• QApplication类和QWidget类都包含在QtGui模块中。所以我们可以只包含这个头文件即可。

• 在c++中，用new分配了内存空间就需要用delete来释放空间，而在Qt中，释放父对象时，会自动销毁子对象。

• 将光标定位到函数上时，会浮现出提示，按提示按f1就可以进入该函数的帮助文档。

• 在main.c文件中，程序只有进入了主事件循环后才能接受事件，而show函数会触发显示事件，所以只有在完成a.exe()函数调用进入消息循环后才能正常显示。

• 使用qDebug(“x:%d”,x)不需要添加头文件的。使用qDebug<<x则需要包含该头文件。

• 按照运行对话框时，是否还可以和该程序的其它窗口进行交互，可以分为模态和非模态。

• 在一个函数中定义的变量，等这个函数执行结束后，就自动释放内存了。因此我们一般将子部件定义为指针类型。

• 要想使一个对话框成为模态对话框，只需要调用它的exec()函数，而要使其成为非模态对话框，可以使用new操作来创建，然后使用show()函数来显示。

• 信号和槽都是函数，信号只需声明不需要定义。

• 信号和槽的关联可以分为自动关联和手动关联。自动关联就是使用规定的槽命名，而且必须使用Qt部件已经提供的信号。

• 快捷更改函数名：在函数上右击，选择重构->Rename Symbol Under Cursor

• Qt 设计器直接生成的槽是自动关联，我们必须在调用setupUi()函数前定义子部件和对象名。因为setupUi调用connectSlotsByName()函数用来支持信号和槽的自动关联，调用时需要使用对象名。

• 信号和槽的特点：类型是安全的、松耦合的、参数灵活、比回调机制稍慢。

• 行编辑器的属性栏中还可以设置占位符，就是没有输入信息前的一些提示语句，就是更改编辑器的placeholderText属性。

• 加速键与快捷键的不同之处：如下图：我们设置’’新建’’的快捷键为ctrl+N,加速键为N，那么我们可以按下ctrl+N来新建文件，也可以先按alt+F激活’’文件’’菜单，然后按N来新建文件。
  

  

​ 我发现有些人平常闲着的时候会玩window自带的游戏，其中最常见的就是扫雷和纸牌。本来想用matlab编写全自动扫雷程序用来作弊，可是后来发现扫雷问题是NP完全问题（正如：旅行商NP难问题一样不能被解决），便放弃了。于是编写了类似扫雷游戏（没有经过大量测试，可能有bug，效率也不高，作弊：在命令窗口输入minefield 其中，值为1的地方为雷区）。大致规则和原来一样，只是做了些改进:加入了音乐和语音提示。具体代码如下（下面有两个文件：一个脚本文件，一个函数文件,只需运行第一个脚本文件即可）：

• 在创建项目时，项目名和路径中都不能出现中文。

• 可以使用Ctrl + “+”和Ctrl + “-”来改变程序的字体大小（Ctrl+鼠标滑轮可达到同样效果），使用Ctrl + “0”可以恢复到默认字体大小。

• 在设计模式下有几个过滤器，就是写着Filter的行输入框，可以帮助你更快的找到所需要的部件。

• 如果生成的.exe文件不能运行，并且提示丢失.dll文件，可以按照提示在Qt的安装目录的bin目录下寻找这些.dll文件。还有一种一劳永逸的方法是：将Qt的安装目录的bin目录加到系统的Path环境变量中去，这样程序运行是就可以自动找到那些dll文件。

• 在Qt Creator 默认下，编译的程序要想发布就需要dll文件，这种编译方式就称为动态编译。静态编译是指将Qt 的库进行重新编译，发布时不需要dll文件.

• 设置应用程序的图标：

  • 将myico.ico(名字可以自己取)图标文件放入工程的目录下，在目录里建立文本文档并写入下面代码IDI_ICON1 ICON DISCARDABLE"myico.ico"然后将该文本文档改为myico.rc (注意更改后缀名)
  • 在项目文件中的pro文件中的最后添加下面代码：RC_FILE += myico.rc

• 任何一个QtGUI都需要一个QApplication类对象来管理应用程序的资源。

• 在默认情况下，新建的可视部件对象是不可见的，我们可以通过show()来显示。

• 中文显示乱码的解决办法：

  1	QTextCodec::setCodecForTr(QTextCodec::codecForName("UTF-8")); QTextCodec::setCodecForTr(QTextCodec::codecForLocale());

在Windows系统下，其中一个能正常显示，最好两者都写上。

• Qt Creator的代码补全功能
  当输入一个比较长得函数或变量名时，可以通过其中的几个字母来定位。比如说，要输入前面讲到的setFocus()函数，那么只需输入首字母s和后面的大写字母F即可，这样可以大大缩减提示列表，如果还没有定位到，那么可以输入F后面的字母。如下图1所示。
  

• 默认的情况下，对话框的左上角是（0，0）。

• Ui文件生成的默认头文件的名称是ui_加ui文件的名称；ui文件是使用uic编译工具来编译的。

• 当有多个项目并存时，我们可以在项目文件右击来设定活动项目。

• 在项目发布时，不需要包含user文件，如果要打开别人的项目文件，我们应该去掉这种类型的文件。

• 我们可以将pro文件直接拖向Qt Creator图标来打开项目。

​ 愿乘风破万里浪;甘面壁读廿年书。

​ 从保研成功以来，想好好休息一下，却发现生活总是被各种事情占据。

​ 最大二分匹配问题在现实生活中比较普遍，常常出现在任务分配上。例如，有5个员工，4个不同的任务，而不同员工能够完成不同或相同的任务。也就是说，有的员工只会做这个任务，有的员工会做那个任务，有的员工会做一些任务。图解如下：左边代表员工，右边代表任务，连线代表有能力完成。

