>>> temp2 = ('一行',) >>> type(temp2) 元组和列表有什么区别呢？ 大家听到最多应该是，元组不可变，列表可变这个区别吧！...如果加入一个元组的话，后面的逗号不能省，下面例子中，元素「公众号」后面这个逗号不能去掉。因为创建只包含一个元素的元组时，后面必须带上逗号，否则它不是元组。...对于元组是不可变的原则来说，单独删除一个元素是不可能的，这时我们可以用到切片，间接的去删除一个元素。...一行', '菜鸟程序', '公众号', '一行数据') >>> temp = temp[:2] + temp[3:] >>> temp ('一行', '菜鸟程序', '一行数据') Python语言中元组的好处是什么...元组的好处 举个例子，函数返回多个值时，用一个参数可以把多个值当成元组全部接收了。 直接来看例子，一个函数返回了两个参数，name 和 age，我用一个参数接收，打印出来看的出来，类型是元组。
上节课也介绍过，元组是不可变的数据类型，所以我们没有办法对他的内部元素进行诸如修改，删除和增加操作，但是语言就是这么神奇，不可以对元组本身操作，还可以把元组操作之后的结果重新存储成一个新的元组，这样不就能丰富元组的操作了吗...，而第三个我们直接修改下标为1的元素后出现类型错误，说明元组内部元素不能修改。...---- 二、尝试删除元组和元组元素 首先我们来删除整个元组 tup = ('python视频教程', "http://www.wakey.com.cn/") print(tup) del tup print...再来删除元组中的元素试试。...---- 四、查找元组元素 和列表类似，我们可以通过下标来查找元素 tup1 = ('python', 'java', 'php', 'MySql', 'C++', 'C', 'php', 'C#')
python元组有哪些获取元素的方法 1、通过索引获取元素 >>> letters = (‘a’, ‘b’, ‘c’) >>> letters[2] ’c’ 2、通过元素获取索引 >>> letters... = (‘a’, ‘b’, ‘c’) >>> letters.index(‘c’) 2 3、查看元素是否存在于元组中 >>> letters = (‘a’, ‘b’, ‘c’) >>> ‘a’ in ...letters True >>> ‘z’ in letters False 4、统计元素在元组中出现的个数 >>> numbers = (1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 7) >>> numbers.count...(5) 2 以上就是python元组获取元素的方法，希望对大家有所帮助。
如果有了解过python中的列表和元组，你可能会知道相对于列表，元组是不可变的，也就是说元组中的数据不能随意更改。...除了列表是用中括号表示而元组是用小括号表示之外，这两种数据类型好像并没有什么不同，都是用来存放一系列的数据，事实真是如此吗？...，列表完全可以取代元组，为什么要多此一举创造出元组这种类型？...我们用元组来表示书中第几页第几行的内容，像这样:，然后把它放到字典里作为批注的键，表示第几页第几行有批注。同时，我们用列表来表示这些位置，如果有新的位置，可以加入列表。这符合列表可以更改数据的特点。...而像下面的例子： datetime.datetime(2017, 12, 17, 20, 23, 13, 578752) 当前时间适合用元组来表式，因为元组中每个数据有不同的功能，或者说有不同的价值，像第一个数据表示年份
众所周知，在Python中字典和集合依赖元素哈希表来存储，并不存在传统意义上的所谓元素“顺序”，当然，如果需要一个有序的字典可以使用collections模块提供的OrderedDict类。...在Python中，列表和元组属于有序序列，支持下标随机访问，也支持切片操作。当然，列表是可变序列而元组属于不可变序列，这一点决定了它们之间有很大不同。...今天的话题是列表和元组中的元素到底是不是连续存储的。了解C语言的朋友都知道，数组是连续存储的，所以可以下标来直接访问其中任意位置上的元素。...这一点同样适用于任何类型的变量，也适用于列表或元组中的元素。也就是说，列表或元组中的元素实际上存储的是值的引用，而不是直接存储值。 因此，说列表或元组中元素是连续存储或不连续存储都是有道理的。...2036619874896 9331 : 2036619875056 5348 : 2036619875088 4738 : 2036619875120 3182 : 2036619875024 或者说，可以用下图来表示列表和元组中元素的连续性
列表（有序） 添加 list.append(元素)：在列表末尾添加新的元素 list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值 –seq可以是列表、元组、字典，若为字典,则仅会将键...list.insert(索引位置,元素)：将元素插入列表的指定位置。 删除 list.pop()：删除列表中的一个元素（默认最后一个），并且返回该元素的值。...del list[索引]：删除索引位置元素 del list:删除整个列表，返回类型 元组（有序） 元组不可变，添加删除操作均不可行，只能删除整个元组 del tuple 元组只有一个元素时，需要在元素后加逗号...dict1的最后一个键值对并返回 集合（无序） 添加元素： .add(x):将元素 x 添加到集合中，如果元素已存在，则不进行任何操作。....update(x):可以添加元素，且参数可以是列表，元组，字典等 删除元素： .remove(x):将元素 x 从集合中移除，如果元素不存在，则会发生错误。
