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1月1日 MyBatis建立+增刪改+Kruskal演算法

MyBatis建立:

利用generator.xml和mybatis-generator-core-1.3.2.jar自動生成通用DAO層和通用Model層,generator.xml檔案修改如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE generatorConfiguration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_0.dtd">
<generatorConfiguration>
	<!-- 資料庫驅動包位置 -->
	<!-- <classPathEntry location="D:\software\lib\mysql-connector-java-5.1.21.jar" /> -->
	<classPathEntry location="F:\MyBatisMake\mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar" />
	<context id="mysqltools" targetRuntime="MyBatis3">
		<commentGenerator>
			<property name="suppressAllComments" value="true" />
		</commentGenerator>
		<!-- 資料庫連結URL、使用者名稱、密碼 -->
		<!-- <jdbcConnection driverClass="com.mysql.jdbc.Driver" connectionURL="jdbc:mysql://localhost:3306/sy" userId="sypro" password="sypro"> -->
		<jdbcConnection driverClass="com.mysql.jdbc.Driver" 
			connectionURL="jdbc:mysql://127.0.0.1/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" 
			userId="root" password="111">
		</jdbcConnection>
		<javaTypeResolver>
			<property name="forceBigDecimals" value="false" />
		</javaTypeResolver>
		<!-- 生成模型的包名和位置 -->
		<javaModelGenerator targetPackage="com.MyBatis.model" 
			targetProject="C:\mybatisgen">
			<property name="enableSubPackages" value="true" />
			<property name="trimStrings" value="true" />
		</javaModelGenerator>
		<!-- 生成的對映檔案包名和位置 -->
		<sqlMapGenerator targetPackage="com.MyBatis.mapping" 
			targetProject="C:\mybatisgen">
			<property name="enableSubPackages" value="true" />
		</sqlMapGenerator>
		<!-- 生成DAO的包名和位置 -->
		<javaClientGenerator type="ANNOTATEDMAPPER" targetPackage="com.MyBatis.mapper" 
				targetProject="C:\mybatisgen">
			<property name="enableSubPackages" value="true" />
		</javaClientGenerator>
		<!-- 要生成那些表(更改tableName和domainObjectName就可以)
			更復雜的方式如下: 但基本不常用
			<table tableName="tmenu" domainObjectName="Menu" enableCountByExample="false" enableUpdateByExample="false" enableDeleteByExample="false" enableSelectByExample="false" selectByExampleQueryId="false" />
		
		-->
		<table tableName="company" domainObjectName="Company"  />
		<table tableName="emp" domainObjectName="Emp"  />
	
		
	</context>
</generatorConfiguration>
其中ANNOTATEDMAPPER為註解生成方法,這個通用生成工具並不會生成目標資料夾,所以targetProject所對應的的位置要保證存在。

生成語句如下:

java -jar mybatis-generator-core-1.3.2.jar -configfile generator.xml -overwrite

匯入MyBatis配置文件mybatis.cfg.xml到工程resources資料夾下,mybatis.cfg.xml修改如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>     
<!DOCTYPE configuration PUBLIC      
        "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>    
    <environments default="development">     
        <environment id="development">     
            <transactionManager type="JDBC" />     
            <dataSource type="POOLED">     
                <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
                <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost/test?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8" />
                <property name="username" value="root" />
                <property name="password" value="111" />
            </dataSource>     
        </environment>     
    </environments>     
    <mappers>     
        <mapper class="com.MyBatis.mapper.CompanyMapper" />
        <mapper class="com.MyBatis.mapper.EmpMapper" />
    </mappers>  
</configuration>  
其中要注意xml中&要由轉義字元&amp;代替

MyBatis增刪改:

package com.MyBatis.service;

import com.MyBatis.mapper.CompanyMapper;
import com.MyBatis.model.Company;
import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.InputStream;

/**
 * Created by Administrator on 2017/1/3.
 */
public class CompanyService {
        private SqlSessionFactory ssf = null;
        public CompanyService(){
        InputStream is = CompanyService.class.getClassLoader().getResourceAsStream("mybatis.cfg.xml");
        ssf = new SqlSessionFactoryBuilder().build(is);
        }
    public void add() {
        SqlSession session = ssf.openSession();
        try {
            Company com = new Company();
            com.setAddress("大成街");
            com.setName("Sara");
            com.setPrice(5000);
            com.setCity("黑龍江");
            com.setPro("哈爾濱");
            session.insert("com.MyBatis.mapper.CompanyMapper.insert", com);
            session.commit();
            session.close();
        } catch (Exception e) {
            session.rollback();
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public void delete(){
            SqlSession session = ssf.openSession();
            try{
                Company com = new Company();
                com.setCid(5);
                session.delete("com.MyBatis.mapper.CompanyMapper.deleteByPrimaryKey",com);
                session.commit();
                session.close();
            }catch (Exception e){
                session.rollback();
                e.printStackTrace();
            }
    }
    public void update(){
        SqlSession session = ssf.openSession();
        try{
            Company com = new Company();
            com.setCid(3);
            com.setName("Sara丶YF");
            session.update("com.MyBatis.mapper.CompanyMapper.updateByPrimaryKeySelective",com);
            session.commit();
            session.close();
        }catch (Exception e){
            session.rollback();
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Kruskal演算法:

1.概覽

Kruskal演算法是一種用來尋找最小生成樹的演算法,由Joseph Kruskal在1956年發表。用來解決同樣問題的還有Prim演算法和Boruvka演算法等。三種演算法都是貪婪演算法的應用。和Boruvka演算法不同的地方是,Kruskal演算法在圖中存在相同權值的邊時也有效。

2.演算法簡單描述

1).記Graph中有v個頂點,e個邊

2).新建圖Graphnew,Graphnew中擁有原圖中相同的e個頂點,但沒有邊

3).將原圖Graph中所有e個邊按權值從小到大排序

4).迴圈:從權值最小的邊開始遍歷每條邊 直至圖Graph中所有的節點都在同一個連通分量中

                if 這條邊連線的兩個節點於圖Graphnew中不在同一個連通分量中

                                         新增這條邊到圖Graphnew

圖例描述:

首先第一步,我們有一張圖Graph,有若干點和邊 

將所有的邊的長度排序,用排序的結果作為我們選擇邊的依據。這裡再次體現了貪心演算法的思想。資源排序,對區域性最優的資源進行選擇,排序完成後,我們率先選擇了邊AD。這樣我們的圖就變成了右圖

在剩下的變中尋找。我們找到了CE。這裡邊的權重也是5

依次類推我們找到了6,7,7,即DF,AB,BE。

下面繼續選擇, BC或者EF儘管現在長度為8的邊是最小的未選擇的邊。但是現在他們已經連通了(對於BC可以通過CE,EB來連線,類似的EF可以通過EB,BA,AD,DF來接連)。所以不需要選擇他們。類似的BD也已經連通了(這裡上圖的連通線用紅色表示了)。

最後就剩下EG和FG了。當然我們選擇了EG。最後成功的圖就是右:

3.簡單證明Kruskal演算法

對圖的頂點數n做歸納,證明Kruskal演算法對任意n階圖適用。

歸納基礎:

n=1,顯然能夠找到最小生成樹。

歸納過程:

假設Kruskal演算法對n≤k階圖適用,那麼,在k+1階圖G中,我們把最短邊的兩個端點a和b做一個合併操作,即把u與v合為一個點v',把原來接在u和v的邊都接到v'上去,這樣就能夠得到一個k階圖G'(u,v的合併是k+1少一條邊),G'最小生成樹T'可以用Kruskal演算法得到。

我們證明T'+{<u,v>}是G的最小生成樹。

用反證法,如果T'+{<u,v>}不是最小生成樹,最小生成樹是T,即W(T)<W(T'+{<u,v>})。顯然T應該包含<u,v>,否則,可以用<u,v>加入到T中,形成一個環,刪除環上原有的任意一條邊,形成一棵更小權值的生成樹。而T-{<u,v>},是G'的生成樹。所以W(T-{<u,v>})<=W(T'),也就是W(T)<=W(T')+W(<u,v>)=W(T'+{<u,v>}),產生了矛盾。於是假設不成立,T'+{<u,v>}是G的最小生成樹,Kruskal演算法對k+1階圖也適用。

由數學歸納法,Kruskal演算法得證。

 4.程式碼演算法實現

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;

const int Maxn = 50005;
int set[Maxn];
int n,m;

struct Edge
{
    int a,b;
    int dis;
}Ed[Maxn];

int cmp(const void *a,const void *b)
{
    struct Edge *c,*d;
    c = (Edge*)a;
    d = (Edge*)b;
    return c->dis - d->dis;
}

int find(int x)
{
    int k,j,r;
    r = x;
    while(r != set[r])
    {
        r = set[r];
    }
    k = x;
    while(k != r)
    {
        j = set[k];
        set[k] = r;
        k = j;
    }
    return r;
}

void merge(int x,int y)
{
    set[y] = x;
}

void init()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        set[i] = i;
    }
}

int Kruskal()
{
    int ans = 0;
    int cnt = 0;
    qsort(Ed,m,sizeof(Ed[0]),cmp);
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        int f1 = find(Ed[i].a);
        int f2 = find(Ed[i].b);
        if(f1 == f2) continue;
        else
        {
            cnt++;
            ans += Ed[i].dis;
            merge(f1,f2);
        }
        if(cnt == n-1)
        {
            return ans;
        }
    }
    return -1;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        init();
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&Ed[i].a,&Ed[i].b,&Ed[i].dis);
        }
        int ans = Kruskal();
        printf("%d\n",ans);
    }
}

5.時間複雜度

elog2e  e為圖中的邊數