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计算机基础_同步与异步 和 阻塞与非阻塞
同步和异步是一双相对的概念，阻塞和非阻塞是另一双相对的概念，即同步 != 阻塞，异步 != 非阻塞。 1.同步与异步 同步是指在发布任务（过程调⽤）时，必须一项一项任务（过程调⽤）进行安排，只有在等待前置任务（过程调⽤）出结果后才能安排后继任务（过程调⽤）。异常是同步的，即在发生异常的时刻，系统会立阻塞与非阻塞初认识
阻塞与非阻塞 阻塞与非阻塞概念 阻塞：等待某件事情发生。如前面举例说明，使用read函数获取底层硬件数据，如果没有数据，会让任务休眠等待。 在使用poll方式，如果传入的等待时间不为0，任务是需要休眠等待的，也是阻塞的。 如果poll方式，将传入的等待时间为0，也即是不等待。没有数据立马返回，这二分搜索的递归与非递归实现
二分搜索的非递归写法很直白，就是区间问题，维护三个变量从而达到搜索的目的，代码如下。 int Binary_Search(SSTable L, ElemType key) { int low = 0, high = L.TableLen - 1,mid;//low和high是下标大小。 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2;面向对象：静态方法与非静态方法
静态方法：有static 点击查看代码 public static void a(){ b(); } 非静态方法： 点击查看代码 public void b(){ a(); } static是和类一起加载的，类实例化之后才存在选择排序的稳定版本与非稳定版本
选择排序 非稳定版本与稳定版本 排序过程中选择一个比较大（大到小排序）的数，然后把它放到数组中指定的位置；这时候可以直接与数组中指定位置交换数据，但是可能会导致同值的数据的顺序发生改变，这就是所谓的“不稳定”。可以通过下图来理解所谓的“稳定”和“非稳定”。 不稳定排序算法选择排序的稳定版本与非稳定版本
选择排序 非稳定版本与稳定版本 排序过程中选择一个比较大（大到小排序）的数，然后把它放到数组中指定的位置；这时候可以直接与数组中指定位置交换数据，但是可能会导致同值的数据的顺序发生改变，这就是所谓的“不稳定”。可以通过下图来理解所谓的“稳定”和“非稳定”。 不稳定排序算法02逻辑代数
逻辑代数与逻辑门 基本逻辑门 与，或，非，异或，与或，与非，或非 例题： 三态门 三态门的输出有三种状态：高电平，低电平，高阻态 基本逻辑门只有两种状态：高电平，低电平 OC门 OC门集电极开路与非门 这三种电路只有OC门电路的输出端 可直接相连，完成线与逻辑功能 规则及常用形式 反演规则 对递归与非递归打印二叉树
import java.util.Stack; public class prepos { public static void main(String[] args) {} public static class Node { public int value; public Node left; public Node right; Node(int data) { this.value = data; } } //方法一:递归 //先关系数据库与非关系数据库都有哪些？
关系性数据库（SQL）:使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库 常见：mysql oracle Microsoft SQL Server 优点： 二维表结构贴近开发逻辑 支持sql语句，可以做非常繁杂的查询 提供对事务的支持，并且提供事务的恢复、回滚、并发控制和死锁问题的解决 数据存在磁盘中，安全可靠 缺点： 高并发[HNOI2012]与非
与非 题解 显然，我们的 n a n d nand nand是一种按位运算操作，我们发现我们可以通过关系型数据库与非关系型数据库的区别汇总
Mysql、Redis、Memcached、MongoDB、Elasticsearch Redis的优点： 支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算） 支持持久化操作，可以进行aof（将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）及rdb（Reids在内存中的数据库Python 绑定与非绑定方法
绑定方法： 即可以绑定给对象，也可以绑定给类。 由对象来调用的方法，就是绑定给对象的方法 只能由类来调用的方法，则是绑定给类的方法 区别在于：传给方法的第一个参数是对象自身（self）还是类自身（cls) 例： class Student(): def __init__(self,name,age,gen阻塞与非阻塞
