如何在Scala Split()之后保持元素的顺序_如何在保持元素顺序的情况下将数组元素写入txt文件？_如何在使用xstl2.0合并两个xml文件时保持第一个文件中元素的顺序 - 腾讯云开发者社区

示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1、列表中有重复的元素 a = [1,5,2,1,9,1,5,10] 2、字典中有重复的键值对 a = [ {'x': 1,'y': 2},...{'x': 1,'y': 3}, {'x': 1,'y': 2}, {'x': 2,'y': 4} ] 针对这些，我们需要去重，并且还要保持原顺序不变，...seen.add(item) a = [1,5,2,1,9,1,5,10] print(list(dedupe(a))) 先看下python中set()集合的特点...无序性唯一性所以集合可以用来去重关系测试 yield的用法，可以参考另一篇博客：[yield][1] 2、字典去重 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

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浅谈python元素如何去重,去重后如何保持原来元素的顺序不变

python列表元素去重后如何保持原来的顺序不变原列表： list1 = [1,2,1,4,9,3,5,2,6,7,3,1,6,8,4,0] 去重，使用集合set来去重： list2...元素出现的顺序进行排序（也就是原来的顺序）： list2.sort(key = list1.index) 此时，list2 = [1, 2, 4, 9, 3, 5, 6, 7, 8, 0]...具体的实现过程如下： ?...href'] print(newPage) pages.add(newPage) getLinks(newPage) getLinks("") 以上这篇浅谈python元素如何去重...,去重后如何保持原来元素的顺序不变就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python获取numpy数组中最大的5个元素（保持原顺序）

这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标...2的元素，最后是原来下标0的元素最大。...下面的小代码演示了该函数的用法，并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。...array([4, 5, 2, 9, 1, 7, 3, 6, 0, 8], dtype=int64) >>> x[np.argsort(x)] # 按升序访问元素返回新数组 array([ 5,...6, 22, 30, 34, 36, 67, 76, 84, 99]) >>> x[sorted(np.argsort(x)[-5:])] # 按原来的顺序返回最大的5个数 array([84, 67

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一日一技：包含非hashable元素的列表如何去重并保持顺序？

如果是一个包含数字的列表，我们要对它进行去重同时保持剩余数据的顺序，可以使用集合来实现： a = [2, 1, 6, 3, 2, 7, 6]dup = set()a_uni = []for element...然而，数字之所以可以放进集合里面，是因为数字是 hashable的对象。在Python中，所有不可变的对象都是 hashable的，例如数字、字符串、元组。而列表和字典不是 hashable的。...为了解决这个问题，我们需要把字典转换为 hashable的对象，此时方法有很多种，其中一种是使用 json.dumps把字典转换为JSON格式的字符串。...在Python 3.6之前，由于字典的顺序是不确定的，所以同一个字典，转换为JSON以后可能会出现顺序不一致的情况，这就会导致两个实际上相等的字典转成JSON字符串以后不相等。...移除包含非 hashable元素的列表，就可以使用JSON字符串来辅助去重： import jsona = [ {'name': 'kingname', 'salary': 99999},

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如何在网页置灰的时候，部分元素保持彩色-有意思的面试题

网页置灰方案讨论如何在网页置灰的前提下，保持部分元素彩色在线体验本文视频版链接最近哀悼日，网页端如何一键变灰已经有很多实现方式了，但是我看到一个推文很有意思，是一个不错的面试题现在网页置灰已经不仅仅是一行...css的事了，如何在网页置灰的前提下，部分元素保持彩色，这是一个不错的system design题一键变灰这个大部分同学都写了，直接html{ filter: grayscale(100%);}考虑...js就可以了图片那么问题来了，如何在置灰的前提下部分元素保持彩色呢filter重置（失败）如果能直接某个元素重置filter, 尝试下面的写法，但是不生效html{ filter:grayscale...方案更普及一些，不过作为面试题的话我们还可以继续用filter这个方法，图片图片我们设置有一些选择器保持彩色，然后统计出当前这个网页中，需要置灰的元素，网页是一个属性结果，我们先对选中元素的父元素进行遍历标记图片..., 不过这样设置filter可能会导致部分元素的定位失效，不过作为面试题的追问还不错图片总结作为面试题来说，考察了面试者的css，js的dom遍历，递归思想，很不错的入门题

