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Bash如何字符串删除固定的前缀后缀

更多好文请关注↑ 问: 我想从字符串删除前缀/后缀。例如,给定: string="hello-world" prefix="hell" suffix="ld" 如何获得以下结果?...如果模式与 parameter 扩展后的值的开始部分匹配,则扩展的结果是 parameter 扩展后的值删除最短匹配模式(一个 # 的情况)或最长匹配模式(## 的情况)的值 ${parameter...如果模式与 parameter 扩展后的值的末尾部分匹配,则扩展的结果是 parameter 扩展后的值删除最短匹配模式(一个 % 的情况)或最长匹配模式(%% 的情况)的值。.../bash/manual/bash.html#Shell-Parameter-Expansion 相关阅读: bash:-(冒号破折号)的用法 Bash如何字符串转换为小写 shell编程...$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 如何Bash变量删除空白字符 更多好文请关注↓

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javascript如何字符串转成变量或可执行的代码?

有这样一个需求:当前作用域内有未知的一些变量,其中一个函数可以拿到某个变量名字符串,怎么能在函数内通过传进来的字符串取到作用域链的变量值,示例小 demo 如下: const name = '周小黑...' const age = 18 /** * @param {String} e 变量名字符串 * @returns value 通过变量名字符串作用域链取到的变量值 */ function...return value } const str = fn('name') 要解决上面的问题,主要就是怎么字符串转变成可执行的代码?...主要有三种方式: eval() 函数 eval() 函数会将传入的字符串当做 JavaScript 代码进行执行,所以下面的字符串可以正确取到变量对应的值,eval 对比 new Function 和...setTimeout 定时器 setTimeout 的第一个参数我们平时都是传一个函数,它其实也是可以传字符串进去的,浏览器是可以正常执行的,node环境中会报错。

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NumPy进阶80题完整版|附Notebook版本下载

题目:data的第一行放回抽3个元素 难度:⭐⭐ 答案 np.random.choice(data[0:1][0], 3, replace=False) 49 数据计算 题目:计算data第二行不含第三行的元素的元素...70 字符串操作 问:如何使用NumPy操作字符串 输入: str1 = ['I love'] str2 = [' Python'] 答案: #拼接字符串 str1 = ['I love'] str2...79 数据修改 问:如何使用NumPy压缩矩阵 备注:数组的形状删除单维度条目,即把shape为1的维度去掉 输入: arr = np.random.randint(1,10,[3,1]) 答案:...80 数据计算 问:如何使用numpy求解线性方程组 输入: A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8,...下载方式 为了让各位读者更方便的刷题,我已经NumPy80题整理Notebook,共分为两个版本,一份无答案版可以用来刷题? ? ? 一份有答案版本用来参考学习? ? ?

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动态规划(dynamic programming)

而无权有向图最长路径  q-t的最长路径是是q-r-t 但 q-r缺不是q-r的最长路径  q-s-t-r是一条更长的路径 所以无权有向图最长路径不具有最优子结构 2、关于动态规划的另一个要点便是思考稍小的子问题和下一个子问题间是如何转化的也就是如何定义状态转移方程...状态转移方程的定义和我们是如何定义子问题的有关 比如:求最长连续回文串:   给出一个字符串S,求最长的连续回文串,例如串 babcbabcbaccba 最长回文是:abcbabcba 我们如果定义...-1) && (Si == Sj) } 总结起来我们可以用以下步骤去考虑一个问题如何用动态规划来解决 1、思考问题的最后一个步骤 是如何通过选择构造得到最终答案的 2、根据构造情况来发现子问题 3、看看能否确定状态转移方程...,减掉的部分不需要考虑,例如:二分查找 动态规划:原问题分成多个子问题,不同子问题间存在一定的联系,相互间有重叠的子问题 这里我个人认为动态规划分治 减治都是大问题拆分成小问题 进行求解 区别在于...减治法减掉的部分 可以不用再求解了; 分治法每个小问题都需要进行求解; 动态规划不同的子问题间是有相互重叠的子问题的 动态规划与贪心 动态规划在于我们求解了所有子问题  虽然有些子问题最终并不能组成答案

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容斥原理

然后会讨论一些复杂问题,试看如何用容斥原理来解决它们。 其中的“寻找路径数”是一个特殊的例子,它反映了容斥问题有时可以多项式级复杂度内解决,不一定需要指数级。...这个很容易用组合数来求解,我们要把20个元素分成6组,也就是添加5块“夹板”,然后25个位置找5块“夹板”的位置。 ? 然后通过容斥原理来讨论它的逆问题,也就是x>=9时的解。...解决此题的思路和上题差不多,计算ai所能组成的各种集合(这里集合ai的最小公倍数作为除数)区间中满足的数的个数,然后利用容斥原理实现加减。...现在我们来学习如何解决第一个问题:能正好匹配k个匹配串的字符串。 我们n个匹配串中选出k个,作为集合X,统计满足集合X匹配的字符串数。...所以,我们只需枚举2到n的所有数,每个数的与其互素的数的个数和与其不互素的数的个数相乘,最后求和除以2,就是要求的逆问题的答案

