十个排序算法

目录

冒泡排序(Bubble Sort)

选择排序(Select Sort)

插入排序(InsertSort)

希尔排序(ShellSort)

计数排序(CountSort)

快速排序(QuickSort)

归并排序(Merge Sort)

堆排序(Heap Sort)

桶排序(Bucket Sort)

基数排序(Radix Sort)

总结


冒泡排序(Bubble Sort)

例如:2,32,4,45,6,334,1,33

相邻的两个数之间若前一个数>后一个数,他俩就交换。

第一次交换结果:2 4 32 6 45 1 33 334

第一次交换,最大的一个数就确定了,下次遍历次数就-1。

第二次交换结果:2 4 6 32 1 33 45 334

第二次交换,第二大的数也确定了,下次遍历次数就-2。

以此类推,得出结果:1 2 4 6 32 33 45 334

#include<iostream>
using namespace std;
void Bubblesort(int a[], int len)
{
	if (a == NULL || len <= 0)return;
	for (int j = 0; j < len-1; j++) {
		for (int i = 0; i + 1 < len-j; i++)
		{
			if (a[i] > a[i + 1])
				swap(a[i], a[i + 1]);
		}
		for (int i = 0; i < len; i++)
			cout << a[i] << " ";
		cout<<endl;
	}
}
int main()
{
	int arr[] = { 2,32,4,45,6,334,1,33 };
	Bubblesort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));
	for (int i = 0; i < sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); i++)
		cout << arr[i] << " ";
	return 0;
}

优化:

我们定义一个标记flag,表示最后一次交换的位置,更新i,内层循环需要交换的位置就是0~len-flag-2,外层循环遍历次数也变为flag-1次。

#include<iostream>
using namespace std;
void BubbleSort(int len, int a[])
{
	int flag;
	for (int i = 0; i < len - 1; i++)
	{
		//最后一次交换的位置
		flag = 0;
		for (int j = 0; j < len - i - 1; j++)
		{
			if (a[j] > a[j + 1])
			{
				swap(a[j], a[j + 1]);
				flag = j + 1;
			}
		}
		//没有发生交换
		if (flag == 0)break;
		//内层循环更新到上一次最后交换的位置
		i = len - flag - 1;
	}
}
int main()
{
	int a[] = { 5,4,3,2,1 };
	
      BubbleSort(sizeof(a) / sizeof(a[0]), a);
	  for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(a[0]); i++)
		  	cout << a[i] << " ";
		  	cout << endl;
	return 0;
}

选择排序(Select Sort)

每次遍历找到最值(最大值或最小值)放入相应位置。

例如:2,32,4,45,6,334,1,33

找到最小值下标6,和第一个个值交换。

第一次遍历:1 32 4 45 6 334 2 33

第二次遍历从下标1开始找到最小的为下标6和第二个值交换。

第二次遍历:1 2 4 45 6 334 32 33

一此类推,得出结果:1 2 4 6 32 33 45 334

#include<iostream>
using namespace std;
void SelectSort(int len, int a[])
{
	if (a == NULL || len <= 0)return;
	int i;
	int j;
	int nMin;
	for (i = 0; i < len-1; i++)
	{
		nMin = i;
		for (j = i+1; j < len; j++)
		{
			if (a[j] < a[nMin])
				nMin = j;
		}
		if (nMin != i)swap(a[i],a[nMin]);
	}
}
int main()
{
	int a[] = { 2,32,4,45,6,334,1,33 };
	SelectSort(sizeof(a) / sizeof(a[0]), a);
	for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(a[0]); i++)
		cout << a[i] << " ";
	return 0;
}

插入排序(InsertSort)

