题目 列表的 异或和（XOR sum）指对所有元素进行按位 XOR 运算的结果。 如果列表中仅有一个元素，那么其 异或和 就等于该元素。...例如，[1,2,3,4] 的 异或和 等于 1 XOR 2 XOR 3 XOR 4 = 4 ，而 [3] 的 异或和 等于 3 。...返回上述列表的 异或和 。...arr2 = [6,5] 输出：0 解释：列表 = [1 AND 6, 1 AND 5, 2 AND 6, 2 AND 5, 3 AND 6, 3 AND 5] = [0,1,2,0,2,1] ， 异或和...示例 2： 输入：arr1 = [12], arr2 = [4] 输出：4 解释：列表 = [12 AND 4] = [4] ，异或和 = 4 。
// 选择结构和条件判断.cpp : Defines the entry point for the console application....#include "stdafx.h" #include #include int main() { float a,b,c,disc,x1,x2,p,q;...scanf("%f%f%f",&a,&b,&c); disc=b*b-4*a*c; if(disc<0) printf("this equation hasn't real roots\n");...else { p=-b/(2.0*a); q=sqrt(disc)/(2.0*a); x1=p+q;x2=p-q; printf("real roots:\nx1=%7.2f\nx2...=%7.2f\n",x1,x2); } return 0; } ps：求一元二次方程根的c程序代码！
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
像if、while、def和class这样的复合语句首行以关键字开始以冒号( : )结束该行之后的一行或多 行代码构成代码组我们将首行及后面的代码组称为一个子句(clause)。...例如 a, b, c = 1, 2, "john" 以上实例两个整型对象1和2的分配给变量a和b字符串对象"john"分配给变量c。...Python中的按位运算法则如下 运算符 描述 实例 & 按位与运算符 (a & b) 输出结果 12 二进制解释 0000 1100 | 按位或运算符...(a | b) 输出结果 61 二进制解释 0011 1101 ^ 按位异或运算符 (a ^ b) 输出结果 49 二进制解释 0011 0001 ~ 按位取反运算符 (~a ) 输出结果 -...虽然lambda函数看起来只能写一行却不等同于C或C++的内联函数后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。
题目： 有两个磁盘文件A.txt和B.txt，各存放一行字符，要求把这两个文件中的信息合并（按字母顺序排列），并输出到一个新文件C中。...代码： fp1, fp2 = open('A.txt', 'r'), open('B.txt', 'r') fp1_str, fp2_str = fp1.read(), fp2.read() fp1.close
常见的数据切片和切换的方式如表3所示： 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多列In: print(data2[['col1','...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...Out: col1 col2 col3 0 2 a True选择col2中值为a且col3值为True的记录使用“或”进行选择多个筛选条件，且多个条件的逻辑为“或”，用|表示...,'col3':'C'})) Out: A B C 0 2 a 1 1 1 b 1 2 0 a 0将data2的列名更新为A、B、Cdrop_duplicates去重重复项...0 a 0按列合并data1和data2，可通过指定axis=0按行合并append按行追加数据框In: print(data1.append(data2)) Out: col1 col2
切片 和 取值 使用 切片，取出元素 money_series.loc['c':'a':-1] # 从c取到 a，倒序 """ c 10 b 300 a 200 Name: money...int64 """ money_series[lambda x: x ** 2 > 50] # 选取值平方大于50的值 """ b 10 c 300 d 200 Name: money...ix，1.x 后被移除了 # ix 可以同时接受标签索引和位置信息作为参数 df.ix['a', 2] df.ix[['a', 'b'], ['', 2]] # 基本的可以通过head 和 tail...], axis=0,1) # axis 指定按行执行或是按列执行 # 删除行 也可以通过drop 操作 df.drop(['a', 'b']) # 可以指定多行 # 通过切片，布尔判断 也可以实现 以上只是基本的修改...4. sort_index() 和 sort_values() 方法 按索引排序 或 按数值排序，默认升序排列。
