作为 X-Library系列框架 的灵魂所在,XPage 开源两年以来,一直致力于降低Fragment使用的难度,努力实现一个Activity多Fragment的Android开发模式。
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Java的框架文章太难写了,因为他引用了太多框架,而没一个框架都有很繁琐的配置,把每个框架都写一遍,就等于写书了;所以本文只能大体上介绍,但大体上介绍,感觉读起来又没有生气,总之非常难写。
XUI可以说是我花费心血最多的开源项目了,目前稍微大一点的项目我都会选择引入它。XUI几乎涵盖了目前Android开发所需要的所有组件,可以说有了XUI之后,可以大大提高我们的开发效率,让我们可以将精力很多地放在业务功能和数据处理上。可以说XUI是目前Github上组件最全、文档最详细、案例(200+)数量最多的Android原生UI库。
为了能够让更多的人了解到我的开源项目,我也是使出了浑身解数,写了不少文章和文档来提高项目的曝光率,不过在这期间我也发现了不少问题:读者的水平参差不齐,以往我写的文章都是建立在有一定开发基础之上的,这就导致了很多新手小白、学生党看不懂,不会用,瞎折腾,这完全违背了我的初衷。我希望我的开源项目不仅能够服务那些有一定开发经验的人,还能帮助那些热爱Android的人学习并提升自己的开发水平,早日能够跟上我们的步伐。
因为xwiki允许你把代码放在wiki页面或者放在java,你可能会问,应该把代码放哪。下面是一些一般原则:
由于XUI是一个Android原生UI库,它不像WebUI库那样,可以很方便地在浏览器中直接看到代码和代码实时的运行效果,因此我才详细编写了XUI的演示Demo程序,大家可以下载或者自己运行(建议)XUI演示demo程序,找到自己想要使用的组件,然后找到对应的实现代码来使用XUI的组件,下面我将分步骤讲解。
AndServer是阿里大佬yanzhenjie的开源项目,项目地址: https://github.com/yanzhenjie/AndServer, 目前有大约2.5k的star,写得还是相对不错的,感兴趣的同学可以尝试去阅读一下源码.
首先庆祝下我司继续领跑,朋友圈号称杀疯了~也欢迎大家加入,base地一线+重庆+大连
事情是这个样子的, 今天我和往常一样, 在下班之后瞅了几眼我建的几个开源技术交流QQ群, 试图寻找有价值的建设信息. 因为平时工作太忙, 基本上不会去看这些信息, 而且里面很少能获得一些有价值的建设意见, 所以我也没抱有什么多大期望.
链接地址:https://v.qq.com/x/page/i3263z1s9ef.html
在开放寻址法中,当散列表的装载因子超过其阈值时,会触发重新哈希。在均匀散列的情况下,我们可以使用二次探查来处理冲突。为了计算探查的期望次数上界,我们需要考虑在最坏的情况下需要多少次探查才能找到一个元素。
在开放寻址法中,一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6,这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找,其期望探查次数为 1。
在系统上查找文件或目录时,Linux上的find命令无与伦比。它使用简单,而且有许多不同的选项,可让您微调文件搜索。
最近,在使用Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中,我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
有多种方法可以唯一地标识网页中的一个Web元素,例如ID,名称,类名,链接文本,部分链接文本,标记名和XPATH。
指定字段当前行直接使用[字段名],例如在添加列里面直接使用[字段名]代表的就是当前指定的字段名的当前行的值。
NO.61 磁盘算法实践(下) Mr. 王:嗯,这是一个应用非常广泛的数据结构,跟你讲讲它的原理吧。Hash 表又叫散列表,是一种非常常见的用于实现数据字典的数据结构。它的原理非常简单,却能实现非常高效的插入、删除和查找。其时间复杂度为O(1)。 小可:这么快,常数时间的查找在以前提到过的数据结构中还是非常少见的啊! Mr. 王:先来谈谈散列表的原理。其之所以能够以这么快的速度进行查找,就是因为在散列表中,数据记录值和其所保存的位置(地址)之间有着非常强的直接关联。一般来说,最常见的散列表的空间大小为一个
之前几节介绍了各种具体容器类和抽象容器类,上节我们提到,Java中有一个类Collections,提供了很多针对容器接口的通用功能,这些功能都是以静态方法的方式提供的。 都有哪些功能呢?大概可以分为两类: 对容器接口对象进行操作 返回一个容器接口对象 对于第一类,操作大概可以分为三组: 查找和替换 排序和调整顺序 添加和修改 对于第二类,大概可以分为两组: 适配器:将其他类型的数据转换为容器接口对象 装饰器:修饰一个给定容器接口对象,增加某种性质 它们都是围绕容器接口对象的,第一类是针对容器接口的通用操作
这些都是数据结构与算法,一部分方法是团队其他成员实现的,一部分我自己做的,有什么其他实现方法或错误,欢迎各位大佬指点,感谢。
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。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在”研究“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的疯狂猛补生。本篇将带来的是二叉查找树的相关知识,知识提纲如图所示。
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列表:由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码:数据元素中的某个数据项,可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值:关键码的值。 主关键码:可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码:不能唯一地标识一个记录的关键码。
在 Linux 命令中,find用于在指定目录下查找文件。任何位于参数之前的字符串都将被视为欲查找的目录名,其支持按名称查找、按正则表达式查找、按文件大小查找、按文件权限查找等多种查询方式。如果在使用该命令时,不设置任何参数,则find命令将在当前目录下查找子目录与文件,并且将查找到的子目录和文件全部进行显示。
在算法和数据结构中,搜索是一种常见的操作,用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一,在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式:顺序搜索和二分搜索,并通过实例代码演示它们的应用。
find命令用来在指定目录下查找文件。任何位于参数之前的字符串都将被视为欲查找的目录名。如果使用该命令时,不设置任何参数,则find命令将在当前目录下查找子目录与文件。并且将查找到的子目录和文件全部进行显示。
