weight

继承介绍： 继承就是让类和类之间产生父子关系，子类可以拥有父类的静态属性和方法。 python中的继承分为 单继承 和 多继承 python的单继承: 先定义一个人的类；自我介绍，姓名，年龄，体重 class Person : # 定义基本属性 name = '' age = 0 # 定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问 __weight = 0 # 构造方法 def __init__ ( self , name , age , weight ) : self . name = name self . age = age self . weight = weight def msg ( self ) : return '{}说:我{}岁' . format ( self . name , self . age ) # 继承 class LiMing ( Person ) : gerden = '' def __init__ ( self , name , age , gerden , weight ) : #调用父类的构造函数 Person . __init__ ( self , name , age , weight ) self . gerden = gerden # 重写父类msg方法 def msg ( self ) : return '{}说:我{}岁,性别{}

哈夫曼树，又叫赫夫曼树什么其他的了，这个东西吧，主要用来对一组数据的出现概率来进行建数，这样可以使得概率大的放在前面，就使得调用简单一些，而概率小的就放到后面，其实就是对数据的一个优化处理了。 接下来我们就来看看怎么建树吧： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> /为什么会多这么一个string呢，这是因为后面会用到一个strcpy（复制）函数 typedef struct{ int weight; int parent,lchild,rchild; }HTNode,*HuffmanTree; /哈夫曼树的结构体定义，权重，父节点，左右孩子结点 typedef char **HuffmanCode; /这个是我们的哈夫曼编码的格式转换 一：建树 通过上表可知，首先我们对数据编号，并令其 parent ，lchild 和 rchild 初始化为 0，接下来我们通过每次选出最小的两个数据然后对其父节点进行编号，并对新生成的父节点的相关信息进行编辑，也就是它的权重，左右孩子结点，接下来继续找最小的就好了，遍历完了之后就能得到右边的这个表了，接下来就是哈夫曼编码了 看下图 我们可以知道左边排0，右边排0，再想到我们上面的排序方式，可以知道我们需要从后面往前面进行逆向的编码，所以我们可以定义一个字符数组

如果Nginx没有仅仅只能代理一台服务器的话，那它也不可能像今天这么火，Nginx可以配置代理多台服务器，当一台服务器宕机之后，仍能保持系统可用。具体配置过程如下： 1. 在http节点下，添加upstream节点。 upstream linuxidc { server 10.0.6.108:7080; server 10.0.0.85:8980; } 2. 将server节点下的location节点中的proxy_pass配置为：http:// + upstream名称，即“ http://linuxidc”. location / { root html; index index.html index.htm; proxy_pass http://linuxidc; } 3. 现在负载均衡初步完成了。upstream按照轮询（默认）方式进行负载，每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能 自动剔除。虽然这种方式简便、成本低廉。但缺点是：可靠性低和负载分配不均衡。适用于图片服务器集群和纯静态页面服务器集群。 除此之外，upstream还有其它的分配策略，分别如下： weight（权重） 指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。如下所示，10.0.0.88的访问比率要比10.0.0.77的访问比率高一倍。

android：屏幕自适应 From： 4种必须知道的Android屏幕自适应解决方案 demo下载： http://www.eoeandroid.com/forum.php?mod=attachment&aid=NjE0Njh8ZTIyZDA2M2N8MTMzODgyOTQxN3w1NzAwOTV8MTczOTcz 以下是Demo首页的预览图 <ignore_js_op> 一、细说 layout_weight 目前最为推荐的 Android 多屏幕自适应解决方案。 该属性的作用是决定控件在其父布局中的显示权重，一般用于线性布局中。 其值越小，则对应的layout_width或layout_height的优先级就越高， 一般横向布局中，决定的是 layout_width 的优先级；纵向布局中，决定的是 layout_height 的优先级。 传统的 layout_weight 使用方法是将当前控件的 layout_width 和 layout_height 都设置成 fill_parent, 这样就可以把控件的显示比例完全交给 layout_weight ；这样使用的话，就出现了 layout_weight 越小，显示比例越大的情况。不过对于 2 个控件还好，如果控件过多，且显示比例也不相同的时候，控制起来就比较麻烦了，毕竟反比不是那么好确定的。 于是就有了现在最为流行的 0px

在Python中，当你访问对象的一个属性（也就是写出类似obj.xxx的代码时），访问的优先级从高到低如下所示： 1.__getattribute__ 这是优先级最高的函数，所有对属性的访问必先访问它。举个例子： class Obj(object): def __init__(self, weight, price): self.weight = weight self.price = price def __getattribute__(self, name): print name return 2 obj = Obj(1,2) print obj.__getattribute__ print obj.weight 得到的输出为： __getattribute__ 2 weight 2 可以看到，哪怕是访问__getattribute__本身也要先经过__getattribute__函数 来源： https://www.cnblogs.com/wickedpriest/p/11984887.html

