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    Fibonacci数列第n项的第7种计算方法:Python列表

    前面已经分享了几种计算Fibonacci数列第n项的方法,详见Python快速计算Fibonacci数列中第n项的方法和三种Fibonacci数列第n项计算方法及其优劣分析,本文分享第7种(过几天分享第...8种),主要演示列表的append()和pop()这两个方法和反向索引的用法。...如果n小的话,可以只append()不pop()(注意,这样的话append()的参数要改为data[-1]+data[-2]),但是如果n很大的话会导致内存崩溃。...下面的代码使用第800万项对本文的第7种方法和前面6种中最快的方法3进行了测试和对比,事实证明,算法3是无敌的,也是最简单的。 大家不妨分析一下,本文的方法7比方法3慢的原因是什么?

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    如何使用Python中的字典解析

    作者:Jonathan Hsu 翻译:老齐 列表解析,是Python中常用的操作,它语法简单,循环速度足够快。但是,你了解字典解析吗?它跟列表解析一样吗? 字典解析,不同于列表解析。...基本语法 让我们通过两个示例,了解一下字典解析的基本语法。 在第一个示例中,创建一个字典,其值为1-10的整数。...字典解析与列表解析最大的不同在于,字典解析中药有两个值——一个是键,另外一个是值。因此,字典解析,需要你多思考一下,这或许就是它使用频率不高的原因吧。 下面让我们看看真实开发中遇到的情况。...实战中的字典解析 下面的两个示例,是我常用到的。 移除缺失值 我喜欢在移除缺失值的时候使用字典解析,最典型的就是移除None。...替代map函数 我比较喜欢map函数,但是,字典解析也能够实现同样的功能,并且它没有那么复杂的语法,比如使用Lambda函数之类的。

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    动态编程:二项式序列

    这样的东西要如何在代码中表达? 如果我们用图中的6作为例子,它正上方的两个数字是3和3. 6在第4行,第3列。两个3在上一行--第三行,第二和第三列。同样的规律也适用于第五行的两个10....现在,我们能够提取的规律是--- 第[n, k] 个元素是 第 [n-1 , k] , [n-1, k-1]个元素的和。 那么,这和二项式原理有什么关系呢?回想一下,二项式数是像这样的: ?...我们既可以先选择第n 个元素,然后从剩下n- 1个元素中选取 k-1 个,也可以丢掉第n 个元素,从剩下n-1 个元素中选取k 个。我们在帕斯卡三角中看到的对称性在这里很明显。 现在来用代码实现它。...如果我们把每个 nCk 的结果存进一个矩阵中,我们可以更高效地计算高维序列。很明显,一个值被计算好后,它会被保存起来给后续的运算使用。这很有记忆化的潜力! 我们先从二项式序列的递归解开始。...(图中我用了简单的方法,把所有值都初始化为1。这有些浪费)这里只有从n 中取1的情况没被表示。我们要计算得到这种情况。用python 实现的遍历解法如下图所示: ?

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    如何更新 package.json 中的依赖项

    在一个项目中,其包依赖项列表保存在 package.json 文件中。每个已安装的包都被分配了一个版本号,一般由 三部分组成:major.minor.patch 。...有这种插入符号的依赖项意味着至少要安装 15.2.0 的版本。 当存在一个更高的 major 版本时,它就可能被使用。比方说当时有了个 15.6.2,就会在安装时升级到该版本。...npm install 会安装一个包及其依赖的任何包。如果该包中存在 package-lock 或 shrinkwrap 文件(在并存时后者优先级更高),将会按其进行依赖项安装。...使用 VSCode 中的 Version Lens 插件时,我们可以据其提示手动更新依赖包的 major 版本。...现在,package.json 中的依赖项就被升级到最新了,包括 major 位的更新: ? 剩下的就简单了。运行 npm install 或 npm update 以完成升级。

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    如何理解和使用Python中的列表

    今天我们详细讲解Python 中的列表。...前言 序列(sequence) 序列是Python中最基本的一种数据结构 数据结构指计算机中数据存储的方式 序列用于保存一组有序的数据,所有的数据在序列当中都有一个唯一的位置(索引) 并且序列中的数据会按照添加的顺序来分配索引...列表简介(list) 列表是Python中内置有序可变序列,列表的所有元素放在一对中括号“[]”中,并使用逗号分隔开;一个列表中的数据类型可以各不相同,可以同时分别为整数、实数、字符串等基本类型,甚至是列表...列表的使用: 1. 列表的创建 2. 操作列表中的数据 列表中的对象都会按照插入的顺序存储到列表中,第一个插入的对象保存到第一个位置,第二个保存到第二个位置。...获取列表中的第1,3 5 个元素 my_list = [10,20,30,40,50] print(my_list[0], my_list[2], my_list[4]) 运行结果: ? 4).

