在实际编程中，经常会遇到数组或列表去掉重复项，保持成员唯一性。实现方式有多种，比如新建列表来存储非重复项，或者在原有基础上删除掉重复的项，也可以利用数据结构来达到去重复。具体哪一种方法更好呢?...在原有列表上移除重复项目。自后往前遍历，逐个与前面项比较，如果值相同且下标相同，则移除当前项。...利用map来实现去重复。与map与filter类似，是一个高阶函数。可以针对其中项逐个修改操作。 ## 与filter不同map会保留原有项目，并不会删除，因此值可以改为None，然后再过滤掉。...## 与上一个递归不同，这里将不重复的项目作为结果拼接起来 def recursion_unique_new(data, len): if (len <= 1): return data l =...总结 到此这篇关于Python列表去重复项的N种方法的文章就介绍到这了,更多相关python列表去重复项内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
列表，在Python中是最常见的一种数据类型，对它了解的越多，编程的效率就越高。
Step1：分享背景 在工作中，我们用到的环境经常会有很多套，由于不同的环境使用的配置是不一样的，那么怎么能够对比所有不同环境的相同配置项各是什么内容呢？...指定java工程目录 dirpath="D:\java_project\entitystorage" emails='loadkernel@126.com' alldict={} #获取所有文件里的key...#将获取的key and value 内容放入字典 def get_all_properties(env,k,v): if(env not in alldict.keys()):...alldict[env] = {} alldict[env][k]=v else: alldict[env][k]=v #在页面上展示不同环境的key 对应的值...图中红色表示live环境有对应项，但是其他环境没有的。 2. 图中蓝色表示非live环境与live配置相同的。 end
标签：Excel公式 有时候，我们想生成一系列随机数，但又不希望这些数字中有重复的数。 如果使用RANDBWEEN函数，如下图1所示，很可能会出现重复数。...图1 要想获取不重复的随机数，我们需要一点小技巧。例如，想要获取21个不重复的随机数，可以先将21个数字按顺序排序，然后再从中选择所需的数字，这样可以避免出现任何重复数。...步骤1：选择一列中包含21个单元格的区域。 步骤2：输入公式：=RAND()，然后按Ctrl+回车键，在所有选择的单元格中输入这个公式，如下图2所示。...找到最大值后，使用MATCH在列表中查找该值，其位置即为返回的不重复值。...图3 生成了21个不重复的随机数。 你还有其他获取不重复随机数的公式吗？
一、前言 前几天在Python黄金交流群【Edward】问了一道列表统计的问题，如下图所示。 下图是他的列表内容。 二、实现过程 后来粉丝提供了数据，之后【月神】给出了实现代码。...这篇文章主要盘点了一个词频统计的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共一个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Demon.】提问，感谢【月神】给出的代码和具体解析，感谢【瑜亮老师】、【冫马讠成】、【dcpeng】、【格格物 এ คิดถึง】等人参与学习交流。
一、前言 昨天分享了一个文章，Python中如何获取列表中重复元素的索引？，后来【瑜亮老师】看到文章之后，又提供了一个健壮性更强的代码出来，这里拿出来给大家分享下，一起学习交流。...= 1] 这个方法确实很不错的，比文中的那个方法要全面很多，文中的那个解法，只是针对问题，给了一个可行的方案，确实换个场景的话，健壮性确实没有那么好。 二、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Python中如何获取列表中重复元素的索引的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【KKXL的螳螂】提问，感谢【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示。
很多使用条形码生成软件的朋友，都知道软件可以生成条形码，但是连续生成不同条码的话，就不知道该如何操作了。...如果想要连续生成不同的条形码，可以在软件中用数据库导入和序列生成两种方式来实现，这里以序列生成为例。...具体操作如下： 1.打开条形码生成软件，新建标签之后，点击软件左侧的“绘制一维条码”按钮，在画布上绘制一个条码对象，双击条形码，在图形属性-数据源中，点击“修改”按钮，在下面的状态框中手动输入固定不变的内容...2.点击”+”号按钮，弹出数据对象管理对话框，条形码生成软件支持多种数据对象类型，如：手动输入、数据库导入、日期时间、序列生成、随机生成、打印时输入、数据引用、网络通讯、脚本标称等，这里选择选择”序列生成...以上就是使用序列生成连续生成不同条形码的操作步骤，除此之外，还可以使用数据库导入的方式来实现，这里就不再详细描述了，两种方式都是比较方便的。如果感兴趣的话，可以下载条形码生成软件，自己动手尝试。
hashCodev < 0){ //有可能是负数 hashCodev = -hashCodev; } //"%015d"的意思...：0代表不足位数的补0，这样可以确保相同的位数，15是位数也就是要得到到的字符串长度是15，d代表数字。
Postman还可以生成测试报告，还是多种格式报告？...最近汇总所有支持Postman生成的报告，就是这个demo工程Postman-super-run 它能帮助你执行Postman脚本（collection.json）并生成测试结果报告。...生成报告格式，如下图所示： ? 命令行输入mocha并回车，如此简单，就可执行Postman脚本并自动生成不同格式测试报告。.../test/test.js 修改引入Postman脚本的文件名称 ?...运用场景2： 业务主流程，自动化测试回归用例脚本，定期自动执行，将生成的测试报告邮件发送给相关人员。 如下图所示： ? 测试报告作为附件，邮件为报告内容。 ?
