array : 数组 中 存储 数组 , 就变成了 二维数组 ; JavaScript 中的 数组 使用起来 很灵活 , 数组的大小可以 动态改变 ; 二、数组创建 1、使用 new 关键字创建数组...使用 new 关键字创建数组 : 创建空数组 : 使用 new 关键字 和 Array 的 构造函数 创建一个空数组 ; let array1 = new Array(); 创建指定个数的数组 :...使用 new 关键字 和 Array 的构造函数 创建一个具有指定长度的数组 , 在构造函数中传入数组的个数 , 数组 的 内容是空的 , 但是有指定的长度 ; let array2 = new Array...(5); 创建数组并初始化 : 使用 new 关键字和 Array 构造函数 创建 数组 , 并同时进行初始化 , 在构造函数中 传入 要初始化的元素 ; let array3 = new Array...; ['Tom', 'Jerry'] 表示 有 2 个 String 类型数据 的 数组值 ; 使用 数组字面量 创建数组 : 创建空数组 : 使用 中括号 [] 可以直接创建一个空数组 ; let
标签：VBA，Evaluate方法 假设我们只想复制工作表中指定列的数据，例如第1、2、5列的数据，有多种实现方法，这里介绍使用数组的VBA代码实现。...1000)], Array(1, 2, 5)) Sheet2.Range("A1:C" & UBound(var)) = var End Sub 上述代码将工作表Sheet1中的第1、2、5列的数据输出到工作表...数组和行都是固定的。如何针对不同的行使其成为动态的？为了涵盖数据集，假设在声明lRow变量后，数组（ar）可以是： ar=Range(“A1:F”& lRow） 但如何对行执行此操作？...可以利用Excel的Evaluate功能来生成灵活的行和列组合。VBA的rows.count命令可以确定区域内数据的终点，并存储该区域，以便在Index公式中使用。...你可以根据实际数据范围和要复制的列，稍微修改上述代码，以满足你的需要。
需求说明 我们在写js的时候，最烦的就是处理数组一类的东西，其实数组说难不难，说简单吧，也挺简单的，我这里有这样一个需求，就是后端给到一个数组，其中一个有一个字段我是不需要的，我需要将不需要的字段过滤掉...，我当时首先想到的是重绘数组，也就是克隆一个数组，克隆的过程中将不需要的字段不克隆，最后也实现了，但是反复想想怎么都感觉不合理，这样的写法是不是很傻*啊，所以有了今天的文章！...实现过程 过滤不需要的字段 <!...'C#',author : 'mary'},{name : 'java',author : 'jim'},{name : 'python',author : 'jerry'}] //正则过滤不需要的字段...过滤需要的字段 <!
经常在代码中我们需要实现数组排序，或者数组过滤，或者数组查找类似查找数据库一样的用法 可以使用collect $items=[ ["num"=>17,"status...["num"=>17,"status"=>0,"grade"=>3], ]; $ucsCollect=collect($items); //过滤
.... }, 要在筛选框绑定关键字数据到 VM 实例中的 searchName 属性，后续用来基于这个searchName来过滤数组数据。...="输入关键字"> 3.在使用 v-for 指令循环每一行数据的时候，不再直接 item in list，而是 in 一个 过滤的methods 方法，同时，把过滤条件searchName传递进去： <...4.1 首先创建一个新的数组newList，然后使用forEach方法遍历数据数组list，判断关键字searchName是否包含在遍历数据中，可以使用if (item.name.indexOf(searchName...4.2 除了使用forEach遍历数组外，还可以使用filter过滤数组。上面使用forEach方法还要自己创建一个newList来处理数据，而filter则是直接返回数组，不需要单独去创建。...还有上面使用if (item.name.indexOf(searchName) != -1)来判断关键字是否包含在字符串中，这里还可以使用includes方法。
.... }, 要在「筛选框」绑定「关键字数据」到 VM 实例中的 searchName 属性，后续用来基于这个searchName来过滤数组数据...="输入关键字"> 3.在使用 v-for 指令循环每一行数据的时候，不再直接 item in list，而是 in 一个 过滤的methods 方法，同时，把过滤条件searchName传递进去：...4.1 首先创建一个新的数组newList，然后使用forEach方法遍历数据数组list，判断关键字searchName是否包含在遍历数据中，可以使用if (item.name.indexOf(searchName...forEach遍历数组外，还可以使用filter过滤数组。...= -1)来判断关键字是否包含在字符串中，这里还可以使用includes方法。