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    波动数列(DP 简洁)

    这个数列中后一项总是比前一项增加2或者减少3。  栋栋对这种数列很好奇,他想知道长度为  n  和为  s  而且后一项总是比前一项增加a或者减少b的整数数列可能有多少种呢? ...+(n-1)P))/n=x    s%n-(P+2P+...+(n-1)P)%n=0;  3. 于是就等价于求这个式子有多少个可能    s%n-(P+2P+......+Kn=0; 让他们的和为0 则满足条件 4.再来看看一张表   令 首项为 x 假设 第2项为加 a 那么 它后面的项 都会存在第2项的贡献   所以 第2项加上a  对于整个序列来说 给整个序列带来了...++){// 式子的前Ki项 sum_a = a*(n-i+1)%n;//假定 第i项为加上 a 那么 a 的贡献为 a*(n-i+1)%n sum_b = b*(n-i...+1)%n;//假定 第i项为减上 b 那么 b 的贡献为 b*(n-i+1)%n for (int j = 0; j 的值的方案数

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    如何使用 Python 隐藏图像中的数据

    在这篇文章中,我们将重点学习基于图像的隐写术,即在图像中隐藏秘密数据。 但在深入研究之前,让我们先看看图像由什么组成: 像素是图像的组成部分。...每个 RGB 值的范围从 0 到 255。 现在,让我们看看如何将数据编码和解码到我们的图像中。 编码 有很多算法可以用来将数据编码到图像中,实际上我们也可以自己制作一个。...在这篇文章中使用的一个很容易理解和实现的算法。 算法如下: 对于数据中的每个字符,将其 ASCII 值转换为 8 位二进制 [1]。 一次读取三个像素,其总 RGB 值为 3*3=9 个。...第 3 步 将所有二进制值连接后,我们最终得到二进制值:01001000。最终的二进制数据对应于十进制值 72,在 ASCII 中,它代表字符 H 。...PIL ,它代表Python 图像库,它使我们能够在 Python 中对图像执行操作。

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    如何使用Python中Django模板?

    Django会循环遍历像列表一样的可迭代对象,并对每个可迭代对象的中的项让用户输出模板响应。如果上面的例子中列表的内容像下面一样: ? 对应的输出的大概会是这样: ?...有时在for循环中的某个特定的元素上,你可能想采取一些特别的操作。在模板中不能直接使用Python内建的enumerate函数,但是在for标签中有一个叫forloop的特别变量可用。...有了变量、if标签以及for标签,你可以制作一些相当强大的模板,但是除了这些还有更多东西可以发掘。 更多关于上下文的内容 在整个模板的设置项中,我们没有详细讲解上下文处理器。...需要注意的是过滤器用在双花括号中,而不是像使用标签那样的{%语法。 一个非常常见的过滤器是date过滤器。当你在上下文中传递Python的时间实例,你可用date过滤器来控制时间的格式。...我们已经学习的以下内容: 如何设置你网站的模板 从视图中调用模板的方法 如何使用数据 如何处理逻辑 可用于模板的内置标签和过滤器 使用你自己的代码扩展定制模板

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    在Python中如何使用Elasticsearch?

    来源:Python程序员 ID:pythonbuluo 在这篇文章中,我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。 什么是ElasticSearch?...但是,由于眼见为实,可以在浏览器中访问URLhttp://localhost:9200或者通过cURL 查看类似于这样的欢迎界面以便你知道确实成功安装了: 在我开始访问Python中的Elastic...在Python中使用ElasticSearch 说实话,ES的REST API已经足够好了,可以让你使用requests库执行所有任务。...不过,你可以使用ElasticSearch的Python库专注于主要任务,而不必担心如何创建请求。 通过pip安装它,然后你可以在你的Python程序中访问它。...我使用Chrome,借助名为ElasticSearch Toolbox的工具使用ES数据查看器来查看数据。 在我们继续之前,让我们在calories字段中发送一个字符串,看看它是如何发生的。

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