问：使用Python，怎么合并两个字典？ 字典合并，是非常常用的处理数据的方法。熟悉掌握各种方法，还是很有必须要的。
问：使用Python，怎么合并两个视频文件？ 处理视频文件，这次程序使用到了moviepy第三方库。因此，我们需要先安装moviepy库。...pip install moviepy 安装完成后，编写合并视频的程序，具体如下： from moviepy.editor import VideoFileClip, concatenate_videoclips
我们可以使用扩展操作符(...)将不同的对象合并为一个对象，这也是合并两个或多个对象最常见的操作。 这是一种合并两个对象的不可变方法，也就是说，用于合并的初始两个对象不会因为副作用而以任何方式改变。...我们创建两个对象并合并它们： const person = { name: "前端小智", age: 24 } const job = { title: "前端开发",......job}; console.log(employee); 运行结果： { name: '前端小智', location: '厦门', title: '前端开发' } 如果要合并两个以上的对象...使用 Object.assign() 合并JavaScript对象 并两个或多个对象的另一种常用方法是使用内置的Object.assign()方法： Object.assign(target, source1...总结 本文中，我们演示在如何在 JS 中合并两个对象。介绍了spread操作符(...)和Object.assign()方法，它们都执行两个或多个对象的浅合并到一个新对象中，而不会影响组成部分。
要合并以下两个文件，一起合并在一起，合并到1.txt中 # 1.txt Jerry 20 Alice 30 David 40 # 2.txt Jerry man Alice woman David 40...合并的后的1.txt Jerry 20 man Alice 30 woman David 40 上面的文件特点是有相同的，则合并，第二列缺少内容的。...这个时候使用join -a1 1.txt 2.txt就可以很好的达到目的.
在 echarts 中，如果需要将四个柱子合并成两两合并的两个柱子使用堆积图很简单，只要将设置对应的 stack 就可以了，但是需要需要实现下图这样的效果就不能使用堆积图了。...需要将四个柱子两两重合成两个柱子。 echarts 提供了 barGap 属性，但是看过文档对 barGap 的解释后。我陷入了沉思。...文档是这样解释 barGap 的： 同一坐标系，此属性会被多个 bar 共享。...经过一番百度后发现，echarts 是可以有多个 x 轴的，我们让前两个柱子放在 x1 轴，让后面两个柱子放在 x2 轴，然后设置 barGap 为 -100% 就可以了，然后把 x2 轴给隐藏掉。
trees 中的每棵二叉搜索树 最多有 3 个节点 ，且不存在值相同的两个根节点。...在一步操作中，将会完成下述步骤： 选择两个 不同的 下标 i 和 j ，要求满足在 trees[i] 中的某个 叶节点 的值等于 trees[j] 的 根节点的值 。...然后，如果遍历到叶节点，并且存在可以合并的树，就进行合并操作。合并前，还要检查合并前的树是否符合二叉搜索树的条件。合并完成后，将树从candidates哈希映射中移除。...接着，代码遍历给定的一组二叉树，对于每棵树，如果根节点的值不在leaves集合中，就从candidates哈希映射中移除该树，并从根节点开始进行遍历。...该函数使用迭代的方式进行中序遍历，并检查是否满足严格单调递增的条件。
把这个哈希表的元素组织成一棵merkle tree，算出根哈希值，根哈希值保存在block header，公布出去。 问题：如果有一个新区块发布怎么办？...image.png 显示两个相邻的区块，State Root 状态树的根哈希值。...Root：状态树的根哈希值。 TxHash：交易树的根哈希值。 ReceiptHash：收据树的根哈希值。 Bloom：提供一种高效的查询符合某种交易的执行结果。 Difficulty：挖矿难度。...首先使用crypto里面的函数生成256位的哈希值，b是一个32个字节的哈希值。r是我们要返回的bloom filter，这里把它初始化为0。...一个区块最多可以包括两个叔父区块。八分之七的奖励实际上是很高的，这样做有利于出现分支后尽快合并。 image.png 缺陷。有矿池故意不包含叔父。 更改。叔父的定义扩展。爷爷辈或者曾祖父辈。。。
