从链表中删去总和值为零的连续节点 难度中等 给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。...删除完毕后，请你返回最终结果链表的头节点。 你可以返回任何满足题目要求的答案。 （注意，下面示例中的所有序列，都是对 ListNode 对象序列化的表示。）...示例 1： 输入：head = [1,2,-3,3,1] 输出：[3,1] 提示：答案 [1,2,1] 也是正确的。...示例 2： 输入：head = [1,2,3,-3,4] 输出：[1,2,4] 示例 3： 输入：head = [1,2,3,-3,-2] 输出：[1] ---- 暴力解法： 如果要遍历到每一组求和等于...0的连续结点，可以从每个结点出发，遍历它的后缀和，如果它的后缀和等于0了，说明当前遍历的起始结点到令后缀和等于0的这些结点是一组求和等于0的连续结点，应当删除掉，但是不要delete,因为经过测试如果delete
1. 题目 给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。 删除完毕后，请你返回最终结果链表的头节点。...你可以返回任何满足题目要求的答案。 （注意，下面示例中的所有序列，都是对 ListNode 对象序列化的表示。）...示例 2： 输入：head = [1,2,3,-3,4] 输出：[1,2,4] 示例 3： 输入：head = [1,2,3,-3,-2] 输出：[1] 提示： 给你的链表中可能有 1 到 1000...对于链表中的每个节点，节点的值：-1000 <= node.val <= 1000....哈希表 建立包含当前节点的前缀和sum为Key，当前节点指针为Value的哈希表 当sum在哈希表中存在时，两个sum之间的链表可以删除 先将中间的要删除段的哈希表清除，再断开链表 循环执行以上步骤 ?
本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...结论本文讨论了 issue #80 中提出的技术问题，即如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。
一、前言 前几天在Python钻石群有个叫【有点意思】的粉丝问了一道关于pandas中字符串拼接问题，如下图所示。...就像这样： thon" 实现过程 这里【月神】给了一份代码，如下所示： c2['a_new'] = c2['a'] + ('_' + c2['a_1']) * c2['a_bool'] 代码运行之后...其实关于布尔值的用法解析，在之前的文章中，我也有写过，Python中的and和or，结果让人出乎意料之外，最开始是【小小明】大佬启蒙，之后【瑜亮老师】给我们启蒙，现在大家也都拓展了思路，下次遇到了，就可以多一个思路了...这篇文章主要盘点一个字符串拼接的问题，借助布尔值本身就是0和1的规律，直接进行运算，拓展了粉丝的思路！如果你还有其他方法，也欢迎大家积极尝试，一起学习，记得分享给我哦。...最后感谢粉丝【有点意思】提问，感谢【月神】在运行过程中给出的思路和代码建议，感谢粉丝【dcpeng】等人参与学习交流。
public function deep_in_array($value, $array) { foreach($array as $item) { ...
