Firebird 3 Quick Start Guide IBPhoenix Editors, Firebird Project Members Version 5.7, 2 April 2024 Table of Contents 1. About this guide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Chapter 1. About this guide The Firebird Quick Start Guide is an introduction for the complete newcomer to a few essentials for getting off to a quick start with a Firebird binary kit. The guide first saw This document covers Firebird 3. For all other Firebird versions, get the corresponding Quick Start Guide at https://www.firebirdsql.org/en/documentation/. Chapter 1. About this guide 3 Chapter 2

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Just the Start . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2 Quick Start Guide 15 Content Management Tutorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . those concepts are implemented in CakePHP. If you are itching to get started on a project, you can start with the tutorial, or dive into the docs. Conventions Over Configuration CakePHP provides a basic

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Just the Start . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2 Quick Start Guide 13 Content Management Tutorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . those concepts are implemented in CakePHP. If you are itching to get started on a project, you can start with the tutorial, or dive into the docs. Conventions Over Configuration CakePHP provides a basic

graph_bfs(graph, start_vet) # 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 # 顶点遍历序列 res = [] # 哈希集合，用于记录已被访问过的顶点 visited = Set.new([start_vet]) # 队列用于实现 BFS 第 9 章 图 www.hello‑algo.com 195 que = [start_vet] # 以顶点 vet def graph_dfs(graph, start_vet) # 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 # 顶点遍历序列 res = [] # 哈希集合，用于记录已被访问过的顶点 visited = Set.new 第 9 章 图 www.hello‑algo.com 198 dfs(graph, visited, res, start_vet) res end 深度优先遍历的算法流程如图 … , 𝑥𝑖𝑚] ，则该选择序列 需要满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，不满足该条件的选择序列都会造成重复，应当剪枝。 3. 代码实现 为实现该剪枝，我们初始化变量 start ，用于指示遍历起始点。当做出选择 𝑥𝑖 后，设定下一轮从索引 𝑖 开始 遍历。这样做就可以让选择序列满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，从而保证子集唯一。 除此之外，我们还对代码进行了以下两项优化。

… , 𝑥𝑖𝑚] ，则该选择序列 需要满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，不满足该条件的选择序列都会造成重复，应当剪枝。 3. 代码实现 为实现该剪枝，我们初始化变量 start ，用于指示遍历起始点。当做出选择 𝑥𝑖 后，设定下一轮从索引 𝑖 开始 遍历。这样做就可以让选择序列满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，从而保证子集唯一。 除此之外，我们还对代码进行了以下两项优化。 [Int], start: Int, res: inout [[Int]]) { // 子集和等于 target 时，记录解 if target == 0 { res.append(state) return } // 遍历所有选择 // 剪枝二：从 start 开始遍历，避免生成重复子集 for i in choices.indices.dropFirst(start) { // com 291 break } // 尝试：做出选择，更新 target, start state.append(choices[i]) // 进行下一轮选择 backtrack(state: &state, target: target - choices[i], choices: choices, start: i, res: &res) // 回退：撤销选择，恢复到之前的状态 state

GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> Vec { // 顶点遍历序列 let mut res = vec![]; 第 9 章 图 www.hello‑algo.com 207 // 哈希集合，用于记录已被访问过的顶点 let mut visited = HashSet::new(); visited.insert(start_vet); // 队列用于实现 队列用于实现 BFS let mut que = VecDeque::new(); que.push_back(start_vet); // 以顶点 vet 为起点，循环直至访问完所有顶点 while !que.is_empty() { let vet = que.pop_front().unwrap(); // 队首顶点出队 res.push(vet); // 记录访问顶点 // 遍历该顶点的所有邻接顶点 graph_dfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> Vec { // 顶点遍历序列 let mut res = vec![]; // 哈希集合，用于记录已被访问过的顶点 let mut visited = HashSet::new(); dfs(&graph, &mut visited, &mut res, start_vet); res } 深度优先遍历的算法流程如图

