1. 常用属性列表： SelectionMode 组件中条目的选择类型，即多选(Multiple)、单选(Single) Rows 列表框中显示总共多少行 Selected 检测条目是否被选中 SelectedItem 返回的类型是ListItem，获得列表框中被选择的条目 Count 列表框中条目的总数 SelectedIndex 列表框中被选择项的索引值 Items 泛指列表框中的所有项，每一项的类型都是ListItem 2. 取被选中项的值 ListBox.SelectedValue 3. 添加项： ListBox.Items.Add("所要添加的项"); 4. 移出指定的项： //首先判断列表框中的项是否大于0 If(ListBox.Items.Count > 0 ) { //移出选择的项 ListBox.Items.Remove(ListBox.SelectedItem); } 5. 清空所有项： //首先判断列表框中的项是否大于0 If(ListBox.Items.Count > 0 ) { //清空所有项 ListBox.Items.Clear(); } 6. 列表框可以一次选择多项： 只需设置列表框的属性 SelectionMode="Multiple",按Ctrl可以多选 动态设置代码如下： ListBox.SelectionMode = SelectionMode.MultiExtended; 7. 两个列表框联动，即两级联动菜单 //判断第一个列表框中被选中的值 switch(ListBox1.SelectValue) { //如果是"A"，第二个列表框中就添加这些： case "A": ListBox2.Items.Clear(); ListBox2.Items.Add("A1"); ListBox2.Items.Add("A2"); ListBox2.Items.Add("A3"); //如果是"B"，第二个列表框中就添加这些： case "B": ListBox2.Items.Clear(); ListBox2.Items.Add("B1"); ListBox2.Items.Add("B2"); ListBox2.Items.Add("B3"); } 8. 实现列表框中项的移位 即：向上移位、向下移位 具体的思路为：创建一个ListBox对象，并把要移位的项先暂放在这个对象中。如果是向上移位，就是把当前选定项的的上一项的值赋给当前选定的项，然后把刚才新加入的对象的值，再附给当前选定项的前一项。 具体代码为： //定义一个变量，作移位用 index = -1; //将当前条目的文本以及值都保存到一个临时变量里面 ListItem lt=new ListItem (ListBox.SelectedItem.Text,ListBox.SelectedValue); //被选中的项的值等于上一条或下一条的值 ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex].Text=ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex + index].Text; //被选中的项的值等于上一条或下一条的值 ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex].Value=ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex + index].Value; //把被选中项的前一条或下一条的值用临时变量中的取代 ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex].Test=lt.Test; //把被选中项的前一条或下一条的值用临时变量中的取代 ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex].Value=lt.Value; //把鼠标指针放到移动后的那项上 ListBox.Items[ListBox.SelectedIndex].Value=lt.Value; 9. 移动指针到指定位置： (1).移至首条
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY=1<<4; 也就是默认的数组大小是16个，而在HashMap的源码中可以发现HashMap扩容方法如下，就是说当HashMap里存储元素的个数大于threshold(capacity*loadFactor时，会进行扩容，一般都会扩大成为原大小的一倍(总之是%2＝0的一个newCapacity)，之所以需要和2的幂相关，是因为散列表的hash算法是根据移位来进行计算的，而我们都知道计算机是二进制的，移位也只能是进行＊2或者／2因此，扩容的大小要符合这个标准，否则会造成没必要的浪费甚至错误。
