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    day030: 能不能实现数组sort方法?

    估计大家对 JS 数组的sort 方法已经不陌生了,之前也对它的用法做了详细的总结。那,它的内部是如何来实现的呢?...= 10 时,采用 插入排序 当 n > 10 时,采用 三路快速排序 10 < n <= 1000, 采用中位数作为哨兵元素 n > 1000, 每隔 200~215 个元素挑出一个元素,放到一个新数组...就是让哨兵元素进可能地处于数组的中间位置,让最大或者最小的情况尽可能少。这时候,你就能理解 V8 里面所做的种种优化了。 接下来,我们来一步步实现的这样的官方排序算法。...= 1; for (let i = from; i < to; i += increment) { tmpArr[j] = [i, a[i]]; j++; } // 把临时数组排序...for (let i = from; i < to; i += increment) { tmpArr[j] = [i, a[i]]; j++; } // 把临时数组排序

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    day029: 能不能实现数组splice方法 ?

    splice 可以说是最受欢迎的数组方法之一,api 灵活,使用方便。...表示从 position 索引的位置开始,删除 count 个元素,然后再插入一系列的元素 返回值为 被删除元素组成的 数组。 接下来我们实现这个方法。...密封对象是不可扩展的对象,而且已有成员的[[Configurable]]属性被设置为false,这意味着不能添加、删除方法和属性。但是属性值是可以修改的。 什么是冻结对象?...冻结对象是最严格的防篡改级别,除了包含密封对象的限制外,还不能修改属性值。 接下来,我们来把这两种情况一一排除。...相关测试代码请前往: 传送门 最后给大家奉上V8源码,供大家检查:V8数组 splice 源码第 660 行

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    关于 vue 不能 watch 数组变化 和 对象变化的解决方案

    博客地址:关于 vue 不能 watch 数组变化 和 对象变化的解决方案 vue 监听数组和对象的变化 vue 监听数组 vue 实际上可以监听数组变化,比如: data () { return...vue 无法监听数组变化的情况 但是,数组在下面两种情况无法监听: 利用索引直接设置一个数组项时,例如:arrindexOfItem = newValue; 修改数组的长度时,例如:arr.length...this.watchArr = temp; }, 1000); }, vue 监听对象 vue 可以监听直接赋值的对象 this.watchObj = {name: 'popo'}; vue 不能监听对象属性的添加...$set(object, key, value) 使用深度监听 deep: true,只能监听原有属性的变化,不能监听增加的属性 mounted () { // 这里使用深度监听 blog 对象的属性变化...this.watchObj = Object.assign({}, this.watchObj, { name: 'xiaoyue', age: 15, }); 博客地址:关于 vue 不能

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    进击吧!Pythonista(6100)

    压缩的要求如下: 需要判断压缩能不能节省空间,仅在压缩后字符串比原字符串长度更短时进行压缩。...对于传入的字符数组,将字符数组的字符进行反转和替换,并返回替换后的字符数组; 如果传入的字符数组是 None 或者空字符数组,返回 None 或者空字符数组。...two_sum 函数接受两个参数,nums 用于指定传入的数组,val 用于指定和的值; two_sum 函数输出含两个索引的数组,或者 TypeError、 ValueError。...如果传入的数组 nums 或者目标值 val 为 None,需要使用 raise 语句显示 TypeError。 如果传入的数组为空数组,需要使用 raise 语句显示 ValueError。...raise TypeError('nums or target cannot be None') if not self.nums: raise ValueError

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    不平衡数据:Handling Imbalanced Dataset with SMOTE导致ValueError ⚖️

    常见的ValueError及其原因❗ 在使用SMOTE时,可能会遇到以下常见的ValueError: ValueError: Expected n_neighbors ValueError: Found array with dim 1 原因: 输入数据的维度不正确,通常是因为输入的是一维数组,而SMOTE期望的是二维数组。...SMOTE(n_neighbors=2) X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y) 方法二:检查并调整输入数据的维度 确保输入数据是二维数组...import numpy as np # 将一维数组转换为二维数组 X = np.array(X).reshape(-1, 1) 方法三:合并少数类样本 如果少数类样本过少,可以尝试合并一些少数类样本或创建新的少数类样本以增加其数量...回答:可以通过检查并调整输入数据的形状,确保输入数据是二维数组。通常情况下,输入数据X的形状应为(n_samples, n_features)。

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