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PHP 数组操作详解【遍历、指针、函数等】

本文实例总结了PHP 数组操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 数组 数据由元素组成,元素由键和值组成 数组分类 关联数组 关联数组,元素的下标与元素的值存在逻辑上的关系,称之为关联数组。...range(起始范围,结束范围); //按照范围创建数组元素. array_merge(); //合并多个数组. // 注意一个下标冲突的情况,如果索引下标冲突,顺序增加. // 关联数组冲突....顶端出: array_shift(); 顶端入: array_unshift(); 排序函数 soft(); 按照值升序 rsoft() 按照降序 ksoft()按照键升序 krsoft();...按照降序 // 值排序,不会保留键值关系,而键排序会保留键值关系. // 按照值排序,同时保留键值关系. asort(); 按照值,升序,保留键值关联....arsort(); 按照值,降序,保留键值关联. key,键 reverse(): 反序,默认是升序.

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【Python】列表3个修改数据方法和复制数据方法

列表数据修改操作主要从三个方面去介绍,第一是修改指定下标的数据,第二是使用逆序函数reverse(),第三个是排序sort()。...一、修改数据 1.1 修改指定下标的数据 步骤:先找到这个要被修改的数据,然后把这个数据重新赋值就可以了 代码快速体验: list1 = ['python', 'java', 'php'] list1[...1、语法 列表序列.sort(key=None, reverse=False) 2、注意: 1、reverse表示排序规则,reverse=True表示降序,reverse=False表示升序(默认...) 2、Key:如果工作中的列表中有字典数据,按照字典某个key的值去排序的时候就会用到这个key,暂时用不到就暂时忽略 3、代码快速体验: list2 = [1, 6, 8, 3, 7, 9] #  ...结果:['python', 'java', 'php'] print(copy_list)  # 结果:['python', 'java', 'php'

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PHP实现二维数组按照指定的字段进行排序算法示例

本文实例讲述了PHP实现二维数组按照指定的字段进行排序算法。...分享给大家供大家参考,具体如下: 遇到问题:把两个数组用php自带的array_merge()函数合并之后,想按照两个数组中共有的’post_time’字段为新数组进行排序 解决办法:通过查阅官方手册,...下面封装了这个函数,便于调用: /** * 二维数组按照指定字段进行排序 * @params array $array 需要排序的数组 * @params string $field 排序的字段...* @params string $sort 排序顺序标志 SORT_DESC 降序;SORT_ASC 升序 */ function arraySequence($array, $field, $sort.../** * 二维数组按照指定的多个字段进行排序 * * 调用示例:sortArrByManyField($arr,'id',SORT_ASC,'age',SORT_DESC); */ function

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PHP实现堆排序

不过看在PHP写得还凑合的份上能来实习了,但还是决心恶补一下基础。 其实自己之前也确实感觉到了基础的重要性,一些比较深的东西都比较底层,不学好根本没法进行。...像我之前用PHP做websocket,就牵扯到数据包、数据帧等概念,搞不清楚,连数据都没法处理,还得后来补。...不过幸好我还有一点点数据结构基础,看了点资料也有些明白了,所以想用PHP写一下二叉树的堆排序,顺便也复习下二叉树,堆等数据结构。...堆排序 堆排序求升序用大顶堆,求降序用小顶堆。 本例用求降序的小顶堆来解析。...堆排序的PHP实现 //因为是数组,下标从0开始,所以,下标为n根结点的左子结点为2n+1,右子结点为2n+2; //初始化值,建立初始堆 $arr=array(49,38,65,97,76,13,27,50

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详解堆

堆就是一种完全二叉树 物理上是线性存储的 逻辑上是一个完全二叉树 其中数组下标计算父子关系公式显得尤为重要: parent=(child-1)/2; 例如:15 25 30 这三组数据 parent是15...,由于整形的(3-1)/2 =(4-1)/2 均为一,那么意味着利用孩子计算双亲数组下标位置的时候,利用以上公式即可求解。...int i = 1; while (i < n) { swap(&a[0], &a[n - i]); AdjustDown(a, n - i, 0); ++i; } } 建立升序和降序的控制点在于...AdjustDown中的if大于小于的朝向 若是大于 则为大堆 就是升序 若是小于 则建立的为小堆 则为降序 4.Top-K问题 寻找N个数前k个最大的 算法思路:替换-->堆顶元素和后续遍历的N-K...个数字替换;筛选-->向下调整 1.堆排序--O(N*logN) 2.堆选数 寻找前k个,虽然无序但本质上也可以理解为降序,那么就是建立小堆 3.用前K个数建立K个数的小堆 4.依次遍历后续N-K个数,

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