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06 数组二分查找.png 本文首发于：「算法通关手册」 文中代码地址（欢迎 「Star ★ 」 和 「Fork」）：https://github.com/itcharge/LeetCode-Py 1 算法介绍 「二分查找算法（Binary Search Algorithm）」，也叫做 「折半查找算法」、「对数查找算法」。是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。 二分查找算法的过程如下所示： 每次查找时从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束； 如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较 于是我们发现，对于一个长度为 9 的有序数组，我们只进行了 3 次查找就找到了我们需要查找的数字。而如果是依次遍历数组，则最坏情况下，我们需要查找 9 次。 而于问题的规模是有限的，经过有限次的查找，最终会查找到目标元素或者查找失败。 3. 简单二分查找 下面通过一个简单的例子来讲解下二分查找的思路和代码。 题目链接：704.
最近发现一个不错的英文版css速查手册，整理出来与小伙伴们分享下。
sklearn常用的API参数解析：sklearn.linear_model.LinearRegression
例如，我们在python交互式环境中查看re模块的方法和属性。 不过python提供了help()函数，可以查找出它们的功能是什么。 当然了，你也可以使用help()函数直接查询一个模块的帮助手册。例如，查询正则模块的帮助手册。 help(re) 3. pydoc工具 pydoc是一个更加强大的使用帮助手册的方法。 在Linux系统下，你在终端输入如下命令即可打开pydoc生成的HTML文档。 pydoc3 -b 这个命令前面的pydoc3可能会随着你的python版本而变化。
pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据 pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML 、检查数据 df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 http:// df.info() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts )：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[
Spring的数据访问异常体系 JDBC提供了SQLException异常，它是一个检查异常，必须要捕获。 但该异常过于笼统，只要是数据访问发生问题都抛出这个异常。 此外，Spring的数据访问异常均继承自DataAccessException，它是一个非检查型异常，因此Spring的数据访问异常可抛可不抛。 NamedParameterJdbcTemplate：在执行查询时，可以以命名参数的形式绑定到SQl中。
Spring提供三种Bean的装配方式，分别是： 1. 自动装配Bean 2. 在Java中装配Bean 3. 在XML中装配Bean 1. 自动...
寻找红黑树的操作手册 前言 二叉树知识点回忆以及整理这篇文章中我们说过“二叉树是一个简单的二分查找，但其性能取决于二叉树的层数”。 二叉排序树 红黑树本质上是一种二叉查找树，在节点类中添加类一个用来标识颜色的字段，同时具有一定的规则。 简介 红黑树（英语：Red–black tree）是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。 它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是高效的：它可以在 O(logn)时间内做查找，插入和删除，这里的n是树中元素的数目，摘自：维基百科-红黑树。 = null) { node.color = BLACK; } } 总结 红黑树查找的最坏时间复杂度也是O(logN)。
基于lxml.etree实现xpath查找HTML元素 By:授客 QQ：1033553122 #实践环境 WIN 10 Python 3.6.5 lxml-4.6.2-cp36-cp36m-win_amd64 /usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from lxml import etree html_str = '''<html> <body> <table
C#注册表的读，写，删除，查找 using system; using system.collections; using system.configuration; using system.data [ 本 资 料 来 源 于 贵 州 学 习 网 网络编程.Net教程 http://Www.gzU521.com ] V];Eg. 4(Uy*Z= response.write("查看存在与否 > /// 注册表的读取 /// /// <returns></returns> public void readregedit() response.write(""); } } /// /// 注册表的写入 catch { return false; } } /// /// 注册表的删除
