在开放寻址法中，当散列表的装载因子超过其阈值时，会触发重新哈希。在均匀散列的情况下，我们可以使用二次探查来处理冲突。为了计算探查的期望次数上界，我们需要考虑在最坏的情况下需要多少次探查才能找到一个元素。
TestNG的官方文档的中文翻译版第二章，原文请见 http://testng.org/doc/documentation-main.html 2 - Annotation 这里是TestNG中用到的annotation的快速预览，还有它们的属性。 @BeforeSuite: 被注释的方法将在所有测试运行前运行 @AfterSuite: 被注释的方法将在所有测试运行后运行 @BeforeTest: 被注释的方法将在测试运行前运行 @AfterTest: 被注释的方法将在测试运行后运行 @BeforeGroups: 被配置的方法将在列表中的gourp前运行。这个方法保证在第一个属于这些组的测试方法调用前立即执行。 @AfterGroups: 被配置的方法将在列表中的gourp后运行。这个方法保证在最后一个属于这些组的测试方法调用后立即执行。 @BeforeClass: 被注释的方法将在当前类的第一个测试方法调用前运行。 @AfterClass: 被注释的方法将在当前类的所有测试方法调用后运行。 @BeforeMethod: 被注释的方法将在每一个测试方法调用前运行。 @AfterMethod: 被注释的方法将在每一个测试方法调用后运行。 属性： alwaysRun 对于每个bufore方法(beforeSuite, beforeTest, beforeTestClass 和 beforeTestMethod, 但是不包括 beforeGroups): 如果设置为true，被配置的方法将总是运行而不管它属于哪个组。 对于after方法(afterSuite, afterClass, ...): 如果设置为true，被配置的方法甚至在一个或多个先调用的方法失败或被忽略时也将运行。 dependsOnGroups 这个方法依赖的组列表 dependsOnMethods 这个方法依赖的方法列表 enabled 这个类的方法是否激活 groups 这个类或方法所属的分组列表 inheritGroups 如果设置为true，这个方法被属于在类级别被@Test annotation指定的组 @DataProvider 标记一个方法用于为测试方法提供数据。 被注释的方法必须返回Object[][], 其中每个Object[]可以指派为这个测试方法的参数列表。 从这个DataProvider接收数据@Test方法需要使用一个和当前注释相同名称的dataProvider名称 name 这个DataProvider的名称 @Factory 标记方法作为一个返回对象的工厂，这些对象将被TestNG用于作为测试类。这个方法必须返回Object[] @Parameters 描述如何传递参数给@Test方法 value 用于填充这个方法的参数的变量列表 @Test 标记一个类或方法作为测试的一部分 alwaysRun 如果设置为true，这个测试方法将总是运行，甚至当它依赖的方法失败时。 dataProvider 这个测试方法的data provider的名称 dataProviderClass 用于查找data provider的类。 如果不指定，将在当前测试方法所在的类或者它的基类上查找data provider。 如果这个属性被指定, 则data provider方法需要是指定类的static方法。 dependsOnGroups 当前方法依赖的组列表 dependsOnMethods 当前方法依赖的方法列表 description 当前方法的描述 enabled 当前类的方法/方法是否被激活 expectedExceptions 测试方法期望抛出的异常列表。如果没有异常或者抛出的不是列表中的任何一个，当前方法都将标记为失败. groups 当前类/方法所属的组列表 invocationCount 当前方法被调用的次数 successPercentage 当前方法期望的成功率 sequential
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。 在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素： 1．散列函数是否均匀； 2．处理冲突的方法； 3．散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数/散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。 常用hash算法的介绍： （1）MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的Ronald L. Rivest在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest（消息摘要） 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现——它是基于 32位操作数的位操作来实现的。 （2）MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。 （3）SHA-1及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举（brute-force）性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
通过对数据关键字的提取和观察，结合对数据总量的分析，得出合理的hash地址的大小，以及hash地址的函数