适用范围:(1)元素少。(2)每个元素在排序前的位置距其最终排好序的位置不远的时候。

将待排序数据分成两部分,一部分有序,一部分无序,将无序元素依次插入到有序中去,完成排序。

例如: 2,32,4,45,6,334,1,33 

首先有序部分是2,无序部分是32,4,45,6,334,1,33 

用i,j分别记录有序部分位置和无序部分位置。

需要插入n-1次,保存当前需要插入的无序元素。

然后倒序遍历有序元素,如果无序元素比有序元素大那就插入在这个有序元素的下一个位置,如果比它小,那就将有序元素向后移一位继续遍历。循环往复。

2,32,4,45,6,334,1,33 

2,4,32,45,6,334,1,33 

2,4,32,45,6,334,1,33 

2,4,6,32,45,334,1,33

2,4,6,32,45,334,1,33

1,2,4,6,32,45,334,33

1,2,4,6,32,33,45,334

#include<iostream>
using namespace std;
void InsertSort(int len, int a[])
{
	if (a == NULL || len <= 0)return;
	int i;
	int j;
	int temp;
	for (i = 1; i < len; i++)
	{
		j = i - 1;
		temp = a[i];
		while (j >= 0 && a[j] > temp)
		{
			a[j+1] = a[j];
			j--;
		}
		a[j + 1] = temp;
	}
}
int main()
{
	int a[] = { 2,32,4,45,6,334,1,33 };
	InsertSort(sizeof(a) / sizeof(a[0]), a);
	for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(a[0]); i++)
		cout << a[i] << " ";
	return 0;
}

希尔排序(ShellSort)

将待排序数据分组,各组之内进行插入排序。(间隔分组 缩小增量)

(1)确定间隔

(2)分组(间隔是几就是分几组)

(3)各组插入排序

例:

按间隔分组后,23,45,43插入排序,1,2插入排序,73,6插入排序,11,8插入排序。

排完序后如下图,继续分组。

按间隔分组后,23,6,43,73,45插入排序,1,8,2,11插入排序。

最后每个元素在排序前的位置距其最终排好序的位置不远的时候也就是插入排序适用的条件。

排完后如下图,继续分组。

最后排完序

计数排序(CountSort)

元素分配密集,且重复出现频率较高,找到最值,统计计数器个数,对每个元素出现次数进行统计。

(1)找到最大值,最小值

(2)创建数组0~max-min

(3)计数

(4)排序:计数值非0,索引+最小值。

​
#include<iostream>
using namespace std;
void CountSort(int len, int a[])
{
	if (len <= 0 || a == NULL)return;
	int maxx=a[0];
	int minn=a[0];
	for (int i = 1; i < len; i++)
	{
		maxx = max(maxx, a[i]);
		minn = min(minn, a[i]);
	}
	int* Count = (int*)malloc(sizeof(int) * (maxx - minn + 1));
	memset(Count, 0, sizeof(int) * (maxx - minn + 1));
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		Count[a[i] - minn]++;
	}
	int j = 0;
	for (int i = 0; i < maxx - minn + 1; i++)
	{
		
		while (Count[i] != 0)
		{
			a[j] = minn + i;
			Count[i]--;
			j++;
		}
	}
	free(Count);
	Count = NULL;
	for (int i = 0; i < len; i++)
		cout << a[i] << " ";
}
int main()
{
	int a[] = { 2,32,4,45,6,334,1,33 };
	CountSort(sizeof(a) / sizeof(a[0]), a);
	return 0;
}

​

优化:

从计数数组的第二个元素开始,后面每一个都加上前面所有元素之和,数组大小代表了该数据在序列中的位置,所以从后往前输出。

#include<iostream>
using namespace std;
void CountSort(int len, int a[])
{
	if (len <= 0 || a == NULL)return;
	int maxx=a[0];
	int minn=a[0];
	for (int i = 1; i < len; i++)
	{
		maxx = max(maxx, a[i]);
		minn = min(minn, a[i]);
	}
	int* Count = (int*)malloc(sizeof(int) * (maxx - minn + 1));
	memset(Count, 0, sizeof(int) * (maxx - minn + 1));
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		Count[a[i] - minn]++;
	}
	for (int i = 1; i < maxx - minn + 1; i++)
	{
		Count[i] += Count[i - 1];
	}
	int* arr = (int*)malloc(len * sizeof(int));
	for (int i = len - 1; i >=0; i--)
	{
		arr[Count[a[i] - minn] - 1] = a[i];
		Count[a[i] - minn]--;
	}
	
	for (int i = 0; i < len; i++)
		cout << arr[i] << " ";
	free(Count);
	Count = NULL;
	free(arr);
	arr = NULL;
}
int main()
{
	int a[] = { 2,2,2,77,77,3,3,4,66,6,4,3,2,1 };
	CountSort(sizeof(a) / sizeof(a[0]), a);
	return 0;
}

