<a href>里面带的超链接点不进去

本文介绍了一种在网页中使用a标签包裹span标签的方法来实现文本颜色区分的同时保持链接可点击的功能。通过这种方式,可以有效地展示问与答的内容,并确保用户能够通过点击链接跳转到详细页面。

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<a href="<%=basePath%>question/questionDetail?id=${item.ID}">
        <div hidden="true">${item.ID}</div>
	    <div class="kaip1 " ><a style="color:#FF0000">问:</a>${item.QUESTION}  </div> 	  
	  <div class="kaip1 xian" ><a style="color:#00DD00">答:</a>${item.ANSWER}  </div>	   	 
	</a> 	

这样里面的链接是点不进去的,需要用span标签

<a href="<%=basePath%>question/questionDetail?id=${item.ID}">
        <div hidden="true">${item.ID}</div>
	    <div class="kaip1 " ><span style="color:#FF0000">问:</span>${item.QUESTION}  </div> 	  
	  <div class="kaip1 xian" ><span style="color:#00DD00">答:</span>${item.ANSWER}  </div>	   	 
	</a> 


<think>好的,我现在需要帮助用户分析他们提供的C++代码中`g`和`edge`的数据结构是如何存储数据的。用户之前已经询问过一段处理无向图输入的代码,现在他们特别关注`vector<vector<P>> g(n + 1);`和`vector<array<int, 3>> edge(m + 1);`这两个结构,并要求用直观的表格展示`g`中的数据存入方式。 首先,我需要确认用户的需求。他们可能是在学习图论算法,或者正在编写相关的代码,需要理解邻接表的存储方式。用户提供的代码中,`g`是一个邻接表,每个节点维护一个向量,存储相邻节点及边的权重。`edge`则是存储所有边的原始数据。 接下来,我需要明确`P`的定义。根据之前的代码,`g[u].emplace_back(v, w);`中的元素应该是`pair<int, int>`,即每个相邻节点和权重。所以`P`很可能是`pair<int, int>`的别名,可能在代码中使用`typedef`或`using`定义过。 然后,分析`g`的结构。`g`是一个向量,索引从0到n,每个元素是一个向量,存储与该节点相连的边。例如,节点u的邻接信息在`g[u]`中,每个条目包含目标节点v和权重w。因为是处理无向图,所以每条边会被存储两次:u到v和v到u。 接下来,用户需要表格展示`g`中的数据如何存储。我需要举例说明,假设输入几条边,然后展示`g`的结构。例如,假设n=3,m=2,边是(1,2,5)和(2,3,8),那么`g`的每个元素会包含对应的邻接节点和权重。 同时,用户提到要对比`edge`数组,所以需要说明`edge`的结构,每个条目存储u、v、w。这可能用于之后的处理,比如Kruskal算法需要所有边的列表。 我需要确保解释清晰,避免使用专业术语过多,适合刚接触图论存储结构的用户。同时,检查是否有其他需要注意的地方,比如索引从1开始的原因(通常节点编号从1到n),以及向量的容量是否为n+1,以适应节点编号。 最后,确保表格和示例正确,没有逻辑错误,并且语言简洁明了。可能需要用两个表格分别展示`g`和`edge`的结构,用具体的例子说明数据存储方式,帮助用户直观理解。</think>### 邻接表 `g` 与边数组 `edge` 数据存储结构分析 #### 一、数据结构定义 ```cpp typedef pair<int, int> P; // 假设 P = pair<目标节点, 边权> vector<vector<P>> g(n + 1); // 邻接表(节点编号1~n) vector<array<int, 3>> edge(m + 1); // 边数组(边编号1~m) ``` #### 二、数据存储对照表(示例) 假设输入数据: ``` 3 2 // n=3个节点,m=2条边 1 2 5 // 边1:节点1-2,权重5 2 3 8 // 边2:节点2-3,权重8 ``` ##### 1. 邻接表 `g` 存储结构 | 节点 | 邻接表内容(目标节点, 权重) | 可视化解释 | |------|---------------------------|--------------------------| | 0 | 空 | 保留位置(节点编号从1开始) | | 1 | (2,5) | 节点1连接到节点2(权重5) | | 2 | (1,5), (3,8) | 节点2连接到节点1和节点3 | | 3 | (2,8) | 节点3连接到节点2 | ##### 2. 边数组 `edge` 存储结构 | 边编号 | edge[i][0] | edge[i][1] | edge[i][2] | 含义 | |--------|------------|------------|------------|-------------------| | 1 | 1 | 2 | 5 | 边1:1→2(权重5) | | 2 | 2 | 3 | 8 | 边2:2→3(权重8) | #### 三、存储特性对比 | 特性 | 邻接表 `g` | 边数组 `edge` | |---------------------|--------------------------------|---------------------------| | **存储内容** | 每个节点的所有邻接点和边权 | 原始边的起点、终点、权重 | | **空间复杂度** | O(m) | O(m) | | **查询效率** | 快速获取某节点的所有邻接点 O(1) | 需要遍历查找 O(m) | | **适用算法** | DFS/BFS/Dijkstra等 | Kruskal/边遍历类算法 | | **无向图处理方式** | 双向存储(u→v 和 v→u) | 单条记录 | | **元素唯一性** | 可能包含重复(允许多重边) | 每条边独立存储 | #### 四、动态存储过程演示 ```cpp // 处理边1:1-2-5 g[1].emplace_back(2,5); // 节点1的邻接表新增条目 g[2].emplace_back(1,5); // 节点2的邻接表新增条目 edge[1] = {1,2,5}; // 边数组记录原始数据 // 处理边2:2-3-8 g[2].emplace_back(3,8); // 节点2的邻接表新增条目 g[3].emplace_back(2,8); // 节点3的邻接表新增条目 edge[2] = {2,3,8}; // 边数组记录原始数据 ``` #### 五、可视化内存布局 ``` 邻接表 g 内存示意图: 索引 0: [] 索引 1: [(2,5)] --> 1号节点连接2号节点(权5) 索引 2: [(1,5), (3,8)] --> 2号节点连接1号和3号节点 索引 3: [(2,8)] --> 3号节点连接2号节点 边数组 edge 内存示意图: 索引 0: [0,0,0] // 未使用 索引 1: [1,2,5] // 边1数据 索引 2: [2,3,8] // 边2数据 ``` #### 六、典型应用场景 1. **邻接表 `g` 的优势场景**: - 需要快速遍历某个节点的所有邻居(如BFS/DFS) - 处理稀疏图时节省空间 - 需要动态添加/删除边的场景 2. **边数组 `edge` 的核心用途**: - 需要按原始输入顺序处理边 - 需要对边进行排序(如Kruskal算法) - 需要统计边属性(如统计边权分布)
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