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Scala 【 11 Scala的集合体系结构】

Scala的集合体系结构 Scala 中的集合体系主要包括：Iterable、Seq、Set、Map。其中 Iterable 是所有集合 trait 的根 trait。...这个结构与Java的集合体系非常相似。 Scala 中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...List 的创建： val list = List(1,2,3,4) List 有 head 和 tail，head 代表List 的第一个元素，tail 代表第一个元素之后的所有元素。...Set Set 代表一个没有重复元素的集合，将重复元素加入 Set 是没有用的。而且 Set 是不保证插入顺序的，也就是说，Set 中的元素是乱序的。...val s = new scala.collection.mutable.HashSet[Int](); s += 1 s += 2 s += 5 LinkedHashSet 会用一个链表维护插入顺序

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Spark基础-scala学习（五、集合）

这个结构与java的集合体系非常相似 scala中的集合是分成可变和不可变两类集合的，其中可变集合就是说，集合的元素可以动态修改，而不可变集合的元素在初始化之后，就无法修改了。...代表List的第一个元素，tail代表第一个元素之后的所有元素，list.head,list.tail List有特殊的::操作符，可以用于将head和tail合并成一个List，0::list 案例：...用递归函数来给List中每个元素都加上指定前缀，并打印如果一个List只有一个元素，那么它的head就是这个元素，它的tail为Nil scala> def decorator(l:List[Int]...循环将列表中的每个元素都乘以2 scala> val list = scala.collection.mutable.LinkedList(1,2,3,5,6) scala> var currentList...;s+1;s+4 而且Set是不保证插入顺序的，也就是说，Set中的元素是乱序的，val s = new scala.collection.mutable.HashSetInt;s+=1;s+=2;s+

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Scala：数据结构

)Array[Int] scala> makeArr(10).foreach(println) 9 8 3 5 9 6 8 8 0 1 编写一个循环，将整数数组中相邻的元素置换。...a.foreach(println); 2 1 4 3 5 给定一个整数数组，产出一个新的数组，包含原数组中的所有正值，以原有顺序排列，之后的元素是所有零或负值，以原有顺序排列。...(println) 5、设置一个映射，其中包含你想要的一些装备，以及它们的价格。...[String,Double] = Map(book -> 9.0, gun -> 16.2, ipad -> 900.0) 6、编写一段WordCount函数，统计传入的字符串中单词的个数 scala...] | for(word <- str.split("\\s+")) | count(word) = count.getOrElse(word,0) + 1

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Flink入门学习笔记

，每个分区包含具有相同 key 的元素，在内部以 hash 的形式实现的 Split...，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化，两个流相互独立。...如将集合中每个元素按照空格切分。...functions）每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询

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Flink - 自己总结了一些学习笔记

逻辑地将一个流拆分成不相交的分区，每个分区包含具有相同 key 的元素，在内部以 hash 的形式实现的 Split 根据某些特征把一个 DataStream 拆分成两个或者多个 Select 从一个...SplitStream 中获取一个或者多个 DataStream Connect 连接两个保持他们类型的数据流，两个数据流被 Connect 之后，只是被放在了一个同一个流中，内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...如将集合中每个元素按照空格切分。...functions）每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态。...与常规 SQL 语言中将查询指定为字符串不同，Table API 查询是以 Java 或 Scala 中的语言嵌入样式来定义的，具有 IDE 支持如:自动完成和语法检测;允许以非常直观的方式组合关系运算符的查询

