linux下实现自动查找U盘，识别U盘，判断能否已经挂载（如果没有则自动挂载），然后在U盘创建文件，最后卸载U盘。
纯C代码，全部源代码，可以在fedora等桌面linux上使用，也可以在嵌入式linux下使用，测试通过。
基本原理是：1）打开/proc/scsi/usb-storage目录，如果能打开说明有U盘或者移动硬盘接入，否则没有如果有则获取移动设备的设备号，就是文件名，打开这个文件名从里面可以提前设备的序列号2）根据设备号，在/sys/class/scsi_device/目录去找，找以该设备号开头的文件夹这个时候需要遍历这些文件夹了3）遍历过程：打开其下的device目录，得到子目录的名字，检测能否有block文件夹，如果没有不是U盘或者移动硬盘如果有，继续打开block文件夹，得到其下的字母，这个时候应该出现sdx的文件夹如果有，继续打开sdx文件夹，查找sdxn的文件，如果有这个文件夹名就是所需要的u盘盘符4）得到的U盘的盘符后，就可以执行挂载操作5）挂载之后，就可以拷贝文件等操作5）文件操作完成之后卸载U盘该demo实现了上述全部流程。

各种遍历，服务遍历，注册表遍历，进程遍历，文件遍历，窗口遍历，代码比较简单，适合老手拿来学习。

1.成绩描述：建立一棵二叉树，并对其进行遍历（先序、中序、后序），打印输出遍历结果。
2.基本要求：从键盘接受输入（先序），以二叉链表作为存储结构，建立二叉树（以先序来建立），并采用递归算法对其进行遍历（先序、中序、后序），将遍历结果打印输出。
3.测试要求：ABCффDEфGффFффф（其中ф表示空格字符）则输出结果为：先序：ABCDEGF中序：CBEGDFA后序：CGEFDBA[选作内容] 采用非递归算法实现二叉树遍历。

1.以邻接表为存储结构，演示在连通无向图上访问全部节点的操作。
该无向图为一个交通网络，共25个节点，30条边，遍历时需求以用户指定的节点为起点，建立深度优先生成树和广度优先生成树，再按凹入表或树形打印生成树。

poi解析excel功能参数说明此项目是基于springMVC实现的，基本流程为从前台jsp页面使用Ajax文件上传导入excel文件（.xls(97-03)/.xlsx(07以后)）,传到后台controller调用相应工具类解析后前往指定参数做后续处理.1.POIUtil.java工具类解析通过MutilpartFile导入的Excel并解析里面数据，先判断文件的类型(excel处理有两种此处为两种通用)是.xls/.xlsx，通过workbook.getNumberOfSheets()获取工作簿数量，遍历工作簿，sheet.getLastRowNum()获取最大行数，将每行数据放入Listlist=newArrayList()，并根据excel数据类型将器转换为字符串、数字、Boolean、公式、空值类型防止出现错误，最后前往一个list.2.ExcelUtil.java工具类解析通过MutilpartFile导入的Excel并解析里面数据，先判断文件的类型(excel处理有两种此处为两种通用)是.xls/.xlsx，采用Apache的POI的API来操作Excel，读取内容后保存到List中，再将List转Json（使用Linked，增删快，与Excel表顺序保持一致），Sheet表1————＞List1步骤1：根据Excel版本类型创建对于的Workbook以及CellSytle步骤2：遍历每一个表中的每一行的每一列，这里做了些小改动，因为后续可能解析过后可能会保存入数据库，这里为第一行数据添加一个自定义表头String[]p=newString[]{"name","age","sex","tel","address","e-mail","phone"};遍历的列数量以p的length为准步骤3：一个sheet表就是一个Json，多表就多Json，对应一个List一个sheet表的一行数据就是一个Map一行中的一列，就把当前列头为key，列值为value存到该列的Map中Map一个线性HashMap，以Excel的sheet表顺序，并以sheet表明作为key，sheet表转换Json后的字符串作为value最后前往一个LinkedHashMap3.ExcelToJsonPoi.java工具类这个与上面工具类类似，不过这个是解析本地excel文件不是使用的流，使用迭代遍历sheet工作簿与每行每列的值，将所有类型作为String类型处理前往一个json对象输出至控制台

ajaxjson遍历json数组，json的阐明文档，json操作阐明

本例子加载glb文件，显示一个房子的模型的线框。
用traverse遍历模型里的一切子对象，如果是网格对象用child.material.wireframe=true;使其显示线框。
相关技术英文网站搜索关键字：three.jsmodelwireframe

下面小编就为大家带来一篇jqueryajax后台前往list,前台用jquery遍历list的实现。
小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。
一起跟随小编过来看看吧