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算法修炼之筑基篇——筑基二层中期(讨论一下如何解决动态方程问题,没时间了,快快快看一下)

总的来说,动态规划是一种自底向上的求解方法,通过原问题拆解为子问题利用子问题的解来求解原问题的最优解。以上是一般解决动态规划问题的步骤,具体问题需要根据实际情况进行调整和优化。...重叠子问题:理解重叠子问题的性质,即问题的求解过程存在重复计算的子问题。 状态定义:学会确定问题的状态,问题划分为子问题,明确每个子问题的状态表示。...通用状态方程:dp[i][j]表示字符串A的前i个字符转换为字符串B的前j个字符所需的最小编辑操作次数。...本篇博客,我们探讨了几种常见的动态规划问题,包括最长公共子序列、最长递增子序列、最大子数组和、矩阵链相乘、最短路径问题、切割钢条问题和字符串编辑距离。...记住,解决动态规划问题时,关键是理解问题的性质和定义状态,然后设计合适的状态转移方程。通过不断学习和练习,你掌握动态规划的技巧,能够灵活地应对各种问题。 让我们一起享受动态规划的大冒险吧!

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Wolfram|Alpha 的分步解答数学工具帮助您学习化学课程

本质上讲,分步解决方案就像你自己的按需数学导师:除了计算答案,Wolfram|Alpha 还向你展示它是如何实现的。...你也可以输入 "2x+7y-5=0的斜率和y截距",直接得到答案,但知道如何确定方程的斜率——截距形式的每个部分是很有帮助的。...求解x 要想在第一堂化学课上取得成功,还需要一个重要的概念,那就是如何用逆运算来求解x。数字和变量重新排列,以隔离x,确定未知值,求解不同的值,如能量、质量、体积等方面是如此重要。...我们举个例子,用乘除法求x,给定方程8*x=3*0.08206*298,x的值是多少?这其实是直接理想气体定律中提取方程插入了数值。理想气体定律问题可以让我们求解压力、体积、物质的量和温度。...这在化学是非常有用的,特别是求解平衡反应时。然而,化学任何涉及方程的地方都会遇到求x的解。 5. 对数 大多数情况下,解决酸碱问题时,对数是用计算器计算的,但知道如何使用对数是很有帮助的。

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动态规划之最长回文子串

可能会有读者想把这个问题转换为最长公共子序列(LCS) 问题来求解:把字符串S倒过来变成字符串T,然后对S和T进行LCS模型求解,得到的结果就是需要的答案。...而事实上这种做法是错误的,因为一旦S同时存在一个子串和它的倒序,那么答案就会出错。...如图11-4所示,先固定i=0,然后枚举j2开始。...当求解dp[0][2]时,将会转换为dp[1][],而dp[1][1]是初始化得到的;当求解dp[0][3]时,将会转换为dp[1][2], 而dp[1][2]也是初始化得到的;当求解dp[0]...根据递推写法边界出发的原理,注意到边界表示的是长度为1和2的子串,且每次转移时都对子串的长度减了1,因此不妨考虑按子串的长度和子串的初始位置进行枚举,即第一遍长度为3的子串的dp值全部求出,第二遍通过第一遍结果计算出长度为

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剑指Offer题解 - Day22

最长不含重复字符的子字符串」 力扣题目链接[1] 请字符串找出一个最长的不包含重复字符的子字符串,计算该最长子字符串的长度。...提示: s.length <= 40000 思路: 本题如果采用暴力法进行破解的话,首先需要找到字符串的所有子串,然后判断每个子串内的字符是否重复。上述过程需要的复杂度是O(n^3) 。...本题可以采取动态规划的方式进行求解。首先找出动态规划方程: 设定dp[j] 代表以字符 s[j]为结尾的 “最长不重复子字符串” 的长度。...如果dp[j - 1] ≥ j - 1,也就意味着s[i]dp[ j - 1] 区间内,此时:dp[j] = j - i。 找到了方程,我们还有一个问题需要解决,那就是如何确定i?...遍历字符串每个字符,获取当前字符的左侧距离最近的相同字符索引,如果没有则为-1 。然后更新当前字符哈希表内的最新索引。

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谷歌程序员有哪些高效的编程习惯?

如果函数要处理的是一个字符串,那abc就是个很好的例子。试想一下正确的结果是什么,然后梳理一下你是如何解决这个问题的,以及用到了哪些步骤。...但我是如何做到的呢?对sourceString左读到最右,每3个字符一组和‘yes’进行比对看是否匹配。 如‘abc’‘bcd’‘cde’等。...找到匹配的时候理应返回正确的答案没找到匹配的时候也要放回正确的答案。...用文字写出来 认真思考上一步确定的算法后,我们就可以试着用文字把它写出来。 这么做能使得步骤变得很具体,以便我们在后续敲代码的时候进行参考。 字符串的首位开始读。...我是故意的,因为我不确定在JavaScript语言中给字符串切片的语法,所以我会在下一步查询该语法。

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如何使用 Python编程来识别整数、浮点数、分数和复数

