count($arr,1);代表获取所有的子元素.后面加1 获取所有文件：如果是文件就++1.如果是目录递归遍历里面去。看看里面是否是文件....获取所有目录：如果是目录++1遍历里面去.看看里面是否是目录 切记：获取文件或者目录 files = glob( dir . ‘/*’); $file所有文件排在前面。然后才是目录
} 当你把索引为0的子节点删除后那么很自然的原来索引为1节点此时它的索引变成0了，而这时变量i已经变成1了，程序继续走时就会删除原先索引为２的现在为1的节点，这样程序运行的结果就是只删除了一半的子节点...("ul")[0]; // 获取父级DOM var len = ul.childNodes.length; // 子元素的个数 for(var i = len-1;i>=0;i-...methods: { handleDelete() { // this.lists = []; // 如果是使用Vue编程思维,删除所有子元素...,直接操作数组为空,就删除所有子元素了的 // 这里用原生js实现,主要是演示操作子节点的方式,在vue项目里,操作DOM的话,那使用vue就没有任何意义价值了的...var ul = document.getElementById('ul');// 获取父级元素的DOM // 判断是否包含子元素 if(
有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...但需要注意的是lassign是要把所有元素依次分配给这些变量，这就会出现两种例外情形。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...情形2：列表元素的个数比待分配变量个数少 例如，这里增加一个变量t，可以看到最终t的值为空字符串。 ?...思考一下： 如何用foreach语句实现对变量赋值，其中所需值来自于一个给定的列表。
但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。...方法一：使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下：遍历列表中的每一个元素如果该元素等于待删除的元素，则删除该元素因为遍历过程中删除元素会导致索引产生变化，所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终，所有特定元素都会从列表中删除下面是代码示例...方法二：使用列表推导式删除元素第二种方法是使用列表推导式来删除 Python 列表中所有出现的特定元素。...结论本文介绍了两种简单而有效的方法，帮助 Python 开发人员从列表中删除所有特定元素。使用循环和条件语句的方法虽然简单易懂，但是性能相对较低。使用列表推导式的方法则更加高效。
内容目录 Yii2 获取所有请求头Thinkphp5获取所有请求头获取请求头的函数 Yii2 获取所有请求头 public function getHeaders() {...如果函数不存在，再通过_SERVER获取。_SERVER获取请求头，将下划线转换成中划线，首字母大写的请求头。...Thinkphp5获取所有请求头 public function getHeaders() { $headers = []; if (function_exists...如果函数不存在，再通过_SERVER获取。_SERVER获取请求头，将下划线转换成中划线，小写字母请求头。...获取请求头的函数 apache_request_headers函数是Apache下才支持的函数。NGINX不支持！！
该方法返回的是第一个p节点中包含的所有直接子字节点和文本，不包含孙节点，两个节点之间的文本也当做是一个节点返回。...，获取歌曲链接的代码为：li.a['href'] 蓝色框中是歌曲的名字、演唱者和播放次数，歌曲名是在class="icon-play"的H3节点中，因此可以使用方法选择器中的find()方法获取到H3节点...，然后获取H3节点下面a节点中的文本信息就是歌曲的名字，代码为：li.find(class_="icon-play").a.text 获取演唱者和播放次数的代码为： li.find(class_="intro...p节点的直接子节点，以列表的形式返回，这里返回列表中有3个元素，分别是 后的字符串，a节点、演唱者/播次数。...contents会将直接子节点之间的换行符也当做一个元素。
Firefox 同样的方式，在应用中心查找XPath Checker，然后安装这个插件即可，由于未使用Firefox，便不再演示； 语法 节点选取 表达式 描述 示例 nodename 选词当前节点下节点的所有子节点...div / 若在最前，则表示从根节点开始选取，否则选择某节点下的某个节点 /div // 从全局节点中选取某一节点所在所有位置 //div @ 选取某一节点属性 //div[@color] ....下倒数第二个mark元素 markstore/mark[position()<5] 选取markstore下前四个子元素 //mark[@id] 选取拥有id的mark元素 //mark[@id=‘k’...] 选取id属性为k的mark元素 通配符 通配符 描述 * 匹配任意节点 @* 匹配节点中的任意属性 node() 匹配任何类型的节点 注意事项 使用方式：//获取当前页面所有元素，然后写标签名，...最后写谓词进行提取； /和//的区别：/代表只获取直接子节点，//代表获取子孙节点； lxml库 安装 使用如下命令安装即可， pip install lxml 使用 from lxml import
