快速排序是一种常用的优雅的排序算法，它使用分而治之的策略。 那么分而治之（D&C）是一种怎样的策略呢？...比如看下面这个例子： 这是一个数字数组： 你需要将这些数字相加，并返回结果。...快速排序 对于排序算法来说，最简单的数组是什么样的？...对，没错，最简单的数组就是不需要排序的数组： 因此，在涉及多个元素的数组进行排序的时候，我们可以利用分而治之策略：将数组分解，直到满足基线条件为止。...j—)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]互换 从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换 重复第3、4步，直到i=j
它太普遍了，并且用它来解决问题非常的优雅，但它又不是那么容易弄懂，所以我特意用一篇文章来介绍它。 一、「 递归 」是什么？ 递归 就是指函数直接或间接的调用自己，递归是基于栈来实现的。...要实现递归，必须满足2个条件： 可调用自己 就是我们要解决的这个问题，可以通过函数调用自己的方式来解决，即可以通过将大问题分解为子问题，然后子问题再可以分解为子子问题，这样不停的分解。...更优雅的方式是使用递归的方式求解： 我们知道斐波拉契数列的逻辑就是： 可以看出，这个逻辑是满足上面2个基本条件，假如求解 f(3)，那 f(3)=f(2)+f(1)，因此我们得继续去求解f(2)，而...既然可以分解成子问题，并且子问题的解决方法与大问题一致，因此这个问题是满足“可调用自己”的递归要求。...因此我们在写递归代码的时候最首先要做的就是思考整个逻辑中的递推公式。 递归停止条件 上面代码中的停止条件很明显就是：if(n<=1) return n==0?
积累工作经验，改进工作方法，向周围同志学习，注重别人优点，学习他们处理问题的方法，查找不足，提高自己。 hi, 大家好, 我是徐小夕, 今天又到了我们的分享时间....表单状态管理复杂 表单的场景化复用困难 等等这么多问题，我们不仅需要想办法解决，还要优雅的解决，阿里数字供应链团队，在经历了大量的中后台实践和探索之后，沉淀出了 Formily 表单解决方案 ，以上提到的所有问题...用张图来描述： 从上图可以看到，想要达成一个联动关系，核心是将字段的某些状态属性与某些数据关联起来，这里的某些数据可以是外界数据，也可以是自身数据，比如字段的显示/隐藏与某些数据的关联，又比如字段的值与某些数据关联...，还比如字段的禁用/编辑与某些数据关联，就举了 3 个例子，我们其实已经抽象出了一个最简单的 Field 模型： interface Field { value: any visible: boolean...可以看到，我们的联动，其实核心是基于： 条件 条件满足的动作 条件不满足的动作 来实现的，因为内部状态管理借助了 类似 Mobx 的@formily/reactive方案，所以，Formily 很轻松的就实现了被动和主动联动场景
，主要包括 各种魔法数字、奇葩变量名 没有注释或注释含义模糊，经常词不达意，一问才知道是忘记更新注释了 混乱的代码结构，各种条件判断、面条式代码、回调嵌套 冗余复杂的实现，会“茴字的四种写法”等秀技操作并不会帮助整个系统有质的飞越...健壮性评判的一个标准就是单元测试的覆盖率：如果害怕出bug，那就应该让bug早点出现，最简单的方法就是进行测试。...后来学到了一种最简单的方法：想好代码要做什么，先写xx，再写xx，这样就可以了。 编程的逻辑，实际上是对于某个产品需求执行具体过程的描述，在期间可能还需要使用一些条件或循环，直到实现最终目的。...但由于各种各样的原因，在某些时候明知道代码这样写并不优雅，但他能完成需求，所以最后还是提交了，最多写下个Todo用于心里安慰。...不考虑先有UI组件、再有数据上报的客观时间顺序，我们为了强行把某些看起来比较重复的代码给封装起来，然后又为了满足每个地方特殊的逻辑，添加越来越多的参数和判断。
在某些编程语言中，例如 C/C++、C#、PHP、Java、JavaScript 等等，do-while 是一种基本的循环结构。...最显而易见的好处是：do-while 语法保证了会先执行一遍循环体代码。...它们的关系似乎有点像 C/C++ 这些语言中的i++与++i操作的区别，在某些特殊场合中，也许会更为高效。...这在很多开源项目的源码中都能找到踪迹，例如 Linux、Redis 以及 CPython 解释器，等等。 这里面的数字 0 表示布尔值 False，意味着循环只会执行一遍，然后就跳出。...至于“条件前置”和“条件后置”的区别，其实并没有太大影响，而且，由于 Python 使用简洁优雅的缩进加冒号语法来划分代码块，导致直译过来的 do-while 语法看起来会很怪异（注意，直译的 while