Leetcode -1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 题目：给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。...删除完毕后，请你返回最终结果链表的头节点。 你可以返回任何满足题目要求的答案。 （注意，下面示例中的所有序列，都是对 ListNode 对象序列化的表示。）...示例 2： 输入：head = [1, 2, 3, -3, 4] 输出：[1, 2, 4] 示例 3： 输入：head = [1, 2, 3, -3, -2] 输出：[1] 提示： 给你的链表中可能有...对于链表中的每个节点，节点的值： - 1000 的边和节点为答案链表。
二值图像我们在图像处理过程中是经常遇到的，有的时候我们在进行一个算法处理前，需要判断下一副图像的数据是否符合二值图的需求，这个时候我们可以写个简单的函数来做个判断，比如我写了一个很简单的的代码如下：...很显然，这个过程的效率要高很多，测试16MB的真二值图，也就1ms就完成了判断。 ...测试图1 测视图2 （页面压缩了） 这两幅图都不是二值图，他们在某些边缘位置都有抗锯齿操作。...但是那个IM_IsBinaryImage_C检测图1不是二值图像，检测图2 是二值图像，而IM_IsBinaryImage_SSE_Bug则检测图1是二值图像，图2不是二值图像。...但是，当我们把这些函数的返回值都改为int后，在C#中调用就正常了，比如: int IM_IsBinaryImage_C(unsigned char *Src, int Width, int Height
One对象的list值 a = One.get_copy_list() print(a) # [1, 2, 3] a.append(4) print(a) # [1,...5] 解决方法：调用One.get_copy_list() 在flask中，知识点：一个请求 在进入到进程后，会从进程 App中生成一个新的app（在线程中的应用上下文，改变其值会改变进程中App的相关值...，也就是进程App的指针引用，包括g,），以及生成一个新的请求上下文（包括session,request）。...错误接口代码大致如下： class 响应如下（每次请求，都会向model类的列表属性值添加元素，这样会随着时间的增长导致内存消耗越来越大，最终导致服务崩溃）： ?...总结：刚开始以为 在一次请求过程中，无论怎么操作都不会影响到其他请求的执行，当时只考虑了在 请求上下文中不会出现这种问题，但是 应用上下文，是 进程App相关属性或常量的一个引用（相当于指针），任何对应用上下文中的改变
本文将探讨 issue 80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...这是因为在 URL 编码中，列表值 []（空括号）会被视为字符串，并被编码为 "%5B%5D"。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。...在 Python 的 urllib.parse 中，urlencode 方法有一个 doseq 参数，如果设置为 True，则会对字典的值进行序列化，而不是将其作为一个整体编码。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。...结论本文讨论了 issue 80 中提出的技术问题，即如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。
) 公式先比较单元格D2中的值与单元格区域A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和...0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置...图2 使用LOOKUP函数 公式如下： =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式中，比较A2:A10与D2中的值，相等返回TRUE，不相等返回FALSE...，得到由TRUE和FALSE组成的数组，然后使用1除以这个数组，得到由1和错误值#DIV/0!...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列，即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而，有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列，特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值，如下图4所示。 ?...B:B"}),$A3) INDIRECT函数指令Excel将这个文本字符串数组中的元素转换为单元格引用，然后传递给COUNTIF函数，同时单元格A3中的值作为其条件参数，这样上述公式转换成： {0,1,3...B:B"),$A3)>0,0) 转换为： MATCH(TRUE,{0,1,3}>0,0) 转换为： MATCH(TRUE,{FALSE,TRUE,TRUE},0) 结果为： 2 因此，将在工作表列表中的第
在Java 8及更高版本中，Stream API为集合处理带来了革命性的改变。...通过实例代码演示以及功能差异对比，我们将揭示这些操作在不同应用场景下的最佳实践。 1. Filter操作 filter()方法用于根据给定的条件过滤列表中的元素，仅保留满足条件的项。...GroupBy操作 groupBy()方法用于将流中的元素按照指定的属性进行分组，返回的是Map类型结果。...实战示例及代码详解 当然，让我们进一步深入到实战示例中，为上述的Filter、Sort、GroupBy、Average和Sum操作提供更详尽的代码详解。 1....适用于清洗数据、筛选符合条件的数据项。 sorted()用于排序数据，可作为中间操作也可作为终端操作。在展示数据时需要排序，如用户列表、商品列表等。
