，原本输入框的验证都是监听的输入框的各种事件（change,blur）,然而富文本都是第三方插件，无法监听到，所以就利用了vue的双向绑定原理，写一个隐藏的输入框，搞定。...，我们只能写多个输入框，而不能生成多个,在同一个下统一验证 <div style="list-style:none;" v-for="(item...; } else { callback(); } }, 第九种 清除某一个输入项验证 如图开始选择了意向类型为按面积，此时已经验证了意向面积的值，并提示错误信息，然后切换为按工位,如果不清除意向面积的验证...第一种 定义在data中 data() { let testrule1 = (rule,val,callback) => {}; return {} } 使用方式是在data中的rule里引入：...中 methods: { testRule2(rule, val, callback) {} } 使用方式是在中引入: <el-form-item prop="name
一个长度为n的数组A,它是循环排序的，也就是说它的最小元素未必在数组的开头，而是在下标i，于是就有A[i]数组就是循环排序的： 378, 478, 550, 631, 103, 203, 220, 234, 279, 368, 370, 374 给定一个排序数组...，假定数组所有元素都不相同，请你给出一个复杂度为O(lgn)的算法，查找出第k小的元素。...解答这道题的关键是要找到数组中的最小值，由于最小值不一定在开头，如果它在数组中间的话，那么它一定具备这样的性质，假设第i个元素是最小值，那么有A[i-1]>A[i]一个简单办法是遍历整个数组，然后判断当前元素是否具备前面说到到的性质，当时遍历整个数组的时间复杂度是O(n)，这就超出题目对时间复杂度的要求。 如何快速找到最小值呢？
在像围棋这样的深度学习中，你不能在纸上取得胜利，你必须要实际操作才能知道谁赢了。简而言之，无论一个简单的想法是什么，你都不会体会到它到底有多好，除非你去实际运行它。...所以基本上，MCTS使用了之前训练过的神经网络，对获胜的动作进行了搜索。这个搜索的结果被用来驱动神经网络的学习。因此，在每一场游戏之后，一个新的、潜在的改进的网络将被选中，以进行下一轮自我对弈中。...我发现，在使用较少的训练数据的同时，开发利用的搜索机制能够创造性地发现新策略。这是很奇怪的，就好像是自我对弈在回馈自己，并让自己更好地学习。...一篇叫做“深度学习中的奇怪循环（The Strange Loop in Deep Learning）”的文章提到了很多关于深度学习的最新进展，比如梯形网络和GANs，它们利用基于循环的方法来提高识别和生成能力...在这两种情况下，你都有两个在训练中互相馈送的网络。 每个人都应该想到的一个重要问题是:“AlphaGo Zero的算法有多普遍?”DeepMind曾公开表示，他们将把这项技术应用于药物研发领域。
在实际开发过程中我踩到了mybatis的一个坑，我觉得值得记录、分享一下。 先说说这个坑是什么吧。如果你踩过这个坑，并且知道具体的原因，那这篇文章可以加深你的印象。...为什么在mybatis中数字0和空字符串""比返回的是true呢？...是的，我无脑的使用了CV大法。导致我在欢声笑语中写出了bug。我orderStatus传入的类型是一个Byte，和""做判断有任何意义吗？...最后说一句 在解决这个问题之后，我还是在网上查了一圈，发现也有人遇到了这样的问题，但是我点开搜索出来的第一篇就是一个错误的描述，他说在mybatis中会把0当做null来处理？哥们你看源码了吗？...后来我把这个问题分享在群里之后，群里一个朋友也给我分享了一篇文章，肥朝大佬写的《还有这种操作?浅析为什么要看源码》。文中给出了另一种解决方案，有理有据，简明扼要，是一篇很好的文章，大家可以看看。 ?