那么，你做这件事的第一个想法是什么?您可以创建一个带有多个条件的程序。 上面的代码没有任何问题，但是我们可以使用链接操作符以更好的方式来完成它。我们可以将所有条件连接在一个if语句中。...在python中，你可以将下划线放在数字的任何位置，它们将被视为有效，这意味着你可以在任何你想要的地方使用这个数字。 3.内化条件语句 条件语句用于根据某些条件执行任务。...更有用的列表制作方法。...一行程序和包 python最伟大的特性之一是它的单行程序和各种包。使用one - line可以只用一行代码执行任务，而不是编写5或10行代码。一行程序将为您节省大量时间。另一方面，我们有包裹。...你们中有些人可能会说，你应该自己写代码，但根据我的，如果你能在一行代码中完成一些任务，或者仅仅一个导入，那么写数千行代码的需要是什么。你可能不同意我的想法，但这和阿尔伯特·爱因斯坦说的是一样的。
while - else 循环语句while-else 循环语句结合了 while 循环和 else 条件，提供了一种在 while 循环完成后执行一些特定操作的方法。...，提供了一种在 for 循环正常完成后执行一些特定操作的方法。...当执行到 break 语句时，循环会立即终止，并且程序会跳出循环体，继续执行循环之后的代码。break 语句通常与条件语句配合使用，用来检查某些条件是否满足，一旦条件满足就结束循环。...continue 语句通常与条件语句配合使用，用来检查某些条件是否满足，一旦条件满足就跳过当前迭代。它在循环体内的任何位置都可以使用。...猜词游戏游戏规则很简单：计算机从预先定义的词汇列表中随机选择一个词，玩家需要猜测这个词是什么。游戏会提示玩家猜测的词是太长了还是太短了，直到猜中为止。
1.暴力试除法 暴力试除法指在范围内一个数一个数的试，如果找到符合条件的数，停止寻找即可，像这种逐个测试的方法一般称为穷举，缺点是慢，优点是数据不容易出错。...♂️2.优雅试除法 优雅试除法不同于暴力试除法，它采用倍数的巧妙关系，绕过了很多无意义的循环，从而提升了效率。...求最小公倍数时扩大倍数没问题，但求最大公约数时会存在一些问题，我已经做了一些优化，但在某些数据上这种方法求最大公约数还是有问题！...//2.优雅试除法_效率更高 //经过测试，这种方法虽然优雅 //但在求最大公约数时可能会出错 //比如 2048与408，其他方法是8，而这是16！ //没有最优的方法，只有最灵活的方法！！！...关于其他解法可以去看看别的博主的文章，找到适合自己的求解方法，就像语言一样，没有最好的，只有最合适的！！
平衡类型 #8：奖励 游戏的奖励并非只是告诉玩家「你做的很好了」，更是为了满足玩家的需求。下面列举了一些奖励类型： 称赞。这是最简单的奖励。...奇观，比如通关动画或者彩蛋，一般很少用来满足玩家，需要其他奖励配合。 展现自我，有些奖励在游戏中并没有任何用处，比如某些卡牌游戏当中的金卡，但对于玩家来说，满足了他们展示的冲动。...或由于需要购买某些特定的物品而使游戏变得过于困难？ 选择：玩家获得金钱的方式有几种？花钱的方式有几种？是否满足「有意义」的选择呢？ 几率：获得金钱的方式是基于技能还是基于几率的呢？...用翻倍或减半的方法来平衡数值，输入比你直觉差距更远的数值，能让你看的更清晰。找到上下限之后，用二分法来找到那个数。 在平时就通过猜测，反馈来训练你的直觉。 把你的模型文档化。 模型要随着游戏进行调整。...游戏中有没有涌现出来的复杂性呢？足够吗？ 有没有可能用涌现复杂性来代替内源复杂性？ lens #43 优雅：使游戏尽可能自然优雅： 我的游戏有哪些对象？ 每个对象的目的是什么？
如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。 二、感知器的例子 下面来看一个例子。...如果三个因素都是 Yes（使用1表示），输出就是1（去参观）；如果都是 No（使用0表示），输出就是0（不去参观） 三、权重和阈值 看到这里，你肯定会问：如果某些因素成立，另一些因素不成立，输出是什么？...六、神经网络的运作过程 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重（w）和阈值（b） 多层感知器的结构 也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。 ?...其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。目前为止，这两个值都是主观给出的，但现实中很难估计它们的值，必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。...然后，找到一种或多种图像比对算法，作为感知器。算法的得到结果是一个概率，比如75%的概率可以确定是数字1。这就需要设置一个阈值（b）（比如85%的可信度），低于这个门槛结果就无效。