稍后我们会看到该方法如何应用于更大的程序。  4.2 分数和复数作为输入  我们之前学到的 Fraction 类还能够字符串(例如’3/4’)转换为 Fraction 对象。 ...如果你发现自己问“4 是不是1024 的因子”这类问题,可以使用 is_factor()函数得到答案:  >>> is_factor(4, 1024)True 对于任何正整数 n,如何找到其所有的正因子...然后 print()函数,我们键入字符串,它包含了三个大括号的占位符,分别为{0}、{1}和{2}。...接下来,我们探讨如何编写程序来执行单位转换。  我们长度开始。美国和英国,英寸和英里经常用于长度测量,而其他大多数国家使用厘米和千米。 ...然后,我们这三个值作为参数调用 roots()函数(先将它们转换为浮点数), a、b 和 c 代入二次方程的公式,计算输出该方程的根。

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万字长文!动态规划的终极难题:字符匹配类

序列类动态规划 ,题目的输入是一个数组或是字符串然后让你基于这个输入数组或是字符串进行一系列的判断,往往我们拆解问题、分析状态的时候只需要考虑一个维度的状态,比如刷房子和抢房子相关的问题,我们只需要考虑此时的房子和之前考虑过的房子之间的联系...状态定义 dp[i][j] 表示的就是 str1(0,…i) 和 str2(0,…j) 的答案,基本上字符串匹配类动态规划都可以先尝试这样去定义状态 递推方程 拆解问题中也说了,有两种情况,就是:...一般字符匹配类问题的核心永远是两个字符串的字符的比较,而且字符比较也只会有两种结果,那就是 相等 和 不相等,字符比较的结果之上我们才会进行动态规划的统计和推导。...两个字符串完全匹配才算匹配成功。 说明: s 可能为空,且只包含 a-z 的小写字母。 p 可能为空,且只包含 a-z 的小写字母,以及字符 ? 和 *。...问题拆解” 的文字描述转换成状态的表达式就是递推方程: pattern(i) == str(j) || pattern(i) == '?'

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JS算法之动态规划

按照「从下往上」的顺序,「解决最小的问题开始」,并把已经解决的小问题的解存储下来(大部分都是存储一维数组或者二维数组),然后把小问题的解组合起来逐步解决大问题。...每次求解一个问题之前,应「先检查」该问题的求解结果是否已经存在。如果问题的求解过程已经存在,则不需要重复计算,只需要「从缓存读取」之前的求解结果即可。...但是,求解f(i)时只需要f(i-1)和f(i-2)的结果。f(0)到f(i-3)的结果其实在求解f(i)并没有任何作用。...保存f(i,j)之前,保存在dp[j+1]的值(即f(i-1,j))临时保存到变量prev 下一步计算f(i,j+1)时可以变量prev得到f(i-1,j) 代码cur = Math.max...中保存的是f(i,j-1) 「计算f(i,j)之前」,按照「从左到右」的顺序f(i,j-1)的值已经计算出来保存在dp[j-1] 用f(i-1,j)和f(i,j-1)的值计算出f(i,j)之后结果保存到

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如何Beautiful Soup应用于动态网站抓取?

解析就是Python对象的字符串表示转换为实际对象。而渲染本质上是HTML、JavaScript、层叠样式表(CSS)和图像解释成我们浏览器中看到的东西。...Beautiful Soup是一个用于HTML文件中提取数据的Python库。这包括HTML字符串解析为Beautiful Soup对象。解析时,我们首先需要HTML字符串。...动态网站不会直接数据保存在HTML。因而,Beautiful Soup不能用于动态网站。那么如何从动态网站抓取数据?...Selenium库可以Google Chrome或Firefox等浏览器自动加载和渲染网站。...尽管Selenium支持HTML中提取数据,但也可以提取完整的HTML,使用Beautiful Soup来代替提取数据。如想继续了解,可通过Oxylabs获得更多多详细信息!

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深度解析「正则表达式匹配」:暴力解法到动态规划

当然你也可以把这两个隐含条件当作一个来看,不管如何,我们的代码实现必须建立在这个基础之上,否则,case 考虑多了,题目无从下手。...解法二:记忆化搜索 上面的暴力解法是因为没有记录答案,记忆化搜索是 “傻搜” 的基础之上添加 “记事本”。...所以一般的字符串匹配的动态规划的 DP 数组都是二维的,当然也有特例。个人觉得确定了考虑的区间和遍历方向,至少来说动态规划状态方程的推导上会清晰不少。...接下来就是重点的部分,递推方程的推导,这里没有特别多的技巧,还是那句话,唯手熟尔,无他,要说重点的话,还是确定当前子问题和前面子问题的联系上吧,或者你可以这样想 “当前考虑的子问题在什么情况下会变成前面求解过的子问题...结合上面的分析,这里列了一些字符串匹配类动态规划的一些注意事项: 注意考虑是否需要考虑空串的情况,如果是的话,一般 DP 数组需要多开一格 考虑递推方程前,确定子问题的区间和遍历方向 思考递推方程的时候

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