阶 B 树中一个节点的子节点数目的最大值，用 m 表示，假如最大值为 10，则为 10 阶，如图 所有节点中，节点【13,16,19】拥有的子节点数目最多，四个子节点（灰色节点），所以可以定义上面的图片为...4 阶 B 树 根节点 节点【10】即为根节点，特征：根节点拥有的子节点数量的上限和内部节点相同，如果根节点不是树中唯一节点的话，至少有俩个子节点（不然就变成单支了）。...在 m 阶 B 树中（根节点非树中唯一节点），那么有关系式 2<= M <=m，M 为子节点数量；包含的元素数量 1<= K <=m-1,K 为元素数量 叶子结点 节点【1,2】、节点【11,12】等最后一层都为叶子节点...将新元素插入到这一节点中的步骤如下： 如果节点拥有的元素数量小于最大值，那么有空间容纳新的元素。将新元素插入到这一节点，且保持节点中元素有序。...否则的话这一节点已经满了，将它平均地分裂成两个节点： 从该节点的原有元素和新的元素中选择出中位数 小于这一中位数的元素放入左边节点，大于这一中位数的元素放入右边节点，中位数作为分隔值。
还有最重要的，2-3树的所有叶子节点都在同一层，且最后一层不能有空节点，类似于满二叉树。 我们依次插入10，9，8，7，6，5，4，3，2，1来看一下2-3数是如何进行自平衡的。...2-3树中把有两个元素，三个子节点的节点称为3节点，把有一个元素，两个子节点的的节点称为2节点。 接着插入8，插入8的时候同样要先融入叶子节点中，如下图左侧所示 ?...2-3树中插入2插入后2、3、4三个元素所在的叶子节点不再满足2-3树的定义，需要进行分裂，即抽出元素3融入父节点，2和4分裂为3的左右子节点，3融入5所在的父节点中。...从2-3树看红黑树性质1：每个节点要么是黑色，要么是红色。 2-3树中存在2节点和3节点，3节点中左侧的元素便是红色节点，而其他的节点便是黑色节点。 性质2：根节点是黑色。...还是从2-3树的角度来理解，红色节点对应2-3树中3节点左侧的元素，那么它的子节点要么是2节点，要么是3节点。无论是2节点还是3节点对应的节点颜色都是黑色的，这在性质2时已经讨论了。
用一个图片来对比一下： 02 二叉查找树（Binary Search Tree） 从名字上不能看出，这种二叉树就是为了实现快速搜索而设计的，同时支持快速插入、删除。 那么它是如何实现的呢？...重点之处在于其对节点中元素大小的排列： 对于任一节点，其左子树中任一节点的值都必须小于当前节点的值，其右子树中任一节点的值都必须大于当前节点的值。...在了解二叉查找树的特点之后，我们用一个例子来体验一下二叉查找树的搜索效率： 假设我们需要找到数字65，判断思路很简单：从根节点开始，当前数字若小于节点中数字则向左寻找，反之若大于节点中数字则向右寻找。...4、需要删除的目标节点有多级子节点，我们需要从目标节点的右侧所有子节点中寻找到最小的，然后将其替换至目标节点位置。...其实不管怎么操作，最终的目的都是要保证操作之后的查找二叉树满足查找二叉树的排列规则对于任一节点，其左子树中任一节点的值都必须小于当前节点的值，其右子树中任一节点的值都必须大于当前节点的值。
直接获取下一个节点中的内容（当前节点的子节点）。...• 1、获取子节点 在获取某节点下面的所有子节点时，可以使用contents或者是children属性来实现，其中contents返回的是一个列表，在这列表中的每个元素都是一个子节点内容，而children...获取所有子节点的代码如下： #_*_coding:utf-8_*_ # 作者 ：liuxiaowei # 创建时间 ：2/6/22 1:18 PM # 文件 ：实现获取某节点下所有子节点内容...• 4、获取兄弟节点 兄弟节点也就是同级节点，表示在同一级节点内的所有子节点间的关系。...，如获取所有P节点中的第一个可以参考如下代码： print(soup.find_all(name='p')[0]) # 打印所有p节点中的第一个元素 因为bs4.element.ResultSet数据中的每一个元素都是
XPath选取节点规则 表达式 描述 nodename 选取此节点的所有子节点。 / 从当前节点选取直接子节点 // 从匹配选择的当前节点选择所有子孙节点，而不考虑它们的位置 . 选取当前节点。...述 nodename 选取此节点的所有子节点。 / 从当前节点选取直接子节点 // 从匹配选择的当前节点选择所有子孙节点，而不考虑它们的位置 . 选取当前节点。 .. 选取当前节点的父节点。...#获取所有a节点的父节点 print(result) # 获取属性和文本内容 result = html.xpath("//li/a/@href") #获取所有li下所有直接子a节点的href属性值...']") #获取li子节点中属性href值的a节点 result = html.xpath("//body/descendant::a") # 获取body中的所有子孙节点a print(result)...获取id属性为hid的h3节点中的文本内容 print(html.xpath("//h3[@id='hid']/text()")) #['我的常用链接'] # 2.
