假设我们要把 emp 表中的 ename、job 和 sal 字段的值整合到一列中，每个员工的数据（按照 ename -> job -> sal 的顺序展示）是紧挨在一块，员工之间使用空行隔开。...5000 (NULL) MILLER CLERK 1300 (NULL) 解决方案 将多列的数据整合到一列展示可以使用 UNION...使用 case when 条件1成立 then ename when 条件2成立 then job when 条件3成立 then sal end 可以将多列的数据放到一列中展示，一行数据过 case...when 转换后最多只会出来一个列的值，要使得同一个员工的数据能依次满足 case when 的条件，就需要复制多份数据，有多个条件就要生成多少份数据。...4 行就行。
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，对其中的每一个文件加以操作——将其中指定的若干列的数据部分都向上移动一行，并将所有操作完毕的Excel表格文件中的数据加以合并...由上图也可以看到，需要加以数据操作的列，有的在原本数据部分的第1行就没有数据，而有的在原本的数据部分中第1行也有数据；对于后者，我们在数据向上提升一行之后，相当于原本第1行的数据就被覆盖掉了。...此外，很显然在每一个文件的操作结束后，加以处理的列的数据部分的最后一行肯定是没有数据的，因此在合并全部操作后的文件之前，还希望将每一个操作后文件的最后一行删除。 ...接下来的df.iat[i, columns_index] = df.iat[i + 1, columns_index]表示将当前行的数据替换为下一行对应的数据。 ...接下来，我们通过if len(df):判断是否DataFrame不为空，如果是的话就删除DataFrame中的最后一行数据；随后，将处理后的DataFrame连接到result_df中。
一、栈解旋 1、栈解旋引入 C++ 程序 抛出异常后 对 局部变量的处理 : 当 C++ 应用程序 在 运行过程 中发生异常时 , 程序会跳转到异常处理程序 , 并执行一些操作以处理异常 ; 在这个过程中..., C++ 会自动处理函数调用的堆栈 , 并释放局部变量和对象等资源 ; 上述操作就是 " 栈解旋 " ; 2、栈解旋概念 C++ 语言 中的 栈解旋 ( Stack Unwinding ) 是指 在程序发生异常时..., 所有在 函数栈 中创建的对象 或 数据 , 都会被自动析构 , 析构的顺序 与 创建顺序 相反 ; 3、栈解旋作用 " 栈解旋 " 的 作用是确保程序在异常发生时能够安全退出 , 并释放占用的资源...捕获并处理异常 try { // 调用可能产生异常的函数 fun(); } // 捕获一切未知类型的异常 catch ( ... ) { cout 未知类型异常 ...., 释放 fun 函数中的 Student 对象 , 然后进入 catch 分支处理异常 ; 调用构造函数 开始抛出 char 类型 异常 调用析构函数 捕获到未知类型异常 … Press any
喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
转到【添加列】【自定义列】。 将列名设置为 “MergeKey” 列，公式为 “= 1”【确定】。 将查询加载为【仅限连接】查询。...这里的真正目标是将数据转换成干净的表格格式，确保列的名称正确且完整。这里已经准备好，只需连接到数据就足够了。 查询就绪后，可以转到步骤 2，其中包括确保两个表之间的 “Key” 列的名称一致。...（如果价格表中的 “Quantity” 值恰好于订单表中的订单数量一样，（比如在例子中的第 7 行和第 8 行中显示的 1000 行），那么对 ID 列的排序可以确保 “Price” 表中的行始终位于源表的数据行的上方...创建 Excel 或 DAX 公式，以计算异常表中未知项目（行）的数量，并将其返回到报表页面，以便于查看（每次刷新时，将能够看到未知项的计数是否为 0 ，或者转换表是否需要添加其他项）。...刷新后，将拥有一种检验机制，不仅可以提醒是否存在任何未知项，同样的解决方案还可以准确列出未知项。
