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Flatten Nested Arrays(嵌套数组

中文描述 题目要求比较简单:[1,2,[3],[[4]],5,6] -> [1,2,3,4,5,6] 就是数组嵌套数组,考察一个数组[1,2,[3],[[4]],5,6]。...这里是一个嵌套数组,你需要将这个数组值全部取出来。 思路和点评 不清楚其他语言中这个数据结构怎么存储,我假设是在 Java 中存储对象。...可以采用队列方式来实现,例如,在 Java 中存储了整数,1, 2, 对象,[3] 为一个数组对象。 你可以先遍历一次 List,将所有的 List 对象都压入队列中,然后进行出队。... new Object[] { 6 } } }, 7 }, 8, 9, 10 }; 然后可以利用递归,在对对象数组进行遍历时候,如果你遇到了对象,那么你需要再次调用你方法,对对象内容进行遍历,如果这个时候已经没有对象了...如果你使用 Java 8 Stream,你需要对 Stream 使用和方法比较了解才可以。这里也涉及到了递归,只是写法有点不同罢了。

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一日一技:如何把多层嵌套列表

实际上,如果使用生成器,这个问题就会变得简单很多: def flat(deep_list): for element in deep_list: if isinstance(element...a = [1, 2, [3, 4, [5, 6, 7], 8], 9, [10, 11]] result = [x for x in flat(a)] print(result) 在这个解法里面,使用了...flat(a)] 时候,每一次循环都会进入到 flat生成器里面。...在 flat里面,对传入参数使用for循环进行迭代,如果拿到元素不是列表,那么就直接抛出,送到上一层。如果当前已经是最上层了,那么就再一次抛出给外面的列表推导式。...如果当前元素是列表,那么继续生成一个生成器,并对这个新生成器进行迭代,并把每一个结果继续往上层抛出。 最终,每一个数字都会被一层一层往上抛出给列表推导式,从而获得需要结果。

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尝鲜 ES2019 新功能

在某些时候,数组元素还是数组,这些类型数组称为嵌套数组。 要取消数组嵌套它们),我们不得不使用递归。现在引入 flat(),可以用一行代码完成。...一个被数组是一个深度为 0 数组,flat() 接受一个参数,一个代表深度数字。深度指的是数组嵌套数量。下面这个例子可以帮你理解嵌套和深度。 ?...通常在 JavaScript 中,数组深度可以为无穷大,或者直到内存不足为止。假设一个数组嵌套深度为3,并且我们仅将其到深度 2,那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ?...flat()句法 返回值 它返回一个扁平数组。 示例 ? 用 flat() 平一个深度为3嵌套数组,参数深度为3。 如果将参数深度设为2,我们得到: ? 可以看到输出中仍然有一个未数组。...flatMap() flatMap() 用于嵌套数组并根据给出像 map() 这样函数更改值。此函数作用于数组并用一个回调函数作为参数。回调函数用于指示数组应该怎样被

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lodash判断对象数组是否相等_js删除数组中指定元素并返回剩下

先来看【原始数组】和【最终数组】对比: 标题有点绕,总的来说,是一个数组,根据以下步骤拆解: ① 根据两个不同字段 “label” 、”type” 分别做筛选,-> 生成两个 对象 obj_label...① 使用 groupBy(),第一个参数是原始数组,第二个值是根据“关键词”做筛选,在这里需要根据 label 和 type 这两个值分别做筛选,生成两个键值对象 lodash.groupBy(res_data..., "label") lodash.groupBy(res_data, "type") ② 使用 toPairsIn() 将对象转为数组,参数是 Object 对象 lodash.toPairsIn...map() 将数组转为 Object 键值对 对象 lodash.toPairsIn( lodash.groupBy(res.data.result, "label")...props 对象 lodash.uniqBy( lodash.concat( lodash.toPairsIn( lodash.groupBy(

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Postgresql数组与Oracle嵌套使用区别

oracle中多维数组 Oracle中常说数组就是嵌套表,下面给出两个多维使用实例,引出和PG差异: 一维赋值(第一行给1列) set serveroutput on; declare type...(1).count == 3 Postgresql中多维数组 PG中没有oracle中嵌套表,往往会把PG数组概念对应到Oracle嵌套表上,因为数据逻辑存储形式都表现为数组。...但是除了语法上差异外,与Oracle一个重大差异就是PG中多维数组维度必须统一,也就是每一行列数必须相同,例如: postgres=# select ARRAY[[1,2,3],[11,21,31...,可以做到第一行是[1],第二行是[11,21,31],推测oracle嵌套表类型是完全独立一套类型系统,用指针数组实现,类似于C语言中指针数组使用比较灵活。...arrarr = [*p1, *p2] *p1 : [1] *p2 : [11,21,31] 所以把Oracle嵌套表搬到PG上还是有些麻烦,大部分功能应该都没有对标替换方法,最好在内核支持。

