信号处理是编程中一个重要的主题,特别是在需要处理异步事件和错误情况的系统中。在 C++ 和 C 语言中,信号处理机制提供了一种优雅的方式来响应特定的系统事件,例如用户中断、异常情况或其他信号。在这里,我将详细介绍 C 和 C++ 中信号处理的概念、用法和示例。
1. 信号的基本概念 信号是由操作系统或硬件事件触发的通知,表示某种特定的事件已经发生。常见的信号包括:
SIGINT:终端中断(通常由 Ctrl+C 触发)。SIGTERM:请求程序终止。SIGSEGV:无效内存引用(段错误)。SIGFPE:算术运算错误(例如除以零)。 2. C 和 C++ 中的信号处理 在 C 和 C++ 中,信号处理主要通过以下两个方面实现:
注册信号处理函数响应信号事件 使用标准库 <signal.h> 来处理信号。
3. 信号处理函数 信号处理函数是特定类型的函数,用于响应特定信号。这些函数不能接受任何额外参数,并且通常不返回值(返回类型是 void)。它们的签名如下:
void signal_handler(int signum); 4. 常用的信号处理函数 使用 signal() 函数或 sigaction() 来注册信号处理函数:
a. 使用 signal() #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <signal.h> #include <unistd.h> void signal_handler(int signum) { printf("Caught signal %d\n", signum); exit(signum); } int main() { // 注册信号处理函数 signal(SIGINT, signal_handler); // 捕捉 Ctrl+C while (1) { printf("
使用asp.net core开发微服务项目,需要给每个服务设置不同的根路径,这样既能使用网关转发请求,又方便对单个服务进行测试,保证请求路径的统一。
设置方法需要使用中间件,在Program.cs添加如下代码
app.UsePathBase("/acl"); app.MapControllers(); app.Urls.Add("http://0.0.0.0:8081"); app.Run(); 其中,UsePathBase方法添加了一个中间件,设置所有请求的根路径是acl,要注意中间件添加的位置,在MapControllers方法前面,才能生效。
但是,这样做了以后,swagger相关的接口路径并没有发生变化。也就是说,所有的接口都对应两个请求路径,一个是以acl开头的路径,另一个是swagger里面的请求路径。如果想让swagger的接口路径都加上相同的前缀,需要改成如下代码
if (app.Environment.IsDevelopment()) { app.UseSwaggerUI(options => { options.RoutePrefix = "acl"; options.SwaggerEndpoint("swagger/v1/swagger.json", "system"); }); app.UsePathBase("/acl"); app.UseSwagger(); app.UseCors(builder => builder.AllowAnyOrigin().AllowAnyMethod().AllowAnyHeader()); } else { app.UsePathBase("/acl"); } app.MapControllers(); app.Urls.Add("http://0.0.0.0:8081"); app.Run(); 重点是这一部分
app.UseSwaggerUI(options => { options.RoutePrefix = "acl"; options.SwaggerEndpoint("swagger/v1/swagger.json", "system"); }); app.UsePathBase("/acl"); app.UseSwagger(); 这样一来,swagger的接口路径也都带有acl前缀了。
访问http://localhost:8081/acl/index.html,就能打开swagger的页面,可以看到,请求路径已经变了
目录 本地存储:`localStorage`和`sessionStorage``localStorage`使用`localStorage` `sessionStorage`使用`sessionStorage` 本地存储的应用场景 应用缓存:通过Manifest定义应用缓存概述创建和使用应用缓存应用缓存的限制和替代方案 实践:使用本地存储和应用缓存示例:使用`localStorage`保存用户偏好设置示例:使用应用缓存 结语 随着Web应用的日益复杂化,用户期望获得更快的加载速度和更好的离线体验。HTML5引入了本地存储和应用缓存功能,以满足这些需求。本节课将详细介绍localStorage、sessionStorage以及应用缓存(通过manifest文件),探讨它们如何帮助提升Web应用的性能和用户体验。
本地存储:localStorage和sessionStorage localStorage localStorage提供了一种方式,允许Web应用在用户浏览器中存储数据,直到显式地清除它们。数据以字符串的形式存储,没有时间限制。
