我有个kotlin问题,你能想出一个很好的解决方法吗?
因此,实际上,我有一个对象的列表,我想根据是否有一个链来排序。这是模型对象
data class Sequence(
val id: String,
val previousSequence: List<String>
)
因此,previousSequence告诉您它是否在一个链中,是否包含另一个序列的id (或者它可以是空的)。previousSequence是一个字符串列表,但您可以假设该列表只包含一个条目。(别问我是在继承别人糟糕的设计)
所以下面的测试数据非常有效
Sequence("
我有一个包含字符串的未知长度列表。我想将最后一项与第二项与最后一项进行比较,但我无法找到一种简单的方法来检索这些元素,以便比较它们。
我尝试获取列表的长度,然后使用( length -1)作为我传递给list GET函数的索引,但这似乎行不通。
set(my_list a b c) # I don't actually know the length of the original list
list(LENGTH my_list list_len)
list(GET my_list (list_len-1) last_item) # doesn't work
我希望c元素保存
根据定义,链表是一个列表,它的每个元素都指向下一个元素(如果我们谈论的是双向链表,也可以是前一个元素) 。
然而,在Java语言中,LinkedList实现了List、Queue、Deque等等。
在LinkedList中找不到提供列表中下一个或上一个对象的方法,最好的方法是获取迭代器和对象。我的问题是,为什么Java将这种数据结构称为LinkedList,而它并不是真正的链表?链表可以在Java中实现,如下所示:
Public class MyLinkedList{
public int value;
public MyLinkedList next;
}
我有一组输入序列(表示为列表),为每个输入序列生成一组它的所有子序列(也是列表)。这些子序列作为键存储在一个相等的哈希表中,从不垃圾收集或修改(但是相关的值会被修改)。
我的问题是,我目前用来完成这个任务的方法使用的堆空间比我想要的要大得多。
为了弄清楚我说的是什么,假设我们有一个序列:
#1=(A B C D)
后续行动如下:
#2=()
#3=(A)
#4=(A B)
#5=(A B C)
#6=(A B C D)
#7=(B)
#8=(B C)
#9=(B C D)
#10=(C)
#11=(C D)
#12=(D)
下面的代码(我承认不是很好)生成了这个集合(除了我实际上并不关心的空子
我想使用c#从列表中查找所有可能的序列元素
如果是序列,则数字按递增顺序排列,我必须拆分数组。
示例数组: int[]数组= {1,2,3,5,6,8,9,10}
预期输出作为所有可能的序列列表:{1,2,3},{5,6},{8,9,10}
有人能帮我吗?
代码
for(int i=0;i<array.Length;i++)
{
if(array[i]== array[i+1])
{
// i want to get all possible sequence of elements
}
}
在这个问题中,静态链表的定义如下:(c++代码)
template<typename T> struct Node{
T elem;
int next;//yes, int, which points to the index of the next element in the array.
};
Node static_linked_list [SOME_SIZE];
//some initialization code omitted.
因此,在这种链表中,它是静态的,因为它的大小是在数组初始化期间分配的。链接是通过字段int next实现的,该字段指向下一个
我在C++中有一个简单的方法,它在链表中搜索字符串。效果很好,但我需要让它快点。有可能吗?也许我需要按字母顺序将项目插入到列表中?但我认为这对搜索列表已经没有帮助了。清单上大约有30万个项目(字)。
int GetItemPosition(const char* stringToFind)
{
int i = 0;
MyList* Tmp = FistListItem;
while (Tmp){
if (!strcmp(Tmp->Value, stringToFind))
{
return i;
如何按嵌套的dtype对numpy数组进行排序?
我希望通过数组中的第一个元素对numpy数组进行排序
import numpy as np
from random import randint
# create dummy data
test = np.array([[[randint(1, 10) for _ in range(3)]] for _ in range(10)])
dtype = [('response', [('x', 'f'),('y', 'f'),('x', 'f