第一种:查询给定的值索引不变 /** * 在数组中模糊搜索给定的值 * @param $data * @param $keyword * @return array */ function...== false ){ $arr[$key] = $values; } } return $arr; } 第二种:查询给定的重新生成索引 /**...* 在数组中模糊搜索给定的值 * @param $data * @param $keyword * @return array */ function searchArr($data,$keyword
$.inArray(“元素字符串”, 数组名称); var arry = [ "C#", "html", "css", "JavaScript" ]; var result= $.inArray("...C#", arry); 如果arry数组里面存在”C#” 这个字符串则返回该字符串的数组下标，否则返回(不包含在数组中) -1 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
array.indexOf 判断数组中是否存在某个值，如果存在返回数组元素的下标，否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...anything']; let index = arr.indexOf('nothing'); # 结果：2 array.includes(searchElement[, fromIndex]) 判断一个数组是否包含一个指定的值...numbers.includes(8); # 结果： true result = numbers.includes(118); # 结果： false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的值...item.id == 3; }); # 结果： Object { id: 3, name: "nothing" } array.findIndex(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的索引...方法，该方法返回元素在数组中的下标，如果不存在与数组中，那么返回－１; 参数：searchElement 需要查找的元素值。
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行分组分类 const listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18...group]; }); }; const sorted = groupBy(sortData, (item) => { return item.lastName; // 返回需要分组的对象
举个例子：对以下数组按 lastName 的值进行去重 let listData = [ { firstName: "Rick", lastName: "Sanchez", size: 18 },
//数组根据数组对象中的某个属性值进行排序的方法 //使用例子：newArray.sort(sortBy('number',false)) //表示根据number属性降序排列;若第二个参数不传递...，默认表示升序排序 //@param attr 排序的属性 如number属性 //@param rev true表示升序排列，false降序排序 sortBy: function
2022-04-14：小美有一个长度为n的数组， 为了使得这个数组的和尽量大，她向会魔法的小团进行求助。 小团可以选择数组中至多两个不相交的子数组， 并将区间里的数全都变为原来的10倍。...小团想知道他的魔法最多可以帮助小美将数组的和变大到多少? 来自美团。 答案2022-04-14： 动态规划。 时间复杂度：O(N)。 空间复杂度：O(N)。 代码用rust编写。代码如下： #!...// // 可能性2：有一个10倍区域 // a : arr[i]不在10倍区域里，但是之前可能有，那么就是dp[i-1] + arr[i] // // b :...甲：arr[0..i-1]没有10倍区域，arr[i]自己10倍，arr[0..i-1] + 10 * arr[i] // 乙：arr[0..i-1]中i...// // 可能性2：有一个10倍区域 // a : arr[i]不在10倍区域里，但是之前可能有，那么就是dp[i-1] + arr[i] // // b :
int,trrq.split('-'))) 转为date类型 cxtrst=cxtr.objects.filter(trrq=b) trrq这个字段在mysql数据库中是...date类型 以上转化之后，就可以在数据库里面进行查询了
