集成测试的方法有两种： 非增量式测试和增量式测试emmmmmm.....说人话就是：非增量式是每个模块测试完了再连接增量式则是测一个模块，就连接一个模块而采用增式测试时又有两种选择： 自顶向下结合、自底向上结合。自顶向下结合主控模块作为测试驱动器；根据集成的方式（深度或广度），下层的桩模块一个一个地被替换为真正的模块；在每个模块被集成时，都必须进行单元测试。重复第二步，直到整个系统结构被集成完成。
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2023-07-27 17:55:52
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动态规划与分治法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。不同的是，分治法将问题划分为互不相交的子问题，递归的求解子问题，再将他们的解组合起来，求出原问题的解。与之相反，动态规划应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题。在这种情况下，分治法会做许多不必要的工作，他会反复求解那些公共子子问题。而动态规划只会对子子问题求解一次，将其保存在一个表格中，从而避免每次求解时都重新计
Java面向对象_4.Java继承上一、继承1.一种类与类之间的关系2.继承的关系3.特点二、继承的实现1.extends2.Java单继承3.注意三、方法的重写1.重写和重载2.重写的条件3.注意四、访问修饰符1.四种访问修饰符五、super关键字的使用2.顺序3.注意4.this和super 一、继承1.一种类与类之间的关系使用已存在的类的定义作为基础建立新类。 子类(派生类) —>
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2023-08-31 08:14:11
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# heap_priority_queue.py
from priority_queue import PriorityQueueBase
class Empty(Exception):
"""尝试对空优先级队列进行删除操作时抛出的异常"""
pass
class HeapPriorityQueue(PriorityQueueBase):
"""使用堆存储键值对形式记录的优先级队列"""
def
我们大家应该都知道归并排序最简单想到的就是自顶向下，采用递归的方法逐步分解为logn层，然后，对每一层采用归并排序，每一层的时间复杂度为O（n），所以归并排序是时间复杂度为O(nlogn)的一种有效的排序方法。那下面我们就来学习一下归并排序的一种优化——自底向上来完成归并排序PS:我们这里都是默认由小到大排序自底向上归并排序过程 我们这里就可以化递归为迭代，来实现算法tmplate <typ
链接：://blog..net/cjf_iceking/article/details/7920153 今日翻开严蔚敏的《数据结构（C语言版）》感慨一二，首先书中讲解之详细与形象乃本人博文所不能比拟，有这么一句话说的好"所有的答案都在书中，只是你学习的时候没有注意罢了"；其次书的...
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2014-07-21 23:42:00
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在软件工程领域，系统集成是一项关键的技术，它涉及到将不同的软件组件、模块或子系统组合成一个完整、可运行的软件系统。在系统集成的过程中，自底向上的集成方法是一种常用的策略，它从底层组件或模块开始，逐步向上构建整个系统。本文将探讨软考系统集成自底向上集成的概念、优势以及实施过程。
一、软考系统集成自底向上集成的概念
软考系统集成自底向上集成是一种系统集成方法，它从底层组件或模块开始，逐步向上构建整
LR0 LR1(带向前搜索符) SLR1分析表结构都是这种情况的，解释一下acc，一张表格有且仅有一个acc，也就是终止状态，当存在I0并且点到了最后的时候那么就是acc了。在写文法的时候我们要先预处理文法，一是先分裂文法也就是把文法拆开，二是拓展文法，比如一开始的符号是s ，我们加入一个s’->s的状态LR(0)解释一下规约和移进规约就是s->t
原创
2022-04-30 11:58:15
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文章目录一、堆数据结构创建1. 建堆步骤2. 建堆实现3. 建堆效率二、完整测试代码三、参考资料
一、堆数据结构创建为描述方便，下面介绍自底向上构建堆的方式时，假设给定数量为（其中为堆的高度）的任意顺序键值对，则数量为的键值对恰好可以填满高度为的完全二叉树，且每一层的键值对数量分别为、、、、、，此时二叉树的高度为。1. 建堆步骤下面以给定个键值对为例介绍如何自底向上构建堆：易知，上述个键
文章原稿https://gitee.com/fakerlove/fundamentals-of-compiling文章目录5. 自底向上分析5.1 移进
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2023-05-10 16:03:07
