1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
程序执行模型概述 程序执行模型是计算机科学中一个非常重要的概念，它描述了如何在内存中组织和管理程序数据。...这就意味着，使用这些高级编程语言的开发者，通常只需要关注如何创建新的对象，而不必过多地担心如何删除它们，因为垃圾回收器会自动地完成这个任务。...堆栈式程序执行 在堆栈式程序执行模型中，每当一个函数被调用时，就会为这个函数在栈上分配一块新的内存区域，这块区域被称为栈帧。...每个栈帧包含了函数的参数、返回地址、局部变量以及其他一些与函数调用有关的信息。 函数调用完成后，其对应的栈帧就会被销毁，栈帧中的所有数据也都会被丢弃。...小结 堆栈式程序执行模型是理解程序如何执行的关键。虽然它可能在开始时看起来有些复杂，但只要理解了堆和栈的概念，以及函数调用是如何在栈上创建和销毁栈帧的，就能理解大部分的内容了。
外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...在R中，自由变量的值由函数被创建的环境中与其同名的第一个变量值决定（我理解为最近的同名变量），这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S中，该值由同名的全局变量决定。
注意： 众所周知，递归虽好，但是存在局限性，因为递归开辟的栈帧位于栈区，栈区空间是有限的，一旦排序数据量过大，会建立非常多的栈帧，从而引发栈溢出问题，因此当递归层次太深时，不推荐使用递归的方式实现...这时就需要使用迭代版快排，迭代版是借助栈来实现的，它不需要递归那样重复创建与销毁栈帧 分析：[begin ,end] 为一个大区间，借助递归是为了先使此区间的左边都比 key 小(等于)，左边都比 key...耗时 111697 ms 加三数取中后的快排 耗时 160 ms 耗时 80 ms ️优化二、小区间优化 对于递归来说，越是接近小区间，所耗费时间就越长，越不利于排序，此时坚持使用快排是个不明智的选择...这样会形成 左、中、右 三路数据，大大提高了快排速度 思路：三路划分的核心在于控制中路的左右边界，这里需要借助三个变量：lefti、righti、curi,显然 lefti 位于 begin 处，righti...依靠递出，区间会慢慢变小，直到区间内只有两个数，执行合并，然后逐渐向上回归，回归的过程就是不断合并的过程，数据最开始的左右区间会逐渐变得有序，当回归到第一层时，执行最后一次有序数组合并，数据整体就变得有序了
所以，这里可以猜测一点，如果当前动画结束了，那么就需要将其从 mAnimationCallbacks 列表中移除，这点可以后面跟源码过程中来验证。...AnimationHandler#addOneShotCommitCallback.png 只是将 ValueAnimator 添加到 AnimationHandler 里的另一个列表中去，可以过滤这个列表的变量名看看它都在哪些地方被使用到了...，然后将其从队列中移除。...而进度值映射到两个关键帧之间的取值，这就需要知道每个关键帧在整个关键帧组中的位置信息，或者说权重。而这个位置信息是在创建每个关键帧时就传进来的。...至此，我们已经将整个流程梳理出来了，两部分小结的内容整合起来就是这次梳理出来的整个属性动画从 start() 之后，到我们在 onAnimationUpdate 回调中取到我们需要的值，再到动画结束后如何清理资源的整个过程中的原理解析
引言 在数据处理的广阔领域中，排序算法作为基石般的存在，扮演着至关重要的角色。无论是从日常生活中的简单列表排序，到复杂系统中海量数据的组织与管理，排序算法都是不可或缺的工具。...，从而得到一个新的、个数加一的有序数据。...分配元素到各个桶：遍历待排序数组，将每个元素分配到对应的桶中。 对每个桶进行排序：可以使用不同的排序算法对每个桶中的元素进行排序，也可以使用递归的桶排序。...合并桶中的数据：将各个桶中的数据有序地合并成一个有序数组。...算法过程 找出待排序数组中的最大数，以确定最大位数。 从最低位开始，依次进行一次排序。 分配：根据当前位数，将元素分配到不同的桶中。 收集：将桶中的元素按顺序收集起来，形成新的数组。
03、JVM中堆和栈的区别 存储内容： 堆：存储的是对象实例和数组。当你在Java代码中使用new关键字创建一个对象时，这个对象会被分配到堆内存中。...栈：存储的是局部变量（如基本数据类型、对象引用）和部分结果，并在方法调用时用于存储方法的调用记录（栈帧）。...栈：栈帧随着方法的调用而创建，在方法执行完毕后立即销毁，因此栈的生命周期与方法的调用密切相关。...范围区间查找：跳表可以高效地进行范围区间查找，这在有序集合中特别有用。 内存存储：跳表的空间效率较高，适合在内存中存储大量有序数据。...跳表因其简单性和高效的性能，在Redis中得到了广泛应用，特别是在需要有序数据集合的场景中。同时，跳表的实现相比平衡树更为简单，这也是Redis选择使用跳表而不是红黑树来实现有序集合的原因之一。
我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...nrows 参数，创建了一个包含 csv 文件前 5000 行的数据帧。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
