一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...二、需求澄清 问题如下所示： 三、实现过程 这里【听风】一开始给了一个集合求差集的方法，差强人意。 不过并没有太满足要求，毕竟客户的需求是分别需要两个列表中不重复的元素。...后来【听风】又给了一个方法，如下所示： 这次是完全贴合要求了，代码运行之后，可以得到预期的效果： 这里再补充一个小知识点，提问如下图所示： 后来【听风】给了一个方法，如下图所示： 原来列表转df...是这样玩的，接下来你就可以把数据导出为Excel等其他格式了，不再赘述。...这篇文章主要盘点一个Python实用的案例，这个案例可以适用于实际工作中文件名去重等工作，感谢【听风】大佬给予耐心指导。
---- 需求 假设你需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据，可能是修改它的值，也可能是删除 key。...那该如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来？...，因为Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。...每一次遍历都会将 limit数量的槽位上挂接的所有链表元素进行模式匹配过滤后，一次性返回给客户端。 ---- scan 遍历顺序 (高位进位法) scan 的遍历顺序非常特别。...它会同时保留旧数组和新数组，然后在定时任务中以及后续对 hash 的指令操作中渐渐地将旧数组中挂接的元素迁移到新数组上。这意味着要操作处于 rehash 中的字典，需要同时访问新旧两个数组结构。
Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...欧几里得距离 欧几里得距离是指在几何空间中两点之间的直线距离。在数字列表的情况下，我们可以将其看作是两个向量之间的距离。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。...表格总结 类型 相似度算法 数字类型 欧几里得距离、曼哈顿距离 字符串类型 Levenshtein距离、Jaccard相似度 总结与未来展望 通过本文的学习，读者可以掌握如何计算两个不同类型列表的相似度
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。...所以如果有这样一个列表： a = [ {'name': 'kingname', 'salary': 99999}, {'name': 'yy', 'salary': 88888},...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},
给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
Vue中虚拟DOM介绍 Vue中的虚拟DOM是一种高效而强大的技术，它在实现数据驱动视图的同时，可以实现快速的渲染和更新UI。在Vue中，我们可以使用Vue的模板语法来创建视图。...Vue通过比较新老两个虚拟DOM来查找这些节点，并确定哪些节点需要更新。这个过程被称为“差异算法” 执行DOM操作，应用差异 当Vue运行重新计算虚拟DOM时，它会得到一组描述如何更新DOM的指令。...Vue会根据这些指令进行真正的DOM操作，从而实现更新UI。 因此，Vue中针对差异对比所采用的算法，可以归纳为以下三个步骤： 在JS对象上对比，找出新增和删除的节点。...组件化开发：Vue将应用拆分成小的、高度可复用的组件，并对每个组件使用单独的虚拟DOM树，使得组件的开发和维护更加容易。...没有设置key值的问题 如果我们没有设置key值，Vue会默认使用节点的索引作为key值。如果数据项的顺序发生了变化，那么列表中的元素就会重新排序。
如果你认为你需要以有序的形式从集合中取出值，你可以使用「sorted」函数，它会输出一个有序的列表。...为了证明这一点，让我们研究以下两种方法之间的差异。 方法 1：使用集合删除列表中的重复值。...性能的差异可以用「timeit」库来测量，这个库允许你对 Python 代码进行计时。下面的代码将每种方法运行了 10,000 次，并且以秒为单位输出了总计时间。...你可以使用「union」方法找出两个集合中所有唯一的值。...交集 集合「dataScientist」和「dataEngineer」的交集可以表示为「dataScientist ∩ dataEngineer」，是所有同时属于两个集合的元素集合。
key（键）顺序不一样，pandas 会如何处理这种情况呢？...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...：这行代码定义了一个列表，其中包含多个字典。每个字典都有一些键值对，但键的顺序和存在的键可能不同。...总的来说，这段代码首先导入了所需的库，然后创建了一个包含多个字典的列表，最后将这个列表转换为 DataFrame，并输出查看。...输出结果将展示如下： 我们从上面的示例就容易观察到： 生成的 DataFrame 中的列顺序遵循了首次出现键的顺序。
题目描述 输入两个整数序列，第一个序列表示栈的压入顺序，请判断第二个序列是否可能为该栈的弹出顺序。假设压入栈的所有数字均不相等。...例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序，序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列，但4,3,5,1,2就不可能是该压栈序列的弹出序列。...（注意：这两个序列的长度是相等的） 思路 新建一个栈，将数组A压入栈中，当栈顶元素等于数组B时，就将其出栈，当循环结束时，判断栈是否为空，若为空则返回true.
