grep搜索当前目录和递归搜索子目录中文本文件的特定pattern

先别急着喷,请听我解释. 诚然可以使用现成的Directory类下的GetFiles.GetDirectories.GetFileSystemEntries这几个方法实现同样的功能,但请相信我不是蛋疼,原因是这几个方法在遇上[System Volume Information]这种目录时,极有可能会给你个拒绝访问的异常,想跳过都不行.所以没办法,重新实现了一下. 实现说明: - 仍然是基于对Directory类的几个方法的封装进行实现,只是没有使用它们的searchPattern和searchO

深度优先遍历 1．深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过.在G中任选一顶点v为初始出发点(源点),则深度优先遍历可定义如下:首先访问出发点v,并将其标记为已访问过:然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w.若w未曾访问过,则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历,直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止.若此时图中仍有未访问的顶点,则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程,直至图中所有顶点均已被访问为止. 图的深度优先遍历类似于树的

var rewardTypes={"experience":{"\u7ecf\u9a8c\u503c":{"1":"\u660e\u661f\u6587\u827a\u996d","2":"\u6587\u827a","3":"\u963f\u91cc\u5df4\u5df4\u7f51"}},"money":{"\u

find . -name "*.o"  | xargs rm -f 可以通过管道命令来操作,先find出主目录 下想删除的文件,然后通过“xargs”这个构造参数列表并运行命令. find named/ -name *.bak | xargs rm -f 以下是转的文件 Linux文件查找命令find,xargs详述 总结:zhy2111314来自:LinuxSir.Org整理:北南南北摘要: 本文是find 命令的详细说明,可贵的是针对参数举了很多的实例,大量的例证,让初学者更为容易

首先说说本次嵌套执行makefile文件的目的:只需make根目录下的makefile文件,即可编译所有c文件,包括子目录下的. 意义:自动化编译行为,以后编译自己的c文件时可把这些makefile文件直接复制到相应目录即可方便编译出所有文件.这些makefile文件是通用的,只需根据自己的工程情况改动少许内容即可.下面会说. 总体思路是:把目标文件放在debug文件夹下的obj目录下,把最终的二进制文件放在debug文件夹下的bin目录下;如何递归编译所有除了debug目录下的makefile

import java.io.File; public class ReadDirectory { // 文件所在的层数 private int fileLevel; /** * 生成输出格式 * @param name 输出的文件名或目录名 * @param level 输出的文件名或者目录名所在的层次 * @return 输出的字符串 */ public String createPrintStr(String name, int level) { // 输出的前缀 String print

图有四种存储结构:数组,邻接表,十字链表,邻接多重表.下面以数组为存储结构来实现图的深度优先搜索遍历和广度优先搜索遍历.其中广度优先搜索遍历中有用到STL中的queue,注意头文件的包含.具体代码如下: //图的数组(邻接矩阵)存储表示和深度优先遍历 const int MAX_VERTEX_NUM=20; //最大顶点数 typedef enum {DG,DN,UDG,UDN} GraphKind ;//(有向图,有向网,无向图,无向网) typedef int VRType; typedef

#region 获取指定目录及子目录中所有文件列表 /// <summary> /// 获取指定目录及子目录中所有文件列表 /// </summary> /// <param name="directoryPath">指定目录的绝对路径</param> /// <param name="searchPattern">模式字符串,"*"代表0或N个字符,"?"代表1个字

Sharepoint搜索引擎主要由6种组件构成,他们分别是爬网组件,内容处理组件,分析处理组件,索引组件,查询处理组件,搜索管理组件.可以将这6种组件分别部署到Sharepoint场内的多个服务器上,组成适合需求的Sharepoint搜索场,搜索场的体系结构设计主要参考量是爬网内容量,微软根据爬网内容量不同将搜索场分为大型场,中型场和小型场,更多详细信息可参考: SharePoint Server 2013 中的搜索概述和在SharePoint Server 2013 中规划企业搜索体系结构.