使用localStorage 存储数据:localStorage.setItem('key', 'value');检索数据:localStorage.getItem('key');删除数据:localStorage.removeItem('key');清除所有数据:localStorage.clear(); sessionStorage 与localStorage类似,sessionStorage也用于存储数据,但它提供了会话级别的存储,即数据仅在页面会话期间有效,关闭浏览器标签后数据即被清除。
使用sessionStorage 存储数据:sessionStorage.setItem('key', 'value');检索数据:sessionStorage.getItem('key');删除数据:sessionStorage.removeItem('key');清除所有数据:sessionStorage.clear(); 本地存储的应用场景 用户偏好设置:存储用户的主题选择、字体大小等偏好设置。表单数据:自动填充表单或在提交前保存数据。应用程序状态:保存游戏进度或应用的当前状态。 应用缓存:通过Manifest定义 应用缓存概述 应用缓存(AppCache)允许Web应用在用户设备上存储资源,以便在没有网络连接时也能访问这些资源。通过一个manifest文件,开发者可以列出需要缓存的资源。
创建和使用应用缓存 创建manifest文件:创建一个名为manifest.appcache的文件,列出所有需要缓存的资源。
CACHE MANIFEST # 版本号 v=1.0 CACHE: index.html style.css script.js NETWORK: resourse.php 在HTML中引用manifest:
<html manifest="manifest.appcache"> 应用缓存的生命周期:包括下载、安装、使用和更新。
应用缓存的限制和替代方案 由于一些兼容性和使用上的问题,应用缓存已逐渐被废弃。现代Web开发倾向于使用服务工作线程(Service Workers)来实现更灵活的离线体验。
实践:使用本地存储和应用缓存 示例:使用localStorage保存用户偏好设置 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>本地存储示例</title> </head> <body> <button id="saveTheme">保存主题</button> <script> document.getElementById('saveTheme').addEventListener('click', function() { var userTheme = 'dark'; // 假设用户选择了深色主题 localStorage.setItem('theme', userTheme); alert('主题已保存!'); }); </script> </body> </html> 示例:使用应用缓存 创建manifest.
JVM内存划分 1.堆,整个内存区域中,内存最大的区域,放的都是new出来的对象,new+类名这一部分存放在堆中,
而这个scanner是一个临时变量,这个scanner的地址存放在栈上,scanner里面存放的值是new+类名这个对象的首地址
2.栈,分为JVM虚拟机栈(Java代码),和本地方法栈(C++),这个栈包含了方法的调用关系
3.元数据区(以前叫做方法区),放的是类对象,代码中的每个类,在JVM上运行的时候,都会有对应的类对象,Text.class还存放了方法相关的信息,类有一些方法,每个方法都代表了一系列的"指令集合"(JVM指令集合)
4.程序计数器,是内存区域中最小的一个区域,只需要保存,当前要执行的下一条指令(JVM字节码)的地址,这个地址就是元数据区里面的一个地址,JVM的PC保存的地址是JVM字节码的地址
关于内存中的地址划分
内存存放基本原则:1)局部变量,堆上
2)成员变量,堆上
3)静态成员变量 方法区/元数据区
上述四个区域中,堆和元数据区,是整个进程只有一份,栈和程序计数器是每个线程都有,多个线程同享一份数据,每个线程的局部变量,不是共享的,每个线程有自己的一份
类加载的过程 当前写的Java代码,是.java文件(硬盘),一个Java进程要跑起来,需要执行cpu指令,通过字节码让JVM翻译出来,就需要把.java文件变为.class文件(硬盘),再加载到内存上,得到类对象
重要过程
1.加载:在硬盘上,找到对应的.class文件,读取文件内容
2.验证:检查.class里的内容,是否符合要求,把读取出来的内容,往这个格式里套,看能不能套进去
u4是unsigned int 无符号的int u2是unsigned short 无符号的short
3.准备:给类对象,分配内存空间(在元数据区中),类加载最终要得到的就是类对象,会先把这个空间里的数据全填为0
4.解析:针对字符串常量进行初始化,把刚才.class文件中的常量内容取出来,放到元数据区
5.初始化:针对类对象中的各部分进行初始化(不是针对对象初始化,与构造方法无关)
双亲委派模型 这是一个类加载的机制,根据代码中写的"全限定类名"(包名+类名,例如Java.lang.String)找到对应的.class文件
这个模型描述了JVM加载.class文件过程中,找文件的过程,这个模型中内置了三个类加载器,在JVM中包含了一个特定的模块/类,这个类负责完成后续类加载的工作
JVM中内置了三个类加载器(负责加载不同的类)
1.BootStrapClassLoader,负责加载标准库的类,这个类是Java官方给出的"标准类",
