一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：譬如我要查找某列中最大的值，如何做？ 二、实现过程 这里他自己给了一个办法，而且顺便增加了难度。...print(df[df.点击 == df['点击'].max()])，方法确实是可以行得通的，也能顺利地解决自己的问题。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【瑜亮老师】给出的思路，感谢【莫生气】、【添砖java】、【冯诚】等人参与学习交流。
单引号（'）中的任何变量都完全按照写入进行解析，不会引入变量。 默认情况下，两个虚拟主机文件都引用两个不在分发中的目录。这些目录可以通过使用file资源创建，每个资源都位于if语句块中。...使用Hiera创建数据库 在开始为MySQL模块创建配置文件之前，考虑到您可能不希望在所有代理节点上使用相同的值，使用Hiera，Pupper支持为每个节点提供正确的数据。...该grant值授予用户对webdata1数据库的所有访问权限： /etc/puppet/hieradata/nodes/ubuntuhost.example.com.yaml databases:...')) } Puppet现在需要知道使用Hiera中的信息输入来创建定义的数据库。...但是，因为这是我们需要的唯一参数，所以它将直接添加到init.pp文件中： /etc/puppet/modules/php/manifests/init.pp 将安装两个软件包：PHP软件包和PHP扩展和应用程序库
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。...给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。 二....随机数法：选择一随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，通常用于关键字长度不同的场合。 除留余数法：取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。...链地址法（拉链法） 建立一个公共溢出区 查找的性能： hash表的查找是按照存储方式进行查找 解决冲突的办法就是通过存储时解决冲突的办法。...查找的性能： 对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量 hash冲突发生的概率关系： 分布均匀程度 处理冲突的方法 散列表的装填因子（散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数 / 散列表的长度
比如05110067，其中，前两位05表示年级，中间两位11表示班级，最后四位还是原来的编号1到1000。这个时候该如何存储学生信息，才能够支持通过编号来快速查找学生信息呢？ 思路还是跟前面类似。...通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。...通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...对于散列比较均匀的散列函数来说，理论上讲，k=n/m，其中n表示散列中数据的个数，m表示散列表中“槽”的个数 实践 假设我们有10万条URL访问日志，如何按照访问次数给URL排序？...，如何快速找出两个数组中相同的字符串？
维基百科给我们散列表的定义对于新人来说确实有点难理解，如下： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。...我们通过自取柜的例子，可以联想到数组，数组是通过下标来访问元素的，其实散列表就是数组的一种演变，那么散列表是如何实现的呢？ 我们将自取柜的二维码称之为“键”，用它来作为柜子的唯一标识。...然后把二维码转化为特定柜子的映射方法叫做“散列函数”（也可以称为哈希函数）。通过映射打开对应的柜子，这个映射的值叫做“哈希值” ?...开发寻址的法的原理就是如果我们发生了哈希冲突，也就是说通过散列函数得出的散列值相同，我们就重新探测一个位置，将数据存储。那如何进行探测呢？...查找元素也是同样的道理，如果在散列表中查找的元素和我们要查找的元素相同，则直接取出，否则通过线性探测，一个一个去查找，直到没有查找到位置。 ? 对于删除元素呢？
关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。...也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。...散列表的创建就是将Value通过散列函数和处理散列key值冲突的函数来生成一个key, 这个key就是Value的查找映射，我们就可以通过key来访问Value的值。...一、散列表创建原理 本部分我们将以一系列的示意图来看一下如何来创建一个哈希表，我们就将下方截图中的数列中的数据来存储到哈希表中。...2、散列表的查找 散列表的查找与散列表元素的插入是非常相似的，也是通过哈希函数以及处理冲突的方法来完成的。
