当我们编译C程序时,输出存储在a.out中.我们如何将编译后的输出重定向到另一个文件？
我需要编写一个bat文件,使用文件夹名称的当前日期和时间创建一个新文件夹.我想出了以下内容:
for /f "tokens=1-3 delims=:," %%i in ("%TIME%") do md %DATE%-%%i.%%j.%%k
这段代码有什么缺陷吗？有更简单/更自然的方式吗？
有没有办法在命令提示符下获取一个文件并将其复制到另一个文件夹,它的子目录基于它的名称？
我有一个名为5.jpg的图像,它已放在目录中每个文件夹中的子文件夹中.我想在文件夹(使用旧图像)及其子文件夹中进行搜索,并用新图像替换所有结果.
是否有任何代码(或内置函数)允许以工程符号输出浮点数？
例如,1.5e-4将显示为,150µ并且5e-3将显示为5m.
问题:
我有N(~100k-1m)个字符串,每个D(例如2000个)字符长,字母低(例如3个可能的字符).我想对这些字符串进行排序,使得相邻字符串之间的可能变化很少(例如,汉明距离较低).解决方案不一定是最好的,但越接近越好.
例
N=4
D=5
//initial strings
1. aaacb
2. bacba
3. acacb
4. cbcba
//sorted so that hamming distance between adjacent strings is low
1. aaacb
3. acacb (Hamming distance 1->3 = 1)
4. cbcba (Hamming distance 3->4 = 4)
2. bacba (Hamming distance 4->2 = 2)
关于这个问题的想法
我有一种不好的感觉,这是一个非常重要的问题.如果我们将每个字符串视为一个节点并将其他字符串的距离视为边缘,那么我们就会看到一个旅行商问题.大量的字符串意味着预先计算所有成对距离可能是不可行的,我认为将问题转化为更像加拿大旅行者问题.
目前我的解决方案是使用VP树来找到问题的贪婪最近邻类型解决方案
curr_string = a randomly chosen string from full set
while(tree not empty)
found_string = find nearest string in tree
tree.remove(found_string)
sorted_list.add(curr_string)
curr_string = found_string
但初步结果似乎很差.散列字符串使更多类似的字符串更接近可能是另一种选择但我对这将提供的解决方案有多好或者它将如何扩展到这种大小的数据知之甚少.
我正在使用文件流写出文件.
我希望能够将文件写入桌面.
如果我有类似的东西
tw = new StreamWriter("NameOflog file.txt");
我希望能够在文件名前面找到某种可以自动插入桌面路径的@desktop.这是否存在于C#中？或者我是否必须通过计算机(OS OS)来查看计算机上的桌面是什么.
当我碰到这个时,我正在将一些Delphi代码翻译成c#代码.我没有Delphi的环境设置,所以我不能自己测试它.
德尔福:
RandSeed := var1;
Result := Random($FF);
C#:
Random RandSeed = new Random(var1);
Result = RandSeed.Next(255);
这些会在结果中使用相同的值吗？如果没有,有什么想法可以这么做吗？
我用boost :: thread thrd(&connectionThread)创建了一个boost线程; connectionThread是一个简单的void函数.但是,当我尝试让它等待几秒钟时,这很好用,例如使用:
boost::xtime xt;
boost::xtime_get(&xt, boost::TIME_UTC);
xt.sec += 1;
boost::thread::sleep(xt); // Sleep for 1 second
程序在xtime_get行崩溃.即使手动尝试设置xt.sec它也不起作用.我已经尝试了其他几种方法,但我似乎无法使其工作.有什么我做错了吗？有没有更简单的方法来实现我的目标？
如果我安装Gallio 3.x还会为Visual Studio安装一个测试运行器插件吗？
或者我是否必须使用其他插件(如TestDriven.NET或Visual Nunit)从VS中运行MbUnit测试类？
我有一个家庭作业问题,我不知道如何解决它.如果你能给我一个想法,我将非常感激.
这就是问题:"给定一个连通的无向图,它有N个顶点和N个边.每个顶点都有成本.你必须找到一个顶点子集,这样子集中顶点的总成本才是最小的,每个边缘都与子集中的至少一个顶点一起入射."
先感谢您!
PS:我已经解决了很长一段时间的解决方案,我想出的唯一想法是回溯或二分图中的最低成本匹配,但这两个想法对于N = 100000都太慢了.