作者： 阮一峰 1. 前几天，我才知道有一种简化的数据交换格式，叫做yaml。 我翻了一遍它的文档，看懂的地方不多，但是有一句话令我茅塞顿开。 它说，从结构上看，所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型： 第一种类型是标量（scalar），也就是一个单独的字符串（string）或数字（numbers），比如"北京"这个单独的词。 第二种类型是序列（sequence），也就是若干个相关的数据按照一定顺序并列在一起，又叫做数组（array）或列表（List），比如"北京，上海"。 第三种类型是映射（map
创建了一个可以容纳6个Long型数据的数组，第一个元素的索引值为0，最后一个元素的索引值为5，如下图1所示。
参考链接：数据结构（严蔚敏） 文章发布很久了，具体细节已经不清晰了，不再回复各种问题 文章整理自严蔚敏公开课视频 可以参考 https://www.bilibili.com/video/av22258871/ 如果链接失效 可以自行搜索 数据结构严蔚敏视频 @2021/07/12
关于这点后面再深入讨论，这里只是想说，我掌握的信息非常少，所以很多结论并不准确，只能基于我已有的信息进行推断。
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确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。
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确定的对应关系f，使得每个关键字key对应一个存储位置f(key)。建立了关键字与存储位置的映射关系，公式如下：
列表List< T>实现了IList、ICollection、IEnumberable、IList接口。可以向该列表中动态的添加、删除、查找元素。如果列表中的元素满了，会动态分配一个容量是原来两倍的列表。为了避免多次重新分配内存带来的系统开销，如果事先知道所使用的列表的最大值，可以为列表预先分配足够的容量。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
我们讲了变量和数据类型，都是单个的变量，及其值。那么这个数组，是用来装载多个数据的一种结构。你可以把数组想象为一个数字列表，每个数字对应不同的值。可以从头按照数字遍历这个列表，并获取其相对应的值。
衡量标准：查找过程中对关键字的平均比较次数——平均查找长度ASL。设查找到第i个元素的概率为p，比较次数为c，则查找成功的ASL_{succ}=\sum^n_{i=1}p_ic_i
从10多年前JSON在线编辑器的早期开始，用户经常反映编辑器有时会破坏他们JSON文档中的大数字的问题。直到现在，我们也没能解决这个问题。在这篇文章中，我们深入解释了这个问题，并展示如何在JSON Editor Online中解决这个问题。
携程度假搜索引擎（以下简称为引擎）：携程度假搜索引擎是一个专注在旅游行业的垂直搜索引擎，用来查找符合从出发地到目的地的相关旅游产品（跟团、自由行、邮轮、游学、主题游等），是一个典型的O2O搜索引擎（Online To Offline）。
现在有一组数，不知道这组数的总量有多少，请描述一种算法能够在这组数据中随机抽取k个数，使得每个数被取出来的概率相等。
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
数组看似简单，但掌握精髓的却没有多少；他既是编程语言中的数据类型，又是最基础的数据结构；
当您确切地知道要循环执行代码块的次数时，可以使用 for 循环而不是 while 循环
本案例主要介绍如何向原始(Raw)对象添加注释，以及在数据处理的后期阶段如何使用注释。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中，SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用；特别在一些中小型应用中，SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配。当在一段代码块中定义一个变量时，Java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量分配的内存空间，该内存空间可以立刻被另作他用。
原文链接：https://bobbyhadz.com/blog/react-type-usestate-object[1]
现在到了我们总结使用模式构建系列的时候，这是一个很好的机会回顾一下这个系列涵盖的模式所解决的问题，并着重复习每个模式所具有的一些好处以及做出的权衡。关于模式设计，最常见的问题是“我正在设计一个要做某某事情的应用程序，如何对数据建模？”正如我们希望你在学习本系列过程中可以体会到的那样，要回答这个问题，需要考虑很多事情。不过我们提供了一个应用场景示例图，这至少有助于为通用的数据建模提供一些初级的指导。
作者: Christopher Tao翻译：王可汗校对：王雨桐 本文约1800字，建议阅读5分钟本文总结了Python代码中经常被忽略的影响代码的运行速度常见问题。 随着Python的流行，用户数量也在增加。Python确实相对容易上手，也非常灵活，因此有更多可能的方式来实现一个函数。 当有多种方法可以实现一件特定的事情时，这意味着每种方法都有优缺点。在本文中，我收集了6种编写Python代码的典型方法，这些方法可能导致相对较差的性能。 一、不导入根模块 在使用Python时，我们无法避免的一件事就是导入
序言： 如果将一系列的记录按照关键字的某种函数存储，那么在查找某个数据的时候就可以直接通过关键字计算出来了，而不在需要“比较”，这样会非常高效，这就是散列技术。 所以散列技术就是： 存储位置=f（关键字） 不管是记录的存储还是查找，都用这种方法 散列技术具有很高的效率，但是使用起来有一些限制。如1个关键字对应多个记录的情况(比如在一个学校的学生中按性别查找，则对应太多的记录)，此外散列技术同样不适合于范围查找和排序等操作。 一、散列函数的构造 在设计散了函数的时候主要考虑两个原则： (
我们有1千万个整数，整数的范围在1到1亿之间。如何快速查找某个整数是否在这1千万个整数中呢？
SYNwall是一款功能强大的零配置物联网防火墙，该项目是一个以Linux内核模块构建的项目，可以帮助广大研究人员实现一个透明的零配置/零维护的物联网防火墙。
当一个函数名出现在这样的表达式中时, 它就会 “蜕变” 成一个指针 (即, 隐式 地取出了它的地址), 这有点类似数组名的行为。 通常函数的显示声明需要事先知道 (也许在一个头文件中)。因为此处并没有 隐式的外部函数声明 (初始式中函数名并非一个函数调用的一部分)。
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
聚类（cluster）与分类（class）问题不同，聚类是属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习。聚类使用一些算法把样本分为N个群落，群落内部相似度较高，群落之间相似度较低。在机器学习中，通常采用“距离”来度量样本间的相似度，距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低.