这是why技术的第14篇原创文章 在实际开发过程中我踩到了mybatis的一个坑，我觉得值得记录、分享一下。 先说说这个坑是什么吧。...为什么在mybatis中数字0和空字符串""比返回的是true呢？...是的，我无脑的使用了CV大法。导致我在欢声笑语中写出了bug。我orderStatus传入的类型是一个Byte，和""做判断有任何意义吗？...最后说几句 在解决这个问题之后，我还是在网上查了一圈，发现也有人遇到了这样的问题，但是我点开搜索出来的第一篇就是一个错误的描述，他说在mybatis中会把0当做null来处理？哥们你看源码了吗？...后来我把这个问题分享在群里之后，群里一个朋友也给我分享了一篇文章，肥朝大佬写的《还有这种操作?浅析为什么要看源码》。文中给出了另一种解决方案，有理有据，简明扼要，是一篇很好的文章，大家可以看看。 ?
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理 总结 ---- 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...---- 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序SwitchToIfElseWithSwitch如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！ ---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...{-1, -1} 情况二：target 在数组范围中，且数组中不存在target，例如数组{3,6,7},target为5，此时应该返回{-1, -1} 情况三：target 在数组范围中，且数组中存在...接下来，在去寻找左边界，和右边界了。 采用二分法来去寻找左右边界，为了让代码清晰，我分别写两个二分来寻找左边界和右边界。...，二分查找中什么时候用while (left 循环不变量，很容易区分两种写法。...nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target的下标leftBorder； # 2、在 nums 数组中二分查找得到第一个大于等于 target+1的下标， 减1则得到rightBorder；
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...我们将这道题拆解成两个部分，第一部分就是求该元素的左端点，另一部分就是求该元素的右端点。其实这两部分是大同小异，只要弄懂其中一个，另一个就迎刃而解！ 我们首先来讲第一部分——求该元素的左端点。...第二步就是普通二分算法的代码 注意这里有一个细节，跟普通二分查找算法不同，也是后面细节的“万恶之源”。...其实上面大体结构上是跟普通二分区别不大的，但下面的细节处理是进阶二分的精髓。 1、处理循环条件 这里的循环条件跟处理右端点是一致的，不能写等号，当判断等号时就会死循环！
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。
思路： 我的思路：两次二分，找到目标值先别停，向两边移动探测边界。 有些人会这样写，一次二分找到目标值后直接while向两边找，这样的思路会有什么问题呢？...这样重复数字越多，我们的算法时间复杂度会越来越接近接近o(n)； ps：感觉这题做过，而且以前有过更好的思路，现在想不起来了。。。
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理方式 总结 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序 SwitchToIfElseWithSwitch 如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！
一，在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 1，问题描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...所以就需要多考虑一些边界值了，这是需要注意的一点。...历史文章汇总 数据结构：王同学下半年曾写过的JDK集合源码分析文章汇总 算法汇总：leetcode刷题汇总(非最终版)
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...示例 1： 输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出：[3,4] 解析： 方法一：二分查找 二分查找中，寻找leftIdx 即为在数组中寻找第一个大于等于 target...的下标，寻找 rightIdx 即为在数组中寻找第一个大于target 的下标，然后将下标减一。...两者的判断条件不同，为了代码的复用，我们定义 binarySearch(nums, target, lower) 表示在 nums 数组中二分查找 target 的位置，如果 lower 为 true，...则查找第一个大于等于 target 的下标，否则查找第一个大于target 的下标。
这个工具，说白了本身就是一个表单，一个meta属性对应一个meta的属性，合在一起就是一个完整的meta了，只是不同的组件属性不同，需要区分对待不能混为一谈。...左面是表单，右面是控件展示、控件值以及生成的meta。 流程 父级把需要生成的meta，通过属性传递进来， 把属性值设置给内部的固定meta， 根据控件类型筛选出来需要的属性。...", "controlType": 101, } } 然后复制三份，用这三个先绑定出来一个表单，然后在加属性，在绑定表单，一层一层循环出来的。...，把表单循环出来，我这么懒，才不会一行一行的写tr呢。...因为每种组件需要的属性不同，所以需要做个数组存放组件需要的属性的ID，这样循环数组即可绑定出来需要的属性了。
