二分查找要求:线性表是有序表,即表中结点按关键字有序,并且要用向量作为表的存储结构。
以中括号([])表示,每个元素以逗号隔开,里面可以存放相同的数据类型也可以存放不同的数据类型。
最近实现某个业务时,需要读取数据然后再异步处理;在 Go 中实现起来自然就比较简单,伪代码如下:
大量数据,里面有多行多列,出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
输了并不代表一无所有,你所经历的同样宝贵。如果你没有总结教训,只是沉浸在阴霾中,这样你就真的输了。
据机构数据显示,今年前六周,苹果公司在中国的 iPhone 销量同比下降 24%,而华为手机销量增加 64%。
闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外
在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础,如二分搜索,排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)......
了解容器前,先提出一个问题,ArrayList和LinkedList谁的处理速度更快呢?
函数内部定义的作用范围只有在函数内部 函数外部定义的作用范围都可以 在满足需求的前提下,选择作用域最小的
整体实现思路:借助Python 的List 来实现 ,因为列表的Append 方法相当于栈的Push 方法即栈的压入,列表的Pop 方法相当于栈的Pop 方法即弹出。
6.序列:字符串,列表和元祖 6.1序列 6.1.1标准类型操作符 6.1.2序列类型操作符 成员关系操作符(in,not in) 判断一个元素是否属于一个序列 字符串判断一个字符是否属于这个字符串 元祖判断一个对象是否属于该对象序列 in/not in 操作符返回值为True/False 例: obj [not] in sequence 序列类型操作符 序列类型符作用 seq[ind]获得下标为ind的元素 seq[ind1:ind2]获得下标从ind1到ind2间的元素集合 seq * expr序列重复
列表推导式,也叫列表解析式,英文名称为list comprehension,可以使用非常简洁的方式来快速生成满足特定需求的列表,代码具有非常强的可读性。另外,Python的内部实现对列表推导式做了大量优化,可以保证很快的运行速度。列表推导式的语法形式为: [表达式 for 变量 in 序列或迭代对象 if 条件表达式] 列表推导式在逻辑上相当于一个循环,只是形式更加简洁,例如: >>> aList = [x*x for x in range(10)] 相当于 >>> aList = [] >>> for x
列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表,* 号用于重复列表。
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。为了照顾目标读者,本文做了一些简化(例如:在讨论迭代器的时候忽略了生成器和强大的迭代工具itertools)。 对于那些新手开发者,总有一些使用反模式的理由,我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合Python的代码风格。如果你想要寻找更多的相关介绍资料,我极力推荐The Python Tuto
# 1,反转列表: def reverse(nums): n = len(nums) for i in range(len(nums) // 2): nums[i], nums[n-1-i] = nums[n-1-i], nums[i] print(nums) def reverse2(nums): i, j = 0, len(nums) - 1 while (i < j): nums[i], nums[j] = nums[j],
python l2w.py userdb.py =>生成新文件,已经具有windows的换行符
所有的数据集合可以分为三类,连续型,名义型和有序型。连续型例如1 2 3 4 5 8 9 10,名义型如sample1 sample2 sample3 ,而有序型 good better best;周一,周二,周三……等。在R中名义型变量和有序性变量称为因子,factor。这些分类变量的可能值称为一个水平level,由这些水平值构成的向量就称为因子。因子主要用于计算频数,可以用来分组。可以通过factor()函数中的labels选项对因子的值进行批量修改。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/56
新的一年了,对于去年的半年是在不满意,后半年是在没什么提高。新的一年当然有新的打算 不能那么平行线的走了,要让自己坡度上升。新的一年当然有新的计划了,一直说学开发的自己耽误了那么久了,去年的事情拖到了现在。最终确定了学习python。好吧学习新东西当然有自己的总结了。看书吧,修炼吧。。提升自己了。
列表是由一系列按照特定顺序排列的元素组成,可以通过方括号([])来表示列表,并用逗号分隔里面的元素。
for(Iterator it2 = list.iterator();it2.hasNext();){
本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。
常用的序列结构:列表、元组、字符串、字典、range、zip、enumerate 等
一、运算符 1、算术运算符 % 求余运算 ** 幂-返回x的y次幂 // 取整数-返回商的整数部分,例:9//2输出结果是4 2、比较运算符 == 等于 != 不等于 <> 不等于 > 大于 < 小于 >= 大于等于 <= 小于等于 3、赋值运算 = 简单的赋值 += 加法赋值运算,c += a等效于c = c + a -= 减法赋值运算 *= 乘法赋值运算 /= 除法赋值运算 %= 取模赋值运算 **= 幂赋值运算符 //= 取整除赋值运算符 4、in
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
1.1.序列类型的分类 1.2.序列的+和+=,extend和append的区别 from collections import abc a = [1,2,] c = a + [3,4] print
