最短路径（2.19）

目录

1.网络延迟时间

弗洛伊德算法

迪杰斯特拉算法

2. K 站中转内最便宜的航班

3.从第一个节点出发到最后一个节点的受限路径数

4.到达目的地的方案数

1.网络延迟时间

有 n 个网络节点，标记为 1 到 n。

给你一个列表 times，表示信号经过 有向 边的传递时间。 times[i] = (ui, vi, wi)，其中 ui 是源节点，vi 是目标节点， wi 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。

现在，从某个节点 K 发出一个信号。需要多久才能使所有节点都收到信号？如果不能使所有节点收到信号，返回 -1 。

示例 1：

​

输入：times = [[2,1,1],[2,3,1],[3,4,1]], n = 4, k = 2
输出：2

示例 2：

输入：times = [[1,2,1]], n = 2, k = 1
输出：1

示例 3：

输入：times = [[1,2,1]], n = 2, k = 2
输出：-1

提示：

  • 1 <= k <= n <= 100
  • 1 <= times.length <= 6000
  • times[i].length == 3
  • 1 <= ui, vi <= n
  • ui != vi
  • 0 <= wi <= 100
  • 所有 (ui, vi) 对都 互不相同（即，不含重复边）

分析：要求最快能到达所有点，就是要找到这个点到达所有点的最短路径的最大值，用弗洛伊德算法的话就是比较暴力了，算出来所有的以后在需要的顶点找最大值，但是迪杰斯特拉算法少一层循环，只要这个顶点到记录到所有顶点的最小距离就好 

弗洛伊德算法用邻接矩阵的时候，可以直接在邻接矩阵上操作，不用再利用结构体去建图

弗洛伊德算法

分析：要更新邻接矩阵，需要一个中间点，写在三层循环的最外层

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
main()
{//接受数据int arc,n;cin>>n>>arc;int i,j,s[n][n];for(i=0; i<n; i++)for(j=0; j<n; j++){if(j!=i) s[i][j]=99999;else s[i][j]=0;}int a,b,c;for(i=0; i<arc; i++){cin>>a>>b>>c;s[a-1][b-1]=c;}cin>>a;a=a-1;//三层循环for(b=0; b<n; b++){for(i=0; i<n; i++){for(j=0; j<n; j++)s[i][j]=min(s[i][j],s[i][b]+s[b][j]);}}int ans=0;for(i=0; i<n; i++)ans=max(ans,s[a][i]);
//    for(i=0; i<n; i++)
//    {
//        for(j=0; j<n; j++)
//            cout<<s[i][j]<<" ";
//        cout<<endl;
//    }ans=ans>9999?-1:ans;cout<<ans;}

迪杰斯特拉算法

分析：找到了一个讲迪杰斯特拉算法的文章，讲的挺详细的【C++】Dijkstra算法_dijkstra c++-CSDN博客

先从邻接矩阵开始写，要设置好visit[]（做标记）和dist[]（记录最短距离），从0开始循环n遍，保证每个点都可以做一次中间点，找到最短的且未被标记的，然后以她作为中间点更新

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
main()
{//接收数据int arc,n;cin>>n>>arc;int i,j,k,s[n][n];for(i=0; i<n; i++)for(j=0; j<n; j++){if(j!=i) s[i][j]=99999;else s[i][j]=0;}int a,b,c;for(i=0; i<arc; i++){cin>>a>>b>>c;s[a-1][b-1]=c;}for(i=0; i<n; i++){for(j=0; j<n; j++){cout<<s[i][j]<<" ";}cout<<endl;}cin>>a;//迪杰斯特拉int visit[n],dist[n];memset(visit,0,sizeof(visit));memset(dist,9999,sizeof(dist));dist[a-1]=0;dist[-1]=9999;//循环n遍for(i=0; i<n; i++){j=-1;//计算最小for(k=0; k<n; k++){if(!visit[k]&&dist[k]<=dist[j])j=k;}//做标记visit[j]=1;//更新路径for(k=0; k<n; k++){dist[k]=min(dist[k],dist[j]+s[j][k]);}for(k=0;k<n;k++) cout<<dist[k]<<" ";cout<<endl;}int ans=0;for(i=0; i<n; i++){ans=max(ans,dist[i]);}ans=ans>9999?-1:ans;cout<<ans;}