我们先看复杂度为O(n)的算法逻辑，假设我们有6个元素，编号分别为0到6，我们可以使用队列来模拟集合，属于同一个集合的元素就存储在同一个队列中，然后每个元素通过哈希表映射到队列头，如下图所示： 在这种数据结构下...现在问题是我们能否将合并所需要的时间进行优化。我们注意到合并时有两个步骤很耗时，一是从队列走到队尾，二是修改第二个集合中每个元素指向的队列头。所以耗时其实是因为我们使用队列来表示集合所导致。...为了优化时间，我们将队列换成多叉树，如下图所示： 此时我们不再使用哈希表来将元素映射到队列头部，而是将同一个集合的元素安插到同一个多叉树中，要判断两个元素是否属于同一集合，我们只要沿着元素的父节点指针往上走一直找到树的根节点...当需要合并两个元素对于的集合时，我们分别找到两个元素对于的根节点，然后将高度较低的那棵树的根节点作为高度较高那棵树的子节点，这个处理对效率很重要，后面我们会进一步研究，树合并的情形如下图所示： 下面我们先看看代码实现...return parent def are_disjoint(self, elem1 : Element, elem2 : Element): #判断两个元素是否属于同一集合只要判断他们再哈希表中映射的根节点是否同一个
第二行(2)判断element是否在第二个集合set(j)中； 画外音：如果使用哈希型set，第二行(2)的平均时间复杂度是O(1)。 这一步的时间复杂度至少是O(N)*O(1)=O(N)。...第二行(2)把element插入到集合set(j)中； 画外音：如果使用哈希型set，第二行(2)的平均时间复杂度是O(1)。 这一步的时间复杂度至少是O(N)*O(1)=O(N)。...画外音：两个元素的根相同，就在同一个集合内。 问题二：如何快速进行集合合并？...仔细回顾一下： (1) 树形set的优点是，支持有序查找，省空间； (2) 哈希型set的优点是，快速插入与查找； 而“微信群覆盖”场景对集合的频繁操作是： (1) 由元素找集合根； (2) 集合合并；...通过有根树实现并查集： (1) Union的时间复杂度，是O(1)常数时间； (2) Find-set的时间复杂度，通过“按秩合并”与“路径压缩”优化后，平均时间复杂度也是O(1)； 即，使用并查集，非常适合解决
从上图中可以看出： 在最底层，和哈希列表一样，我们把数据分成小的数据块，有相应地哈希和它对应； 往上走，并不是直接去运算根哈希，而是把相邻的两个哈希合并成一个字符串，然后运算这个字符串的哈希，这样每两个哈希就结婚生子...，这一代就剩下一个根哈希了，我们把它叫做 Merkle Root。...文件合并之后，计算小数据块的 Hash 并最终计算根 Hash，也成为 Merkle Root，然后对比根 Hash 是否一致。...对于基数树的每个节点，如果该节点是唯一的儿子的话，就和父节点合并。...“我月入 3 万，每天都只想跳槽” 一文回顾AI绘画的成长之路：从简笔画到真实人脸生成 漫画：图的 “多源” 最短路径 如何使用「番茄法」高效的写算法题？
折半查找 效率要比顺序查找高很多，但必须要求表的数据按顺序存储才能使用，因此删除和插入需要移动大量数据。所以折半查找适合表不易表动又经常查的情况。...... 3、哈希表 哈希表定义：根据设定的哈希函数和处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限连续的地址集（区间）上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置。...哈希函数如何构造：常用哈希函数构造方法有 直接定址法、数字分析法、平方取中法、折叠法、随机数法和除留余数法等。...先分组，在把分组合并在一起排序。 2、快速排序 快速排序基本思想：通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两个部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分小，然后在对这两部分记录进行排序。...复杂度为O(n的二次方) 3、归并排序 指两个或者两个以上的有序文件合并成一个新的有序文件。
