问： 如何将任意长度的列表拆分为大小相等的块？...batch = list(islice(it, n)) if not batch: return yield batch 将数据分批放到到长度为 n 的列表中...itertools.html https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.array_split.html 相关阅读： Python 数据结构之 list 如何在迭代时从...python 列表中删除元素?...Python 如何克隆一个列表，使它不会在赋值后发生意外变化?
> 元组（tuple） Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。...列表切片读取列表内容（切片指从现有列表中，获取一个子列表） 通过切片来获取指定的元素 语法：列表[起始:结束] 通过切片获取元素时，会包括起始位置的元素，不会包括结束位置的元素 做切片操作时，总会返回一个新的列表...，不会影响原来的列表 起始和结束位置的索引都可以省略不写 如果省略结束位置，则会一直截取到最后 如果省略起始位置，则会从第一个元素开始截取 如果起始位置和结束位置全部省略，则相当于创建了一个列表的副本...in 和 not in in用来检查指定元素是否存在于列表中 如果存在，返回True，否则返回False not in用来检查指定元素是否不在列表中 如果不在，返回True，否则返回False employees...两个方法（method）index() 和 count() 方法和函数基本上是一样，只不过方法必须通过对象.方法() 的形式调用 s.index() 获取指定元素在列表中的第一次出现时的索引 employees
有如下树形结构：RT-ST-SST-SSST共四层，RT是根节点，往后依次是一代子节点，二代子节点，三代子节点。 如何根据当前节点的id，获得其子节点呢?这是一个SQL问题。...加入传入的id为1（即根节点），使用自连+SUBSTRING_INDEX函数得到其子节点： 示例： id name type url 1 大树 RT root...tree_node(name, type, url) values('树叶3', 'SSST', 'root/tree_main_line2/tree_branche3/tree_leaf3'); 查看刚刚插入的数据...url and (length(tree1.url) - length(replace(tree1.url, '/', ''))) = 1 where tree2.id = 1; ##返回"树干1"的父节点的...1，则认为是子节点 mysql> select length('root/tree_main_line1') - length(replace('root/tree_main_line1', '/',
首先是有一个已知的路径，现在要遍历该路径下的所有文件及文件夹，因此定义了一个列表，用于存放遍历到的文件名。...递归遍历如下：将已知路径和列表数组作为参数传递， public void Director(string dir,List list) { DirectoryInfo d...d.GetDirectories();//文件夹 foreach (FileInfo f in files) { list.Add(f.Name);//添加文件名到列表中...} //获取子文件夹内的文件列表，递归遍历 foreach (DirectoryInfo dd in directs) {...Director(dd.FullName, list); } } 这样就得到了一个列表，其中存储了所有的文件名，如果要对某一个文件进行操作，可以循环查找： foreach (string
归并排序使用分而治之的概念对给定的元素列表进行排序。它将问题分解为较小的子问题，直到它们变得足够简单以至可以直接解决为止。...以下是归并排序的步骤： 1、将给定的列表分为两半（如果列表中的元素数为奇数，则使其大致相等）。 2、以相同的方式继续划分子数组，直到只剩下单个元素数组。...3、从单个元素数组开始，合并子数组，以便对每个合并的子数组进行排序。 4、重复第 3 步单元，直到最后得到一个排好序的数组。...let arr = []; // 此条件代表当有一个数组为空之后，则停止循环 while (left.length && right.length) { // 从左右子数组的最小元素中选择较小的元素...left 或 right 剩下的值，由于每次都 push 最小值，则剩余的一定是大值，所以 push 到最后 // 由于 left 和 right length 可能为相等或相差 1，所以这里
