Arrays.asList("0", "1", "2")); HashSet hashSet2 = new HashSet(Arrays.asList("1", "2", "3")); // 取交集...); System.out.println(); HashSet hashSet3 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取并集...); System.out.println(); HashSet hashSet4 = new HashSet(Arrays.asList("0", "1", "2")); // 取差集
(1)两个文件的交集，并集 前提条件：每个文件中不得有重复行 1. 取出两个文件的并集(重复的行只保留一份) cat file1 file2 | sort | uniq > file3 2.
假如有这么两个文件test1和test2： test1 test2 单纯的两个文件取交并差集，可以用awk或者comm等实现，但是有更简单的方法。...取交集： sort test1 test2 | uniq -d uniq -d是指输出重复行。...取并集： sort test1 test2 | uniq 取差集： sort test1 test2 | uniq -u uniq -u是指的输出出现1次的行。...取并集可以考虑awk，也很简单： awk '!a[$0]++' test1 test2
NULL COMMENT ‘性名’, sex TINYINT NOT NULL COMMENT ‘性别 1：男，2：女’ ); 添加数据： a_student： b_student： 查询并集...FROM b_student 例4：两表字段数量不一样 SELECT sno,sname FROM a_stunt UNION ALL SELECT sno FROM b_student 查询并集...— USING(id,name) 等价于 on后面的条件 SELECT b.* FROM a_student a INNER JOIN b_student b USING(id,sname) 差集:
uniq -d是只打印重复行 -u是只打印独一无二的行 文件A : abcd 文件B: cdef 取并集:A + B sort A B|uniq ?...取交集: sort A B|uniq -d ? 取差集:A - B sort A B B|uniq -u ? 取差集:B - A sort A B A|uniq -u ?
二维数组取差集 和 数组下标从0开始 需求：获取可以使用的坐标 // arr1:所有坐标 arr2：不能使用的坐标 错误操作: array_diff() 使用 array_diff() 获取差集，...in_array($v, $arr2);}); 结果集的数组下标从0开始 上面的方法获取到数组的差集，如果想要结果从0 开始，可以使用 array_values() 函数来实现。
retainAll(List list) listA.retainAll(listB) 结果： B,C,D ArrayList对此方法进行了重写，先对传入的参数进行了非空判断 然后调用了batchRemove方法执行取交集逻辑...差集 public static void main(String[] args) { List listA = new ArrayList(); List listB...方法二: list自带方法 listC.removeAll(listB); System.err.println(listC); } 结果： [A] [A] 并集
两个 list 求交集, 一种方式是手动遍历, 然后判断是否 contains, 然后添加到结果 list 中
J - Welcome Party ZOJ - 4109 &：这个就是看着题解搞得了，当时想到了优先队列和 BFS ，没有搞把所有的连起来，但是也没有尝试，当时在做字符串那个题，反正各种原因了。...&：题解：将 n 个人的 m 对关系来用并查集连起来，合并的时候只往小了合并，让小的先上场，这样合并完，跑一边 fa [ i ] 数组，就可以知道有几个连通块，ans 就是连通块的个数，把所有连通块的第一个节点都放到...0 里面，对 0 节点开始进行遍历，然后 BFS 时用优先队列优化。
相信大家都很想取爬取某些网站的内容,图片,但是不知道怎么动手,以下的教程就是从0开始教大家爬取某个网站图片 准备工作: curl封装类(需要curl扩展); php redis扩展(用于使用redis)...redis服务器(用于队列) QueryList插件:https://querylist.cc/ 实现php选择html DOM 运行环境:本文在php-cli模式下运行,不需要考虑超时时间 首先,...建立个爬取的目录(Queue) 增加Mycurl.php 队列0-100条数据 } 这样,入列工作就已经完成了, 下面是消费队列以及下载图片的例子 新建个worker.php error_reporting(E_ALL ^ E_NOTICE...index.php 进行入列 再然后php worker.php 进行消费队列下载图片 可考虑使用swoole多进程,一步到位且开启多个消费队列进行处理下载图片 下面是爬取效果: ?