从这一节课开始会逐渐从概念和定义转到算法，从理论到实践，可以说是全程高能。...消元之后，我们发现有一行全部为0，主元数量是2个，即上图当中划线元素。我们把消元之后主元的数量叫做矩阵的秩(rank)，记作 r ，所以在这个例子当中 r(A)=2 。...特解 之所以叫做自由列，是因为对于方程 Ux=0 来说，这些列对应的未知数可以被赋予任意值。在这个例子当中，对应 x_2 和 x_4 可以被赋予任意值，依然能够保证方程有解。...零空间包含的刚好就是所有特解的线性组合，特解的数量就对应自由变量的数量，即 n-r 。 简化行阶梯形式 我们可以对 U 矩阵继续简化，将主元上下的元素都变成0，并且把主元变成1。...我们对 R 矩阵再做一点微小的变形，通过列变换将主元放在一起，将自由变量放在一起，可以得到： R= \begin{bmatrix} \underline{1} & 2 & 0 & -2\\ 0 & 0
因为你在任何一个叶子结点的位置插入黑色结点就不满足，每条路径的黑色结点的数量是一样的，没法解决！...因为c、p颜色都是红色，而g的颜色一定是黑色，因为不能有两个连续的红色结点，所以只有叔叔是未知数。...因为爷爷有可能不是整个树的根，为了保持当前树的黑色结点不变，如果爷爷是根，将爷爷变成黑即可。...，下面我们来讲解，新插入结点与原先结点不在同一侧，需要先单旋变为同一侧，接着再以根节点为旋转点，朝着另外一个方向进行旋转，这里就是双旋，与AVL树旋转的思路几乎一样 下面是u不存在的情况，旋转最后将cur...和g变色 然后是u存在且为黑的情况 小总结： p为g的左孩子，cur为p的右孩子，左右双旋+变色 p为g的右孩子，cur为p的左孩子，右左双旋+变色。
现在我们可以进入我们的问题:我们应该使用哪种集中趋势度量来研究数据，以及为什么。 最简单的部分是关于众数（mode）。它只是行或列中所有值中最常见的值——仅此而已。这是数据中最“流行”的数字。...在我们的数据集中，我们只能对region列应用一个关于众数（mode）的问题，region列是表中唯一一个有意义的列。...现在让我们转到平均值和中值。这两个值都显示了行中心的数字。但方式不同。 平均值是一个平均值（这好像是废话），我们可以通过汇总一行中的所有值，然后将结果除以它们的数量来计算它。让我们看看人口。...但它正好是行中间的值。如果我们将总体值从最小到最大排序，则在该排序行的中间位置，中值为： ? 根据中位数，一个国家的平均人口只有大约550万。根据平均数，它比平均人口要小得多。怎么会这样？...统计量的稳健性和有效性，以及实际运用时的计算复杂度这三点是数据统计中最重要的衡量标准 平均数是总体均值很好的估计，中位数是对总体中心很好的估计，如果数据是来自某对称未知分布时，估计均值和估计中心是等价的
下面第一张图片代表的场景是右左双旋的场景，三种情况虽然都是右左双旋，但是每种情况的平衡因子的处理是不一样的，如果是第一行的场景，则只需要把parent和subR的平衡因子都置为0即可，但第如果是第二行的情况...，所以parent的平衡因子变为0，subR链接到3的右边也就是空，那么subR的平衡因子就被调整为1.当情况是第三行时，调节平衡因子如图所示，这里不再过多赘述，双旋的平衡因子调节主要还是跟着图走。...最后调整一下平衡因子，单旋的平衡因子最好调了，将parent和parent的左或右结点的平衡因子都调成0就OK了。...为空，代表我们插入的结点是根节点，那就需要强制将结点颜色改为黑色，因为红黑树要求根节点必须为黑色。...下面放的是AVL树的左右单旋代码，唯一做出的修改就是将调节平衡因子的代码进行了删除，所以红黑树这里的旋转和AVL树并无差别，在有了AVL树旋转的基础之后，红黑树的旋转+变色就好理解多了。
之前我们考虑主元主要是从行的角度去看，现在我们主要考虑列的情况，我们称主元所在的列为主元列（pivot columns），主元的个数我们称为矩阵的秩（Rank，简写为r）,没有主元的列称为自由变量列（free...实际上可以取任意值，为了得到所有解，最好的形式就是沿用我们之前的方式，先找到特解，再扩展该特解得到所有的解空间。 因此我们分别令自由变量列 ? 的未知数 ?...为1，其他自由变量所在列的未知数为0 ，即可得到 ? 即得到两个特解 ? 由零空间的定义我们知道，现在解空间就是零空间，那么我们使用这两个特解（向量）将零空间表示出来即为解了，即 ?...令自由变量所在列的未知数 ? 为1，即得到特解 ? ，由此，解即为 ? 观察上面的两个例子，我们可以发现： 求解线性方程组，我们不再受到于 A 为方阵的限制。...将主元所在的上面一行也消为 0 ，同时将主元变量都化简到 1 ，我们就得到了简化行阶梯形式（reduced row echelon form，R）。
