序 本文主要记录一下leetcode之两个相同字符之间的最长子字符串 题目 给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。...如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。 子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。 示例 1： 输入：s = "aa" 输出：0 解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。...示例 4： 输入：s = "cabbac" 输出：4 解释：最优的子字符串是 "abba" ，其他的非最优解包括 "bb" 和 "" 。...，在遍历字符串的时候，遇到相同的字符的时候，计算前后下标的差来得出子字符串的长度，然后通过对比记录最长的子字符串的长度。...doc 两个相同字符之间的最长子字符串
序 本文主要记录一下leetcode之两个相同字符之间的最长子字符串 substring-function-in-javascript.png 题目 给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度...，计算长度时不含这两个字符。...如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。 子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。 示例 1： 输入：s = "aa" 输出：0 解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。...，在遍历字符串的时候，遇到相同的字符的时候，计算前后下标的差来得出子字符串的长度，然后通过对比记录最长的子字符串的长度。...doc 两个相同字符之间的最长子字符串
题目 给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度 ，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。 子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。...示例 1： 输入：s = "aa" 输出：0 解释：最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。 示例 2： 输入：s = "abca" 输出：2 解释：最优的子字符串是 "bc" 。...示例 3： 输入：s = "cbzxy" 输出：-1 解释：s 中不存在出现出现两次的字符，所以返回 -1 。...示例 4： 输入：s = "cabbac" 输出：4 解释：最优的子字符串是 "abba" ，其他的非最优解包括 "bb" 和 "" 。...解题 记录每个字符出现的第一次的位置，和最后一次的位置 class Solution { public: int maxLengthBetweenEqualCharacters(string s
self.tableWidget.selectRow(0) 方法可以选择指定行。 self.tableWidget.selectColumn(0) 方法可以选择指定列。...' 作用：双击事件监听，显示被选中的单元格 ''' # 打印被选中的单元格 for i in self.tableWidget.selectedItems():...self.select_col2) self.radioButton_4.clicked.connect(self.select_col3) def select_col0(self): ''' 作用：选择指定列...''' self.tableWidget.selectColumn(0) def select_col1(self): ''' 作用：选择指定列 '...'' self.tableWidget.selectColumn(1) def select_col2(self): ''' 作用：选择指定列 '''
一、Vue父子 组件之间传值 vue使用中，经常会用到组件，好处是： 1、如果有一个功能很多地方都会用到，写成一个组件就不用重复写这个功能了； 2、页面内容会简洁一些；方便管控； 子组件的传值是通过...i n p u t 值 的 变 化 ， 通 过 change监听input值的变化，通过 change监听input值的变化，通过emit来连接父组件和子组件之间的事件；transferUser是在父组件连接事件的名称...，后面跟上返回的数据；然后在父组件通过getUser获取数据,就这样子传父的过程就完成了… 二、兄弟组件之间的传值 兄弟组件之间的传值和父子组件之间的传值非常相似，都是通过$emit; 原理是：vue...一个新的实例，类似于一个站，连接着两个组件，也就是一个中央事件总线； 下面是一个bus实例： 1、创建一个firstChild组件，引入bus,接着一个按绑定数据传输事件： 我们通过一个...；3，在接收数据的组件中，通过on监听自定义事件，并处理传递过来的参数； 另外： 1、兄弟组件之间与父子组件之间的数据交互，两者相比较，兄弟组件之间的通信其实和子组件向父组件传值有些类似，其实他们的通信原理都是相同的
一、题目 给你一个字符串 s，请你返回 两个相同字符之间的最长子字符串的长度，计算长度时不含这两个字符。如果不存在这样的子字符串，返回 -1 。 子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。...二、示例 2.1> 示例 1： 【输入】s = "aa" 【输出】0 【解释】最优的子字符串是两个 'a' 之间的空子字符串。...提示： • 1 <= s.length <= 300 • s 只含小写英文字母 三、解题思路 根据题意，既然要计算两个相同字符直接的最长长度，那么我们可以将其保存在哈希表中，key=字符 value=下标...那么，本题的约束条件中指明，s只包含小写英文字母，所以，我们可以采用数组结构来实现哈希表的功能，其中： 数组的下标：是字符的ASCII码减97（因为a的ASCII码是97，这样可以映射到数组的下标0的位置...数组存储的值：就是该字符第一次出现的位置。 那么，我们遍历字符串s中的每个字符，如果发现了重复的字符，计算长度即可，最终通过Math.max(...)返回最长的字符串子串长度。
ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行 =====前面学习相关内容==== 1.ExcelVBA删除包含指定字符所在的行 2.ExceVBA删除指定字符所在的行_优化版 =====end...==== 1.用Find、Findnext,再删除， 2.用SpecialCells(xlCellTypeConstants, 16)快速定位 以上两种方法都可以不用理会“关键字符”在那一列的情况下执行...， 【问题】 有人提出，程序运行时能否输入指定字符，输入指定列，再进行删除。...可以的，（其实以上两种方法的适应广泛度还比较高），既然有人提出，就写一个吧 【思路】 666，参考以前两篇吧 【代码】 Sub yhd_ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行()...xTitleId = "请输入内容" '选择区域弹窗的名字 On Error Resume Next
