UI自动化测试中,经常会遇到下拉框列表选项,常见的下拉框列表有:单选项下拉框,多选项下拉框。
你穿过世事朝我走来 迈出的每一步都留下了一座空城 这时,一支从来世射出的毒箭命定了我 唯一的退路 --仓央嘉措
有一个多行字符串,每行开头会用空格来表示它的层级关系,每间隔一层它的空格总数为2,如何将它转为json格式的树型数据?本文就跟大家分享下这个算法,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
随着信息化时代的到来,图表制作成为了人们不可或缺的工具。Visio作为Windows中最流行的设计软件之一,其操作简单、易于使用,而且功能强大,深受广大用户的喜爱。本文将介绍Visio软件的主要功能,并提供实际案例来说明软件的具体使用方法。
二叉堆(Binary Heap)没什么神秘,性质比二叉搜索树 BST 还简单。其主要操作就两个,sink(下沉)和swim(上浮),用以维护二叉堆的性质。其主要应用有两个,首先是一种排序方法「堆排序」,第二是一种很有用的数据结构「优先级队列」。
一、HyperLogLog概述 HyperLogLog并不是一种新的数据结构(实际类型为字符串类型),而是一种基数算法,通过HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成独立总数的统计,数据集可以是IP、Email、ID等 HyperLogLog提供了3个命令:pfadd、pfcount、pfmerge 二、添加(pfadd) pfadd key element [element …] pfadd用于向HyperLogLog添加元素,如果添加成功返回1 例如:下面向一个名为2016_06_06:u
——老子
我们在前面的章节中看到,Java 提供了两种实现List的接口,ArrayList和LinkedList。对于一些应用,LinkedList更快;对于其他应用,ArrayList更快。
本课程重点介绍科技公司在面试时经常出现的计算机科学问题,其中包括时间复杂度、哈希表、二进制树搜索,以及 MIT「算法设计与分析」(MIT 6.046)课程中会出现的内容。但是,大部分时间都会专注于你不会在课堂上学到的内容,例如刁钻的按位逻辑和解决问题的技巧。
句法结构分析又称短语结构分析(phrase structure parsing),也叫成分句法分析(constituent syntactic parsing),用于获取整个句子的句法结构;
这是 Python 3.x 首发特性系列文章的第一篇。Python 3.0 于 2008 年首次发布,尽管它已经发布了一段时间,但它引入的许多特性都没有被充分利用,而且相当酷。这里有三个你应该知道的。
插入排序法由未排序的后半部前端取出一个值,插入已排序前半部的适当位置,概念简单但速度不快。
算法思想 编辑 计数排序对输入的数据有附加的限制条件: 1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S; 2、设输入的线性表的长度为n,|S|=k(表示集合S中元素的总数目为k),则k=O(n)。 在这两个条件下,计数排序的复杂性为O(n)。 计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x,确定该序列中值小于x的元素的个数(此处并非比较各元素的大小,而是通过对元素值的计数和计数值的累加来确定)。一旦有了这个信息,就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。例如,如果输入序列中只有17个元素的值小于x
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一些常见的算法,我会写出对应的Java写法,并且一些常见的源码解析 如HashMap等 ,我会在后期着重在Java部分中讲解,在这部分我们更加着重于理解算法与数据结构中的原理与思想,编程语言尽管存在差异,但是并不会造成太大的阅读障碍,如果你有Java或者C#等的基础,读起来基本不会存在太大的语言障碍,同时学习C++中例如指针的知识,更会让我们体会到指针的优越以及麻烦之处,阅读前可以简单补充一些C++基础语法(本篇基本不需要)
早期的Fortran程序多使用静态数组。在编译时,静态数组被分配固定的存储空间,且在程序运行过程中静态数组的大小是不会改变的。为了能够存储足够多的数据,静态数组的大小需要足够大,这会造成内存的浪费。如果静态数组的大小不够大,程序的运行也可能会出现错误。
语义分割是像素级别的分类,其常用评价指标: 像素准确率(Pixel Accuracy,PA)、 类别像素准确率(Class Pixel Accuray,CPA)、 类别平均像素准确率(Mean Pixel Accuracy,MPA)、 交并比(Intersection over Union,IoU)、 平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU), 其计算都是建立在混淆矩阵(Confusion Matrix)的基础上。因此,了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的!