虽然try……except……语法能够确保程序能够跳过异常代码片段，无论如何都继续执行下去，但有时主动的触发报错和异常也是一种行之有效的程序员装X护体方法。...02 assert：断言 assert一般用于函数和类的内部，在执行具体逻辑前首先对输入参数和程序执行状态进行一定的检查和预判，仅当执行状态满足时才继续执行后续的逻辑，否则断言条件不满足，引发后续的提示...assert关键字基本用法为： assert "条件判断", "条件不满足时输出的提示信息" 例如，设计一个两数相除的函数，那么应当在执行相除前检查： 两个输入参数是否为数值型 除数是否不为0 这一条件判断可用...assert完成，并在条件不满足时优雅的提示报错： def div(x, y): assert isinstance(x, (float, int)) and isinstance(y, (float...，单论其实质功能而言都称不上是不可或缺，甚至可能会觉得有些鸡肋，但不得不说在某些场景下二者其实都还是有用武之地，或许届时你的代码也可以如大佬一般：优雅高效，同时略显装__！
存在重复元素》，而今天这道是它的变种题，其实本质都是让你找到符合的条件的值，是否满足返回true或false。 ...而今天这道题，其实也比较简单， 无非就是要满足某些条件下是否存在该组i与j，存在返回true，不存在返回false。...那我们最直接的做法肯定是可以暴力解题，不就是定义个嵌套for，然后只需要满足nums[j] == nums[i]，就直接返回，否则继续遍历，直到遍历到，默认返回false即可。...这是最常想到的套路解题法。 接下来我再讲一种比较优雅些的，不是要寻找是否有满足该条件的数组下标么？...如果map判断已存在该key,则说明数组有相同的元素，满足条件1了，接着验证这两数的数组下标值是否满足小于等于k的条件即可。
元字符 上面展示了使用正则表达式的一个最简单的例子，有时候，我们可以直接制定需要寻找的字符串，就上面展示的那样；但是考虑另外一种情况，我们只记得要寻找的字符串的开头/结尾，但忘记了剩下的字符是什么；或者说如果我想要从一段文本中找到所有的手机号码...比如，我既想要匹配 3 位数字，又想要匹配 4 位数字，这时单一的规则无法满足需求。...正则表达式里的分枝条件指的是有几种规则，如果满足其中任意一种规则都应该当成匹配，具体方法是用 | 把不同的规则分隔开。...**4, 567 匹配分枝条件时，将会从左到右地测试每个条件，如果满足了某个分枝的话，就不会去再管其它的条件了。...#comment) 提供注释 零宽断言 接下来的四个用于查找在某些内容(但并不包括这些内容)之前或之后的东西，也就是说它们像\b,^,$那样用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件(即断言)，因此它们也被称为零宽断言
写作时间：2019-03-07 13:49:45 Python中如何优雅地使用switch语句 我们知道Python中没有类似C++或者Java中的switch...case语句，我们可以使用多个if....那么解决的办法是什么呢？答曰：字典（dict）。下面我们以两个典型案例进行说明。...） 第二种情况是多对一，反映在编程上就是case语句中带条件判断，这个是诸如Scala中的switch和Kotlin中的when支持的情况。...下面给出的案例是给定一个数字，如果该数字在某个范围之类，则返回一个指定的数字。...True元素包含的值是对应lambda函数中满足条件的给定值，False元素包含的值是对应lambda函数中最后一个不满足条件的给定值（这句话写得比较拗口，不好理解。动手实践一下，可以加深理解）。
如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。 二、感知器的例子 下面来看一个例子。...三、权重和阈值 看到这里，你肯定会问：如果某些因素成立，另一些因素不成立，输出是什么？比如，周末是好天气，门票也不贵，但是小明找不到同伴，他还要不要去参观呢？...六、神经网络的运作过程 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重（w）和阈值（b） 多层感知器的结构 也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。...其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。目前为止，这两个值都是主观给出的，但现实中很难估计它们的值，必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。...然后，找到一种或多种图像比对算法，作为感知器。算法的得到结果是一个概率，比如75%的概率可以确定是数字1。这就需要设置一个阈值（b）（比如85%的可信度），低于这个门槛结果就无效。