lambda 表达式也就是匿名函数,一些简单的功能需要实现的时候可以用匿名函数,一行语句体搞定。
本文主要讲的是一个小的功能代码的优化案例,用到的知识点主要包括函数式接口(BiPredicate和Consumer)、泛型、lambda表达式、stream流。主要目的是提高代码质量,减少 “流水账” 的重复代码,提高可读性和可维护性。实现的功能是:对比两个嵌套List,求交集和差集,并对交集和差集做对应的消费处理。希望能以此抛转引玉,扩展大家使用 函数式接口的场景。
Sized中实现__len__(可返回长度)魔法函数,Iterable中实现__iter__(可遍历)魔法函数,Container中实现__contains__(可使用if in方法)魔法函数
特殊符号常用,但不好搜索,收藏起来做个备用,欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用,例如ggplot(data); 或者调整优先级,如1:3+1返回2 3 4,而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别,具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
从空集开始,每个整数和所有子集组成的集合中的各子集都能组成新的子集。 根据注意事项,整数加入子集之后需要进行排序。
一个ArrayList对象aList中存有若干个字符串元素,现欲遍历该ArrayList对象,删除其中所有值为”abc”的字符串元素,请用代码实现。
Python中,数值类型(int和float)、字符串str、元组tuple都是不可变类型。而列表list、字典dict、集合set是可变类型。
Python 教程 欢迎来到Python的世界,本教程将带你遨游Python,领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者,尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式,因此只精选了部分Python的功能,请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版),特此感谢。 This work is licensed under a Creative Commons A
作为一个最底层的程序员,我先记录一些只有底层程序员才会知道的事情。如果多年后,我违背自己进入这个行业的初心,走上管理岗位,也能回想起一些禁忌,避免一些错误。
Python是一门清晰简洁的语言,如果你对一些细节不了解的话,就会掉入到那些深不见底的“坑”里,下面,我就来总结一些Python里常见的坑。 列表创建和引用 嵌套列表的创建 使用*号来创建一个嵌套的list: li = [[]] * 3 print(li) # Out: [[], [], []] 通过这个方法,可以得到一个包含3个list的嵌套list,我们来给第一个list增加一个元素: li[0].append(1) print(li) # O
alist = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] alist [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] alist. #两次TAB键 alist.append( #添加 alist.count(9) #统计单个字符出现的次数 alist.insert( #插入在指定位置插入参数 >>> alist.insert(3,4) >>> alist [1, 2, 3, 4] alist.rev
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 – 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。
本文基于pycharm编译器,也可以使用Anaconda 里的编译器,将讲解一些python的一些基础语法知识,是对上篇文章的补充,可以和我写的python数据分析——Python语言基础(数据结构基础)结合起来看,有些知识点可能在这篇文章写的不是很全面。
一方面, 面向对象语言对事物的体现都是以对象的形式,为了方便对多个对象 的操作,就要对对象进行存储。另一方面,使用Array 存储对象方面具有 一些弊 端 ,而 Java 集合就像一种容器,可以 动态地 把多个对象的引用放入容器中。
冒泡排序 基本思想 依次比较相临两个数据元素的大小,若逆序则交换两个数据元素,否则不交换。 当完成一趟交换以后,最大的元素将会出现在数据序列的最后一个位置。 重复以上过程,直到待排序序列中没有逆序为止。 每趟结束时,不仅能挤出一个最大值到最后面位置,还能同时部分理顺其他元素; **一旦下趟没有交换,还可提前结束排序** 算法实现 c++代码实现 // 原始冒泡排序 void bubblf_sort(SqList &L){ // 从大到小有序 for(i = 1; i <= L.length
插入排序时间复杂度仍然是O(n²),但算法思路与冒泡排序、选择排序不同 插入排序维持一个已排好序的子列表,其位置始终在列表的前部,然后逐步扩大这个子列表直到全表 —— 跟打扑克牌时,给排好序的扑克牌插入一张牌一样。
欢迎来到Python的世界,本教程将带你遨游Python,领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者,尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式,因此只精选了部分Python的功能,请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版),特此感谢。
即使您是一个从其他语言(如C或MATLAB)转换过来的程序员,用更高抽象级别的Python编写代码绝对是另一种体验。我希望早些时候就知道一些Python特性,并重点介绍了其中五个最重要的特性。
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