创建一个 React 元素是很轻量的。一旦元素被创建后，它将不会被修改。
key 是一个特殊的字符串属性，你在创建元素数组时需要包含它。Keys 帮助 React 识别哪些项已更改、添加或删除。
本文已收录《Java常见面试题》系列，Gitee 开源地址：https://gitee.com/mydb/interview 在 Java 语言中，Comparable 和 Comparator 都是用来进行元素排序的...2.用法不同 二者都是顶级的接口，但拥有的方法和用法是不同的，下面我们分别来看。...this.name = name; } } 程序执行结果如下： 从上图可以看出，当自定义类 Person 没有实现 Comparable 时，List 集合是没有排序的，只能以元素的插入顺序作为输出的顺序...然而这个时候，老板有一个需求：需要根据 Person 对象的年龄 age 属性进行倒序，也就是根据 age 属性从大到小进行排序，这个时候就可以请出，我们本文的主角：Comparable 出场了。...总结 Comparable 和 Comparator 都是用来实现元素排序的，它们二者的区别如下： Comparable 是“比较”的意思，而 Comparator 是“比较器”的意思； Comparable
双冒号(::)和单冒号(:)都用于表示伪元素，但它们在语法上有一些区别。 双冒号(::)：在CSS3中引入了双冒号语法，用于表示伪元素。它是较新的语法规范，建议在使用CSS3伪元素时使用双冒号。...单冒号(:)：在CSS2中引入了单冒号语法，最初用于表示伪类，如:hover、:active。然而，由于历史原因，单冒号也可以用于表示某些伪元素，如:before、:after。...::before 和 ::after 伪元素可以用于在元素的内容前后插入生成的内容，用于装饰、布局等目的。 除了::before和::after之外，还有哪些常用的CSS3伪元素？...除了 ::before 和 ::after，CSS3 还引入了一些其他常用的伪元素。...常见的单冒号(:)伪类有哪些？ 单冒号(:)用于表示 CSS 中的伪类，它们是一些用于选择特定状态或特定位置的元素的类别。以下是一些常见的单冒号伪类： :hover：当鼠标悬停在元素上时应用的样式。
那，我们已经有了List，为什么还要一个Tuple，我们直接const 一个不可变的List不行么？这篇文章我们尝试理解Python为什么费事巴拉的弄个Tuple出来。 ?...有什么关系呢？...其实Python函数返回的值本质上还是一个单值，继续看下面代码： ? 多值返回函数其本质依然是单值返回函数 从get_info函数的返回的类型type可以看出，这里返回值就是一个tuple！...3.删除元组中的元素 对于元组是不可变的原则来说，单独删除一个元素是不可能的，通用我们也可以利用切片的方式更新元组，间接的删除一个元素。如下： ?...4.元组中也可以用in和not in 成员操作符 in 和 not in 也可以直接应用在元组上，这跟列表是一样的。如下： ?
…ann 在这个下三角矩阵中， ii i aij 的对应关系为： 在aij之前有i 行，共有3 x i-1个非零元素，在第 i 行，有j-i+1个非零元素，即非零元素aij的地址为： Loc(aij...由于稀疏矩阵中非零元素 aij的分布没有规律,因此,要求在存储非零元素值的同时还必须存储该非零元素在矩阵中所处的行号和列号的位置信息,这就是稀疏矩阵的三元组表表示法。...解决思路：只要做到： 将矩阵行、列维数互换； 将每个三元组中的i和j相互调换； 重排三元组次序，使mb中元素以N的行(M的列)为主序。...但是当需进行矩阵加法、减法和乘法等运算时,有时矩阵中非零元素的位置和个数会发生很大的变化。...down:用于链接同一列中的下一个非零元素。 在十字链表中,同一行的非零元素通过right域链接成一个单链表。同一列的非零元素通过down 域链接成一个单链表。
参考链接： Python元组 一、前言 想必大家都知道，在Python数据类型中有两个对象：元组 tuple 和列表 list 。 它们的写法和用法都十分相似，傻傻分不清楚。...可能有的同学就会疯狂的去网上查找它们之间的区别了，可是查到的无外乎有以下几种说法： list 是可变的对象，元组 tuple 是不可变的对象！ ...但是 tuple 究竟有什么用呢，到头来还是不知道。 ...如： 非常简单，就是一个返回坐标值（x , y）的函数，我们同时获取了多个值 x 和 y 。 但是这和 tuple元组有什么关系了？ ...：对于元组是不可变的原则来说，单独删除一个元素是不可能的，当然你可以利用切片的方式更新元组，间接的删除一个元素。
元组的定义方式和列表相同，除了整个元素的集合都用圆括 号，而不是方括号闭合。 2. 和列表一样，元组的元素都有确定的顺序。...元组的索引也是 以零为基点的，和列表一样，因此非空元组的第一个元素总是 a_tuple[0] 。 3. 负的索引从元组的尾部开始计数，这和列表也是一样的。 4....从实践的角度来说，没有可用于修改 元组的方法。列表有像 append()、 extend()、 insert()、 remove() 和 pop() 这样的方法。这些方法，元组都没有。...可以 在元组中查找元素，由于该操作不改变元组。 4. 还可以使用 in 运算符检查某元素是否存在于元组中。 那么元组有什么好处呢？ • 元组的速度比列表更快。...不过此处的逗号起什么作用呢？ 4. 为创建单元素元组，需要在值之后加上一个逗号。没有逗 号，Python 会假定这只是一对额外的圆括号，虽然没有害处， 但并不创建元组。
