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运行游戏时出现0xc000007b错误的解决方法
2010-12-12 13:00:00如图,0xc000007b这个错误使无数玩家烦恼。 问题描述: 出现这个错误,可能是硬件的问题,也可能是软件的问题。但是,由于硬件引起该问题的概率很小,并且除了更换硬件之外没有更好的解决方法,因此本文将详细...最后更新:2019-2-28
如图,0xc000007b这个错误使无数玩家烦恼。
问题描述:
出现这个错误,可能是硬件的问题,也可能是软件的问题。但是,由于硬件引起该问题的概率很小,并且除了更换硬件之外没有更好的解决方法,因此本文将详细介绍如何通过软件解决此问题,这也是大家最关心的。由于本文阅读用户众多,大家对于电脑故障解决的熟悉程度也不一样,因此本文致力于用最通俗的语言,提供最简便的解决方法,满足绝大多数用户的需求。如果您是高级用户,也可以查看我的后续文章,查看问题具体原因分析。
一句话介绍一下这个错误的意思。0xc000007b的意思是因dll文件调用异常而抛出的错误代码。那么我们平时玩游戏(吃鸡、极品飞车、FIFA等等)、用的工业软件(3ds max、maya、autodesk系列等等),究竟是哪些dll文件或者组件会存在异常呢?答案是DirectX(并且多数情况下是DirectX 9.0),以及Visual C++ Redistributable Package。
也许大家会问了:我玩的游戏都有DirextX 11的特效了,还会和DirectX 9有关系吗?事实上,游戏公司为了游戏的兼容性,往往都是基于DirectX 9.0的API开发游戏,然后加上DirectX 10和DirectX 11的特效,这样的话,不管什么样的显卡都可以玩游戏。也正是如此,DirectX 9.0有问题会影响目前最新的游戏。还有人会问了:我的Windows 7都能支持DirectX 11了,Windows 10都支持DirectX 12了,怎么还不行?这里要做两点说明,首先,Windows 7是最高支持DirectX 11,向下兼容DirectX 9以及DirectX 10,并不是Windows 7只支持DirectX 11;还有,原版的Windows中只包含了最基本的DirectX组件,而游戏需要的往往是较高级的组件(如d3dx9_42.dll、xinput1_3.dll),系统缺失这些关键的文件会造成游戏无法运行或出现0xc000007b错误。还有人会问:我已经装过DirectX 9.0了,也安装过c++了,还是不管用呀?这里有一个很大的误区,就是用64位系统的用户认为只需要安装64位的组件。这是不对的,因为游戏开发商为了游戏兼容性,往往都是在32位系统上开发的程序,以便可以同时兼容32位系统和64位系统,所以在64位系统上也必须同时安装32位和64位的库文件才行。重要的事情再重复一遍:32位系统要安装32位的DirectX和c++库文件,而64位系统一定要同时安装32位和64位的库文件,这是解决这个问题的关键。
解决方法:
说到这,大家自然就知道解决方法了——安装最新版的DirectX和c++组件。诚然,自己去一个一个的文件下载然后安装可能能解决问题,但是在网上搜过c++的朋友一定会知道,c++的版本太多了(感兴趣的用户可以参见我的博客《破解C++ Redistributable Package版本之谜》),究竟要下哪个才能解决我的问题?一个一个去找岂不是要累s?别着急,这里我给大家提供一个一劳永逸的终极解决办法:使用0xc000007b问题的克星——DirectX修复工具。
简便万能、一键修复的DirectX修复工具。鉴于组件版本众多单独安装复杂,本人特地亲自编写了一款绿色软件——DirectX修复工具。该款软件采用傻瓜式一键操作,只要点一个按钮,就能自动完成校验、检测、修复、注册的功能,可以多线程操作同时修复DirectX组件以及c++组件的异常,十分简便易用。该软件可支持Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Windows 8、Windows 8.1、Windows 10等所有Windows操作系统,可以自适应兼容32位与64位操作系统。大家完全不必操心自己的操作系统到底是什么操作系统,需要做的只是下载该软件,然后运行,因此极力推荐普通用户使用该方法。
增强版程序链接:https://blog.csdn.net/VBcom/article/details/7245186
图1. DirectX修复工具主界面 请大家到上述链接下载最新版的修复工具,运行后点击“检测并修复”按钮,待全部文件修复成功后(如提示需要重启请按要求重启),你就可以试试你的游戏了。双击游戏图标,游戏运行了~~
编后语:
DirectX修复工具是0xc000007b这个问题的克星,综合用户的反馈情况,有效率高达95%以上。诚然,即使这么高的成功率,也不是100%,也会有极少数用户用过DirectX修复工具还没解决0xc000007b问题。如果您还有0xc000007b问题急需解决的,可以加我
预约有偿远程调试(DirectX修复工具已经能解决95%的0xc000007b问题了,剩下解决不了的都是一些疑难杂症,需要一定的时间精力远程查看分析问题,故收取一定费用,请谅解),或者查看本文的后续文章《0xc000007b的解决办法(续)》,在里面继续查看其他详细的解决办法;如果文章中的方法解决了你的问题,不要忘了回复一下哦!
