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鑰匙要點(diǎn)
找到最短路徑
摘要
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的圖和樹之間有什麼區(qū)別？樹是一種類型，但並非所有圖形都是樹。樹是沒有任何週期的連接圖。它具有帶根節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)。樹上的每個節(jié)點(diǎn)都有一個獨(dú)特的路徑。另一方面，圖可以具有循環(huán)，其結(jié)構(gòu)更為複雜。它可以連接或斷開連接，節(jié)點(diǎn)之間可以具有多個路徑。列表。鄰接矩陣是大小為v x v的2D數(shù)組，其中v是圖中的頂點(diǎn)數(shù)。如果頂點(diǎn)I和J之間有邊緣，則第I和J列的交點(diǎn)處的單元格為1，否則為0。鄰接列表是鏈接列表的數(shù)組。數(shù)組的索引代表一個頂點(diǎn)，其鏈接列表中的每個元素代表與頂點(diǎn)形成邊緣的其他頂點(diǎn)。是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中幾種類型的圖形。一個簡單的圖是一個沒有循環(huán)的圖形，在任何兩個頂點(diǎn)之間不超過一個邊緣。多編碼可以在頂點(diǎn)之間具有多個邊緣。完整的圖是一個簡單的圖形，其中每對頂點(diǎn)都通過邊緣連接。加權(quán)圖為每個邊緣分配一個權(quán)重。有向圖（或Digraph）具有方向的邊緣。邊緣從一個頂點(diǎn)到另一個頂點(diǎn)。
在計算機(jī)科學(xué)中的許多應(yīng)用中，都使用了圖表中圖中圖的應(yīng)用？它們在社交網(wǎng)絡(luò)中用於表示人們之間的聯(lián)繫。它們用於網(wǎng)絡(luò)爬行中訪問網(wǎng)頁並構(gòu)建搜索索引。它們用於網(wǎng)絡(luò)路由算法中，以找到兩個節(jié)點(diǎn)之間的最佳路徑。它們在生物學(xué)中用於建模和分析生物網(wǎng)絡(luò)。它們也用於計算機(jī)圖形和物理模擬中。
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PHP主| PHP DEV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖形

Feb 23, 2025 am 08:49 AM

PHP主| PHP DEV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖形

鑰匙要點(diǎn)

    圖是用於建模密鑰/值對之間關(guān)係的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，並具有許多真實的應(yīng)用程序，例如網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，流量路由和社交網(wǎng)絡(luò)分析。它們由連接它們的頂點(diǎn)（節(jié)點(diǎn)）和邊緣（線）組成，它們可以定向或無方向性，加權(quán)或未加權(quán)。
  • >
    • >圖形可以通過兩種方式表示：作為鄰接矩陣或鄰接列表。鄰接列表更具空間效率，尤其是對於大多數(shù)頂點(diǎn)沒有連接的稀疏圖，而鄰接矩陣則有助於更快地查找。 圖理論的常見應(yīng)用是在任意兩個節(jié)點(diǎn)之間找到最少數(shù)量的啤酒花（即最短路徑）。這可以使用廣度優(yōu)先的搜索來實現(xiàn)，這涉及從指定的根節(jié)點(diǎn)從級別穿越圖形級別。此過程需要保持未訪問的節(jié)點(diǎn)的隊列。 > Dijkstra的算法被廣泛用於查找圖中任何兩個節(jié)點(diǎn)之間的最短或最佳路徑。這涉及檢查從源節(jié)點(diǎn)開始的所有可能對頂點(diǎn)之間的每個邊緣，並保持最短的總距離的更新的頂點(diǎn)，直到達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)為止。
在我以前的一篇文章中，我向您介紹了樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。現(xiàn)在，我想探索一個相關(guān)的結(jié)構(gòu) - 圖。圖具有許多現(xiàn)實世界應(yīng)用程序，例如網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，流量路由和社交網(wǎng)絡(luò)分析。 Google的Pagerank，F(xiàn)acebook的Graph Search以及Amazon和Netflix的建議是圖形驅(qū)動應(yīng)用程序的一些示例。 在本文中，我將探討使用圖形的兩個常見問題 - 啤酒花數(shù)量最少和最短路徑問題。 圖是一種數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，用於建模鍵/值對之間的關(guān)??系。圖包含一組>頂點(diǎn)（節(jié)點(diǎn)）和連接它們的任意數(shù)量的 edges（線）。這些邊緣可以指向或無向。導(dǎo)向邊緣只是兩個頂點(diǎn)之間的邊緣，而邊緣A→B不與B→A相同。無方向的邊緣沒有方向或方向；邊緣A-B等於B-A。我們上次了解到的樹結(jié)構(gòu)可以被視為一種無向圖的類型，其中每個頂點(diǎn)通過簡單路徑連接到至少一個其他頂點(diǎn)。 圖形也可以加權(quán)或未加權(quán)。加權(quán)圖或網(wǎng)絡(luò)是將重量或成本值分配給其每個邊緣的一個網(wǎng)絡(luò)。加權(quán)圖通常用於確定最佳路徑，最優(yōu)勢或兩個點(diǎn)之間的最低“成本”路徑。 GoogleMap的驅(qū)動方向是使用加權(quán)圖的示例。 最少的啤酒花