之前花了不小的篇幅来解释线性回归，尽管线性模型本身十分简单，但是确定模型参数的过程，却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说，这个过程，是基于数据的、运用梯度下降算法来优化模型（减小损失）的算法框架。无论模型变得多复杂（多维、高阶），理论上我们都可以利用这个算法过程拟合模型。 似乎当有了数据就有了一切，但是这其中隐藏着一个假设：要事先知道模型的函数形式。 在复杂的现实问题面前，这个假设注定是毫无用处的。如果要对手写体数字进行分类，那么这个模型是几元的？几次的？包含多少项？不知道。这个时候，仅有大量的
之前花了不小的篇幅来解释线性回归，尽管线性模型本身十分简单，但是确定模型参数的过程，却是一种数据驱动的、自学习的通用方式。准确的说，这个过程，是基于数据的、运用梯度下降算法来优化模型（减小损失）的算法框架。无论模型变得多复杂（多维、高阶），理论上我们都可以利用这个算法过程拟合模型。 似乎当有了数据就有了一切，但是这其中隐藏着一个假设：要事先知道模型的函数形式。 在复杂的现实问题面前，这个假设注定是毫无用处的。如果要对手写体数字进行分类，那么这个模型是几元的？几次的？包含多少项？不知道。这个时候，仅有大量的样
温馨提示 如果你喜欢本文，请分享到朋友圈，想要获得更多信息，请关注我。 JAVA进阶:String源码分析 String结构 /*Strings are constant; their values can not be changed after they are created.Stringbuffers support mutable strings.Because String objects are immutable they can be shared. Forexample:*/public
数组是一种基本的线性表数据结构，它用一段连续的内存空间来存储一组具有相同类型的数据。
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）。
在公众号里写了有 80 多篇原创文章了，大家大多都是利用碎片时间来阅读公众号文章，所以我后面的文章也尽量使用更通俗、更简短的文字。
假设你正参加一个有奖游戏节目，面前有3道门可选：其中一个后面是汽车，另外两个后面是山羊。你选择一个门，比如说1号门，主持人事先知道每个门后面是什么并且打开了另一个门，比如说3号门，后面是一只山羊。然后主持人问你"你想改选2号门吗？"那么问题来了，改选的话对你会有利吗？（游戏实现：使用Python模拟蒙蒂霍尔悖论游戏）
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书，看完后给博主打开了SQL世界的新大门，对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论，
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。
首先，恭喜你，能够点进来看的，已经领先60%的开发者了。 因为很多人看到标题可能觉得数组从0开始这不本来就这样吗？有什么看头，索性看都不会看，但是你点进来了，说明你还是保持了好奇心的，是具备成为专家的潜力的，这对技术行业来说非常重要。
今年六月，来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM（目前已有 6700 多个 star），其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention，可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
当一个函数名出现在这样的表达式中时, 它就会 “蜕变” 成一个指针 , 这有点类似数组名的行为。通常函数的显示声明需要事先知道。因为此处并没有隐式的外部函数声明 (初始式中函数名并非一个函数调用的一部分)。
在我使用JavaScript的头几年里，我觉得自己是个骗子。尽管我可以用框架建立网站，但还是缺少一些东西。我惧怕JavaScript的工作面试，因为我对基础知识掌握得不够牢固。
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哈希表就是一种以键-值(key-indexed)存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。
数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。由于数组有连续的内存空间和相同类型的数据,内存访问机制 - 任意访问(随机访问)
通过前面学习到， Hash表的查询效率并不是 O(1)，它与 Hash函数、散列冲突等因素有关。如果 Hash函数确定得不好，可能导致散列冲突概率升高，查询效率下降。那么，该如何设计 Hash函数呢？
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随着用户对高质量视频的需求不断增加，视频内容不断向超高清、高码率的方向发展，面对不断增长的成本，新一代视频编码技术的落地应用对平台变得尤为重要。作为老少咸宜的音乐娱乐社交平台，全民K歌APP中视频化内容在平台占比逐年增加，巨大的带宽成本同样给K歌团队带来了不小的压力。
本文内容节选自第六届全球软件案例研究峰会宜人贷数据科学家王婷分享的《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》实录，本文主要分享互联网金融反欺诈，通过人工智能与人工调查的结合，实现智能反欺诈的效率和准确性提升。（音频+PPT+文稿）。 编辑：Cynthia 编者按：11月9-12日，第六届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕，现场解读2017年「壹佰案例榜单」。宜人贷数据科学家王婷带来《先知：人工智能助力Fintech反欺诈》的案例分享。 【内容简介】作为中国金融科技第一股，宜人贷发布科技能力共享平
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