从根节点到NULL节点的所有路径上，黑色节点的数量都相同 有了以上约束条件，就可确保其没有一条路径长度能够超出其他路径的2倍，从而保证高效操作。 如上图，每一条路径上都有相同数量的黑色节点。...如果cur是新增节点，那么从根节点到cur的路径上的黑色节点数一定少于路径B，两条路径黑色节点数量不一致，不满足红黑树性质。...根据三个节点的相对位置，需要我们分情况进行单旋或双旋，从而调整树的结构： 单旋+变色： 可以看到，我们以grandfather为旋转点，进行右/左单旋，然后将parent变黑，grandfather变红...双旋+变色： 双旋完成后，将cur变黑，grandfather变红，整个结构满足红黑树，并且该部分的根已经变成黑色，无需继续向上调整，插入结束。...不难发现，uncle为黑时的旋转、变色逻辑与uncle不存在时完全相同，这里博主就不再一一列举各种旋转情况。总结：当uncle为黑时，需要根据实际情况进行旋转+变色。
每当向AVL树中插入、删除节点时，AVL树会自动地进行旋转操作将树变为平衡状态，从而保证了AVL树的平衡性。 会旋转的树才够强,AVL树的查询数据的时间复杂度总是控制在 O(logn)量级....二、AVL树的模拟实现 补充知识点: 在c++中 pair类是一个模板类,用于将两个值组成一个单元,也就是我们称为的键值对. template struct pair...因为左边比右边高,需要旋转到右边.使其平衡. (1) 右旋具体图: 关键步骤: 使cur成为新的父节点 cur的右孩子,成为parent的左孩子 parent成为cur的右孩子 (2)右旋抽象图...因为右边比左边高,需要旋转到左边,使其平衡. (1)左旋具体图: 关键步骤: 使cur成为新的父节点 cur的左孩子,成为parent的右孩子 parent成为cur的左孩子 (2)左旋抽象图...（1）右左双旋具体图 （2）右左双旋抽象图 对于双旋，重点在于如何更新平衡因子。 双旋的重点！！！
登录页： 我的页： 一、登录页制作 1.1 登录头制作 首先我们创建一个行，命名为登录块，设置高度为包裹： 之后将会在这个行中包裹对应的登录页面。...： 此时还需要注意，需要设置输入框取消显示边框及圆角： 号码部分内容也同理可得： 此时发现未知摆错，调换一下位置即可： 接着创建一个按钮和一个文本即可：...此时只需要隐藏其中一个块即可，例如隐藏注册块： 给登录的注册跳转一个事件，点击后跳转到登录信息，登录块显示，当前注册块消失即可： 同样，我们也需要到注册块编写事件，注册块点击后跳转到登录块...接着创建一个行，命名为票券，在内部创建两个列： 当然票券给予对应的内边距，左右列宽度都为 50%，高度为包裹。...，这个行包含一个内容行，包含的内容行内两个列，一个叫做左一个叫做右，分别存储和文本和一个进入提示： 依旧给予左右 50% 宽度，设置对应的高度为包裹，以及帮助反馈和内容行的内边距： 接着添加对应文本信息
由于这添加了这个特性,此时，这个二叉树在中序遍历时，其结果其结果将会是一个升序的顺序（若要降序，将左根右的大小关系反转即可）。...平衡二叉树的概念就是：平衡——每个节点的左右子树高度差都只能在[-1,1]中徘徊，这样二叉树将更加趋近完全二叉树。...特别的： 在结合以上2点后，这棵树由于： ①中序遍历有序 ②遍历时可根据大小快速访问到对应节点（每一层节点数量都是指数增加） 一棵被用于搜索的理想二叉树就横空出世了，即平衡搜索二叉树。...如果pParent的平衡因子为正负2，则pParent的平衡因子违反平衡树的性质，需要对其进 行旋转处理 */ while (pParent) { // 更新双亲的平衡因子 ...新节点插入较高左子树的右侧---左右：先左单旋再右单旋 将双旋变成单旋后再旋转，即：先对30进行左单旋，然后再对90进行右单旋，旋转完成后再 考虑平衡因子的更新 // 旋转之前，60的平衡因子可能是-