一 理解索引的特性 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构 索引存储在文件里 二 索引的各种存储结构及其优缺点 在开始讲这一小节之前，我们先来看一下在数据库没有加索引的情况下，SQL中的where...我们先看下左边表格第二列Col2列的数据时如何查找的，如果我们希望查找where Col2 = 22的记录，我们在没加索引的情况下是按顺序从第一条记录查找，由此可知需要查找5次才能找到； 如果对Col2...优点： 二叉树是一种比顺序结构更加高效地查找目标元素的结构，它可以从第一个父节点开始跟目标元素值比较，如果相等则返回当前节点，如果目标元素值小于当前节点，则移动到左侧子节点进行比较，大于的情况则移动到右侧子节点进行比较...优点： 对数据进行Hash（散列）运算，主流的Hash算法有MD5、SHA256等等，然后将哈希结果作为文件指针可以从索引文件中获得数据的文件指针，再到数据文件中获取到数据，按照这样的设计，我们在查找where...，匹配成功接着匹配第二个索引列和索引值，直到联合索引的所有索引列都匹配完；如果过程中出现某一个索引列与节点相应位置的索引值不匹配的情况，则无需再匹配节点中剩余索引列，前往下一个节点。
2-3节点，所有的值比key要大。...左节点也是一个2-3节点，所有的值均比两个key中的最小的key还要小；中间节点也是一个2-3节点，中间节点的key值在两个跟节点key值之间；右节点也是一个2-3节点，节点的所有key值比两个key中的最大的...然后，我们将这个4-node节点的中间元素提升，左边的节点作为其左节点，右边的元素作为其右节点。插入完成，变为平衡2-3查找树，树的高度从0变为1。...操作2：父节点：2-节点，子节点：3-节点 和第一种情况一样，我们也可以将新的元素插入到3-node节点中，使其成为一个临时的4-node节点，然后，将该节点中的中间元素提升到父节点即2-node...这4-node可能在跟节点，也可能是2-node的左子节点或者右子节点。或者是一个3-node的左，中，右子节点。所有的这些改变都是本地的，不需要检查或者修改其他部分的节点。
2-3节点，所有的值比key要大。...左节点也是一个2-3节点，所有的值均比两个key中的最小的key还要小；中间节点也是一个2-3节点，中间节点的key值在两个跟节点key值之间；右节点也是一个2-3节点，节点的所有key值比两个key中的最大的...然后，我们将这个4-node节点的中间元素提升，左边的节点作为其左节点，右边的元素作为其右节点。插入完成，变为平衡2-3查找树，树的高度从0变为1。...操作2：父节点：2-节点，子节点：3-节点和第一种情况一样，我们也可以将新的元素插入到3-node节点中，使其成为一个临时的4-node节点，然后，将该节点中的中间元素提升到父节点即2-node节点中，...这4-node可能在跟节点，也可能是2-node的左子节点或者右子节点。或者是一个3-node的左，中，右子节点。所有的这些改变都是本地的，不需要检查或者修改其他部分的节点。
我们先来看通过阶的概念的定义，阶指一个节点的最大子树的个数，定义如下： ❝树中每个节点至多有m颗子树 若根节点不是叶子节点，则至少有两颗子树 除根节点之外的所有非终端节点至少有「m/2」颗子树 所有的非终端节点中包含关键字和指向子树根节点的指针...可以将以38为根节点的子树的最右侧叶子节点的最后一个元素放入到38的位置，然后从叶子节点中删除放入的元素，这时候完美的符合BTree性质，整个数又是平衡的。...但此时父节点中的元素为空了，不满足BTree性质，于是对父节点采用从它的兄弟节点借或者合并的方法，而此时它的兄弟节点中也只有一个元素22，所以只能进行合并，将根节点的中的元素41和21合并，BTree的高度减少一层...查找 BTree是一种多路平衡树，同时也满足有序性，对于每个节点，它左边子树的所有元素都小于该节点中最小的元素，它右边子树的所有元素都大于该节点中最大的元素。每个节点的内部元素也是有序的。...所以BTree中查找元素的过程很简单，从根节点开始，每次可以定位可能所在的1个子节点，这样一路向下查询，如果在内部节点中没有找到，最后达到叶子节点，如果叶子节点也没有，则说明要查询的元素不在BTree中