如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。 二、感知器的例子 下面来看一个例子。...三、权重和阈值 看到这里，你肯定会问：如果某些因素成立，另一些因素不成立，输出是什么？比如，周末是好天气，门票也不贵，但是小明找不到同伴，他还要不要去参观呢？...六、神经网络的运作过程 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重（w）和阈值（b） 多层感知器的结构 也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。 ?...其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。目前为止，这两个值都是主观给出的，但现实中很难估计它们的值，必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。...然后，找到一种或多种图像比对算法，作为感知器。算法的得到结果是一个概率，比如75%的概率可以确定是数字1。这就需要设置一个阈值（b）（比如85%的可信度），低于这个门槛结果就无效。
对于数据科学，Python通常被广泛地用于进行数据的处理和转换，它提供了强大的数据结构处理的函数，使数据处理更加灵活，这里说的“灵活性”是什么意思?...所以这里列出了在处理任何类型的数据时应该知道的4个Python技巧。 列表推导式List Comprehension是创建列表的一种优雅且最符合python语言的方法。...接下来，让我们看看对列表的每个元素执行数学运算时，列表推导式如何使工作变得简单。 列表中的元素相乘 最简单或直接的乘法方法是使用乘法运算符，即* 例如，想用一个标量(即数字5)乘以列表中的每一项。...删除列表中的元素 根据特定条件筛选数据是选择所需数据集的常见任务之一，同样的逻辑也用于列表推导式中。 假设你有下面提到的数字列表。...你可以使用字典推导式(dictionary comprehension) ，而不是一个一个地输入，这是创建字典的一种优雅而简洁的方法!
如果所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；如果所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0。 二、感知器的例子 下面来看一个例子。...三、权重和阈值 看到这里，你肯定会问：如果某些因素成立，另一些因素不成立，输出是什么？比如，周末是好天气，门票也不贵，但是小明找不到同伴，他还要不要去参观呢？...六、神经网络的运作过程 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。 输入和输出 权重(w)和阈值(b) 多层感知器的结构 也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。...其中，最困难的部分就是确定权重(w)和阈值(b)。目前为止，这两个值都是主观给出的，但现实中很难估计它们的值，必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。...然后，找到一种或多种图像比对算法，作为感知器。算法的得到结果是一个概率，比如75%的概率可以确定是数字1。这就需要设置一个阈值(b)（比如85%的可信度），低于这个门槛结果就无效。
三、权重和阈值 看到这里，你肯定会问：如果某些因素成立，另一些因素不成立，输出是什么？比如，周末是好天气，门票也不贵，但是小明找不到同伴，他还要不要去参观呢？...[1502850327685_1303_1502850327920.png] 六、神经网络的运作过程 一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。...目前为止，这两个值都是主观给出的，但现实中很难估计它们的值，必需有一种方法，可以找出答案。 这种方法就是试错法。其他参数都不变，w（或b）的微小变动，记作Δw（或Δb），然后观察输出有什么变化。...不断重复这个过程，直至得到对应最精确输出的那组w和b，就是我们要的值。这个过程称为模型的训练。...然后，找到一种或多种图像比对算法，作为感知器。算法的得到结果是一个概率，比如75%的概率可以确定是数字1。这就需要设置一个阈值（b）（比如85%的可信度），低于这个门槛结果就无效。
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