Row元素的所有列名：** **选择一列或多列：select** **重载的select方法：** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- --...) # 选择a、b、c三列 df.select(df["a"], df["b"], df["c"]) # 选择a、b、c三列 重载的select方法： jdbcDF.select(jdbcDF...( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false) 会同时显示id列 + id + 1列 还可以用where按条件选择 jdbcDF .where("id = 1 or...c1 = 'b'" ).show() — 1.3 排序 — orderBy和sort：按指定字段排序，默认为升序 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5...fraction = x, where x = .5，代表抽取百分比 — 1.5 按条件筛选when / between — when(condition, value1).otherwise(value2
1、选择单列 # 选择单列 # df['team'] df['team'].unique() unique()方法：去掉重复值 array(['E', 'C', 'A', 'D', 'B'], dtype...（一）startswith()方法 1、选择 DataFrame df中索引值以字母'A'开头的所有行，并选择'team'列： # 带条件筛选 df.loc[df.index.str.startswith...('A'),'team'] 2、选择 DataFrame df中索引值以字母 ‘A’ 开头的所有行，并选择所有列： # loc中使用函数筛选满足条件的行 df.loc[lambda x:x.name.str.startswith...另外，可能想要使用axis=0参数来指定apply()函数按列而不是按行进行操作。...其中lambda x: sum(x['Q1':'Q4'])表示对每一行从 ‘Q1’ 到 ‘Q4’ 列进行求和操作。而axis=1参数指定了按行操作。
类比于打开文本文件 然后我们就可以编写代码了 编写完成后选择ctrl+x 保存选择Y，不保存选择N 然后回车即可 1.2.2.3 gcc code.c 编写完成后我们就可以编译了，使用gcc指令 1.2.2.4...” 按「w」：光标跳到下个字的开头 按「e」：光标跳到下个字的字尾 按「b」：光标回到上个字的开头 按「#l」：光标移到该行的第#个位置，如：5l,56l 按［gg］：进入到文本开始 按［shift＋g...2.5.4 删除文字 「x」：每按一次，删除光标所在位置的一个字符 「#x」：例如，「6x」表示删除光标所在位置的“后面（包含自己在内）”6个字符 「X」：大写的X，每按一次，删除光标所在位置的“前面”...s或step：进入函数调用 break(b) 行号：在某一行设置断点 break 函数名：在某个函数开头设置断点 info break ：查看断点信息。...display 变量名：跟踪查看一个变量，每次停下来都显示它的值 undisplay：取消对先前设置的那些变量的跟踪 until X行号：跳至X行 breaktrace(或bt)：查看各级函数调用及参数
# dtype: object 03 查看数据 # 查看头部和尾部数据（可以传参） df1.head() # 查看头部数据，默认为前五行 df1.tail() # 查看尾部数据，默认为后五行 #...[0:3] # 按照索引名称切片行数据(首尾都可以获取) df1['20200501':'20200503'] 05 按标签选择数据 # 提取某行数据 df1.loc[dates[0]] # 按照标签选择多列数据...df1.loc[:, ['A', 'B']] # 使用切片获取部分数据（也可以获取一个数值） df1.loc['20200502':'20200504', ['A', 'B']] 06 按位置选择数据...07 按条件选择数据 # 用单列的值选择数据 df1[df1.A>0] # 选择df中满足条件的值(不满足会现实NaN) df1[df1>0] # 使用isin()选择 df2[df2['E']...pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('abc')) df6.apply(np.square) # 使用lambda函数进行运算（运算指定的行或列
int a = 6; int b = 3; 这两行代码定义了两个整数变量 a 和 b，并将它们的值分别初始化为 6 和 3。...int x = 5; int y = 3; 这两行代码定义了两个整数变量 x 和 y，并将它们的值分别初始化为 5 和 3。...