常见多叉树： (1). 2-3树： 第二层左边的节点，有两个元素，7和5，它又有3个子节点，这就叫做2-3树，其中节点7 5称为3节点，节点9称为2节点。 ?...2-3树 2-3树是最简单的B树，它有以下特点： 首先它也要满足排序树的特点，即左子节点都比父节点小，右子节点都比父节点大，如果3节点，那么中间那个元素要介于左节点和右节点之间，即6是介于4和11之间的...； 所有的叶子节点都在同一层(B树都满足这个条件)； 有两个叶子节点的叫二节点，二节点要么两个子节点，要么没有子节点； 有三个子节点的节点叫三节点，三节点要么有三个子节点，要么没有子节点； 2-3树就是由二节点和三节点构成的树...比如2-3树的阶就是3，2-3-4树的阶就是4； B树的搜索：从根节点开始，对节点内的元素进行二分查找，如果找到就结束，否则进入查找元素所属范围的子节点再进行二分查找，直到找到或者到达叶子节点； B树的所有节点都会存放数据...B+树所有的数据都存放在叶子节点的链表中，且链表中的数据也是有序的； 非叶子节点中存放的是索引，而不是要操作的数据，每个非叶子节点都会存放叶子节点的索引，也叫稀疏索引； B+树要进行搜素时，从根节点开始
bs4节点选择器 直接获取 直接调用节点名称，在调用对应的string属性则可以获取到节点内的文本信息。...---- 关联获取 先确认某个节点，再以此作为中心节点，获取其子节点、孙节点、父节点、兄弟节点。 获取子节点 通过使用contents 或children属性来实现。...name: 指定节点名称，返回一个可迭代对象，所有符合条件的内容均为对象中的一个元素。...'bs4.element.Tag' # 可以直接对某个元素进行嵌套获取 # 获取第二个'p'节点内的所有子节点'a' >>> soup.find_all(name='p')[1].find_all(name....get_text()soup.select('p')[0].string 获取所有p节点中第一个节点内文本（两种方式） soup.select('p')[1:] 获取所有p节点中第二个后的p节点 Soup.select
；首先移动父结点中的元素（该元素在两个需要合并的两个结点元素之间）下移到其子结点中，然后将这两个结点进行合并成一个结点。...所以在这个实例中，咱们没有办法去借一个元素，只能与兄弟结点进行合并成一个结点，而根结点中的唯一元素M下移到子结点，这样，树的高度减少一层。 ?...于是将删除元素C的右子结点中的D元素上移到C的位置，但是出现上移元素后，只有一个元素的结点的情况。...在这里，读者先不要去纠结于如何划分数据到最小区域矩形，也不要纠结怎样用更大的矩形框住小矩形，这些都是下一节我们要讨论的。 讲完了基本的数据结构，我们来讲个实例，如何查询特定的数据。...这么高效的数据结构该如何去实现呢？这便是这一节需要阐述的问题。 搜索 R树的搜索操作很简单，跟B树上的搜索十分相似。它返回的结果是所有符合查找信息的记录条目。而输入是什么？
一颗m阶(m指一个节点中最多包含的子节点数)B树特点如下： 所有叶子处于同一水平位置 除根节点外的每个节点都必须至少包含m/2-1个key，并且最多具有m-1个key，除根以外的所有非叶子节点必须至少具有...进行比较，重复2、3步骤 搜索值大于当前key：将搜索值与同一节点中的下一个key进行比较，重复2、3步骤，直到精确匹配，或搜索值与叶子节点中的最后一个key值相比较 如果叶节点中的最后一个键值也不匹配...，则显示“找不到元素”并结束搜索 ?...，大于112的key作为112根节点的右子节点，原插入节点位置的水平子树成为根节点左右子节点的子节点 删除 B树的删除比插入要复杂得多，因为我们可以从任何节点（不仅是叶子）中删除key，而且从内部节点删除...下移后父节点np.key数必然少于m/2-1，np从其父节点ng获取最接近下移np.key的键ng.key c. ng.key下移后会导致ng与np节点的相连key缺失，根据BST规则父节点的key比np
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