EBP），再然后是被调函数的实参等，一般情况下是按照从右向左的顺序入栈，之后是被调函数的局部变量，注意静态变量是存放在数据段或者BSS段，是不入栈的。...2.数据结构中的堆与栈 数据结构中，堆与栈是两个常见的数据结构，理解二者的定义、用法与区别，能够利用堆与栈解决很多实际问题。...可以发现从这个新数据的父节点到根节点必然为一个有序的数列，现在的任务是将这个新数据插入到这个有序数据中，这就类似于直接插入排序中将一个数据并入到有序区间中，这是节点“上浮”调整。...（3）建堆 有了堆的插入和删除后，再考虑下如何对一个数据进行堆化操作。要一个一个的从数组中取出数据来建立堆吧，不用！...最坏情况：如果待排序数组是有序的，仍然需要O(NlogN)复杂度的比较操作，只是少了移动的操作； 最好情况：如果待排序数组是逆序的，不仅需要O(NlogN)复杂度的比较操作，而且需要O(NlogN)复杂度的交换操作
用于识别使用二指针的时机的方法： 可用于你要处理排序数组（或链接列表）并需要查找满足某些约束的一组元素的问题 数组中的元素集是配对、三元组甚至子数组 下面是一些满足二指针模式的问题： 求一个排序数组的平方...该模式的工作方式为： 给定两个区间（a 和 b），这两个区间有 6 种不同的互相关联的方式： 理解并识别这六种情况有助于你求解范围广泛的问题，从插入区间到优化区间合并等。...该模式看起来像这样： 1．将每个数组的第一个元素插入 Min Heap 2．之后，从该 Heap 取出最小（顶部的）元素，将其加入到合并的列表。...3．在从 Heap 移除了最小的元素之后，将同一列表的下一个元素插入该 Heap 4．重复步骤 2 和 3，以排序的顺序填充合并的列表 如何识别 K 路合并模式： 具有排序数组、列表或矩阵的问题 如果问题要求你合并排序的列表...a）使用 HashMap 将图（graph）存储到邻接的列表中；b）为了查找所有源，使用 HashMap 记录 in-degree 的数量 2．构建图并找到所有顶点的 in-degree。
用于识别使用二指针的时机的方法： 可用于你要处理排序数组（或链接列表）并需要查找满足某些约束的一组元素的问题 数组中的元素集是配对、三元组甚至子数组 下面是一些满足二指针模式的问题： 求一个排序数组的平方...理解并识别这六种情况有助于你求解范围广泛的问题，从插入区间到优化区间合并等。 那么如何确定何时该使用合并区间模式呢？...该模式看起来像这样： 1．将每个数组的第一个元素插入 Min Heap 2．之后，从该 Heap 取出最小（顶部的）元素，将其加入到合并的列表。...3．在从 Heap 移除了最小的元素之后，将同一列表的下一个元素插入该 Heap 4．重复步骤 2 和 3，以排序的顺序填充合并的列表 如何识别 K 路合并模式： 具有排序数组、列表或矩阵的问题 如果问题要求你合并排序的列表...a）使用 HashMap 将图（graph）存储到邻接的列表中；b）为了查找所有源，使用 HashMap 记录 in-degree 的数量 2．构建图并找到所有顶点的 in-degree。
EBP），再然后是被调函数的实参等，一般情况下是按照从右向左的顺序入栈，之后是被调函数的局部变量，注意静态变量是存放在数据段或者BSS段，是不入栈的。...2.数据结构中的堆与栈 数据结构中，堆与栈是两个常见的数据结构，理解二者的定义、用法与区别，能够利用堆与栈解决很多实际问题。...可以发现从这个新数据的父节点到根节点必然为一个有序的数列，现在的任务是将这个新数据插入到这个有序数据中，这就类似于直接插入排序中将一个数据并入到有序区间中，这是节点“上浮”调整。...（3）建堆 有了堆的插入和删除后，再考虑下如何对一个数据进行堆化操作。要一个一个的从数组中取出数据来建立堆吧，不用！先看一个数组，如下图： ?...最坏情况：如果待排序数组是有序的，仍然需要O(NlogN)复杂度的比较操作，只是少了移动的操作； 最好情况：如果待排序数组是逆序的，不仅需要O(NlogN)复杂度的比较操作，而且需要O(NlogN)复杂度的交换操作
此时应该注意确定切割的标准，是左闭右开，还有左开又闭，还是左闭又闭，这个就是不变量，要在递归中保持这个不变量。...「在切割的过程中会产生四个区间，把握不好不变量的话，一会左闭右开，一会左闭又闭，必然乱套！」 我在数组：每次遇到二分法，都是一看就会，一写就废和数组：这个循环可以转懵很多人！...中都强调过循环不变量的重要性，在二分查找以及螺旋矩阵的求解中，坚持循环不变量非常重要，本题也是。 首先要切割中序数组，为什么先切割中序数组呢？...切割点在后序数组的最后一个元素，就是用这个元素来切割中序数组的，所以必要先切割中序数组。...，应为每层递归定定义了新的vector（就是数组），既耗时又耗空间，但上面的代码是最好理解的，为了方便读者理解，所以用如上的代码来讲解。」
但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。...分类变量 分类变量是二元变量的推广，类似于程序中的枚举变量，但各个值没有数字或序数意义，如颜色、民族等等，对于分类变量，用 “取值不同的同位属性数 / 单个元素的全部属性数” 来标识其相异度。...序数变量 序数变量是具有序数意义的分类变量，通常可以按照一定顺序意义排列，如冠军、亚军和季军。对于序数变量，一般为每个值分配一个数，叫做这个值的秩，然后以秩代替原值当做标量属性计算相异度。 5....将 D 中全部元素按照新的中心重新聚类； 5. 重复第 4 步，直到聚类结果不再变化； 6. 将结果输出。...下面列表是 NBA 近四年的常规赛和季后赛战绩（因为 16/17 季后赛还没打完，所以该数据暂不收录）： ? 下面对数据进行 [0,1] 规范化, 下面是规范化后的数据： ?