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# Python 自底向上层次聚类实现指南
## 摘要
在本文中，我将指导你如何使用 Python 实现自底向上层次聚类算法。这个算法可以帮助你在数据集中找到相关性最强的数据点，并将它们聚类在一起。如果你是一名刚入行的小白开发者，本文将为你提供一个详细的教程，帮助你快速上手这一算法。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。我们可以将流程简化成以下几个步骤：
```merma
自底向上的单元测试方法
先对最底层的基本单元进行测试，模拟调用该单元的单元做驱动模块。然后再对上面一层进行测试，用下面已被测试过的单元做桩模块。依此类推，直到测试完所有单元。优点
在集成测试前提供系统早期的集成途径。不需要开发桩模块。缺点
随着测试的进行，测试过程越来越复杂。总结
比较合理的单元测试策略，但测试周期较长。自底向上实现与单元测试自顶向下设计设计是创建层次化的模块结构的过程，而从实现的
3.2自底向上风格
自顶向下不是万能的
需求发生变化时。会非常尴尬
变化是需求的本质特征
内部或外界的环境一旦发生小小的变化。就会造成非常大的变动
个人---全然掌控-----》简单的软件逻辑《-----全然计划的模式
小组协作---掌控变化----》庞大的软件规模---产生--》自适应变化《-----解决-----主流解决方式：面向对象
面向对象正是採用自底向上的设计风格
打印控制台表格
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2016-03-30 15:33:00
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【编译原理】简明自顶向下分析算法总结：递归下降，LL(1)分析算法语法分析有两个总的思路，一个是自顶向下分析，一个是自底向上分析。自底向上的分析思路是，对一个句子，不断进行归约（“合并”），看能否归约成开始符号的状态。自底向上分析（LR概述）自底向上分析通常讨论的是LR分析算法，也叫“移进-归约算法”。仍然是循序渐进的讨论，从比较朴素的归约动机开始，逐步讨论如何对其完善。 LR分析指每次从左(L)
思路 先将原数组不断二分成两个部分 再把排好序的两部分向上合并为一个新的有序数组，最终的数组就是有序的 这里隐含着一个数学归纳法的证明 二分至最终两个数组只有一个元素时，它们本身就是有序的 从i-1层向上合并到 i 层，i 层是有序的 所以最终得到的数组是有序的 实现 mergeSort()：供用户
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2020-01-04 15:45:00
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文章目录计算思维自顶向下的设计方法实例步骤顶层设计输出介绍信息获取参数输入程序核心：比赛过程代码自底向上 计算思维实证思维：以实验和验证为特征逻辑思维：以推理和演绎为特征计算思维：以设计和构造为特征计算思维的本质：抽象（Abstraction）和自动化（Automation）自顶向下的设计方法一个总问题开始，试图把它表达为很小的问题组成的解决办法，进而可以很容易的解决 “大事化小，小事化了”实例
上下拉-抽屉菜单实现在开发中一般我们都使用左右侧换菜单，而上下抽屉菜单却很少见，今天我们实现一个简单的上下拉抽屉菜单。首先我们先直观的看下上下拉抽屉菜单的实现效果：
自顶向下自顶向下的算法先从图像中检测出所有人，随后利用单人姿态估计的方法对所有人进行姿态估计。自顶向下算法的缺点是算法运行效率随着人数增加而降低，且部分被遮挡的人无法被检测，精度不高。自底向上自底向上的算法，先检测出所有人的骨点，再将骨点进行连接形成图，最后通过图优化的方法剔除错误的连接，实现多人姿态估计。自底向上算法的优点是运行时间不随人数增加而线性增加，更有利于实时多人姿态估计。参考链接
原创
2023-01-16 08:07:09
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常用的本来想把动态规划单独拿出来写三篇文章呢，后来发现自己学疏才浅，实在是只能讲一些皮毛，更深入的东西尝试构思了几次，也没有什么进展，打算每种设计思想就写一篇吧。动态规划(Dynamic Programming)是一种非常有用的用来解决复杂问题的算法，它通过把复杂问题分解为简单的子问题的方式来获得最优解。一、自顶向下和自底向上总体上来说，我们可以把动态规划的解法分为自顶向下和自底向上两种方式。一个
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2023-07-08 22:05:06
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利用Element 组件 “container布局容器”布局； 当内容不能铺满屏幕时，footer不能置底； 这样的： 先说解决方案： 1 .divBox{ 2 position:absolute; 3 top:0; 4 left:0; 5 width:100%; 6 height:100%; 7 ...
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2021-08-27 10:58:00
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