列表：由同一类型的数据元素组成的集合。 关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。 键值：关键码的值。 主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。 次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。
之前几节介绍了各种具体容器类和抽象容器类，上节我们提到，Java中有一个类Collections，提供了很多针对容器接口的通用功能，这些功能都是以静态方法的方式提供的。 都有哪些功能呢？大概可以分为两类： 对容器接口对象进行操作 返回一个容器接口对象 对于第一类，操作大概可以分为三组： 查找和替换 排序和调整顺序 添加和修改 对于第二类，大概可以分为两组： 适配器：将其他类型的数据转换为容器接口对象 装饰器：修饰一个给定容器接口对象，增加某种性质 它们都是围绕容器接口对象的，第一类是针对容器接口的通用操作
list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素 用len()函数可以获得list元素的个数 列表操作包含以下函数:
list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）
re模块 在Python中想要使用正则表达式，就需要调用re模块来实现。 在 re 模块下的常用方法: 调用时程序最上面需要写 import re 常用的几个关键字： findall ：re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。 格式：re.findall(‘前面放要查找的内容’，‘这里放被查找的内容’) search ：re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。 返
桌面软件Designer是TASKCTL 调度平台客户端工具软件之一，本文旨在介绍该软件的功能与操作，以便帮助相关人员对该软件的使用。
正则表达式（RegEx）是一系列字符，形成了一个搜索模式。RegEx 可用于检查字符串是否包含指定的搜索模式。
关于散列表的代码实现及下边实践部分的代码实现均可从我的Github获取（欢迎star^_^）
Word 这种文本编辑器你平时应该经常用吧，那你有没有留意过它的拼写检查功能呢？一旦我们在 Word 里输入一个错误的英文单词，它就会用标红的方式提示“拼写错误”。Word 的这个单词拼写检查功能，虽然很小但却非常实用。你有没有想过，这个功能是如何实现的呢？
在此感谢博主的无私奉献，本文主要介绍python中re模块的几个简单使用方法。具体的使用方法请參考博客园的这两篇博文
我们几乎每天都在用搜索引擎搜索信息，相信大家肯定有注意过这样一个细节:当输入某个字符的时候，搜索引框底下会出现多个推荐词，如下，输入「python」后，底下会出现挺多以python 为前缀的推荐搜索文本，它是如何实现的呢？
插入排序，我想你也并不陌生。可以简单地这样理解，插入排序就是就是往一个有序的数列中添中新的数据，插入之后保证数据列仍然有序，因此叫插入排序。
首先大家要明确一点，编程不是一下就能学会的事情，当我们在学习编程的时候，其实可以做很多事情来让自己学习变得更加容易、更加高效。
大多数的熟悉 Python 的同学都知道且使用过列表推导(list comprehensions)。
具有较高的 index_advantage 的索引那些 SQL 服务器认为会产生最大的积极影响，减少工作量，基于查询的成本和预期他们会使用索引的次数减少。
输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。
公司如果分项目组开发的，各个项目组调用各项目组的接口，有时候需要在联调环境调试对方的接口，可以直接telnet到dubbo的服务通过命令查看已经布的接口和方法，并能直接invoke具体的方法，我们可以利用telnet命令进行调试、管理。 Dubbo2.0.5以上版本服务提供端口支持telnet命令，下面我通过实例抛砖引玉一下： 1. 连接服务 测试对应IP和端口下的dubbo服务是否连通，cmd命令如下 telnetlocalhost 20880 正常情况下，进入telnet窗口，键入回车进入dubbo
列表时用方括号括起来的一组元素值，是可变变量，可通过下表取值，也可以通过下表来修改值，列表中的元素是有序的，可以是不同的基本数据类型，如：
DOM操作是Web开发中非常昂贵和低效的操作，尤其是在用户界面频繁更新的情况下。此时，在每次数据更新时重新渲染整个DOM树会导致应用程序性能下降。
序列 指的是一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号（称为索引）访问它们。
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
一般我们在选择算法时，都是想要选择效率最高的算法。那算法的效率，用什么表示？没错!就是用大O表示法。
正则表达式可以拼接,如果A和B都是正则表达式,那么 AB也是正则表达式.如果字符串p匹配A并且另一个字符串q匹配B, 那么pq可以匹配 AB.这就构成了由简单构建复杂的基础.除非:
哈希表，也称散列表，可以通过关键词的值进行查询和访问的数据结构。通常通过映射函数将关键字直接对应到表中的某个位置，用来加快查找速度，这个映射函数就是哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。
衡量标准：查找过程中对关键字的平均比较次数——平均查找长度ASL。设查找到第i个元素的概率为p，比较次数为c，则查找成功的ASL_{succ}=\sum^n_{i=1}p_ic_i