还是None，还是[]） 3.10 去重保留顺序 将列表中的重复值取出(仅保留第一个)，要求保留原始列表顺序 如a=[3, 2, 1, 4, 2, 6, 1] 输出[3, 2, 1, 4, 6]...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。...3.27 两个列表如何得到字典 a = [“a”, “b”, “c”] b = [1, 2, 3] 如何得到 {‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3} 3.28列表按age从小到大排序 如下列表...现有 nums=[2, 5, 7] ，如何在该数据最后插入一个数字 9 ，如何在2后面插入数字0 3.30打乱列表顺序随机输出 有个列表a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]...如何打乱列表a的顺序,每次得到一个无序列表 第4 章 元祖字典集合 4.1 输出1-100除3余1 的数，结果为tuple 输出1-100除3余1 的数，结果为tuple 4.2 把2个元祖转字典 将(
本教程将向你介绍一些关于 Python 集合和集合论的话题： 如何初始化空集和带有数值的集合 如何向集合中添加值或者从集合中删除值 如何高效地使用集合，用于成员检测、从列表中删除重复值等任务。...删除列表中的重复项 首先我们必须强调的是，集合是从列表（list）中删除重复值的最快的方法。为了证明这一点，让我们研究以下两种方法之间的差异。 方法 1：使用集合删除列表中的重复值。...对比这两种方法，结果表明，使用集合删除重复值是更加高效的。虽然时间差异看似很小，但实际上在有一个非常大的列表时，能帮你节省很多的时间。...你可以使用「union」方法找出两个集合中所有唯一的值。...交集 集合「dataScientist」和「dataEngineer」的交集可以表示为「dataScientist ∩ dataEngineer」，是所有同时属于两个集合的元素集合。
本教程将向你介绍一些关于 Python 集合和集合论的话题： 如何初始化空集和带有数值的集合 如何向集合中添加值或者从集合中删除值 如何高效地使用集合，用于成员检测、从列表中删除重复值等任务。...删除列表中的重复项 首先我们必须强调的是，集合是从列表（list）中删除重复值的最快的方法。为了证明这一点，让我们研究以下两种方法之间的差异。 方法 1：使用集合删除列表中的重复值。...对比这两种方法，结果表明，使用集合删除重复值是更加高效的。虽然时间差异看似很小，但实际上在有一个非常大的列表时，能帮你节省很多的时间。...你可以使用「union」方法找出两个集合中所有唯一的值。 求并集操作返回的集合可以被可视化为下面的韦恩（Venn）图中的红色部分。 ?...交集 集合「dataScientist」和「dataEngineer」的交集可以表示为「dataScientist ∩ dataEngineer」，是所有同时属于两个集合的元素集合。
函数 作用 描述 process.extract(query, choices, limit=None) 提取多条数据 从choices列表中找出与query最相似的字符串，并返回包含匹配项及其相似度得分的列表...# 如果s1只是s2的一部分，但非常相似（例如，只有一两个字符的差异），相似度得分也会很高，但会低于完全匹配的情况。...一旦排序完成，顺序就不再影响相似度得分。然而，在实际应用中，这种差异通常很小，因为大多数情况下我们关注的是单词的存在性和重复情况，而不是它们在原始字符串中的具体顺序。...来找出与查询最相似的一个选项。...# 输出包括三个信息：最相似的选择字符串（即与查询最匹配的选择）、相似度分数（表示匹配的质量）和在原列表中的索引（即choices列表中的位置）。 # 相似度分数越高，表示该选项与查询的匹配度越高。
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性 Counte collections在python...元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。...计数值相等的元素按首次出现的顺序排序： 这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考python3.10.1官方文档 实战 Leetcode 1002.查找共用字符 给你一个字符串数组words...，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。...这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数 class
