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vue 获取当前时间戳 + 4位随机数
时间: 2024-01-15 12:03:57
浏览: 143
你可以使用下面的代码来获取当前时间戳和4位随机数：
```javascript
// 获取当前时间戳
const timestamp = Date.now();
// 生成4位随机数
const randomNum = Math.floor(Math.random() * 9000 + 1000);
这里使用`Date.now()`函数来获取当前时间戳，而使用`Math.floor(Math.random() * 9000 + 1000)`来生成4位随机数。`Math.random()`生成一个0-1之间的随机数，乘以9000再加上1000，就可以生成一个4位数了。使用`Math.floor()`函数向下取整，确保生成的随机数始终是4位数。
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vue跳转当前页面刷新
在 Vue 中，如果要实现跳转到当前页面并刷新的效果，可以使用 `router.push()` 方法进行路由跳转，并在路由参数中添加一个随机数或时间戳，使每次路由跳转的参数都不相同。
```javascript
// 获取当前路由对象
const currentRoute = this.$route;
// 构造新的路由参数，添加随机数或时间戳
const newRouteParams = {param1: 'value1', t: Date.now()};
// 跳转到当前页面并刷新
this.$router.push({name: currentRoute.name, params: newRouteParams}).catch(err => {});
这样每次路由跳转时，都会生成不同的路由参数，从而达
vue3+nodejs登录人机验证
Vue3 和 Node.js 结合可以创建一个动态的前端应用，并通过 Node.js 提供后端服务，包括用户登录的人机验证码功能。以下是一个简单的流程说明：
1. **前端Vue3**：
- 使用 `axios` 或者 Vue 的内置 `http` 模块发送 HTTP 请求到 Node.js API。
- 在登录表单中，当用户输入用户名和密码后，会触发一个提交请求，同时请求包含一个随机生成的验证码图片数据或字符串。
2. **Node.js（Express等框架）**：
- 创建一个 Express 应用程序，在 `/login` 等路由处理登录请求。
- 当接收到登录请求时，除了验证常规的用户名和密码，还会生成一个人机验证码并返回给前端。
- 可能的做法是使用 `jsonwebtoken` 来生成短时效的 JSON Web Token（JWT），其中包含了验证码信息。
3. **前端验证**：
- 前端解析返回的数据，展示验证码图片或者直接显示数字验证码。
- 用户输入验证码后，再次发送请求，带上用户的输入和之前的验证码ID。
- 后端校验输入的验证码是否匹配，如果正确则继续验证登录信息，错误则提示用户验证码输入错误。
4. **安全措施**：
- 对于人机验证码，一般使用时间戳、随机数结合生成，确保每次请求验证码都是有效的。
- 验证码应有一定的过期时间，防止恶意猜测。
```markdown
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1、资源说明：品牌银饰售卖平台源码，本资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。
2、适用人群：计算机相关专业(如计算计、信息安全、大数据、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工等学习者，作为参考资料，进行参考学习使用。
3、资源用途：本资源具有较高的学习借鉴价值，可以作为“参考资料”，注意不是“定制需求”，代码只能作为学习参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础，能够看懂代码，能够自行调试代码，能够自行添加功能修改代码。
4. 最新计算机软件毕业设计选题大全(文章底部有博主联系方式):
https://blog.csdn.net/2301_79206800/article/details/135931154
技术栈、环境、工具、软件：
① 系统环境:Windows
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④ 架构
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Google Test 1.8.x版本压缩包快速下载指南
资源摘要信息: "googletest-1.8.x.zip 文件是 Google 的 C++ 单元测试框架库 Google Test（通常称为 gtest）的一个特定版本的压缩包。Google Test 是一个开源的C++测试框架，用于编写和运行测试，广泛用于C++项目中，尤其是在开发大型、复杂的软件时，它能够帮助工程师编写更好的测试用例，进行更全面的测试覆盖。版本号1.8.x表示该压缩包内含的gtest库属于1.8.x系列中的一个具体版本。该版本的库文件可能在特定时间点进行了功能更新或缺陷修复，通常包含与之对应的文档、示例和源代码文件。在进行软件开发时，能够使用此类测试框架来确保代码的质量，验证软件功能的正确性，是保证软件健壮性的一个重要环节。"
为了使用gtest进行测试，开发者需要了解以下知识点：
1. **测试用例结构**: gtest中测试用例的结构包含测试夹具(Test Fixtures)、测试用例(Test Cases)和测试断言(Test Assertions)。测试夹具是用于测试的共享设置代码，它允许在多组测试用例之间共享准备工作和清理工作。测试用例是实际执行的测试函数。测试断言用于验证代码的行为是否符合预期。
2. **核心概念**: gtest中的一些核心概念包括TEST宏和TEST_F宏，分别用于创建测试用例和测试夹具。还有断言宏（如ASSERT_*），用于验证测试点。