图片使用Redis的位数组实现布隆过滤器步骤在Redis中创建一个位数组，可以使用Redis的Bitmaps数据结构。确定使用的哈希函数的个数，可以选择多个哈希函数来减少误判率。...分别将这些哈希值对应的位数组位置置为1，表示该元素存在于布隆过滤器中。...存储空间：使用布隆过滤器需要占用较多的存储空间，因为需要创建一个较大的位数组。删除困难：布隆过滤器中的元素删除操作比较困难，因为多个元素可能共享同一个位，删除一个元素可能会影响其他元素的判断结果。...不支持动态扩容：布隆过滤器的位数组大小是固定的，不支持动态扩容操作。哈希函数选择：布隆过滤器的效果受到哈希函数的选择和质量的影响，需要选择合适的哈希函数来减少误判率。...以上是布隆过滤器的一些常见限制和缺陷。
这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 散列表是种数据结构，它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触散列表时，它的优点多得让人难以置信。...前面我们提到过，散列函数的设计至关重要，好的散列函数会尽可能地保证计算简单和散列地址分布均匀。...直接定址法 取关键字key的某个线性函数为散列地址，如 ? 或 ? A，B为常数。 如：有一个从1到100岁的人口数字统计表，其中，年龄作为关键字，哈希函数取关键字自身。...但这种方法效率不高，时间复杂度是O(1)，空间复杂度是O(n)，n是关键字的个数。 除留取余法 关键值除以比散列表长度小的素数所得的余数作为散列地址。...下图中是k=3时的布隆过滤器。 布隆过滤器的其中一种应用就是缓存雪崩。 总结 本文首先讲解了散列表的相关概念和应用。
而不是键值对：现在，ES 2015 的映射表（Map），比对象更接近键值对），不难联想 JavaScript 中的对象与下面这些概念类似： Python 中的字典（Dictionary） Perl 和 Ruby...中的散列/哈希（Hash） C/C++ 中的散列表（Hash table） Java 中的散列映射表（HashMap） PHP 中的关联数组（Associative array） 这样的数据结构设计合理...正因为 JavaScript 中的一切（除了核心类型，core object）都是对象，所以 JavaScript 程序必然与大量的散列表查找操作有着千丝万缕的联系，而散列表擅长的正是高速查找。...这使用户可以根据具体需求，创建出相当复杂的数据结构。...它也可以被用来访问某些以预留关键字作为名称的属性的值： obj.for = 'Simon'; // 语法错误，因为 for 是一个预留关键字 obj["for"] = 'Simon'; // 工作正常
尽管哈希检索没有使用二分查找，但无论是设计理想的哈希函数，还是保证哈希表有足够的空闲位置，包括解决冲突的“二次探查”和“双散列”方案，本质上都是希望数据插入哈希表的时候，分布能均衡，这样检索才能更高效。...双散列就是使用多个 Hash 函数来求下标位置，当第一个 Hash 函数求出来的位置冲突时，启用第二个 Hash 函数，算出第二次探查的位置；如果还冲突，则启用第三个 Hash 函数，算出第三次探查的位置...无论是二次探查还是双散列，核心思路其实都是在发生冲突的情况下，将下个位置尽可能地岔开，让数据尽可能地随机分散存储，来降低对不相干 Key 的干扰，从而提高整体的检索效率。...双散列就是使用多个 Hash 函数来求下标位置，当第一个 Hash 函数求出来的位置冲突时，启用第二个 Hash 函数，算出第二次探查的位置；如果还冲突，则启用第三个 Hash 函数，算出第三次探查的位置...无论是二次探查还是双散列，核心思路其实都是在发生冲突的情况下，将下个位置尽可能地岔开，让数据尽可能地随机分散存储，来降低对不相干 Key 的干扰，从而提高整体的检索效率。
Bloom filter Bloom filter 使用 hash 函数的散列技术存储信息的存在状态而不是存储信息本身，常常用于判断一个信息是否在一个集合中，这样只需要几个bit的空间就能解决问题。...附：散列技术 散列技术（也就是 hash 映射）因为在 bloom 过滤器 与 cuckoo 过滤器中就使用到了 hash 技术去映射，主要是散列表查找（哈希表）： 引入 在顺序表查找（逐个比较）乃至有序表查找...（折半查找）的时候难免需要使用比较，但这太消耗资源，考虑一种方法通过关键字Key直接得到想要查找的记录内存存储的位置: 存储位置 = f（关键字Key），这样不需要比较就能获得需要记录的储存位置，通过一个...不适合一个关键字对应多个记录（set is a class，key = 男）以及范围查找（set is a class，Q：18<age<20）。 设计一个简单、均匀、存储利用率高的散列函数是关键。...处理散列冲突的方法 如果两个以上的关键字通过hash函数映射后都指向一个储存地址的话，那就会产生冲突，所以解决冲突也是一个关键问题，主要有如下一些方法： 开放定址法； 再散列函数法； 链地址法：在原地址制造链表存储