在Python中，字符串是定义为字符的有序集合，即我们可以像使用列表一样在字符串中自由翱翔-使用索引和切片操作字符串，比如通过指定的索引获取字符串某个位置的字符。
以上就是所有的ArrayList的常用方法都在自定义MyArrayList的仿造类中一一实现了，可能有些许问题希望大家看出来的多多指正，也可以私聊小编交流。
在嵌入式系统中，内存需要在分配和释放时有一个确定的相应时间，才能进一步分析其实时任务的可调度性。因此TLSF算法是一个十分适用嵌入式领域的动态内存分配算法。在关于TLSf算法的经典文章中《TLSF: a New Dynamic Memory Allocator for Real-Time Systems》详细介绍了TLSF算法相关知识。
选自blog.bradfieldcs 作者：Tyler Elliot Bettilyon 机器之心编译 哈希算法一直是索引中最为经典的方法，它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月，Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型，探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法，并描述在机器学习与深度学习时代中，如何将索引视为模型学习比哈希算法更高效的表征。 2017 年 12 月，谷歌和麻省理工学院的研究人员发表了一篇研究论文 The Case for
本文基本上是将dart官网部分内容进行翻译，没兴趣的请出门左转至Dart的官网，有兴趣的同志请继续阅读本文。 Flutter教程在这里
列表 列表是 Python 的主力数据类型。当提到 “ 列表 ” 时，您脑海中可 能会闪现“ 必须进一步声明大小的数组，只能包含同一类对象 “ 等想法。千万别这么想。列表比那要酷得多。 ☞ Python 中的列表类似 Perl 5 中的数组。在 Perl 5 中，存储数组的变量总是以字符 @ 开头；在 Python 中，变量可随意命名，Python 仅在内部对数据类型 进行跟踪。 ☞ Python 中的列表更像 Java 中的数组（尽管可以
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片（也有用其他材料的），上面涂覆一层磁性材料，可以理解为一层小磁针。
今天给大家介绍的是来自德州农工大学的Shuiwang Ji等人发表在预印网站arXiv的文章GraphDF: A Discrete Flow Model for Molecular Graph Generation。在分子图的生成问题中。虽然分子图是离散的，但大多数现有的方法都使用连续的隐变量，从而导致对离散的图结构不正确的建模。在这项工作中，作者提出了一种新的基于流并使用离散隐变量的分子图生成模型。GraphDF使用可逆模移位变换，将离散的隐变量映射到图节点和边。作者表示，使用离散的隐变量降低了计算成本，并消除了反离散化的负面影响。实验结果表明，GraphDF在随机生成、性质优化和约束优化任务上的性能优于以往的方法。
具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。
我曾经收到一份20页的PDF银行对账单，需要将其中的3页转发给另一方，但我不想发送整个文件，因为有些页面包含我不愿意共享的个人信息。因此，我需要一种分割PDF文件的方法。虽然Adobe Acrobat Pro DC允许拆分和合并PDF文件，但需要付费。
元旦三天小长假，很多小伙伴肯定都无心学习，想假期好好出去嗨一嗨，但是，放松之余也别忘了学习python哦。
我们都知道日志聚合后的文件是存放在HDFS中的，然而每个application可能会有很多的container，每个container又有多个日志文件，那么日志聚合后，这些日志文件在HDFS中是怎样进行存放的。本文就来聊聊hadoop日志聚合后的文件格式及相关内容。
堆（heap）数据结构是一种优先队列。优先队列让你能够以任意顺序添加对象，并随时（可能是在两次添加对象之间）找出（并删除）最小的元素。相比于列表方法min，这样做的效率要高得多。
在我们写Java代码的时候，生成的文件是.java文件，但是JVM并不识别这个，所以会先转成class文件，而在Android端，Android上的Davlik虚拟机能运行.dex。所以dex文件中包含了所有的app代码，可利用反编译工具获取java代码。
在JAVA程序中，性能问题的大部分原因并不在于JAVA语言，而是程序本身。养成良好的编码习惯非常重要，能够显著地提升程序性能。
