想成为一个更好的开发者，那么理解数据结构、算法和基本编程思想是必须的。现在大多数问题都被现代工具和各种库解决了，但是对这些领域有一个更深的了解，将会大大拓宽你软件开发的视野。
C语言一经出现就以其功能丰富、表达能力强、灵活方便、应用面广等特点迅速在全世界普及和推广。C语言不但执行效率高而且可移植性好，可以用来开发应用软件、驱动、操作系统等。C语言也是其它众多高级语言的鼻祖语言，所以说学习C语言教程是进入编程世界的必修课！
为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
输出b，if中的空值赋值给$num,因此if条件必定为false，还有其他一些大同小异的题目，用=和==判断for循环的，只要把握好基本的概念就行了
感觉现在发面试题有些冷门，就跟昨天德国那场似的，不过看看当提前复习了。提前备战。这2个月出门面试的童鞋可注意不要中暑哦。
C语言入门 -> Linux C语言编程基本原理与实践 -> Linux C语言指针与内存 -> Linux C语言结构体
C语言一经出现就以其功能丰富、表达能力强、灵活方便、应用面广等特点迅速在全世界普及和推广。C语言不但执行效率高而且可移植性好，可以用来开发应用软件、驱动、操作系统等。C语言也是其它众多高级语言的鼻祖语言，所以说学习C语言是进入编程世界的必修课。
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而，更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以（或应该）忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名，但递归是一个重要的计算机科学主题，可以为编程本身提供深刻的见解。至少，了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
我们在前面的章节中，很多次的看到了在函数中调用别的函数的情况。如果一个函数在内部调用了自身，这个函数就被称为递归函数。
在计算机安全领域中，堆溢出和栈溢出是两种常见的安全漏洞，它们都涉及到内存管理问题。本文将深入探讨这两种溢出的概念、原因以及防范措施，以便更好地理解它们的差异。
递归虽然晦涩，亦有规律可循。掌握了基本的递归理论，才有可能将其应用于复杂的算法设计中。
看起来，它并不是一件需要特别的知识铺垫才能正确理解的东西。但是，也许正因为如此，我们总是并没有很好地厘清这个概念的内涵。它和数学中的变量是一个概念吗？
目录1、交互式环境与print输出2、字符串的操作3、重复/转换/替换/原始字符串4、去除/查询/计数5、获取输入/格式化6、元组7、列表8、集合9、字典10、循环11、条件/跳出与结束循环12、运算符与随机数13、定义函数与设定参数14、设定收集参数15、嵌套函数/作用域/闭包16、递归函数17、列表推导式/lambda表达式1、交互式环境与print输出（1）print：打印/输出（2）coding：编码（3）syntax：语法（4）error：错误（5）invalid：无效（6）identifier：
目录 1、交互式环境与print输出 2、字符串的操作 3、重复/转换/替换/原始字符串 4、去除/查询/计数 5、获取输入/格式化 6、元组 7、列表 8、集合 9、字典 10、循环 11、条件/跳出与结束循环 12、运算符与随机数 13、定义函数与设定参数 14、设定收集参数 15、嵌套函数/作用域/闭包 16、递归函数 17、列表推导式/lambda表达式 1、交互式环境与print输出 （1）print：打印/输出 （2）coding：编码 （3）syntax：语法 （4）error：错误 （5）
Python语法基本单词 目录 1、交互式环境与print输出 2、字符串的操作 3、重复/转换/替换/原始字符串 4、去除/查询/计数 5、获取输入/格式化 6、元组 7、列表 8、集合 9、字典 10、循环 11、条件/跳出与结束循环 12、运算符与随机数 13、定义函数与设定参数 14、设定收集参数 15、嵌套函数/作用域/闭包 16、递归函数 17、列表推导式/lambda表达式 1、交互式环境与print输出 （1）print：打印/输出 （2）coding：编码 （3）syntax：语法 （4）
https://www.python-course.eu/recursive_functions.php
除了保证项目如期上线，如何保证项目上线后的运行速度，如何提高容灾能力，减少bug同样是我们需要考虑的问题。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
在学术界，严格地讲，O(f(n))表示算法执行的上界。比如，归并排序算法的时间复杂度是O(nlogn)的，同时也是O(n^2)
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构，我们不必担心底层数据的分布式特性，而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换（Transformation）和执行（Action）来表达的，前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系，后者指定输出的形式。 其中： □转换：是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集，是数据集的逻辑操作，并没有真正计算。 □执行：是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算，Spark会根据A
兜兜转转了这么久，数据结构与算法始终是逃不过命题。曾几何时，前端学习数据结构与算法，想必会被认为不务正业，但现今想必大家已有耳闻与经历，面试遇到链表、树、爬楼梯、三数之和等题目已经屡见不鲜。想进靠谱大厂算法与数据结构应该不止是提上日程那么简单，可能现在已经是迫在眉睫。这次决定再写一个系列也只是作为我这段时间的学习报告，也不绝对不会再像我之前的vue原理解析那般断更了，欢迎大家监督~
查看上节内容，请点击上方链接关注公众号，查看所有文章。 函数 前面几节我们介绍了数据的基本类型、基本操作和流程控制，使用这些已经可以写不少程序了。 但是如果需要经常做某一个操作，则类似的代码需要重复写很多遍，比如在一个数组中查找某个数，第一次查找一个数，第二次可能查找另一个数，每查一个数，类似的代码都需要重写一遍，很罗嗦。另外，有一些复杂的操作，可能分为很多个步骤，如果都放在一起，则代码难以理解和维护。 计算机程序使用函数这个概念来解决这个问题，即使用函数来减少重复代码和分解复杂操作，本节我们就来谈谈J