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JDK新特性——Stream代码简洁之道的详细用法

无状态：指元素的处理不受之前元素的影响；有状态：指该操作只有拿到所有元素之后才能继续下去。...非短路操作：指必须处理所有元素才能得到最终结果；短路操作：指遇到某些符合条件的元素就可以得到最终结果，如 A || B，只要A为true，则无需判断B的结果。...API 5.1 中间操作 1. filter：过滤流中的某些元素 //中间操作:如果调用方法之后返回的结果是Stream对象就意味着是一个中间操作 Arrays.asList(1,2,3,4,5...排序 sorted()：返回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序。 sorted(Comparator com)：返回由该流的元素组成的流，根据提供的 Comparator进行排序。...='java' name='scala' name='python'） Stream.of(str2.split(",")).map(Users::new).forEach(System.out:

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Flink1.4 Operator概述

(" ") } 1.3 Filter DataStream → DataStream 为每个元素计算一个布尔值的函数并保留函数返回 true 的那些元素。...将当前元素与上一个 fold 后的值组合，并生成一个新值。...> odd = split.select("odd"); DataStream all = split.select("even","odd"); Scala版本: val even...请注意，这些函数只能在 DataStream 转换操作之后使用，因为它们引用上一个转换。...Flink会将使用相同插槽共享组的操作放入同一插槽，同时保持在其他插槽中没有插槽共享组的操作。这可以用来隔离插槽。如果所有输入操作位于同一个插槽共享组中，则插槽共享组将继承自输入操作。

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Flink1.4 并发执行

本节介绍如何在Flink中配置程序的并行执行。一个Flink程序由多个任务(transformations/operators，data sources和sinks)组成。...StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment val text = [...] val wordCounts = text .flatMap{ _.split...(5)) .sum(1).setParallelism(5) wordCounts.print() env.execute("Word Count Example") 1.2 执行环境级别如这所述...客户端可以是Java或Scala程序。Flink的命令行接口(CLI)就是一种客户端。对于CLI客户端，可以使用-p指定并发度参数。例如： ./bin/flink run -p 10 .....备注: 将最大并发度设置为非常大的数值可能会对性能造成不利影响，因为一些后端状态必须保持在内部数据结构，而这些内部数据结构随key-groups(这是可扩展状态的内部实现机制)的数量进行扩展。

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Scala学习一

1.集合操作练习 //创建一个List val lst0 = List(1,7,9,8,0,3,5,4,6,2) //将lst0中每个元素乘以10后生成一个新的集合 lst0.map(x => x*10..._ < _) //反转顺序 lst0.reverse //将lst0中的元素4个一组,类型为Iterator[List[Int]] lst0.grouped(4) res5: Iterator[List...先按空格切分，在压平 scala> lines.map(_.split(" ")) res9: List[Array[String]] = List(Array(hello, tom, hello, jerry...[Int] = ParArray(1, 2, 3, 4, 5, 6) scala> a.par.reduce(_ + _) res26: Int = 21 //折叠：有初始值（无特定顺序） //fold...scala> lines.flatMap(_.split(" " )).map((_,1)).groupBy(_._1) res29: scala.collection.immutable.Map[String

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Spring-Web-Flux实战(三) - Stream 流

流的操作不会修改数据源，例如filter不会将数据源中的数据删除。延迟操作流的很多操作如filter,map等中间操作是延迟执行的，只有到终点操作才会将操作顺序执行。...纯消费流的元素只能访问一次，类似Iterator，操作没有回头路，如果你想从头重新访问流的元素，对不起，你得重新生成一个新的流 Java Stream提供了提供了串行和并行两种类型的流，保持一致的接口...中间操作会返回一个新的流，并且操作是延迟执行的，它不会修改原始数据源，而是由在终点操作开始的时候才真正开始执行这和Scala集合的转换操作不同，Scala集合转换操作会生成一个新的中间集合，显而易见...这个方法不担保按照流的encounter order顺序执行，如果对于有序流按照它的encounter order顺序执行，你可以使用forEachOrdered方法 Stream.of(1,2,3,4,5...它是一个值得关注的类，你需要熟悉这些特定的收集器，如聚合类averagingInt、最大最小值maxBy minBy、计数counting、分组groupingBy、字符串连接joining、分区partitioningBy

