给定一个列表 times，表示信号经过有向边的传递时间。 times[i] = (u, v, w)，其中 u 是源节点，v 是目标节点， w 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。
没有用到redis 只是单纯的使用内存存储数据 实现的功能：缓存数据并配置有效时间，可设置默认时间自动清除缓存，也可以自己设置。...", e); } } }, timerMillis, timerMillis); } /** * 缓存数据 * @param key key值 * @param data 缓存数据 * @param cachedMillis...new DataWrapper(data, cachedMillis); dataPool.put(key, dataWrapper); } return data; } /** * 直接设置缓存值和时间...new DataWrapper(data, cachedMillis); dataPool.put(key, dataWrapper); } return data; } /** * 默认构造时间的缓存数据...*/ private long expiredTime; /** * 缓存时间 */ private long cachedMillis; private DataWrapper(T data, long
@Configuration public class RedisCacheConfig { //设置失效时间 private static final Map cacheMap; static { //配置哪些缓存需要设置过期时间 以及过期时间是多少 cacheMap = ImmutableMap....Duration>builder().put("videos", Duration.ofSeconds(30L)).build(); // cacheMap.put("") //添加新的缓存失效时间...redisCacheManagerBuilderCustomizer() { return (builder) -> { //根据不同的cachename设置不同的失效时间
缓存时间的设置： 1 public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) 2...response.getWriter(); 6 response.setDateHeader("Expires", System.currentTimeMillis()+60*60*1000);//缓存时间一小时
使用localStorage的时候只能存字符串,不能存储对象 cz-storage 可以存储 object undefined number string 2. localStorage没有过期时间...cz-storage 可以设置以天为单位的过期时间 3. github地址 安装 yarn add cz-storage || npm i cz-storage 使用 import LS from...cz-storage' let value = { name: 'xiejun'} // 设值 // put （, value, expiredTime） // expiredTime 过期时间单位是天...1/8 === 3小时 LS.put('key', value, 1) // 获取值 LS.get('key') // 清楚所有缓存 LS.clear() // 删除某个key LS.remove
【技巧分享】最近很多朋友在问，怎么设置session的时间，尽可能长久一点，因为在开发的时候总是要登录就很麻烦，因此我总结了一些我个人的经验技巧给大家！
在缓存配置中，比如spring.cache.caffeine.spec=maximumSize=500,expireAfterWrite=10s1，所有的缓存的到期策略都是一样的，如果我们要实现不同数据的缓存到期时间不一致...，可以用自定义CacheManager 不同的缓存内容 缓存student @Cacheable("student") public Student getOne(int id) { log.info...("load one student"); return studentMapper.selectOne(id); } 缓存person @Cacheable("person") public....build()); } @Bean public Ticker ticker() { return Ticker.systemTicker(); } 上面配置中，缓存...person是10秒过期，student是2秒过期 缺点 这种方式可以实现不同缓存的不同到期时间，但是后面再新增缓存数据的话，都需要再在CacheManager中配置 改进版：更灵活的配置 为了缓解每次新增缓存都要修改