快速排序(QuickSort)

首先选出标准值,然后(挖坑填补法)从右到左找小于标准值的,放入左侧坑,然后从左到右找大于标准值的放入右侧坑循环,然后两个指向位置相遇了就放入标准值,然后继续找,左:(起始位置,标准值-1),右(标准值+1,结束位置)。

例如:

将左侧9作为标准值,从右向左找小于9的,找到6。

然后将6放入左坑,现在从左往右找比9大的放右坑。

找到45放到右坑,然后再从右向左找小于9的放左坑,找到3。

然后再从左往右找比9大的,发现没有了,标记相遇了。

放入标准值9。

然后在(起始位置,标记值-1) , (标记值+1,结束位置)重复以上过程直到蓝色>=红色标记结束。

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int part(int* a, int left, int right)
{
	int i = left, j = right,k = a[left]; 
	while (i < j)
	{
		while (i<j ) 
		{
			if (a[j] < k)
			{
				a[i] = a[j];
				i++;
				break;
			}
			j--;
		}
		while (i < j)
		{
			if (a[i] >k)
			{
				a[j] = a[i];
				j--;
				break;
			}
			i++;
		}
	}
	a[i] = k;
	return i;  
}
void Quicksort(int* a, int left, int right)
{
	if (a == NULL || left >= right)return;
	int mid;
		mid = part(a, left, right); 
		Quicksort(a, left, mid - 1);
		Quicksort(a, mid + 1, right); 
}
int main()
{
	int a[] = { 9,1,2,45,7,3,6,22,11 };
	int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
	Quicksort(a, 0, len-1);
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		cout << a[i] << " ";
	}
	cout << endl;
	return 0;
}

优化:

选择最右侧的值作为基准元素,在代码中,基准元素前期不需要移动,只需在最后移动就行。

定义nsmall为最后一个小于基准元素的位置。

(1)做标记nsmall。

(2)遍历:从左到右遍历,当前值小于基准值,++nsmall和left是否相等,不相等交换。

(3)标准值放入。

(4)左半部分。

(5)右半部分。

#include <iostream>
using namespace std;
int part(int* a, int left, int right) {
    int nsmall = left - 1;
    for (left; left < right; left++)
    {
        if (a[left] < a[right])
        {
            if (++nsmall != left)
            {
                swap(a[nsmall], a[left]);
            }
        }
    }
    if (++nsmall != right)
        swap(a[nsmall], a[right]);
    return nsmall;
}

void Quicksort(int* a, int left, int right) {
    if (a == NULL || left >= right)return;
        int mid = part(a, left, right); 
        Quicksort(a, left, mid - 1);    
        Quicksort(a, mid + 1, right);  
}

int main() {
    int a[] = { 1, 43, 4, 6, 21, 23, 77, 8, 5, 3 };
    int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
    Quicksort(a, 0, len - 1);
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        cout << a[i] << " ";
    }
    cout << endl;
    return 0;
}

其它优化:

(1)基准值选取:三选一(起始,中间,结束位置选取中数),九选一

(2)基准值聚集(数据重复,基准值选完有重复的把他们聚集)

(3)分割至元素较少(<16)然后插入排序

(4)循环+申请空间(递归要是内存不够会出现异常)

归并排序(Merge Sort)

将多个有序数组进行合并。

例如:

先分成两部分,然后继续往下分。(这里是将两个有序数组合并,多个也一样)

然后从下往上合并,33比12小,所以12,33,2比4小,2,4,然后继续往上合并,2比12小放12前面,4比12小放12前面后面元素都一起拿过来,2,4,12,33,然后其余同理。

步骤:

(1)找中间位置。

(2)分成两部分:左(起始位置,中间位置)右(中间位置+1,结束位置)

