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【Python】列表 List ① ( 数据容器简介 | 列表 List 定义语法 | 列表存储类型相同元素 | 列表存储类型不同元素 | 列表嵌套 )

一、数据容器简介 Python 数据容器 数据类型 可以 存放多个数据 , 每个数据都称为 元素 , 容器 元素 类型可以是任意类型 ; Python 数据容器 根据 如下不同特点 : 是否允许元素重复...列表定义语法 : 列表标识 : 使用 括号 [] 作为 列表 标识 ; 列表元素 : 列表元素之间 , 使用逗号隔开 ; 定义 列表 字面量 : 将元素直接写在括号 , 多个元素之间使用逗号隔开...或者 list() 表示空列表 ; # 空列表定义 变量 = [] 变量 = list() 上述定义 列表 语句中 , 列表元素类型是可以不同 , 在同一个列表 , 可以同时存在 字符串 和...数字类型 ; 2、代码示例 - 列表存储类型相同元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", "Jerry", "Jack"] #...- 列表存储类型不同元素 代码示例 : """ 列表 List 代码示例 """ # 定义列表类 names = ["Tom", 18, "Jerry", 16, "Jack", 21] #

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Python组合列表多个整数得到最小整数(一个算法巧妙实现)

'''程序功能: 给定一个含有多个整数列表,将这些整数任意组合和连接, 返回能得到最小值。...代码思路: 将这些整数变为相同长度(按最大进行统一),短右侧使用个位数补齐 然后将这些新数字升序排列,将低位补齐数字删掉, 把剩下数字连接起来,即可得到满足要求数字'''...def mergeMinValue(lst): # 生成字符串列表 lst = list(map(str, lst)) # 最长数字长度 m = len(max(lst, key=...len)) # 根据原来整数得到新列表,改造形式 newLst = [(i,i+i[-1]*(m-len(i))) for i in lst] # 根据补齐数字字符串进行排序...newLst.sort(key=lambda item:item[1]) # 对原来数字进行拼接 result = ''.join((item[0] for item in newLst))

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算法:稳定处理大量突发流量秘密武器!

class LeakyBucket { private long capacity; // 容量 private long remaining; // 剩余空间 private...else { return false; } } } 在这段代码,我们定义了一个名为LeakyBucket类,其中包含了容量、剩余空间、漏水速度以及上一次漏水时间等属性...在尝试将请求放入tryConsume方法,我们首先会进行漏水操作,然后判断是否还有剩余空间来容纳新请求。 这样,我们就实现了一个简单算法。但是,这个算法真的好用吗?...在流量较小时候,漏算法依然以固定速度处理请求,这就可能导致系统资源浪费。此外,漏算法也需要一个足够大”来存储突发大量请求,这在一定程度上增加了系统复杂性。...我们从它基本原理开始,解释了如何将这个算法想象成一个实际水桶,水以一定速率从底漏出,即使突然注入大量水,也不会改变流出速度,超出部分则会溢出。

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今日面试之HashMap考点

initialCapacity 初始容量代表了哈希表初始数量,即 Entry[] table 数组初始长度,不过特别注意,table 数组长度虽然依赖 initialCapacity...loadFactor 加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满一种饱和度百分比,其衡量了一个散列表空间使用程度,负载因子越大表示散列表装填程度越高,反之愈小。...散列当前饱和度计算为当前 HashMap Entry 存储个数除以当前 table 数组长度,因此当哈希表 Entry 数量超过了 loadFactor 加载因子乘以当前 table 数组长度时就会触发扩容操作...因此如果哈希数组很大则较差 Hash 算法分部也会比较分散,如果哈希数组很小则即使好 Hash 算法也会出现较多碰撞,所以就需要权衡好 Hash 算法和扩容机制,也就是上面两个参数作用。...//新容量数组大小为旧table2倍 int newCapacity = newTable.length; //遍历旧数组table for (HashMapEntry

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拒绝宕机!一文详解分布式限流方案(附代码实现)

容量就像队列容量,当请求堆积超过指定容量时,会触发拒绝策略,即新到达请求将被丢弃或延迟处理。算法实现如下: 漏容量:确定一个固定容量,表示漏可以存储最大请求数。...漏速率:确定一个固定速率,表示漏每秒可以处理请求数。 请求处理:当请求到达时,生产者将请求放入。 漏流出:漏以固定速率从漏消费请求,并处理这些请求。...,单位请求数/秒 capacity int // 漏容量,最多可存储请求数 water int // 当前水量,表示当前漏请求数 lastLeakMs...最常用 Google Java 开发工具包 Guava 限流工具类 RateLimiter 就是令牌一个实现。令牌算法基于一个令牌概念,其中令牌以固定速率产生,并放入。...令牌算法实现步骤如下: 初始化一个令牌,包括容量和令牌产生速率。 持续以固定速率产生令牌,并放入令牌,直到满为止。 当请求到达时,尝试从令牌获取一个令牌。

