LinkedList 是以链表实现的，插入、删除时只需要改变前后两个节点指针指向即可，实现了真正的动态，不需要处理固定容量的问题，但是丧失了随机访问的能力 （索引访问）。
哈希是一种通过对数据进行压缩, 从而提高效率的一种解决方法，但由于哈希函数有限，数据增大等缘故，哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。本文主要介绍哈希冲突、解决方案，以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。
动态单元格区域是指当添加或删除源数据时，或者随着包含单元格区域的公式被向下复制时根据某条件更改，可以自动扩展或收缩的单元格区域，可以用于公式、图表、数据透视表和其他位置。
下面图1是示例数据。当然，为了演示起见，我只是列举了少量数据，实际上这个列表可能会非常长。
<1> index() 在列表中查找值的下标，如果不存在，返回ValueError 如果有重复的值，就返回第一次出现的下标 spam = ['a','b','c'] spam.index('a')
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
流沙book：https://book.bornforthi.com/zh/column/jysf/Linkedlisttoimplementanunorderedlist/
链表是一种数据结构，它是由一系列节点组成的序列，每个节点都包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。
散列同顺序、链接和索引一样，是又一种数据存储方法。散列存储的方法是：以数据集合中的每个元素的关键字k为自变量，通过一种函数h(k)计算出函数值，把这个值用做一块连续存储空间（即数组或文件空间）中的元素存储位置（即下标），将该元素存储到这个下标位置上。散列存储中使用的函数h(k)被称为散列函数或哈希函数，它实现关键字到存储位置（地址）的映射（或称转换），h(k)被称为散列地址或哈希地址；使用的数组或文件空间是对数据集合进行散列存储的地址空间，所以被称为散列表或哈希表。在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。
列表是Redis中一种基于链表实现的数据类型，可以存储多个元素，并且支持在列表的两端进行元素的插入和删除操作。Redis中的列表可以用于实现队列和栈等数据结构。
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶（top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种，前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
Dart 提供了一系列的集合类型，其中包括 Map 和 Set。本文将简要介绍 Dart 中的 Map 和 Set，以及如何在 Dart 中使用这两种数据结构。
1、下面这段代码的输出结果是什么？请解释。 怎样修改extendList的定义能够产生以下预期的行为？ 上面代码输出结果将是： 很多人都会误认为list1=[10]，list3=['a']，因为他们以
列表：由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值：关键码的值。 主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。
序列就是一堆数据元素的集合，并对每个元素进行编号。在Python中，字符串、列表、元组都属于序列，他们都具有一些特定的操作，如索引、切片、相加、相乘、in、长度、最大值和最小值。
这段时间在圈子里也认识了很多大佬们，从他们身上看到的是事业有成，感情幸福，还都很年轻。不禁感叹，年轻人都这么有规划，成为了别人眼中的人生赢家模样。我觉得不要太在意与别人的横向比较，更多的应该是与自己的纵向比较。因为普通人更多，我们都是在为工作、生活努力的那群人。这句话更多的是想送给一部分关注我号，目前比较焦虑的小伙伴，你要坚信只要努力，没有办不成的事。
WHERE 位于 FROM 之后，指定一个或者多个过滤条件，满足条件的数据才会返回。
在python所有的不可变类型里面，有一个比较重要的就是元组（tuple）,如果某个值被定义为元组，那就意味着他的值不能修改，除非重新定义一个新的对象。
kubeconfig 文件用于组织关于集群、用户、命名空间和认证机制的信息。命令行工具 kubectl 从 kubeconfig 文件中得到它要选择的集群以及跟集群 API server 交互的信息。
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
本文介绍什么是链表，常见的链表有哪些，然后介绍链表这种数据结构会在哪些地方可以用到，以及 Redis 队列是底层的实现，通过一个小实例来演示 Redis 队列有哪些功能，最后通过 Go 实现一个双向链表。
软件环境：Python 3.7.0b4 一、分而治之 工作原理： 找出简单的基线条件； 确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件。 # 4.2 def count(list): if list
列表可以存储 多个 有序 可重复 的字符串。列表中的每个字符串称为元素(element)，一个列表最多可以存储2 ^ 32 - 1个元素。在Redis中，可以对列表两端插入(push)和弹出(pop)，还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色，在实际开发上有很多应用场景。
Python 字典（Dictionary）是一种可变、无序、键值对（Key-Value Pair）的数据结构，用于存储和管理一组数据。字典通过键（Key）来访问对应的值（Value），类似于实际生活中的字典，可以通过关键词找到对应的解释或定义。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”研究“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的疯狂猛补生。本篇将带来的是二叉查找树的相关知识，知识提纲如图所示。
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
学过Java的同学就会知道，ArrayList是Java中的集合。 ArrayList就是动态数组，它的底层是数组实现，我们来阅读一下ArrayList的源码。 先看它的无参构造方法：
今天会和大家分享日常使用频率最高匹配函数用法，谈到匹配函数，首先想到的就是Vlookup，嗯，今天就是要分享Vlookup和他的小伙伴们的应用。 本次长图文信息主要从Vlookup使用常见错误
Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people 这篇文章是《图解算法》一书的摘抄总结。 原书标题是《Grokking Algorithms》，grok是中文“意会”的意思，韦伯斯特的解释是“to understand profoundly and intuitively ”，英语的原意是强调深入直观地理解。有意思的是，今年的最后一天，2017年12月31日，还会出版另一本Grokki