2.ExtentionClassLoader,负责加载JVM扩展库的类
3.ApplicationClassLoader,负责加载第三方库的类和你自己写代码的类
三者之间的关系
此处的父子关系,不是通过类的继承表示的,而是通过类加载器中有一个"parent"这样的字段,指向自己父亲的地址,类似于二叉树的三叉实现
工作过程如下:例如给定一个全限定类名,Java.Test,此时加载过程如下
1.工作从ApplicationClassLoader开始进行,这个类加载器并不会立即从第三方库/自己写的代码开始搜索,而是交给自己的父亲ExtentionClassLoader去处理
2.工作就到了.ExtentionClassLoader,这个类加载器也不会立即从JVM扩展库开始搜索,而是交给自己的父亲BootStrapClassLoader去处理
3.工作就到了BootStrapClassLoader,这个类加载器,也不会立即从标准库中开始搜索,而是继续交给自己的父亲,由于自己的父亲为null,只能自己来处理,BootStrapClassLoader尝试在标准库的路径上开始搜索,如果这个类找到了,搜索过程完成,然后打开文件进行后续操作,如果没找到则交给自己的儿子来进行处理,
4.工作回到了.ExtentionClassLoader这个类加载器尝试在JVM扩展库的路径上开始搜索,如果这个类找到了,搜索过程完成,然后打开文件进行后续操作,如果没找到则交给自己的儿子来进行处理,
5.工作回到了ApplicationClassLoader,这个类加载器尝试在第三方库/自己写的代码中的路径上开始搜索,如果这个类找到了,搜索过程完成,然后打开文件进行后续操作,如果没找到则交给自己的儿子来进行处理,由于它的儿子为null,所以会抛出一个异常ClassNotFoundException
上述工作流程,主要应对这个场景,如果自己写的一个类和标准库/扩展库中的类冲突了,此时JVM就会确保标准库/扩展库的类加载成功,
类加载器并非只有三个,还可以手动写更多的类加载器,添加到中间
JVM的垃圾回收机制GC 垃圾回收机制,是Java提供的对于自动回收的机制,自动回收相对于C++的手动回收来命名的,C++回收需要手动free函数,可能会遗漏这个操作,
GC需要消耗额外的系统资源,而且存在非常影响效率的"STW"(stop the world)问题,GC回收的是内存,更准确的说是"对象",回收的是堆上的内存
1)程序计数器(不需要额外回收,线程销毁,自然就回收了)
2)栈(不需要额外回收,线程销毁,自然回收)
3)元数据区(一般也不需要,都是加载类,很少有"卸载类")
4)堆(GC回收的主力军)
一定是一次回收一个完整的对象,把对象中的成员全都回收
JAVAGC机制有一个方法,GC机制有两个方法
GC的主要流程
1.找到谁是垃圾,不被继续使用的对象
使用对象都是通过引用的方式来使用,如果没有引用指向这个对象,意味着这个对象注定无法在代码被使用,被视为垃圾了,对于JVM来说不是实时的,JVM需要一定的时间周期
如何判断某个对象是否有引用指向呢?
1)引用计数(不是JVM的方案,是Python和PHP的方案)
当引用计数为0时,这个对象就是垃圾了
缺陷如下:
1)消耗额外的存储空间:如果对象的空间比较大,浪费的空间很小,但是如果对象的空间比较小,浪费的空间就会特别大了
2)存在"循环引用"的问题
2)可达性分析(是JVM采取的方案)
解决了空间问题,也解决了循环引用的问题,但是时间上效率变慢,通过"遍历",JVM把对象之间的引用关系,理解成一个"树形结构",JVM就会不停的遍历这个结构,把所有能够访问到的对象标记成"可达",剩下的就是"不可达"
2.释放对应的内存
由于可达性分析,需要消耗一定的时间,因此,JAVA垃圾回收,没法做到实时性,会周期性进行扫描(JVM提供了一组专门负责GC的线程,不停的进行扫描工作)
清理垃圾的策略:
1)标记-清除,直接把视为垃圾的对象对应的内存给释放掉,这样的做法会造成内存碎片化,后续很难申请到连续的空间,申请内存都是需要连续的
腾讯云AI代码助手评测:如何智能高效完成Go语言Web项目开发 🚀 文章目录 腾讯云AI代码助手评测:如何智能高效完成Go语言Web项目开发 🚀背景引言开发环境介绍腾讯云AI代码助手使用实例1. 代码补全2. 技术对话3. 代码优化4. 规范代码5. Bug处理 获得的帮助与提升建议更多玩法结语 背景 腾讯云AI代码助手是一款辅助编码工具,基于混元代码大模型,提供技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力。它可以为开发者生成优质代码,解决技术难题,提升编码效率。
支持补全语言: 支持Go, Python, JavaScript/TypeScript, Java, C/C++, C#, Lua, Kotlin, Vue, Proto, PHP, Rust、Swift、Shell、Dart、YAML等100+编程语言。支持IDE编辑器:Visual Studio Code,JetBrains 系列IDE(如GoLand、IntelliJ IDEA、PyCharm、Android Studio等)(即将上线Vim/Xcode)。 👉体验地址:
点击进入产品官网,在线免费体验。或在Visual Studio、JetBrains 系列等IDE插件市场手动搜索「腾讯云 AI 代码助手」下载安装。 腾讯云AI代码助手让编程变得更简单,无论你是编程高手还是新手,都可以成为我们的「AI编程达人」!
