已知数组nums,求新数组count，count[i]代表了在nums[i]右侧且比nums[i]小的元素个数。 例如： nums = [5,2,6,1], count = [2,1,1,0] nums = [6,6,6,1,1,1], count = [3,3,3,0,0,0]
在一个长度为 n+1 的数组里的所有数字都在 1 到 n 的范围内，所以数组中至少有一个数字是重复的。请找出数组中任意一个重复的数字，但不能修改输入的数组。例如，如果输入长度为 8 的数组 {2, 3, 5, 4, 3, 2, 6, 7}，那么对应的输出是重复的数字 2 或者 3。
很多人在自学java的时候看一遍视频，感觉就会了，课后并没有大量的练习来巩固当前所学的知识点，今天给大家整理了一些非常具有代表意义的题。
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
FREQUENCY函数是一个较难掌握的Excel工作表函数，这篇文章收集整理了一组运用FREQUENCY函数的公式，用来统计不同值、唯一值和连续值的数量，希望能够帮助有兴趣的朋友更进一步熟悉掌握FREQUENCY函数。
这个问题可以使用哈希表（HashMap）来解决。首先，我们创建一个哈希表，其中键是整数，值是它们在区间[0, k]内的出现次数。然后，我们遍历输入的整数列表，更新哈希表中相应整数的值。最后，我们遍历[a..b]的每个整数，并检查它在哈希表中的值。
给定一个字符串 s ，计算具有相同数量0和1的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有0和所有1都是组合在一起的。
布尔掩码是基于规则来抽取，修改，计数或者对一个数组中的值进行其他操作，例如，统计数组中有多少大值于某一个值给定的值，或者删除某些超出门限的异常值。
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FREQUENCY函数非常简单，但非常强大且功能丰富。本文介绍这个函数的基本用法，后续文章你将会看到该函数对困难的问题提供的令人惊叹的解决方案。
大家好，我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
new：关键字，创建数组使用的关键字。因为数组本身是引用数据类型，所以要用new创建数组实体。
集合（Collections）是存储对象的容器。方便对多个对象的操作、存储对象，集合的作用就在这时显现了。 集合的出现就是为了持有对象。集合中可以存储任意类型的对象, 而且长度可变。在程序中有可能无法预先知道需要多少个对象, 那么用数组来装对象的话, 长度不好定义, 而集合解决了这样的问题。
编译器操作 二维数组 时 , 只关心 二维数组 的整体内存结构 , 下面的二维数组 有
有时候，一系列值中有很多重复的值，但我们想要知道其中有多少个不重复的值。例如下图1所示的工作表，在单元格区域B3:B13中有一些重复的值，但这都是由5个值重复输入组成的数据。
上集说到ES6中set方法，在ES6中除了增加set方法之外，还考虑到一种场景——键值对的存储,而map集合就是专门存储多个键值对(key value pair)的数据。
NumPy是Python数据科学生态中重要的基础成员，其中有几个概念比较tricky，简单记录之。更佳阅读体验，可移步NumPy核心概念。
在我们的日常开发中，集合类是我们基本上每个人都会用经常用到的东西，用着用着，突然有一天我心生好奇，那么java集合类的这些源码是什么呢？那么我打算接下来一个一个的查看一些常用的类源码争取达到心中有数的水平~~本文源码均来自Java 8
说实话昨天的文章划水了，阅读量就是最好的证明。这里读者的水平还是很高的，一看就看出了我的偷懒，标题 Python 的整数有边界么？肯定没有啊，于是就不打开看了。不过今天，我想接着昨天的话题，聊一聊 Python 是如何实现整数相加而不溢出的？
首先我们要知道什么是小端，所谓的小端就是低位存低地址，高位存高地址。但这个题目恶心的点在于变量都是long long类型的，但是打印方式采用的是十进制整形打印，所谓十进制整形打印就是只选取前四个字节打印，而long long 是有八个字节的，具体情况见下图：
日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题。
ThreadLocal最常用的两个接口是set和get 最常见的应用场景为在线程上下文之间传递信息，使得用户不受复杂代码逻辑的影响
本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
作为最基础的引用数据类型，Java 设计者为 String 提供了字符串常量池以提高其性能，那么字符串常量池的具体原理是什么，我们带着以下三个问题，去理解字符串常量池：
最近阿粉在实现一个功能的时候，遇到了一个性能问题，一个方法在某些场景下运行时长达到了 4s 多，虽然说业务功能是实现了，但是不管是从业务的角度还是作为一个有追求的程序员，都是不能接受的，所以优化这个方法势在必行。在优化的过程中就用到了本文要说明的一个知识点，看阿粉慢慢道来。
然后，在根据每个对象的checded属（true 或者false）来判断选中与否。
1．建立数组array() 2．array array_chunk ( array input, int size [, bool preserve_keys] )array_chunk() 将一个数组分割成多个数组，其中每个数组的单元数目由 size 决定。最后一个数组的单元数目可能会少几个。得到的数组是一个多维数组中的单元，其索引从零开始。 3．array array_combine ( array keys, array values )返回一个 array，用来自 keys 数组的值作为键名，来自