CALCULATE的FILTER筛选条件，有如下几种情况：1 多个筛选条件来自同一个表，取交集用“&&”连接，取并集用“||”连接。...3 多个筛选条件来自不同的表，要取并集，该怎么办呢？解决方案理论上讲，多个维度表和事实表都有关系，维度表的所有列都可以添加到事实表中去，然后再对一个事实表做多条件筛选就能达到目的。...直接在度量值的公式中，先用CROSSJOIN将不同的表交叉到一个表，再基于这个表去做取并集的多条件筛选，就能达到目的。举例以购买客户数为例，统计负责人是张三或者省份是北京的去重客户数。
1.UnionFind并查集 并查集适用于动态连通性问题，比如说最小生成树时判定两节点是否在同一连通分量中等等。...pID]; } else{ id[qID] = pID; sz[pID] += sz[qID]; } count -- ; //联通分量数目减少1 } } } 2.优先队列...用二叉堆实现的优先队列在进行大量数据的插入元素和删除最大、最小元素时效率更高。...public PriorityQueue(int maxN){ //初始化队列 for(int i= 0; i<maxN+1; i++){ pq[i] = new Segment() ;...Scanner in = new Scanner(System.in); N = in.nextInt(); //节点数 UnionFind uf = new UnionFind(N); //创建并查集对象
在我们需要判断某一些事物之间是否存在一定的关系的时候，我们最好的办法不是使用图而是使用并查集。因为我们关心的是他们之间是否有关系，而不是关心的他们到底存在怎样的关系。 ...并查集，简单来说就是 n 个集合，我们通过 union 操作来建立两个节点之间的关系。通过 connected 来判断两个节点之间的关系。...那么现在我们知道了 并查集的基本操作就是 union 和 connected 。 逻辑结构： 并查集一开始我们初始化都是初始化 n 个不相关的独立集合。...} } } 好了现在代码看起来会比较完美了，该用的技巧我们都已经用上了，现在合并操作的时间复杂度是常数，而查找操作的复杂度则是 n+nlogn 应用： 接下来一个并查集的小应用的例子...，就是迷宫是否有解，我们就可以使用并查集来找最上面，和最下面一行之间是不是有联通的节点，如果有的话我们就能找到迷宫的解。
本篇博客参照了如下博客内容： http://www.cnblogs.com/horizonice/p/3658176.html 并查集 并查集是一种树形结构，又叫“不相交集合”，保持了一组不相交的动态集合...---- 初始化 用数组来建立一个并查集，数组下标代表元素，下标对应的值代表父节点，全部初始化为-1，根节点为一个集合的元素个数，数组的长度为并查集的初始连通分量的个数。...并查集要求各集合是不相交的，因此要求x没有在其他集合中出现过。...这里对并操作有两种优化：根节点存树高的相反数或者根节点存集合的个数的相反数，这两种方法统称按秩归并。通常选用第二种方法。 归并过程如下图： ?...算法如下： //并操作,跟结点存储集合元素个数的负数 //通过对根结点的比较 void Uion(int root1, int root2){ root1 = this->Find(root1
void Make_set(int n) { for(int i=0;i<=n;i++) { father[i]=i; ...
并查集是一种动态维护多个不重复集合 在并查集中，每个集合都有自己的代表元素。 一个树 fa 记录每一个元素的归属关系（存储所属集合代表元素的下标）。...每个元素都是一个单独的集合 int fa[10009]; for (int i = 0; i < n; i++) fa[i] = i; 常见操作 Get 查询一个元素属于哪一个集合（通常题目中会问两个元素是否属于同一集合...查询两个元素是否属于同一集合的代码也很简单 bool is_in_one_set(int b, int c){ return find(b) == find(c); } Merge 把两个元素
并查集是一种用互质的集合对数据进行分类管理的数据结构。 并查集主要实现了两个功能：合并与查询 我们用一个数组fa[i]来表示第i个元素所在集合的根节点。 根节点的父节点指向它自身。...对于题目 DSL_1_A 来说，题目要求实现一个简单的并查集，代码如下： #include #include using namespace std; #define...]==x) return x; int t = find_root(fa[x]); fa[x] = t; return t; } 按秩合并 并查集的按秩合并说白了就是把高度矮的树合并到高度高的树上...只有使用了路径压缩+按秩合并的并查集，时间复杂度才会低于O(logn) 我们需要使用一个数组Rank[i]来存储第i个节点作为根节点时，它的树的高度。...带权并查集 带权并查集就是在并查集的树的连边上附上权值。 带权并查集的合并，需要把权值也加起来。 其实理解并不困难，就是用一个数组s[i]，来存储当前节点到路径压缩后的父节点的权值和。
性质 并查集算法（union_find sets）不支持分割一个集合,求连通子图、求最小生成树 用法 并查集是由一个数组pre[]，和两个函数构成的，一个函数为find()函数，用于寻找跟节点...for(i=1;i<=N;i++) //初始化 pre[i]=i; for(i=1;i并整理数据
简介 并查集是一种高效的数据结构，常用来解决集合的合并和查找问题，常见于图论问题中。 2. 操作 2.1 构建 并查集一般构建为初始时每个节点所属的集合编号即为自己的节点编号。...// 寻找并查集的根节点 int findfather(int x) { return x == father[x] ?...[x] 改变的只是 x 的根节点，而不是整个并查集的根节点，因为并查集本质是依靠其根节点来维护的，所以应该将并查集的根节点的 father 修改为已另一个集合的根节点，从而保证前一个集合被合并到了后一个集合中...stdc++.h> using namespace std; #ifndef _DSF_ #define _DSF_ #define ll long long #define MAXN 505 // 并查集...x : (father[x] = findfather(father[x])); } // 合并并查集(将 x 节点所在并查集合并到 y 节点所在并查集) void mergefather
把递归和并查集完美的结合在一起的，我们需要先设置三个数组分别 用于 1，找该节点的父节点，2该节点到其祖先节点的距离，3以该节点为祖先节点的点有几个；每次查找然后更新一旦遇到C，就用该节点的祖先节点包含的点数减去这个点到其祖先节点的数量就可以啦...y的队伍里面，Q x表示查询x然后需要输出x现在的祖先节点是谁，这个节点一共有几个成员，x被移动了几次；另外每组开始的时候需要输出Case x:（这是第几组测试） 解题思路 这个题真的是麻烦，还是带权并查集...这个题意识属于带权并查集，构图之类的都很容易但是如何确定关系呢？我怎么确定这两个点冲突了呢？
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