转载请以链接形式标明出处： 本文出自:103style的博客 最后的判断代码： /** * 是否正在电话通话中 */ private boolean phoneIsInUse() {...e) { Log.w(TAG, "phone.isIdle() failed", e); } return phoneInUse; } 6.0之后才可以用这个， 且需要判断
本节学习目标 检测相机视野中有哪些节点 2.判断节点是否在相机视野中 比如ar导航项目中经常会检测某个节点是否在视野中,出现提示箭头?...下面我们将实现的代码讲解一下 第一步 先将照相机节点设为场景的视野节点 self.scnView.pointOfView = cameraNode 第二步 检测视野中包含的所有节点 let nodes...提示 不管是否在被遮挡都会检测到,但是设置节点隐藏是不会被检测到的。 如何检测节点是否在视野中?...提示 就算节点被隐藏,通过这个方法也能被检测出来
如果是下面的 jQuery 代码判断一个对象是否存在，是不能用的。 if($("#id")){ }else{} 因为 $("#id") 不管对象是否存在都会返回 object 。...正确使用判断对象是否存在应该用： if($("#id").length>0){}else{} 使用 jQuery 对象的属性 length 来判断，如果 > 0 就存在。...或者 if($("#id")[0]){} else {} 或者直接使用原生的 Javascript 代码来判断： if(document.getElementById("id")){} else {}
这是一个在Java中经常用到的并且非常有用的操作。同时，这个问题在Stack Overflow中也是一个非常热门的问题。...在投票比较高的几个答案中给出了几种不同的方法，但是他们的时间复杂度也是各不相同的。本文将分析几种常见用法及其时间成本。...基本思想就是从数组中查找某个值，数组的大小分别是5、1k、10k。这种方法得到的结果可能并不精确，但是是最简单清晰的方式。...实际上，如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值，一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n))，hashset可以达到O(1)。...3703useSet: 35183useLoop: 3218useArrayBinary: 14useArrayUtils: 3125 其实，如果查看ArrayUtils.contains的源码可以发现，他判断一个元素是否包含在数组中其实也是使用循环判断的方式
一、给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？...读入40亿个数，设置相应的bit位,读入要查询的数查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。 二、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。...bloomfilter判断一个数据不在是100%肯定的，但是判断在一个集合中，是存在概率问题的。 如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter。4G内存可以表示2^328=340亿bit。...方案：将其中一个文件中的url使用Bloom Filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率...1 : 0)]; } /** * 根据长度获取数据 比如输入63，那么实际上是确定数62是否在bitsMap中 * * @return index 数的长度
如何判断一个坐标点是否在一个多边形中，具体的应用场景就是，外卖派送，用户提供的坐标是否是在外卖的派送范围之内。...用户的坐标可以通过手机设备获取到，派送范围就是通过在地图上，进行多边形的绘制，获取多个坐标点连接起来的配送范围。下面来看看代码上是如何简单判断的。...两个坐标做测试 $a = new Coordinate(39.916527, 116.397128); $b = new Coordinate(39.901305, 116.397128); //判断是否在执行的多边形中
最近看到一道经典面试题: 在40亿的unsigned int数据中(乱序)，给定一个数字target， 判断该target是否存在于这40亿的数据中？...使用set集合add操作，将40亿的数据一次性加载进内存，然后只需要使用contains方法判断target是否存在即可 问题: 一个unsigned int的元素，需要占4B的空间，按照最坏的打算，40...在计算机中，bitmap是用作某个值（例如: 给定范围的整数），映射为位(bit)， 也被叫做位数组或位图）。...类型的值是64bit, 实际代表了64个long值: a[0]: 0~63 a[1]: 64~127 ....... arr[62500000]:40亿~40亿+63, 开辟+1个空间大小的原因是下标是从0...当然我认为bitmap是在如下的场景下会更适用些（请注意题目的约束条件这里只描述了大致意思）： 文件中有40亿个互不相同的QQ号码，请设计算法对QQ号码进行排序 文件中有40亿个互不相同的QQ号码，求这些