工作已经有一段时间了，有的时候会跟同事们打趣：“如果你让我现在去手写一个快速排序，我怕是真的写不出来”。
VM的类加载机制是什么？有哪些实现方式？ 类加载机制： 类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中，将其放在运行时数据区的方法去内，然后在堆区创建一个java.lang.Class对象，用来封装在方法区内的数据结构。类的加载最终是在堆区内的Class对象，Class对象封装了类在方法区内的数据结构，并且向Java程序员提供了访问方法区内的数据结构的接口。 如果你也想在IT行业拿高薪，可以参加我们的训练营课程，选择最适合自己的课程学习，技术大牛亲授，7个月后，进入名企拿高薪。我们的课程内容
以示例中的值为例，可以认为是一个长度为4的数组[1, 2, 3, 4]，每两个组合一个数组可取1组合其数组中之后的值，2与其数组中之后值，3与其数组中之后的值，4与其数组中之后值，即[1, 2]、[1, 3]、[1, 4]、[2, 3]、[2, 4]、[3, 4]，首先初始条件判断，若是n <= k则只能构成一个长度为n的数组，将其装入二维数组返回即可，后边的表达式利用了new Array(n)生成了一个长度为n的空数组，让后取得其keys的迭代器，利用...即Spread操作符将其展开，之后使用map将其处理为key值+1，之后定义目标数组，之后定义dfs递归函数，首先进行剪枝，如果当前tmp数组的大小为s，未确定状态的区间[cur,n]的长度为t，如果s + t < k，那么即使t个都被选中，也不可能构造出一个长度为k的序列，故这种情况就没有必要继续向下递归，之后判断递归深度如果与k相等则直接将tmp数组置入目标数组并返回，之后定义一个循环，从cur开始到n进行递归取值，将tmp数组与cur构建一个新数组传递到下一个递归中，之后启动递归初始化cur为1，深度deep为0，tmp为一个空数组，递归完成后返回目标数组即可。
“递归”在生活中的一个典例就是“问路”。如图小哥哥进入电影院后找不到自己的座位，问身边的小姐姐“这是第几排”，小姐姐也不清楚便依次向前询问，问至第一排的观众后依次向后反馈结果，“我是第一排”，“我是第二排”，···，最终确定自己座位所在排数。
也就是递归一般会有一个判断，这是递归算法的出口（1 处）；还有一个返回这个函数的执行结果（2 处）；这两点是实现递归的关键。如果没有出口，递归就会变成死循环，而如果没有函数自身内部调用就无法构成递归。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
require是无条件包含，也就是如果一个流程里加入require，无论条件成立与否都会先执行require，当文件不存在或者无法打开的时候，会提示错误，并且会终止程序执行
读在前面： 面向对象编程和面向对象设计的五个基本原则「SOLID」 单一职责原则（Single Responsibility Principle） 开放封闭原则（Open Closed Principle） 里氏替换原则（Liskov Substitution Principle） 接口隔离原则（Interface Segregation Principle） 依赖反转原则（Dependency Inversion Principle） 1.单一职责原则规定一个类有且仅有一个理由使其改变。换句话说，一个类的边界和职责应当是十分狭窄且集中的。我很喜欢的一句话”在类的职责问题上，无知是福”。一个类应当做它该做的事，并且不应当被它的任何依赖的变化所影响。 2.开放封闭原则，又称开闭原则，规定代码对扩展是开放的，对修改是封闭的。 3.里氏替换原则规定对象可以被其子类的实例所替换，并且不会影响到程序的正确性。 4.接口隔离原则规定，不应该强制接口的实现依赖于它不使用的方法。 5.依赖反转原则，它规定高层次的代码不应该依赖低层级的代码。换句话说，高层次的代码应该依赖抽象接口，抽象接口就像是「中间人」一样，负责连接着高层次和低层次代码。这个原则的另一层意思是，抽象接口不应该依赖具体实现，但具体实现应该依赖抽象接口
里面有着大大小小的文件以及子文件夹,当你需要搜索一个名字为:仙士可.txt的文件时
那么，对一个对象进行拷贝，无非就是对对象的属性进行拷贝，按照拷贝处理的方式不同，可分为浅拷贝和深拷贝：
阿里、华为、腾讯Java技术面试题精选，由于不知道真正原作者，故用佚名，具体内容如下：
🧐 什么是数组扁平化 将嵌套多层的数组“拉平”,变为一维数组。 🤔 为什么要数组扁平化 去除冗余，厚重和繁杂的装饰效果。 😎 如何进行数组扁平化 方法一：递归实现 思路就是通过循环递归的方式，一项一项的去遍历，如果每一项还是一个数组，那么就继续往下遍历，利用递归程序的方法，来实现数组每一项的连接 let arr=[1,[2,[3,4,5]]]; function flatten(arr){ let result=[]; for(let i=0;i<arr.length;i++){ if(Arr
在上一篇文章中，我们讲了创建数据模型，数据处理以及预处理优化，今天我们继续接下来的内容。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 lodash里的cloneDeep函数可以用来解决深拷贝的场景，但你有没有思考过lodash里的cloneDeep函数是如何实现的呢？ 虽然我们可以直接使用lodash，但是学习深拷贝函数的实现原理仍然是非常有意义的，深拷贝也是一道非常经典的前端面试题，其可以考察面试者的很多方面，比如基本功、代码能力、逻辑能力。 深拷贝看似简单，但要想实现一个完美的深拷贝却并不容易，通过笔者的面试考察经验来看 ，只有 50%的人能够实现基础版本，能实现完美版本的竟然不到
原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章：递归（下） 栈、堆 一起看下之前的两个递归函数 isOdd(
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函数递归指的是在函数内部调用自身的过程。 具体而言，递归函数通过将一个问题分解为更小的、类似的子问题来解决问题。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
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