简介 Avue是基于Vue.js和element的快速开发框架 它的核心是数据驱动UI的思想,让我们从繁琐的crud开发中解脱出来,它的写法类似easyUI,但是写起来比easyui更容易,因为它是基础数据双向绑定以及其他vue的特性.同时不知局限于crud,它还有我们经常用的一些组件例如,表单,数据展示卡,人物展示卡等,更多的组件还在开发 高级vip群 点击查看详情 百度云课程 B站视频 1.Avue修仙系列之基础环境的准备和课程介绍 2.Avue修仙系列之avue-crud组件type属性介

选择排序 Selection Sort 选择排序的基本思想是:每一趟在剩余未排序的若干记录中选取关键字最小的(也可以是最大的,本文中均考虑排升序)记录作为有序序列中下一个记录. 如第i趟选择排序就是在n-i+1个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录. 这样,整个序列共需要n-1趟排序. 简单选择排序 一趟简单选择排序的操作为:通过n-i次关键字的比较,从n-i+1个记录中选择出关键字最小的记录,并和第i个记录交换之. 代码如下:(假设记录为整型,并且关键字为其本身) Selecti

文字描述 树形选择排序又称锦标赛排序; 比如,在8个运动员中决出前3名至多需要11场比赛, 而不是7+6+5=18场比赛(它的前提是甲胜乙,乙胜丙,则甲必能胜丙) 首先对n个记录的关键字进行两两比较,然后在(n/2)个较小者之间再进行两两比较,直至选出最小关键字的记录为止,这个过程可用一颗有n个叶子结点的完全二叉树表示.关于完全二叉树的定义和与本排序算法用到的性质见附录1 示意图 算法分析 由于含n个叶子结点的完全二叉树的深度为[log2n]+1, 则在树形选择排序中,除了最小关键字外,每选择一

项目中,经常会碰到多级的树形结构数据,如地区信息,省.市.区.街道等,或客户关系信息上三级,下三级等. 实际项目中,我们可能碰到以下两种需求: 一条记录中呈现路径:省 - 市 - 区 - 街道 一条记录中呈现上几级:上级,上上级,上上上级 此情此景,使用 WITH RECURSIVE 递归查询再合适不过. 递归查询 在介绍 WITH RECURSIVE 之前,我们先介绍一个 WITH 通过 WITH ,我们可以在写查询语句之前,为一个需要用到的子查询定义一个临时的别名,该别名可以查询语句中使用,

树形选择排序 (tree selection sort) 具体解释 及 代码(C++) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 算法逻辑: 依据节点的大小, 建立树, 输出树的根节点, 并把此重置为最大值, 再重构树. 由于树中保留了一些比較的逻辑, 所以降低了比較次数. 也称锦标赛排序, 时间复杂度为O(nlogn), 由于每一个值(共n个)须要进行树的深度(logn)次比較. 參考<数据结构>(严蔚敏版) 第278-279页. 树形选择排序(tr

今天结合了案例来写ssh的增删改查 表设计 t_ssh_tree t_vue_user  book 核心配置文件  struts-base.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.5//EN" "http://

http://blog.csdn.net/dxnn520/article/details/8089149 -------------------------------------------------------------------------- -- Author : htl258(Tony) -- Date : 2010-04-23 02:37:28 -- Version:Microsoft SQL Server 2008 (RTM) - 10.0.1600.22 (Intel X8

package com.example.spinnerdemo; import android.os.Bundle; import android.app.Activity; import android.view.View; import android.widget.AdapterView; import android.widget.ArrayAdapter; import android.widget.Spinner; public class MainActivity extends

SQL代码: SELECT t.* FROM pt_org_info t START CONNECT BY t.par_id = PRIOR t.id ORDER SIBLINGS BY t.id; 效果图:

5.1 TreePanel的基本使用 //树是一种非常典型的数据结构; 5.1.1 创建一棵树 //树控件有Ext.tree.TreePanel类定义,控件的名称为TreePanel;TreePanel类继承字Panel类; Ext.onReady(function(){ var tree = new Ext.tree.TreePanel({ //创建tree对象; store:new Ext.data.TreeStore({ //传入数据; root:{ //root根; text:'树根',

Oracle树形结构数据--基本知识 1.数据组成 2.基本查询 2.1.查询某节点及该节点下的所有子孙节点 SELECT   *      FROM QIANCODE.TREE_TABLE_BASIC T   START WITH T.ID='111' CONNECT BY PRIOR  T.ID=T.PID 结果如下所示:   注意:若prior关键字缺省:则只能查询到符合条件的起始行,并不进行递归查询:SELECT  *     FROM QIANCODE.TREE_TABLE_BASIC

一.排序的基本概念 排序:将一个数据元素集合或序列重新排列成按一个数据元素某个数据项值有序的序列 稳定排序:排序前和排序后相同元素的位置关系与初始序列位置一致(针对重复元素来说,相对位置不变) 不稳定排序:排序前和排序后相同元素的位置关系与初始序列相比发生改变 排序算法分类: 内部排序:将所有数据加载到内部存储器中完成,待排序序列完全存放在内存中的排序 插入排序:直接插入和希尔排序 选择排序:直接选择排序和堆排序 交换排序:冒泡排序和快速排序 归并排序 分配排序:桶排序,基数排序,计数排序 外部

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的

排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 一.插入排序 •思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置,直到全部插入排序完为止. •关键问

分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序)2)交换排序(冒泡排序.快速排序)3)选择排序(直接选择排序.堆排序)4)归并排序5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序所需辅助空间最少:堆排序平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数 也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排好顺

排序有内部排序和外部排序之分,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.我们这里说的八大排序算法均为内部排序. 下图为排序算法体系结构图: 常见的分类算法还可以根据排序方式分为两大类:比较排序和非比较排序.本文中前七种算法都是比较排序,非比较排序有三种,分别为: 1)计数排序(Count Sort)(复杂度O(n+k)(其中k是待排序的n个数字中最大值),参见<计数排序-Counting Sort>) 2)基数排序(

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用. 直接插入排序示例: 如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面.所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是

排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序.

Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 本文由网络资料整理转载而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2]

一.归并排序算法 基本思想: 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列. 归并排序示例: 合并方法: 设r[i…n]由两个有序子表r[i…m]和r[m+1…n]组成,两个子表长度分别为n-i +1.n-m. j=m+1:k=i:i=i; //置两个子表的起始下标及辅助数组的起始下标 若i>m 或j>n,转⑷ //其中一个子表已合并完,比较选取结束 //选取r[i]和r[j]

本文转自:http://www.cnblogs.com/qqzy168/archive/2013/08/03/3219201.html 本文由网络资料整理转载而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.