圖理論的常見應(yīng)用是在任意兩個節(jié)點(diǎn)之間找到最少的啤酒花。與樹一樣，圖形可以通過以下兩種方式之一進(jìn)行遍歷：深度優(yōu)先或廣度優(yōu)先。我們在上一篇文章中介紹了深度優(yōu)先的搜索，因此讓我們看一下廣度優(yōu)先的搜索。 考慮以下圖：

PHP主| PHP DEV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖形 為了簡單起見，讓我們假設(shè)該圖是

的 - 即，任何方向的邊緣是相同的。我們的任務(wù)是在任意兩個節(jié)點(diǎn)之間找到最少的啤酒花。 在廣度優(yōu)先的搜索中，我們從根節(jié)點(diǎn)（或指定為根的任何節(jié)點(diǎn)）開始，然後按級別沿著樹的水平沿我們的方式進(jìn)行工作。為了做到這一點(diǎn)，我們需要一個隊列來維護(hù)未訪問的節(jié)點(diǎn)的列表，以便我們可以在每個級別後回溯和處理它們。 一般算法看起來像這樣： 但是，我們怎麼知道哪些節(jié)點(diǎn)相鄰，更不用說未訪問的而不首先遍歷圖形呢？這使我們解決瞭如何建模圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的問題。 
1. Create a queue
2. Enqueue the root node and mark it as visited
3. While the queue is not empty do:
  3a. dequeue the current node
  3b. if the current node is the one we're looking for then stop
  3c. else enqueue each unvisited adjacent node and mark as visited
代表圖形

通常有兩種表示圖形的方法：作為鄰接矩陣或鄰接列表。上面的圖表示為鄰接列表，如下所示：

PHP主| PHP DEV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖形該圖表示為矩陣，其中1表示2個頂點(diǎn)之間的邊緣的“發(fā)生率”：