引言 在Go语言开发中,如何提升编码效率和代码质量一直是开发者们关注的重点。今天,猫头虎将为大家展示如何利用腾讯云AI代码助手完成一个Go语言Web项目,通过实际案例展示其强大功能。📈
开发环境介绍 在本次评测中,开发环境如下:
编程语言:GoIDE:GoLand操作系统:Mac OS 首先,在GoLand的插件市场搜索并安装了“腾讯云AI代码助手”。安装完成后,进行了基本配置,使其能够正常工作。以下是安装和配置步骤的简要介绍:
打开GoLand,进入插件市场。搜索“腾讯云AI代码助手”并安装。 重启GoLand,完成插件配置。 5. 重启完成之后需要授权登陆一下插件,如下图所示:
接下来,我们就可以正式开始我们的腾讯云AI代码助手上手体验啦。
腾讯云AI代码助手使用实例 在这个案例中,我们将开发一个简单的Web服务器,提供基本的HTTP服务。项目包括启动服务器、处理HTTP请求和响应、以及日志记录等功能。具体步骤如下:
1. 代码补全 问题描述: 开发过程中,我们需要启动一个基本的HTTP服务器。以往手动编写代码不仅耗时,还容易出错。
使用前:
手动编写启动服务器的代码如下:
package main import ( "fmt" "html" "net/http" ) func main() { http.
回溯算法介绍 回溯算法理论基础https://www.programmercarl.com/%E5%9B%9E%E6%BA%AF%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html#%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80
终止条件:达到树最大深度 && 满足题目额外条件
void backtracking(参数) { if (终止条件) { //常常跟树的深度有关 存放结果; return; } for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) { //某一层的宽度 处理节点; backtracking(路径,选择列表); // 递归 回溯,撤销处理结果 } } 77. 组合 题目链接:. - 力扣(LeetCode) 讲解视频: 未优化:带你学透回溯算法-组合问题(对应力扣题目:77.组合) 优化:组合问题的剪枝操作
题目描述: 给定两个整数 n 和 k,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
示例 1:
输入:n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ] 解题思路: 树的宽度:1~n n个数
树的最大深度:k个数组合
额外条件:无
贪心算法(Greedy Algorithm) 概述: 贪心算法是一种在求解最优化问题时采取的一种常用算法策略。贪心算法的基本思想是,每次选择当前情况下的局部最优解,并相信这个局部最优解能够导致全局最优解。贪心算法通过迭代的方式一步步地构建最优解,并不进行回溯。
贪心算法的一般步骤: 1. 将问题分解成多个子问题;
2. 对每个子问题,确定一个最优解;
3. 对每个子问题的最优解进行合并,得到原问题的最优解。
贪心算法的正确性需要满足两个条件: 1.最优子结构:问题的最优解能够由子问题的最优解组合而成。
2. 贪心选择性:通过局部最优选择能够得到全局最优解。
贪心算法适用的问题一般具有以下特点: 1. 子问题的最优解能够推导出原问题的最优解;
2. 子问题的最优解构成原问题的最优解时,原问题的最优解也能由它推导出。
贪心算法的优点是简单、高效,时间复杂度通常较低。然而,贪心算法并不适用于所有问题,有些问题需要使用其他更复杂的算法来求解。在使用贪心算法时,需要仔细分析问题的特点并证明贪心策略的正确性。
由于贪心是一种思想,没有具体的算法模板,而且贪心一般不会单独作为一种算法出现在题目中,一般会跟其他算法结合在一起出现。例如:动态规划、递归、高级数据结构等。在此基础上保证每一步时最优解的情况下就可以得到最优的答案。下面我们将以例题的形式让大家来了解这种思想。
例题一: AcWing 3769. 移动石子 题目: 一共有 n 个箱子排成一排,从左到右依次编号为 1∼n。
其中,第 i 号箱子中放有 ai个石子。
现在,你可以进行最多 d 次操作。
每次操作可以将一个石子从一个箱子移动至另一个与其相邻的箱子里。
我们希望通过合理操作使得 1 号箱子内的石子数量尽可能大。
请问,这个最大可能值是多少?
输入格式 第一行包含整数 T,表示共有 T 组测试数据。
每组数据第一行包含两个整数 n和 d。
第二行包含 n 个整数 a1,a2,…,an。
输出格式 每组数据输出一行结果,表示答案。
数据范围 1≤T≤100,
1≤n,d≤100,
0≤ai≤100.
输入样例: 3 4 5 1 0 3 2 2 2 100 1 1 8 0 输出样例: 3 101 0 解题思路: 这个题很明显贪心思想,要让第一个箱子尽可能多的石子,在操作次数的限制下,我们最优解,要从第二个箱子开始贪心,第二个、第三个.