它的原理是，创建一个长度为n的二进制数组，初始状态下值均为0；然后将当前集合中的数据进行哈希计算后，将数组中的对应位置变为1。...那么，要查询的数据也会先经过哈希计算，在数组中快速寻找，如果已经置为1，说明数据可能在这个集合中，如果为0，说明一定不在集合中。 所以布隆过滤器是一种粗略的过滤手段。...比如，h1、h2、h3，这样会得到3个不同的位置，同时将其置为1。如果在查询数据时，同时发现这3个位置均为1，则说明很大的概率可以在当前集合中找到期望的数据，否则一定不在当前集合中。...从HBase 0.96以来，默认启用基于行的Bloom Filters。在查询某行数据时，使用布隆过滤器可以快速排除一些HFile，以减少数据的读取量。...布隆过滤器开启后，在生产环境中是否有效，此时可以查看RegionServer中的blockCacheHitRatio值，如果开启后值增加，说明是正优化。
所以，当我们请求数据中没有数据或者因为代码bug带来的异常造成的数据为空，这个时候我们就可以回写一个空值null到缓存中。...并将该索引位置值从 0 改为 1 。然后我们判断一个元素是否在这个集合的时候，只需要对这个元素计算出数组的索引值，如果这个索引位置的值为 1 则证明该元素在集合内，反之则知道不在这个集合中。...选用一个 hash 算法，将现有产品比如上面场景的product_id 进行hash计算然后进行映射数组中。 映射到的数组值设为 1 ，其他的均为 0 。...当查询一个产品的时候，先查询这个产品是否在布隆过滤器里面，如果不在，则直接返回空给客户端，不直接穿透到数据库和缓存中。 这样就杜绝了恶意查询请求所带来的缓存穿透。 ? 布隆过滤器性能如何？...它是基于二进制数组的，数组的查询效率应该不用我多说吧，所以不管是读取还是写入，布隆过滤器的时间复杂度是O(1)，即常量值。
2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k， 可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值<=num， 且该组数字的个数一定要正好等于k， 每个数字只能选择进某一组...滑动窗口有陷阱，不一定行，可能可以。 第一种情况，包含i,dpi跟dpi-k相关。 第二种情况，不包含i，dpi=dpi-1。 时间复杂度O(N * logN)。 代码用rust编写。
它基于位数组和多个哈希函数的原理，可以高效地进行元素的查询，而且占用的空间相对较小，如下图所示： 根据 key 值计算出它的存储位置，然后将此位置标识全部标识为 1（未存放数据的位置全部为 0）...，查询时也是查询对应的位置是否全部为 1，如果全部为 1，则说明数据是可能存在的，否则一定不存在。...也就是说，如果布隆过滤器说一个元素不在集合中，那么它一定不在这个集合中；但如果它说一个元素在集合中，则有可能是不存在的（存在误差）。...添加元素到布隆过滤器时，对元素进行多次哈希计算，并将对应的位数组位置设置为 1。 查询元素是否存在时，对元素进行多次哈希计算，并检查对应的位数组位置是否都为 1。...2.布隆使用场景 布隆过滤器的主要使用场景有以下几个： 大数据量去重：可以用布隆过滤器来进行数据去重，判断一个数据是否已经存在，避免重复插入。
它基于位数组和多个哈希函数的原理，可以高效地进行元素的查询，而且占用的空间相对较小，如下图所示： 根据 key 值计算出它的存储位置，然后将此位置标识全部标识为 1（未存放数据的位置全部为 0），查询时也是查询对应的位置是否全部为...也就是说，如果布隆过滤器说一个元素不在集合中，那么它一定不在这个集合中；但如果它说一个元素在集合中，则有可能是不存在的（存在误差）。...添加元素到布隆过滤器时，对元素进行多次哈希计算，并将对应的位数组位置设置为 1。 查询元素是否存在时，对元素进行多次哈希计算，并检查对应的位数组位置是否都为 1。...2.布隆使用场景布隆过滤器的主要使用场景有以下几个： 大数据量去重：可以用布隆过滤器来进行数据去重，判断一个数据是否已经存在，避免重复插入。...缓存穿透：可以用布隆过滤器来过滤掉恶意请求或请求不存在的数据，避免对后端存储的频繁访问。 网络爬虫的 URL 去重：可以用布隆过滤器来判断 URL 是否已经被爬取，避免重复爬取。
"=="比较两个变量本身的值，即两个对象在内存中的首地址，"equals"比较字符串包含内容是否相同。...TreeMap： 基于红黑树实现的有序Map集合，可以按照键的顺序进行排序。 LinkedHashMap： 基于哈希表和双向链表实现的Map集合，保持插入顺序或访问顺序。...第二种方案，缓存空值或者默认值 当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。...当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记，这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器，如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中。...当应用要查询数据 x 是否数据库时，通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1，只要有一个为 0，就认为数据 x 不在数据库中。