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HashMap JDK8原理讲解

if (++size > threshold) resize(); //在HashMap当前方法是空实现,在LinkedHashMap,用来回调移除最早放入Map...所以说 我们用hash 一般用来查找单个元素很快, 介绍 hash 怎么存储和查询 哈希表hashtable(key,value) 就是把Key通过一个固定算法函数既所谓哈希函数转换成一个整型数字,...如果多个 hash 取余在一个就在这个后追加链表, 而当使用哈希表进行查询时候,就是再次使用哈希函数将key转换为对应数组下标,并定位到该空间获取value,如此一来,就可以充分利用到数组定位性能进行数据定位...所以上面的问题就有了答案,我们查找数据快不是因为 散列表存储有规律,而是把 key 经过hash 算法取余找到数组下标,进一步找到值,而且数组查找是通过下标而不是遍历,但是后追加元素是 链表,所以...不难看出,HashMap hash 采用是 除留余数法 。 我认为无论是哪种方法构造出来hash散列表都是无序,只是说每种方式都有固定算法而已,但是分布在散列表形成样子是乱序

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分布式限流方案探索与实践

容量就像队列容量,当请求堆积超过指定容量时,会触发拒绝策略,即新到达请求将被丢弃或延迟处理。算法实现如下: 漏容量:确定一个固定容量,表示漏可以存储最大请求数。...漏速率:确定一个固定速率,表示漏每秒可以处理请求数。 请求处理:当请求到达时,生产者将请求放入。 漏流出:漏以固定速率从漏消费请求,并处理这些请求。...,单位请求数/秒 capacity int // 漏容量,最多可存储请求数 water int // 当前水量,表示当前漏请求数 lastLeakMs...最为常用 Google Java 开发工具包 Guava 限流工具类 RateLimiter 就是令牌一个实现。令牌算法基于一个令牌概念,其中令牌以固定速率产生,并放入。...令牌算法实现步骤如下: 初始化一个令牌,包括容量和令牌产生速率。 持续以固定速率产生令牌,并放入令牌,直到满为止。 当请求到达时,尝试从令牌获取一个令牌。

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接口限流算法

算法概念如下: 将每个请求视作 “ 水滴 “ 放入 “ 漏 “ 进行存储; “漏 “ 以固定速率向外 “ 漏 “ 出请求来执行如果 “ 漏 “ 空了则停止 “ 漏水”; 如果 “ 漏 “ 满了则多余...漏算法多使用队列实现,服务请求会存到队列,服务提供方则按照固定速率从队列取出请求并执行,过多请求则放在队列中排队或直接拒绝。...生成令牌放入令牌存放,如果令牌满了则多余令牌会直接丢弃,当请求到达时,会尝试从令牌取令牌,取到了令牌请求可以执行。 如果空了,那么尝试取令牌请求会被直接丢弃。...这里我们实现就是每秒产生速率加上一个容量。但是如何实现呢?这里有几个问题。 需要保存什么数据在redis? 当前容量,最新请求时间 以什么数据结构存储?...因为是针对接口限流,每个接口业务逻辑不同,对并发处理也是不同,因此要细化到每个接口限流,此时我们选用HashMap结构,hashKey是接口唯一id,可以是请求uri,里面的分别存储当前容量和最新请求时间

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Java并发编程(8)- 应用限流及其常见算法

聪明朋友可能已经看出来了,刚才问题其实是因为我们统计精度太低。那么如何很好地处理这个问题呢?或者说,如何将临界问题影响降低呢?我们可以看下面的滑动窗口算法。...为了理解漏算法,我们看一下对于该算法示意图: ? 从图中我们可以看到,整个算法其实十分简单。首先,我们有一个固定容量,有水流进来,也有水流出去。...我们将算法水换成实际应用请求,我们可以看到漏算法天生就限制了请求速度。当使用了漏算法,我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求。所以漏算法天生不会出现临界问题。...同样为了理解该算法,我们来看一下该算法示意图: ? 从图中我们可以看到,令牌算法比漏算法稍显复杂。首先,我们有一个固定容量里存放着令牌(token)。...int capacity; // 容量 public int rate; // 令牌放入速度 public int tokens; // 当前令牌数量 public boolean

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HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap原理与区别

HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素存储,因此HashMap和Hashtablehash表包含如下属性: 容量(capacity):hash表数量 初始化容量(initial...capacity):创建hash表时数量,HashMap允许在构造器中指定初始化容量 尺寸(size):当前hash表记录数量 负载因子(load factor):负载因子等于“size/capacity...当hash表负载因子达到指定“负载极限”时,hash表会自动成倍地增加容量数量),并将原有的对象重新分配,放入内,这称为rehashing。...当两个不同键对象hashcode相同时,它们会储存在同一个bucket位置链表,可通过键对象equals()方法来找到键值对。...在HashMap,null可以作为键,这样键只有一个,但可以有一个或多个键所对应值为null。

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高并发之接口限流算法总结

为了理解漏算法,我们看一下维基百科上对于该算法示意图: ? 从图中我们可以看到,整个算法其实十分简单。首先,我们有一个固定容量,有水流进来,也有水流出去。...我们将算法水换成实际应用请求,我们可以看到漏算法天生就限制了请求速度。当使用了漏算法,我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求。所以漏算法天生不会出现临界问题。...为了理解该算法,我们再来看一下维基百科上对该算法示意图: ? 从图中我们可以看到,令牌算法比漏算法稍显复杂。首先,我们有一个固定容量里存放着令牌(token)。...public int capacity ; // 容量 public int rate ; // 令牌放入速度 public int tokens...也就是说,如果滑动窗口精度越高,需要存储空间就越大。 漏算法 VS 令牌算法算法和令牌算法最明显区别是令牌算法允许流量一定程度突发。

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面试必备:HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap原理与区别

HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素存储,因此HashMap和Hashtablehash表包含如下属性: 容量(capacity):hash表数量 初始化容量(initial...capacity):创建hash表时数量,HashMap允许在构造器中指定初始化容量 尺寸(size):当前hash表记录数量 负载因子(load factor):负载因子等于“size/capacity...当hash表负载因子达到指定“负载极限”时,hash表会自动成倍地增加容量数量),并将原有的对象重新分配,放入内,这称为rehashing。...当两个不同键对象hashcode相同时,它们会储存在同一个bucket位置链表,可通过键对象equals()方法来找到键值对。...在HashMap,null可以作为键,这样键只有一个,但可以有一个或多个键所对应值为null。

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阿里面试官:HashMap8和6关系(2)

正是因为数组具有按下标随机查找,且查找时间复杂度为O(1)特性,因此存储在HashMap元素,只要按照一定机制,保证能够快速找到其中元素存储于HashMap数组位置(数组下标)即可实现...通俗说,哈希碰撞就是有2个或者多个对象存放在了HashMap数组同一个位置上。...如:一个容量为16HashMap要存储17个元素,因为容量限制,无法保证每个槽位上只存储1个元素,那么必然会出现2个或者多个对象要放在数组同一个位置上。...也有可能出现,要存储元素个数小于HashMap容量,但是经过计算后,两个元素存储在HashMap数组相同位置情况。 ?...通过上面可知如果多个hashCode()值落到同一个时候,这些值是存储到一个链表

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每日一博 - 漫谈流控小妙招

算法核心在于将时间窗口进行了更精细分片,将固定窗口分为多个小块,每次仅滑动一小块时间。...滑动窗口算法通过将时间片进行分片,对流量控制更加精细化,但是相应也会浪费一些存储空间,用来维护每一块时间内单独计数,并且还没有解决固定窗口中可能出现流量激增问题。...漏是一个很形象比喻,外部请求就像是水一样不断注入水桶,而水桶已经设置好了最大出水速率,漏会以这个速率匀速放行请求,而当水超过最大容量后则被丢弃。...令牌算法 定义 令牌算法是基于漏算法一种改进,主要在于令牌算法能够在限制服务调用平均速率同时,还能够允许一定程度内突发调用。...它主要思想是系统以恒定速度生成令牌,并将令牌放入令牌,当令牌满了时候,再向其中放入令牌就会被丢弃。而每次请求进入时,必须从令牌获取一个令牌,如果没有获取到令牌则被限流拒绝。

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HashMap你真的了解吗?

存储这个哈希值是为了避免每次 HashMap 需要它时计算哈希。 这是 JAVA 7 Entry 实现一部分: HashMap 将数据存储多个条目的单链表(也称为或箱)。...所有列表都注册在一个 Entry 数组(Entry[] 数组),这个内部数组默认容量是 16。 图片 下图显示了具有可为空条目数组 HashMap 实例内部存储。...所有具有相同哈希值键都放在同一个链表(。具有不同哈希值键最终可能在同一个。...但是,之前在同一个 2 个具有不同哈希键条目在转换后可能不在同一个。 图片 图片显示了调整内部数组大小之前和之后表示。...因为在自动调整大小机制期间,如果一个线程试图放入或获取一个对象,映射可能会使用旧索引值,而不会找到该条目所在存储