本次要解决的问题是：你们村里那些坑坑洼洼的路，到底哪些路才是主干道？ 小明：肯定是哪里都能到得了，并且去哪里都相对比较近，并且被大家共用程度高的路是啊！ 具体是哪几条路呢？今天就可以给出准确答案 最小生成树的特点 1。可以到达图中任何一个顶点 2. 是一颗树（无环） 3. 最小生成树的边的权重之和是可以链接图中所有顶点的边的集合中，权值之和最小的（运用了贪婪算法思想） 4. 边数 = 图的顶点数量-1 先看主要代码，再看库代码 //Prim算法的 最小生成树 //时间 ElogE E为遍历原图中每条边，logE为优先队列(二叉堆)找到最小权重边的平均成本 //空间 V-1条Edge + V个顶点 public class LazyPrimMST implements MST { EdgeWeightedGraph orgEwg; //原始加权图 EdgeWeightedGraph singleEwg; //只有最小生成树的加权图 List<Edge> edges; //最小生成树的边 boolean[] marked; //顶点的访问 float weightSum; public LazyPrimMST(EdgeWeightedGraph ewg) { this.orgEwg = ewg; edges = new LinkedList<>(); marked = new

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define OK 1 #define ERROR 0 #define MAXVALUE 10000 typedef struct{ int weight; int parent,lchild,rchild; }HTNode,*HuffmanTree; typedef char **HuffmanCode; void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,HuffmanCode *HC,int *w,int n); void Select(HuffmanTree t, int k, int *s1, int *s2); void main() { HuffmanTree HT;HTNode t; HuffmanCode HC; int n,w[8] ={5, 29, 7, 8, 14, 23, 3, 11}; HT = &t; n = 8; HuffmanCoding(HT,&HC,w,n); } void HuffmanCoding(HuffmanTree HT,HuffmanCode *HC,int *w,int n){ HuffmanTree p; int i,m,s1,s2,start,c,f,j; char *cd; if(n<=1)

继续上一个例子，结合ListView中对SQLite进行操作。 通过CursorAdapter在ListView中的数据呈现 在上一个例子中，我们可以对SQLite中的数据库进行增删改查，将数据读到游标Cursor中，然后一一读出。在Android中可以通过CursorAdapter直接将数据映射到ListView中，如下处理： public class Chapter22Test1 extends ListActivity{ private SQLiteDatabase db = null; private Cursor cursor = null; private SimpleCursorAdapter adapter = null; protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); db= (new Chapter22Db (getApplicationContext())).getWritableDatabase(); cursor =db.rawQuery("SELECT _id,Name,Weight from mytable ORDER BY Weight", null); //layout/chapter_22_test1

//根据赫夫曼树求赫夫曼编码 #include<iostream> using namespace std; typedef struct{ int weight; int parent,lchild,rchild; }HTNode,*HuffmanTree; typedef char **HuffmanCode; void Select(HuffmanTree HT,int len,int&s1,int &s2){ int i,min1=0x3f3f3f3f,min2=0x3f3f3f3f; for(i=1;i<len;i++){ if(HT[i].weight<min1&&HT[i].parent==0){ min1=HT[i].weight s1=i; } } int temp=HT[s1].weight HT[s1].weight=0x3f3f3f3f; for(i=1;i<=len;i++){ if(HT[i].weight<min2&&HT[i]parent==0){ min2=HT[i].weight; s2=i; } } HT[s1].weight=temp; } void CreateHuffmanTree(HuffmanTree &HT,int n){ int m,s1,s2,i; if(n<=1) return; m=2*n-1; HT=new HTNode

class Person: def __init__(self,new_name,weight): # self.属性=形参 self.name=new_name self.weight=weight def __str__(self): return "我的名字是%s,体重是%.2f公斤" %(self.name,self.weight) def eat(self): print("%s是吃货,吃完再减肥" %self.name) self.weight+=1 def run(self): print("%s爱跑步,跑步锻炼身体" %self.name) self.weight-=0.5 person1=Person("小明",75.0) person2=Person("小美",45.0) person1.run() person1.eat() print(person1) person2.eat() person2.run() print(person2) 被使用的类，应该先开发。 class HouseItem: def __init__(self,name,area): self.name=name self.area=area def __str__(self): return "[%s]占地%.2f" %(self.name,self.area) #类与类之间两个空行