init 表单的init事件在Load事件之后被触发，对于表单集或其它的容器对象，它所包含的所有对象的 Init 事件在这个容器的 Init 事件之前被触发，所以你可以在容器的 Init 事件中访问被包含的对象...当在代码中执行 CLEAR WINDOWS，RELEASE WINDOWS 或 QUIT 等命令时、当用户双击控件菜单框时，或者当用户从表单的控件菜单中选择执行“关闭”命令时，发生 QUERYUNLOAD...在 QUERYUNLOAD 事件过程中执行 NODEFAULT 可以阻止表单卸载。 Destroy 当一个对象被释放时发生。...例如，一个表单集中包含一个表单，该表单中包含一个控件(一个命令按钮)，释放的顺序如下: 表单集 Destroy 事件 表单 Destroy 事件 命令按钮 Destroy 事件 表单 Unload 事件...表单集 Unload 事件 VFP的控件的生命周期也基本同上，少了几个事件而已，比如Load vue每个组件都是独立的，每个组件都有一个属于它的生命周期，从一个组件创建、数据初始化、挂载、更新、销毁，
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 进阶： 你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？...示例 3： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...mid - 1 } else if nums[mid] == target { end = mid } else { start = mid + 1 } } //此处防止数组第一个数是...target int) int { start, end := 0, len(nums)-1 for start < end { //此处注意,为了防止 start=mid循环的问题
# LeetCode-34-在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。...你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...0时，直接返回[-1,1] 当数组长度为1时，判断第一个数字是否等于target，等于则返回[0,0]，否则返回[-1,-1] 初始化头尾指针 移动头指针，直到找到第一个等于target的位置，如果找完了都没有找到...，这时候只需要查找另外一个边界等于target的即可，可以进行循环移动查找，最后返回[start,end]即可 如果没有找到，返回[-1,-1] 方法3、递归分治(low)： 通过二分查找切分数组寻找左右子数组的...target位置，迭代到只有一个，判断是否是目标值，返回一个都是当前index的数组，然后进行合并即可 方法4、二次二分找左右边界(fast)： 第一次二分找左边界，第二次二分找右边界，找左边界时向右逼近
一、题目描述 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。...3： 输入：nums = [], target = 0 输出：[-1,-1] 提示： 0 <= nums.length <= 105 -109 <= nums[i] <= 109 nums 是一个非递减数组...nums[mid]时，说明目标值在左侧，往左侧递归查找，否则往右侧递归查找 查找最后一个位置同理，唯一不同的是第4、5步 4、假如nums[mid]等于target且nums[mid]比相邻的右侧元素小...，返回下标mid 5、当目标值大于等于nums[mid]时，说明目标值在右侧，往右侧递归查找，否则往左侧递归查找 三、代码 package search_range; public class Solution...rs.length;i++){ System.out.println(rs[i]); } } } 四、复杂度分析 时间复杂度： O(logn) ，其中 n 为数组的长度
题目描述： 给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。...如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。...，比如[5,7,7,8,8,10]， 要求找到target比如8，在vector中的起始位置和结束位置。...这个元素的下一个元素，也就是一串target元素中的第一个。...这个元素的前一个元素，也就是一串target元素中的最后一个。
二分查找：基于二分查找的算法可以在 O(log n) 的时间复杂度内解决该问题。具体实现方式是，先使用二分查找找到该元素的位置，然后向左和向右扩展，直到找到第一个和最后一个位置。...target and nums[rightIdx] == target: return [leftIdx, rightIdx] return [-1, -1] 线性扫描：线性扫描的思路是从左到右遍历数组...，记录第一次出现目标值的位置，然后继续遍历数组，直到找到最后一次出现目标值的位置，代码如下： def searchRange(nums, target): first, last = -1, -
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