最近许多人认为我已经工作了,认为我文章应该会天天更新,我在这里再次声明我是学生,这学期课比较多,课后作业也有点多,文章只能周末放假时更新,给大家带来了不便,敬请谅解。
原始题目很简单,给你输入一个无序的数组nums和一个正整数k,让你计算nums中第k大的元素。
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时,我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因:精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言,精度不够的情况一般会选择截断,而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而,一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大,将会出现非常奇怪的报错。因此,我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
错用并行流而产生错误的首要原因,就是使用的算法改变了某些共享状态。下面是另一种实现对前n个自然数求和的方法,但这会改变一个共享累加器:
大部分机器学习项目死在第1步和第2步,平时我们说的机器学习,指的是3、4、5这3步,实践中,其实最难的是业务理解这一步,业务理解OK了,后面的一切都有章可循。
现在有一组数,不知道这组数的总量有多少,请描述一种算法能够在这组数据中随机抽取k个数,使得每个数被取出来的概率相等。
那么数据结构中的结构定义是这个数据结构长什么样子,有些什么性质?结构的操作意思是这个结构可以支持什么操作,但是不管你怎么的操作,不能破坏了它的结构
数组的使用方法,大都是普通的循环for、for in、forEach等,今天推荐三个新的方法,在一些特殊场景可以有很大作用。虽然这三个新方法for循环都能实现,但是个人认为用着三个方法会相对简便。
我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维,对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过,主要是基于以下两个原因:
基础数据结构的融合是成为庞大系统的基石。比如 Redis 中的跳跃表,数据库索引B+树等,只有对基础的数据结构足够的熟悉才能更容易去理解稍微复杂的结构,就仿佛我们闯关打怪一样,一步一步解锁直到结局。
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你呀,你别再关心灵魂了,那是神明的事。你所能做的,是些小事情,诸如热爱时间,思念母亲,静悄悄地做人,像早晨一样清白。
首先,图可以分为有向图和无向图(这里只讨论无权图),像下面这个图就是无向图,V1 ~ V5 是图的顶点,而连接图的两个顶点的线就叫边或者专业一点的说法叫做:“度”,在无向图中,两个顶点之间的连线的方向可以是互换的,比如说,V1 顶点和 V2 顶点之间的边我们可以看做是以 V1 为起点, V2 为终点的一条边,也可以看做是以 V2 位起点, V1 位终点的一条边。由此,一个无向图的度的总数等于这个图中的边的总数的两倍,下面的那个图中一共有 7 条边,因为它是无向图,那么它的度的总数就是 14。
上一篇文章《菜鸟也能“种”好二叉树!》提到:树是一种分层分类的数据结构,用途是查找和排序。而与查找和排序密切相关的就是求最值(最大值或者最小值)。今天我们就来介绍一个与最值相关的数据结构——二叉堆。
[题目来源](408 时间复杂度为 O(n)、空间复杂度为 O(1) - 多数元素 - 力扣(LeetCode))
ADT 即 Abstract data type,抽象数据类型的三个主体是数据对象 + 关系 + 操作。 我们可以用下面的格式描述抽象数据类型:
队列(Quene)的特征就是“先进先出”,队列把所有操作限制在"只能在线性结构的两端"进行,更具体一点:添加元素必须在线性表尾部进行,而删除元素只能在线性表头部进行。 先抽象接口IQuene<T> namespace 栈与队列 { public interface IQuene<T> { /// /// 取得队列实际元素的个数 /// /// <returns></returns>
在搭建网络模型时,掌握对张量形状的操作是非常重要的,因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算,我们需要掌握对张量形状的操作,以便能够更好处理网络各层之间的数据连接,确保数据能够顺利地在网络中流动,接下来我们看看几个常用的函数方法🌹
思路:根据vp.getCurrentItem一级vp的child数,可算出当前child在vp中的index。但是此时还不能直接用vp.getChildAt获取,因为getChildAt对应的index不一定 为vp中child实际的排列顺序(左右拖动时,打log即可验证)。此时可根据各child的x值重新排序,再用vp.getChildAt即可。
简单来说,KNN可以看成有一堆你已经知道其所属类别的数据(训练数据),然后当一个新数据进入的时候,就开始跟训练数据里的每个点求距离,然后挑离这个新数据最近的K个点(K的选择极其重要)看看这几个点属于什么类型,然后用少数服从多数的原则,给新数据归类到多数数据所在的类别里。
Beanshell 是一种轻量级的 Java 脚本,纯 Java 编写的,能够动态的执行标准 java 语法及一些扩展脚本语法,类似于 javaScript 和 perl。
在进行深度学习任务或使用机器学习框架时,我们可能会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是 RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions。这个错误通常在操作张量(tensor)尺寸时出现,我们需要了解其背后的原因并找到解决方法。
本文实例讲述了Go语言实现的排列组合问题。分享给大家供大家参考,具体如下: (一)组合问题 组合是一个基本的数学问题,本程序的目标是输出从n个元素中取m个的所有组合。 例如从[1,2,3]中取出2个数,一共有3中组合:[1,2],[1,3],[2,3]。(组合不考虑顺序,即[1,2]和[2,1]属同一个组合) 本程序的思路(来自网上其他大神): (1)创建有n个元素数组,数组元素的值为1表示选中,为0则没选中。 (2)初始化,将数组前m个元素置1,表示第一个组合为前m个数。 (3)从左到右扫描数组元素值的“
给你一个整数数组 nums ,其中元素已经按 升序 排列,请你将其转换为一棵 高度平衡 二叉搜索树。
今天我们继续来看校招笔试题,这次选中的是shopee的2022秋招提前批SRE笔试题。
简单抽样算法就是从固定的n个元素里随机选出k个元素,这样每个元素被选的概率都是平等的k/n。简单抽样是最简单的抽样算法,同样也是使用最为普遍的算法。
树,一种十分基础的数据结构。 本篇将重点讲一些树的基础知识,作为下一篇《走进STL - 红黑树》的支持。
📷 📷 动态规划解题三大步骤 动态规划,无非就是利用历史记录,来避免我们的重复计算。而这些历史记录,我们得需要一些变量来保存,一般是用一维数组或者二维数组来保存。下面我们先来讲下做动态规划题很重要的三个步骤 第一步骤:定义数组元素的含义,上面说了,我们会用一个数组,来保存历史数组,假设用一维数组 dp[] 吧。这个时候有一个非常非常重要的点,就是规定你这个数组元素的含义,例如你的 dp[i] 是代表什么意思? 第二步骤:找出数组元素之间的关系式,我觉得动态规划,还是有一点类似于我们高中学习时的归纳法的,
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