2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分， 使得所有这些部分表示相同的二进制值。...答案2023-03-16： 给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需要将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等。如果无法做到，则返回 [-1, -1]。...输出：长度为 2 的数组，表示能够将 arr 分成三个部分 第一个和第二个部分的结束位置（下标从 0 开始）。如果无法做到则返回 [-1, -1]。...解法思路： 首先统计整个数组中 1 的数量 ones，如果 ones 不能被 3 整除，则说明无法分成三个相等的部分，直接返回 [-1, -1]。...= 0 { // 如果无法分成三个相等的部分，则返回 [-1, -1] return vec!
2023-03-16：给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr ，将数组分成 3 个非空的部分， 使得所有这些部分表示相同的二进制值。...答案2023-03-16： 给定一个由 0 和 1 组成的数组 arr，需要将其分成三个非空部分，使得每个部分中 1 的数量相等。如果无法做到，则返回 -1, -1。...输出：长度为 2 的数组，表示能够将 arr 分成三个部分时第一个和第二个部分的结束位置（下标从 0 开始）。如果无法做到则返回 -1, -1。...解法思路： 首先统计整个数组中 1 的数量 ones，如果 ones 不能被 3 整除，则说明无法分成三个相等的部分，直接返回 -1, -1。...= 0 { // 如果无法分成三个相等的部分，则返回 [-1, -1] return vec!
一、什么是订单拆分和合并 订单拆分：是指将一个订单分成两个子订单，分为以下两种情况。...1）按商家 不同商家的拆单 同一商家的拆单 2） 按单据 订单拆分成多个子订单 订单的发货单拆分成多个发货单 订单合并：指的是发货单的合并。...3. 按订单类型拆分 订单的类型由商品类型进行归属分配，包括普通商品、跨境商品、分销商品等，下单之后根据商品类型拆分成不同的订单类型。 4....按商品类目拆分 不同的商品有不同的类目，由于部分商品类目的特殊性，我们将根据商品的类目进行分单处理。...按物流拆分 物流拆分可以说是整个拆分环节最末尾的拆分，由于订单内部分商品的重量或体积已经超过了单个包裹发货的范围。
data3 = data[["用途", "贷款金额", "单位3", "分成比例3"]] # 将三组内容，重新命名之后合成一个新表 data1 = data1.rename(columns={"单位1...": "单位", "分成比例1": "分成比例"}) data2 = data2.rename(columns={"单位2": "单位", "分成比例2": "分成比例"}) data3 = data3...=True) # 将数据中的空值清除 data4 = data4.dropna() # 插入新的数据 # 1. insert() 方法 data4.insert(2, "分成百分比", data4[..."分成比例"]/100) data4.insert(5, "分成贷款金额", data4["贷款金额"]*data4["分成百分比"]/10000, False) # 普通索引方式插入 # data4[..."分成贷款金额"] = data4["贷款金额"]*data4["分成百分比"]/10000 # 增加数据透视 data5 = data4[['单位', '用途', '分成贷款金额']] data6
在上篇html结构的拆与合说了html之后，我们继续来说下css，这次我们从可变与不变的角度分析。 一个面试题 首先这是一个面试题，其次反正我是没做过这个面试题，最后忘了是哪个厂的面试题。...这里，我们使用上篇文章中拆的思想得到html结构如下： ul.demo li .text-top img.img-center .text-bottom...: 200px; margin-right: 20px; } .mix-text{ overflow: hidden; } 容器宽度不定，但宽高比一定 具体可参考：css中如何做到容器按比例缩放...移动端的可变与不变 有很多刚入门移动端重构的人一般都会问一个问题，移动端是不是都要用百分比啊。其实抛开那些新的单位rem、vw、vh等，移动端除了百分比，px也是可以用的，根本不是你想象的那样。...实现跟上面的图文混排一样，当然技术上可以使用很多方法如flex，absolute，float等 单行列表 同样单行列表，标题因为长度不一属于可变因子，不宜直接控制其宽度。
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...(170.776, 341.553] 17 (341.553, 512.329] 3 Name: Fare, dtype: int64 当列表传递给 bin 时，该函数会将连续值划分为自定义组...323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行 value_counts() Pandas groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析