graph_bfs(graph: GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> list[Vertex]: """ 广度优先遍历""" # 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 # 顶点遍历序列 res = [] # 哈希集合，用于记录已被访问过的顶点 visited = set[Vertex]([start_vet]) # 队列用于实现 BFS que que = deque[Vertex]([start_vet]) # 以顶点 vet 为起点，循环直至访问完所有顶点 while len(que) > 0: vet = que.popleft() # 队首顶点出队 res.append(vet) # 记录访问顶点 # 遍历该顶点的所有邻接顶点 for adj_vet in graph.adj_list[vet]: 第 9 章 图 www.hello‑algo GraphAdjList, start_vet: Vertex) -> list[Vertex]: """ 深度优先遍历""" # 使用邻接表来表示图，以便获取指定顶点的所有邻接顶点 # 顶点遍历序列 res = [] # 哈希集合，用于记录已被访问过的顶点 visited = set[Vertex]() dfs(graph, visited, res, start_vet) return

… , 𝑥𝑖𝑚] ，則該選擇序列 需要滿足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，不滿足該條件的選擇序列都會造成重複，應當剪枝。 3. 程式碼實現 為實現該剪枝，我們初始化變數 start ，用於指示走訪起始點。當做出選擇 𝑥𝑖 後，設定下一輪從索引 𝑖 開始 走訪。這樣做就可以讓選擇序列滿足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，從而保證子集唯一。 除此之外，我們還對程式碼進行了以下兩項最佳化。 [Int], start: Int, res: inout [[Int]]) { // 子集和等於 target 時，記錄解 if target == 0 { res.append(state) return } // 走訪所有選擇 // 剪枝二：從 start 開始走訪，避免生成重複子集 for i in choices.indices.dropFirst(start) { // com 291 break } // 嘗試：做出選擇，更新 target, start state.append(choices[i]) // 進行下一輪選擇 backtrack(state: &state, target: target - choices[i], choices: choices, start: i, res: &res) // 回退：撤銷選擇，恢復到之前的狀態 state

… , 𝑥𝑖𝑚] ，则该选择序列 需要满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，不满足该条件的选择序列都会造成重复，应当剪枝。 3. 代码实现 为实现该剪枝，我们初始化变量 start ，用于指示遍历起始点。当做出选择 𝑥𝑖 后，设定下一轮从索引 𝑖 开始 遍历。这样做就可以让选择序列满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，从而保证子集唯一。 除此之外，我们还对代码进行了以下两项优化。 choices: IntArray, start: Int, res: MutableList?> ) { // 子集和等于 target 时，记录解 if (target == 0) { res.add(state.toMutableList()) return } // 遍历所有选择 // 剪枝二：从 start 开始遍历，避免生成重复子集 for for (i in start..start state.add(choices[i]) // 进行下一轮选择

… , 𝑥𝑖𝑚] ，则该选择序列 需要满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，不满足该条件的选择序列都会造成重复，应当剪枝。 3. 代码实现 为实现该剪枝，我们初始化变量 start ，用于指示遍历起始点。当做出选择 𝑥𝑖 后，设定下一轮从索引 𝑖 开始 遍历。这样做就可以让选择序列满足 𝑖1 ≤ 𝑖2 ≤ ⋯ ≤ 𝑖𝑚 ，从而保证子集唯一。 除此之外，我们还对代码进行了以下两项优化。 backtrack(state, target, choices, start, res) { // 子集和等于 target 时，记录解 if (target === 0) { res.push([...state]); return; } // 遍历所有选择 // 剪枝二：从 start 开始遍历，避免生成重复子集 for (let i = start; i < choices.length; i++) if (target - choices[i] < 0) { 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 291 break; } // 尝试：做出选择，更新 target, start state.push(choices[i]); // 进行下一轮选择 backtrack(state, target - choices[i], choices, i, res); //