3. **测试套件**: gtest允许将测试用例组织成测试套件，使得测试套件中的测试用例能够共享一些设置代码，同时也可以一起运行。
4. **测试运行器**: gtest提供了一个命令行工具用于运行测试，并能够显示详细的测试结果。该工具支持过滤测试用例，控制测试的并行执行等高级特性。
5. **兼容性**: gtest 1.8.x版本支持C++98标准，并可能对C++11标准有所支持或部分支持，但针对C++11的特性和改进可能不如后续版本完善。
6. **安装和配置**: 开发者需要了解如何在自己的开发环境中安装和配置gtest，这通常包括下载源代码、编译源代码以及在项目中正确链接gtest库。
7. **构建系统集成**: gtest可以集成到多种构建系统中，如CMake、Makefile等。例如，在CMake中，开发者需要编写CMakeLists.txt文件来找到gtest库并添加链接。
8. **跨平台支持**: gtest旨在提供跨平台支持，开发者可以将它用于Linux、Windows、macOS等多个操作系统上。
9. **测试覆盖**: gtest的使用还包括对测试覆盖工具的运用，以确保代码中重要的部分都经过测试。
10. **高级特性**: 随着版本更新，gtest提供了许多高级特性，如死亡测试、类型参数化测试等，这些都需要开发者通过阅读官方文档或搜索教程来掌握。
需要注意的是，尽管gtest为C++测试提供了强大的功能，但在使用过程中开发者需要时刻注意测试代码的组织、清晰度以及维护性，以防止测试代码自身变得复杂难懂，影响测试的维护和执行。此外，测试并非一劳永逸的工作，随着软件的演进，测试用例也需要不断更新和维护，以匹配软件功能的变更。
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Java实现二叉搜索树的插入与查找功能
资源摘要信息:"Java实现二叉搜索树"
1. 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）概念：二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它满足以下性质：对于树中的任意节点，其左子树中的所有节点的值都小于它自身的值，其右子树中的所有节点的值都大于它自身的值。这使得二叉搜索树在进行查找、插入和删除操作时，能以对数时间复杂度进行，具有较高的效率。
2. 二叉搜索树操作：在Java中实现二叉搜索树，需要定义树节点的数据结构，并实现插入和查找等基本操作。
- 插入操作：向二叉搜索树中插入一个新节点时，首先要找到合适的插入位置。从根节点开始，若新节点的值小于当前节点的值，则移动到左子节点，反之则移动到右子节点。当遇到空位置时，将新节点插入到该位置。
- 查找操作：在二叉搜索树中查找一个节点时，从根节点开始，如果目标值小于当前节点的值，则向左子树查找；如果目标值大于当前节点的值，则向右子树查找；如果相等，则查找成功。如果在树中未找到目标值，则查找失败。
3. Java中的二叉树节点结构定义：在Java中，通常使用类来定义树节点，并包含数据域以及左右子节点的引用。
```java
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x; }
4. 二叉搜索树的实现：要实现一个二叉搜索树，首先需要创建一个树的根节点，并提供插入和查找的方法。
```java
public class BinarySearchTree {
private TreeNode root;
public void insert(int val) {
root = insertRecursive(root, val);
private TreeNode insertRecursive(TreeNode current, int val) {
if (current == null) {
return new TreeNode(val);
if (val < current.val) {
current.left = insertRecursive(current.left, val);
} else if (val > current.val) {
current.right = insertRecursive(current.right, val);
} else {
// value already exists
return current;
return current;
public TreeNode search(int val) {
return searchRecursive(root, val);
private TreeNode searchRecursive(TreeNode current, int val) {
if (current == null || current.val == val) {
return current;
return val < current.val ? searchRecursive(current.left, val) : searchRecursive(current.right, val);
5. 树的遍历：二叉搜索树的遍历通常有三种方式，分别是前序遍历、中序遍历和后序遍历。中序遍历二叉搜索树将得到一个有序的节点序列，因为二叉搜索树的特性保证了这一点。
```java
public void inorderTraversal(TreeNode node) {
if (node != null) {
inorderTraversal(node.left);
System.out.println(node.val);
inorderTraversal(node.right);
6. 删除操作：删除二叉搜索树中的节点稍微复杂，因为需要考虑三种情况：被删除的节点没有子节点、有一个子节点或者有两个子节点。对于后两种情况，通常采用的方法是用其左子树中的最大值节点（或右子树中的最小值节点）来替换被删除节点的值，然后删除那个被替换的节点。
7. 二叉搜索树的性质及应用场景：由于二叉搜索树具有对数级的查找效率，因此它广泛应用于数据库索引、文件系统等场景。二叉搜索树的变种如AVL树、红黑树等，也在不同的应用场合中针对性能进行优化。