Exception in thread “main“ java.lang.NoSuchMethodError: ‘java.lang.String org.junit.platform.engine.

初始化的项目出现junit报错

Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: 'java.lang.String org.junit.platform.engine.discovery.MethodSelector.getMethodParameterTypes()' at com.intellij.junit5.JUnit5TestRunnerUtil.loadMethodByReflection(JUnit5TestRunnerUtil.java:127) at com.intellij.junit5.JUnit5TestRunnerUtil.buildRequest(JUnit5TestRunnerUtil.java:102) at com.intellij.junit5.JUnit5IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit5IdeaTestRunner.java:43) at com.intellij.rt.junit.IdeaTestRunner$Repeater$1.execute(IdeaTestRunner.java:38) at com.intellij.rt.execution.junit.TestsRepeater.repeat(TestsRepeater.java:11) at com.intellij.rt.junit.IdeaTestRunner$Repeater.startRunnerWithArgs(IdeaTestRunner.java:35) at com.intellij.rt.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:231) at com.intellij.rt.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:55)

这个 java.lang.NoSuchMethodError 错误表明在运行时,JVM 尝试调用 org.junit.platform.engine.discovery.MethodSelector.getMethodParameterTypes() 方法,但当前加载的 MethodSelector 类版本中并没有这个方法。这通常是由于 ‌JUnit 平台库的不同版本之间存在不兼容‌ 所致。

可在pom文件中修改一下parent的版本号,修改到兼容的版本

<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.7.17</version> <relativePath/> </parent>

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C++:实现Sqrt开根号(附带源码)

一、项目背景详细介绍 开根号(Square Root,√x) 是计算机科学中一个极其基础、却又极具深度的问题。 在日常编程中,我们习惯直接调用: sqrt(x); 但在以下场景中,自己实现 sqrt 算法是必须的: * 操作系统 / 编译器 / 数学库开发 * 嵌入式系统(无标准库或浮点支持受限) * 算法竞赛 / 面试(禁止使用库函数) * 数值计算精度与性能优化 * 底层算法与计算机体系结构学习 很多开发者都会遇到这些问题: * sqrt 内部是如何实现的? * 为什么不能直接暴力枚举? * 浮点数误差如何控制? * 整数开根号与浮点开根号有何区别? * 牛顿迭代法为什么这么快? 因此,本项目的目标非常明确: 👉 用 C++ 从零实现多种开根号(sqrt)算法,并系统讲清数学原理、数值特性与工程实现。 二、项目需求详细介绍 本示例程序需要满足以下要求: 1️⃣ 功能需求 * 实现整数平方根 * 实现浮点平方根 * 不使用

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智能指针:告别内存泄漏的利器----《Hello C++ Wrold!》(27)--(C/C++)

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文章目录 * 前言 * 智能指针的作用 * 智能指针的实现和原理 * 库里面的智能指针 * std::auto_ptr * auto_ptr的模拟实现 * std::unique_ptr * unique_ptr的模拟实现 * std::shared_ptr * shared_ptr的模拟实现 * shared_ptr的一个弊端 * std::weak_ptr * weak_ptr的模拟实现 * 删除定制器 * 作业部分 前言 在 C++ 编程中,动态内存管理始终是开发者面临的核心挑战之一。手动使用new分配内存、delete释放内存的模式,不仅需要开发者时刻关注内存生命周期,更可能因疏忽导致内存泄漏(忘记调用delete)、二次释放(重复调用delete),或是在异常抛出时因执行流跳转跳过delete语句等问题 —— 这些隐患轻则导致程序性能退化,重则引发崩溃或不可预期的运行错误,成为项目中难以排查的 “隐形 bug”。 为解决这一痛点,C++ 标准库引入了智能指针这一核心工具。

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C++幻象:内存序、可见性与指令重排

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C++ 井发的假象:内存序、可见性与指令重排 写在前面:当你第一次把 std::atomic、memory_order 这些词读到手软时,可能会觉得这是 OS 或硬件工程师的专属领域。但其实理解内存模型并不需要掌握每一条 CPU 手册的汇编,只要抓住核心概念与工程实践,你就能写出既高效又安全的并发代码。 本文面向有一定 C++ 并发基础的读者(知道线程、互斥量、基本的 std::atomic 用法),但想把“为什么这样”弄清楚。我们会从 std::atomic 的语义出发,讲清 CPU cache coherence、内存屏障(fence)、指令重排 和 happens-before 的关系——不是空洞的定义,而是大量实战例子、容易踩的坑和调试技巧。文风尽量自然、通俗,

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初学二叉搜索树踩坑多?C++ 从原理到代码,搞定增删查全流程

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🎬 个人主页:Vect个人主页 🎬 GitHub:Vect的代码仓库 🔥 个人专栏: 《数据结构与算法》《C++学习之旅》《计算机基础》 ⛺️Per aspera ad astra. 文章目录 * 1. 二叉搜索树相关概念 * 2. 二叉搜索树的操作 * 2.1. 查找节点 * 2.2. 插入节点 * 2.3. 删除节点 * 3. 二叉搜索树的实现 * 4. 二叉搜索树的应用 * 4.1. K模型 * 4.2. KV模型 1. 二叉搜索树相关概念 如下图所示,二叉搜索树(binary search tree)满足下列条件: 1. 对于根节点,左子树中所有节点的值<根节点的值&

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