如果采用其他方式对列表进行排序可以使用List接口的sort方法传入一个Comarable的一个对象
我们基本上都使用过结合工具类Collections,其重要功能和作用是对结合类的一些操作,比如,查找集合中指定元素,集合排序以及集合类型排序等等。此篇我们将对Collections源码中的二分查找做详细分析以及提出优化方案。
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
散列表(Hash Table)是一种非常重要的数据结构,它允许我们根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组,对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中,扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快,因为每个元素都存储了它的键和值,所以我们可以直接访问任何元素,无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此,无论是进行数据检索、缓存操作,还是实现关联数组,散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用,比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作:插入(Insert)和查找(Lookup)。插入操作将一个键值对存储到散列表中,而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度,这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时,如二分搜索树或数组,显示出显著的优势。然而,为了保持散列表的高效性,我们必须处理冲突,即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中,不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息,例如,计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而,这个方法的一个缺点是,在某些情况下,可能会产生聚集效应,导致某些单元过于拥挤,而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突,而且不会产生聚集效应。然而,它也有一个缺点,那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说,散列表是一种非常高效的数据结构,它能够快速地查找、插入和删除元素。然而,为了保持高效性,我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如,我们可以使用再哈希(rehashing)技术来重新分配键,以更均匀地分布散列表中的元素,减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能,使其在各种应用中更加高效。
我们每天有可能都在与数据列表打交道,比如列表的分页、查找列表(搜索查询)、按照指定的列升序降序排列这些需求,你可能再尝试使用 react-table or Ant Design table 这样的组件完成这些需求,但通常这些库与你特定案例的设计和需求不匹配,并且具有许多你不需要的功能,有时,自己动手可能会更好些,以便在功能和设计方面具有完全的灵活性。今天小编看到一位国外大佬写的关于此主题的文章,在此分享给大家,本篇文章并不是完全按照原作者的文章进行翻译,加上了小编的一些理解,希望对大家有所帮助。
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章,上篇文章主要是讲解数据结构,可以戳导师计划--数据结构和算法系列(上)进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法,辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式,发散下思维~
在前面介绍压缩列表ziplist的时候我们提到过,zset内部有两种存储结构,一种是ziplist,另一种是跳跃列表skiplist。为了彻底理解zset的内部结构,我们就再来介绍一下skiplist。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-find.html
find命令用来在指定目录下查找文件。任何位于参数之前的字符串都将被视为欲查找的目录名。如果使用该命令时,不设置任何参数,则find命令将在当前目录下查找子目录与文件。并且将查找到的子目录和文件全部进行显示。在运行一个非常消耗资源的find命令时,很多人都倾向于把它放在后台执行,因为遍历一个大的文件系统可能会花费很长的时间。 命令格式 > find pathname -options [-print -exec -ok ...] 命令功能 用于在文件树种查找文件,并作出相应的处理 命令参数 -amin<
Vector组件--它是类似于链表拥有的能力,是一种动态数组存储组件,Vector组件拥有的能力如下:
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料,还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章,以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
当您要检查某个元素是否在列表中时,有很多方法可以解决相同的问题。可以通过线性查找和二分查找来完成,但是要猜测哪个更快。
本文整理自https://fastexcel.wordpress.com/,有兴趣的朋友可以研究一下。
XPath (XML Path Language) 是一门在 XML 文档中查找信息的语言,可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。
对于一个公司来说,只有员工二三十人是很容易在outlook的通讯簿中找到,但是如果该公司有几百或几千个人呢?对于一个新员工来说暂时未能记住所有人的名字而又只能看到全球通讯簿是难以查找出某位同事的。一个好的地址列表可以快速查找出公司人员,加快工作效率。本次实验主要实现基于OU来划分地址列表,通过更改地址列表的路径来实现地址列表的分层。地址列表具备管理容易、方便查找、更新速度快等优点。
Sorted Sets 与 Sets 类似,是一种集合类型,集合中不会出现重复的数据(member)。区别在于 Sorted Sets 元素由两部分组成,分别是 member 和 score。
上例中,{} 用于与-exec选项结合使用来匹配所有文件,然后会被替换为相应的文件名。
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