数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。...(170.776, 341.553] 17 (341.553, 512.329] 3 Name: Fare, dtype: int64 当列表传递给 bin 时，该函数会将连续值划分为自定义组...323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行 value_counts() Pandas groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析
来源：DeepHub IMBA 本文约1800字，建议阅读5分钟 我们将探讨 Pandas value_counts() 的不同用例。 数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。...默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...与 Pandas cut() 函数类似，我们可以将整数或列表传递给 bin 参数。... (170.776, 341.553] 17 (341.553, 512.329] 3 Name: Fare, dtype: int64 当列表传递给 bin 时，该函数会将连续值划分为自定义组... 323 (100.0, 550.0] 53 Name: Fare, dtype: int64 7、分组并执行 value_counts() Pandas groupby() 允许我们将数据分成不同的组来执行计算以进行更好的分析
3.掌握拆包与交换变量的值。 1.函数的4种类型 根据是否有参数以及是否有返回值，可以将函数大体分为四种类型。大家根据实际使用场景进行自由组合，灵活设计使用即可。...鉴于大家初学函数，此处嵌套为函数内部调用其他函数，函数内部定义函数的情况称之为闭包，是高级内容，历史文章中有此部分介绍。...(省略)... ---- testB end---- ---- testA end---- 在调用函数 A 的时候，从上到下按顺序执行函数 A 内部代码 ，在函数 A 内部遇到调用函数 B 时，会从上到下按顺序执行函数...3.拆包与交换变量的值 3.1 拆包 此处的拆包并非是 CF 中的 C4 炸弹，而是将多个元素的集合，拆分成一个个元素的情况。...可以拆包的数据类型：元组、列表、字典等多元素集合。 以元组为例，对其进行拆包操作，其他数据类型留给大家练习。
最后，将这些桶按顺序合并以获得排好序的结果。这个算法的性能非常依赖于数据的分布，对于均匀分布的数据，它的性能会非常好。 桶排序的基本步骤 1 ....将各个桶中的元素按顺序合并，得到排序后的结果。...Bucket 9: [ ] 然后，我们将列表中的元素分别放入这些桶中，根据个位数的值将它们分配到不同的桶中。...将整数按照个位数的值分成 10 个桶，每个桶包含相同个位数的整数。 2 . 将这些桶按顺序合并，得到一个部分排序的序列。 3 . 重复以上两个步骤，但这次按照十位数进行排序。 4 ....基数排序的示例 让我们看一个基数排序的示例，假设我们有一个整数列表： [170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66] 首先，我们按照个位数的值将它们分成 10 个桶： Bucket
此时大部分人都会想到先在数据源表格中添加三列按分成比例分成以后的贷款金额。 ?...三个数值的计算方法分别为： 分成贷款金额1=贷款金额*分成比例1 分成贷款金额2=贷款金额*分成比例2 分成贷款金额3=贷款金额*分成比例3 然后将单位1及分成贷款金额1拖放到透视表的行区域及值区域。...由于每笔贷款的三个分成比例都是对同一个贷款金额进行分成，我们可以将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表，然后将分表纵向追加。...使用普通索引方式插入分成贷款金额列 data4["分成贷款金额"]=data4["贷款金额"]*data4["分成百分比"]/10000 # 除以10000，将结果单位换算为万元 对插入数据后的表进行预览...至于结果输出部分，我们可以选择直接复制黏贴到结果表上。当然也可以使用to_excel()将输出结果保存为excel文件。甚至我们还可以导入xlrd模块，直接对我们的日报表进行修改输出。
而是将数据拆分成很多个部分，然后再逐个发送。像下图这样： ? 同样的，在目的地，TCP 协议又需要逐个接收数据。 请 思考，TCP 为什么不一次发送完所有的数据？...也就是 TCP 协议，会将数据拆分成不超过缓冲区大小的一个个部分。每个部分有一个独特的名词，叫作 TCP 段（TCP Segment）。 在接收数据的时候，一个个 TCP 段又被重组成原来的数据。...像这样，数据经过拆分，然后传输，然后在目的地重组，俗称拆包。所以拆包是将数据拆分成多个 TCP 段传输。 那么粘包是什么呢？...---- Sequence Number 和 Acknowledgement Number 在 TCP 协议的设计当中，数据被拆分成很多个部分，部分增加了协议头。合并成为一个 TCP 段，进行传输。...Answer: TCP 拆包的作用是将任务拆分处理，降低整体任务出错的概率，以及减小底层网络处理的压力。拆包过程需要保证数据经过网络的传输，又能恢复到原始的顺序。