2. K 站中转内最便宜的航班

有 n 个城市通过一些航班连接。给你一个数组 flights ，其中 flights[i] = [fromi, toi, pricei] ，表示该航班都从城市 fromi 开始，以价格 pricei 抵达 toi。

现在给定所有的城市和航班，以及出发城市 src 和目的地 dst，你的任务是找到出一条最多经过 k 站中转的路线，使得从 src 到 dst 的 价格最便宜 ，并返回该价格。 如果不存在这样的路线，则输出 -1。

示例 1：

输入: 
n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]]
src = 0, dst = 2, k = 1
输出: 200
解释: 
城市航班图如下
​

从城市 0 到城市 2 在 1 站中转以内的最便宜价格是 200，如图中红色所示。

示例 2：

输入: 
n = 3, edges = [[0,1,100],[1,2,100],[0,2,500]]
src = 0, dst = 2, k = 0
输出: 500
解释: 
城市航班图如下
​从城市 0 到城市 2 在 0 站中转以内的最便宜价格是 500，如图中蓝色所示。

提示：

  • 1 <= n <= 100
  • 0 <= flights.length <= (n * (n - 1) / 2)
  • flights[i].length == 3
  • 0 <= fromi, toi < n
  • fromi != toi
  • 1 <= pricei <= 104
  • 航班没有重复，且不存在自环
  • 0 <= src, dst, k < n
  • src != dst

分析：我想到的时用迪杰斯特拉算法，在计算的过程中记录中转次数进行剪枝,比较容易出错的点就是可以中专k次，但是直接到达的算是中转0次，但是如果是原点和终点在同一个地方的话要比0次少一次，那就是-1次，但是我设置的是从原点到原点是0次，所以可以理解成到达某个地方需要乘坐几次航班，那就是乘坐k+1次时才算中转k次，这里比较容易出错

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
main()
{int arc,n;cin>>n>>arc;int i,j,k,s[n][n];for(i=0; i<n; i++)for(j=0; j<n; j++){if(j!=i) s[i][j]=99999;else s[i][j]=0;}int a,b,c;for(i=0; i<arc; i++){cin>>a>>b>>c;s[a][b]=c;}
//    for(i=0; i<n; i++)
//    {
//        for(j=0; j<n; j++)
//        {
//            cout<<s[i][j]<<" ";
//        }
//        cout<<endl;
//    }cin>>a>>b>>c;int visit[n],dist[n],ans[n];memset(visit,0,sizeof(visit));memset(dist,9999,sizeof(dist));memset(ans,0,sizeof(ans));dist[a]=0;dist[-1]=9999;for(i=0;i<n;i++){j=-1;for(k=0;k<n;k++){if(!visit[k]&&dist[k]<=dist[j]) j=k;}visit[j]=1;for(k=0;k<n;k++){if(dist[k]>dist[j]+s[j][k] && ans[j]+1<=c+1){ans[k]=ans[j]+1;dist[k]=dist[j]+s[j][k];}}}//   for(i=0;i<n;i++) cout<<ans[i]<<" ";cout<<dist[b];
}

3.从第一个节点出发到最后一个节点的受限路径数

现有一个加权无向连通图。给你一个正整数 n ，表示图中有 n 个节点，并按从 1 到 n 给节点编号；另给你一个数组 edges ，其中每个 edges[i] = [ui, vi, weighti] 表示存在一条位于节点 ui 和 vi 之间的边，这条边的权重为 weighti 。

从节点 start 出发到节点 end 的路径是一个形如 [z0, z1, z2, ..., zk] 的节点序列，满足 z0 = start 、zk = end 且在所有符合 0 <= i <= k-1 的节点 zi 和 zi+1 之间存在一条边。

路径的距离定义为这条路径上所有边的权重总和。用 distanceToLastNode(x) 表示节点 n 和 x 之间路径的最短距离。受限路径 为满足 distanceToLastNode(zi) > distanceToLastNode(zi+1) 的一条路径，其中 0 <= i <= k-1 。

返回从节点 1 出发到节点 n 的 受限路径数 。由于数字可能很大，请返回对 109 + 7 取余 的结果。

示例 1：

​

输入：n = 5, edges = [[1,2,3],[1,3,3],[2,3,1],[1,4,2],[5,2,2],[3,5,1],[5,4,10]]
输出：3
解释：每个圆包含黑色的节点编号和蓝色的 distanceToLastNode 值。三条受限路径分别是：
1) 1 --> 2 --> 5
2) 1 --> 2 --> 3 --> 5
3) 1 --> 3 --> 5