位操作符（Bitwise Operators） ‘&’：与操作符，按位进行与操作。 ‘|’：或操作符，按位进行或操作。 ‘^’：异或操作符，按位进行异或操作。 ‘~’：取反操作符，按位进行取反操作。...a 和 b 进行按位或运算，并将结果赋值给 result。...^ 对变量 a 和 b 进行按位异或运算，并将结果赋值给 result。
+指针 构建枝节点 可以优化以id列作为条件作为查询 group by ， order by 都可以覆盖到 一个b树最少要有两层结构，根和叶子构成 b树 以数据页加载数据 每个数据页都是一个范围 mysql...,先查找付索引树得到id,在回到聚簇索引树查找数据行信息 2 io量多,io次数多,sql层和engine交互多次 io偏高 cup偏高 3 辅助索引能够完全覆盖查询结果 最左列选择重复值少的 尽量让查询条件精细化...a join b on a.Id=b.id 如何选择驱动表 人工干预left join 优化器默认自己选结果集小的 a表先拿a表第每一行判断是不是和b表的行等值 b表有索引 inlj 基于索引的扫描...普通索引 a表先拿a表第每一行扫描b表的索引找b表的行 唯一索引或者主键 点查 bnlj a表先拿a表数据块扫描b表的数据找b表的行 bka a表数据块排序 去扫描b表数据行 索引树高度的影响 a数据行越多...=1 and c='a'; 在联合索引中如果中间出现了不等值条件 或者 大于或小于 like %% 就会走到部分列的索引, 会在查询条件 不等值条件 或者 大于或小于 like %%, 就不会在下一个查询条件走联合索引的下一列
C++: g++ 生成活动文件 < 无法生成和调试，因为活动文件不是 C 或 C++ 源文件。...终端将被任务重用，按任意键关闭。 二、解决方案 ---- 核心报错是 无法生成和调试，因为活动文件不是 C 或 C++ 源文件。...没有找到 C/C++ 文件 ; 在 tasks.json 构建脚本中 , 指定 C/C++ 文件路径的是 "tasks 下的 "args" 路径 , 当前配置的 g++ 参数的 args 配置如下 :...": "build", "isDefault": true }, "detail": "编译器: /usr/bin/g++" } ] } 使用 Ctrl + Shift + B...终端将被任务重用，按任意键关闭。 生成的可执行文件在 .vscode 目录下 , 名称是 task ; 执行 cd .vscode 命令 , 进入 .vscode 目录中 , 使用 .
2）数据记录筛选（行筛选） filter函数:按指定条件筛选符合条件中逻辑判断要求的数据记录。...filter(iris, Sepal.Length > 7 & Sepal.Width>3.0) Q：筛选出Species 为setosa或virginica的行 filter(iris,Species...%in% c("setosa","virginica")) 3）变量筛选（列） select函数:可以通过指定列名选择指定的变量进行分析，得到的为选择的列。...：Filter&Select Filter：通过一些准则选择观测值（行） Select：通过名字来选择变量（列） 更名变量名： Select & Rename head(select(iris,Sepal.W...，如， by = c("a" = "b")，表示用x.a和y.b进行匹配。
for语句的结构如下: for (初值部分;循环条件;更新部分) 语句 初值部分、循环条件和更新部分都是C语言的表达式。语句可以是C语言的任意语句。 程序执行到for语句时，将按以下步骤进行。 ...通常是递增或递减变量(已初始化的变量)的表达式。 语句是任意的C语句，只要循环条件为真，就执行该部分的语句。 for语句是一个循环语句。语句头包括初值部分、循环条件和更新部分。...最初先设置10X10的表，可以通过更改这些数字让乘法表更小或更大(循环的代码不会因此减少或增多)。 因此，可以创建10X5或12X9的表，但是，如果数字太大，一行容纳的数字过多会影响布局的美观。...因为b小于inner (inner 的值是10 )，所以程序执行到第23行，打印a*b的值和一个制表符(\t，告诉C编译器向后移一个制表单位)。...这是基于源代码的可读性做出的选择。 使用for语句时，初值部分、循环条件和更新部分都放在一起，便于阅读和修改;而使用while 语句，初始化部分和更新变量部分位于不同的地方，不方便查找。