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2021年大数据Spark（十六）：Spark Core的RDD算子练习

val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(' '))//_是每一个元素,如其中一个:"a b c" rdd2.collect //Array[String] = Array...,python), (jack,scala), (tom,java), (tom,python), (tom,scala)) distinct 算子对RDD中元素进行去重，与Scala集合中.../按照原来的顺序取前第一个 rdd1.first keys、values 算子针对RDD中数据类型为KeyValue对时，获取所有key和value的值，类似Scala中...,Key不变,Value变为操作之后。...mapValues表示对RDD中的元素进行操作,Key不变,Value变为操作之后 val rdd1 = sc.parallelize(List((1,10),(2,20),(3,30))) val

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日志分析实战之清洗日志小实例6：获取uri点击量排序并得到最高的url

p.parseRecord(_).getOrElse(nullObject).request也就是我们取到uri .map(_.split(" ")(1))是取到我们过滤的url，过滤掉不想要的版本等信息...reduce、reduceByKey reduce(binary_function) reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素...KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作，因此，Key相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。...(3,4),(3,6))) a.reduceByKey((x,y) => x + y).collect //结果 Array((1,5), (3,10)) Seq Sequence都有一个预定义的顺序...）根据不同的条件对序列元素进行排序。

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Flink（二）

基本转换算子（1）map 映射，对每个元素进行一定的变换后，映射为另一个元素。输出泛型可以变化，常用作分词操作。（2）flatMap 将元素摊平，每个元素可以变为0个、1个、或者多个元素。...3* 支持的数据类型（1）Java和Scala基础数据类型；（2）Java和Scala元组（Tuples）；（3）Scala样例类（case classes）（4）Java简单对象（POJO...与常规函数的区别是，可以获取运行环境的上下文，并拥有一些生命周期方法（open、close、invoke）。如MapFunction对应RichMapFunction。 4....Window API 窗口分配器window()方法，必须在keyBy之后才能用，再做聚合操作。flink还提供了.timeWindow和.countWindow方法。...增量聚合函数（incremental aggregation functions）每条数据到来就进行计算，保持一个简单的状态，计算内容简单。

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

一、对RDD操作的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD...RDD[Int]，因为sortBy中传递的仅仅是排序规则，排序仅仅改变数据的顺序，而不会改变数据的类型。...)和List("e f g", "a f g")等)，所以操作的是RDD中的List，第二个flatMap取出的是scala中的List元素"a b c"和"a b b"等元素。...groupBy是分组之后再聚合，分组这个过程会有大量的shuffle，key相同的value需要到同一台机器上计算。...n个元素 scala> rdd1.take(2) res4: Array[Int] = Array(1, 2) #first 取第一个元素返回Int类型 scala> rdd1.first res5:

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Spark——RDD操作详解

Scala： val lines=sc.parallelize(List("hello word","hi","I'm back")) val words=lines.flatMap(line=>line.split...行动操作会对RDD计算一个结果，并把结果返回到驱动程序中，或把结果存储到外部存储系统中(如HDFS)中。...top()按照RDD元素的顺序，返回RDD的前几个元素。 first()就是一个行动操作，他会返回RDD的第一个元素。...如果缓存的数据太多，内存中放不下，Spark会自动利用最近最少使用(LRU)的缓存策略把最老的分区从内存中移除。当然对于使用内存和磁盘缓存级别的分区来说，移除的数据会写如磁盘。...最后，还可以使用unpersist()方法手动把持久化的RDD从缓存中移除。 cache()方法，是延迟执行，需要在一个action执行之后，进行缓存RDD。是persist特殊缓存方式。

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python删除序列相同的元素并保持原顺序

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Python获取numpy数组中最大的5个元素（保持原顺序）

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Scala：数据结构

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