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HashMap原理分析和具体实现

原理 其底层数据结构是数组称之为哈希,每个(bucket)里面放是链表,链表每个节点,就是哈希表每个元素。 通过hash方法,通过put和get存储和获取对象。...所以性能消耗很大,可想而知,在哈希表容量越大时,性能消耗越明显。扩容时,如果发生过哈希碰撞,节点数小于8个。则要根据链表上每个节点哈希值,依次放入新哈希对应下标位置。...,所有的Hash算法结果得出索引位置一样,那样所有的键值对都集中到一个,或者在一个链表,或者在一个红黑树,时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。...hash值计算方式不同 (jdk 8 简化)。 JDK7table在创建hashmap时分配空间,而8在put时候分配。...因为算index时用是(n-1) & hash,这样就能保证n-1是全为1二进制数,如果不全为1的话,存在某一位为 0,那么0,1与0与结果都是0,这样便有可能将两个hash不同值最终装入同一个

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后端服务不得不了解之限流

算法原理 漏算法实现步骤: 将每个请求放入固定大小队列进行存储; 队列以固定速率向外流出请求,如果队列为空则停止流出; 如队列满了则多余请求会被直接拒绝· 漏算法有一个明显缺陷:当短时间内有大量突发请求时...令牌算法 令牌算法原理是系统会以一个恒定速率往放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从里获取一个令牌,当里没有令牌可取时,则拒绝服务。...漏算法与令牌算法除了“方向”上不同还有一个更加主要区别:令牌算法限制是平均流入速率(允许突发请求,只要有足够令牌,支持一次拿多个令牌),并允许一定程度突发流量; 令牌算法实现步骤: 令牌以固定速率生成并放入到令牌...前面说令牌算法原理是系统会以一个恒定速率往放入令牌,那么就有一个固定大小,往放入令牌速率也是恒定,并且允许突发流量。...limter := rate.NewLimiter(10, 5) 上面的例子表示,令牌容量为5,并且每一秒就往放入10个令牌。

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限流算法,让你轻松应对流量高峰!揭晓标准代码,超乎想象稳定、简单!”

可以从生产者-消费者模式去理解这个算法,请求充当生产者,每个请求就像一滴水,当请求到达时,它被放入一个队列(漏。...漏容量就像队列容量,当请求堆积超过指定容量时,会触发拒绝策略,即新到达请求将被丢弃或延迟处理。算法实现如下: 漏容量:确定一个固定容量,表示漏可以存储最大请求数。...漏速率:确定一个固定速率,表示漏每秒可以处理请求数。 请求处理:当请求到达时,生产者将请求放入。 漏流出:漏以固定速率从漏消费请求,并处理这些请求。...如果漏中有请求,则处理一个请求;如果漏为空,则不处理请求。 请求丢弃或延迟:如果漏已满,即漏请求数达到了容量上限,新到达请求将被丢弃或延迟处理。...,单位请求数/秒 capacity int // 漏容量,最多可存储请求数 water int // 当前水量,表示当前漏请求数 lastLeakMs

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javaHashMap详解

在介绍集合存储之前需要指出一点:虽然集合号称存储是 Java 对象,但实际上并不会真正将 Java 对象放入 Set 集合,只是在 Set 集合中保留这些对象引用而言。...HashMap实战应用 当程序试图将多个 key-value 放入 HashMap 时,以如下代码片段为例: ? HashMap 采用一种所谓“Hash 算法”来决定每个元素存储位置。...Hash 算法性能选项 根据上面代码可以看出,在同一个 bucket 存储 Entry 链情况下,新放入 Entry 总是位于 bucket ,而最早放入该 bucket Entry...由此可见:HashMap 之所以能快速存、取它所包含 Entry,完全类似于现实生活母亲从小教我们不同东西要放在不同位置,需要时才能快速找到它。...如果开始就知道 HashMap 会保存多个 key-value 对,可以在创建时就使用较大初始化容量,如果 HashMap Entry 数量一直不会超过极限容量(capacity * load

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Spring Boot 接口限流算法优缺点深度分析

为了理解漏算法,我们看一下对于该算法示意图: ? 从图中我们可以看到,整个算法其实十分简单。首先,我们有一个固定容量,有水流进来,也有水流出去。...我们将算法水换成实际应用请求,我们可以看到漏算法天生就限制了请求速度。当使用了漏算法,我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求。所以漏算法天生不会出现临界问题。...为了理解该算法,我们再来看一下算法示意图: ? 从图中我们可以看到,令牌算法比漏算法稍显复杂。首先,我们有一个固定容量里存放着令牌(token)。...; // 容量 public int rate; // 令牌放入速度 public Long tokens; // 当前令牌数量 public boolean grant()...也就是说,如果滑动窗口精度越高,需要存储空间就越大。 漏算法 VS 令牌算法算法和令牌算法最明显区别是令牌算法允许流量一定程度突发。

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