对于数量较多的模型，为了减少尺寸，我们采用没有贴图的模型文件，然后在程序里做统一贴图。
对于房子等建筑物，需要房顶和立面采用不同的材质贴图，甚至房子底部需要删除。
实现的思路是遍历所有面，根据方向确定能否为房顶或房子底部，修改贴图和UV数据。
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数据结构算法与应用-C++语言描述目录译者序前言第一部分预备知识第1章C++程序设计11.1引言11.2函数与参数21.2.1传值参数21.2.2模板函数31.2.3引用参数31.2.4常量引用参数41.2.5返回值41.2.6递归函数51.3动态存储分配91.3.1操作符new91.3.2一维数组91.3.3异常处理101.3.4操作符delete101.3.5二维数组101.4类131.4.1类Currency131.4.2使用不同的描述方法181.4.3操作符重载201.4.4引发异常221.4.5友元和保护类成员231.4.6增加#ifndef,#define和#endif语句241.5测试与调试241.5.1什么是测试241.5.2设计测试数据261.5.3调试281.6参考及推荐读物29第2章程序功能302.1引言302.2空间复杂性312.2.1空间复杂性的组成312.2.2举例352.3时间复杂性372.3.1时间复杂性的组成372.3.2操作计数372.3.3执行步数442.4渐进符号（O、健?、o）552.4.1大写O符号562.4.2椒?582.4.3符号592.4.4小写o符号602.4.5特性602.4.6复杂性分析举例612.5实际复杂性662.6功能测量682.6.1选择实例的大小692.6.2设计测试数据692.6.3进行实验692.7参考及推荐读物74第二部分数据结构第3章数据描述753.1引言753.2线性表763.3公式化描述773.3.1基本概念773.3.2异常类NoMem793.3.3操作793.3.4评价833.4链表描述863.4.1类ChainNode和Chain863.4.2操作883.4.3扩充类Chain913.4.4链表遍历器类923.4.5循环链表933.4.6与公式化描述方法的比较943.4.7双向链表953.4.8小结963.5间接寻址993.5.1基本概念993.5.2操作1003.6模拟指针1023.6.1SimSpace的操作1033.6.2采用模拟指针的链表1063.7描述方法的比较1103.8应用1113.8.1箱子排序1113.8.2基数排序1163.8.3等价类1173.8.4凸包1223.9参考及推荐读物127第4章数组和矩阵1284.1数组1284.1.1抽象数据类型1284.1.2C++数组1294.1.3行主映射和列主映射1294.1.4类Array1D1314.1.5类Array2D1334.2矩阵1374.2.1定义和操作1374.2.2类Matrix1384.3特殊矩阵1414.3.1定义和应用1414.3.2对角矩阵1434.3.3三对角矩阵1444.3.4三角矩阵1454.3.5对称矩阵1464.4稀疏矩阵1494.4.1基本概念1494.4.2数组描述1494.4.3链表描述154第5章堆栈1615.1抽象数据类型1615.2派生类和继承1625.3公式化描述1635.3.1Stack的效率1645.3.2自定义Stack1645.4链表描述1665.5应用1695.5.1括号匹配1695.5.2汉诺塔1705.5.3火车车厢重排1725.5.4开关盒布线1765.5.5离线等价类问题1785.5.6迷宫老鼠1805.6参考及推荐读物188第6章队列1896.1抽象数据类型1896.2公式化描述1906.3链表描述1946.4应用1976.4.1火车车厢重排1976.4.2电路布线2016.4.3识别图元2046.4.4工厂仿真2066.5参考及推荐读物217第7章跳表和散列2187.1字典2187.2线性表描述2197.3跳表描述2227.3.1理想情况2227.3.2插入和删除2237.3.3级的分配2247.3.4类SkipNode2247.3.5类SkipList2257.3.6复杂性2297.4散列表描述2297.4.1理想散列2297.4.2线性开型寻址散列2307.4.3链表散列2347.5应用——文本压缩2387.5.1LZW压缩2397.5.2LZW压缩的实现2397.5.3LZW解压缩2437.5.4LZW解压缩的实现2437.6参考及推荐读物247第8章二叉树和其他树2488.1树2488.2二叉树2518.3二叉树的特性2528.4二叉树描述2538.4.1公式化描述2538.4.2链表描述2548.5二叉树常用操作2568.6二叉树遍历2568.7抽象数据类型BinaryTree2598.8类BinaryTree2608.9抽象数据类型及类的扩充2638.9.1输出2638.9.2删除2648.9.3计算高度2648.9.4统计节点数2658.10应用2658.10.1设置信号放大器2658.10.2在线等价类2688.11参考及推荐读物275第9章优先队列2769.1引言2769.2线性表2779.3堆2789