使用单例可以减轻加载的负担，缩短加载的时间，提高加载的效率，但并不是所有地方都适用于单例，简单来说，单例主要适用于以下三个方面：
记得看过一本书，里面是这么写的，软件开发中的二八原则，80%的时间运行的是正常流程，20%的时间是异常流程。而实际代码中，80%的代码是在处理异常逻辑，而正常流程只占20%。
在 Java 程序中，性能问题的大部分原因并不在于 Java 语言，而是程序本身。养成良好的编码习惯非常重要，能够显著地提升程序性能。
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
之前，我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识，在本章中，我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组，向量是一个一维阵列，矩阵是一个二维数组。
之前几节介绍了各种具体容器类和抽象容器类，上节我们提到，Java中有一个类Collections，提供了很多针对容器接口的通用功能，这些功能都是以静态方法的方式提供的。 都有哪些功能呢？大概可以分为两类： 对容器接口对象进行操作 返回一个容器接口对象 对于第一类，操作大概可以分为三组： 查找和替换 排序和调整顺序 添加和修改 对于第二类，大概可以分为两组： 适配器：将其他类型的数据转换为容器接口对象 装饰器：修饰一个给定容器接口对象，增加某种性质 它们都是围绕容器接口对象的，第一类是针对容器接口的通用操作
然而，与其它编程语言不同，数组在 Python 中不是一个内置的数据结构。Python 使用列表取代传统的数组。
本篇内容为Groovy学习笔记第28篇，继续学习闭包相关知识。前面介绍了闭包的创建与使用，以及闭包的委托等和授权策略。
首先，单链表相对于队列的优势在于存储地址不是连续的，这样的意义在于，操作其中的某一个位置的元素时不需要对之前的其他元素都进行内存操作，大大的为我们的计算机减压了。下面直接进入正题：
缺点： 指针需要额外的空间，故当结点规模较小时，开放定址法较为节省空间，而若将节省的指针空间用来扩大散列表的规模，可使装填因子变小，这又减少了开放定址法中的冲突，从而提高平均查找速度。
我想说的是写个解析脚本不是为了模仿着 apktools 造轮子，而是在解析过程中寻找逆向的道路，方法会变，工具会变，但一切都建立在 dex 上的安卓不会变
第一节 Java 类与对象以及继承 第二节 Java 对象的保存和传递 第三节 Java 数组和集合的使用
转载的https://www.cnblogs.com/chendai21/p/8125422.html
《Redis设计与实现》读书笔记（五） ——Redis中的整数集合 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 整数集合（intset）是redis数据结构集合（set）的底层实现之一，如果set中只包含整数元素，且元素个数不多时，redis会使用整数集合作为set的底层实现。 二、整数集合实现 整数集合是redis保存整数值集合的底层实现，可以保存int16_t、int32_t、int64_t的整数值，且集合中每个值都不一样。结构如下： typedef struct intset{ ui
1.栈和局部变量操作 ,将常量压入栈的指令 aconst_null 将null对象引用压入栈 iconst_m1 将int类型常量-1压入栈 iconst_0 将int类型常量0压入栈 iconst_1 将int类型常量1压入栈 iconst_2 将int类型常量2压入栈 iconst_3 将int类型常量3压入栈 iconst_4 将int类型常量4压入栈 iconst_5 将int类型常量5压入栈 lconst_0 将long类型常量0压入栈 lconst_1 将long类型常量1压入栈 fconst_0 将float类型常量0压入栈 fconst_1 将float类型常量1压入栈 dconst_0将double类型常量0压入栈 dconst_1 将double类型常量1压入栈 bipush 将一个8位带符号整数压入栈 sipush将16位带符号整数压入栈 ldc把常量池中的项压入栈 ldc_w 把常量池中的项压入栈（使用宽索引） ldc2_w 把常量池中long类型或者double类型的项压入栈（使用宽索引）
当数字数据字段用于某些数值运算时，位片索引用于该字段。位片索引将每个数值数据值表示为二进制位串。位片索引不是使用布尔标志来索引数值数据值(如在位图索引中那样)，而是以二进制值表示每个值，并为二进制值中的每个数字创建一个位图，以记录哪些行的该二进制数字具有1。这是一种高度专门化的索引类型，可以显著提高以下操作的性能：