2021-07-27：给定一个数组arr，长度为N，arr中的值只有1，2，3三种。...arri == 1，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在左；arri == 2，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在中；arri == 3，代表汉诺塔问题中，从上往下第i个圆盘目前在右。...那么arr整体就代表汉诺塔游戏过程中的一个状况。如果这个状况不是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回-1。如果这个状况是汉诺塔最优解运动过程中的状况，返回它是第几个状况。...福大大 答案2021-07-27： 1-7的汉诺塔问题。 1-6左→中。 7左→右。 1-6中→右。 单决策递归。 k层汉诺塔问题，是2的k次方-1步。 时间复杂度：O(N)。...other // arr[0..index]这些状态，是index+1层汉诺塔问题的，最优解第几步 func step(arr []int, index int, from int, to int, other
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) output 4、对聚合结果进行命名 在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...在本文中所做的示例涵盖了groupby功能的大多数用例，希望对你有所帮助。
引言 在数据分析中，数据聚合是一项非常重要的操作。Pandas库提供了强大的groupby和agg功能，使得我们能够轻松地对数据进行分组和聚合计算。...如果希望去除重复项后再进行分组，可以在groupby之前使用drop_duplicates()。 缺失值处理：默认情况下，groupby会忽略含有NaN值的行。...常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。检查拼写是否正确，并确认列确实存在于DataFrame中。...这在实际应用中非常有用，例如统计各部门员工的平均工资和最大工作经验。同样使用groupby和agg方法，只需传入一个包含多个列名的列表即可。 常见问题 优先级设定：明确各列之间的优先关系非常重要。...无论是简单的单列聚合还是复杂的多列联合聚合，掌握其中的技巧和注意事项都能让我们更加高效准确地处理数据。希望本文能够帮助读者解决在实际工作中遇到的相关问题，并提高工作效率。
它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。 如果我们有一个包含汽车品牌和价格信息的数据集，那么可以使用groupby功能来计算每个品牌的平均价格。...在本文中，我们将使用25个示例来详细介绍groupby函数的用法。这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) 4、对聚合结果进行命名 在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...22、累计操作 们可以计算出每组的累计总和。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...这25个示例中还包含了一些不太常用但在各种任务中都能派上用场的操作。 这里使用的数据集是随机生成的，我们把它当作一个销售的数据集。...sales.groupby("store")["stock_qty"].agg(["mean", "max"]) 4、对聚合结果进行命名 在前面的两个示例中，聚合列表示什么还不清楚。...sales_sorted.groupby("store").nth(-2) 14、唯一值 unique函数可用于查找每组中唯一的值。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。
这样，Jupyter Notebook不会同时打印列表 None。） ＃9 —单行if语句 与前面的技巧一起，单行if可以帮助您使代码更简洁。 假设我们已经决定对确定植物是否为兰花感兴趣。...对于单行-if，我们从测试条件为真时要输出的值开始。 此代码将单行（如果具有列表理解）组合以输出1（其中植物是兰花），否则输出0。...lambda 是关键字，提供了对表中的值执行操作的快捷方式。...它使我们能够对DataFrame中的值执行操作，而无需创建正式函数-即带有def and return 语句的函数 ，我们将在稍后介绍。...将每个值除以所有行的总和，然后将该输出分配给名为“ perc”的新列： piv['perc'] = piv['price'].div(piv['price'].sum(axis=0)) ?
在df[]中，这个表达式df['Borough']=='MANHATTAN'返回一个完整的True值或False值列表（2440个条目），因此命名为“布尔索引”。...一旦将这个布尔索引传递到df[]中，只有具有True值的记录才会返回。这就是上图2中获得1076个条目的原因。...注：位置类型列中的数据是为演示目的随机生成的。 使用布尔索引 看看有多少投诉是针对Manhattan区和位置类型“Store/Commercial”。...注意，这两个条件周围的括号是必不可少的。 图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似，在SUMIFS中，传递多个条件（根据需要）。在这个示例中，只需要两个。...使用groupby()方法 如果对所有的Borough和LocationType组合感兴趣，仍将使用groupby()方法，而不是循环遍历所有可能的组合。只需将列名列表传递给groupby函数。
我们现在想知道每家餐厅在城市中所占的销售百分比是多少。 预期输出为： 传统方法是：先groupby分组，结合apply计算分组求和，再用merge合并原表，然后再apply计算百分比。...首先，用transform结合groupby按城市分组计算销售总和。...df[df.groupby('city')['sales'].transform('sum') > 40] 上面结果来看，并没有生成新的列，而是通过汇总计算求和直接对原表进行了筛选，非常优雅。...1, np.nan, np.nan, 2, 8, 2, np.nan, 3] }) 在上面的示例中，数据可以按name分为三组A、B、C，每组都有缺失值。...我们知道替换缺失值的常见的方法是用mean替换NaN。下面是每个组中的平均值。
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