A類、B類、C類地址
A類地址的第一組數字為1~126。注意,數字0和 127不作為A類地址,數字127保留給內部回送函式,而數字0則表示該地址是本地宿主機,不能傳送。
範圍:1.0.0.1到126.255.255.254
B類地址的第一組數字為128~191。
範圍:128.0.0.1到191.255.255.254
C類地址的第一組數字為192~223。
範圍:192.0.0.1到223.255.255.254
相關推薦
I幀、B幀、P幀、NALU類型
nts 2個 ane 少包 最大 組成 歐洲 參數 運動 i幀 i frame,即內部畫面 intra picture,通常是GOP的第一個幀(即IDR)I幀是最大去除圖像空間冗余信息而壓縮得到的幀,自帶全部信息,不參考其他幀可獨立解碼,稱為幀內編碼幀所有視頻至少包含一個I
一圖秒懂“天使投資、VC、PE” 與“A輪、B輪、C輪融資”的關係
我們經常看到朋友圈裡某某公司獲得了某輪融資,所謂的A輪B輪究竟是個什麼概念呢?今天就跟小夥伴們分享一下A、B、C、D輪融資與天使投資、VC、PE的關係。 天使投資(AI):天使投資所投的是一些非常早期的專案,有些甚至沒有一個完整的產品和商業計劃,或者僅僅只有一個概念。天
信用評分之二--信用評分中的評分卡中的A卡、B卡和C卡
A卡(Application score card)申請評分卡 B卡(Behavior score card)行為評分卡 C卡(Collection score card)催收評分卡 評分機制的區別
USB 2.0 A型、B型、Mini和Micro介面 type-c 定義及封裝
USB全 稱Universal Serial Bus(通用序列匯流排),目前USB 2.0介面分為四種類型A型、B型、Mini型還有後來補充的Micro型介面,每種介面都分插頭和插座兩個部分,Micro還有比較特殊的AB相容型, 本文簡要介紹這四類插頭和插座的實物及結構
Boss直聘App上“天使投資、VC、PE” 與“A輪、B輪、C輪融資”的關系
完成 價值 專業 正常 積累 計劃 需要 公司 節點 我們經常看到朋友圈裏某某公司獲得了某輪融資,所謂的A輪B輪究竟是個什麽概念呢?今天就跟小夥伴們分享一下A、B、C、D輪融資與天使投資、VC、PE的關系。 天使投資(AI):天使投資所投的是一些非常早期的項目,有些
C++學習之路(46)---B樹、B-樹、B+樹、B*樹相關
B樹 即二叉搜尋樹: 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子(Left和Right); 2.所有結點儲存一個關鍵字; 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹,右指標指向大於其關鍵字的子樹; 如:
B樹、B+樹、紅黑樹、AVL樹
付出 而不是 通過 找到 磁盤讀寫 三次 復雜度 節點 span 定義及概念 B樹 二叉樹的深度較大,在查找時會造成I/O讀寫頻繁,查詢效率低下,所以引入了多叉樹的結構,也就是B樹。階為M的B樹具有以下性質: 1、根節點在不為葉子節點的情況下兒子數為 2 ~ M2、除根結
B樹、B-樹、B+樹、B*樹介紹,和B+樹更適合做文件索引的原因
二叉搜索樹 margin 鏈表 重建 影響 不足 原來 之間 復制 今天看數據庫,書中提到:由於索引是采用 B 樹結構存儲的,所以對應的索引項並不會被刪除,經過一段時間的增刪改操作後,數據庫中就會出現大量的存儲碎片, 這和磁盤碎片、內存碎片產生原理是類似的,這些存儲碎片不僅
從B樹、B+樹、B*樹談到R 樹
pid class OS clas track popu gpo AI detail 地址:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142/ 從B樹、B+樹、B*樹談到R 樹
B樹、B-樹、B+樹、B*樹
屬於 基礎上 所有 二叉樹 優點 關鍵字 樹結構 .net 一次 B樹 即二叉搜索樹: 1.所有非葉子結點至多擁有兩個兒子(Left和Right); 2.所有結點存儲一個關鍵字; 3.非葉子結點的左指針指向小於
H.264中I幀、B幀、P幀、NALU型別,塊,巨集塊,片,影象的關係
參考:http://blog.csdn.net/ivy_reny/article/details/47144121 http://blog.csdn.net/wanggp_2007/article/details/4842839 http://blog.sina.com.cn/s/blog_
二叉樹,平衡二叉樹,紅黑樹,B-樹、B+樹、B*樹的區別
二叉查詢/搜尋/排序樹 BST (binary search/sort tree) 或者是一棵空樹; 或者是具有下列性質的二叉樹: (1)若它的左子樹不空,則左子樹上所有結點的值均小於它的根節點的值; (2)若它的右子樹上所有結點的值均大於它的根節點的值; (3)它的左、右子
資料結構之B樹、B+樹、B*樹
1、應用背景 二叉查詢樹、AVL樹、紅黑樹等都屬於二叉樹的範圍,查詢的時間複雜度是O(log 2N),與樹的深度相關,那麼降低樹的深度自然會提高查詢效率。 但是我們面對這樣一個實際問題:大規模資料儲存中,樹節點儲存的元素數量是有限的(如果元素數量非常多的話,查詢就退化成節點內部的線性
給出一百分制成績,要求輸出等級'A' 'B' 'C' 'D' 'E'
90分以上為A,80到89為‘B’,70到79為‘C’,60到69為‘D’60以下為‘E’ #include<stdio.h> int main() { int a,b; printf("請輸入100以內的分數:") ; scanf("%d",&a); if(a>
Java Json 格式轉化 —— 將 A.B.C 轉成 {"A":{"B":{"C":"XXX"}}}
public class ResultDemo { /** * 將 A.B.C 變成如下格式: * {"A":{"B":{"C":"XXX"}}} */ public static void main(String args[]){
Java Json 格式轉化 —— 將 A.B.C 轉成 {"A":[{"B":[{"C":"XXX"}]}]}
public class ResultDemo { /** * 將 A.B.C 變成如下格式 * {"A":[{"B":[{"C":"XXX"}]}]} */ public static void main(String args[]){
B-Tree 、B+樹、B*樹
大規模資料儲存中,實現索引查詢這樣一個實際背景下,樹節點儲存的元素數量是有限的(如果元素數量非常多的話,查詢就退化成節點內部的線性查找了),這樣導致二叉查詢樹結構由於樹的深度過大而造成磁碟I/O讀寫過於頻繁,進而導致查詢效率低下。 1. B-Tree B 樹
B-Tree、B+Tree、紅黑樹、B*Tree資料結構
B樹(B-Tree,並不是B“減”樹,橫槓為連線符,容易被誤導) 是一種多路搜尋樹(並不是二叉的): 1.定義任意非葉子結點最多隻有M個兒子;且M>2; 2.根結點的兒子數為[2, M]; 3.除根結點以外
二叉樹之B樹紅黑樹AVL樹堆積樹、B-樹、B+
B樹 即二叉搜尋樹: 1.所有非葉子結點至多擁有兩個子節點(Left和Right); 2.所有結點儲存一個關鍵字; 3.非葉子結點的左指標指向小於其關鍵字的子樹,右指標指向大於其關鍵字的子樹; 如
已知陣列 ['a','b','d','a','b','c','b','d'] ,按照出現次數排序後變為['b','a','d'
public function test_test() { $arr = ['a','b','d','a','b','c','b','d']; $res = []; foreach ($arr as $k => $v) { $res[$v] = 1; } var_d