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鄰接列表更具空間效率，尤其是對於大多數(shù)頂點(diǎn)沒有連接的稀疏圖，而鄰接矩陣有助於更快的查找。最終，表示形式的選擇將取決於可能需要哪種類型的圖形操作。 讓我們使用鄰接列表來表示圖表： 
1. Create a queue
2. Enqueue the root node and mark it as visited
3. While the queue is not empty do:
  3a. dequeue the current node
  3b. if the current node is the one we're looking for then stop
  3c. else enqueue each unvisited adjacent node and mark as visited
現(xiàn)在，讓我們看看一般廣度優(yōu)先搜索算法的實現(xiàn)是什麼樣的： 
<span><span><?php
</span></span><span><span>$graph = array(
</span></span><span>  <span>'A' => array('B', 'F'),
</span></span><span>  <span>'B' => array('A', 'D', 'E'),
</span></span><span>  <span>'C' => array('F'),
</span></span><span>  <span>'D' => array('B', 'E'),
</span></span><span>  <span>'E' => array('B', 'D', 'F'),
</span></span><span>  <span>'F' => array('A', 'E', 'C'),
</span></span><span><span>);</span></span>
運(yùn)行以下示例，我們得到： 
<span><span><?php
</span></span><span><span>class Graph
</span></span><span><span>{
</span></span><span>  <span>protected $graph;
</span></span><span>  <span>protected $visited = array();
</span></span><span>
</span><span>  <span>public function __construct($graph) {
</span></span><span>    <span>$this->graph = $graph;
</span></span><span>  <span>}
</span></span><span>
</span><span>  <span>// find least number of hops (edges) between 2 nodes
</span></span><span>  <span>// (vertices)
</span></span><span>  <span>public function breadthFirstSearch($origin, $destination) {
</span></span><span>    <span>// mark all nodes as unvisited
</span></span><span>    <span>foreach ($this->graph as $vertex => $adj) {
</span></span><span>      <span>$this->visited[$vertex] = false;
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>
</span><span>    <span>// create an empty queue
</span></span><span>    <span>$q = new SplQueue();
</span></span><span>
</span><span>    <span>// enqueue the origin vertex and mark as visited
</span></span><span>    <span>$q->enqueue($origin);
</span></span><span>    <span>$this->visited[$origin] = true;
</span></span><span>
</span><span>    <span>// this is used to track the path back from each node
</span></span><span>    <span>$path = array();
</span></span><span>    <span>$path[$origin] = new SplDoublyLinkedList();
</span></span><span>    <span>$path[$origin]->setIteratorMode(
</span></span><span>      <span>SplDoublyLinkedList<span>::</span>IT_MODE_FIFO|SplDoublyLinkedList<span>::</span>IT_MODE_KEEP
</span></span><span>    <span>);
</span></span><span>
</span><span>    <span>$path[$origin]->push($origin);
</span></span><span>
</span><span>    <span>$found = false;
</span></span><span>    <span>// while queue is not empty and destination not found
</span></span><span>    <span>while (!$q->isEmpty() && $q->bottom() != $destination) {
</span></span><span>      <span>$t = $q->dequeue();
</span></span><span>
</span><span>      <span>if (!empty($this->graph[$t])) {
</span></span><span>        <span>// for each adjacent neighbor
</span></span><span>        <span>foreach ($this->graph[$t] as $vertex) {
</span></span><span>          <span>if (!$this->visited[$vertex]) {
</span></span><span>            <span>// if not yet visited, enqueue vertex and mark
</span></span><span>            <span>// as visited
</span></span><span>            <span>$q->enqueue($vertex);
</span></span><span>            <span>$this->visited[$vertex] = true;
</span></span><span>            <span>// add vertex to current path
</span></span><span>            <span>$path[$vertex] = clone $path[$t];
</span></span><span>            <span>$path[$vertex]->push($vertex);
</span></span><span>          <span>}
</span></span><span>        <span>}
</span></span><span>      <span>}
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>
</span><span>    <span>if (isset($path[$destination])) {
</span></span><span>      <span>echo "<span><span>$origin</span> to <span>$destination</span> in "</span>, 
</span></span><span>        <span>count($path[$destination]) - 1,
</span></span><span>        <span>" hopsn";
</span></span><span>      <span>$sep = '';
</span></span><span>      <span>foreach ($path[$destination] as $vertex) {
</span></span><span>        <span>echo $sep, $vertex;
</span></span><span>        <span>$sep = '->';
</span></span><span>      <span>}
</span></span><span>      <span>echo "n";
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>    <span>else {
</span></span><span>      <span>echo "No route from <span><span>$origin</span> to <span>$destinationn</span>"</span>;
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>  <span>}
</span></span><span><span>}</span></span>
如果我們使用堆棧而不是隊列，則遍歷將成為深度優(yōu)先的搜索。

找到最短路徑

另一個常見的問題是找到任何兩個節(jié)點(diǎn)之間的最佳路徑。早些時候，我提到了GoogleMap的行駛方向，以此為例。其他應(yīng)用程序包括規(guī)劃旅行行程，道路交通管理以及火車/公共汽車計劃。 解決此問題的最著名算法之一是由一位29歲的計算機(jī)科學(xué)家以Edsger W. Dijkstra的名義發(fā)明的?？偟膩碚f，Dijkstra的解決方案涉及檢查從源節(jié)點(diǎn)開始的所有可能的頂點(diǎn)之間的每個邊緣，並保持最短的總距離的更新的頂點(diǎn)，直到達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，或者無法達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，任何情況下的情況下。 有幾種方法可以實施該解決方案，實際上，在1959年，使用Minheaps，Priorityqueues和Fibonacci堆的多年以來，都對Dijkstra的原始算法做出了。一些改進(jìn)的性能，而另一些則旨在解決Dijkstra解決方案中的缺點(diǎn)，因為它僅適用於正加權(quán)圖（權(quán)重為正值）。 這是一個（正）加權(quán)圖的示例：