2022-05-02：给定一个数组arr，一个正数num，一个正数k， 可以把arr中的某些数字拿出来组成一组，要求该组中的最大值减去最小值<=num， 且该组数字的个数一定要正好等于k， 每个数字只能选择进某一组...滑动窗口有陷阱，不一定行，可能可以。 第一种情况，包含i,dp[i]跟dp[i-k]相关。 第二种情况，不包含i，dp[i]=dp[i-1]。 时间复杂度O(N * logN)。 代码用rust编写。
查找数据 通过Model.find方法 不传入参数会查找该表的所有数据 该方法返回值始终是数组 第一个参数 指定数据的某个键进行查找，键也能是正则表达式 const data = await User.find...email: 1, _id: 0 }); // _id默认带着，这里忽略了 第三个参数 可以使用keip limit sort来对查询结果进行操作 const data = await User.find...({ name: /\d/ }, null, { skip: 1 }); // 这里只会查找到 2 3 第二三个参数也能用链式调用的方法定义 查询的结果支持链式调用，可以使用一些方法再对结果进行操作，相当于把第二个参数写道外面了...$lt 小于 $lte 小于等于 $ne 不等于 $in 在多个值范围内 $nin 不在多个值范围内 $all 匹配数组中多个值 $regex 正则，用于模糊查询 $size 匹配数组大小 $type...匹配数据的类型 $maxDistance 范围查询，距离（基于LBS） $mod 取模运算 $near 邻域查询，查询附近的位置（基于LBS） $exists 字段是否存在 $elemMatch 匹配内数组内的元素
它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...它可以用于检测一个元素是否在集合中。它的优点是空间效率和查询时间比一般算法要好很多，缺点是有一定概率的误判性，如HashMap出现哈希碰撞。...（2）判断是否存在 当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作： 1.对给定元素再次进行相同的哈希计算； 2.根据返回的hash值判断位数组中对应的元素是否都为 1，如果值都为 1...添加元素 添加元素就是当某个元素不在集合中时，我们使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算得到哈希值，然后根据返回的哈希值，将集合数组中把对应下标的值置为 1。...比对元素 比对元素就是判断某个元素是否存在。我们对该元素进行哈希计算，然后通过哈希值获取集合中的数据，最后把这些哈希值 进行&& 计算，从而确定该元素是否存在。
第二种方案，缓存空值或者默认值 当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。...我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。...当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记，这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器，如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中。...当应用要查询数据 x 是否数据库时，通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1，只要有一个为 0，就认为数据 x 不在数据库中。...而缓存穿透主要原因是数据既不在缓存也不在数据库中。因此，缓存穿透与缓存雪崩、击穿应对的方案不太一样。 我这里整理了表格，你可以从下面这张表格很好的知道缓存雪崩、击穿和穿透的区别以及应对方案。
第二种方案，缓存空值或者默认值 当我们线上业务发现缓存穿透的现象时，可以针对查询的数据，在缓存中设置一个空值或者默认值，这样后续请求就可以从缓存中读取到空值或者默认值，返回给应用，而不会继续查询数据库。...我们可以在写入数据库数据时，使用布隆过滤器做个标记，然后在用户请求到来时，业务线程确认缓存失效后，可以通过查询布隆过滤器快速判断数据是否存在，如果不存在，就不用通过查询数据库来判断数据是否存在。...当我们在写入数据库数据时，在布隆过滤器里做个标记，这样下次查询数据是否在数据库时，只需要查询布隆过滤器，如果查询到数据没有被标记，说明不在数据库中。...当应用要查询数据 x 是否数据库时，通过布隆过滤器只要查到位图数组的第 1、4、6 位置的值是否全为 1，只要有一个为 0，就认为数据 x 不在数据库中。...而缓存穿透主要原因是数据既不在缓存也不在数据库中。因此，缓存穿透与缓存雪崩、击穿应对的方案不太一样。 我这里整理了表格，你可以从下面这张表格很好的知道缓存雪崩、击穿和穿透的区别以及应对方案。 ?
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