deyangliu的专栏

最近因业务关系，开始正儿八经的学java。因为C的背景，先入为主， 就和C做比较学习。    /*Struct.java -- how C to java * OO 的四大要素: 抽象，封装，模块化，分层 * Java 的优点: * 安全性： * 1. 引用必须初始化； * 2. 数组下标检查； * 3. 死机时优雅的打印StackTrace。 * 其他优点以后

背景          在windows上，虽然ctags+cscope 甚至可以对java启用， 但是重名的太多，我需要更精确些。于是找到eclim。YCM 目前还不支持java， 且在linux我好像偶尔会卡的感觉, 而eclim 同时支持java和C(需CDT), 虽然基于java (是的： 配置 C IDE 基于java 写的eclipse 需要gui, 在linux ssh 连接终端是

问题： CSearch 宏时， RuntimeException: Could not find file with URI because it is a relative path, and no base URI was provided. 调试准备 "verbose message let g:EclimLogLevel = 10 "重定向vim messages :red

穷举:生成所有候选解，然后找出需要的解。 回溯:把解表示成向量，每个分量取自一个有限集合。从部分解开始，每次添加解的一个分量，然后判断如果有可能扩展成完整解则递归下去，否则换成下一个。可以看做是隐式图上的深度优先搜索。 回溯/穷举的复杂度，最坏时和后者一样，通常情形因为不必遍历所有子节点，还是比较快的。 回溯框架: backtrack(a[], k)  if a[0,...,k] i

最近调试一个java工程的时候，我遇到不是期望的输出结果时，是这么干的： A1注释掉抛出的异常； A2加打印对比异常输入和正常输入； A3进一步加打印缩小范围。 其实只需：B1静下心来仔细观察异常栈帧。     A1是希望改了使程序走完正常流程，得到期望的结果。这是一个局部最优选择。 在某些情形下，我们没得选择，只能根据当前得到的部分信息做判断。说白了就是不断试错的过程。比如在荒郊野外

数独 9x9的格子均分为3x3块，其中一些格子填有1～9之间的数字。请把空格填满，使得 每行，每列和每个块中，1～9每个数字只出现一次。                                                                                                                                  

对于很多应用来说，随机算法是最简单的或者最快的。既简单又快的有没有呢？ 那需要深刻的洞察力或者革命性的突破。 什么是随机算法 随机算法与确定算法区别是：它还接收输入随机比特流来做随机决策。 对于同一个输入，每次运行所用的算法行为都不同，虽然结果都是一样的。 Foiling an adversary 可以构造一个输入使得一个确定性算法运行时间最长。 随机算法可以看作是从

只用MulticastLock是不够的。 先看ubuntu miniDLNA/android BubleUPnP 的抓包例子： # 192.168.2.103:33940 --> 239.255.255.250:1900 M-SEARCH * HTTP/1.1 Man: "ssdp:discover" Mx: 3 Host: 239.255.255.250:1900 St: ssdp

背景 ==== 终极目的是把ffplay2放到android手机上跑起来。现在我们该进入android这个新世界了。我的环境是ubuntu 14.04。手机借了一个HTC 4.4.4的。 下载 ==== sudo apt-get install ant openjdk-7-jdk #ant 相当于make, jdk用来编译java代码。 android-ndk-r10d-li

项目地址：https://github.com/DeYangLiu/AndroidPlayer/ 看点：  用ListView实现的简易文件浏览器。 用intent启动另一个Activity。 ndk 调试。 移植ffmpeg 2.5和sdl2 到android的各种坑。 同时编译多个库 ==== ln -s /mnt/OpenSource/SDL_image jni/

字符串匹配 精确： indexOf(String str); -- strstr(), O(mn)。 lastIndexOf(String str); -- continue 的别样用法。 matches(String regex); -- Regex.compile()/match()。 模糊：  java package?  Spell Checker -- 两个字符串的相似程度