最大流问题就是在容量容许的条件下，从源点到汇点所能通过的最大流量。

流网络

​ 网络流G=(v, E)是一个有向图，其中每条边(u, v)均有一个非负的容量值，记为c(u, v) ≧ 0。如果(u, v) ∉ E则可以规定c(u, v) = 0。网络流中有两个特殊的顶点，即源点s和汇点t。

与网络流相关的一个概念是流。设G是一个流网络，其容量为c。设s为网络的源点，t为汇点，那么G的流是一个函数f：V×V →R，满足一下性质：

• 容量限制：对所有顶点对u，v∈V，满足f(u, v) ≦ c(u, v)；
• 反对称性：对所有顶点对u，v∈V，满足f(u, v) = - f(v, u);
• 流守恒性：对所有顶点对u∈V-{s, t}，满足Σv∈Vf(u,v)=0。

本文开始讨论解决最大流问题的Ford-Fulkerson方法，该方法也称作“扩充路径方法”，该方法是大量算法的基础，有多种实现方法。

​ 说起幻方，大家应该在小学时候就已经接触过了，最简单的就是九宫格，射雕英雄传中的那段至今还记得：戴九履一，左三右七，二四为肩，六八为足。下面我们就来看看这个有趣的问题。

​ 地图染色问题可以根据四色定理来解决。所谓四色定理，就是指可以用不多于四种的颜色对地图着色，使相邻的行政区域不重色，因此我们可以用四色定理的结论，用回溯算法对一幅给定的地图染色。

​ 算法的基本思想是：从第(1)号行政区域开始染色，每个区域逐次用颜色1#、2#、3#、4#进行试探，若当前所取的颜色与周围已染色的行政区域不重色，则用栈记下该区域的颜色序号，否则依次用下一颜色进行试探；若出现用1#到4#颜色均与相邻区域的颜色重色，则需退栈回溯，修改当前栈顶的颜色序号，再进行试探。直到所有行政区域都已分配合适的颜色。

​ 有时候，我们关注的不是从一个地点到另一个地点的费用，而是能否从一个顶点到达另一个顶点。因此我们可以假设所有边的权值为单位1，在下面的算法中，我们可以在$O(n^3)$的时间内计算出图中任意两点是否可达，我用可达矩阵来表示有向图中两者是否可达。如果可以从$i$到$j$，则定义$t{ij}=1$,否则$t{ij}=0$。因此我们可以得到下式：

我们以下面的有向图进行具体实现：

下图给出了计算所得的每一个$T^{(k)}$矩阵：

具体程序实现如下：

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#include<stdio.h>

#define MAX 10000
#define N 4 //顶点个数

void TransitiveClosure(int dist[N][N],int t[N][N])//寻找可达矩阵
{
	for(int i=0;i<N;i++)//进行遍历
		for(int j=0;j<N;j++)
		{
			if((i==j)||(dist[i][j])==1)//发现可达
				t[i][j]=1;
			else
				t[i][j]=0;
		}

	for(int k=0;k<N;k++)
		for(int i=0;i<N;i++)
			for(int j=0;j<N;j++)
				t[i][j]=t[i][j]||(t[i][k]&&t[k][j]);//由文中公式可得
}

void main()
{
	int dist[N][N]={{1,0,0,0},//邻接矩阵
					{0,1,1,1},
					{0,1,1,0},
					{1,0,1,1}};

	int t[N][N]={0};
	TransitiveClosure( dist, t);
	for(int i=0;i<N;i++)
	{
			for(int j=0;j<N;j++)
				printf("%d ",t[i][j]);
			printf("\n");
	}

}

在上面的程序中，我用了逻辑运算来计算可达矩阵，因为在某些计算机上，对单位的值，逻辑操作的执行速度快于对整数字长数据的算术运算操作，其空间要求也比整数要小。

​ 学过图论的可能知道，一个邻接矩阵$A$（若边的权值都为单位$1$）表示两个顶点经过一步的可达情况, $A{ij}$表示经过一步，$i$能到达$j$的次数。同理$A^{(2)}$表示两个顶点经过两部步的可达情况,$A{ij}$表示经过两步，$i$能到达$j$的次数，一次类推……。还是以上面的图为例：

比如$A^{(2)}$中$A_{12}=2$，表示从顶点$2$到顶点$3$经过两步可以到达的次数为$3$。 注意:自己到达自己可以是任意步！

由相关知识可知，可达矩阵$B=A+A^{(2)}+A^{(3)}+\cdots+A^{(n)}$ ，$n$为顶点个数。具体的C​语言实现比上面的算法要复杂，下面用matlab实现：

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function P = canget( A )
%计算可达矩阵
%B=A+A^2+A^3+……+A^n   A为邻接矩阵
n=length(A);
P=A;
for i=2:n
    P=P+A^i;
end

P=(P~=0);

结算可以得到相同的结果。由于matlab擅长矩阵运算，因此程序计算十分简单。

​ 对于一个顶点数为N的有向网路图，我们可以通过前面所提到的单源最短路径算法执行N次来获得每一对顶点间的最短路径。这种方法的时间复杂度为$O(N^3)$。如果网络中有负权值的边，则需要使用前面提到的单源最短路径算法之Bellman—Floyd算法。总之，总可以通过单源最短路径来求得每对顶点间的最短路径。这里我就不再用程序实现上述方法。下面介绍Floyd解决这一问题的另一种算法，它形式简单，利于理解，而且时间复杂度同样为$O(N^3)$。