1、正则表达式引擎在字符组中使用连字符(-)代表区间,因此可以使用[0-9]来匹配任何数字。
如果让你求区间第k大,你会怎么做呢? 主席树?确实是个不错的选择(不过像我这种垃圾还是乖乖打暴力吧) 在c++的stl库中,提供了nth_element这样一个函数 它的用法是nth_elem
类型介绍 数据类型:通俗一点理解就是一门编程语言已经实现、可以直接用的数据结构。 Kotlin 中的常见的数据类型有:整型、浮点型、Boolean、字符、数组与字符串。 基本类型 整型 Byte:8 位整型。 Short:16 位整型。 Int:32 位整型(默认)。 Long:64 位整型。 val one: Int = 1 // Int val oneBillion: Long = 1000000000 // Long val oneLong: Long = 1L // Long,带一个L val on
有 N 头牛站成一行,被编队为1、2、3…N,每头牛的身高都为整数。 当且仅当两头牛中间的牛身高都比它们矮时,两头牛方可看到对方。 现在,我们只知道其中最高的牛是第 P 头,它的身高是 H ,剩余牛的身高未知。 但是,我们还知道这群牛之中存在着 M 对关系,每对关系都指明了某两头牛 A 和 B 可以相互看见。 求每头牛的身高的最大可能值是多少。
线段树的入门级 总结 线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。 对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b]。因此线段树是平衡二叉树,最后的子节点数目为N,即整个线段区间的长度。 使用线段树可以快速的查找某一个节点在若干条线段中出现的次数,时间复杂度为O(logN)。而未优化的空间复杂度为2N,因此有时需要离散化让空间
题目求最少需要移除多少个,其实可以转换问题,变成最多有多少个区间不重叠。 很多时候不容易直接求解时,都可以尝试反向思考,这个技巧非常重要。
线段树用于处理区间数据的更新与查询问题,不考虑往区间中增加与删除数据的,主要用于统计数据方面的需求,在更新与查询的时间复杂度都为logn级别。线段树不属于完全二叉树,但属于平衡二叉树。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals/
1. 用一个自定义的分割方法split()选取用来作分割的元素(也称为partition主元),最简单的分割方法是选定待排范围的第一个数为partition主元,一趟快排完成后,主元e是数组arr中第i个元素,主元e左边的元素都不大于e,主元e右边的元素都大于e; 2. 使用两个跟踪变量(forward和backward),递归地对从i到backward采用快速排序方法quickSort(),并递归地对从forward到i采用快速排序方法quickSort(); 3. backward从后向前递减,forward从前向后递增。forward从前往后扫,当出现第一个比主元大的数,将该数放进arr[i]; backward从后向前扫,当出现第一个比主元小的数时,将该数放进arr[i]. 当forward与backward相等时,停止...
马上又到年底了,薪酬模块的HR又要开始新的一轮的行业薪酬数据的调研,但是很多薪酬模块的HR面对的现实是 没有预算,不能去购买行业的薪酬数据分析报告,没有市场数据就不能进行岗位的薪酬对标,对于岗位调薪就没有标准。同时市场上的数据又不准,关键岗位的行业薪酬数据很难获得。今天我们就和大家聊一聊如何用最低成本获取最精准的行业市场薪酬数据。
假定参数是射击靶上 10 环的位置,作一次射击,打在靶心 10 环的位置上的可能性很小,但打在靶子上的可能性就很大,用打在靶上的这个点画出一个区间,这个区间包含靶心的可能性就很大,这就是区间估计的基本思想。
一. 分支的介绍 分支即if/switch/三目运算符等判断语句 通过分支语句可以控制程序的执行流程 二. if分支语句 和OC中if语句有一定的区别 判断句可以不加() 在Swift的判断句中必须有明确的真假 不再有非0即真 必须有明确的BOOL值 // 演练一: let a = 10 // 错误写法: //if a { // print("a") //} // 正确写法 if a > 9 { print(a) } // 演练二: let score = 87 if score