1）Merkle Tree的原理 把数据分成小的数据块，每个数据块有相应地哈希，把相邻的两个哈希合并成一个字符串，然后运算这个字符串的哈希，得到了一个”子哈希“。...然后按照这种方式逐渐计算上去，最终必然形成一棵倒挂的树，到了树根的这个位置，就剩下一个根哈希了，我们把它叫做 Merkle Root。...Compact编码 当我们需要把内存中MPT存储到数据库中时，还需要再把两个字节合并为一个字节进行存储，这时候会碰到2个问题： 关键字长度为奇数，有一个字节无法合并 需要区分结点是扩展结点还是叶子结点... storageRoot 账户存储树的根节点哈希值（稍后介绍账户存储是什么）。 codeHash 对于合约账户，就是此账户存储 EVM 代码的哈希值。...这也是为什么使用 Truffle 进行智能合约的开发和部署十分必要，并且用 Solidity 编程时要遵循 最佳实践 的要求。 账户存储树是保存与账户相关联数据的结构。
前面两章介绍了一下倒排索引以及倒排索引字典的两种存储结构，分别是 跳跃表 和 哈希表 ，本篇我们介绍另一种数据结构，他也被大量使用在信息检索领域，我在 github 上实现的搜索引擎的词典也是用的这个数据结构...分裂完了以后，发现上层没有节点了，那么就新建一个根节点当上层节点，按照分裂的步骤给根节点赋值。...，甚至可以使用完美哈希函数，而我实现的时候主要是为了更通用，所以用了B+树。...再有，我的索引生成的时候是按段生成的，后面会涉及到索引的多个段的合并，如果是B+树的话，字典是顺序的，你看上面那个图，叶子节点是有指针连起来的，所以合并段的时候可以使用一个多路归并就合并完了，要是哈希的话...，由于不是顺序的，合并起来需要重新哈希一遍，比较麻烦。
这种结构使得 Merkle 树具有高效的验证能力，因为任何时候，只需要验证一小部分节点的哈希值即可验证整个数据集的完整性。 Merkle 树的根节点称为 Merkle 根（Merkle Root）。...它是树的最顶层节点，包含整个数据集的哈希值。 2. 构建 Merkle 树的构建是递归的过程，从底层的数据块开始，不断向上计算父节点的哈希值，直到达到根节点。...4.从底层开始，每两个叶子节点的哈希值进行拼接并哈希，生成它们的父节点的哈希值。5.重复步骤 4 直到只剩下一个节点，即 Merkle 根。 这里[1]提供一个Go实现的简单 Merkle 树示例。...接收方可以再次计算数据的哈希值，然后将其与接收到的哈希值进行比较，以验证数据的完整性。如果两个哈希值不匹配，就表示数据已被篡改。...声明：本作品采用署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)[2]进行许可，使用时请注明出处。
为了高效地验证区块内的交易，比特币使用了 Merkle 树。区块头包含一个 Merkle 根（Merkle Root），代表了该区块内所有交易的哈希摘要。...Merkle 树的构建叶子节点：每笔交易的哈希值被用作叶子节点。非叶子节点：每对叶子节点的哈希值被组合并哈希，形成上一级节点。这个过程递归进行，直到形成唯一的根节点，即 Merkle 根。...计算根节点哈希 H1234 = \text{Hash}(H12 || H34) 并与区块头中的 Merkle 根比较。...如果计算出的根哈希值与区块头中的 Merkle 根匹配，则验证成功，说明交易 $T3$ 包含在该区块中。...以下是该文件中关键部分的详细说明：// HashMerkleBranches 采用两个哈希值，分别视为左树节点和右树节点，并返回它们串联的哈希值。
共享内存的使用实现原理； 多线程和多进程的区别（从cpu调度，上下文切换，数据共享，多核cup利用率，资源占用，等等各方面回答。哪些东西是一个线程私有的？...算法： 设计一个算法将两个字符串合并按字母排序：遍历一次统计各字符出现次数，直接按字母顺序输出，O(n)。...数据结构： 排序、查找、二叉树、图； 哈希和B树各自特点； 链表归并排序； 大根堆的实现，快排（如何避免最糟糕的状态？）...如何使用？ 列举你所知道的tcp选项，并说明其作用。 socket什么情况下可读？...海量数据处理： 1、请统计100W个不等长字符串中各字符串的出现次数:建立哈希表，遍历一遍让等长的字符串映射到同一位置，里面可以再哈希链表。