示例 2：

​

输入：n = 7, edges = [[1,3,1],[4,1,2],[7,3,4],[2,5,3],[5,6,1],[6,7,2],[7,5,3],[2,6,4]]
输出：1
解释：每个圆包含黑色的节点编号和蓝色的 distanceToLastNode 值。唯一一条受限路径是：1 --> 3 --> 7 。

提示：

  • 1 <= n <= 2 * 104
  • n - 1 <= edges.length <= 4 * 104
  • edges[i].length == 3
  • 1 <= ui, vi <= n
  • ui != vi
  • 1 <= weighti <= 105
  • 任意两个节点之间至多存在一条边
  • 任意两个节点之间至少存在一条路径

分析：这个是要先算出各个点到n点的最短路径，这个的话就应该是迪杰斯特拉算法了，然后放在dist[]中记录，然后就要搜索所有的路径根据dist[]的要求去剪枝，这种搜索的话我想到的是回溯，如果这条路可以走的话进行剪枝，但是我看题解好像更多人用的是动态规划 ，直接用dp[]表示1到i的受限路径数，这样会简单很多，这样放一起来想的话，回溯更适合那种要求写出路径的，像这种只求路径数的更适合动态规划

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
main()
{int arc,n;cin>>n>>arc;int i,j,k,s[n][n];for(i=0; i<n; i++)for(j=0; j<n; j++){if(j!=i) s[i][j]=9999;else s[i][j]=0;}int a,b,c;for(i=0; i<arc; i++){cin>>a>>b>>c;s[a-1][b-1]=c;s[b-1][a-1]=c;}
//    for(i=0; i<n; i++)
//    {
//        for(j=0; j<n; j++)
//        {
//            cout<<s[i][j]<<" ";
//        }
//        cout<<endl;
//    }int visit[n],dist[n],dp[n];memset(visit,0,sizeof(visit));memset(dist,9999,sizeof(dist));memset(dp,0,sizeof(dp));dist[n-1]=0;dist[-1]=9999;for(i=0;i<n;i++){j=-1;for(k=0;k<n;k++){if(!visit[k]&&dist[k]<=dist[j]) j=k;}visit[j]=1;for(k=0;k<n;k++){dist[k]=min(dist[k],dist[j]+s[j][k]);}}
//    for(i=0;i<n;i++) cout<<dist[i]<<" ";cout<<endl;dp[0]=1;for(i=0;i<n;i++){for(j=i+1;j<n;j++){if(s[i][j]!=9999 && dist[i]>dist[j])dp[j]=dp[j]+dp[i];}for(k=0;k<n;k++) cout<<dp[k]<<" ";cout<<endl;}
//    for(i=0;i<n;i++) cout<<dp[i]<<" ";cout<<endl;cout<<dp[n-1];
//7 8
//1 3 1
//4 1 2
//7 3 4
//2 5 3
//5 6 1
//6 7 2
//7 5 3
//2 6 4}

4.到达目的地的方案数

你在一个城市里，城市由 n 个路口组成，路口编号为 0 到 n - 1 ，某些路口之间有 双向 道路。输入保证你可以从任意路口出发到达其他任意路口，且任意两个路口之间最多有一条路。

给你一个整数 n 和二维整数数组 roads ，其中 roads[i] = [ui, vi, timei] 表示在路口 ui 和 vi 之间有一条需要花费 timei 时间才能通过的道路。你想知道花费 最少时间 从路口 0 出发到达路口 n - 1 的方案数。

请返回花费 最少时间 到达目的地的 路径数目 。由于答案可能很大，将结果对 109 + 7 取余 后返回。

示例 1：

​

输入：n = 7, roads = [[0,6,7],[0,1,2],[1,2,3],[1,3,3],[6,3,3],[3,5,1],[6,5,1],[2,5,1],[0,4,5],[4,6,2]]
输出：4
解释：从路口 0 出发到路口 6 花费的最少时间是 7 分钟。
四条花费 7 分钟的路径分别为：
- 0 ➝ 6
- 0 ➝ 4 ➝ 6
- 0 ➝ 1 ➝ 2 ➝ 5 ➝ 6
- 0 ➝ 1 ➝ 3 ➝ 5 ➝ 6