List命令 Redis的列表允许用户从序列的两端推入元素或者弹出元素。可以来创建常见的队列信息。 List常用命令 blpop: 列表阻塞式弹出。当在查询如果指定得key 都是空列表那么会一直等待。如果存在得key中有值那么会取出值来。不建议放在事务中MULTI/EXEC中。时间复杂度为O(1)。模式:事件提醒。为了等待一个元素得到达列表中会采用轮询得方式来进行探查。另一种好得方式是使用阻塞原语。在新元素没有到达得时候阻塞住,避免轮询占用资源。blpop key key key timeout
Pandas中进行区间切分使用的是cut()方法,方法中有个bins参数来指明区间
(下面很多指标术语在不同的语境下可能会有不同的含义,在评价性能指标时,通常是指他们能够达到的最优值。比如吞吐量是指服务能承受的最大吞吐量。)
正小歪,Python 工程师,主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全》等多次入选知名技术社区每日精选。 GitHub: https://github.com/zhengxiaowai
云硬盘是云端硬盘的简称,这个硬盘是一项提供15G免费空间的网盘服务。它不仅能够存储各式各样的档案与文件,还能随时随地与他人分享。现如今信息网络发达,云硬盘的方便快捷显然成为优势。但究其根本,那云硬盘怎么使用呢?
事务:数据库操作的最小工作单元,是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作;事务是一组不可再分割的操作集合(工作逻辑单元); 典型事务场景(转账):
发号器一般用来产生全局唯一 ID,有赞发号器的设计及背景参见文章《如何做一个靠谱的发号器》,本文在此基础上进行扩展,提供多机房发号与集群拆分能力,下文中使用 March 表示发号器服务。
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/merge-intervals
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
日期选择器作为基础组件重要不可或缺的一员,大家已经快习惯它一成不变的样子,输入框+日期选择弹出层。但到业务中,这种墨守成规的样子真的能百分百契合业务需求吗。这篇文章从多个网站的日期选择场景出发,企图归纳出日期选择器的最佳实践。这篇文章对移动端的日期选择暂无涉猎,都是PC端,列举出通用场景,每个类型日期选择器需要考虑的设计。 文章链接:Designing The Perfect Date And Time Picker 感谢本期评论官 @黄子毅 @流形 @王亮 @赵阳 @不知名的花瓣工程师
给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
Python是一门极其热门、极其灵活的开发语言,其更新迭代的速度也非常的快速。有时候我们遇到不同的软件版本不同方法处理的情况,此时就需要用到版本号比对的工具。举一个例子说,我们要在python代码中区分numpy版本在1.21.6之前和之后的版本。虽然我们可以自己手写一个软件版本号识别和比对的简单函数,但是相比之下,LooseVersion的方案会更加的成熟和方便一些。本文主要介绍LooseVersion的一些相关使用场景。
要在给定的时间内列出与区间 i 重叠的所有区间,我们可以使用区间树(Interval Tree)这种数据结构。区间树是一种用于存储区间的树形数据结构,它允许我们高效地查询与给定区间重叠的所有区间。
其中的大部分内容由志愿者从无到有地构建起来,并以开放授权发布, OpenStreetMap版权协议允许所有人自由且免费使用我们的地图图像与地图数据,而且本项目鼓励把数据用于有趣崭新的用途。
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在前一篇文章:线段树初探 中我们看了一下线段树的基本思想并且知道了线段树擅长于解决区间问题。其实对于某些区间问题,我们不仅可以用线段树解决,还可以用树状数组解决。那么可能有小伙伴要问了,那既然线段树和树状数组都可以解决某些区间问题,那么我就一直用线段树就好了啊,为什么还要学树状数组呢?对于这个问题,我这里能给的答案是:对于两者都能解决的区间问题,两者所用的时间复杂度都是O(logn),树状数组所用的内存空间比线段树更小,还有一个点是:实现树状数组的代码会比线段树的代码更少也更简单。下面来看一下树状数组的基本思想:
接下来,介绍他的使用方式,前提条件,下载clipboard.min.js插件,下载地址:在这里
其实网上有很多富文本编辑器,诸如百度的ueditor,然后markdown编辑器github也有很多:
现代人工智能技术能神乎其神的将一个人的脸严丝合缝的移植到另一个人的照片或视频里,类似于ZAO这类风靡一时的应用就能让用户将指定头像切换到一段视频中的对应角色里,而且表情变化看不出任何违和感,我们本节提到的可变编解码器就能实现类似功能。
2D-Position 允许通过拖曳移动绝对定位的对象。 AbsolutePosition 设定元素的 position 属性为“absolute”(绝对)。 BackColor 设置或获取当前选中区的背景颜色。 BlockDirLTR 目前尚未支持。 BlockDirRTL 目前尚未支持。 Bold 切换当前选中区的粗体显示与否。 BrowseMode 目前尚未支持。 Copy 将当前选中区复制到剪贴板。 CreateBookmark 创建一个书签锚或获取当前选中区或插入点的书签锚的名称。 CreateLink 在当前选中区上插入超级链接,或显示一个对话框允许用户指定要为当前选中区插入的超级链接的 URL。 Cut 将当前选中区复制到剪贴板并删除之。 Delete 删除当前选中区。 DirLTR 目前尚未支持。 DirRTL 目前尚未支持。 EditMode 目前尚未支持。 FontName 设置或获取当前选中区的字体。 FontSize 设置或获取当前选中区的字体大小。 ForeColor 设置或获取当前选中区的前景(文本)颜色。 FormatBlock 设置当前块格式化标签。 Indent 增加选中文本的缩进。 InlineDirLTR 目前尚未支持。 InlineDirRTL 目前尚未支持。 InsertButton 用按钮控件覆盖当前选中区。 InsertFieldset 用方框覆盖当前选中区。 InsertHorizontalRule 用水平线覆盖当前选中区。 InsertIFrame 用内嵌框架覆盖当前选中区。 InsertImage 用图像覆盖当前选中区。 InsertInputButton 用按钮控件覆盖当前选中区。 InsertInputCheckbox 用复选框控件覆盖当前选中区。 InsertInputFileUpload 用文件上载控件覆盖当前选中区。 InsertInputHidden 插入隐藏控件覆盖当前选中区。 InsertInputImage 用图像控件覆盖当前选中区。 InsertInputPassword 用密码控件覆盖当前选中区。 InsertInputRadio 用单选钮控件覆盖当前选中区。 InsertInputReset 用重置控件覆盖当前选中区。 InsertInputSubmit 用提交控件覆盖当前选中区。 InsertInputText 用文本控件覆盖当前选中区。 InsertMarquee 用空字幕覆盖当前选中区。 InsertOrderedList 切换当前选中区是编号列表还是常规格式化块。 InsertParagraph 用换行覆盖当前选中区。 InsertSelectDropdown 用下拉框控件覆盖当前选中区。 InsertSelectListbox 用列表框控件覆盖当前选中区。 InsertTextArea 用多行文本输入控件覆盖当前选中区。 InsertUnorderedList 切换当前选中区是项目符号列表还是常规格式化块。 Italic 切换当前选中区斜体显示与否。 JustifyCenter 将当前选中区在所在格式化块置中。 JustifyFull 目前尚未支持。 JustifyLeft 将当前选中区所在格式化块左对齐。 JustifyNone 目前尚未支持。 JustifyRight 将当前选中区所在格式化块右对齐。 LiveResize 迫使 MSHTML 编辑器在缩放或移动过程中持续更新元素外观,而不是只在移动或缩放完成后更新。 MultipleSelection 允许当用户按住 Shift 或 Ctrl 键时一次选中多于一个站点可选元素。 Open 目前尚未支持。 Outdent 减少选中区所在格式化块的缩进。 OverWrite 切换文本状态的插入和覆盖。 Paste 用剪贴板内容覆盖当前选中区。 PlayImage 目前尚未支持。 Print 打开打印对话框以便用户可以打印当前页。 Redo 目前尚未支持。 Refresh 刷新当前文档。 RemoveFormat 从当前选中区中删除格式化标签。 RemoveParaFormat 目前尚未支持。 SaveAs 将当前 Web 页面保存为文件。 SelectAll 选中整个文档。 SizeToControl 目前尚未支持。 SizeToControlHeight 目前尚未支持。 SizeToControlWidth 目前尚未支持。 Stop 目前尚未支持。 StopImage 目前尚未支持。 StrikeThrough
