数组如何实现随机访问元素 什么是数组？ 数组（Array）是一种线性表数据结构，它用一组连续的内存空间，来存储相同类型的数据。 什么是线性表（Linear List）？...例如：二叉树，堆，图，等，是非线性表，是因为，在非线性表中，数据之间并不是简单的前后关系。 数组是如何随机访问数组元素？ 数组是如何实现根据下标随机访问数组元素的吗？...baseaddress：内存块的首地址。datatype_size：数组中每个元素的大小，比如每个元素大小是4个字节。 1，数组使用二分法查找元素，时间复杂度是O(logn)。...4，业务开发，使用容器足够，追求性能，首先用数组。 为什么数组要从 0 开始编号，而不是1？ 从偏移角度理解a[0] 0为偏移量，如果从1计数，会多出K-1。增加cpu负担。...为什么循环要写成 for(inti=0;i<3;i++)而不是 for(inti=0;i<=2;i++)。
排序将根据生成的排序值进行，而不是直接对元素本身进行比较。 例如，假设有一个列表 nums，我们想按照数字的绝对值进行排序。...因为切片操作返回的是视图而不是副本，所以 d 是一个形状为 (1, 1) 的二维数组，其中元素值为 6。...结果存储在一个名为 s2 的新 Series 对象中，与 s1 类似，但是包含每个分组的求和值而不是均值。...下面是对每一行代码的详细解释： import numpy as np：这行代码导入了NumPy库并将其命名为np，NumPy是一个用于科学计算的Python库，在本代码中主要用于生成数值数组。...X, Y = np.meshgrid(X, Y)：这行代码使用NumPy的meshgrid()函数生成两个二维数组X和Y。
首先，我们需要了解什么是 DataFrame 以及为什么会有通过列表字典来创建 DataFrame 的需求。...DataFrame 是 pandas 库中的一种二维标签数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表，其中可以存储不同类型的列。这种数据结构非常适合于处理真实世界中常见的异质型数据。...这意味着如果第一个字典的键顺序是 ['A', 'B', 'C'] 而第二个字典的键顺序是 ['B', 'C', 'A']，那么生成的 DataFrame 将会以第一个字典中键出现的顺序作为列顺序，即先...下面是对每一行代码的解释： import pandas as pd：这行代码导入了 pandas 库，并将其重命名为 pd。...numpy 是一个用于处理数组（特别是数值型数组）的库，提供了许多数学函数。
，其中p1与p2是等价的，因为数组名arr本身就是一个指针，但是这个指针不是指向整个数组，而是指向数组的首元素的地址。...(arr) / sizeof(int); } 上面这行代码语法上没有问题，但是得出的结果却不是我们想要的结果，为什么呢，这是因为数组名作为函数传递的时候，会退化成一个指针，如果是二维数组的话，会退化成指向一维数组的指针...请看下面两行代码： int *p1[10]; //指针数组 int (*p2)[10]; //数组指针 上面两行代码，p1是一个数组，而p2却是一个指针，它指向一个匿名数组。为什么是这样呢？...注意是从名字开始，不是从开头也不是从末尾，这是理解复杂指针的关键。...好了，关于c/c++中的指针就先讲述到这里，希望这篇文章对你理解指针有帮助，后面还会持续更新。更多精彩的文章可以扫描下面的二维码关注我，感谢大家的支持！
---- 下面我将通过一维数组的创建初始化、使用，存储开始，逐渐过渡到二维数组的内容，层层递 进，不断深入，让大家更好的去理解数组，夯实自身的基础，而不是填鸭式装满知识，对内容感到 枯燥。...我们已经知道，变量都是单个的，个体的，但是如果当我们需要使用到同 一类型的多个变量时，这时候，我们就可以用数组来存放，而不是一个个去创建。这就是使用数组 的好处，关键是在于相同类型的元素。...是指用整型变量或表达式声明或定义的数组，而不是说数组的长度会随时变化，变长数组在其生存期内的长度同样是固定的 我们来看看这一小段代码: 为什么编译不通过？...2.元素不够的时候，会自动初始化为0！ 下面我们来看看二维数组是怎么使用的⏬ 使用 我们需要明确一点的就是：二维数组的使用也是通过下标的方式。...下面，我们来看看二维数组是怎么存储的 在内存中的存储 像一维数组一样，这里我们尝试打印二维数组的每个元素的地址 从运行结果来看，通过结果我们可以分析到，其实二维数组在内存中也是连续存储的。