散列存储中使用的函数h(k)被称为散列函数或哈希函数，它实现关键字到存储位置（地址）的映射（或称转换），h(k)被称为散列地址或哈希地址；使用的数组或文件空间是对数据集合进行散列存储的地址空间，所以被称为散列表或哈希表...在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。...2、除留余数法 除留余数法使用关键字k除以散列表长度m所得余数作为散列地址的方法。对应的散列函数h(k)=k%m 这种方法在上面的例10-1 中已经使用过。...在采用开放定址法进行散列存储的散列表中，查找一个元素的过程是：首先根据给定的关键字k，利用与插入时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址（假定为下标d）,然后，用k同d单元的关键字进行比较，若相等则查找成功...（3）双散列函数探查法 这种方法使用两个散列函数h1和h2，其中，h1和前面的h（k）一样，以关键字为自变量，产生一个0至m-1之间的数作为散列地址；h2也以关键字为自变量，产生一个1至m
散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储地址之间的一种映射关系，但是，不能保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因为可能会冲突（多个关键字对应同一个存储地址）。 ...常用的散列函数的构造方法有： （1）直接寻址法 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址，即h(key) = key或h(key)=a*key+b，其中a和b都是整型常数，这种散列函数叫做自身函数...因此可以选取其中分布比较均匀的那些位，重新组合为新的数，用其作为散列地址。 这种方法比较简洁，但是需要预知每个关键字的情况，这样就限制了使用。 ...（6）除留取余法 这是一种比较常见的散列方法，其主要原理是取关键字除以某个数p（p不大于散列表的长度）的余数作为散列地址，即： hash(key) = key%p 使用除留取余法时，选取合适的...2.链地址法（拉链法） 若散列表空间为[0，m-1]，则设置一个由m个指针组成的一维数组CH[m]，然后在寻找关键字散列地址的过程中，所有散列地址为i的数据元素都插入到头指针为CH[i]的链表中。
拉链法 如何理解拉链法，下面举一个例子： 3.再散列函数法 公共溢出区法 在查找时，对给定值，通过散列函数计算得出散列地址后，先与基本表的相应位置进行比对，如果相等，则查找成功，...如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对于查找性能来说还是非常高的 有冲突的关键字存储到溢出表的时候，是按照顺序存储的，而不是通过散列函数计算得出散列地址再进行存储，并且查找的时候也是按顺序查找...(int key) { //先判断当前哈希表数组是否已经插满 if (count == key) return false; //插入 //先获取散列地址 int addr...= key; //元素个数加一 count++; return true; } //查找关键字,查找成功返回关键字的散列地址 int searchHash(int key) {...int addr = Hash(key);//获取查找关键字的散列地址 //如果与哈希数组中对应的散列地址存储的关键字不一样，说明需要通过线性探测法往后查找 //这里用的线性探测法要与插入时用的方法一致
散列表是数组的扩展，一般的数组可以在 O(1) 的时间复杂度内进行随机读取，而散列表则使用一个特殊的函数来为各个元素分组在查找元素，只需要用特殊函数计算一次，就可以知道元素存放的位置 散列表的基本结构是一个关键字数组和链表...; }; struct Node{ void* value; Node* next; }; 直接寻址表 当关键字全集 U 较小时，可以使用直接寻址表。...例如需要存放的元素为 1 到 10 的数字，则可以创建一个长度为 10 的数组，每个数字对应唯一一个数组元素，例如数字 5 对应数组 a[4]，如果不存在数字 6，则 a[6] 的值为 NULL 当关键字全集...因为如果它存在的话，那么它应该会在当前空槽的位置 散列函数的扩展 为了解决冲突问题，需要对散列函数进行扩展，将探查次数作为自变量加入到原散列函数中 即在原扩展函数的基础上，引入了探查次数，当第一次探查时...== h(k2)，那么后序的探查顺序也会完全一致，这会造成轻度的集群，称为“二次集群” 双重散列 双重散列使用两个哈希函数来防止出现集群 这样的好处是难以出现不同的 k 值对应相同的槽位，也就避免了集群的出现
