reachability专题

保姆级教学:OC监听网络状态变化 Reachability监听网络变化 ios网络变化

本文主要讲解了,在oc开发中,怎么去使用代码进行网络监听,十分的通俗易懂。 首先,在xcode工程中导入SystemConfiguration框架。 然后导入Reachability.h文件。 Reachability文件 点击下载,也可以按照如下内容创建对应的文件。 Reachability.m //文件名Reachability.m/*Copyright (C) 2016 App

Reachability算法

1.算法描述 Reachability在 Wikipedia中的定义是这样的: In graph theory, reachability refers to the ability to get from one vertex to another within a graph. We say that a vertex s can reach a vertex t (or that

codeforces 999E Reachability from the Capital

题目:点击打开链接 题意:给你n个点,m条边,以及一个初始点s,问你至少还需要增加多少条边,使得初始点s与剩下其他的所有点都连通。 分析: 思路一:首先统计强连通分量,缩点并重新构图。除了s结点所在的连通分量,如果其他连通分量所构成的新点的入度为0,则使这个连通分量与s连通的最优的方案是将这个点与s结点相连。 思路二:先从起点搜索一遍,对不能到达的点加一条从首都到这个点的边(加边操作只能是

如何解决Reachability中的Declaration of 'struct sockaddr_in' will not be visible outside of this function

相信大家在判断网络状况的时候,都会用到 Reachability 。 但是在iOS5发布以后,将其导入项目中就会出现下面一个警告 Declaration of 'struct sockaddr_in' will not be visible outside of this function 解决方法很简单,只要在其头文件中添加  #import <netinet/in.h>  警告就解

Reachability介绍

Reachability是苹果官方给的检查网络状态的库,想必每个基于网络的应用都会用它来检查网络状态吧,当然笔者也不例外.可是正当自信满满的我,用这个库用的不亦乐乎的时候,突然发现我写的基于网络的程序工作的不是那么流畅了,尤其是仔细检查以后确定是因为用了Reachability的时候,一下子觉得的不可理喻,这瞬间的落差让前一分钟还在美滋滋的认为"写程序是艺术,用程序是享受"的我情何以堪?

【论文阅读】O’Reach: Even Faster Reachability in Large Graphs

Hanauer K, Schulz C, Trummer J. O’reach: Even faster reachability in large graphs[J]. ACM Journal of Experimental Algorithmics, 2022, 27: 1-27. Abstract 计算机科学中最基本的问题之一是可达性问题:给定一个有向图和两个顶点s和t,s可以通过

【论文阅读】Reachability Queries on Large Dynamic Graphs: A Total Order Approach

Andy Diwen Zhu, Wenqing Lin, Sibo Wang, and Xiaokui Xiao. 2014. Reachability queries on large dynamic graphs: a total order approach. In Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD International Conference on

IOS开发之网络编程开源类 Reachability应用

先看Reachability.h发现 #import <Foundation/Foundation.h> #import <SystemConfiguration/SystemConfiguration.h> #import <netinet/in.h> 所以如果我们在项目中需要用到此类的话,需要引入SystemConfiguration.framework。 此类在ios网络开发中可

Episodic Curiosity through Reachability阅读笔记

在现实世界中,奖励很稀疏,而今天大多数的强化学习算法都在与这种稀疏性斗争。这个问题的一个解决方案是让智能体自己创造奖励,从而使奖励更加密集,更加适合学习。很多现实世界的任务都有稀疏的奖励,例如:寻找食物的动物可能需要走很多英里而没有来自环境的任何奖励。标准强化学习算法因为依赖简单的行动熵最大化作为探索行为的来源,所以在这些任务中表现挣扎。 很多现在的好奇心机制以意外最大化为目标,这种方法理论上很

CF1168C And Reachability

Toad Pimple 有一个整数数组 a 1 , ⋯ , a n a_1,\cdots,a_n a1​,⋯,an​,我们称 x x x到 y y y可达当且仅当: x < y x<y x<y存在一个数组 p p p,其中 x = p 1 < p 2 < . . . < p k = y x=p_1<p_2<...<p_k=y x=p1​<p2​<...<pk​=y,并且对于任意 1 ≤

CF1168C And Reachability

Toad Pimple 有一个整数数组 a 1 , ⋯ , a n a_1,\cdots,a_n a1​,⋯,an​,我们称 x x x到 y y y可达当且仅当: x < y x<y x<y存在一个数组 p p p,其中 x = p 1 < p 2 < . . . < p k = y x=p_1<p_2<...<p_k=y x=p1​<p2​<...<pk​=y,并且对于任意 1 ≤