阻塞和非阻塞 所谓阻塞，就是等待某件事情发生。比如调用read读取按键时，如果没有按键数据则read函数不会返回，它会让线程休眠等待。 使用poll时，如果传入的超时时间不为0，这种访问方法也是阻塞的。 APP调用open函数时，传入O_NONBLOCK，就表示要使用非阻塞方式；默认是阻塞方式。 注意：对Python 空值与非空值
1.任何值为0的值都是false,任何非0的值都是true if -0.0: print ('yes') #不打印yes if -0.1: print ('yes') #打印yes 2.任何为空的值都是flase,任何非空的值都是true ''' 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：725638078 寻找有志同关系数据库与非关系数据库
目录 前言一、关系型数据库二、非关系型数据库三、关系型数据库和非关系型数据库区别1.数据存储方式不同2. 扩展方式不同3. 对事务性的支持不同 四、非关系型数据的产生背景总结 前言 一、关系型数据库 关系型数据库是一个结构化的数据库，创建在关系模型 (二维表格模型)C#静态类 静态方法与非静态方法比较
静态类： 在类（class）上加入static修饰， 表示该类无法被实例化，并且该类中，无法实例化变量或函数。 那么如果要在此静态类中添加函数、变量、属性，则必须都是静态的。 静态类的主要特性： 1：仅包含静态成员。 2：无法实例化。 3：静态类的本质，是一个抽象的密封类，所以不能被继承，也不能被实例化。概率抽样与非概率抽样
概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序hw：递归与非递归的转化与使用
第一题：设计一个递归算法，从自然数1、2、…、m中任取k个数的所有组合 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; vector<int> putInf;//每一种可能的方案 vector<vector<int>> ans;//存储可行方案 !!!(多结果的记录） //vector<vector<int>>& void combinati射频：信令与非信令模式区别
射频：信令与非信令模式区别 signaling mode:信令模式 用CMU200、CMW500或8960模拟基站，和手机建立起链接,仪表发出各种信令，手机此时相当于联上了网络。 1）手机此时既要发射信号，又要接收来自仪表的各种信令，这种方式一般用于Final TEST。 2）信令模式某种程度上可以说完全模拟了手机阻塞与非阻塞，同步与异步
I/O模型 阻塞I/O 客户端通过connect向服务器发起连接时，connect将首先发送同步报文给服务器，等待服务器返回确认报文段。如果服务器的确认报文段没有立即到达客户端，则connect调用将被挂起，直到客户端收到确认报文段并唤醒connect调用。 非阻塞I/O 无论事件是否发生，都立即返回二叉树的四种遍历（遍历与非遍历）
二叉树的四种遍历（遍历与非遍历） 先序遍历与后序遍历 先序遍历根节点，再遍历左子树，再遍历右子树。 后序遍历先遍历左子树，再遍历右子树，再遍历根节点。 先序遍历递归实现： public static void preOrderByRecursion(TreeNode root) { // 打印节点值 System.out.println(root.valu可递归锁与非递归锁
可递归锁与非递归锁 转载自《线程同步之利器(1)——可递归锁与非递归锁》 https://blog.csdn.net/zouxinfox/article/details/5838861 概述 最常见的进程/线程的同步方法有互斥锁（或称互斥量Mutex)，读写锁(rdlock)，条件变量(cond)，信号量(Semophore)等。在Windows系统中，临二叉树的递归与非递归
二叉树的递归与非递归 二叉树节点结构 class Node<V> { V value;//一个节点有自己的值 Node left;//指向左孩子的指针 Node right;//指向右孩子的指针 } 递归实现方法 先序：先处理头，再处理左，最后处理右 即按照递归顺序取第一次出现的数组成的序列 中序：先处理左，再处理头，最后reentrantlock公平锁与非公平锁对比
先说结论：非公平锁加锁时先参与锁竞争，如果state为0，则获取到锁。如果不为0，分三种情况。第一种情况，state为0（距离刚刚判断已经过去一会儿了，刚刚不为零，现在可能为零），获取到锁。第二种情况，state不为0，但是持有锁的线程是自己，也就是二次加锁，此时state会加一。第三种情况，state不为0并且持关系型数据库与非关系型数据库、Redis 配置、常用命令及优化
一、关系数据库与非关系型数据库概述 1、关系型数据库 关系型数据库是一个结构化的数据库，创建在关系模型（二维表格模型）基础上，一般面向于记录。SQL 语句（标准数据查询语言）就是一种基于关系型数据库的语言，用于执行对关系型数据库中数据的检索和操作。 主流的关系型数据库包括 Or