最近工作中遇到了一个问题，需要根据保存的流程数据，构建流程图。数据库中保存的流程数据是树形结构的，表结构及数据如下图： 仔细观察表结构，会发现其树形结构的特点： FFIRSTNODE：标记是否为根节点
散列同顺序、链接和索引一样，是又一种数据存储方法。散列存储的方法是：以数据集合中的每个元素的关键字k为自变量，通过一种函数h(k)计算出函数值，把这个值用做一块连续存储空间（即数组或文件空间）中的元素存储位置（即下标），将该元素存储到这个下标位置上。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。
http://blog.csdn.net/yyxaf/article/details/7527878 搜索关键词：散列函数、散列表、哈希函数、哈希表、Hash函数、Hash表 散列方法不同于顺序查找、二分查找、二叉排序树及B-树上的查找。它不以关键字的比较为基本操作，采用直接寻址技术。在理想情况下，无须任何比较就可以找到待查关键字，查找的期望时间为O(1)。 散列表的概念 1、散列表 设所有可能出现的关键字集合记为U(简称全集)。实际发生(即实际存储)的关键字集合记为K（|K|比|U|小得多）。 散列方
我们日常工作中总是会有一些看起来繁琐，吃力不讨好的事情，但是这些需求我们不能一概而论，为了落实规范而动用规范的大棒。
上一节我们介绍了列表List，在对列表进行使用的时候是可以修改其内部元素值的。有时候我们需要创建一系列不可修改的元素，便会用到元组。
在Python中是一个无序的数据值集合，用于像存储map一样存储数据值，与其他只将单个值作为元素的数据类型不同，Dictionary持有key和value，即键值对。
一：定义函数： ① 函数是带名字的代码块，用于完成具体的工作。 ② 函数使用关键字def来定义，最后，定义以冒号结尾。 ③ 每个函数后面都应紧跟一个文档字符串，来描述函数是做什么的， 文档字符
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
K/3 BOS开发百问百答 （版本：V1.1） K3产品市场部 一、基础资料篇 【摘要】bos基础资料的显示问题 版本：K310.2SP2+10.3+10.2SP1 问题描述：我们的bos做出来的基础资料为什么不能做成象核算项目一样，点中上级组就能显示相面所有基础资料，而不是现在点到最后一个上级组才能显示明细。 【解答】 这是新需求，以后版本会解决。 【摘要】单据自定义无法看到bos定义的基础资料 版本：K310.2SP2 问题描述：在单据自定义中增加自定义字段时，需要选择用bos定义的基础资料该如何设置
存储引擎比较 |功能|MyISAM|Memory|InnoDB|Archive| |---|---|---|---|---| |存储限制|256TB|RAM|64TB|None| |支持事务|No|No|Yes|No| |支持全文索引|Yes|No|No|No| |支持数索引|Yes|Yes|Yes|No| |支持哈希索引|No|Yes|No|No| |支持数据缓存|No|N/A|Yes|No| |支持外键|No|No|Yes|No|
计算机语言中的函数是类比于数学中的函数演变来的，但是又有所不同。前面的知识中我们学会了运用基础语法(列表、字典)和流程控制语句貌似也能处理一些复杂的问题，但是相对于相似的大量重复性的操作我们就没办法用之前的逻辑方法来解决了，这时候就需要一个可以概括这些重复性操作的统一代码来描述其特征来实现，所以函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。
在查找表的组织方式中，线性表示最简单的一种。本节将介绍基于线性表的顺序查找、折半查找和分块查找。
要执行函数定义的特定任务，可调用该函数。需要在程序中多次执行同一项任务时，无需反复编写完成该任务的代码，而只需调用执行该任务的函数，让Python运行其中的代码。
0 To Begin//：向下取整除法**：乘方在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _如果不希望前置了 \ 的字符转义成特殊字符，可以使用 原始字符串 方式，在引号前添加 r 即可python可以多重赋值，如：a,b=b,a+b1 数据类型与结构1.1 数字1.2 序列-字符串 字符串可以用 + 进行连接（粘到一起），也可以用 * 进行重复 相邻的两个或多个 字符串字面值 （引号引起来的字符）将会自动连接到一起 连接变量和字面值，需要使用+号，不能省略 字符串与列表是可以被 索引 （下标访问
当我们在编程过程中，往往需要对线性表进行查找操作。在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。 但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，就有了散列表查找（哈希表）。
散列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构，可是类似于findMax，findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成
在这个问题中，我们需要使用 Go 语言在一个大小为 m 且通过链接法解决冲突的散列表中，从 n 个关键字中均匀随机地选择一个元素。为了达到 O(L·(1+1/a)) 的期望时间复杂度，我们需要考虑以下几个步骤：
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
一个系统可为其他系统提供能力或者直接为UI层提供数据，在设计系统测试方案时应考虑上游调用的各种场景，不仅考虑顺利且正向思维操作的场景，还应逆向的场景。例如：人为操作造成的不合理数据、服务错误的调用、请求时由于网络等环境原因造成的异常。但在此之前，也应考虑系统本身稳定性和规范性，应从本身定义约束。定义自身规范，不仅可从一方面保证系统稳定，同时有了自身的介入规范更适用于多业务接入，而不是单独承接某一上游。系统稳定和规范会规避后续更多的BUG。换句话来说，使用契约式设计的方式，运行前条件必须满足，参数不正确不可运行；运行中内部状态必须不变；运行后结果必须保持一致。
我们学习编程的时候，一学到函数就感觉很难，其实函数很简单，听我给你细细道来，在我们之前的学习中，我们最常用的一个操作，打印输出print()，其实这就是我们最先接触的函数，只不过这是由Python源码中编写好的函数，那我们来看下print()函数到底是怎么写的？