这一算法的核心智慧在于运用了经典的分治法策略——犹如古代兵法中的“分而治之”，将一个错综复杂的大列表分割成两个相对简单的子列表，随后对这两个子列表施以同样的策略，直到每个子列表都只剩下单一元素或为空，此时整个序列自然归于有序...基准的选择可以很灵活，但理想情况下应倾向于选择一个能将数据集大致均匀分割的值，以促进算法效率。 2. 分区操作（Partitioning） 分区操作是快速排序的精髓所在。...其目标是在遍历数列一次的过程中，通过交换元素位置，使得所有小于基准值的元素都位于基准之前，而所有大于基准值的元素都排列在其后，相等的元素可以放置在任一侧，完成这一操作后，基准值恰好位于其最终排序后的位置...这一巧妙划分不仅为后续递归奠定了基础，也直接体现了快速排序分而治之的哲学。 3. 递归排序子序列 基于分区结果，数列被明确划分为两个独立的部分：左侧全部小于基准值，右侧则大于基准值。...这些优化不仅能够减少最坏情况出现的概率，还充分利用现代计算资源，使快速排序在实践中表现得更为出色，成为处理大量数据排序任务的优选算法之一。
归并排序背后的逻辑 归并排序使用分而治之的概念对给定的元素列表进行排序。它将问题分解为较小的子问题，直到它们变得足够简单以至可以直接解决为止。...以下是归并排序的步骤： 将给定的列表分为两半（如果列表中的元素数为奇数，则使其大致相等）。 以相同的方式继续划分子数组，直到只剩下单个元素数组。...以数组 [4, 8, 7, 2, 11, 1, 3] 为例，让我们看一下归并排序是如何工作的： ?...之后在 left 和 right 两个子数组中最小元素中的较小的一个，并将其添加到空数组。我们只需要检查 left 和 right 子数组中的第一个元素，因为它们是已排好序的。...如果元素数量为奇数，则左侧的元素数量会少一个。不断的划分数组，直到剩下单个元素的数组（array.length < 2）。然后用之前实现的 merge() 函数合并子数组。
，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个是 Zookeeper 的核心特性，Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的，后面在典型的应用场景中会有实例介绍...如何使用 Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储，但是 Zookeeper 并不是用来专门存储数据的...新增 Server 也是同样的原理。 Zookeeper 如何实现 Leader Election，也就是选出一个 Master Server。...如果正是自己创建的，那么它就获得了这个锁 如果不是那么它就调用 exists(String path, boolean watch) 方法并监控 Zookeeper 上目录节点列表的变化，一直到自己创建的节点是列表中最小编号的目录节点...判断 i 的值是否已经是成员的个数，如果小于成员个数等待 /synchronizing/start 的出现，如果已经相等就创建 /synchronizing/start。
今天分享的题目来源于 LeetCode 上 30 号题目：串联所有单词的子串。题目标签是：散列表、双指针和字符串。 题目描述 给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。...单词组words每一个单词的长度都相同，可以把单词看成一个关键字，字符串里的随机两个连续的字符也看成一个关键字。 但如何将字符串划分多个关键字呢？...所以，单词组words：{"su", "an", "fa"}的长度是3，要求字符串依次遍历时，有连续三个关键字是和单词组words匹配上的。 那如何去匹配呢？...，如果 count 等于 map 的数组长度，说明 window_map 的键值对和 map 相等的，如下图： ?...俩散列表键值对都相等 然后进行下一次的遍历，遍历次数直到超过一个单词的长度。 ?
启发式规则 平衡子问题：最好使子问题的规模大致相同。...也就是将一个问题划分成大小相等的k个子问题（通常k＝2），这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡（Balancing）子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。...1.2 分治法的求解过程 一般来说，分治法的求解过程由以下三个阶段组成： （1）划分：既然是分治，当然需要把规模为n的原问题划分为k个规模较小的子问题，并尽量使这k个子问题的规模大致相同。...3 排序问题中的分治法 3.1 归并排序 二路归并排序的分治策略是 （1）划分：将待排序序列r1, r2, …, rn划分为两个长度相等的子序列r1, …, rn/2和rn/2＋1, …, rn； （...分治法求解棋盘覆盖问题的技巧在于划分棋盘，使划分后的子棋盘的大小相同，并且每个子棋盘均包含一个特殊方格，从而将原问题分解为规模较小的棋盘覆盖问题。
