没处理的问题

本文解决了使用OpenFlashChart时3dbar不透明度设置无效的问题,并分享了解决Hibernate懒加载异常的方法,同时探讨了Hibernate Session get方法的性能优化。

1.在使用Open Flash Chart显示3dbar报表数据时,elements中的此属性alpha设置透明值。想要到鼠标移动的bar的不透明效果,将alpha设成1,结果还是半透明化。暂时是半透明化。

已解决,替换了相关的open-flash-chart.swf,swfobject.js文件即可。

将alpha的值设置成0.999999比0.9效果好很多。

2.spring hibernate lazily initialize no session or session was closed。想要jsp页面中懒加载数据,都报这个异常.使用了过滤器OpenSessionInViewFilter(没认真尝试),也没解决。暂时不使用拦截。

3.hibernate Session get方法 性能

Criteria c = createCriteria(criterions);

  if (page.isAutoCount()) {
   long totalCount = countCriteriaResult(c);
   page.setTotalCount(totalCount);
  }

  setPageParameterToCriteria(c, page);

  List<T> result = c.list();

<think>嗯,用户现在想了解链式前向星的应用场景。之前我已经详细解释了它的实现原理和代码结构,现在需要聚焦在实际应用层面。从用户的问题来看,ta可能正在学习图论算法,需要知道这种数据结构的具体价值。 用户引用的资料提到链式前向星是"链式邻接表"的变种,这说明它的核心优势在于高效处理稀疏图。结合之前给出的代码示例,我想到几个典型场景:首先是图论算法中的路径搜索,比如Dijkstra和SPFA,这类算法需要频繁遍历每个节点的邻接边,链式前向星的链表结构能提供O(1)的头节点访问和O(k)的邻边遍历(k为邻边数),比邻接矩阵的O(n)高效得多。 其次考虑到竞赛编程的特殊性,用户可能关注内存优化。引用[3]提到它"空间上有浪费",这点在百万级节点的图中至关重要。比如处理网络流问题时,Edmonds-Karp算法需要动态增删反向边,链式前向星配合成对存储技巧(正反边相邻存放)就能高效实现。 无向图处理也值得强调。虽然用户直接问,但引用[2]的结构体显示每条边只存单向信息,这意味着添加无向边需要正反两次操作。这个特性在最小生成树算法(如Kruskal)中很实用,不过要注意判断重边的情况。 最后想到某些特殊场景:比如拓扑排序时需要快速获取节点入度。虽然链式前向星主要存出边,但配合额外入度数组就能高效维护。另外像最近遇到的Tarjan强连通分量算法,递归过程中需要反复访问邻接点,链式前向星的缓存友好性(连续内存访问)会比vector邻接表更稳定。</think>链式前向星作为一种高效的图存储结构,特别适用于需要处理大规模稀疏图或对空间效率要求较高的场景,主要包括以下类型的问题: ### 🚀 核心适用场景 1. **大规模稀疏图的存储** - **优势**:空间复杂度为 $O(n + m)$($n$ 为节点数,$m$ 为边数),远优于邻接矩阵的 $O(n^2)$ - **典型场景**:社交网络分析(如用户关系图)、交通网络建模(稀疏连接的道路网)[^3] 2. **频繁的邻边遍历** - **优势**:通过链表结构实现 $O(1)$ 头节点访问 + $O(k)$ 邻边遍历($k$ 为邻边数) - **典型算法**: - 最短路径算法(Dijkstra、SPFA) - 最小生成树(Prim、Kruskal) - 拓扑排序(如课程安排问题)[^1][^3] 3. **动态建图场景** - **优势**:添加单条边的时间复杂度仅 $O(1)$ - **典型场景**: - 在线算法中实时添加边(如实时路况更新) - 网络流算法(Edmonds-Karp)中反向边的动态添加[^4] ### 🌐 具体应用领域 1. **竞赛编程** - 处理百万级节点的图论题目(如ICPC/CCPC赛题) - 需搭配成对存储技巧处理无向图: ```cpp // 添加无向边 (a,b) 和 (b,a) add(a, b, w); // 正向边 add(b, a, w); // 反向边 ``` 2. **网络流问题** - 高效存储残余网络图 - 支持快速增广路径搜索(如Dinic算法中分层图的构建) 3. **树形DP问题** - 处理树结构的父子关系传递 - 示例:树的重心/直径计算 ```cpp void dfs(int u, int father) { for(int i = h[u]; i; i = ne[i]) { int v = e[i]; if(v == father) continue; // 跳过父节点 dfs(v, u); // 状态转移... } } ``` 4. **连通性问题** - 强连通分量(Tarjan/Kosaraju) - 双连通分量(割点/桥检测) - 利用 `next` 指针实现递归栈访问[^2] ### ⚖️ 不适用场景(邻接矩阵更优) 1. **稠密图**(边数接近 $n^2$ 时) 2. **需要频繁判断两点连通性** 3. **需要直接修改特定边的场景**(删除操作需 $O(deg(u))$ 时间) > 链式前向星在ACM/ICPC等算法竞赛中应用率超80%,尤其在图论题中已成为标准解法[^1]。其核心价值在于:**用空间换时间,以链式结构实现邻接表的随机访问**,完美平衡存储效率与访问性能。 --- ### 🔍 相关问题 1. **链式前向星在Dijkstra算法中如何优化遍历效率?** 2. **如何处理无向图中的重边问题?** 3. **链式前向星与`vector`邻接表在性能上有何差异?** 4. **如何扩展链式前向星以支持动态删边操作?**
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