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Java中对象数组使用

Java对象数组使用 一、Java数组使用 二、Java对象数组 2.1 问题提出 2.2 问题解析 2.3 问题拆分 2.4 代码实现 一、Java数组使用 对象数组其实和Java数组类似的,...所以要很清楚Java数组是如何使用,如果有不懂可以点下面这个链接Java数组使用 二、Java对象数组 2.1 问题提出 为什么会有对象数组呢?...今天我们来教大家如何使用对象数组来解决这个问题,对象数组,我们前面学过Java(OOP)编程—(Java OOP编程),想必大家也对面向对象这个词也会稍微有了一些了解,对象数组就是可以存放多种不同数据类型...接下来我就来告诉大家如何使用对象数组,完成这个成绩排序问题 2.3 问题拆分 我们可以把问题简化一下,输入五个学生成绩,然后进行排序打印输出 先创建一个学生类 给学生类添加学生信息—姓名,学号,成绩...,学号,成绩 为了方便,我把两个文件放进了同一个包中使用 package A /** * @author gorit * @date 2019年4月10日 * 对象数组学生类创建 * */

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必知必会8个Python列表技巧

1 列表元素过滤 1.1 filter()使用 filter()函数接受2个参数:1个函数对象以及1个可迭代对象,接下来我们定义1个函数然后对1个列表进行过滤。...2.1 map()使用 Python中内置map()函数使得我们可以将某个函数应用到可迭代对象内每一个元素之上。...,就可以参考下面的例子: 图8 7 嵌套列表 有些情况下我们会遇到一些嵌套列表,其每个元素又是各自不同列表,这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表,如下面2层嵌套例子: 图...9 额外补充: 原作者这里只考虑到两层嵌套列表,如果是更多层嵌套,就需要有多少层写多少for循环,比较麻烦,其实还有一种更好方法,我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于嵌套结构库...,可以任意层嵌套列表,使用例子如下: 图10 8 检查唯一性 如果你想要查看列表中值是否都是唯一值,可以使用Python中set数据结构特点,譬如下面的例子: 图11 以上就是本文全部内容

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必知必会8个Python列表技巧

1 列表元素过滤 1.1 filter()使用 filter()函数接受2个参数:1个函数对象以及1个可迭代对象,接下来我们定义1个函数然后对1个列表进行过滤。   ...最终我们将map对象squares列表化,就得到了想要结果 2.2 使用列表推导式   同样我们也可以使用列表推导式完成同样任务: ?...7 嵌套列表   有些情况下我们会遇到一些嵌套列表,其每个元素又是各自不同列表,这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表,如下面2层嵌套例子: ?...额外补充:   原作者这里只考虑到两层嵌套列表,如果是更多层嵌套,就需要有多少层写多少for循环,比较麻烦,其实还有一种更好方法,我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于嵌套结构库...,可以任意层嵌套列表,使用例子如下: ?

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Python必备基础:这些NumPy神操作你都掌握了吗?

本文简单介绍NumPy模块两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与平等。...在使用 NumPy 之前,需要先导入该模块: import numpy as np 01 生成ndarray几种方式 NumPy封装了一个新数据类型ndarray,一个多维数组对象,该对象封装了许多常用数学运算函数...会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并情况,也会遇到情况,如在卷积或循环神经网络中,在全连接层之前,需要把矩阵。...这节介绍几种数据合并和方法。 1....print("按列优先,") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先,

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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

, 统计文件中单词个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素 键...("word.txt") # 内容为 ['Tom Jerry', 'Tom Jerry Tom', 'Jack Jerry'] 然后 , 通过 flatMap 文件, 先按照 空格 切割每行数据为...字符串 列表 , 然后数据解除嵌套 ; # 通过 flatMap 文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda...rdd = sparkContext.textFile("word.txt") print("查看文件内容 : ", rdd.collect()) # 通过 flatMap 文件, 先按照 空格...切割每行数据为 字符串 列表 # 然后数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print("查看文件内容效果

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