主要有两种分配方式： 指针碰撞 空闲列表 接下来我们详细说说这两种分配内存的方式： 指针碰撞 其实这种方式理解起来比较简单的，假设Java堆中的内存是绝对完整的，它会把使用过的内存和未使用过的内存划分开来...此时一边就是使用过的内存，一边就是未使用过的内存；那么他如何去给一个新的对象去划分空闲内存中的某块区域呢？...其实很简单，就是借助一个指针（这里是不是呼应上了所谓的指针碰撞）；当我们分配内存的时候就是把指针在空闲的内存区域中移动一个与要被创建对象大小相等的距离。这就是指针碰撞的方式。...它无非就是指在Java堆中的内存并非是规整的（使用的内存和未使用过的内存没有划分开来），比较杂乱无章，此时虚拟机就得需要列表记录内存中哪些是已经使用的哪些是没有使用的，然后在给对象分配内存空间的时候在该列表中找一个足够的内存分给对象实例...而当使用的是CMS这种基于清除的算法收集器，理论上就只能采用空闲列表。 分配内存如何保证线程安全的 上面我们将给新的对象分配内存的方式以及分配内存前的逻辑大致理完了。你是不是觉得很简单。
快排的原理说起来很简单，就是从序列中挑出一个基准的数，比它小的放左边，比它大或相等的放右边。然后对两边的序列再分别采用这个方式进一步划分，直到子序列只剩下一个或没有元素为止。...这种思想叫作分治，就是把一个复杂的问题划分成相同或相似子问题，以此类推，直到子问题可以简单求解。分治在代码上的实现通常会用到递归函数。...接下来就是对第一个元素往后的列表进行遍历，比基准小的（2、1）就加到左列表，相等或大的（7、9、5、8）就加到右列表。 到这里都还比较好理解，然后接下来就是整个代码最核心的一句话了。...看起来好像还挺简单的，可是现在左列表和右列表都还没有排序呢，怎么就能这样加起来呢？ 哎，这就是递归的精妙之处。我们继续结合代码往下走。...快速排序还有其他一些写法，比如不新建子列表，而是在原列表上通过交换元素位置达到划分左右子列表的目的，又比如使用列表里前中后三个元素的中值作为划分的基准数。
内联片段信息列表中的每个条目都是一个存有（「对象，后代数量」）等特定信息的「元组」Tuple 「属性树」是解释「视觉和滚动效果」如何应用于DOM元素的数据结构 每个Web文档都有四个「独立的属性树」：...视口被划分为「瓦片」Tile> 「Quad」描述纹理的输入信息，并指出如何对其进行「转换」和「应用视觉效果」 「GPU纹理瓦片」是一种特殊的Quad，它只是一类纹理瓦片的别称 每个GPU纹理瓦片都有一个...还设置了一些额外的限制。 一个孩子节点不能有指向其父辈的指针 数据是单向的(某个节点只能访问其子节点的数据信息，而不能从父级获取) 这些限制使我们能够在随后的布局中「重新使用」一个片段。...❞ 这非常方便，因为有了这些信息，我们就能准确地知道适用于该元素的剪切、变换和效果的「列表」，以及它们的「顺序」。这告诉我们它在屏幕上的位置以及如何绘制它。...❝当前的属性树状态在绘制过程中被保持，显示项目列表被「划分为」拥有「相同属性树状态」的显示项目块Chunk。
前言 上篇文章介绍了Java虚拟机的运行时数据区域，大致明白了Java虚拟机内存模型的概况，下面就基于实用优先的原则，以最常用的虚拟机HotSpot和最常用的内存区域Java堆为例，升入探讨一下HotSpot...为对象分配空间的任务实际上便等同于把一块确定大小的内存块儿从Java堆中划分出来。 在解释Java堆是如何为对象分配空间的时候，先解释两个虚拟机常用的分配空间方式。...空闲列表 当一块儿内存的空间不是规整的时候，已被使用的内存和空闲的内存相互交错在一起，那就没办法简单地进行指针碰撞了，虚拟机就必须维护一个列表，记录哪些内存块是可用的，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例...对象创建的线程安全 在对象创建的时候，除了如何划分可用空间外，还有一个问题，那就是在分配内存空间的时候如何保证线程安全。...对象的内存布局 在HotSpot虚拟机里，对象在堆内存中的存储布局可以划分为三个部分：对象头（Header）、实例数据（Insetance Data） 和对齐填充（Padding）。
前言 先看一个视频，这个视频并不是去演示如何使用微信，而是演示基于wepy开发的微信小程序demo。...可以查看我的另外一篇文章：《打造小程序组件化开发框架》 下面就讲讲是如何一步一步基于wepy实现这个仿微信demo的。...按微信界面展示大致划分为两个页面，首页index，聊天页chat，以及若干组件，如下图： 首页index中包含一个tab组件和四个tab分别所对应的组件message，contact，discovery...而且各自还包含一些子组件，如contact组件中包含alpha字母列表组件，discovery和me组件中分别包含一些list菜单列表组件。其中list组件达到了很好的复用效果。...根据划分的组件，大致可以得到开发的目录结构： src components alpha.wpy --- 联系人 chatboard.wpy --- "聊天面板"