(3)合并。

#include<iostream>
using namespace std;
void Merge(int a[], int begin, int end)
{
	int begin1 = begin;
	int end1 = begin + (end - begin) / 2;
	int begin2 = end1 + 1;
	int end2 = end;
	int* ptemp = (int*)malloc(sizeof(int)*(end-begin+1));
	int i=0;
	while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
	{
		if (a[begin2] < a[begin1])
		{
			ptemp[i++] = a[begin2++];
		}
		else {
			ptemp[i++] = a[begin1++];
		}
	}
	while (begin1 <= end1)
	{
		ptemp[i++] = a[begin1++];
	}
	while (begin2 <= end2)
	{
		ptemp[i++] = a[begin2++];
	}
	for (int j = 0; j < end - begin + 1; j++)
	{
		a[begin + j] = ptemp[j];
	}
	free(ptemp);
	ptemp = NULL;
}
void MergeSort(int a[], int begin, int end)
{
	if (a == NULL || begin >= end)return;
	int Mid = begin + (end - begin) / 2;
	MergeSort(a, begin, Mid);
	MergeSort(a, Mid + 1, end);
	Merge(a, begin, end);
}
int main()
{
	int a[] = { 12,33,2,4,8,63,12 };
	int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
	MergeSort(a, 0, len - 1);
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		cout << a[i] << " ";
	}
	return 0;
}

堆排序(Heap Sort)

每次找最值,将最值放在相应位置上。

堆:大根堆(大堆),小根堆(小堆)。

(我们这里按大根堆来)首先创建初始堆。

例:

首先我们创建一颗完全二叉树,然后进行调整,父亲节点要比孩子节点大(父亲节点0~n/2-1)

3比1大调整

16比7大调整

12比9大不用调整

16比6大调整

6比8小调整

得到初始堆:16,12,8,3,9,7,6,1

然后开始排序,顶末交换,也就是第一个和最后一个交换

1,16交换变为:1,12,8,3,9,7,6,16

16排好了我们就不看16了,然后我们调整堆顶。

调整完为12,9,8,3,1,7,6,16

然后继续交换调整,重复上面步骤,直到剩一个。

9,6,8,3,1,7,12,16

8,6,7,3,1,9,12,16

7,6,1,3,8,9,12,16。

6,3,1,7,8,9,12,16。

3,1,6,7,8,9,12,16。

结果:1,3,6,7,8,9,12,16。

步骤:

(1)创建初始堆:依次调整各个父亲节点。

(2)顶末交换,调整堆顶,直到只剩下1一个元素。

调整函数:先看孩子个数,然后找孩子里的最大值,最大值比父亲小结束,比父亲大交换。

#include<iostream>
using namespace std;
#define LEFT SwapId*2+1
#define RIGHT SwapId*2+2
void Adjust(int a[], int len, int SwapId)
{
	int maxx;
	//因为LEFT一定有
	for (maxx = LEFT; maxx < len; maxx = LEFT)
	{
		if (RIGHT < len)
		{
			if (a[RIGHT] > a[maxx])
			{
				maxx = RIGHT;
			}
		}
		if (a[maxx] > a[SwapId])
		{
			swap(a[maxx], a[SwapId]);
			SwapId = maxx;
		}
		else {
			break;
		}
	}
}
void HeapSort(int a[], int len)
{
	if (a == NULL || len <= 0)return;
	for (int i = len/2 - 1; i >= 0; i--)
	{
		Adjust(a, len, i);
	}
	for (int i = len - 1; i > 0; i--)
	{
		swap(a[0], a[i]);
		Adjust(a, i, 0);
	}
}
int main()
{
	int a[] = { 12,33,2,4,8,63,23,69,1,12 };
	int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]);
	HeapSort(a, len);
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		cout << a[i] << " ";
	}
	return 0;
}

桶排序(Bucket Sort)

原始:为小数服务的[0,1)相同位数的小数。

延申:整数。

桶与桶之间相互有序。

(1)桶,各桶范围。

(2)各桶内排序(Bubble Sort)。

(3)放回后依次遍历各条链表(哈希)。

(4)释放(先链表,后表头)。

基数排序(Radix Sort)

(LSD从低位优先,MSD高位优先。一般用LSD)

例:

(1)先找最大值。

(2)计算最大值位数。

(3)按位处理:申请组,拆位将数据入组(尾插),表内元素放回原数组,释放。

总结

稳定:排序前后相对位置未发生改变,保证多次排序结果相同,最稳定的就是基数排序,其余的(判断条件>=可能就不稳定了)