本来做这个是因为公司的内部需要一个扫描的小程序，开始想就是全部重新用JetPack组件做，不过想到了后台产品中有一个可以应用到现在的使用场景，于是花了一天时间修改了一下那个程序就可以直接用了，所以这篇文章就做为学习的Android的组件了。
一，复习 # 什么是函数：具体特定功能的代码块 - 特定功能代码块作为一个整体，并给该整体命名，就是函数 # 函数的优点： # 1.减少代码的冗余 # 2.结构清晰，可读性强 # 3.具有复用性，开发效率高，维护成本低 # 如何定义一个函数：用def关键词来声明函数 ''' def fn(参数列表): 函数体 return 函数的返回值 ''' # -- 定义函数时，函数体不会被执行 | 函数必须先定义后使用 # 函数的四部分： # 函数名：存放着函数的地址，是调用函数
在这个问题中，我们使用 Go 语言来解决一个散列（Hash）表的问题，该问题需要我们使用链接法解决冲突。我们的散列函数为 h(k) = k mod 9，也就是说，我们使用关键字除以9的余数作为散列地址。
在JavaScript中，new是一个非常重要的关键字，它用于创建对象实例。虽然new看起来很简单，但它背后隐藏着一些复杂的原理和机制。本文将深入解析JavaScript中的new关键字，介绍其作用、原理，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
每条if语句的核心都是一个值为True或False的表达式，这种表达式被称为条件测试。条件测试的值为True，就执行紧跟在if语句后面的代码；如果为False，Python就忽略这些代码。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值而直接进行访问的数据结构，是一块连续的存储空间。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。本文主要介绍Python的函数，函数的定义，使用，可变参数等等都有详细介绍。 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
本章节将详细介绍一些您已经了解的内容，并添加了一些新内容。 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。这里是列表对象方法的清单：
第八章 查找 定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论 查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字（key）：是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一的标识一个记录，则称此关键字为主关键字（Primary key）。 对于那些可以识别多个数据元素的关键字，我们称为次关键字（Secondary key）。 查找表按照操作方式来分有两大种：静态查找表和动态查找表 静态查找表（Static
总结：这上面三种方法都是在同一个数组中进行处理，没有超过数组的范畴，改变的都是d的取值方式
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶（top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种，前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
散列表是一种动态的集合，它支持插入，检索，删除等字典操作。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
这是一个基于 bootstrap 按钮式下拉菜单组件的搜索建议插件，必须使用于按钮式下拉菜单组件上。 示例地址：http://lzw.me/pages/demo/bootstrap-suggest-plugin/demo/ 插件源码：https://github.com/veenter/bootstrap-suggest-plugin
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶 （top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种， 前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
5、switch语法与objc差别很大，执行一个分支马上停止，不需要break语句跳出，反而想要穿透到下面分支还要用fallthrough语句。
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：
这一章介绍了标准库中的关联容器们，主要是11.3的对有序关联容器操作的介绍。这章比较短，也只是比较工具性的东西，快速浏览即可。下一章就是C++的重要运用：动态内存管理。
关键字是预先保留的标识符，每个关键字都有特殊的含义。编程语言众多，但每种语言都有相应的关键字，Python 也不例外，它自带了一个 keyword 模块，用于检测关键字。
学习一门语言最重要的功课是练习与复习，在《笨方法学Python》中第三十七节虽然没有教你任何内容，但是它提醒我们：“学了这么多，你还能记得多少？该复习了！”
在Go语言中，你可以通过使用一个哈希表来存储关键字的散列值，并在查找具有给定关键字的元素时使用这些散列值。这样可以在O(1)的时间复杂度内完成查找。以下是一个可能的实现方式：
本篇目录： 一、 函数参数之形式参数与实参 二、 函数参数的具体使用 #1、位置参数：按照从左到右的顺序定义的参数 位置形参：必选参数 位置实参：按照位置给形参传值 #2、关键字参数：按照key=value的形式定义的实参 无需按照位置为形参传值 注意的问题： 1. 关键字实参必须在位置实参右面 2. 对同一个形参不能重复传值 #3、默认参数：形参在定义时就已
字典是另外一个可变的数据结构，且可存储任意类型对象，比如字符串、数字、列表等。字典是由关键字和值两部分组成，也就是 key 和 value，中间用冒号分隔。这种结构类似于新华字典，字典中每一个字都有一个对应的解释，具体的用法是这样的：
这段时间在圈子里也认识了很多大佬们，从他们身上看到的是事业有成，感情幸福，还都很年轻。不禁感叹，年轻人都这么有规划，成为了别人眼中的人生赢家模样。我觉得不要太在意与别人的横向比较，更多的应该是与自己的纵向比较。因为普通人更多，我们都是在为工作、生活努力的那群人。这句话更多的是想送给一部分关注我号，目前比较焦虑的小伙伴，你要坚信只要努力，没有办不成的事。