编写WinowsForm应用程序时，实现两个窗体之间相互传递值的方法其实很简单。...设置FormInfo中buttonOK和buttonCancal的属性 ? 3....两窗体之间的信息交换，就是两个对象之间的信息交换。很多人迷失在Visual Studio可视化编程界面，编程时把这点抛到九霄云外啦！...知识点2：在FormMain中buttonOK事件处理函数中，很多人错误地认为FormInfo关闭后，它的实例formInfo就不存在了。...其实，按照C#的规定，这个实例一直存在，直到从函数中退出才会销毁，交给垃圾回收！
2、instr（string,subString,position,ocurrence） 查找字符串的位置 第一个参数表示源字符串，第二个是要查找的字符，第三个是要查找的开始位置，第四个是查找的字符是第几个...取一个字段中两个字符之间信息 1、substring(a.specifications,charindex(':',a.specifications,charindex(';',specifications...”，“截取数据依据的字符”，截取字符的位置N） 具体要截取第N个逗号前部分的字符，在字符串中以逗号为索引，获取不同索引位的字符。...N可以为负数，表示倒数第N个索引字符后面的字符串。（有负号的时候，可以将整个字符倒过来看，依旧是第N个字符前面的部分。）...具体例子：首先假定需要截取的字符串为“192;168;8;203”，这里截取的依据是分号：“;” 结果如下： 取第一个逗号前的字符串 ：SELECT SUBSTRING_INDEX(‘192;168;8
布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
[root@localhost wzcs]# cat a asf <123> defasf fsdsas <ds123> </%123> <^123> dffa...
编写WinowsForm应用程序时，实现两个窗体之间相互传递值的方法其实很简单。...设置FormInfo中buttonOK和buttonCancal的属性 3....两窗体之间的信息交换，就是两个对象之间的信息交换。很多人迷失在Visual Studio可视化编程界面，编程时把这点抛到九霄云外啦！...知识点2：在FormMain中buttonOK事件处理函数中，很多人错误地认为FormInfo关闭后，它的实例formInfo就不存在了。...其实，按照C#的规定，这个实例一直存在，直到从函数中退出才会销毁，交给垃圾回收！
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...，以此穷举类推，以保证这些选项之间不会出现重复的值。...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a，代码如下： select A as item,sortid from exams union all select...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...图9 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。 图10 记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？...图11 试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。 图12 要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。
索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三行列存储比较 基于行的储存 基于列的存储 四列存储数据查询中的连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...无论何时你从传统的数据库中访问数据，你需要读出完整的每一行，而不管你实际所感兴趣的是哪些域。实际上，这可能意味着读300个字节的数据仅仅检索20个字符的数据。...MonetDB 以(key, value)形式存储数据, 利用“饼干图(cracker map)”来连接列。在多选择列之间, 选择某一列作为基列(左列), 跟其他相关列两两绑定在一起。...本文结合简单规则和动态Huffman算法, 建立基于代价的连接策略选择模型, 针对不同情况处理列之间的连接。...定义 3 (连接) 同空间内由and 连接的两个操作、两个列的比较操作称为同空间列的连接; 不同空间两列间的操作称为不同空间列的连接。
Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...3、由于Python的运算符优先级规则，&绑定比=。 因此，最后一个例子中的括号是必要的。...df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法
SELECT * FROM dbo.test2 现在我们将Province列值和Company列值互换,代码如下: UPDATE test2 SET Company=Province, Province...=Company 这是第一种列值互换方式！...下面是第二种在部分数据库中有效的互换方式: UPDATE test2 SET Company=Company+Province, Province=Company-Province, Company=Company-Province...; 这里的加减号可能有些数据库不支持,根据不同的DBMS做相应的替换。
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
前言 数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图： 所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现 数据读入 检测列值唯一的所有列并丢弃 最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。
图 2 输出的结果 先来分析图 1 是怎么变成图 2，图1 中的 tag1、tag2、tag3 三个字段都存在 NULL 值，且NULL值无处不在，而图2 里面的NULL只出现在这几个字段的末尾。...这个就类似于 Excel 里面的操作，把 NULL 所在的单元格删了，下方的单元格往上移，如果下方单元格的值仍是 NULL，则继续往下找，直到找到了非 NULL 值来补全这个单元格的内容。...有一个思路：把每一列去掉 NULL 后单独拎出来作为一张独立的表，这个表只有两个字段，一个是序号，另一个是去 NULL 后的值。...一个比较灵活的做法是对原表的数据做列转行，最后再通过行转列实现图2 的输出。具体的实现看下面的 SQL（我偷懒了，直接把原数据通过 SELECT 子句生成了）。...，按值在原表的列出现的顺序设置了序号，目的是维持同一列中的值的相对顺序不变。
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