示例 2：

输入：n = 2, roads = [[1,0,10]]
输出：1
解释：只有一条从路口 0 到路口 1 的路，花费 10 分钟。

提示：

  • 1 <= n <= 200
  • n - 1 <= roads.length <= n * (n - 1) / 2
  • roads[i].length == 3
  • 0 <= ui, vi <= n - 1
  • 1 <= timei <= 109
  • ui != vi
  • 任意两个路口之间至多有一条路。
  • 从任意路口出发，你能够到达其他任意路口。

分析：我刚开始只想到了要用迪杰斯特拉算法计算出最小路径，然后再用动态规划计算路径数目，但是到计算路径数目的时候被难到了，总想着要用回溯去找路径，后来看了别人的题解才的发现有一个性质是：如果是合法路径，那么在途中经过的每一个点都是以最短路径的方式到达的，也就是说，走到这里消费的时间其实就是dist[i]

那么就可以用dp[i]记录走到这里等于dist[i]的数目，然后更新dp[i]

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
main()
{int arc,n;cin>>n>>arc;int i,j,k,s[n][n];for(i=0; i<n; i++)for(j=0; j<n; j++){if(j!=i) s[i][j]=9999;else s[i][j]=0;}int a,b,c;for(i=0; i<arc; i++){cin>>a>>b>>c;s[a][b]=c;s[b][a]=c;}
//    for(i=0; i<n; i++)
//    {
//        for(j=0; j<n; j++)
//        {
//            cout<<s[i][j]<<" ";
//        }
//        cout<<endl;
//    }int visit[n],dist[n],dp[n];memset(visit,0,sizeof(visit));memset(dist,9999,sizeof(dist));memset(dp,0,sizeof(dp));dist[0]=0;dist[-1]=9999;for(i=0;i<n;i++){j=-1;for(k=0;k<n;k++){if(!visit[k]&&dist[k]<=dist[j]) j=k;}visit[j]=1;for(k=0;k<n;k++){dist[k]=min(dist[k],dist[j]+s[j][k]);}}
//    for(i=0;i<n;i++) cout<<dist[i]<<" ";cout<<endl;dp[0]=1;for(i=0;i<n;i++){for(j=i+1;j<n;j++){if(s[i][j]!=9999 && dist[j]==dist[i]+s[i][j])dp[j]=dp[j]+dp[i];}
//            for(k=0;k<n;k++) cout<<dp[k]<<" ";
//            cout<<endl;}
//    for(i=0;i<n;i++) cout<<dp[i]<<" ";cout<<endl;cout<<dp[n-1];
//7 10
//0 6 7
//0 1 2
//1 2 3
//1 3 3
//6 3 3
//3 5 1
//6 5 1
//2 5 1
//0 4 5
//4 6 2}

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/718516.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

day32贪心算法 part02

day32贪心算法 part02

贪心系列的时候&#xff0c;题目和题目之间貌似没有什么联系,是真的就是没什么联系&#xff0c;因为贪心无套路,没有个整体的贪心框架解决一系列问题&#xff0c;只能是接触各种类型的题目锻炼自己的贪心思维。贪心只是一类题的统称&#xff0c;并没有什么固定套路。 122. 买卖…
阅读更多...
Android NDK底层BUG，记录：connect、socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0) 等系统套接字接口函数崩溃问题。

Android NDK底层BUG，记录：connect、socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0) 等系统套接字接口函数崩溃问题。

在 Android NDK 之中&#xff0c;看上去调用 connect、socket 函数是不会崩溃的&#xff0c;但这是否定的&#xff0c;它在特定的情况下存在必定的崩溃的问题。 但是这种情况放到MACOS、LINUX、WINDOWS都不会崩溃&#xff0c;而它崩溃的点出现在操作系统底层。 人们需要参考这…
阅读更多...
香橙派企业信用问题-劝一个是一个，别买！！！

香橙派企业信用问题-劝一个是一个，别买！！！

1. 背景 香橙派推广旗下AI PRO 开发板&#xff0c;在B站做直播&#xff0c;一场直播两个直播间&#xff0c;分别抽取一名观众&#xff0c;宣传是场场送AI PRO开发板&#xff01;&#xff01;&#xff01; 2. 收到奖品与宣传不符合 3.咨询群主&#xff1a;态度很傲慢&#xff0c…
阅读更多...
MES的生产计划管理与ERP的生产计划管理到底有什么不同？