PHP主| PHP DEV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖形

我們可以將此圖表示為鄰接列表，如下所示： 
1. Create a queue
2. Enqueue the root node and mark it as visited
3. While the queue is not empty do:
  3a. dequeue the current node
  3b. if the current node is the one we're looking for then stop
  3c. else enqueue each unvisited adjacent node and mark as visited
這是使用PriorityQueue來維護(hù)所有“不優(yōu)化”頂點(diǎn)的列表的實現(xiàn)： 
<span><span><?php
</span></span><span><span>$graph = array(
</span></span><span>  <span>'A' => array('B', 'F'),
</span></span><span>  <span>'B' => array('A', 'D', 'E'),
</span></span><span>  <span>'C' => array('F'),
</span></span><span>  <span>'D' => array('B', 'E'),
</span></span><span>  <span>'E' => array('B', 'D', 'F'),
</span></span><span>  <span>'F' => array('A', 'E', 'C'),
</span></span><span><span>);</span></span>
如您所見，Dijkstra的解決方案只是廣度優(yōu)先搜索的變體！ 運(yùn)行以下示例會產(chǎn)生以下結(jié)果： 
<span><span><?php
</span></span><span><span>class Graph
</span></span><span><span>{
</span></span><span>  <span>protected $graph;
</span></span><span>  <span>protected $visited = array();
</span></span><span>
</span><span>  <span>public function __construct($graph) {
</span></span><span>    <span>$this->graph = $graph;
</span></span><span>  <span>}
</span></span><span>
</span><span>  <span>// find least number of hops (edges) between 2 nodes
</span></span><span>  <span>// (vertices)
</span></span><span>  <span>public function breadthFirstSearch($origin, $destination) {
</span></span><span>    <span>// mark all nodes as unvisited
</span></span><span>    <span>foreach ($this->graph as $vertex => $adj) {
</span></span><span>      <span>$this->visited[$vertex] = false;
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>
</span><span>    <span>// create an empty queue
</span></span><span>    <span>$q = new SplQueue();
</span></span><span>
</span><span>    <span>// enqueue the origin vertex and mark as visited
</span></span><span>    <span>$q->enqueue($origin);
</span></span><span>    <span>$this->visited[$origin] = true;
</span></span><span>
</span><span>    <span>// this is used to track the path back from each node
</span></span><span>    <span>$path = array();
</span></span><span>    <span>$path[$origin] = new SplDoublyLinkedList();
</span></span><span>    <span>$path[$origin]->setIteratorMode(
</span></span><span>      <span>SplDoublyLinkedList<span>::</span>IT_MODE_FIFO|SplDoublyLinkedList<span>::</span>IT_MODE_KEEP
</span></span><span>    <span>);
</span></span><span>
</span><span>    <span>$path[$origin]->push($origin);
</span></span><span>
</span><span>    <span>$found = false;
</span></span><span>    <span>// while queue is not empty and destination not found
</span></span><span>    <span>while (!$q->isEmpty() && $q->bottom() != $destination) {
</span></span><span>      <span>$t = $q->dequeue();
</span></span><span>
</span><span>      <span>if (!empty($this->graph[$t])) {
</span></span><span>        <span>// for each adjacent neighbor
</span></span><span>        <span>foreach ($this->graph[$t] as $vertex) {
</span></span><span>          <span>if (!$this->visited[$vertex]) {
</span></span><span>            <span>// if not yet visited, enqueue vertex and mark
</span></span><span>            <span>// as visited
</span></span><span>            <span>$q->enqueue($vertex);
</span></span><span>            <span>$this->visited[$vertex] = true;
</span></span><span>            <span>// add vertex to current path
</span></span><span>            <span>$path[$vertex] = clone $path[$t];
</span></span><span>            <span>$path[$vertex]->push($vertex);
</span></span><span>          <span>}
</span></span><span>        <span>}
</span></span><span>      <span>}
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>
</span><span>    <span>if (isset($path[$destination])) {
</span></span><span>      <span>echo "<span><span>$origin</span> to <span>$destination</span> in "</span>, 
</span></span><span>        <span>count($path[$destination]) - 1,
</span></span><span>        <span>" hopsn";
</span></span><span>      <span>$sep = '';
</span></span><span>      <span>foreach ($path[$destination] as $vertex) {
</span></span><span>        <span>echo $sep, $vertex;
</span></span><span>        <span>$sep = '->';
</span></span><span>      <span>}
</span></span><span>      <span>echo "n";
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>    <span>else {
</span></span><span>      <span>echo "No route from <span><span>$origin</span> to <span>$destinationn</span>"</span>;
</span></span><span>    <span>}
</span></span><span>  <span>}
</span></span><span><span>}</span></span>

