maven的基本配置

最新推荐文章于 2020-11-17 20:34:46 发布
原创 最新推荐文章于 2020-11-17 20:34:46 发布 · 392 阅读 · 0 ·
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#maven

1，maven安装
maven必须在JDK安装完成之后才能够安装，之后下载maven后解压到硬盘目录下，并配置环境变量就可以了。
2，maven升级
mavne升级在windows上很简单，只需要重新下载maven,并重新配置maven的Path路径。
3，安装目录分析
安装目录有
bin
boot
conf
lib
LICENSE.txt
NOTICE.txt
README.txt
bin：包含了mvn运行的脚本，这些脚本用来配置java命令，准备好classpath和相关的java系统属性，然后执行java命令。
boot:类加载器框架，相对于默认的java类加载器
conf:其中的重要文件settings.xml用来配置机器，如果直接修改会在全局上定制maven的行为
lib:包含所有maven运行时需要的类库

c语言-最优合并问题
weixin_44924819的博客
10-06 3092
问题描述： 给定k个排好序的序列s1,s2,…,sk，用2路合并算法将这k个序列合并成一个序列。假设采用的2路合并算法合并2个长度分别为m和n的序列需要m+n-1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。 为了进行比较，还需要确定合并这个序列的最差合并顺序，使所需的总比较次数最多。 算法设计：对于给定的k个待合并序列，计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。 数据输入：由文件input.txt给出输入数据。第1行有1个正整数k，表示有k个待合并序列。接下来的1行中，有k个
最优合并问题-ACM
加油鸭
10-10 554
最优合并问题 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。...
贪心问题(Python代码实现)—— 最优合并问题- 程序存储问题- 最优服务次序问题
12-22
懒得写那么详细了叭 还是多花时间去做算法题去 最优合并问题： 给定k个排好序的序列s1,s2,…,sk，用2路合并算法将这k个序列合并成一个序列。假设所采用的2路合并算法合并两个长度分别为m和n的序列需要m+n-1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需要的总比较次数最少。 贪心策略： 每次选最小的序列合并得到最少比较次数； 2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较 问题模型： 贪心策略写即可 排好序从小到大 2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较 n = int(input()) a = list(map(int, input().spli
贪心算法之最优合并问题.zip
07-10
本资料包"贪心算法之最优合并问题.zip"显然是针对贪心算法在合并问题中的应用进行深入探讨，特别提到了Python编程语言的实现。 首先，我们要理解贪心算法的基本思想。在解决一个问题时，贪心算法不考虑全局最优解，...
精选资源
实现4-2最优合并问题.cpp
06-01
实现4-2最优合并问题.cpp
算法复习之最优合并问题
宗泽的博客
07-01 5513
问题 给定k个排好序的序列s1,s2,…,sk，用2路合并算法将这k个序列合并成一个序列。假设所采用的2路合并算法合并两个长度分别为m和n的序列需要m+n-1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需要的总比较次数最少。 测试用例： 4（序列数） 5 12 11 2（序列中的元素数） 输出： 78（最差情况） 52（最优情况) 问题分析 需要求最优次数和最差次数，采用贪心求解。求最优次数时每次合并最短的两个，求最差时每次合并最长的两个。 仔细想想，这题和霍夫曼编码就是一个事，只不过霍夫曼需
最优合并问题（C++描述）
05-08
这是贪心算法中的典型问题。 本资源使用STL容器中的vector储存相应的数据，并且用贪心算法解决问题。希望对有关学习人员有所帮助。
E - 最优合并问题
weixin_44144366的博客
11-17 1097
E - 最优合并问题 Description 给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序，使所需的总比较次数最少。 为了进行比较，还需要确定合并这个序列的最差合并顺序，使所需的总比较次数最多。 对于给定的k个待合并序列，计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。 Input 输入数据的第一行有1 个正整数k（k≤1000）
最优合并问题python
最新发布
03-16
### Python 实现最优合并问题 最优合并问题是典型的贪心算法应用之一。其核心思想在于每次选取两个最小的序列进行合并，从而减少总的比较次数[^1]。 以下是基于优先队列（堆）来实现最优合并问题的最佳算法： #### 使用 `heapq` 模块实现最优合并 Python 的标准库提供了 `heapq` 模块，可以方便地构建一个小顶堆用于处理此类问题。具体实现如下： ```python import heapq def optimal_merge_cost(sequence_lengths): # 如果只有一个序列，则无需合并 if len(sequence_lengths) == 1: return 0 heap = sequence_lengths[:] heapq.heapify(heap) # 将列表转化为小顶堆 total_cost = 0 while len(heap) > 1: # 取出两个最小的序列长度 first_min = heapq.heappop(heap) second_min = heapq.heappop(heap) # 计算它们的合并成本并加入到总成本中 merge_cost = first_min + second_min total_cost += merge_cost # 将新生成的序列重新放入堆中 heapq.heappush(heap, merge_cost) return total_cost # 示例测试 sequence_lengths = list(map(int, input("请输入各序列长度（用空格分隔）：").split())) min_total_cost = optimal_merge_cost(sequence_lengths) print(f"最少比较次数为: {min_total_cost}") ``` 上述代码实现了最优合并过程中的最低比较次数计算方法。它利用了贪心策略，在每一步都选择当前最短的两个序列进行合并，最终达到整体最优效果[^3]。 --- #### 解决最差合并问题 对于最差合并问题，目标是最大化总的比较次数。可以通过每次都挑选最长的两个序列进行合并来实现这一点。由于这种情况下不涉及动态调整顺序的需求，因此可以直接模拟这一过程： ```python def worst_merge_cost(sequence_lengths): if len(sequence_lengths) == 1: return 0 sequence_lengths.sort(reverse=True) # 对序列按降序排列 total_cost = 0 while len(sequence_lengths) > 1: # 取出最大的两个序列长度 first_max = sequence_lengths.pop(0) second_max = sequence_lengths.pop(0) # 合并这两个序列的成本 merge_cost = first_max + second_max total_cost += merge_cost # 将新的合并后的序列放回集合，并保持有序 inserted = False for i in range(len(sequence_lengths)): if merge_cost >= sequence_lengths[i]: sequence_lengths.insert(i, merge_cost) inserted = True break if not inserted: sequence_lengths.append(merge_cost) return total_cost # 示例测试 sequence_lengths = list(map(int, input("请输入各序列长度（用空格分隔）：").split())) max_total_cost = worst_merge_cost(sequence_lengths) print(f"最多比较次数为: {max_total_cost}") ``` 此部分代码展示了如何通过反向操作最大化总的比较次数。 --- ### 结果对比分析 两种方法分别代表了最优和最劣情况下的合并方式。实际应用场景通常追求的是前者——即尽可能降低资源消耗或时间复杂度。而后者则更多作为理论研究的一部分存在，帮助理解极端条件下的行为特性[^2]。
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