exists用法 exists: 如果括号内子查询语句返回结果不为空,说明where条件成立,就会执行主SQL语句 如果括号内子查询语句返回结果为空,说明where条件不成立,就不会执行主SQL语句 not exists: 如果括号内子查询语句结果为空,说明表示条件成立,就会执行主语句 如果括号内子查询语句结果不为空,说明表示条件不成立,就不会执行主语句 使用示例 exists: SELECT ID,NAME FROM A WHERE EXISTS(SELECT * FROM B WHERE A.I
在哈希表中，记录的存储位置 = f (关键字)，通过查找关键字的存储位置即可，不用进行比较。散列技术是在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个明确的对应关系f 函数，使得每个关键字 key 对应一个存储位置 f(key) 且这个位置是唯一的。这里我们将这种对应关系 f 称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表(Hash table)。
交换： a,b=b,a 相当于定义了一个元组t=（b,a） 然后将t[0]的值给了a，t[1]的值给了b ####字典#### 定义用花括号 集合定义若为空的话，会默认为字典，所以集合不能为空 子典只能通过关键字来查找值，因为字典是key-value（关键字-值），因此不能通过值来查找关键字 In [1]: dic = {"user1":"123","user2":"234","user3":"789"} In [3]: dic["234"] --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-2845b64d96b1> in <module>() ----> 1 dic["234"] KeyError: '234' 字典是一个无序的数据类型，因此也不能进行索引和切片等操作。 In [1]: dic = {"user1":"123","user2":"234","user3":"789"} In [2]: dic["user1"] Out[2]: '123' In [5]: dic["user2"] Out[5]: '234' In [7]: user = ['user1','user2','user3'] In [8]: passwd = ['123','234','456'] In [9]: zip(user,passwd) Out[9]: [('user1', '123'), ('user2', '234'), ('user3', '456')] In [10]: 当你有一个用户名单和密码，若使用列表的类型，判断用户是否和密码一致时，就比较麻烦，而使用字典时，只需通过关键子就可以返回相对应的值，（如上例子：当定义一个子典当你搜索user1时，字典类型就会返回该关键字对应的密码，此时只需判断该密码是否匹配即可） ####字典的基本操作### In [17]: dic. dic.clear dic.items dic.pop dic.viewitems dic.copy dic.iteritems dic.popitem dic.viewkeys dic.fromkeys dic.iterkeys dic.setdefault dic.viewvalues dic.get dic.itervalues dic.update dic.has_key dic.keys dic.values 字典添加 In [12]: dic Out[12]: {'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789'} In [13]: dic["westos"]='linux' In [14]: dic Out[14]: {'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789', 'westos': 'linux'} In [15]: dic["hello"]='world' In [16]: dic ####由此可以看出字典是无序的，在添加时，并不会按照顺序往后添加#### Out[16]: {'hello': 'world', 'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789', 'westos': 'linux'} In [17]: 字典更新 In [22]: dic Out[22]: {'hello': 'world', 'user1': '123', 'user2': '234', 'user3': '789'} In [23]: dic["user1"]="redhat" ###可直接通过赋值对关键字进行更新### In [24]: dic Out[24]: {'hello': 'world', 'user1': 'redhat', 'user2': '234', 'user3': '789'} ###或者通过dic.update更新### In [25]: dic Out[25]: {'hello': 'world', 'user1': 'redhat', 'user2': '234', 'user3': '789'} In [26]: help(di
首先在el-input上 写一个v-model，用来关联一个vue变量，借助于双向绑定的设计，当输入框内容变更后，变量也会自动同步。此时给搜索按钮el-button增加一个点击事件，即把变量内容发送给后台，后台接收到后返回对应结果的列表，前端再把最新结果同步给vue变量tool_list，再次借助vue自动渲染效果，让首页的项目列表真的展示成最新搜索结果。
1概述 1.1功能简介 Sybase公司的PowerBuilder开发工具，在以前VS工具没有成事以前，是相当风光的.微软都要与其合作，学习它Db方面的技术,才成就了SQLServer数据库。PB开发工具的风光得益于它非常强大的数据窗口功能，这个技术的使用，使得开发管理类软件，尤其是开发数据库管理类软件变得异常简单,与使用VS.NET开发同一软件相比较,其开发周期可以缩短至三分之一,只是随着Sybase的没落,技术更新不及时,使得PB开发工具逐渐被遗忘在时间的长河中,很少被人提及和记起.但数据窗口的强大功能
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