去掉不会随数据规模n而变化的常量，可以将符号简化为 n2 -n。由于 n2的增长速度快于n，因此也可以舍弃最后一项，使冒泡排序的平均和最坏情况下的时间复杂度为 O（n 2）。...在合并排序的情况下，分而治之方法将输入值的集合划分为两个大小相等的部分，对每个一半进行递归排序，最后将这两个排序的部分合并为一个排序列表。...然后，该算法将对两个列表进行递归排序，直到对结果列表进行完全排序为止。 划分输入列表称为对列表进行分区。...low列表中，大于piviot元素值的装进high列表中 # 如果和pivot相等，则装进same列表中 if item < pivot: low.append...这将使每个生成的子问题恰好是前一个问题的一半，从而导致最多log 2 n级。 另一方面，如果算法始终选择数组的最小或最大元素作为pivot，则生成的分区将尽可能不相等，从而导致n-1个递归级别。
根据分治法的分割原则，原问题应该分为多少个子问题才较适宜？各个子问题的规模应该怎样才为适当？这些问题很难予以肯定的回答。 在用分治法设计算法时，最好使子问题的规模大致相同。...如分成大小相等的k个子问题，许多问题可以取k＝2。 这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡（Balancing）子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。...分治的技巧在于如何划分棋盘，使划分后的子棋盘大小相同，并且每个子棋盘均包含一个特殊方格，从而将原问题分解为规模较小的棋盘覆盖问题。...当k>0时，将2k×2k的棋盘划分为4个2k-1×2k-1子棋盘。 原棋盘只有一个特殊方格，则其余3个子棋盘中没有特殊方格。 用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处。...如果给定n口油井的位置，即它们的x坐标（东西向）和y坐标（南北向），应如何确定主管道的最优位置，即使各油井到主管道之间的输油管道长度总和最小的位置？
以及针对不同结果的一些思考和优化。大致的列表例子如下：生成1000个不同的房间盒子，颜色随机。 ? 项目整体目录结构大致是这样的： ?...下面主要来看ListDetail.js中是如何写的： 父组件List 子组件RoomDetail,子组件的功能只是纯粹的渲染功能，自身并没有任何操作 子组件： // 子组件 class RoomDetail...很显然，此时由于父组件的状态发生了变化，会引起自身的render函数执行，同时列表开始重新遍历，然后将每一个房间信息重新传入到子组件中。是的，重新传入，就代表了子组件将会重新渲染。...渲染子组件的时间达到764ms，同时在堆栈中可以看到大量的receiveComponent和updateChildren方法的执行。那么有没有什么办法只渲染改变的部分呢？...因此在子组件中比较房间的时候，就会出现比较的值相等的情况，此时将会返回false 那么有没有办法改变这个问题，我找到了两个办法： 从数据源头入手 从子组件是否渲染条件入手 从数据源头入手，即为改造数据
在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。...right -= 1 # 如果列表前边的数,比基准数小或相等,则后移一位直到有比基准数大的数出现 while left < right and arr[left...希尔排序将序列按固定间隔划分为多个子序列，在子序列中简单插入排序，先做远距离移动使序列基本有序；逐渐缩小间隔重复操作，最后间隔为1时即简单插入排序。 ...该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1..i]和R[i+1..n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区；n-1趟结束，...该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
Java SDK不提供直接继承自Collection的类，Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子接口”如List和Set。 ...如何遍历Collection中的每一个元素？...容器类对象在调用remove,contains等方法时需要比较对象是否相等地，这会涉及到对象类型的equals方法和hashcode方法。...即，相等的对象应该有相等的hashcode.当然，如果是自定义的类型，需要重写这两个方法。...它们之间有一下区别： ● HashMap和Hashtable大致是等同的，除了非同步和空值（HashMap允许null值作为key和value，而Hashtable不可以）。
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