它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标 IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。...同时，当该服务器组有一段时间没有被修改，将最忙的服务器从服务器组中删除，以降低复制的程度。...1.2.7、目标地址散列 dh 目标地址散列”调度算法根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空...1.2.8、源地址散列 sh 源地址散列”调度算法根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。...R 从标准输入中还原虚拟服务器规则 S 将虚拟服务器规则保存至标准输出 a 添加一个真实服务器 e 编辑一个真实服务器 d 删除一个真实服务器 l/L 查看分发列表
它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标 IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。...同时，当该服务器组有一段时间没有被修改，将最忙的服务器从服务器组中删除，以降低复制的程度。 带有复制调度的基于地区的最少连接调度：lblcr - 带复制调度的缓存服务器集群。...7.目标地址散列（Destination Hashing） “目标地址散列”调度算法根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，...目标散列调度：realserver中绑定两个ip。ld判断来者的ISP商，将其转到相应的IP。...8.源地址散列（Source Hashing） “源地址散列”调度算法根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器
在本指南中,您将学习如何在不同的数据结构中对各种类型的数据进行排序、自定义顺序,以及如何使用Python中的两种不同的排序方法进行排序。 ...在本指南中, 您将学习： 1.如何在不同的数据结构中对各种类型的数据进行排序, 自定义顺序。 2.如何使用 Python 中的两种不同的排序方法。 ...在排序期间，传递给key的函数将在每个元素上调用以确定排序顺序，但原始值将在输出中。当您使用带有key参数的函数时，有两个主要限制:1.首先，传递给key的函数中必需参数的数量必须为1。 ...当您在sorted()上同时使用key和reverse关键字参数时，如何进行排序的可能性是无穷无尽的。...2、values_to_sort列表已就地更改，并且不以任何方式维护原始变量。
相反，React 会首先在内存中构建一个新的虚拟 DOM 树，然后与旧的虚拟 DOM 树进行比较，找出最小差异，最后只更新那些确实发生变化的部分到真实 DOM 上，这个过程被称为“Diff 算法”。...Diff 算法：React 会将新的虚拟 DOM 与旧的虚拟 DOM 进行比较，计算出最小的差异。更新真实 DOM：React 仅将计算出的差异应用到真实 DOM 上，从而实现高效的更新。...Diff 算法的关键点同层级比较：React 只在同一层级的节点之间进行比较，不会跨层级比较。类型检查：如果两个节点的类型不同，则直接替换而不是更新。...Key 属性：通过 key 属性来唯一标识列表中的每个元素，提高列表更新效率。常见问题与易错点忽略 Key 属性在渲染列表时，忘记给每个列表项设置 key 属性会导致性能下降，甚至出现渲染错误。...在项目初期，我们遇到了很多挑战，例如如何高效地管理状态、如何优化页面加载速度等。通过团队的共同努力，我们逐一解决了这些问题。
海量数据，不能一次加载到内存中 海量数据topK(最大和最小k个数)，第k大，第k小的数 海量数据判断一个整数是否存在其中 海量数据找出不重复的数字 找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的...K个数据的数据容器 遍历每个小文件中剩余的数据，与堆顶的数据进行比较，更新最小堆中的数据 生成m * K个数据，然后对这些数据再进行排序，或者再次通过维护最小堆 找出A,B两个海量url文件中共同的url...题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url 单个文件读取肯定超出内存大小，所以还是采取之前的分治思想，大化小，对A/B分别取模分成1000个文件存储，...然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。 如何根据时间先后顺序对一亿用户进行排序 10亿搜索关键词中热度最高的k个 首先要统计每个搜索关键词出现的频率。...我们可以通过散列表、平衡二叉查找树或者其他一些支持快速查找、插入的数据结构，来记录关键词及其出现的次数。 假设我们选用散列表。我们就顺序扫描这 10 亿个搜索关键词。
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