): 存储与方法调用相关的一些信息， 每个方法在执行时，都会先创建一个栈帧，栈帧中包含有：局部变量表、操作数栈、动态链接、返回地址以及其他的一些信息，保存的都是与方法执行时相关的一 些信息。...比如：局部变量。当方法运行结束后，栈帧就被销毁了，即栈帧中保存的数据也被销毁了。 3.本地方法栈(Native Method Stack): 本地方法栈与虚拟机栈的作用类似....使用 new 创建的对象都是在堆上保存 (例如前面的 new int[]{1, 2, 3} )，堆是随着程序开始运行时而创建，随着程序的退出而销毁，堆中的数据只要还有在使用，就不会被销毁。...基本类型变量与引用类型变量的区别 基本数据类型 创建的变量，称为基本变量，该变量空间中直接存放的是其所对应的值； 引用数据类型 创建的变量，一般称为对象的引用，其空间中存储的是对象所在空间的地址...Arrays中copyOf方法完成数组的拷贝： // copyOf方法在进行数组拷贝时，创建了一个新的数组 // arr和newArr引用的不是同一个数组 arr[0] = 1;
这个key值的选择是会影响快速排序的效率的，这个点后面会说。随后我们会定义两个变量left和right，控制待排序数组的区间。下面最核心的来了！...然后按照hoare大佬的思想，将需要移动数据移动到久坑，那么此时就会出现新的坑，我们更新记录坑这个位置的变量即可。...快速排序的整体排序 3.1 快速排序的整体排序的算法思路 从单趟排序我们就可以知道，单趟排序的目的就是将我们所选的key值放到待排序数组中正确的位置上。...然后就将待排序数组划分成两个区间[begin, keyi-1] keyi [keyi+1,end]。然后，我们又可以对这两个区间里的值再使用单趟排序的思路，这个不就是妥妥的递归！！！...所以这里的关键就在于区间的划分，我们可以使用栈先将我们要后排序的区间先入栈，先排序的区间最后在入栈。
最近MIT的研究人员发布了一个可以通过SQL创建机器学习模型的数据库，不用再发愁时序数据管理了！ 人类从历史中学到的唯一教训，就是人类无法从历史中学到任何教训。 「但机器可以学到。」...tspDB与PostgreSQL DB相比，在标准的多变量时间序列数据集上，在tspDB中创建预测模型所需的时间是PostgreSQL批量插入时间的0.58倍-1.52倍。...因为tspDB还只是一个概念的验证，相当于是PostgreSQL的一个扩展，用户可以对单列或多列创建预测查询；在时间序列关系上创建单列或多列的预测查询，并提供预测区间的估计值。...代码链接：https://github.com/AbdullahO/tspdb 文章中还提出一个基于时间序列算法的矩阵分解算法，通过将多变量时序数据Page Matrix堆叠起来后，使用SVD算法进行分解...当改变缺失值的比例和添加的噪声时，tspDB在50%的实验中是表现最好的方法，在80%的实验中至少是表现第二好的。
通过本文的学习，读者将能够深入理解归并排序的核心思想、掌握其实现方法，并能够在实际应用中灵活运用这一强大的排序工具。...合并（以升序为例）：核心代码 使用两个变量i和j，分别指向左半部分和右半部分的起始位置。 比较左半部分和右半部分当前指针所指的元素，将较小的元素先存入temp数组，并移动对应的变量。...下面是详细的实现思路： 初始化： 分配一个与原始数组a相同大小的临时数组tmp，用于合并过程中暂存数据。 定义一个变量gap，初始化为1，表示当前合并操作中每个子数组段的长度。...同时，使用一个指针begin来追踪tmp中当前的位置。 当其中一个区间遍历完成后，将另一个区间中剩余的元素直接复制到tmp的末尾。...每个线程或进程可以独立地排序数据的一部分，然后合并结果。 数据库系统：数据库管理系统中的排序操作经常使用归并排序来确保数据的稳定性和正确性。
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