现在得到了所有赛车的单独计时起止时间,请输出耗时最少的车辆编号(从1开始，顺序编号)和所用耗时。 输入说明:第一行是一个整数N,表示参加赛事的赛车数量。...之后是N行,每行表示一辆赛车的单独计时时间，时间给出方式为小时+分钟的形式，如0830 1210表示8点30分通过起点，12点10分通过终点。...1300 0820 1310 0905 1430 输出样例: 3 245 解决方案 先从输入输出格式进行观察，如何才能满足第一行是一个整数N,表示参加赛事的赛车数量，之后是N行,每行表示一辆赛车的单独计时时间...再根据题目要求，求出两个时间之间的间隔，已知0800表示8：00，1210表示12：10，我们分别可以提取0800和1210前两位和后两位来计算总分钟数，例如上面一组数中，相隔时间为（12-8）*60+...这样分别求出每组间隔时间。我们把每组间隔时间加入一个列表，求出最短时间，并在另一个列表相对应的位置插入序号，本题就解决了。
在这个街区列表中 blocks[i] = t 意味着第 i 个街区需要 t 个单位的时间来建造。 由于一个街区只能由一个工人来完成建造。...这两个决定都需要花费一定的时间。 一个工人再召唤一个工人所花费的时间由整数 split 给出。 注意：如果两个工人同时召唤别的工人，那么他们的行为是并行的，所以时间花费仍然是 split。...最开始的时候只有 一个 工人，请你最后输出建造完所有街区所需要的最少时间。...示例 1： 输入：blocks = [1], split = 1 输出：1 解释：我们使用 1 个工人在 1 个时间单位内来建完 1 个街区。...示例 2： 输入：blocks = [1,2], split = 5 输出：7 解释：我们用 5 个时间单位将这个工人分裂为 2 个工人， 然后指派每个工人分别去建造街区，从而时间花费为 5 + max
可能谁也不能给出一个准确的数字，但是有一点是可以肯定的，linux正在变得越来越流行， 面对这么多的Linux 发行版，打算从其他系统转到linux系统来的初学者可能会感到困惑，即便是忠实的 Linux 用户也没有时间和精力去挨个尝试
class Solution { public: int ans=INT_MAX,sum[13]={0}; int minimumTimeReq...
做技术的人都知道，时间就是金钱不是一句空话，同一个技术，你比别人早学会半年，那你就能比别人多拿半年的钱。所以有时候别人去培训我也不怎么拦着，为什么？
引出问题：多源最短路径的问题 暑假，小文准备去一些城市旅游。为了节省经费以及方便计划旅程，小文希望知道任意两个城市之间的最短路径。假如有四个城市八条公路。 我们这时怎么做？...首先想到了两个指定点的最短路径问题，所以进行n2遍深度或者广度优先搜索，既可以得到最终结果，但别的方法呢？ 假设现在只允许经过1号顶点，求任意两点间的最短距离。...e[i][1] + e[1][j]) e[i][j] = e[i][1] + e[1][j] } } 这其实是一种“动态规划”的思想，从i顶点到j号顶点只经过前K号点的最短路程...printf("%10d",e[i][j]); } printf("\n"); } return 0; } 通过这种算法可以求出任意两点之间的最短路径...，时间复杂度为O（N3）
java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * @Auther: ZhangShenao * @Date: 2019/2/27 18:38 * @Description:缓存实现...,可自动移除过期的缓存项 */ public class ScheduledCache { private final DelayQueue> cache...cache.put(item); size.incrementAndGet(); System.err.println(String.format("添加缓存项...key: %s, value: %s, 缓存剩余项数量: %s。"...java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @Auther: ZhangShenao * @Date: 2019/2/27 18:34 * @Description:缓存项
学了多年的算法，最短路问题相当之常见———— 好久没写过最短路的问题了，直到昨天闲的无聊来了一题——BZOJ3402（HansBug:额才发现我弱到只能刷水的地步了TT） 一看这不是明显的单源最短路么呵呵...+（估计还不止）和192ms究竟是怎样的差距啊QAQ，本人虽然早都听说过spfa的强大性，但是未曾想过差距会如此可怕，于是HansBug‘s Labo Online—— 准备：1.dijkstra单源最短路径模板...0:writeln(1,' ---> ',i,' : ','Unavailable'); 66 end; 67 readln; 68 end. 2.spfa单源最短路径模板...end; 55 readln; 56 end. 3.bat对拍小程序 （PS：由于Bellman-Ford算法具有超高的时空浪费量，还有Floyd一般不用于单源最短路