，红包业务，活动中心等，负责具体业务和视图展示 • 服务层：订单服务，用户管理服务，红包服务，商品服务等，为应用层提供服务支持 • 数据层：关系数据库，nosql数据库 等，提供数据存储查询服务 • 将系统在横向维度上切分成几个部分...的设计要求，这样不同的模块可以分布式部署，也能提高并发处理能力和功能扩展 • 比如用户中心可以分割成：账户信息模块，订单列表模块，充值模块，优惠券模块等 • 分布式 • 分布式应用和服务,将分层或者分割后的业务分布式部署...先分，避免后期要拆，后期拆的话，就面临洗数据的问题，就需要采用双写模式来搞定。...接下来这个红包的所有发红包、抢红包、拆红包、查询红包详情等操作，都根据这个ID关联。红包系统根据这个红包ID，按一定的规则（如按ID尾号取模等），垂直上下切分。...通过这样的方式，系统将所有红包请求这个巨大的洪流分散为多股小流，互不影响，分而治之， 2-3、服务应用层 多线程、线程同步、协程 并发问题一直是服务端编程中的重点和难点问题，为了优化系统的并发量，单机解决高并发问题从最初的
TCP底层并不了解上层业务数据的具体含义，它会根据TCP缓冲区的实际情况进行包的划分，所以在业务上认为，一个完整的包可能会被TCP拆分成多个包进行发送，也有可能把多个小的包封装成一个大的数据包发送，这就是所谓的...包和D2包的部分内容，第二次读取到了D2包的剩余内容，这被称为TCP拆包 服务端分两次读取到了两个数据包，第一次读取到了D1包的部分内容D1_1，第二次读取到了D1包的剩余内容D1_2和D2包的整包...对于粘包的问题，由于拆包比较复杂，代码比较处理比较繁琐，Netty提供了4种解码器来解决，分别如下： 固定长度的拆包器 FixedLengthFrameDecoder，每个应用层数据包的都拆分成都是固定长度的大小...，进行分割拆分 基于数据包长度的拆包器 LengthFieldBasedFrameDecoder，将应用层数据包的长度，作为接收端应用层数据包的拆分依据。...out列表中，交由后面的业务逻辑去处理 out.add(Unpooled.copiedBuffer(request)); } // 多余的报文存起来 // 第一个报文
3.1 基于轮询的负载均衡算法 基于轮询的负载均衡算法实现很简单，原理就是将所有提供服务的可用 ip 形成一个调用列表。...当有请求到来时将请求按时间顺序逐个分配给请求列表中的每个机器，如果分配到了最后列表中的最后一个节点则再从列表第一个节点重新开始循环。...举个例子，有5个节点，配置的权重分别是4，1，1，1，3，如果有100个请求过来，则对应分配到的流量也分别是40，10，10，10，30。这样就实现了按配置的权重来分配客户端的请求了。...主调获取到节点权重信息后执行当前静态权重负载均衡算法选择节点； 兜底策略：如果所有节点要重都一样或者异常则默认采用轮询的方式选择节点； 5.3 负载的计算方式 负载计算方式：每个负载因子设定权重值和对应的重要程度（按百分比表示...直接使用Docker的调度能力进行服务的自动伸缩，或者在部署上直接将Docker分配的粒度拆小，让服务独占docker就不存在相互影响的问题了。
大数据量表：拆表适用于那些包含大量数据的表，例如日志表、历史数据表、交易记录表等。当单个表的数据量已经超过数据库服务器的处理能力时，拆分成多个子表可以提高查询性能。...比如，对于时间敏感的查询业务，可以将主表按年、月、日来拆为多个表，以提升查询性能。 拆表的好处 提高查询性能：拆表可以将大表拆分成多个较小的子表，从而加快查询速度。...3. 分片 分片 是将大型数据库分成多个小片段的方法，每个片段独立运行。 使用分片场景包括： 高并发写入：当一个表需要频繁进行插入、更新或删除操作，可能会导致锁竞争和性能下降。...每个拆分的表通常保留原表的一部分数据。 分片：适用于整个数据库的数据量已经无法容纳在一台服务器上，或者需要跨多台服务器水平扩展的情况。...分片的方式可能是按用户 ID 的范围进行划分，每个分片负责一定范围内的用户数据。
装箱与拆箱的概念： 简单的说: 装箱：就是将值类型的数据打包到引用类型的实例中 比如将int类型的值abc赋给object对象obj int i=123; object obj=(object...)i; 拆箱：就是从引用数据中提取值类型 比如将object对象obj的值赋给int类型的变量i object obj=”abc”; int i=(string)obj; 装箱与拆箱的过程是很损耗性能的...List类是ArrayList类的泛型等效类，它的大部分用法都与ArrayList相似，因为List类也继承了IList接口。...这样就避免了前面讲的类型安全问题与装箱拆箱的性能问题了。...但是，您可以轻松创建数组列表或列表的列表。特定类型（Object 除外）的数组 的性能优于 ArrayList的性能。
由于进程列表可能相当长，占用的屏幕不止一个，ps -aux的输出可以传送（即传输）到less命令，从而可以一次查看一个屏幕。按下空格键可将输出向前推进一个屏幕，按b键则向后推一个屏幕。...例如，属于具有用户名adam的用户的进程可以显示如下： ps -ef | grep adam -l选项会生成一个长列表，当与-e和-f选项一起使用时，将创建一个包含15列的表： ps -efl...按 f 键之后会显示列的列表，按 a-z 即可显示或隐藏对应的列，最后按回车键确定。 按 o 键可以改变列的显示顺序。...按小写的 a-z 可以将相应的列向右移动，而大写的 A-Z 可以将相应的列向左移动。最后按回车键确定。 按大写的 F 或 O 键，然后按 a-z 可以将进程按照相应的列进行排序。...而大写的 R 键可以将当前的排序倒转。
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