就我个人而言，我发现自己多次在网上查询同一个函数，而不是花时间去学习和巩固这个概念。这种方法是懒惰的，虽然它可能是短期内阻力最小的方法，但它最终会损害您的成长、生产力的能力。...基本上，它们让你创建一个函数，而不是创建一个函数。...每个数组都有其特定的用途，但是这里的吸引力(而不是使用range)是它们输出NumPy数组，这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔内的均匀间隔值。...注意，停止点是一个“截止”值，因此它不会包含在数组输出中。...现在让我们以删除一个列为例: df.drop('Row A', axis=0) df.drop('Column A', axis=1) 我不知道我写了多少次这行代码，直到我真正知道为什么我要声明轴是什么
事务B在更新行后查询; 事务A在一个只读事务中查询，并且时间顺序上是在事务B的查询后。 事务B查到的k的值是3，而事务A查到的k的值是1，你是不是感觉有点晕呢？...，若有个事务，它的低水位是18，当它访问这行数据时 因为启动后才生成的 tr_id25，所以不认！...必须再追溯上个版本： 就会从V4通过U3计算出V3； 而 V3 的 tr_id17，是在启动前生成的，所以认！ 所以它看来，这行值11。...> select k from t where id=1 for update; 再往前一步，假设事务C不是马上提交，而变成了下面的事务C’，会咋样？...（注意：这里用的还是事务C的逻辑直接提交，而不是事务C’） 读提交隔离级别下的事务状态图 ?
二维数组求和 首先让我们看一段简单的Python代码，这段代码定义了一个函数，其功能是对一个np.ndarray类型的二维数组求和，并返回结果： def arr_sum(src_arr): res...虽然这个结论不是非常严谨，例如，我们出于某种面向对象的考虑，希望这段代码不是非常的胶水，可能会用std::vector或者某些容器替换一个C风格的二维数组： template T...sum(vector>& arr, int row, int col) 写成了： T sum(vector> arr, int row, int col) 而导致函数调用时复制整个二维数组...为什么Python慢？ 那么为什么Python会显得慢呢？首先，Python通常被称作解释型语言，是相对于像C++这样的编译型语言来说的。...，如下图，详细的展示了pyx文件是如何生成CXX代码的，同时，黄色对应的行说明这行有Python调用，可能会影响能： ?
借此机会，我就和大家一起，对“为什么 Java 字符串是不可变的”进行一次深入地研究。注意了，准备打怪升级了！ 01. 图文分析 来看下面这行代码。...再来看下面这行代码。 String wanger = alita; 这行代码将字符串变量 alita 赋值给了字符串变量 wanger。...这时候，wanger 和 alita 存储的是同一个字符串对象的引用。如下图所示。 ? 再来看下面这行代码。...从上图中可以得出结论，alita 此时引用的是在堆中新创建的字符串对象。 02. 对象和对象引用 可能有些读者看完上面的图文分析没有理解反而更疑惑了：alita 不是变了吗？...而 value 是 private 的，也没有提供 serValue() 这样的方法进行修改；况且 value 还是 final 的，意味着 value 一旦被初始化，就无法进行改变。