摘要

在本文中，我介紹了圖理論的基礎(chǔ)知識，兩種表示圖形的方法以及圖理論應(yīng)用中的兩個基本問題。我向您展示瞭如何使用廣度優(yōu)先的搜索來找到任何兩個節(jié)點(diǎn)之間最少的啤酒花，以及如何使用Dijkstra的解決方案來找到任何兩個節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑。 通過fotolia 圖像 經(jīng)常詢問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中圖的問題（常見問題解答）

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的圖和樹之間有什麼區(qū)別？樹是一種類型，但並非所有圖形都是樹。樹是沒有任何週期的連接圖。它具有帶根節(jié)點(diǎn)和子節(jié)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)。樹上的每個節(jié)點(diǎn)都有一個獨(dú)特的路徑。另一方面，圖可以具有循環(huán)，其結(jié)構(gòu)更為複雜。它可以連接或斷開連接，節(jié)點(diǎn)之間可以具有多個路徑。列表。鄰接矩陣是大小為v x v的2D數(shù)組，其中v是圖中的頂點(diǎn)數(shù)。如果頂點(diǎn)I和J之間有邊緣，則第I和J列的交點(diǎn)處的單元格為1，否則為0。鄰接列表是鏈接列表的數(shù)組。數(shù)組的索引代表一個頂點(diǎn)，其鏈接列表中的每個元素代表與頂點(diǎn)形成邊緣的其他頂點(diǎn)。是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中幾種類型的圖形。一個簡單的圖是一個沒有循環(huán)的圖形，在任何兩個頂點(diǎn)之間不超過一個邊緣。多編碼可以在頂點(diǎn)之間具有多個邊緣。完整的圖是一個簡單的圖形，其中每對頂點(diǎn)都通過邊緣連接。加權(quán)圖為每個邊緣分配一個權(quán)重。有向圖（或Digraph）具有方向的邊緣。邊緣從一個頂點(diǎn)到另一個頂點(diǎn)。

>

在計算機(jī)科學(xué)中的許多應(yīng)用中，都使用了圖表中圖中圖的應(yīng)用？它們在社交網(wǎng)絡(luò)中用於表示人們之間的聯(lián)繫。它們用於網(wǎng)絡(luò)爬行中訪問網(wǎng)頁並構(gòu)建搜索索引。它們用於網(wǎng)絡(luò)路由算法中，以找到兩個節(jié)點(diǎn)之間的最佳路徑。它們在生物學(xué)中用於建模和分析生物網(wǎng)絡(luò)。它們也用於計算機(jī)圖形和物理模擬中。

>圖形遍曆算法是什麼？

>有兩個主要的圖形遍曆算法：Depth-First Search（DFS）和廣度優(yōu)先搜索（BFS）。 DFS在回溯之前盡可能沿每個分支探索。它使用堆棧數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 BFS探索當(dāng)前深度的所有頂點(diǎn)，然後才能進(jìn)入下一個級別。它使用隊列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

如何在Java中實現(xiàn)圖形？ hashmap中的每個鍵都是頂點(diǎn)，其值是一個鏈接列表，包含其連接到的頂點(diǎn)。

>

>什麼是兩部分圖？

二鍵圖是一個圖形，是一個圖形的圖形。被分為兩個不相交的集合，使每個邊緣在一個集合中連接一個頂點(diǎn)與另一組頂點(diǎn)連接。沒有邊界在同一集合中連接頂點(diǎn)。

什麼是子圖？

一個子圖是一個圖形，是另一個圖的一部分。它具有原始圖的某些（或全部）頂點(diǎn)，以及原始圖的某些（或全）邊緣。

>

>圖中的一個週期是什麼？一條從同一頂點(diǎn)開始和結(jié)束的路徑，至少具有一個邊。的連續(xù)的頂點(diǎn)通過邊緣連接。

以上是PHP主| PHP DEV的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖形的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！

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如何在PHP中實施身份驗證和授權(quán)？ 如何在PHP中實施身份驗證和授權(quán)？ Jun 20, 2025 am 01:03 AM

tosecurelyhandleauthenticationandationallizationInphp，lofterTheSesteps：1.AlwaysHashPasswordSwithPassword_hash（）andverifyusingspasspassword_verify（），usepreparedStatatementStopreventsqlineptions，andStoreSeruserDatain usseruserDatain $ _sessiveferterlogin.2.implementrole-2.imaccessccsccccccccccccccccccccccccc.

