int占4字节,4*8=32位,10进制取值范围为 (-2^31-1)~(2^31-1):-2147483648~2147483647 package test; public class test11 { public static void main(String[] args) { int a = 2147483647; int a1 = 2147483648;//编译报错 int b = -2147483648; int b1 = -2147483649;//编译报错 } }

转自:http://www.cnblogs.com/leolis/p/3968943.html 在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为 整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32(),那么 这四种方法对被转换对象有什么限制,以及各自之间有什么区别呢?相信很多童鞋也不能完全说清楚. 下面从被转换对象说起,在我们实际开发项目的过程中,我们碰到需要被转换的类型大概有3

作者:Statmoon 出处:http://leolis.cnblogs.com/   在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32(),那么这四种方法对被转换对象有什么限制,以及各自之间有什么区别呢?相信很多童鞋也不能完全说清楚. 下面从被转换对象说起,在我们实际开发项目的过程中,我们碰到需要被转换的类型大概有3大类,分别是

C#中(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32()的区别   原文链接:http://www.cnblogs.com/leolis/p/3968943.html 在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32(),那么这四种方法对被转换对象有什么限制,以及各自之间有什么区别

今天无意中发现一个怪事,当时没理解,后来跟网友讨论了才知道原理,是关于int值的加法算法,两段代码如下: 代码1: @Test public void test1() { ; ; try { while(true){ count++; stackLength += stackLength; //每次打印的值为0 System.out.println("stackLength="+count+"次:: "+stackLength); } } catch (Except

string  int  类型转换 (int) 此方法不适用于将string 转换为int 只能转换数值类型为int 而不能转换引用类型 不会四舍五入 直接去掉小数位 Conver.ToInt() 会将string类型的null空值  转换为0 有小数位的, 小数值 0-4    直接舍掉     例如4.3  返回 4 小数值 5       看整数位  返回一个临近的偶数 例如 4.5  返回 4  : 5.5 返回 6 小数位 6-9    进位     例如  4.6  返回 5 int

在以前的Python2中,整型分为int和long,也就是整型和长整型, 长整型不存在溢出问题, 即可以存放任意大小的数值,理论支持无限大数字. 因此在Python3 中,统一使用长整型,用int表示,在Python3中不存在long,只有int. 这个长整形int结构其实也很简单, 在 longintepr.h 中定义: struct _longobject { PyObject_VAR_HEAD digit ob_digit[1]; }; ob_digit 它是一个数组指针.digit 可认

摘要:hadoop安装完成后,像学习其他语言一样,要开始写一个“hello world!” ,看了一些学习资料,模仿写了个程序.对于一个C#程序员来说,写个java程序,并调用hadoop的包,并跑在linux系统下,是一次新的尝试. hadoop ncdc气象数据: http://down.51cto.com/data/1127100 数据说明: 第15-19个字符是year 第45-50位是温度表示,+表示零上 -表示零下,且温度的值不能是9999,9999表示异常数据 第50位值只能是0.

实验平台:Win7,VS2013 Community,GCC 4.8.3(在线版) 所谓元编程就是编写直接生成或操纵程序的程序,C++ 模板给 C++ 语言提供了元编程的能力,模板使 C++ 编程变得异常灵活,能实现很多高级动态语言才有的特性(语法上可能比较丑陋,一些历史原因见下文).普通用户对 C++ 模板的使用可能不是很频繁,大致限于泛型编程,但一些系统级的代码,尤其是对通用性.性能要求极高的基础库(如 STL.Boost)几乎不可避免的都大量地使用 C++ 模板,一个稍有规模的大量使用模板

模板技术在现代的软件开发中有着重要的地位,而目前最流行的两种模板技术恐怕要算freemarker和velocity了,webwork2.2对两者都有不错的支持,也就是说在webwork2中你可以随意选择使用freemarker或velocity作为view,模板技术作为view的好处是很多,尤其和jsp比较起来优点更大,众所周知jsp需要在第一次被执行的时候编译成servlet,那么这个过程是很慢的,当然很多应用服务器都提供预编译的功能,但是在开发的时候仍然给我们程序员带来了很多痛苦,每次修改都

明白了MapReduce程序的工作原理之后,下一步就是写代码来实现它.我们需要三样东西:一个map函数.一个reduce函数和一些用来运行作业的代码.map函数由Mapper类来表示,后者声明一个map()虚方法.范例2-3显示了我们的map函数实现. 范例2-3 查找最高气温的Mapper类 Import java.Io.IOException; import org.apahce.hadoop.io.IntWritable; import org.apahce.hadoop.io.LongW