.3.1定义2789.3.2最大堆的插入2799.3.3最大堆的删除2799.3.4最大堆的初始化2809.3.5类MaxHeap2819.4左高树2859.4.1高度与宽度优先的最大及最小左高树2859.4.2最大HBLT的插入2879.4.3最大HBLT的删除2879.4.4合并两棵最大HBLT2879.4.5初始化最大HBLT2899.4.6类MaxHBLT2899.5应用2939.5.1堆排序2939.5.2机器调度2949.5.3霍夫曼编码2979.6参考及推荐读物302第10章竞?30310.1引言30310.2抽象数据类型WinnerTree30610.3类WinnerTree30710.3.1定义30710.3.2类定义30710.3.3构造函数、析构函数及Winner函数30810.3.4初始化赢者树30810.3.5重新组织比赛31010.4输者树31110.5应用31210.5.1用最先匹配法求解箱子装载问题31210.5.2用相邻匹配法求解箱子装载问题316第11章搜索树31911.1二叉搜索树32011.1.1基本概念32011.1.2抽象数据类型BSTree和IndexedBSTree32111.1.3类BSTree32211.1.4搜索32211.1.5插入32311.1.6删除32411.1.7类DBSTree32611.1.8二叉搜索树的高度32711.2AVL树32811.2.1基本概念32811.2.2AVL树的高度32811.2.3AVL树的描述32911.2.4AVL搜索树的搜索32911.2.5AVL搜索树的插入32911.2.6AVL搜索树的删除33211.3红－黑树33411.3.1基本概念33411.3.2红－黑树的描述33611.3.3红－黑树的搜索33611.3.4红－黑树的插入33611.3.5红－黑树的删除33911.3.6实现细节的考虑及复杂性分析34311.4B－树34411.4.1索引顺序访问方法34411.4.2m叉搜索树34511.4.3m序B－树34611.4.4B－树的高度34711.4.5B－树的搜索34811.4.6B－树的插入34811.4.7B－树的删除35011.4.8节点结构35311.5应用35411.5.1直方图35411.5.2用最优匹配法求解箱子装载问题35711.5.3交叉分布35911.6参考及推荐读物363第12章图36512.1基本概念36512.2应用36612.3特性36812.4抽象数据类型Graph和Digraph37012.5无向图和有向图的描述37112.5.1邻接矩阵37112.5.2邻接压缩表37312.5.3邻接链表37412.6网络描述37512.7类定义37612.7.1不同的类37612.7.2邻接矩阵类37712.7.3扩充Chain类38012.7.4类LinkedBase38112.7.5链接类38212.8图的遍历38612.8.1基本概念38612.8.2邻接矩阵的遍历函数38712.8.3邻接链表的遍历函数38812.9语言特性38912.9.1虚函数和多态性38912.9.2纯虚函数和抽象类39112.9.3虚基类39112.9.4抽象类和抽象数据类型39312.10图的搜索算法39412.10.1宽度优先搜索39412.10.2类Network39512.10.3BFS的实现39512.10.4BFS的复杂性分析39612.10.5深度优先搜索39712.11应用39912.11.1寻找路径39912.11.2连通图及其构件40012.11.3生成树402第三部分算法设计方法第13章贪婪算法40513.1最优化问题40513.2算法思想40613.3应用40913.3.1货箱装船40913.3.20/1背包问题41013.3.3拓扑排序41213.3.4二分覆盖41513.3.5单源最短路径42113.3.6最小耗费生成树42413.4参考及推荐读物433第14章分而治之算法43414.1算法思想43414.2应用44014.2.1残缺棋盘44014.2.2归并排序44314.2.3快速排序44714.2.4选择45214.2.5距离最近的点对45414.3解递归方程46214.4复杂性的下限46314.4.1最小最大问题的下限46414.4.2排序算法的下限465第15章动态规划46715.1算法思想46715.2应用46915.2.10/1背包问题46915.2.2图像压缩47115.2.3矩阵乘法链47615.2.4最短路径48015.2.5网络的无交叉子集48315.2.6元件折叠48615.3参考及推荐读物491第16章回溯49216.1算法思想49216.2应用49616.2.1货箱装船49616.2.20/1背包问题50316.2.3最大完备子图50616.2.4旅行商问题50816.2.5电路板排列510第17章分枝定界51617.1算法思想51617.2应用51917.2.1货箱装船51917.2.20/1背包问题52617.2.3最大完备子图52817.2.4旅行商问题52917.2.5电路板排列532

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。