名称最优时间复杂度平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性
冒泡排序O(n)O(n^{2})O(n^{2})O(1)稳定
选择排序------O(n^{2})------O(1)不稳定
插入排序O(n)O(n^{2})O(n^{2})O(1)稳定
希尔排序--------------------O(1)不稳定
快速排序O(nlog2^{n})O(nlog2^{n})O(n^{2})O(log2^{n})不稳定
归并排序O(nlog2^{n})O(nlog2^{n})O(nlog2^{n})O(n)稳定
堆排序O(nlog2^{n})O(nlog2^{n})O(nlog2^{n})O(1)不稳定
基数排序O(n*k)O(n*k)O(n*k)O(n+k)稳定

(注:k是最大值位数)

注:

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:/a/518105.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

chatGPT4无法登录

遇到问题&#xff1a;chatgpt网站上点击登录&#xff08;log in),网站就会跳转并显示&#xff1a;unable to connect 解决方法&#xff1a;不要用亚洲节点&#xff0c;亚洲节点被全面封禁&#xff0c;在全局代理中可以换成美国的节点

故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab)

效果一览 文章概述 故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab) 模型描述 偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)是一种统计建模方法,用于建立变量之间的线性关系模型。它是对多元线性回归方法的扩展,特别适用于处理高维数据和具有多重共线性的数据集。…

Idea显示无法自动装配。找不到‘ xxx’类型的Bean

虽然只标红&#xff0c;不报错&#xff0c;但是看着非常别扭&#xff01; 原因&#xff1a; 当我们在使用Autowired注解的时候&#xff0c;默认requiredtrue,表示注入的时候bean必须存在&#xff0c;否则注入失败。 解决方案一&#xff1a; 在自动转配的注解后面添加(require…

AcWing 788. 逆序对的数量——算法基础课题解

AcWing 788. 逆序对的数量 题目描述 给定一个长度为 n 的整数数列&#xff0c;请你计算数列中的逆序对的数量。 逆序对的定义如下&#xff1a;对于数列的第 i 个和第 j 个元素&#xff0c;如果满足 i<j且 a[i]>a[j]&#xff0c;则其为一个逆序对&#xff1b;否则不是。…

HTML基础知识详解(上)(如何想知道html的全部基础知识点,那么只看这一篇就足够了!)

前言&#xff1a;在学习前端基础时&#xff0c;必不可少的就是三大件&#xff08;html、css、javascript &#xff09;&#xff0c;而HTML&#xff08;超文本标记语言——HyperText Markup Language&#xff09;是构成 Web 世界的一砖一瓦&#xff0c;它定义了网页内容的含义和…

一点点金融 5

一点点金融 5 怎么判断是短期回撤&#xff0c;还是趋势反转&#xff1f;市场行为和价格波动背后的深层次原因是什么&#xff1f;1. 成交密度与价格区间2. 投资者心理与市场情绪3. 供需动态4. 价格波动的自我实现性挖掘技术策略的原理分析步骤交易策略实施风险管理 技术分析者怎…

深入探索MySQL:成本模型解析与查询性能优化,及未来深度学习与AI模型的应用展望

码到三十五 &#xff1a; 个人主页 在数据库管理系统中&#xff0c;查询优化器是一个至关重要的组件&#xff0c;它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中&#xff0c;查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣&#xff0c;并选择…

获取天翼网关TEWA-708E超级管理员密码

Download RouterPassView 参考&#xff1a;破解光猫超级管理员密码&#xff08;网关型号&#xff1a;TEWA-708E&#xff09; - 知乎

华清远见STM32MP157开发板助力嵌入式大赛ST赛道MPU应用方向项目开发

第七届&#xff08;2024&#xff09;全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛&#xff08;以下简称“大赛”&#xff09;已经拉开帷幕&#xff0c;大赛的报名热潮正席卷而来。嵌入式大赛截止今年已连续举办了七届&#xff0c;为教育部认可的全国普通高校大学生国家级A类赛事&#x…