通过这个例子，我们可以总结出这样的规律：散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候，时间复杂度是 O(1) 的特性。我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。...我们通过散列函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...我们不能单纯地把要删除的元素设置为空。这是为什么呢？ 还记得我们刚讲的查找操作吗？在查找的时候，一旦我们通过线性探测方法，找到一个空闲位置，我们就可以认定散列表中不存在这个数据。...当插入的时候，我们只需要通过散列函数计算出对应的散列槽位，将其插入到对应链表中即可，所以插入的时间复杂度是 O(1)。...针对散列函数和散列冲突，今天我只讲了一些基础的概念、方法，下一节我会更贴近实战、更加深入探讨这两个问题。 课后思考 假设我们有 10 万条 URL 访问日志，如何按照访问次数给 URL 排序？
配置管理 Puppet Puppet 是一种开源软件配置管理和部署工具，通常用于确保所有服务器都配置为所需的状态。...Puppet缺点： 总体速度缓慢 在不编写自定义事实的情况下，Puppet 无法检查 exec 资源之外的系统状态 Hiera是Puppet的键值配置数据查找系统，速度慢且排查故障困难 Ansible...可以通过在 Chef 中编写脚本（被称为烹饪书和菜谱）来实现大量自定义，但在许多情况下这样做并不是最佳选择。...Jenkins 中的 Groovy 脚本不易编写和编辑，尤其是要大量地更改时。 在许多情况下，还需要手动将构建配置到UI、硬代码配置文件和松散的访问控制中。...Argo CD 还可以自动检测何时将构建分支合并到部署分支中。Argo CD 通过首先部署新版本的清单来防止停机。
# Python中的字典底层是通过散列表（哈希表）来实现的， “哈希表是根据关键码值（Key value）而直接进行访问的数据结构。...# 也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。”...# 字典本质也是一个数组，但其索引是键经过散列函数处理后得到的散列值，散列函数的目的是使键均匀地分布在散列表中， # 并且可以在内存中以O(1)的时间复杂度进行寻址，从而实现快速查找和修改。...# **散列表中散列函数的设计困难在于将数据均匀分布在散列表中，从而尽量减少散列碰撞和冲突。 # # 字典如何添加和查询？...# **添加：**Python 调用内部的散列函数，将键（Key）作为参数进行转换，得到一个唯一的地址（这也就解释了为什么给相同的键赋值会直接覆盖的原因， # 因为相同的键转换后的地址是一样的），然后将值
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。...（或者：把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。）...而哈希表是完全另外一种思路：当我知道key值以后，我就可以直接计算出这个元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找！...散列表的查找步骤 当存储记录时，通过散列函数计算出记录的散列地址 当查找记录时，我们通过同样的是散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址访问该记录 关键字——散列函数（哈希函数）——散列地址 优点：一对一的查找效率很高...散列冲突的解决方案： 建立一个缓冲区，把凡是拼音重复的人放到缓冲区中。当我通过名字查找人时，发现找的不对，就在缓冲区里找。 进行再探测。就是在其他地方查找。探测的方法也可以有很多种。
你是否注意到 当我们在word中编辑英文单词 如果拼写错误则会出现红色浪线提示 那么这个功能是如何实现的呢？...这样一来就无法直接根据桌号对应数组下标来获取点餐信息了，我们需要做一个中间处理，将二位数的桌号转换为数组下标，然后获取信息： 整理一下上面的思路：像这种，将编号（键）通过中间处理（散列函数）转换为数组下标...02 散列函数 散列函数通常只做一件事：将键（key）转换为散列值（value）,需要注意的是，这里的散列值是指数组下标，而并非数组所存储的数据。...04 开放寻址 开放寻址的思路是：往散列表中插入数据时，如果某个key经过散列函数散列之后，存储位置已经被占用了，我们就从当前位置开始，依次往后查找，直到找到空闲位置然后将其插入： 需要注意的是，如果到散列表底部依然没有空位...散列表的查询逻辑和上面的插入逻辑相同。 05 链表法 相比于开放寻址，链表法则更简单直接，数组的每一个元素对应条链表，所有散列值相同的元素都放入元素对应的链表中即可。
这就是散列，编号是自然数，并且与数组的下标一一映射，所以利用数组支持根据下标随机访问时间复杂度是O(1)，即可实现快速查找编号对应的人信息。...比如051167，其中，前两位05表示州，中间两位11表示职位，最后两位还是原来的编号1到89。 此时如何存储选手信息，才支持通过编号来快速查找人信息？...散列表用的就是数组支持按照下标随机访问的时候，时间复杂度是O(1)的特性。我们通过散列函数把元素的键值映射为下标，然后将数据存储在数组中对应下标的位置。...hash函数设计的好坏，决定了哈希表冲突的概率大小，也直接决定了哈希表的性能。 无论设计的多么优秀，还是得考虑如何解决散列冲突问题。...通过hash函数求出要查找元素的键值对应的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素和要查找的元素： 若相等 则为目标元素 否则 继续顺序往后查找 若遍历到数组中的空闲位置，还没找到，说明目标元素不在散列表