上一篇博文介绍了Spring中缓存注解@Cacheable @CacheEvit @CachePut的基本使用，接下来我们将看一下更高级一点的知识点 key生成策略 超时时间指定 缓存失效时间 以上所有的缓存都没有设置失效时间，实际的业务场景中，不设置失效时间的场景有；但更多的都需要设置一个ttl，对于Spring的缓存注解，原生没有额外提供一个指定ttl的配置，如果我们希望指定...自定义失效时间扩展 虽然上面可以实现失效时间指定，但是用起来依然不是很爽，要么是全局设置为统一的失效时间；要么就是在代码里面硬编码指定，失效时间与缓存定义的地方隔离，这就很不直观了 接下来介绍一种，直接在注解中...小结 到此基本上将Spring中缓存注解的常用姿势都介绍了一下，无论是几个注解的使用case，还是自定义的key策略，失效时间指定，单纯从使用的角度来看，基本能满足我们的日常需求场景 下面是针对缓存注解的一个知识点抽象...非基础对象：cacheNames::obj.toString() 缓存失效时间 失效时间，本文介绍了两种方式，一个是集中式的配置，通过设置RedisCacheConfiguration来指定ttl时间
注意，在经典的最短路问题中，边上的权重一般为正值。 在SPPTW中： 图中每条边有两个权重，其中一个表示消耗的时间（duration），一个表示听过该边的花费（cost）。...只需要保证时间消耗为正。 在此基础上建立问题的模型: ? 路径X_1^0可以用下图表示： ? 传统的最短路问题建模可以直接去掉部分定义，不再赘述。下面我们先来看一下处理传统最短路问题的标号法。...LC算法考虑的是“最终最优”，最短路径需要等待多次迭代直到整个算法运行结束才能被确定。 我们主要介绍LS算法。这里介绍解决不带时间窗约束的最短路问题的Dijkstra算法。...下面我们将提出LS算法的改进版，既能处理时间窗约束，又能满足负权边。 3 占优剪枝：dominate 在了解了解决最短路问题的LS算法后，我们再回到时间窗约束下的最短问题。...但我们希望找出一种有效的剪枝手段以避免穷举带来的高时间复杂度。值得庆幸的是，对于寻找起点到每个点的最短路径而言，并不是所有标记都是有效的。我们通过举例来说明： ?
[logo.jpg] 上一篇博文介绍了Spring中缓存注解@Cacheable @CacheEvit @CachePut的基本使用，接下来我们将看一下更高级一点的知识点 key生成策略 超时时间指定...缓存失效时间 以上所有的缓存都没有设置失效时间，实际的业务场景中，不设置失效时间的场景有；但更多的都需要设置一个ttl，对于Spring的缓存注解，原生没有额外提供一个指定ttl的配置，如果我们希望指定...自定义失效时间扩展 虽然上面可以实现失效时间指定，但是用起来依然不是很爽，要么是全局设置为统一的失效时间；要么就是在代码里面硬编码指定，失效时间与缓存定义的地方隔离，这就很不直观了 接下来介绍一种，直接在注解中...小结 到此基本上将Spring中缓存注解的常用姿势都介绍了一下，无论是几个注解的使用case，还是自定义的key策略，失效时间指定，单纯从使用的角度来看，基本能满足我们的日常需求场景 下面是针对缓存注解的一个知识点抽象...非基础对象：cacheNames::obj.toString() 缓存失效时间 失效时间，本文介绍了两种方式，一个是集中式的配置，通过设置RedisCacheConfiguration来指定ttl时间
Floyd算法 理论 Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。 Floyd算法理解起来最简单。...例如：有如下有向图，利用Floyd算法，给出每一对顶点之间的最短路径及其路径长度求解过程中的变化。 ? 闲来无聊，就做个GIF图片。 第一步：0行0列不变，依次填入表格。...代码 代码之前先看几道简单的OJ题 hdu最短路 hdu畅通工程续 Floyd最短路 只要稍微改下输入输出就可以AC。 以上是三道水题，水水更开心。...是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。...它的原理是对图进行次松弛操作，得到所有可能的最短路径。其优于迪科斯彻算法的方面是边的权值可以为负数、实现简单，缺点是时间复杂度过高，高达。但算法可以进行若干种优化，提高了效率。
那么就海报设计而言，如何在最短的时间内引起消费者的注意，引起读者进一步阅读的兴趣？请往下看！ ?
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