react-dom负责将虚拟 dom 组成的树，渲染到 HTML 的 dom 节点上。 jsx是React提供的语法糖，负责将 DSL(特定领域语言)，转换成 javascript。...，是将React.createElement的使用方式，转换成更加易书写的jsx格式。...组合不同版本的 React 代码 react和react-dom是需要同版本配套使用的 场景：React15 项目中，引入 React17 的组件 Editor。...} componentWillUnmount(){ this.unmount(); } render(){ return ; } } 参考 如何组合两个不同版本的...- RSS订阅我的个人博客：王先生的基地 [关注]
jieba分词中，关键词提取使用逆向文件频率文本语料库时，除了使用现有的语料库外，还可以自定义生成文本语料库。...TF-IDF = 词频（TF）X 逆文档频率（IDF） TF-IDF与一个词在文档中出现的次数成正比，与该词在整个语言中的出现的次数成反比。...是一种针对关键字的统计分析方法，用来评估关键字或词语对于文档、语料库和文件集合重要性程度。关键字的重要程度与它在文档中出现的次数成正比，但与它出现的频率成反比。...主要思想： 如果一个关键字在文档中出现的频率（TF）高，同时在其他文档中很少出现，那么认为该关键字具有良好的区分不同文档的能力。...idf_dict字典就是生成的IDF语料库 def get_idf_dict(all_dict, total): idf_dict = {} for key in all_dict:
题目要求 给一非空的单词列表，返回前 k 个出现次数最多的单词。 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。...i”, “love”, “leetcode”, “i”, “love”, “coding”], k = 2 输出: [“i”, “love”] 解析: “i” 和 “love” 为出现次数最多的两个单词...”, “is”, “is”], k = 4 输出: [“the”, “is”, “sunny”, “day”] 解析: “the”, “is”, “sunny” 和 “day” 是出现次数最多的四个单词...} } public List topKFrequent(String[] words, int k) { //1.先统计每个单词出现的个数...ArrayList中 //keySet相当于得到了一个Set，Set中存放的就是所有的key ArrayList arrayList = new ArrayList
["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2 输出: ["i", "love"] 解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词...sunny", "is", "is"], k = 4 输出: ["the", "is", "sunny", "day"] 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词...(最小的栈顶) 5 开一ArrayList来存key 6 用Collections.sort(XX,new comparator) 来进行从大到小排序, (重写 比较器) 7 返回 Arraylist...String)o2).compareTo(((String)o1)):map.get(o1)-map.get(o2))); //最小堆添加数据,(已经从小到大排序) 利用hashmap去除重复的...key for(String word:map.keySet()){ minQueue.add(word); //如果size超过K,弹出堆首的数,
Google如何识别重复内容的主要版本 为什么将一组重复内容中的一个版本视为主要版本 它是如何工作的？...第一个捕获了它的某些方面，这些方面在讨论特定重复页面的不同文档版本时值得考虑，以及如何查看与文档关联的元数据以确定哪个是文档的主要版本： 要求保护的是： 1.一种方法，包括：通过计算机系统，识别特定文档的多个不同文档版本...以生成优先级值；由计算机系统基于为多个不同文档版本中的每个文档版本生成的优先级值，从多个不同文档版本中选择特定文档版本；并由计算机系统提供用于呈现的特定文档版本。...这就是该重复内容专利认为从网络上出现的文档的不同版本中识别主要版本的理想原因的三个原因。搜索引擎还希望提供“最合适，最可靠的搜索结果”。 它是如何工作的？...来源的优先级可以基于编辑选择，包括考虑外部因素，例如来源的声誉，来源的出版语料库大小，更新的频率或更新频率，或任何其他因素。
斐波那契数列有一个特性，即任意一项都等于前两项之和。这意味着在构建赫夫曼树时，我们可以直接将斐波那契数列中的相邻两项作为一对来生成父节点。...我们选择频率最低的两个节点（a和b，频率均为1）来生成一个父节点，该父节点的频率为2。 接下来，我们选择频率次低的两个节点（现在是c和频率为2的父节点）来生成另一个父节点，该父节点的频率为4。...在构建过程中，我们可以为每个字符分配一个从根节点到该字符叶子节点的路径作为编码。 需要注意的是，赫夫曼编码不是唯一的，可能存在多种不同的赫夫曼树和对应的编码方式，但它们的编码总长度都是最优的。...( n ) 个数的赫夫曼编码，你需要重复以上步骤，使用前 ( n ) 个斐波那契数作为频率值。...每次从频率列表中取出两个最小频率的元素，将它们相加得到新的元素，并将新元素的频率插入回列表中。重复这个过程，直到列表中只剩下一个元素。 1.