，两个字列表之后再进行分开，直到都子列表只剩下一个元素时候，然后再进行合并排序； 伪代码如下： MERGE-SORT(A, p, r) if p < r q = p + (r-p)/2 MERGE-SORT...，5和4变成4,5， 1和8 变成1,8， 7和2变成2,7， 6和3变成3,6 再次进行合并排序，4,5和1,8变成1,4,5,8， 2,7和3,6变成2,3,6,7 再次进行合并排序，1,4,5,8...基于中序遍历的左子树，能够从后续遍历中找到左子树的后续遍历；基于中序遍历的右子树，能够从后续遍历中找到右子树的后续遍历；问题分解成了两个小的问题，方法一样，采用分治递归的思想解决，这里有个小技巧就是使用哈希表存储元素映射位置...如果回溯后某区间的长度大于 1，我们必须将左右子区间的值合并。如果它们的众数相同，那么显然这一段区间的众数是它们相同的值。否则，我们需要比较两个众数在整个区间内出现的次数来决定该区间的众数。...，然后将其分为左子树和右子树，分治递归的构建左子树和右子树 前序遍历的顺序：先根节点->左子树->右子树 中序遍历的顺序：先左子树->右子树->根节点 基于前序遍历的第一个元素就是根节点，在中序遍历中使用哈希的方法定位根节点
这种结构使得 Merkle 树具有高效的验证能力，因为任何时候，只需要验证一小部分节点的哈希值即可验证整个数据集的完整性。 Merkle 树的根节点称为 Merkle 根（Merkle Root）。...它是树的最顶层节点，包含整个数据集的哈希值。 2. 构建 Merkle 树的构建是递归的过程，从底层的数据块开始，不断向上计算父节点的哈希值，直到达到根节点。...从底层开始，每两个叶子节点的哈希值进行拼接并哈希，生成它们的父节点的哈希值。 重复步骤 4 直到只剩下一个节点，即 Merkle 根。 这里提供一个Go实现的简单 Merkle 树示例。 3....接收方可以再次计算数据的哈希值，然后将其与接收到的哈希值进行比较，以验证数据的完整性。如果两个哈希值不匹配，就表示数据已被篡改。...--- 声明：本作品采用署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)进行许可，使用时请注明出处。 ---
早在 1999 年，文件共享网络 Napster 就出现了，可方便用户在混合对等网络（之所以使用“混合”一词是因为它使用了中央目录服务器）上轻松共享音频文件（通常包含音乐）。...文件共享网络不仅仅可用于共享音乐文件，还允许所有用户保留这些共享文件的副本。这样一来，单个数字资产就会跨全球网络生成无限个合理副本。这项技术简单易用，只要有计算机，任何人都可以利用它。...不过，这两个术语分别广泛应用于跟踪所有权和强制单次转让数字资产。看到这两个术语时，不要以为它们只是指面向加密货币的区块链技术。...Merkle 树：一些区块链使用另一种哈希链捆绑交易，即二叉哈希链或 Merkle 树。完整的 Merkle 树称为“二叉树结构”，因为它从根开始每个级别都有两个分支，如图 8 所示。 ?...此模式继续应用于每个树级别，一直应用到最终的根节点。根节点的哈希值是树中其他所有哈希和的加密哈希和。对任意叶节点中数据的任何更改，都会导致重新计算的 Merkle 树根哈希值发生变化。
在一棵默克尔树上，每个叶节点是数据的哈希值，每个非叶节点是它的两个子节点的哈希值。...在下图所示案例中，根节点存储了所有以 a7开头的键，无需使用两个不同的节点来代表 a 和 7。分支节点（或称 “完整节点”）包含每个可能字符的指针以及一个额外的空档来存储当前节点的值。...例如，如果两个合约存储相同的数据，那它们的 stateRoot 可能相同，也有可能出现两个账户拥有同样的账户状态。在这些情况下，Geth不想让网络充斥这些请求，因此会将它们合并。 ...这意味着，如果已经有了一个未决的原始条目请求，但是同步器又安排了一个具有相同哈希值的子树请求，后者将被合并，最终结果还是只有一个原始条目请求。...每个正确同步整个网络的节点都会看到一个回滚交易，而每个使用快速同步加入网络的 Geth 节点都会看到一个成功的交易。这将导致一个区块产生两个不同的状态根，也就是说我们可以随心所欲地触发链分裂。
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