散列查找 散列查找是一种高效的查找方法，它通过散列函数将关键字映射到数组的一个位置，从而实现快速查找。这种方法的时间复杂度平均为(O(1))，但最坏情况下可能会退化到(O(n))。...数据元素的关键字与其存储地址直接相关 如果通过散列函数映射到同一个为止，则为 冲突 装填因⼦α = 散列表长度m /表中记录数n 3....开放定址法通过在表中寻找空闲位置来解决冲突，而链地址法则通过将具有相同散列地址的元素链接成一个链表来处理冲突。...在最坏情况下（所有元素都冲突），查找时间复杂度会退化到 (O(n))。 2. 什么是散列存储？ 解答： 散列存储是一种数据结构，它根据关键码值（Key Value）直接进行访问。...为了减少冲突，通常需要设计一个足够长的散列表，其长度与存储的元素数量成正比。 10. 如何解决哈希表中的冲突？
它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。 哈希函数：也称为是散列函数，是Hash表的映射函数，它可以把任意长度的输入变换成固定长度的输出，该输出就是哈希值。...二、字典dict查找值的原理 通过字典的 key 来获取其 value值可以通过 dict.get(key) 或者 dict[key]来查找，但是其内部实现原理是怎样的呢？...Python 首先会调用hash(search_key)来计算 search_key 的散列值，把这个值最低的几位数字当作偏移量，在散列表里查找表元（具体取几位，得看当前散列表的大小）。...为了解决散列冲突，算法会在散列值中另外再取几位，然后用特殊的方法处理一下，把新得到的数字再当作索引来寻找表元。...这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。 上面提到的这些变化是否会发生以及如何发生，都依赖于字典背后的具体实现，因此你不能很自信地说自己知道背后发生了什么。
通过散列函数求出要查找元素的键值的散列值，然后比较数组中下标为散列值的元素的键值和查找的键值是否相等（存储的时候相当于把整个元素都存进去）。如果相等，则说明就是我们要找的元素；否则就顺序往后依次查找。...如果遍历到数组中空闲的位置，或者回到最初得到的散列值处，则说明要查找的元素并没有在散列表中。 删除元素的过程比较特殊。...这也就是散列撞击攻击的原理。 ” 2. 散列表的设计 2.1. 散列函数的设计 散列函数的好坏直接决定了冲突发生的概率。如果一个散列函数不好，导致无论生成的散列值都是一样的，那么冲突会很明显。...因为当缓存空间不够的时候，需要淘汰一个数据的时候，那么直接将链表头部的节点删去就好。 当需要访问某个数据时，是先去缓存中查找的。...散列表支持非常高效的插入、删除、查找等操作。但是散列表中的数据都是通过散列函数打乱之后无规律存储的，也就是散列表无法支持按照某种顺序快速地遍历。
因此将学号除以1100100取余，即得到编号作为该表的下标，那么，要查找学号为01100168的成绩的时候，只要直接访问表下标为68的数据即可。这就能够在O（1）时间复杂度内完成成绩查找。...将数据散列之后，如何从表中查找呢？例如，查找数值为50的数据位置，只需要计算50 % 7，得到下标1，访问下标1的位置即可。但是如果考虑散列冲突，就没有那么简单了。...通过这个实例，了解了以下几个概念： 散列函数，散列函数的选择非常重要 散列冲突，涉及散列表时，因尽量避免散列冲突，对于冲突也要有好的解决方案 快速从散列表中查找数据 冲突解决 解决散列冲突通常有以下几种方法...： 拉链法 开放定址法 再散列 … 拉链法 分离链接法的做法是将同一个值的关键字保存在同一个表中。...这种方法的特点是需要另外分配新的单元来存储散列到同一个位置的数据。 查找的时候，除了根据计算出来的散列值找到对应位置外，还需要在链表上进行搜索。而在单链表上的查找速度是很慢的。
什么是哈希表 哈希表（散列表）是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。 也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录， 以加快查找的速度。...个人博客中有原文地址】 还有哪些类似的取下标的算法 1，除法散列法 最直观的一种，上图使用的就是这种散列法，公式： index = value % 16 学过汇编的都知道，求模数其实是通过一个除法运算得到的...（上个例子中的算法） 2，平方散列法 求index是非常频繁的操作，而乘法的运算要比除法来得省时（对现在的CPU来说，估计我们感觉不出来），所以我们考虑把除法换成乘法和一个位移操作。...3，斐波那契（Fibonacci）散列法 平方散列法的缺点是显而易见的，所以我们能不能找出一个理想的乘数，而不是拿value本身当作乘数呢？答案是肯定的。...散列冲突的解决方案 1.建立一个缓冲区，把凡是拼音重复的人放到缓冲区中。当我通过名字查找人时，发现找的不对，就在缓冲区里找。 2.进行再探测。就是在其他地方查找。探测的方法也可以有很多种。
哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。...（或者：把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...而哈希表是完全另外一种思路：当我知道key值以后，我就可以直接计算出这个元素在集合中的位置，根本不需要一次又一次的查找！ Hash Table的查询速度非常的快，几乎是O(1)的时间复杂度。...---- 加载因子 无论如何，哈希表中，碰撞无法绝对避免。 当碰撞发生时，就不得不使用开链表法或再散列法存储冲突数据；而这必将影响哈希表的性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