今天他就去BAT中的一家面试了。 简单的自我介绍后，面试官给了小史一个问题。 【面试现场】 ? ? 题目：我有40亿个整数，再给一个新的整数，我需要判断新的整数是否在40亿个整数中，你会怎么做？ ?...吕老师：哈哈，从磁盘加载数据是磁盘io操作，是非常慢的，你每次都要加载这么大的数据，还要8次，我估计你找一个数的时间可以达到分钟甚至小时级了。 ? 小史：那如果是你，你会怎么办呢？...小史：我想想……哦，这样做的话，因为每台机器都可以一次性把数据读入内存，在比较的时候不用来回加载数据了，所以可以节省加载数据的开销！这真是个好办法。...来了一个新的数，怎么判断是否在40亿个位之中？ ? 小史：我想想，对啊，40亿个位，40亿个数，那么每个位都是1，这。。。...40亿个数中，存在的数就在相应的位置1，其他位就是0。 ? 吕老师：没错，那来了一个新的数呢？
np.isin用法 np.isin(a,b) 用于判定a中的元素在b中是否出现过，如果出现过返回True,否则返回False,最终结果为一个形状和a一模一样的数组。...但是当参数invert被设置为True时，情况恰好相反，如果a中元素在b中没有出现则返回True,如果出现了则返回False. import numpy as np # 这里使用reshape是为了验证是否对高维数组适用...，返回一个和a形状一样的数组 a=np.array([1,3,7]).reshape(3,1) b=np.arange(9).reshape(3,3) # a 中的元素是否在b中，如果在b中显示True...Np_No_invert=np.isin(a, b, invert=False) print("Np_No_invert\n",Np_No_invert) # a 中的元素是否在b中，如果设置了invert...=True,则情况恰恰相反，即a中元素在b中则返回False Np_invert=np.isin(a, b, invert=True) print("Np_invert\n",Np_invert) #
写入和判断元素是否存在都有对应的 API，所以实现起来也比较简单。...实际情况也是如此；既然要判断一个数据是否存在于集合中，考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存中的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否在一个集合中，但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...当有一个 B1=1000 需要判断是否存在时，也是做两次 Hash 运算，定位到 0、2 处，此时他们的值都为 1 ，所以认为 B1=1000 存在于集合中。 当有一个 B2=3000 时，也是同理。...在 set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合中，如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。
若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？并且需在给定内存空间（比如：500M）内快速判断出。...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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 是不是描述的比较抽象？那就直接了解其原理吧！...比如：某个URL（X）的哈希是2，那么落到这个byte数组在第二位上就是1，这个byte数组将是：000….00000010，重复的，将这20亿个数全部哈希并落到byte数组中。...：BitArray中。...使用: 最后通过：put和 mightContain方法，添加元素和判断元素是否存在。 算法特点 1、因使用哈希判断，时间效率很高。空间效率也是其一大优势。2、有误判的可能，需针对具体场景使用。
虽然只有少部分，但确实有一些情况需要判断是否在 Visual Studio 中编译的时候才需要执行的编译任务，典型的如某些仅为设计器准备的代码。...你能定制各种奇怪而富有创意的编译过程 - walterlv 而使用 Visual Studio 编译的时候，会自动帮我们设置 BuildingInsideVisualStudio 的值为 True，所以实际上我们可以使用这个值进行判断...我们可以在 Microsoft.NET.Sdk 中找到不少使用此属性的编译任务。...比如为了 IO 性能考虑的硬连接，在 Visual Studio 中即便打开也不会使用： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 <!
在使用 Python 的时候，如果要判断一个字符串是否在另一个包含字符串的列表中，可以使用in 关键词，例如： name_list = ['pm', 'kingname', '青南'] if 'kingname...' in name_list: print('kingname 在列表里面') 但是，Golang 是没有in这个关键词的，所以如果要判断一个字符串数组中是否包含一个特定的字符串，就需要一个一个对比...name_list 中：", result) result = in(target2, name_list) fmt.Println("产品经理是否在 name_list 中：", result...有没有什么办法可以优化这个操作呢？ 如果是有序的整型数组，那么我们可以使用二分查找，把时间复杂度O(n)降到对数时间复杂度。字符串能不能也这样操作呢？实际上是可以的。...name_list 中：", result) result = in(target2, name_list) fmt.Println("产品经理是否在 name_list 中：", result
如何判断某变量是否在某个集合中？注意，这里的集合可能并不是指确定的常量，也可能是变量。
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