另外,如果你想对作者表示更大的感谢,也可以给予作者资金上的支持。只要下载前面置顶方法里介绍的DirectX修复工具,在其中的“帮助”菜单中有一个“捐赠”选项(如下图),按照提示即可给予作者资金上的帮助。对各位的支持深表感谢!
总结:
游戏、工业软件出现0xc000007b错误,多是由于DirectX组件异常或者c++组件异常导致的。最简便的解决办法是使用DirectX修复工具进行一键修复,基本上可以解决95%的此类问题。如果修复后还没解决或者在使用DirectX修复工具时遇到问题,可以参看我的后续文章《0xc000007b的解决办法(续)》寻求进一步的解决方法。
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彻底理解0-1背包问题
2018-10-07 08:33:040-1背包问题 给定n个重量为w1,w2,w3,…,wn,价值为v1,v2,v3,…,vn的物品和容量为C的背包,求这个物品中一个最有价值的子集,使得在满足背包的容量的前提下,包内的总价值最大 0-1背包问题指的是每个物品只能使用一...0-1背包问题
给定n个重量为,,,…,,价值为,,,…,的物品和容量为的背包,求这个物品中一个最有价值的子集,使得在满足背包的容量的前提下,包内的总价值最大
0-1背包问题指的是每个物品只能使用一次
递归方法
首先我们用递归的方式来尝试解决这个问题
我们用表示将前个物品放进容量为的背包里,得到的最大的价值。
我们用自顶向下的角度来看,假如我们已经进行到了最后一步(即求解将个物品放到背包里获得的最大价值),此时我们便有两种选择- 不放第个物品,此时总价值为
- 放置第个物品,此时总价值为
两种选择中总价值最大的方案就是我们的最终方案,递推式(有时也称之为状态转移方程)如下
编程实现如下:public class KnapSack01 { /** * 解决背包问题的递归函数 * * @param w 物品的重量数组 * @param v 物品的价值数组 * @param index 当前待选择的物品索引 * @param capacity 当前背包有效容量 * @return 最大价值 */ private static int solveKS(int[] w, int[] v, int index, int capacity) { //基准条件:如果索引无效或者容量不足,直接返回当前价值0 if (index < 0 || capacity <= 0) return 0; //不放第index个物品所得价值 int res = solveKS(w, v, index - 1, capacity); //放第index个物品所得价值(前提是:第index个物品可以放得下) if (w[index] <= capacity) { res = Math.max(res, v[index] + solveKS(w, v, index - 1, capacity - w[index])); } return res; } public static int knapSack(int[] w, int[] v, int C) { int size = w.length; return solveKS(w, v, size - 1, C); } public static void main(String[] args){ int[] w = {2,1,3,2}; int[] v = {12,10,20,15}; System.out.println(knapSack(w,v,5)); } }
记忆化搜索
我们用递归方法可以很简单的实现以上代码,但是有个严重的问题就是,直接采用自顶向下的递归算法会导致要不止一次的解决公共子问题,因此效率是相当低下的。
我们可以将已经求得的子问题的结果保存下来,这样对子问题只会求解一次,这便是记忆化搜索。
下面在上述代码的基础上加上记忆化搜索public class KnapSack01 { private static int[][] memo; /** * 解决背包问题的递归函数 * * @param w 物品的重量数组 * @param v 物品的价值数组 * @param index 当前待选择的物品索引 * @param capacity 当前背包有效容量 * @return 最大价值 */ private static int solveKS(int[] w, int[] v, int index, int capacity) { //基准条件:如果索引无效或者容量不足,直接返回当前价值0 if (index < 0 || capacity <= 0) return 0; //如果此子问题已经求解过,则直接返回上次求解的结果 if (memo[index][capacity] != 0) { return memo[index][capacity]; } //不放第index个物品所得价值 int res = solveKS(w, v, index - 1, capacity); //放第index个物品所得价值(前提是:第index个物品可以放得下) if (w[index] <= capacity) { res = Math.max(res, v[index] + solveKS(w, v, index - 1, capacity - w[index])); } //添加子问题的解,便于下次直接使用 memo[index][capacity] = res; return res; } public static int knapSack(int[] w, int[] v, int C) { int size = w.length; memo = new int[size][C + 1]; return solveKS(w, v, size - 1, C); } public static void main(String[] args) { int[] w = {2, 1, 3, 2}; int[] v = {12, 10, 20, 15}; System.out.println(knapSack(w, v, 5)); } }
动态规划算法
public class KnapSack01 { public static int knapSack(int[] w, int[] v, int C) { int size = w.length; if (size == 0) { return 0; } int[][] dp = new int[size][C + 1]; //初始化第一行 //仅考虑容量为C的背包放第0个物品的情况 for (int i = 0; i <= C; i++) { dp[0][i] = w[0] <= i ? v[0] : 0; } //填充其他行和列 for (int i = 1; i < size; i++) { for (int j = 0; j <= C; j++) { dp[i][j] = dp[i - 1][j]; if (w[i] <= j) { dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], v[i] + dp[i - 1][j - w[i]]); } } } return dp[size - 1][C]; } public static void main(String[] args) { int[] w = {2, 1, 3, 2}; int[] v = {12, 10, 20, 15}; System.out.println(knapSack(w, v, 5)); } }
空间复杂度的极致优化
上面的动态规划算法使用了O(n*C)的空间复杂度(因为我们使用了二维数组来记录子问题的解),其实我们完全可以只使用一维数组来存放结果,但同时我们需要注意的是,为了防止计算结果被覆盖,我们必须从后向前分别进行计算
我们仍然假设背包空间为5,根据我们可以知道,当我们利用一维数组进行记忆化的时候,我们只需要使用到当前位置的值和该位置之前的值,举个例子
假设我们要计算,我们需要用到的值为和,因此为了防止结果被覆盖,我们需要从后向前依次计算结果
最终的动态规划代码如下public class KnapSack01 { public static int knapSack(int[] w, int[] v, int C) { int size = w.length; if (size == 0) { return 0; } int[] dp = new int[C + 1]; //初始化第一行 //仅考虑容量为C的背包放第0个物品的情况 for (int i = 0; i <= C; i++) { dp[i] = w[0] <= i ? v[0] : 0; } for (int i = 1; i < size; i++) { for (int j = C; j >= w[i]; j--) { dp[j] = Math.max(dp[j], v[i] + dp[j - w[i]]); } } return dp[C]; } public static void main(String[] args) { int[] w = {2, 1, 3, 2}; int[] v = {12, 10, 20, 15}; System.out.println(knapSack(w, v, 5)); } }
利用背包问题的思想解决问题
leetcode 416 Partition Equal Subset Sum
给定一个仅包含正整数的非空数组,确定该数组是否可以分成两部分,要求两部分的和相等
问题分析
该问题我们可以利用背包问题的思想进行求解。
假设给定元素个数为的数组
arr
,数组元素的和为sum
,对应于背包问题,等价于有个物品,每个物品的重量和价值均为为arr[i]
,背包的限重为sum/2