前言 今年，从java转到别的行业的人不少，也有不少人挤进这个市场想要分得一杯羹。年复一年，年年如此。当然，Java程序员市场需求依然是比较大的，而且Java岗位晋升方向多，这就为许多人带去了机会。...如果此时线程池中的数量⼤于等于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量⼩于maximumPoolSize，建新的线程来处理被添加的任务。...如果此时线程池中的数量⼤于corePoolSize，缓冲队列workQueue满，并且线程池中的数量等于maximumPoolSize，那么通过 handler所指定的策略来处理此任务。...如果⾃旋次数过多仍然没有获取到锁，则会升级为重量级锁，重量级锁会导致线程阻塞 ⾃旋锁：⾃旋锁就是线程在获取锁的过程中，不会去阻塞线程，也就⽆所谓唤醒线程，阻塞和唤醒这两个步骤都是需要操作系统去进⾏...访问者模式（Visitor Pattern） 2、volatile关键字，他是如何保证可⻅性，有序性 对于加了volatile关键字的成员变量，在对这个变量进⾏修改时，会直接将CPU⾼级缓存中的数据写回到主内存
div+css ) span标签通常用来将文本的一部分独立出来，从而对独立出来的内容设置单独的样式 div 标签一行只能放一个 span 一行可以放多个 字符与图片标签 字符格式化标签 图片标签 img...-- 设置锚点 --> 锚点 表格标签 table用来制作表格的外边框 table中嵌套tr用来制作表格的行 tr 中嵌套td用来制作表格的单元格（也叫列)...常用表格属性 colspan 用于列合并 rowspan 用于行合并 表格完整结构 caption、thead、th、tbody、tfoot 以上标签都要嵌套在table中 标签总结 核心标签：...table： 表格的外边框 tr： 表格行 td： 表格单元格（列） 表格结构标签： caption： 表格标题 thead：表格头部 th：表头（居中、加粗、加黑） tbody：表格主体 tfoot：...value优先级高于placeholder placeholder:字体颜色浅;当光标定位到框中，光标在框的最前面，可以直接输入值 单选框和复选框 name属性用来将单选框/复选框限制成为一组复选框的name
AVL树整体结点数量和分布和完全⼆叉树类似，⾼度可以控制在 logN ，那么增删查改的效率也可以控制在 O(logN) ，相⽐⼆叉搜索树有了本质的提升 5....AVLTreeNode* _left; AVLTreeNode* _right; AVLTreeNode* _parent;//加上一个_parent构成三叉列...的父节点的指针指向parent，然后将subL调整为调整子树的根节点，最后更新平衡因子 //右单旋 void RotateR(Node* parent) { //起始位置 //subL是parent...图7 图8 图7和图8分别为左右双旋中h==0和h==1具体场景分析，下⾯我们将a/b/c⼦树抽象为⾼度h的AVL⼦树进⾏分析，另外我们需要把b⼦树的细节进⼀步展开为8和左⼦树⾼度为h-1的e...跟左右双旋类似，下⾯我们将a/b/c⼦树抽象为⾼度h的AVL⼦树进⾏分析，另外我们需要把b⼦树的细节进⼀步展开为12和左⼦树⾼度为h-1的e和f⼦树，因为我们要对b的⽗亲15为旋转点进⾏右单旋，右单旋需要动
科幻电影中机器人集群的导航和协调能力吸引并启发了来自浙江大学的研究者，在两年多的研究中，该科研团队解决了未知复杂环境下机器人单机与群体的智能导航与快速避障方法等一系列核心技术。...随着计算、传感和通信领域的最新发展，四旋翼等空中机器人已经进入人类生活，这些机器人具有非凡的多功能性，可以完成众多任务，而且价格低廉。...因此，同时规划飞行轨迹的形状和时间，即时间 - 空间轨迹规划，是无人机安全高效飞行的关键。 尽管如此，这种联合优化对于多旋翼飞行器来说一直是个难题，因为共同决定轨迹的空间、时间参数是高度耦合的。...对于第二个和第三个要求，它们之间的非凸性使得优化问题难以解决。为了实现高兼容性，该研究采用将所有目标和约束转换为加权惩罚的约束转录（constraint transcription）方法。...具体来说，来自约束的惩罚被分配了比其他目标高几个数量级的权重。然后可以通过利用稀疏参数优化和约束转录的标准求解器快速解决轨迹规划问题。
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