正则表达式(Regular Expression,在代码中常简写为regex、 regexp、RE 或re)是预先定义好的一个“规则字符率”,通过这个“规则字符串”可以匹配、查找和替换那些符合“规则”的文本。 虽然文本的查找和替換功能可通过字符串提供的方法实现,但是实现起来极为困难,而且运算效率也很低。而使用正则表达式实现这些功能会比较简单,而且效率很高,唯一的困难之处在于编写合适的正则表达式。 Python 中正则表达式应用非常广泛,如数据挖掘、数据分析、网络爬虫、输入有效性验证等,Python 也提供了利用正则表达式实现文本的匹配、查找和替换等操作的 re 模块。
字符串是有序的字符集合使用单引号【’】、双引号【”】、三引号【”””或者’’’】字符串是不可不变对象Python3.0起，字符串就是Unicode类型（utf8）
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/1322296552012821103039741/
Python中所有正则表达式的函数都在re模块中，向re.compile()传入一个字符串值，表示正则表达式，它将返回一个regex模式对象。
思想（KISS）相当重要。KISS（keep it simple stupid）。 这是其实不难，只要按照一下思路进行就ok。
我琢磨着目录，心想终于要把这些主题搞明白了。但那本书深奥难懂，看了几周后我就放弃了。直到遇到一位优秀的算法教授后，我才认识到这些概念是多么地简单而优雅。
想要使用python的正则表达式功能就需要调用re模块，re模块为高级字符串处理提供了正则表达式工具。模块中提供了不少有用的函数，比如：compile函数、match函数、search函数、findall函数、finditer函数、split函数、sub函数、subn函数等。接下来本文将会介绍这些函数的使用情况，然后通过分析编译流程对比两种re模块的调用方式，之后会介绍其他一些应用正则表达式需要知道的理论知识，最后通过一些经典的实例将之前学习的理论应用于实际。让我们开始正则表达式的学习之旅吧~~~
正则表达式是一种小型的、高度专业化的编程语言，并不是python中特有的，是许多编程语言中基础而又重要的一部分。在python中，主要通过re模块来实现。这篇文章主要介绍了python模块之re正则表达式详解,需要的朋友可以参考下 一、简单介绍 正则表达式是一种小型的、高度专业化的编程语言，并不是python中特有的，是许多编程语言中基础而又重要的一部分。在python中，主要通过re模块来实现。 正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用c编写的匹配引擎执行。那么正则表达式通常有哪些使用场景呢？ 比如
在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6，这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找，其期望探查次数为 1。
哈希（Hash）也称为散列，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，这个输出值就是散列值。
上一节，起了几个简单例子，目的是解释Python其实并难，特别适用了Ipython这样一个利器，既然是Python的系统管理，面向系统管理员，Python的优点之一是其交互式解释器，也称作shell，和BASH很像，很符合管理员的操作习惯，但是对于程序撰写者来说… …好吧！我第一接触这种方式是在matlab上，着实让人着急了很大一会儿，才能适应，不过相信很快大家也能感受到这种好处和方便。
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求，把这些用户输入的搜索关键词记录，再离线统计分析，得到热门TopN搜索关键词。
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。 一、 正则表达式基础 1.1.概念介绍 正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。 其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。 它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。 下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程： 正则表达式的大致匹配过程是： 1
等价于众数的出现次数超过数组长度的一半，由于数组是有序的，那么一定有数组的中间位置就是众数，我们可以用二分查找找出众数在数组中出现位置的边界，从而计算出众数的出现次数。
输入一个递增排序的数组和一个数字S，在数组中查找两个数，使得他们的和正好是S，如果有多对数字的和等于S，输出两个数的乘积最小的。 输出描述: 对应每个测试案例，输出两个数，小的先输出。
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其中 option 以 - 开始，多个 option 可用一个 - 连起来，如： ls -l -a 与 ls -la 的效果是一样的。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片（也有用其他材料的），上面涂覆一层磁性材料，可以理解为一层小磁针。
从上面两段代码中很容易就可以看得出来，使用正则表达式来校验手机号明显要比纯python 代码来的精简得多。
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