install\)操作,直接查询它到\(0\)节点有多少已经安装了的,再用总数减去它。 对于\(uninstall\)操作,记录一个\(dfs\)序结束时间的\(endseg[]\)数组,直接把\(\left[toseg_i,endseg_i\right]\)全部赋零。 可以把编号加一方便编写 #include...

weixin_30745553的博客 209

【NOI2015】【BZOJ4196】软件包管理器

DescriptionLinux用户和OSX用户一定对软件包管理器不会陌生。通过软件包管理器,你可以通过一行命令安装某一个软件包,然后软件包管理器会帮助你从软件源下载软件包,同时自动解决所有的依赖(即下载安装这个软件包的安装所依赖的其它软件包),完成所有的配置。Debian/Ubuntu使用的apt-get,Fedora/CentOS使用的yum,以及OSX下可用的homebrew都是优秀的软件包管

CreationAugust is 14 years old forever 923

Linux 软件包管理器

Linux系统通过软件包管理器(yum/apt)简化了软件安装过程。软件包是预编译好的程序,类似于Windows的安装包。包管理器自动从内置服务器链接下载软件,国内镜像站点提供加速访问。常用操作包括:1)使用yum list | grep查找软件包;2)yum install安装软件,需sudo权限;3)yum remove卸载软件。所有操作需要网络连接,系统内置下载链接并自动处理依赖关系。软件包名称包含架构、版本和操作系统标识信息。

SouTY_C的博客 718

在 Ubuntu 中使用轻量的 Apt 软件包管理器 Synaptic

这周推荐的开源软件是 Synaptic。学习这个经过时光积淀的软件包管理器能做哪些现代软件管理器做不到的事情。 Synaptic 软件包管理器是什么? Synaptic是一个轻量级的apt 软件包管理器系统的 GUI 前端,使用在 Debian、Ubuntu、Linux Mint 以及其它很多基于 Debian/Ubuntu 发行版中。 总的来说,所有你可以在终端中使用 apt-get 命令来做的事,都可以通过 Synaptic 来实现。 曾几何时,Synaptic 几乎是所有基于 De...

iqifenxia的博客 786

BZOJ4196 软件包管理器

Description Linux用户和OSX用户一定对软件包管理器不会陌生。 通过软件包管理器,你可以通过一行命令安装某一个软件包,然后软件包管理器会帮助你从软件源下载软件包,同时自动解决所有的依赖(即下载安装这个软件包的 安装所依赖的其它软件包),完成所有的配置。Debian/Ubuntu使用的apt-get,Fedora/CentOS使用的yum,以及OSX下可 用的hom...

dgoh41514的博客 162
下一篇: poj1456
Slr2002
博客等级 码龄9年 3粉丝 31原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值