为什么说是有界的呢？因为我们知道数组大小是有边界的。无论你声明的数组多大，最后都一个极限的。存在大小限制，从源码中，来看看向队列中添加数据的方法： 为什么说默认不保证线程公平呢？...从这行代码中，我们可以知道，LBQueue使用的是链表结构。也是使用的RLock锁。 所以，从源码中，我们可以得到如下总结： LBQueue结论： LBQueue是使用链表结构的有界阻塞队列。...为什么说是有界的呢？我们来看看添加的元素的源码： 需要注意：千万别用默认的。因为默认大小是Integer.MAX_VALUE。...为什么说支持优先级呢？添加元素的源码中使用了Comparator接口。而Comparator默认使用的是字典排序的。 代码演示 代码演示，PBQueue使用的默认排序顺序是字典排序升序法。...代码如下： 运行结果： 下面来演示自定义比较器。
设数组的最大值为m，答案就是m+(m+1)+(m+2)+⋯+(m+k−1)= [(2m+k−1)⋅k]/2 ''' 请用python3书写，并以下面这行作为开头。...5.将 b 中的当前元素 y 对应的二进制位置为 1，标记为已匹配 6.计算当前公共前缀的大小，即 p 和 q 的二进制数中 1 的个数 7.返回公共前缀大小的列表 ''' 请用python3书写，并以下面这行作为开头...python3书写，并以下面这行作为开头。...能超过50%的周赛参与者 用AI编写程序，为什么不选择热度最高的ChatGPT，或其他生成代码专用AI？就这个问题背后的原因，量子位询问了萧雅本人。...“比如说本身对c++非常熟悉，而可能这个代码需要python书写才能更匹配，哪怕对语言不是很了解，但是整体的思路和想法有很大共通的。”
在逛 programcreek 的时候，发现了一些精妙绝伦的主题。比如说：为什么 Java 字符串是不可变的？像这类灵魂拷问的主题，非常值得深思。...借此机会，我就和大家一起，对“为什么 Java 字符串是不可变的”进行一次深入地研究。注意了，准备打怪升级了！ 01、图文分析 来看下面这行代码。...再来看下面这行代码。 String wanger = alita; 这行代码将字符串变量 alita 赋值给了字符串变量 wanger。...这时候，wanger 和 alita 存储的是同一个字符串对象的引用。如下图所示。 ? 再来看下面这行代码。...从上图中可以得出结论，alita 此时引用的是在堆中新创建的字符串对象。 02、对象和对象引用 可能有些读者看完上面的图文分析没有理解反而更疑惑了：alita 不是变了吗？
"Hello world"存放到了p当中， 其实并不是，这行代码的本质只是将"Hello world"的首字符地址存放到了p当中。...我们不妨尝试运行一下下面这行代码： int main() { int arr[10]; printf("%p\n", arr); printf("%p\n", &arr); return 0;...，而整形的大小为四个字节； 而&arr + 1与&arr的区别却是40，也就是10个整形的大小， 由此可见，&arr代表的是整个数组的地址，而arr仅仅代表首元素的地址，但在编译器上表现的都是首元素的地址...： 是二级整形指针，接收的是arr2首元素的地址； 4.2 二维数组传参 void test(int arr[3][5])//ok？...调用该函数 第二种： void(*)(int)是函数指针类型,而signal是函数名，(int, void(*)(int))是函数signal的参数；故这行代码意思就是声明一个函数名为signal返回值为
而str3与str4为什么又是相同的呢？...int *p，*说明了p是指针，而int说明了p指向的是整形，那么去掉(*p2)剩下的int [10]，也就是数组类型，所以第二条语句是一个数组指针。 ...，但是我们有两个例外： 1、sizeof(数组名)，这里的数组名不是首元素地址，数组名表示整个数组，其计算的是数组的整个大小，单位为字节。...数组传参和指针传参 数组传参 既然说到了数组指针问题，上面函数参数可能会让人捉摸不透，变来变去，我们来总结一下： 我们看下面一段代码：（我们可以先思考下面函数部分是不是都是对的？）...那么二维数组的传参会是怎样呢？来看看下面哪些是正确的二维数组传参形式： void test(int arr[3][5]);//y or n?
