基本使用很简单, 返回的是索引从fromIndex(包含)到 toIndex(不包含)的元素集合
预期的结果,应该是输出true,但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常:
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
来源:blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
插入排序 插入排序的基本思想是:从初始有序的子集合开始,不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上,使子集合中数据元素的个数不断增多,当子集合等于集合时,插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
曾经红级一时的jQuery还记得吗?拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle,那么为什么他能自称是最快呢?让我们来分析一下Sizzle.js的源码,了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流,但是了解历史能让我们更了解现在,也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者:朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程,现在我们来到select函数来,这个函数的整体流程,前面也大概说过: 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
在2021年12月上旬,Flutter官方发布了今年的第四个正式版本,也是今年的最后一个Flutter稳定版。
归并排序是通过分治的方式,将待排序集合拆分为多个子集合,对子集合排序后,合并子集合成为较大的子集合,不断合并最终完成整个集合的排序。
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中,构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
使用.来分割不同命名空间的子集合,例如一个博客系统可能包含两个集合,分别时blog.posts和blog.authors。
在正交频分复用(OFDM)系统中,峰均比(PAPR)是一个重要的性能指标。高 PAPR 会导致功率放大器(PA)的非线性失真,限制了系统的性能。为了抑制 PAPR,多种技术被提出,其中基于部分传输序列(PTS)的方法是一种有效目广泛使用的技术。本文利用 MATLAB 仿真,分析不同参数 V 对 PTS-PAPR 抑制技术的效果影响。
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外,还有一个类型我们还没有做详细介绍,这个变量类型就是集合set。
如今,大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息,比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的未来展现了前所未有的愿景:比如追踪流感疫情蔓延,实时监控道路交通,处理紧急自然灾害等。对人们而言,想要利用这些庞大的数据,首先必须要了解它们,而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。 其中一种最为常用的系统,是一系列称之为簇分析的统计技术,这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基
List 集合代表一个元素有序 、可重复的集合,集合中每个元素都有其对应的顺序索引 。 List 集合允许使用重复元素 , 可以通过索引来访问指定位置的集合元素 。 List 集合默认按元素的添加顺序设置元素的索引 。
并查集(Disjoint set或者Union-find set)是一种树型的数据结构,经常使用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。
前言: toString()方法 相信大家都用到过,一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式,格式为 :子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例: 集合数据 :[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的: A
myList = "Hello World" a = myList[3:8] A. llo W' B. llo Wo' C. 'lo Wo' D. 'o Wor'
快速排序是通过分治的方式,根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合,并对子集合递归拆分,当拆分后的每个子集合中元素个数为一时,自然就是有序状态。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序,几乎用到了该平台每个方面的特性,并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说,事实已经证明,Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月,我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是,过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验,因此,在新项目中,K-Optional 将
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置, 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置, 每次子集合的数量递减,直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合(术语是增量因子), 所以通过增量因子(每组多少个元素)确定子集合的个数很重要,但最终一次排序的增量因子必须是1。 例: 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合:{5,1} {2,9} {4,7} {6
最近 Swift 社区动作频频,又是登陆 Windows,又是推出底层基础库。现在又推出了 Swift 算法库,现在让我们看看里面到底有什么内容,是否值得现在在生产中应用,面对内容丰富的 raywenderlich/swift-algorithm-club 是否有足够的竞争力呢。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题,叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”,特别像之前写头条号的套路,然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号,后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了,现在手机号换了,登陆不了,去主页看了看之前写的文章,竟然被一直这么努力的自己感动到了。:)
在推荐系统和广告平台上,内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术(Look-alike建模)需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户,从而进行更有针对性的内容投放。然而,look-alike建模通常面临两个挑战:
选自Google Research Blog 作者:George Dahl 机器之心编译 参与:吴攀 理论上讲,由原子构成的分子种类的数量是无穷大的。要了解这些分子的性质,化学家往往要进行很多严格的实验,随着新分子的不断出现,这样的工作也是无穷无尽的。为了帮助化学家更快地预测出分子的性质并协助进一步的开发(比如发现新药物或新材料),计算机科学家也在尝试构建能够基于分子的基本数据预测分子性质的算法和模型。近日,谷歌等机构的研究者发表了两篇论文介绍了他们在这方面的研究进展——达到了当前最佳的预测表现。在本文中,
Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件, 可以协助我们收集、管理及引用研究资源, 本文记录相关内容。 简介 📷 Zotero 是一个免费易用的 Firefox 扩展与客户端软件,可以协助我们收集、管理及引用研究资源,包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。 与 Endnote 等不同的是,它既可以单独使用,也可以内嵌于 Firefox 与 Google 浏览器等环境下使用。随着互联网的发展,我们获取文献资源大都是通过浏览器,而 Zotero 与浏览器的密切结合使我们
坑: 项目中使用 Lists.Partition 批量处理数据,但是最近内存一直 OutOffMemory,GC无法回收。 后来对使用过的集合手动 clear,没有测试直接就上线了。尴尬的是内存回收了,但是跑出来的数据出问题了。 最后自己单元测试发现是
Lists partition 将list集合按指定长度进行切分,返回新的List<List<??>>集合,如下的: import com.google.common.collect.Lists; i
显然,对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如:R = {1,2,3},其全排列如下: 1,2,3 1,3,2 2,1,3 2,3,1 3,1,2 3,2,1
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参考文献和开源实现代码。
前言 大家好,今天提供不相交集合的笔记(即union/find). 不相交集合有实现简单,证明困难的特点,若有想证明的可以自行查阅相关文献。我就不做赘述啦! 用途 不相交集类解决动态等价类问题,即: 查找find一个元素属于哪个等价类, 合并union 两个等价类为一个新的等价类。 也就是常说的union/find算法 基本概念介绍 等价类定义 一个元素a属于S的等价类是S的一个子集合,它包含所有与a有等价关系的元素。 等价类对S进行划分:S中的每一个成员恰好出现在一个等级类中。 等价关系定义 自反性 a
一、特点 学习一个东西,至少首先得知道它能做什么?适合做什么?有什么优缺点吧? 传统关系型数据库,遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现,不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中,将这些信息收集到一个非规范化(也就是文档)的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联,但是通常来讲,文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库,我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好,实现对用户偏好的建模,从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的,而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣,而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
搜索引擎融合两者,共同拟合出相似性评分函数,来对搜索结果进行排序。
在大多数搜广推场景中,广泛存在着各种各样的 bias。在不同的场景中,不同的 bias 造成的影响不同。比如推荐系统链路中存在的不一致性导致选择性偏差(多目标架构中的多阶段排序过程,存在于端上曝光以前),在端后影响较大的 bias 为曝光 bias、position bias 等。
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。
最近要进行大规模LYNC客户端部署,但由于域中存在大量的WINDOWS XP SP2,而LYNC客户端最低要求WINDOWS XP SP3。现在就需要把集合中所有的WINDOWS XP SP2升级到SP3。下面我们就添加一个新集合来把所有的WINDOWS XP SP2加入进来,以方便SP3补丁的推送。
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素(通常选集合的第一个元素)作为分界点,将小的放左边,大的放右边,此时集合被划分三段, 然后将左边,右边集合分别使用之前的集合划分方式,直到最后每个集合中的元素都是1个, 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素:5,分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素: * 第一个子集合:{1} {2} {4,3} * 第二个子集合:{5} * 第三个
题目描述 对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合,能划分成两个子集合,且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子,如果N=3,对于{1,2,3}能划分成两个子集合,每个子集合的所有数字和是相等的:
什么是mongodb MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和 非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。 m
文档(document)是MongoDB中数据的基本存储单元,非常类似与关系型数据库管理系统中的行,当更有表现力。
JAVA程序运行在虚拟机上(JVM),JAVA程序执行完成,JVM也随之关闭。关闭的方式有多种,根据其行为的文明程度可大概分为两种:
零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas,说是html的canvas,倒不如说是JavaScript的canvas,毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿,感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口,带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面,我想只要合理控制粒子的消失,还是可以接受的。只要不是无限级别,和游戏比起来,这点性能九牛一毛啦。 4.粒子效果的核心有三个点:收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹,本文只实现下图的粒子效果:
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
一、简介 Mongodb是一个面向文档的数据库,不是关系型数据库,为了获得更好的扩展性。 不再有预定义模式:文档的键和值不再是固定的类型和大小。 设计采用横向扩展,面向文档的数据模型使得它很容易在多台服务器之间进行数据分割。 二、功能 CRUD 索引:支持通用二级索引,提供唯一索引、复合索引、地理空间索引及全文索引 聚合:支持聚合管道,可以通过简单的片段创建复杂的聚合 特殊的集合类型:支持存在时间有限的集合;支持固定大小的集合 文件存储:支持一种非常易用的协议,用于存储大文件和文件元数据 不支持连接和复杂的
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