通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码
DAGScheduler面向我们整个Job划分出了Stage，划分了Stage是从后往前划分的，执行的时候是从前往后，每个Stage内部有一系列任务，Stage里面的任务是并行计算的，这些并行计算的任务的逻辑是完全相同的，只不过是处理的数据不同而已。DAGScheduler会以TaskSet的方式以一个DAG构造的Stage中所有的任务提交给底层调度器TaskScheduler，TaskScheduler是一个接口（做接口的好处就是跟具体的任务调度解耦合，这样Spark就可以运行在不同的资源调度模式上Standalone，yarn，mesos等）这符合面向对象中依赖抽象而不依赖具体的原则，带来了底层资源调度器的可插拔性，导致Spark可以运行在众多的资源调度器模式上。
1.我们称一个数 X 为好数, 如果它的每位数字逐个地被旋转 180 度后，我们仍可以得到一个有效的，且和 X 不同的数。要求每位数字都要被旋转。
关于JVM的内存结构及内存分配方式，不是本文的重点，这里只做简单回顾。以下是我们知道的一些常识：
就比如计算1到100的数值之和，如果要计算1到50的呢？就得修改Java代码，但若是有了Scanner，直接在键盘上修改数值就可以了。
导读：NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，提供了矩阵运算的功能。
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
You cannot protect yourself from sadness without protecting yourself from happiness.
维基百科的解释是：把接收多个参数的函数变换成接收一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数，并返回接受剩余的参数而且返回结果的新函数的技术。其由数学家Haskell Brooks Curry提出，并以curry命名。
2、自信点，智商是没问题的，题目是不算难， 想不到的原因：是不熟悉，不会把实际问题转化成代码的方式来解决！编程思维（需要练习）
我们知道快速排序的时间复杂度期望值是O(nlogn)，其中O(logn)是利用了二分法进行远距离比较和交换元素的位置。如果不去做比较交换计算，有没有可能有一种算法，它的时间复杂度期望值能降低到O(n)线性时间呢？
一个数末尾的0是由2和5乘出来的，而1到2000里2多得是，主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 （1）统计5的倍数 2000/5=400，比如5、10、15、20、25等等。这些数，要么直接含了0，要么与2的倍数相乘会得到0，所以共有400个0。 （2）统计25的倍数 2000/25=80，比如25、50、75等等，这些数与4或4的倍数相乘，会得到两个0，但因为上一步中经加过一次0了，所以这里只能加80个0，而不是80 * 2 = 160个0。 （3）统计125的倍数： 2000/125=16，比如125、250、375等等，这些数与8或8的倍数相乘，会得到3个0。但是因为前两步算过两次了，这里只能再加一次。所以会增加16个0，而不是16 * 3 = 48个0。 （4）统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625，1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘，会得到4个0。但是前面已经计算过3次了，所以只会增加3个0，而不是3 * 4 = 12个 0。 （5）最后结果：400+80+16+3 = 499
算法复杂度用于定义问题的难度，另外也有助于开发最优化的算法，算法复杂度能够通过分析最坏情况来降低输入数据对算法性能的影响。
1.1 ConcurrentHashMap源码理解 上篇，介绍了ConcurrentHashMap的结构。本节中，我们来从源码的角度出发，来看下ConcurrentHashMap原理。 1.2 ConcurrentHashMap初始化 我们首先，来看下ConcurrentHashMap中的主要成员变量； public class ConcurrentHashMap<K, V> { //用于根据给定的key的hash值定位到一个Segment final int segmentMask;
提取文本关键词是很常见的一个需求，比较常见简单的算法，像 TF-IDF 就可以用来关键词提取。
对于什么是匿名函数，这里就不做过多介绍了。我们需要知道的是，对于JavaScript而言，匿名函数是一个很重要且具有逻辑性的特性。通常，匿名函数的使用情况是：创建一个供以后使用的函数。
本章我们将学习 ES6 中的 Set(集合) 及 WeakSet 集合 的相关用法及使用场景。
我们称一个数 X 为好数, 如果它的每位数字逐个地被旋转 180 度后，我们仍可以得到一个有效的，且和 X 不同的数。要求每位数字都要被旋转。
HyperLogLog 是一种概率数据结构，用来估算数据的基数。数据集可以是网站访客的 IP 地址，E-mail 邮箱或者用户 ID。
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