当我们初始化一个空字典的时候，CPython的底层会初始化一个二维数组，这个数组有8行，3列，如下面的示意图所示： my_dict = {} ''' 此时的内存示意图 [[---, ---, ---]...% 8 1 余数为1，那么二维数组里面，下标为1的这一行就是需要的键值对。...由于Hash值取余数以后，余数可大可小，所以字典的Key并不是按照插入的顺序存放的。...然后又生成了一个空的二维数组。...但使用新的方式，如果只有三行有效数据，那么entries也就只有3行，占用的空间为3 * 24 =72 byte，而indices由于只是一个一维的数组，只占用8 byte，所以一共占用 80 byte
numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。 ?...(二维数组) 对于前三种，由于输出是 n 为数组，它们的参数是一个「标量」或「元组类型的形状」，下面三个例子一看就懂了： print( np.zeros(5) ) # 标量5代表形状(5,) print...咦，为什么有个 Python View 和 Memory Block 啊？这两个不是一样的么？对一维数组来说，「Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是一样的，但对二维数组甚至高维数组呢？...二维数组 还是用按步就班的 np.array() 带二维列表生成二维数组 arr2d l2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] arr2d = np.array(l2) arr2d array...希望用下面一张图可以明晰 view 和 copy 的关系。 ? 了解完一维数组的切片和索引，类比到二维和多维数组上非常简单。
numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。 ?...(二维数组) 对于前三种，由于输出是 n 为数组，它们的参数是一个「标量」或「元组类型的形状」，下面三个例子一看就懂了： print( np.zeros(5) ) # 标量5代表形状(5,) print...咦，为什么有个 Python View 和 Memory Block 啊？这两个不是一样的么？对一维数组来说，「Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是一样的，但对二维数组甚至高维数组呢？...【二维数组】 还是用按步就班的 np.array() 带二维列表生成二维数组 arr2d l2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] arr2d = np.array(l2) arr2d array...希望用下面一张图可以明晰 view 和 copy 的关系。 ? 了解完一维数组的切片和索引，类比到二维和多维数组上非常简单。
numpy 数组中的元素用的最多是「数值型」元素，平时我们说的一维、二维、三维数组长下面这个样子 (对应着线、面、体)。四维数组很难被可视化。...(二维数组) 对于前三种，由于输出是 n 为数组，它们的参数是一个「标量」或「元组类型的形状」，下面三个例子一看就懂了： print( np.zeros(5) ) # 标量5代表形状(5,) print...咦，为什么有个 Python View 和 Memory Block 啊？这两个不是一样的么？对一维数组来说，「Python 视图」看它和「内存块」存储它的形式是一样的，但对二维数组甚至高维数组呢？...二维数组 还是用按步就班的 np.array() 带二维列表生成二维数组 arr2d l2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] arr2d = np.array(l2) arr2d array...希望用下面一张图可以明晰 view 和 copy 的关系。 了解完一维数组的切片和索引，类比到二维和多维数组上非常简单。
但是有更好的方法：arange函数对数据类型敏感，如果将整数作为参数，生成整数数组；如果输入浮点数（例如arange(3.)），则生成浮点数组。 但是arange在处理浮点数方面并不是特别擅长： ?...这就是为什么将小数部分加到步骤arange通常是一个不太好的方法：我们可能会遇到一个bug，导致数组的元素个数不是我们想要的数，这会降低代码的可读性和可维护性。 这时候，linspace会派上用场。...随机矩阵的生成也类似于向量的生成： ? 二维索引语法比嵌套列表更方便： ? 和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。...能够从一维数组中生成二位数组列向量的两个操作是使用命令reshape重排和newaxis建立新索引： ?...但是当涉及一维数组与矩阵之间的混合堆叠时，vstack可以正常工作：hstack会出现尺寸不匹配错误。 因为如上所述，一维数组被解释为行向量，而不是列向量。
对它们进行分析： 我们注意到p1的类型实际上是int*，而后方的[10]告诉我们数组的本质，所以可以得出p1是指针数组； 我们注意到p2的类型实际上是int，而括号将*p2同时扩了起来，这说明p2实际上是一个指针变量...： int(*p)[10] = &arr; 二维数组的传参本质 在未学习数组指针变量之前，二维数组传参我们使用的是数组； 但是在学习了数组指针变量之后，我们应该了解其实写成指针也是可以的。...我们知道：二维数组的元素都是一维数组，那么它的首元素就是第一行数组的地址 所以二维数组的数组名的表示就是第一行一维数组的地址。 那么第一行地址的类型也就是数组指针类型。...// // return 0; //} 所以，二维数组传参，形参部分既可以理解为数组也可以理解为是指针。...char*，所以我们在书写函数指针变量的时候前面也应该是char*而不是char。
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