栈和局部变量操作 将常量压入栈的指令 aconst_null 将null对象引用压入栈 iconst_m1 将int类型常量-1压入栈 iconst_0 将int类型常量0压入栈 iconst_1 将int类型常量1压入栈 iconst_2 将int类型常量2压入栈 iconst_3 将int类型常量3压入栈 iconst_4 将int类型常量4压入栈 iconst_5 将int类
在Java中，Map接口主要定义了映射容器的一些基本属性，包括长度（size）、是否为空（isEmpty）、获取（get）、存放（put）、移除（remove），包含（contains），迭代（forEach）等。HashMap继承自Map，在1.8版本也做了很大的调整，主要用数组 + 链表+ 红黑树的存储实现方式，代替了老版本的数组 + 链表的方式。1.8版本之前，在添加元素发生hash碰撞时（这里的hash碰撞，就是根据key值得到的hash值，在进行计算得到的下标相同，但hash可能不一样），随着发生碰撞的元素越来越多，链表会一直增长，使检索效率逐渐退化成线性。1.8版本，采用了红黑树之后，提升了发生hash碰撞的元素的检索效率，使整体结构更加平衡。
python字符串 1.序列的操作 可通过len()函数验证长度,并通过索引操作得到各个元素 例如: S=’abcd’ 字符串赋值给变量S 偏移量a对应0,以此类推 Len(S) 验证长度 4 S[0] 索引(有正向和反向) ‘a’ S[1:3] 切片(偏移量从一开始包含一到三结束不包含三) ‘bc’ S+’xyz’ 支持加号合并 ‘abcxyz’ S*3 重复创建新字符串 ‘abcabcabc’ 2.不可变性 例子中没有任何操作对原始字符串进行改变.每个字符串都被定义为新的字符串作为其结果 即不能通过对字符串某一位置进行赋值来改变字符串,但可以通过建立新的字符串并以同一个变量名对其进行赋值,python在运行过程中会清理就的对象. 例如 S=’abc’ S[0]=’z’ 希望将S字符串的第0偏移位变成z(这样操作回报错) ...error.. S=’z’+S[1:] 可以重新赋值得到新的字符串 ‘zbc’
您还可以通过引用它们的索引编号来遍历列表项。使用 range() 和 len() 函数创建一个合适的可迭代对象。
dup_x1 复制栈顶部一个字长的内容，然后将复制内容及原来弹出的两个字长的内容压入栈
列表用于在单个变量中存储多个项目。列表是 Python 中的 4 种内置数据类型之一，用于存储数据集合，其他 3 种分别是元组（Tuple）、集合（Set）和字典（Dictionary），它们具有不同的特性和用途。
#切片 #切片指从现有列表中，获取一个子列表 #创建一个列表，一般创建列表时，变量的名字会使用复数 stus = ['孙悟空','猪八戒','沙和尚'] #列表的索引可以是负数,如果索引是负数，则从后向前获取元素 print(stus[-1]) #通过切片来获取指定的元素 #语法：列表[起始：结束],通过切片获取元素时，会包括起始位置的元素，不会包括结束位置的元素 #做切片操作时，总会返回一个新的列表，不会影响原来的列表 #切片的起始位置和结束位置的索引都可以省略不写 #如果省略结束位置，则会一直截取到最后，如果省略开始位置，则会从第一个元素开始截取 print(stus[1:]) print(stus[:2]) print(stus[0:2]) #语法：列表[起始：结束：步长] #步长表示每次获取元素的间隔，默认值是1 #步长不能是0，但是可以是负数 #步长如果是负数，则会从列表的后部向前面取元素 print(stus[0:2:1])
时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
之前一直分享Python的入门的知识，今天想和大家分享一些适合入门小白的题目，学习语言这个东西，我觉得没什么捷径，当具备一定的基础知识，只有通过题目巩固基础知识，不断的写代码。
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
JavaScript中的数组由元素列表组成。 JavaScript有许多有用的内置方法来处理数组。 修改原始数组的方法称为mutator方法，返回新值或表示形式的方法称为访问器方法。 在本教程中，我们将重点介绍mutator方法。
信息超负荷问题解决方案: 新的用户接口/智能代理 Lucene是一个高性能,可伸缩的信息搜索库,可以为应用程序添加索引和搜索能力. 版本: java/Perl/Python/C++/net 搜索引擎的核心是索引 搜索的质量用精确度和召回率来描述,召回率衡量系统搜索到相关文档的能力,精确度描述过滤不相关的能力
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