正文 定义 在 SQL Server 中，索引是按 B 树结构进行组织的。索引 B 树中的每一页称为一个索引节点。B 树的顶端节点称为根节点。索引中的底层节点称为叶节点。...根节点和中间级节点包含存有索引行的索引页。每个索引行包含一个键值和一个指针，该指针指向 B 树上的某一中间级页或叶级索引中的某个数据行。每级索引中的页均被链接在双向链接列表中。...非聚集索引中的每个索引行都包含非聚集键值和行定位符。此定位符指向聚集索引或堆中包含该键值的数据行。 正文 单个分区中的非聚集索引结构 ?...，选择组合字段做索引，组合字段的第一个字段选择很重要，第一个字段一定要经常被使用的字段，例如AB字段作为组合字段，当WHERE用A字段作为检索条件的时候，查询会使用索引查找；当你使用B作为WHERE的检索条件的时候...例如，如果一个表在 C 列上有聚集索引，则 B 和 A 列的非聚集索引将具有其自己的键值列 B、A 和 C 世界上没有绝对完美的事情，索引也是一样，给我们带来查询效率的同时也会有弊端 对表编制大量索引会影响
，how 原理同上 # 同时可以添加条件删除 print(df.dropna(axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN...35 36 37 600.000000 NaN gake NaN NaN 700 NaN 600.000000 NaN df.interpolate() """ 可以看出，当待填充的列或行符合条件时...都是按行或按列操作，不能保证对每一个元素进行操作 df = pd.DataFrame(val, index=idx, columns=col) # 按行操作，对数据求和 print(type(df.apply...，这个时候两DataFrame未匹配上的label或columns下的值为NaN concat 函数 同样的可以指定是按行操作还是按列操作。...补充： 内连接，对两张有关联的表进行内连接操作，结果表会是两张表的交集，例如A表和B表，如果是A 内连接（inner join）B表，结果表是以A为基准，在B中找寻A匹配的行，不匹配则舍弃，B内连接A同理
，“ -b 将文件中的不可输出的字符以反斜线“”加字符编码的方式输出； -c 与“-lt”选项连用时，按照文件状态时间排序输出目录内容，排序的依据是文件的索引节点中的ctime字段。...以文件名反序排列并输出目录内容列表； -s 显示文件和目录的大小，以区块为单位； -t 用文件和目录的更改时间排序； -L 如果遇到性质为符号链接的文件或目录，直接列出该链接所指向的原始文件或目录；...cat命令 显示文件内容 创建新的文件 只能创建新文件,不能编辑已有文件 cat s1.sh > d.txt 文件拼接 cat a.txt b.txt > c.txt tac命令：和cat刚好相反...dd 删除行，如果 5dd ，则一次性删除光标后的5行 yy 复制当前行, 复制多行，则 3yy，则复制当前行附近的3行 p 粘贴 v 进入字符选择模式，选择完成后，按y复制，按p粘贴 ctrl...+v 进入块选择模式，选择完成后，按y复制，按p粘贴 shift+v 进入行选择模式，选择完成后，按y复制，按p粘贴 查找与替换 在底行命令模式中输入 命令 说明 %s/sad/88888888888888
索引 在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。 a....[mask] # 访问大于2的元素 print(elements) 输出: tensor([3, 4, 5]) e. torch.where()函数根据条件选择元素 import torch x =...y) # 根据条件选择x或y中的元素 print(result) 输出: tensor([ 1, 20, 3, 40, 5]) f. torch.take()函数按索引从张量中选择元素 import...7, 9]]) 使用高级切片选择了张量中从第二行开始到最后一行的子集，并且每隔一列选择一个元素。...x[..., 0] # 访问所有维度的第0个元素 print(subset) 输出: tensor([[1, 3], [5, 7]]) e. torch.index_select()函数按索引从张量中选择子集
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