从多任务OS开始，线程主要用来表示IO异步；而今随着4G和多核等的到来，计算密集型又热门起来了。 硬件价格和性能从低到高： PC/Laptop multi core, memory shared PC clusters SuperComputers 假设一个理想并行计算机：每个处理器计算能力相同，忽略调度， static thread 是对一个虚拟处理器的软件层面的抽象; s

图的连通分量，关节点和桥 ==== 对于有向图，我们称其一个子图是强连通分量，是指任意两点u,v, 都有两条路径u到v和v到u。 对于连通无向图，我门称其一个子图是双连通分量，是指任意两点u,v，存在一个圈包含u,v。与无向图相关联的还有关节点x,是指去掉x，图不连通；桥(u,v)是指去掉这条边，图不连通。 求解算法的要义在于首先要理解： 树边-前向边-后向边-交叉边 "Conside

上篇我对BigInteger 膜拜了一番，以为很复杂呢，结果看jdk带的源码，也就一个3000行java文件而已。因而右必要自己亲自写一些底层的东西。 一来是为了练手，二来是为了体会java的思维方式，三是比较C++的后继者们扬弃了什么。   废话不说，要点都写在注释里面了： /*LinkedListTest.java --模仿C风格的双链表 1. head->func(head)

中缀表达式一般是先转换为后缀表达式，然后再计算的，其实我们可以边转换边计算。 /*Infix.java 使用两个栈直接求解中缀表达式，一个栈保存运算符S，一个栈保存操作数D。 例子： a+b*c D:a,b S:+ D:a,b,c S:+,* D:a,bc S:+ <-- 每次取一个运算符，弹两个操作数 D:a+bc S: a*b/c+d

红黑树节点的删除，值替换后不改变红黑属性，归结为删除最多有一个孩子的节点，对应到2-3-4树叶节点的： 1. 4-节点 2. 3-节点 3. 2-节点    a.兄节点至少是3-节点: 两次转移.    b.弟节点是2-节点:一次转移，一次融合.    c.父节点是2-节点:cascading 2-3-4树的删除太复杂，估计没人用在实践中；并且还有个缺点： 真正该删除的保留，而其他

Edmonds-Karp 算法： 使用bfs找增广路经，复杂度min(O(VE^2), O(EF)), 其中F是最大流的流量. 依据是 最大流最小割定理： 1. 对于任一流f和任一割c, 流量|f| = |c| 2. f 是最大流 残留网络Gf没有增广路径 存在一个割，其容量等于f的流量。 应用例子 ==== liquids in pipes, parts through

红黑树在C++ STL 和 java Collection 里面作为Set, Map 的底层存储结构，非常重要。作为CS树中一个特别树种， 理解了它， 差不多就算入门道了。套用钱砚堂赞王芗斋先生的话：(郭老)夫子之墙高千仞，君既入室且登堂。   /*RBTree.java -- Red Black Tree doc: 0. 红黑树与AVL树的比较： 插入最多只需要2次旋转

/* 图的表示 === 最简单的是临接矩阵了 int n = 10; int[][] adjMat = new int[n][n]; 如果边数接近顶点数的平方，就用这个很合适。 如果边比较稀疏，顶点又比较多，为了不浪费空间，可选用临接表 int i, n = 10; int[][] adjList = new int[n][0]; for(i = 0; i adjList[

完全二叉树也可以用数组表示的

傅里叶分析是什么？ 设多项式A(x) = a_0 + a_1*x^1 + a_2*x^2 + ... + a_{n-1}*x^{n-1}, 系数向量记为a = (a_0, a_1, ..., a_{n-1}), 多项式求值向量记为y=(y_0, y_1, ..., y_{n-1}), y_{j} = A(w_n^j), w_n = e^{2*\pi*i/n}, 称y = FT(a)为

到今天终于把喜欢的lisp移植到android上，前后花了不少晚上时间。android版本由scheme 命令行可执行程序， 解释器运行时petite.boot,  编译器组件scheme.boot三个文件组成。另外还开发了一个跟chez scheme官方源码无关的加载器：run-native-exe apk: 调用scheme, IO重定向到UI。运行示例：上面的截屏有几个技术点，这里总结下： ...