然而，我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律，因此仅仅存储非零元素的值是不够的，我们还需要非零元素的其他信息，具体需要什么信息很容易想到：考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值，同时对应的信息还有矩阵的行和列...因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。...和上述定义除了属性名有一点不同（意思是一样的），其他几乎没有什么区别。...需要注意的是 mtx 的 repr 表示说存储了 7 个元素，这是因为存储的元素数量和 data 的元素个数是一样的，不管行列索引有没有重复，不管元素是什么。...现在方法有了，怎么消除零元素以及重复的行列索引无非就是两个方法的调用顺序的问题。显然我们应该先消除重复的行列索引，再消除零元素。
元组是用圆括号括起来的，元素与元素之间用英文的逗号隔开，从上面的例子中我们也可以看出，元组也是序列，这个跟字符串和列表类似。...但是元组中的元素不能更改，和字符串类似；但是元组里的元素又可以是任意的对象类型，这个跟列表相似，所以我们姑且可以认为元组是部分字符串属性和部分列表属性的并集。...索引 & 切片 既然元组也是列表，那么它跟字符串和列表的基本操作相仿，每个元素理应有自己对应的索引，并且可切片。...零基础学习 Python 之字符串 零基础学习 Python 之列表 ( 一 ) 零基础学习 Python 之列表 ( 二 ) 当然了，因为元组是不可修改的，所以在列表里面所以关于可以修改列表的方法在这里都是无效的...其实看完元组以后，很多人会有一个疑惑，那就是元组有什么用呢？既然只是字符串和元组部分功能的并集，那么我们只用列表和字符串就好了呀，还学什么元组？
三数之和 给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。...和b 的数值了，可以使用哈希法来确定 0-(a+b) 是否在 数组里出现过，其实这个思路是正确的，但是我们有一个非常棘手的问题，就是题目中说的不可以包含重复的三元组。...把符合条件的三元组放进vector中，然后在去去重，这样是非常费时的，很容易超时，也是这道题目通过率如此之低的根源所在。 去重的过程不好处理，有很多小细节，如果在面试中很难想到位。..., b = nums[j], c = -(a + b) for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 排序之后如果第一个元素已经大于零...nums[left], c = nums[right] for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 排序之后如果第一个元素已经大于零
因为稀疏矩阵中的非零元素在存储和运算过程中需要占用更多的存储空间和计算资源。而压缩存储可以有效地减少这些开销，使得矩阵运算更加高效。...通过只存储非零元素，可以避免存储大量的零值，从而减少了存储空间的浪费。同时，由于只存储非零元素，在进行向量运算时，可以只对非零元素进行操作，从而提高了运算的效率。...和上述定义除了属性名有一点不同（意思是一样的），其他几乎没有什么区别。在 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵中，行向量组索引序列就是属性名 rows，行向量组元素值序列就是属性名 data。...） 有序顺序表的二分查找（找到并修改） O(log₂n) 按照行列索引修改对应值（零元素改非零元素） 有序顺序表的二分查找（找不到并插入） O(n) 按照行列索引修改对应值（非零元素改零元素） 有序顺序表的二分查找...（找到并删除） O(n) 通过上表，理解为什么 SciPy 官方文档为什么说 LIL 格式的稀疏矩阵插入一个元素（零元素改非零元素）的最坏时间复杂度是 O(n) 就非常简单了。
元组类型的特性元组类型在 TypeScript 中具有以下特性：固定元素数量：元组类型中的元素数量是固定的，并且每个元素可以有不同的数据类型。...零索引访问：可以通过零索引来访问元组中的元素，索引从零开始。例如，let name: string = person[0]; 可以获取元组 person 中的姓名。...例如，let person: [string, number] = ["Alice", 25]; 可以创建一个包含姓名和年龄的元组。访问元素可以使用索引来访问元组中的元素。...注意事项在使用元组类型时，需要注意以下几点：元素类型和顺序：元组中的元素类型必须按照定义的顺序和类型添加，否则可能导致类型错误。数量限制：元组中的元素数量是固定的，添加或删除元素可能导致编译错误。...类型一致性：元组中的元素应该具有相应的类型约束，不同类型的元素可能导致类型错误。解构赋值问题：在解构元组时，要确保变量的数量和类型与元组中的元素匹配，否则可能导致未定义的行为。
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