git log # 查看所有commit记录(SHA-A校验和，作者名称，邮箱，提交时间，提交说明) git log -p -次数 # 查看最近多少次的提交记录 git log --stat # 简略显示每次提交的内容更改 (和grep同时使用要加一个--all--match参数) git log --grep=过滤信息 # 列出提交信息中包含过滤信息的提交记录 git log -S查询内容 # 和--grep类似，S和查询内容间没有空格 git log fileName # 查看某文件的修改记录，找背锅专用 7、代码回滚 git reset HEAD^ # 恢复成上次提交的版本 git reset HEAD^^ # 恢复成上上次提交的版本 git config --global user.email # 查看邮箱是否配置 # 其他查看配置相关 git config --global --list # 查看全局设置相关参数列表 git config --local --list # 查看本地设置相关参数列表 git config --system --list # 查看系统配置参数列表 git config --list # 查看所有
自从从事算法之后就很少写SQL了，今天在整理印象笔记时趁机复习了一下，也花了点时间把SQL中主要的增删改查方法用pandas对应实现一遍。可以说是非常实用了。 标准的SQL查询语法如下： select (distinct) [字段] from [表1] join [表2] on [匹配字段] where [过滤条件] group by [字段] having SQL的增删改查最主要的还是查询方法。我们先从查询方法开始。 select：选择球员、球队和场均得分三列： ? distinct: 查看这些球员都有哪几种球场位置： ? where： 单条件：查找属于得分后卫的球员： ? 多条件：查找属于得分后卫且得分大于27分的球员： ? in/not in 查找： ? order by 排序语句： 对球员得分进行排序： ? 多表联立查询：inner join/outer(left right) join/union 给出新表如下： ? inner join： ? left join: ?
关于创建镜像，有必要稍微详细一点点 # 通过容器创建镜像 docker commit -m="首次提交" -a="一灰灰Blog" dd85eb055fe8 yh/centos:v0.1 # 镜像历史查询 docker history yh/centos 上面的几个参数进行说明 -m 和git的提交一样，后面跟上描述信息 -a 版权声明，这个东西是我创建的，有啥问题，找我 dd85eb055fe8 容器 并与宿主机端口8080绑定 docker run -d --name=yhh_centos -p 8080:80 centos:latest case6: 指定容器与宿主机目录（/home/yihui/html /www）共享 docker run -d --name=yhh_centos -v /home/yihui/html/www:/var/www centos:latest b. -f : 查看实时日志 -t : 查看日志产生的日期 --tail=10 : 查看最后的10条日志。
历史版本下载链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1HSqwdSXOxmIoV3H-YSETHA 提取码：3zdm 最新版本下载链接 https://sr.kaikeba.com/Java开发手册
2.相关参数介绍 第一个参数是name：对HTML中标签名称的检索字符串。 比如我们在http://python123.io/ws/demo.html这个简单的网页中找到与a和b标签相关的内容。 首先，打开网页右键找到检查，然后可以看到与a和b标签相关的内容： ? 下一步，我们决定用上面BeautifulSoup库提供的方法开始查找及其准备： 引用相关库。 用get方法构造一个请求，获取HTML网页。 将网页对应的内容储存到demo变量中，并对HTML网页进行解析。 随后便使用查找语句对标签的查找。 如果我们要查找的网页是一个较大的网站，所涉及的标签内容很多，那么该如何查找呢？ To：加个for循环，即可打印出所有的标签信息。 查找p标签包含course的属性值。 查找id=link1的属性值。
通过 id 找到 HTML 元素 var x=document.getElementById("intro"); 通过标签名找到 HTML 元素 //查找 id="main" 的元素，然后查找 "main " 中的所有 元素 var x=document.getElementById("main"); var y=x.getElementsByTagName("p"); 通过name找到 HTML 元素 var x=document.getElementsByName("intro"); 改变 HTML 元素的内容 改变 HTML 输出流 在 JavaScript 中，document.write () 可用于直接向 HTML 输出流写内容。 改变 HTML 内容 document.getElementById(id).innerHTML=new HTML 改变 HTML 属性 document.getElementById(id).attribute
元素 var x=document.getElementById("main"); var y=x.getElementsByTagName("p"); 通过name找到 HTML 元素 var x=document.getElementsByName("intro"); 改变 HTML 元素的内容 改变 HTML 输出流 在 JavaScript 中，document.write () 可用于直接向 HTML 输出流写内容。 改变 HTML 内容 document.getElementById(id).innerHTML=new HTML 改变 HTML 属性 document.getElementById(id).attribute
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