Git

-

 

  • git help <command>: 获取 git 命令的帮助信息
  • git init: 创建一个新的 git 仓库，其数据会存放在一个名为 .git 的目录下
  • git status: 显示当前的仓库状态
  • git add <filename>: 添加文件到暂存区
  • git commit: 创建一个新的提交
  • git log: 显示历史日志
  • git log --all --graph --decorate: 可视化历史记录（有向无环图）
  • git diff <filename>: 显示与暂存区文件的差异
  • git diff <revision> <filename>: 显示某个文件两个版本之间的差异
  • git checkout <revision>: 更新 HEAD 和目前的分支

分支和合并

  • git branch: 显示分支
  • git branch <name>: 创建分支
  • git checkout -b <name>: 创建分支并切换到该分支
    • 相当于 git branch <name>; git checkout <name>
  • git merge <revision>: 合并到当前分支
  • git mergetool: 使用工具来处理合并冲突
  • git rebase: 将一系列补丁变基（rebase）为新的基线

远端操作

  • git remote: 列出远端
  • git remote add <name> <url>: 添加一个远端
  • git push <remote> <local branch>:<remote branch>: 将对象传送至远端并更新远端引用
  • git branch --set-upstream-to=<remote>/<remote branch>: 创建本地和远端分支的关联关系
  • git fetch: 从远端获取对象/索引
  • git pull: 相当于 git fetch; git merge
  • git clone: 从远端下载仓库

撤销

  • git commit --amend: 编辑提交的内容或信息
  • git reset HEAD <file>: 恢复暂存的文件
  • git checkout -- <file>: 丢弃修改
  • git restore: git2.32版本后取代git reset 进行许多撤销操作

Git 高级操作

  • git config: Git 是一个 高度可定制的 工具
  • git clone --depth=1: 浅克隆（shallow clone），不包括完整的版本历史信息
  • git add -p: 交互式暂存
  • git rebase -i: 交互式变基
  • git blame: 查看最后修改某行的人
  • git stash: 暂时移除工作目录下的修改内容
  • git bisect: 通过二分查找搜索历史记录
  • .gitignore: 指定 故意不追踪的文件

评论

发表评论

此博客中的热门博文

heapq python自带库

-
import heapq # 创建一个空的优先堆 priority_queue = [] # 插入元素到优先堆中 heapq. heappush (priority_queue, ( 2 , 'task 2' )) heapq. heappush (priority_queue, ( 1 , 'task 1' )) heapq. heappush (priority_queue, ( 3 , 'task 3' )) # 查看优先堆中的元素 print ( " 优先堆中的元素： " , priority_queue) # 删除并返回具有最高优先级的元素（即最小的元素） highest_priority_task = heapq. heappop (priority_queue) print ( " 具有最高优先级的任务： " , highest_priority_task) # 查看删除后优先堆中的元素 print ( " 删除后的优先堆中的元素： " , priority_queue)   heapq.heappush(heap, item) ：将 item 插入堆中。 heapq.heappop(heap) ：从堆中删除并返回最小的元素。 heapq.heapify(x) ：将列表 x 转换为堆。 heapq.heappushpop(heap, item) ：将 item 插入堆中，然后弹出并返回最小的元素。 heapq.heapreplace(heap, item) ：弹出并返回最小的元素，然后将 item 插入堆中。
阅读全文

LCS

-
def LCS ( A , B ): n = len ( A ) m = len ( B ) #dp[i][j] 代表 A 的前 i 个字符 与 B 的前 j 个字符最长公共子序列长度 dp = [[ 0 ] * (m + 1 ) for _ in range (n + 1 )] for i in range ( 1 , n + 1 ): for j in range ( 1 , m + 1 ): if A [i - 1 ] == B [j - 1 ]: dp[i][j] = dp[i - 1 ][j - 1 ] + 1 else : dp[i][j] = max (dp[i - 1 ][j], dp[i][j - 1 ]) lcs_max_len = dp[n][m] lcs = [] i, j = n, m while i > 0 and j > 0 : if A [i - 1 ] == B [j - 1 ]: lcs. append ( A [i - 1 ]) j -= 1 i -= 1 elif dp[i - 1 ][j] > dp[i][j - 1 ]: i -= 1 else : j -= 1 lcs. reverse () return lcs_max_len, lcs A = input () B = input () lcs_len, lcs = LCS (A, B) print ( '' . join (lcs))  
阅读全文

01背包

-
from collections import defaultdict for _ in range ( int ( input ())): m, x = map ( int , input (). split ()) c = [ 0 ] * (m + 1 ) h = [ 0 ] * (m + 1 ) for i in range (m): c[i], h[i] = map ( int , input (). split ()) mh = sum (h) dp = [ 0 ] + [ float ( 'inf' )] * mh for i in range (m): for j in range (mh, h[i] - 1 , - 1 ): if i * x >= dp[j - h[i]] + c[i]: dp[j] = min (dp[j], dp[j - h[i]] + c[i]) for i in range (mh, - 1 , - 1 ): if dp[i] != float ( 'inf' ): print (i) break link： https://codeforces.com/contest/1974/problem/E """ 1. 背包容量 capacity, n 件物品 2.n 件物品的重量 w, 价值 v """ def knapsack_01 ( items , capacity ): n = len ( items ) # dp[i][j] 代表 前 i 个物品 j 容量时的价值 dp = [[ 0 ] * ( capacity + 1 ) for _ in range (n + 1 )] for i in range ( 1 , n + 1 ): weight, val = items [i - 1 ] for j in range ( capacit...
阅读全文