MES的生产计划管理与ERP的生产计划管理到底有什么不同？

在制造业信息化的道路上&#xff0c;ERP系统和MES系统是两个非常重要的信息化管理工具。大多数制造业企业往往首先考虑上ERP系统&#xff0c;经过一段时间的深度使用后&#xff0c;再引进MES系统进行报工或数采。但我们可以发现&#xff0c;这两个系统都能进行生产管理&#xf…
阅读更多...
详细了解网络通信流程、协议组成、编码方式、数据传输方式和途径、Http 协议的编码、cookie的使用和提取路径

详细了解网络通信流程、协议组成、编码方式、数据传输方式和途径、Http 协议的编码、cookie的使用和提取路径

详细了解网络通信流程、协议组成、编码方式、数据传输方式和途径、Http 协议的编码、cookie的使用和提取路径。 一、网络通信简介 现代的网络传输介质以以太网链路居多，完整的网络数据报结构大致如下。传输层及其以下的机制由操作系统内核提供，应用层由用户进程提供，应用程…
阅读更多...
上位机图像处理和嵌入式模块部署（qmacvisual学习1）

上位机图像处理和嵌入式模块部署（qmacvisual学习1）

【 声明&#xff1a;版权所有&#xff0c;欢迎转载&#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱&#xff1a;feixiaoxing 163.com】 虽然我们前面学习了很多的知识点&#xff0c;比如说在windows这边&#xff0c;用qt写界面&#xff0c;用opencv写图像处理代码&#xff1b;在linux…
阅读更多...
二维码门楼牌管理系统技术服务：构建智慧城市的基石

二维码门楼牌管理系统技术服务：构建智慧城市的基石

文章目录 前言一、标准地址设置规则二、门楼牌作为标准地址的法定载体三、二维码门楼牌管理系统技术服务的优势与应用前景 前言 在智慧城市建设的浪潮中&#xff0c;二维码门楼牌管理系统技术服务以其高效、便捷的特性&#xff0c;逐渐成为城市管理的重要工具。本文将深入探讨…
阅读更多...
一张草图直接生成视频游戏，谷歌推出生成交互大模型

一张草图直接生成视频游戏，谷歌推出生成交互大模型

谷歌DeepMind的研究人员推出了&#xff0c;首个无需数据标记、无监督训练的生成交互模型——Generative Interactive Environments&#xff0c;简称“Genie”。 Genie有110亿参数&#xff0c;可以根据图像、真实照片甚至草图&#xff0c;就能生成各种可控制动作的视频游戏。Ge…
阅读更多...
项目可行性方案：人脸识别实现无感考勤的项目技术可行性方案

项目可行性方案：人脸识别实现无感考勤的项目技术可行性方案

目 录 1.引言 1.1编写目的 1.2背景 2.可行性研究的前提 2.1要求 2.2目标 3.对现有系统的分析 3.1系统改进示意图 3.2改进之处 3.3技术条件方面的可行性 4.结论 1.引言 1.1编写目的 本报告编写的目的是探究学校里对教室和办公室内教师的人脸进行识别从而…
阅读更多...
Linux --- 应用层 | HTTP | HTTPS

Linux --- 应用层 | HTTP | HTTPS

前言 前面写的TCP/UDP客户端在访问服务端的时候&#xff0c;需要输入ip地址和端口号才可以访问&#xff0c; 但在现实中&#xff0c;我们访问一个网站是直接输入的一个域名&#xff0c;而不是使用的ip地址端口号。 比如在访问百度 https://www.baidu.com/的时候&#xff0c; …
阅读更多...
2024最新AI系统ChatGPT网站源码, AI绘画系统

2024最新AI系统ChatGPT网站源码, AI绘画系统

一、前言说明 R5Ai创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统&#xff0c;支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美&#xff0c;那么如何搭建部署AI创作ChatGPT&#xff1f;小编这里写一个详细图文教程吧。已支持GP…
阅读更多...
CVE-2024-23334 AIOHTTP 目录遍历漏洞分析

