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列表的迭代(长度n)以包含集合X的每个可能的变化，其中n大于len(唯一(X))

列表的迭代是指通过循环遍历列表中的每个元素，并对每个元素进行特定的操作或处理。

概念：列表迭代是一种遍历列表的方法，用于逐个访问列表中的元素，并对其进行处理。

分类：列表迭代可以分为两种常见的方式：基于索引的迭代和基于元素的迭代。

基于索引的迭代：通过循环遍历列表的索引，然后使用索引访问列表中的元素。
基于元素的迭代：直接遍历列表中的每个元素，无需使用索引。

优势：

灵活性：列表迭代可以根据需求自定义处理逻辑，使得对每个元素的操作更加灵活。
可读性：使用迭代方式可以使代码更加简洁易读，避免了手动编写繁琐的索引操作。

应用场景：列表迭代在各个领域的编程中都有广泛应用，包括但不限于：

数据处理：对列表中的数据进行逐个处理、转换或筛选。
网络请求：循环发送多个请求或处理多个响应。
用户界面：遍历列表生成用户界面的列表或表格。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云函数（Serverless）：云函数是无服务器计算服务，可以快速部署和运行代码，可以用于处理列表中的每个元素。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/scf
人工智能机器学习平台（AI）：腾讯云提供了丰富的人工智能服务，可以在处理列表数据时应用机器学习等技术。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
云数据库 MySQL 版（CDB）：云数据库是可扩展的关系型数据库服务，可以用于存储和管理与列表迭代相关的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云媒体处理（CMP）：云媒体处理是腾讯云提供的音视频处理服务，可以对列表中的多媒体数据进行处理和转码。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cmp
物联网平台（IoT Explorer）：腾讯云提供的物联网平台可以用于连接、管理和控制物联网设备，适用于与物联网相关的列表迭代应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

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#python复习笔记 ##基础

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vector 容器是 STL 中最常用的容器之一，vector 实现的是一个动态数组，即可以进行元素的插入和删除。

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Lua 基础

【转载请注明出处】：https://juejin.im/post/5eae252ae51d454db7436a26

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Leetcode【46、47、89、357、659】

同上面的 Leetcode 46，使用 DFS 回溯法。需要用集合 set 保存结果，然后再加入到集合前判断之前是否出现过。最后，将集合转化为列表输出即可。

02

用了这么久的python，这些零碎的基础知识，你还记得多少？

['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

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2.0 Python 数据结构与类型

数据类型是编程语言中的一个重要概念，它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中，数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义，例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型，还为数据提供了一些特定的操作和方法，例如字符串支持连接和分割，列表支持排序和添加元素，字典支持查找和更新等。因此，选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。

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内置据结构大总结今天不讲解新的内容，主要回顾一下以往讲过的内置数据结构，来个大总结。五种线性结构列表元组字符串 bytes bytearray 两种非线性结构字典集合列表、元组、字符

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【Scala篇】--Scala中集合数组,list,set,map,元祖

备注：数组方法 1 def apply( x: T, xs: T* ): Array[T] 创建指定对象 T 的数组, T 的值可以是 Unit, Double, Float, Long, Int, Char, Short, Byte, Boolean。 2 def concat[T]( xss: Array[T]* ): Array[T] 合并数组 3 def copy( src: AnyRef, srcPos: Int, dest: AnyRef, destPos: Int, length: Int ): Unit 复制一个数组到另一个数组上。相等于 Java's System.arraycopy(src, srcPos, dest, destPos, length)。 4 def empty[T]: Array[T] 返回长度为 0 的数组 5 def iterate[T]( start: T, len: Int )( f: (T) => T ): Array[T] 返回指定长度数组，每个数组元素为指定函数的返回值。以上实例数组初始值为 0，长度为 3，计算函数为a=>a+1： scala> Array.iterate(0,3)(a=>a+1) res1: Array[Int] = Array(0, 1, 2) 6 def fill[T]( n: Int )(elem: => T): Array[T] 返回数组，长度为第一个参数指定，同时每个元素使用第二个参数进行填充。 7 def fill[T]( n1: Int, n2: Int )( elem: => T ): Array[Array[T]] 返回二数组，长度为第一个参数指定，同时每个元素使用第二个参数进行填充。 8 def ofDim[T]( n1: Int ): Array[T] 创建指定长度的数组 9 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int ): Array[Array[T]] 创建二维数组 10 def ofDim[T]( n1: Int, n2: Int, n3: Int ): Array[Array[Array[T]]] 创建三维数组 11 def range( start: Int, end: Int, step: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组，step 为每个元素间的步长 12 def range( start: Int, end: Int ): Array[Int] 创建指定区间内的数组 13 def tabulate[T]( n: Int )(f: (Int)=> T): Array[T] 返回指定长度数组，每个数组元素为指定函数的返回值，默认从 0 开始。以上实例返回 3 个元素： scala> Array.tabulate(3)(a => a + 5) res0: Array[Int] = Array(5, 6, 7) 14 def tabulate[T]( n1: Int, n2: Int )( f: (Int, Int ) => T): Array[Array[T]] 返回指定长度的二维数组，每个数组元素为指定函数的返回值，默认从 0 开始。

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哈希表是一种巧妙并且实用的数据结构。它是一个无序的key/value对的集合，其中所有的key都是不同的，然后通过给定的key可以在常数时间复杂度内检索、更新或删除对应的value。

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2.0 Python 数据结构与类型

数据类型是编程语言中的一个重要概念，它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中，数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义，例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型，还为数据提供了一些特定的操作和方法，例如字符串支持连接和分割，列表支持排序和添加元素，字典支持查找和更新等。因此，选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。

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自从对着官方文档对着 ipython 敲了一遍一天学完了 Python 的语法之后，我觉得我行了。于是屁颠屁颠地跑去写项目，结果显而易见，开发之路可谓寸步难行，一停下来就光速遗忘。

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Python基础 # 向控制台输出内容结束后,不换行 print("*",end="") # 自带换行 print("") %d 以十进制输出数字 %x 以十六进制输出数字列表 List（列表）用 [] 定义，数据之间使用 , 分隔也叫作数组数组 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # API In [1]: name_list. name_list.append name_list.count name_list.insert n

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Python学习笔记整理(一)pytho

Python对象类型说明：python程序可以分解成模块，语句，表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象一、使用内置类型除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理，最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。二、python的核心数据类型对象类型例子常量/创建数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列）（1，‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型集合，类型，None,布尔型还有模式对象，套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。由字符组成的字符串，由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于，列表中的元素能够被修改，而字符串中的字符则不能被修改。换句话说，字符串的值是固定的，列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近，只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套，可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明，运行的表达式，决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是，一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型（它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码），但是它也是强类型语言（只能对一个对象性有效操作）. 三、数字整数，浮点，长整型等支持一般的数学运算：+，- * % **(乘方） 5L,当需要有额外的精度时，自动将整型变化提升为长整型。除表达式，python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引，序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个（不包括第3个） >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后（包括第3个） >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'

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前言你知道Python的Itertools库被认为是Python的瑰宝吗?一些用户甚至认为它是最酷和最令人惊叹的Python库之一。我们可以使用Itertools模块来丰富我们的应用程序，并在更短的

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schema 所对应的db仅以编号区分。同一个db 内，key 作为顶层模型，它的值是扁平化的。也就是说db 就是key的命名空间 key的定义通常以“:” 分隔，如：Article:Count:1 我们常用的Redis数据类型有：string、list、set、map、sorted-set

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Python 的数据结构

Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典、集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。

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