,求解背包中的物品最大价值为多少?class Solution { private boolean knapSack(int[] nums,int sum){ int size = nums.length; boolean[] dp = new boolean[sum + 1]; for (int i = 0;i <= sum;i ++){ dp[i] = i == nums[0]; } for (int i = 1;i < size;i++){ for (int j = sum;j >= nums[i];j--){ dp[j] = dp[j] || dp[j-nums[i]]; } } return dp[sum]; } public boolean canPartition(int[] nums) { int sum = 0; for (int item : nums){ sum += item; } //如果数组元素和不是2的倍数,直接返回false if (sum % 2 != 0) return false; return knapSack(nums,sum/2); } }
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成功解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0
2019-01-31 16:58:41成功解决IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 IndexError: index 0 is out of bounds for axis 1 with size 0 解决思路 ... -
0 、 '0' 、 "0" 、 ’\0’ 区别
2019-06-27 19:57:37在说明这个问题前,首先要搞明白什么是ASCII码值 不明白的看以下链接中的ASCII字符代码表: ...ct=single#aid=0&pic=e850352ac65c103880a07b53bc...在说明这个问题前,首先要搞明白 什么是ASCII码值
不明白的看以下链接中的ASCII 字符代码表:
① ‘0’ 代表 字符0 ,对应ASCII码值为 0x30 (也就是十进制 48)
② '\0' 代表 空字符(转义字符)【输出为空】, 对应ASCII码值为 0x00(也就是十进制 0), 用作字符串结束符
③ 0 代表 数字0, 若把 数字0 赋值给 某个字符,对应ASCII码值为 0x00(也就是十进制0)
④ “0” 代表 一个字符串, 字符串中含有 2个字符,分别是 '0' 和 '\0'
下面补充说明(帮助理解)
① char ch_0 = ‘0’; // 字符0 赋值给一个字符,实际赋的 码值 为 0x30,十进制48
std::cout << ch_0 << '\n'; // 输出的 是 码值0x30 对应的 字符 0, 界面上看到的是0
std::cout << int(ch_0) << '\n'; // 输出的 是字符 ‘0’ 对应的码值 0x30,即十进制48 ,界面上看到的是 48
② char ch_0 = '\0'; // 字符‘\0' 赋值给一个字符,实际赋的 码值 为 0x00,十进制0
std::cout << ch_0 << '\n'; // 输出的 是 码值0x00 对应的 空字符【NULL】, 界面上看到的是 空白,什么也看不见
std::cout << int(ch_0) << '\n'; // 输出的 是字符 ‘\0’ 对应的码值 0x00,即十进制0 ,界面上看到的是 0
③ char ch_0 = 0; // 数字0 赋值给一个字符,实际赋的是 码值
std::cout << ch_0 << '\n'; // 输出的 是 码值0 对应的 字符,此处为 空白字符,即输出为空,界面上什么也看不见
std::cout << int(ch_0) << '\n'; // 输出的 是码值 0x00,即十进制0 ,界面上看到的是0
④ char ch_0[ ] = "0"; // 字符串 “0” 初始化字符数组
std::cout << sizeof(ch_0) << ‘\n’; // 输出 ch_0 字节数, 界面显示 为2
std::cout << ch_0[0] << '\n'; // 输出字符 ‘0’,界面上看到的是 0
std::cout << ch_0[1] << '\n'; // 输出字符 ‘\0’,界面上看到的是 空白
std::cout << int( ch_0[0] )<< '\n'; // 输出字符 ‘0’ 对应的码值 0x30,界面上看到的是 48
std::cout << int ( ch_0[1] )<< '\n'; // 输出字符 ‘\0’ 对应的码值 0x00,界面上看到的是 0
注:以上代码 若是想拷贝试试,可能需要做相应的调整。因为为了方便大家学习,我有些地方多加了空格,能看得更清楚些,有问题欢迎留言探讨。
总结:记住几点
① 用 数值 给 某个 字符变量 赋值时,相当赋 与该数字相同码值 所对应的字符
② 用 字符 给 某个 字符变量赋值时, 即 赋 字符本身
③ ‘\0’ 对应的 码值为0, 界面显示为 空白
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“oooo0。000。ooo。o000。0oooo。0o。0o00。00o。00ooo。o00o。0000o。0oo。0oo。oo000。00oo。
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