CVE-2024-23334 AIOHTTP 目录遍历漏洞分析

漏洞描述&#xff1a; aiohttp 是一个用于 asyncio 和 Python 的异步 HTTP 客户端/服务器框架。使用aiohttp作为Web服务器并配置静态路由时&#xff0c;需要指定静态文件的根路径。此外&#xff0c;选项“follow_symlinks”可用于确定是否遵循静态根目录之外的符号链接。当“f…
阅读更多...
css样式元素的相对定位，绝对定位，固定定位等元素定位运用技巧详解

css样式元素的相对定位，绝对定位，固定定位等元素定位运用技巧详解

文章目录 1.相对定位 relative2.绝对定位 absolute3.固定定位4.display 转换元素5.float浮动6.float产生内容塌陷问题7.overflow CSS样式学习宝典&#xff0c;关注点赞加收藏&#xff0c;防止迷路哦 在CSS中关于定位的内容是&#xff1a;position:relative | absolute | static…
阅读更多...
Unreal触屏和鼠标控制旋转冲突问题

Unreal触屏和鼠标控制旋转冲突问题

Unreal触屏和鼠标控制旋转冲突问题 鼠标控制摄像机旋转添加Input轴计算旋转角度通过轴事件控制旋转 问题和原因问题原因 解决办法增加触摸控制旋转代码触屏操作下屏蔽鼠标轴响应事件 鼠标控制摄像机旋转 通过Mouse X和Mouse Y控制摄像机旋转。 添加Input轴 计算旋转角度 通过…
阅读更多...
SpringBootWeb快速入门

SpringBootWeb快速入门

1.创建springboot工程&#xff0c;新建module 2.勾选web开发相关依赖 3.删除多余文件 4.新建类 5.启动类中运行main方法 6.启动 默认端口号8080 7.打开浏览器&#xff0c;地址栏输入 8.报错 9.原因&#xff0c;控制层位置放错&#xff0c;剪切controller层放进com.example …
阅读更多...
[vue error] TypeError: Components is not a function

[vue error] TypeError: Components is not a function

问题详情 问题描述: element plus按需导入后&#xff0c;启动项目报错&#xff1a; 问题原因 unplugin-vue-components插件版本问题 查看 unplugin-vue-components插件可以发现版本太高了 问题解决 unplugin-vue-components 版本高了&#xff0c;我用的0.26.0&#xff0c…
阅读更多...
【STM32+HAL】姿态传感器陀螺仪MPU6050模块

【STM32+HAL】姿态传感器陀螺仪MPU6050模块

一、准备工作 有关OLED屏初始化的问题&#xff0c;详见【STM32HAL】OLED显示初始化配置 二、所用工具 1、芯片&#xff1a;STM32F10C8T6 2、CUBEMX配置软件 3、 6 轴运动处理组件MPU6050 三、实现功能 OLED屏显示姿态角 四、HAL配置步骤 1、开启I2C1进行MPU6050通信 2、开…
阅读更多...
供应链管理（SCM）：界面设计全面扫盲，得供应链者得天下

供应链管理（SCM）：界面设计全面扫盲，得供应链者得天下

大家伙&#xff0c;我是大千UI工场&#xff0c;专注UI分享和项目接单&#xff0c;本期带来供应链系统的设计分享&#xff0c;欢迎大家关注、互动交流。 一、什么是SCM SCM系统是供应链管理&#xff08;Supply Chain Management&#xff09;系统的缩写。供应链管理是指协调和管…
阅读更多...
【笔记版】edgecore.yaml分析总结

【笔记版】edgecore.yaml分析总结

1. 文件路径 /etc/kubeedge/config edgecore.yaml是该目录下唯一的文件 附上链接&#xff1a;edgecore.yaml 2. 文件生成方式 2.1 方式一 使用keadm安装部署的方式&#xff0c;执行完keadm join --cloudcore-ipportcloudcore监听的IP地址:端口&#xff08;默认为10002&…
阅读更多...
(十)SpringCloud系列——openfeign的高级特性实战内容介绍

(十)SpringCloud系列——openfeign的高级特性实战内容介绍

前言 本节内容主要介绍一下SpringCloud组件中微服务调用组件openfeign的一些高级特性的用法以及一些常用的开发配置&#xff0c;如openfeign的超时控制配置、openfeign的重试机制配置、openfeign集成高级的http客户端、openfeign的请求与响应压缩功能&#xff0c;以及如何开启…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023