execCommand方法是执行一个对当前文档,当前选择或者给出范围的命令。处理Html数据时常用 如下格式:document.execCommand(sCommand[,交互方式, 动态参数]) ,其中:sCommand为指令参数(如下例中的”2D-Position”),交互方式参数如果是true的话将显示对话框,如果为false的话,则不显示对话框(下例中的”false”即表示不显示对话框),动态参数一 般为一可用值或属性值(如下例中的”true”)。 document.execCommand("2D-
int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对
官网的解释大概意思就是:next-key 锁是索引记录上的记录锁和索引记录之前的间隙上的间隙锁的组合。
一 Redis单机缺陷 redis单机容量方面会有瓶颈,主从模式只能保证支撑更多读并发,但是slave和master的数据是一模一样的,也就是说master能存储多少数据,slave就也只能存储这么多
在很多的入门书籍中,会针对列表,元组,字符串单独进行介绍,看完之后,你会发现有部分操作是相通的,比如根据下标进行访问的操作
列表可以存储 多个 有序 可重复 的字符串。列表中的每个字符串称为元素(element),一个列表最多可以存储2 ^ 32 - 1个元素。在Redis中,可以对列表两端插入(push)和弹出(pop),还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构,它可以充当栈和队列的角色,在实际开发上有很多应用场景。
这里使用的正则表达式以 [ns] 开头,这个集合将匹配字符 n 或 s。[ 和 ] 不匹配任何字符,它们只负责定义一个字符集合。接下来,正则表达式里的普通字符 a 匹配字符 a ,. 匹配一个任意字符,\\. 匹配 . 字符本身,普通字符 xls 匹配字符串 xls。从结果上看,这个模式只匹配了 3 个文件名,与预期一致。
我们详细分析对比了采用不同情绪得分计算方法的因子表现。从而得出一个很重要且结论:即情绪因子构建时应该考虑新闻与股票的相关度即情绪得分的时间衰减。基于以上的结论,在本篇推文中,我们主要基于中证800指数的成分股,测试新闻情绪因子在这些成份股中的具体表现。报告的第一部分我们会对从各个维度对新闻情绪数据进行统计,第二部分主要对基于日度的新闻情绪因子进行测试及对比。
由于项目需要,用Flutter重构了之前用Android做过的日历组件,整体效果感觉不错,流畅度甚至超过原来的,这里需要提一下官网的做法,如下:
即(-∞,5](5,10](10,15](15,20](20,25](25,+∞]。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的,当查询表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中,然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
前面我们说了join查询原理,最基本的是嵌套查询,这种不推荐,如果数据量庞大,因为内存是有限的,不能放下所有的数据,可能查询到后面的时候,前面的数据就从内存从释放,为了减少磁盘的查询次数,有了join buffer这个缓存区,专门放被驱动表的数据,用来匹配查询出来的驱动表数据是否符合,当然还是建议用索引来查询。
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》中已经介绍了主键索引的加锁范围,现在来回顾一下:
Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。
简单模拟题,在每一轮操作中可以将 num 加一,而对 x 减一,因此最大 x 就是 num + 2 * t。
当数据库的隔离级别为Repeatable Read或Serializable时,我们来看这样的两个并发事务(场景一):
以上就是mysql间隙锁的用法,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:MySQL
(1)hash 索引仅仅能满足=,<=>,IN,IS NULL或者IS NOT NULL查询,不能使用范围查询。
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