Java在java.math包中提供的API类BigDecimal,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算.双精度浮点型变量double可以处理16位有效数. 在实际应用中,需要对更大或者更小的数进行运算和处理.float和double只能用来做科学计算或者是工程计算,在商业计算中要用java.math.BigDecimal. BigDecimal所创建的是对象,我们不能使用传统的+.-.*./等算术运算符直接对其对象进行数学运算,而必须调用其相对应的方法. 方法中的参数也必须是BigDeci

转自:http://www.blogjava.net/kxbin/articles/366505.html FreeMarker标签使用 一.FreeMarker模板文件主要有4个部分组成  1.文本,直接输出的部分  2.注释,即<#--...-->格式不会输出  3.插值(Interpolation):即${..}或者#{..}格式的部分,将使用数据模型中的部分替代输出  4.FTL指令:FreeMarker指令,和HTML标记类似,名字前加#予以区分,不会输出.    FTL指令规则  

设置价格格式 <#setting number_format = "currency" /> <#assign price = 42 /> ${price}- ${price?string}-- ${price?string.number}--- ${price?string.currency}---- ${price?string.percent}----- 输出结果:设置价格格式 ￥42.00- ￥42.00-- 42--- ￥42.00---- 4,200

 FreeMarker标签使用  FreeMarker模板文件主要有4个部分组成 1.文本,直接输出的部分 2.注释,即<#--...-->格式不会输出 3.插值(Interpolation):即${..}或者#{..}格式的部分,将使用数据模型中的部分替代输出 4.FTL指令:FreeMarker指令,和HTML标记类似,名字前加#予以区分,不会输出. FTL指令规则  FreeMarker有三种FTL标签,这和HTML的标签是完全类似的 开始标签:<#directivename pa

一.  基础知识 输入输出 Console.Write();//输出语句,自动换行 Console.WriteLine();//输出语句 Console.WriteLine();输入语句 Console.WriteKey();输入语句 注释方式: 1.// 注释一行 2./**/注释一段区域,/*开始位置    */结束位置 3.///放在类class Program或方法static void Main(string[] args)前边使用 案例:输入姓名,年龄,工作单位,整合成一句流畅的话语

一. MapReduce执行过程 分片: (1)对输入文件进行逻辑分片,划分split(split大小等于hdfs的block大小) (2)每个split分片文件会发往不同的Mapper节点进行分散处理 mapper任务 (3)每个Mapper节点拿到split分片后,创建RecordReader,把分片数据解析成键值对<k1,v1>,每对<k1,v1>进行一次map操作形成<k2,v2>,此时的<k2,v2>存储在内存的环形缓冲区内(默认100m),当缓冲

迷宫问题 Description 定义一个二维数组: int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫,其中的1表示墙壁,0表示可以走的路,只能横着走或竖着走,不能斜着走,要求编程序找出从左上角到右下角的最短路线. Input 一个5 × 5的二维数组,表示一个迷宫.数据保证有唯一解. Output 左上角到右下角的最短路径,格式如样例所

转自:http://pieux.github.io/blog/2013-05-08-learn-hadoop-the-definitive-guide.html 1 前言 Hadoop的内部工作机制: 分布式系统理论, 实际工程和常识于一体的系统. 但是,Hadoop提供的用于构建分布式系统的工具–数据存储, 数据分析,和协调处理–都非常简单. 本书的结构: 1章介绍历史, 2章介绍MapReduce,3章剖析Hadoop文件系统, 特别是HDFS,4章包含Hadoop的基本I/O操作:数据完整

9.1  数据库事务概述 事务首先是一系列操作组成的工作单元,该工作单元内的操作是不可分割的,即要么所有操作都做,要么所有操作都不做,这就是事务. 事务必需满足ACID(原子性.一致性.隔离性和持久性)特性,缺一不可: 原子性(Atomicity):即事务是不可分割的最小工作单元,事务内的操作要么全做,要么全不做: 一致性(Consistency):在事务执行前数据库的数据处于正确的状态,而事务执行完成后数据库的数据还是处于正确的状态,即数据完整性约束没有被破坏:如银行转帐,A转帐给B,必须保证

凡事涉及到高性能貌似都是高大上的东西,所以嘛我也试试:其实这个时间戳ID的生成主要为了解决我们公司内部的券号生成,估计有小伙伴认为券号生成有这么麻烦嘛,搞个自增ID完全可以用起来,或者时间取毫微米时间戳等. 如果以上真是这样简单的话,那我要说道说道:首先自增ID资源耗尽的时候,特别礼券号生成的越频繁,毕竟bigInt也有耗尽那天(当然如果有更长数字字段就是慢慢耗呗),而且依靠数据库进行被动生成,在有些业务上比较软肋:我还有一个同事说搞一张表定时去自增生成ID,这样就能随时取已经存在的ID资源数据