复杂度的讲解

1.算法效率 如何衡量一个算法的好坏&#xff1f;从两个维度&#xff0c;时间和空间&#xff08;算法运行的快慢&#xff0c;消耗的空间大不大&#xff09;。因为计算机硬件领域的高速发展&#xff0c;如今计算机的存储量已经达到了一个很高的程度&#xff0c;所以现在我们一般…

MyBatis的xml实现方式

1、该项目引入的依赖 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.o…

DotNetBar的SlidePanel和metroTilePanel使用笔记

一、前言 界面组件DotNetBar2中的2个控件属性SlidePanel和metroTitlePanel的使用方法&#xff0c;网上相关资源较少&#xff0c;就一些属性的使用学习记录如下&#xff1a; SlideSideDevComponents.DotNetBar.Controls.eSlideSide.Top/Bottom/Right/Left 及 metroTilePanel和m…

【拓扑空间】示例及详解1

例1 度量空间的任意两球形邻域的交集是若干球形邻域的并集 Proof&#xff1a; 任取空间的两个球形邻域、&#xff0c;令 任取,令 球形领域 例2 规定X的子集族,证明是X上的一个拓扑 Proof&#xff1a; 1. 2., &#xff08;若干个球形邻域的并集都是的元素&#xff0c;元素…

法向量估计

法向量估计 1. 求解点P法向量的原理2. 法向量估计的证明3. 为什么求点P的法向量&#xff0c;需要使用以P为中心的邻域内的点&#xff1f;4. 法向量估计的应用和思考5. 权重法向量估计 1. 求解点P法向量的原理 已知有一组点 P ( p 1 , p 2 , p 3 , . . . , p n ) , p i ∈ R 3…

该主机与 Cloudera Manager Server 失去联系的时间过长。 该主机未与 Host Monitor 建立联系

该主机与 Cloudera Manager Server 失去联系的时间过长。 该主机未与 Host Monitor 建立联系 这个去集群主机cm界面上看会出现这个错误 排查思路&#xff1a; 一般比较常见的原因可能是出问题的主机和集群主节点的时间对应不上了。还有就是cm agent服务出现问题了 去该主机的…

阿里 对象存储OSS 云存储服务

1.简介 对象存储服务(Object Storage Service ,OSS) 是一种 海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务&#xff0c;适合存放任意类型的文件。容量和处理能力弹性扩展&#xff0c;多种存储类型供选择&#xff0c;全面优化存储成本。 2.如何使用。参考文档 看文档&#xff0c;说的…

水离子雾化壁炉与传统壁炉的区别与比较

水离子雾化壁炉与传统壁炉在工作原理、燃料、安全性和环保性等方面存在明显的区别和比较&#xff1a; 工作原理&#xff1a; 传统壁炉&#xff1a;传统壁炉通常使用木材、煤炭、天然气等燃料&#xff0c;并通过燃烧产生真实的火焰和热量。 水离子雾化壁炉&#xff1a;水离子雾…

备考ICA----Istio实验16---HTTP流量授权

备考ICA----Istio实验16—HTTP流量授权 1. 环境准备 kubectl apply -f istio/samples/bookinfo/platform/kube/bookinfo.yaml kubectl apply -f istio/samples/bookinfo/networking/bookinfo-gateway.yaml访问测试 curl -I http://192.168.126.220/productpage2. 开启mtls m…

MATLAB入门教程(带详细注释的MATLAB代码)

使用方法 将mlx文件在MATLAB上运行&#xff0c;即可得到下列结果&#xff1a; 完整代码 给出mlx文件的全文 MATLAB软件入门分析 Date&#xff1a;2023年3月13日 Author&#xff1a;Evand 入门综述 使用matlab编程时&#xff0c;通常使用.m文件&#xff0c;把所有代码编好后…

JAVA毕业设计133—基于Java+Springboot+Vue的网上宠物店商城管理系统(源代码+数据库+12000字论文)

毕设所有选题&#xff1a; https://blog.csdn.net/2303_76227485/article/details/131104075 基于JavaSpringbootVue的网上宠物店商城管理系统(源代码数据库12000字论文)133 一、系统介绍 本项目前后端分离&#xff0c;分为管理员、用户两种角色 1、用户&#xff1a; 注册…