3.Python的列表操作 1.创建一个列表(创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可,里面的元素可以是列表,数字或者字符串等等) list1 = [1, 2, 3, 4, 5... a 与 a[:] 不同。...列表推导式:快速生成一个列表的方法，从右向左看，循环语句执行完后，返回i到列表，看不懂没关系，后面博主讲完高级Python你就懂了。..."molly"]["red","molly"] 5.移除列表重复项(只讲最简单的Python原生方法，其他的需要你自己动脑筋) 方法1，利用python中集合元素唯一性特点，将列表转为集合，将转为列表返回...#法2创建 set(value) 移除列表重复项： def deleteDuplicated(listA): return sorted(set(listA),key = listA.index
这里的主要问题是，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需计算代价很高，蛮力搜索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间内找到频繁项集。...关联的概念可用置信度或可信度来定义。 我们的目标是找到经常在一起购买的物品集合，通过使用集合的支持度来度量其出现的频率。一个集合的支持度是指有多少比例的交易记录包含该集合。...#################################### #功能：生成候选项集 ck #输入变量：频繁项集，项集元素个数 lk, k #输出变量：每个子集个数为k的不重复集 ret_list...0时 # 构建一个k个项组成的候选项集的列表 # 检查数据以确认每个项集都是频繁的 # 保留频繁项集并构建k+1项组成的候选项集的列表 #功能：构建频繁项集列表 #输入变量：原始数据集...#################################### #功能：生成一个包含可信度的规则列表 #输入变量： # 频繁项集列表 l # 包含那些频繁项集支持数据的字典 support_data
去掉重复的请求以及一些不指向具体网页的域名, 这类域名在请求中频繁出现, 包括网易的DNS检测域名xx.netease.com, 艾瑞数据在视频等网站中记录用户行为使用的域名xx.irs01.com,...只考虑了词语的出现与否(本项目采用one-hot编码) 在我们的项目中已经生成关键词列表(设长度为n), 对于每一个网页生成一个长度为n的数组, 遍历其词语列表, 若与关键词列表中的项匹配, 则将该关键词对应的位置...的出现次数统计, 可以看出赌博色情网站比正常网站的分隔符略多 第三个是对特殊字符的出现频率检测, 在这一项上两者没有表现出特别大的区别 第四个是数字占域名总长度比例的统计, 对正常域名来说,..., 而赌博色情域名则较长出现多个数字 第六个是分隔符间的最大长度, 结果与域名总长度类似 第七个是数字字母的转换频率, 如a11b的转换频率就是2, 这一项正常域名和赌博色情域名的差别也比较大..., 正常域名的切换频率普遍都比较小,而赌博色情域名则大多有1-3次的转换频率 从以上结果可以看出, 在长度、字母/数字数量和出现频率等方面, 正常域名和赌博色情域名均表现出了差别。
我们常常会在管理中遇到这样的问题，超市如何能通过用户购买数据来提高利润。如何将数据转化为利润，用好这些数据。...那么如何能够找到频繁出现被人购买的商品，并且从中抽取出若干件商品的关联关系，这就是我们今天要讨论的问题。 假设已经有了一份数据集，其中的每条记录都是一人次用户购买的商品清单。...我们为每个频繁项集生成关联规则，如果某条规则不满足最小可信度要求，那么所有子集也不满足。 生成关联规则需要：频繁项集列表、包含频繁项集支持数据的字典、最小可信度。...构建FP树： 1、 遍历整个数据集，移除不满足最小支持度的元素项； 如果没有元素项满足要求，则退出 2、 根据全局频率对每个事务中的元素进行排序 3、 使用排序后的频率项集对树进行填充。...从FP树种挖掘频繁项集的基本步骤： 1、 从FP树种获得条件模式基； 2、 利用条件模式基，构建一个条件FP树； 3、 迭代重复步骤（1）、（2），直到树包含一个元素项为止。
0-1随机数对话框 单击“确定”生成随机数。 ? 在G列输入累积的试验次数；H2输入公式，统计正态朝上的次数（1的个数）；I2求得频率(=H2/G2)；将H2:I2复制到H3:I21单元格区域。 ?...频率法概率定义的验证 3.4 产生二项分布随机数 二项式：以一系列试验中成功的概率（p 值）来表征。例如，可以按照试验次数生成一系列伯努利随机变量，这些变量之和为一个二项式随机变量。...随机数发生器对话框的二项分布设置 单击“确定”生成随机数如下： ? 产生的二项分布随机数 3.5 产生泊松分布随机数 泊松：以值 λ 来表征，λ 等于平均值的倒数。...随机数发生器对话框的泊松分布设置 单击“确定”生成随机数如下： ? 产生的泊松分布随机数 求得最大值，最小值，确定组限，利用frequency函数统计频数，并求频率如下图。...周期抽取的样本 该种抽样类似等距抽样，但不同的是统计学中的等距抽样是在第1组进行简单随机抽样，以后的样本等于首样本位置依次加组距的k倍。
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