在我之前的一篇文章（https://humanwhocodes.com/blog/2019/01/computer-science-in-javascript-linked-list/）中，讨论了在 JavaScript 中创建单向链表（如果您还未读过之前那篇文章，我建议您先去阅读一下）。单向链表由节点组成，每个节点都有一个指向列表中后一个节点的指针。单向链表的操作通常需要遍历整个列表，所以性能一般较差。而在链表中每个节点上添加指向前一个节点的指针可以提高其性能。每个节点有分别指向前一个节点和后一个节点的指针的链表就称为双向链表。
参考内容： 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
JavaScript链表是一种数据结构，用于存储和组织一系列的元素。它由一系列节点（Node）组成，每个节点包含了两部分：数据域（存储数据）和指针域（指向下一个节点）。通过这种方式，链表中的节点可以按顺序链接在一起，形成一个链式结构。
编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：
本篇将介绍Python里面的字典，更多内容请参考：Python学习指南 Python是什么？ Python内置了字典dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值对(key-value)存储，具有极快的查找速度。 举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，如果用list实现，需要两个list: >>>names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>>scores = [95, 75, 85] 给定一个名字，要查找相应的速度，就先
lst = list(range(1,20)) #使用list把可迭代对象转换为列表
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
有多种方法可以唯一地标识网页中的一个Web元素，例如ID，名称，类名，链接文本，部分链接文本，标记名和XPATH。
Java有多种方式保存对象的引用。例如数组，这种编译器支持的类型,是保存一组对象的最有效的方式，如果想要保存一组基本类型数据，也推荐使用数组。 但数组具有固定容量，而在更一般情况下，写程序时我们并不知道
输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。
栈（stack）是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶 （top）。它是后进先出（LIFO）的。对栈的基本操作只有 push（进栈）和 pop（出栈）两种， 前者相当于插入，后者相当于删除最后的元素。
今天我们要研究的集合是ArrayList，在我们学习ArrayList之前，我们先看看面试官是如何利用ArrayList的相关知识点来吊打我们得。
备注：数组方法 1 def apply( x: T, xs: T* ): Array[T] 创建指定对象 T 的数组, T 的值可以是 Unit, Double, Float, Long, Int, Char, Short, Byte, Boolean。 2 def concat[T]( xss: Array[T]* ): Array[T] 合并数组 3 def copy( src: AnyRef, srcPos: Int, dest: AnyRef, destPos: Int, length: Int ): Unit 复制一个数组到另一个数组上。相等于 Java's System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length)。 4 def empty[T]: Array[T] 返回长度为 0 的数组 5 def iterate[T]( start: T, len: Int )( f: (T) => T ): Array[T] 返回指定长度数组，每个数组元素为指定函数的返回值。 以上实例数组初始值为 0，长度为 3，计算函数为a=>a+1： scala> Array.iterate(0,3)(a=>a+1) res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2) 6 def fill[T]( n: Int )(elem: => T): Array[T] 返回数组，长度为第一个参数指定，同时每个元素使用第二个参数进行填充。 7 def fill[T]( n1: Int, n2: Int )( elem: => T ): Array[Array[T]] 返回二数组，长度为第一个参数指定，同时每个元素使用第二个参数进行填充。 8 def ofDim[T]( n1: Int ): Array[T] 创建指定长度的数组 9 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int ): Array[Array[T]] 创建二维数组 10 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int, n3: Int ): Array[Array[Array[T]]] 创建三维数组 11 def range( start: Int, end: Int, step: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组，step 为每个元素间的步长 12 def range( start: Int, end: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组 13 def tabulate[T]( n: Int )(f: (Int)=> T): Array[T] 返回指定长度数组，每个数组元素为指定函数的返回值，默认从 0 开始。 以上实例返回 3 个元素： scala> Array.tabulate(3)(a => a + 5) res0: Array[Int] = Array(5, 6, 7) 14 def tabulate[T]( n1: Int, n2: Int )( f: (Int, Int ) => T): Array[Array[T]] 返回指定长度的二维数组，每个数组元素为指定函数的返回值，默认从 0 开始。
第八章 查找 定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论 查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。 关键字（key）：是数据元素中某个数据项的值，又称为键值。 若此关键字可以唯一的标识一个记录，则称此关键字为主关键字（Primary key）。 对于那些可以识别多个数据元素的关键字，我们称为次关键字（Secondary key）。 查找表按照操作方式来分有两大种：静态查找表和动态查找表 静态查找表（Static
实现线性表的方式一般有两种，一种是使用数组存储线性表的元素，即用一组连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。另一种是使用链表存储线性表的元素，即用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。
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