字符串分割成数组： 可以使用先scan再join的方法，当然其实有更好的 split方法，专门用来分割字符串 1 # 在Ruby中，如果不使用inspect，直接使用puts输出数组，那么每个元素会占用一行输出...一般用来进行相关操作 27 irb(main):018:0> a.each do |element| puts element end 28 1 29 2 30 3 31 4 32 => [1, 2, 3, 4] ruby...matches #{value}" end 2 cat matches cat1 3 dog matches dog1 4 => {"cat"=>"cat1", "dog"=>"dog1"} 得到散列中的所有键和值...dict.keys.inspect 2 => "[\"cat\", \"dog\"]" 3 irb(main):039:0> dict.values.inspect 4 => "[\"cat1\", \"dog1\"]" 删除散列中的元素...，我们可以通过多重key值进行访问 1 # 散列中的元素也可以是散列值 2 irb(main):059:0> dict = dict.merge({'animal'=>{'insideCat'=>'cat3
，是把任意长度的输入，通过给定的函数，转换为长度固定的输出 Hash的实质是一种压缩映射，散列值的空间通常远小于输入的空间 不需要遍历所有的元素，提高了查找效率 举个例子： 每个散列值对应一个桶，同一个桶存放的是所有散列值相同的元素...2.1、常用的构造Hash函数的方法 直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址(并不常用) 数字分析法：抽取关键字中的一部分来计算存储位置(适用于关键词较长的情况) 平方取中法：关键字先平方...，截取中间X位作为存储位置(适用于不知道关键字的分布) 折叠法：拆分关键字 随机数法：使用随机数作为存储位置 除留余数法：适用余数作为存储位置 2.2、Hash去重所遇到的问题及解决方法 问题: 通常hash...采用开放寻址的Hash散列表的装载因子不大于0.5 2、拉链法 拉链法：将Hash散列表看作一个链表数组。数组中的位置要么为空，要么指向散列到该位置的链表 链表法把元素添加到链表中来解决Hash碰撞。...具有相同散列值的元素会插入相对应的链表中 拉链法的代价不会超过向链表中添加元素，也无需执行再散列 拉链法的实现过程： ?
实际上这里就用到了散列的思想。本文重在介绍散列的思想以及散列需要考虑的问题。 散列表（哈希表） 理想散列表（哈希表）是一个包含关键字的具有固定大小的数组，它能够以常数时间执行插入，删除和查找操作。...每个关键字被映射到0到数组大小N-1范围，并且放到合适的位置，这个映射规则就叫散列函数 理想情况下，两个不同的关键字映射到不同的单元，然而由于数组单元有限，关键字范围可能远超数组单元，因此就会出现两个关键字散列到同一个值得时候...选择散列函数，例如使用hash(x)=x%7作为散列函数 计算数据散列值，并放到合适的位置 计算13 % 7得到6，因此将13放到下标为6的位置： 0 1 2 3 4 5 6 13 计算18...双散列 为了避免聚集，在探测时选择跳跃式的探测，即再使用一个散列函数，用来计算探测的位置。...例如，redis中的字典结构就使用了散列表，使用MurmurHash算法来计算字符串的hash值，并采用拉链法处理冲突，，当散列表的装载因子（关键字个数与散列表大小的比）接近某个大小时，进行再散列。
关键字：class,public,static,void等，特点是全部关键字都是小写字母。...image.png image.png image.png image.png image.png 数组...二分查找 image.png image.png image.png image.png image.png 数组...在片段中未提供 COMMAND（命令）： [kswapd0] 一些关键字段的解释： %CPU： 进程的CPU使用百分比。...CPU核心数 = 车道数量 内存 = 车道宽度 磁盘IO = 车道限速 影响服务器负载的因素： 1、CPU使用率 2、线程数量 3、IO使用率 4、swap使用率
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