如何在PHP中安全地處理文件上傳？ 如何在PHP中安全地處理文件上傳？ Jun 19, 2025 am 01:05 AM

要安全處理PHP中的文件上傳，核心在於驗證文件類型、重命名文件並限制權(quán)限。 1.使用finfo_file()檢查真實MIME類型，僅允許特定類型如image/jpeg；2.用uniqid()生成隨機(jī)文件名，存儲至非Web根目錄；3.通過php.ini和HTML表單限製文件大小，設(shè)置目錄權(quán)限為0755；4.使用ClamAV掃描惡意軟件，增強(qiáng)安全性。這些步驟有效防止安全漏洞，確保文件上傳過程安全可靠。

PHP中==（鬆散比較）和===（嚴(yán)格的比較）之間有什麼區(qū)別？ PHP中==（鬆散比較）和===（嚴(yán)格的比較）之間有什麼區(qū)別？ Jun 19, 2025 am 01:07 AM

在PHP中，==與===的主要區(qū)別在於類型檢查的嚴(yán)格程度。 ==在比較前會進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換，例如5=="5"返回true，而===要求值和類型都相同才會返回true，例如5==="5"返回false。使用場景上，===更安全應(yīng)優(yōu)先使用，==僅在需要類型轉(zhuǎn)換時使用。

如何在PHP（ - ， *， /，％）中執(zhí)行算術(shù)操作？ 如何在PHP（ - ， *， /，％）中執(zhí)行算術(shù)操作？ Jun 19, 2025 pm 05:13 PM

PHP中使用基本數(shù)學(xué)運(yùn)算的方法如下：1.加法用 號，支持整數(shù)和浮點(diǎn)數(shù)，也可用於變量，字符串?dāng)?shù)字會自動轉(zhuǎn)換但不推薦依賴；2.減法用-號，變量同理，類型轉(zhuǎn)換同樣適用；3.乘法用*號，適用於數(shù)字及類似字符串；4.除法用/號，需避免除以零，並註意結(jié)果可能是浮點(diǎn)數(shù)；5.取模用%號，可用於判斷奇偶數(shù)，處理負(fù)數(shù)時餘數(shù)符號與被除數(shù)一致。正確使用這些運(yùn)算符的關(guān)鍵在於確保數(shù)據(jù)類型清晰並處理好邊界情況。

如何與PHP的NOSQL數(shù)據(jù)庫（例如MongoDB，Redis）進(jìn)行交互？ 如何與PHP的NOSQL數(shù)據(jù)庫（例如MongoDB，Redis）進(jìn)行交互？ Jun 19, 2025 am 01:07 AM

是的，PHP可以通過特定擴(kuò)展或庫與MongoDB和Redis等NoSQL數(shù)據(jù)庫交互。首先，使用MongoDBPHP驅(qū)動（通過PECL或Composer安裝）創(chuàng)建客戶端實例並操作數(shù)據(jù)庫及集合，支持插入、查詢、聚合等操作；其次，使用Predis庫或phpredis擴(kuò)展連接Redis，執(zhí)行鍵值設(shè)置與獲取，推薦phpredis用於高性能場景，Predis則便於快速部署；兩者均適用於生產(chǎn)環(huán)境且文檔完善。

我如何了解最新的PHP開發(fā)和最佳實踐？ 我如何了解最新的PHP開發(fā)和最佳實踐？ Jun 23, 2025 am 12:56 AM

TostaycurrentwithPHPdevelopmentsandbestpractices,followkeynewssourceslikePHP.netandPHPWeekly,engagewithcommunitiesonforumsandconferences,keeptoolingupdatedandgraduallyadoptnewfeatures,andreadorcontributetoopensourceprojects.First,followreliablesource

什麼是PHP，為什麼它用於Web開發(fā)？ 什麼是PHP，為什麼它用於Web開發(fā)？ Jun 23, 2025 am 12:55 AM

PHPbecamepopularforwebdevelopmentduetoitseaseoflearning,seamlessintegrationwithHTML,widespreadhostingsupport,andalargeecosystemincludingframeworkslikeLaravelandCMSplatformslikeWordPress.Itexcelsinhandlingformsubmissions,managingusersessions,interacti

如何設(shè)置PHP時區(qū)？ 如何設(shè)置PHP時區(qū)？ Jun 25, 2025 am 01:00 AM

tosetTherightTimeZoneInphp，restate_default_timezone_set（）functionAtthestArtofyourscriptWithavalIdidentIdentifiersuchas'america/new_york'.1.usedate_default_default_timezone_set_set（）

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