，但是findAny()操作，返回的元素是不确定的，对于同一个列表多次调用findAny()有可能会返回不同的值。...如果是数据较少，串行地情况下，一般会返回第一个结果，如果是并行（parallelStream并行流）的情况，那就不能确保是第一个。...n) 方法用于返回前n条数据，skip(long n) 方法用于跳过前n条数据。...【示例】获取用户列表，要求跳过第1条数据后的前3条数据。.../** * limit(long n)方法用于返回前n条数据 * skip(long n)方法用于跳过前n条数据 * @author pan_junbiao */ @Test public void
定义 引用自百度百科： 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。...回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。...回溯算法实际上是对所有结果的一种暴力枚举方法，以走迷宫为例，它尝试走每条路径，一旦路径不通则退回到最近的分岔点，继续尝试下一条路径，如此反复，直到找到一条正确的路径，或者走完所有路径。...为了满足这一条件，我们在回溯过程中就进行剪枝操作，为了更容易比较重复数，第1步先对数组进行排序，这样重复数全部排在了一起；第2步除了判断当前数是否使用if used[j]剪枝外，继续对重复数进行剪枝if...： 基础题组合的回溯退出条件是组合数量达到目标值，该题的回溯退出条件是组合总和等于目标值； 组合中的数字可以无限重复选用 所以我们这里相比于普通组合，需要做以下改动，回溯函数增加t参数，用于记录当前已累加的总和
3、这里需要注意的是： 1、在while循环中需要定义初始值和累加变量，防止出现死循环； 2、for循环的作用就是循环遍历； 3、递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环...Ele = 0 #定义总和为0 Sum = 0 #定义一个空列表 List = [] #输入两个值 n = int(input("input a digit：")) m = int(input("input...a digit：")) #用循环的方式计算每个Ele(m,mm,mmm...)的值 #同时计算出总和 for i in range(n): Ele = Ele + m #前两行循环计算出每个Ele...的值 m = m * 10 Sum = Sum + Ele #循环计算出总和 Str = str(Ele) #将Ele转化为字符串型，方便将列表整个转化成一个长字符串也就是计算公式...,"+"] List.pop() #去掉列表中的最后一个加号，算式的最后面是没有加号的 print("".join(List) + "=",end="") #列表通过（"".join)函数转化为字符串并去掉中间的逗号变成
初始化一个空列表 res，用于存储符合条件的三元组结果。 开始遍历数组，以每个元素 nums[i] 作为基准。...初始化一个空列表 res ，用于存储结果。 开始遍历数组，以每个元素 nums[i] 作为基准。 如果当前元素与前一个元素相等，则跳过，以避免重复计算。...初始化指针 left = i + 1 和 right = n - 1，其中 n 是数组的长度。...n = len(nums)：获取数组 nums 的长度，即元素个数。 res = []：创建一个空列表 res，用于存储符合条件的三元组结果。...if total == 0:：如果总和等于 0，说明找到了满足条件的三元组。 将三元组 [nums[i], nums[left], nums[right]] 加入结果列表 res。
1、对0-100实现累加求和，令n=100，分别调用三个函数, 代码如下： 2、 控制台的输出结果都为：5050 3、这里需要注意的是： 1、在while循环中需要定义初始值和累加变量，防止出现死循环...； 2、for循环的作用就是循环遍历； 3、递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环；设置当n=1时 ，我们让函数返回1，return后面的代码不在执行。...Ele = 0 #定义总和为0 Sum = 0 #定义一个空列表 List = [] #输入两个值 n = int(input(“input a digit：”)) m = int(input(“input...a digit：”)) #用循环的方式计算每个Ele(m,mm,mmm…)的值 #同时计算出总和 for i in range(n): Ele = Ele + m #前两行循环计算出每个Ele的值 m...….,”+”] List.pop() #去掉列表中的最后一个加号，算式的最后面是没有加号的 print(“”.join(List) + “=”,end=””) #列表通过（””.join)函数转化为字符串并去掉中间的逗号变成
首先我们来看什么是递归函数：一个函数在其内部调用函数本身，这个函数就被称为递归函数。...：n < 2 这里我们使用了 lru_cache 对结果进行缓存，lru_cache 会保存调用函数的结果到字典中，每次调用函数前，都会首先查询字典中是否已经有调用的结果了。...停止条件 2，当纸币的总额超过 12 元的时候，递归也应该停止，并返回一个空列表。 我们循环纸币列表 currency，每次从中取一张纸币，并计算当前纸币面值总和以及可能的组合方式。...然后再从子列表中删除一个数，因为这种可能已经得到了处理。然后继续 for 循环，尝试下一种组合方式。 由于我们使用set 保存纸币，所以纸币的面值是非重的。...# 子列表增加元素 sub_list.append(elem) # 停止条件 2 # 当前总和大于给定值 if num > value:
在本文中，我们将学习一个 python 程序来查找子列表的总和。...如果当前索引为 0，则上一个索引处将没有元素，因此请使用 continue 语句继续迭代。 否则将前一个元素的值添加到当前元素（累计总和）。 使用 if 条件语句检查给定的起始索引是否为 0。...在输入列表的给定结束索引处打印元素，如果上述 if 条件为真。 否则打印给定结束索引处的元素与开始索引的前一个元素的差异。...− 使用切片从开始索引获取从开始索引到结束索引的列表元素。 使用 sum（） 函数（返回任何可迭代对象中所有项目的总和）打印子列表的总和，即从给定的开始索引到结束索引的元素总和。...然后可以使用 fsum（） 函数计算子列表的总和。 python中的math.fsum（）函数返回任何可迭代对象（如元组，数组，列表等）中所有项目的总和。
概念 语法 修改数据记录 当我们要对某一条数据修改或者更新时我们要用到 UPDATE 表名 SET 字段1= '修改内容 WHERE 条件 删除表 概念 语法 删除数据方法一 删除与条件相符的数据...字段列表 FROM 查询表名 WHERE 条件 GROUP BY 分组字段 HAVING 条件 ORDER BY 排序字段名 ASC LIMIT子句 LINIT子句的使用 概念 语法 limit子句...//在小括号中,再来一次查询，作为一个条件，来与条件1判断 NOT IN 子查询 问题：如果我们想要获得与in子查询相反的结果， 解决方案：不需要去进行过多的代码操作，只需要在代码中的 in 前加一个...’,1,‘13956799999’,‘1996-5-8’); 插入多行数据 insert into 新表 (字段名列表) values(值列表1),(值列表2),……,(值列表n); insert...值n [where 条件]; 删除数据记录 delate from 表名 [where条件]; 删除表中所有记录 truncate table 表名； DQL语句 select
Shell可以通过其条件语句和循环语句等，把一系列linux命令结合在一起，形成一个相当于面向过程的程序。.../过去n天被修改过 -amin -/+n 在n天以内/过去n分钟被访问过 -cmin -/+n 在n天以内/过去n分钟被修改过 -size -/+n 文件大小 小于/大于，b、k、M、G -...-inum 8651577 -exec rm -i {} \; rm（删除） 参数： -f：强制删除，忽略不存在的文件，不提示确认 -i：在删除前需要确认 -I：删除超过三个文件或者递归删除前要求确认...-F 尝试修复已损坏的压缩文件。 -g 将文件压缩后附加在既有的压缩文件之后，而非另行建立新的压缩文件。 -h 在线帮助。 -i 只压缩符合条件的文件。...-$ 保存第一个被压缩文件所在磁盘的卷册名称。 - 压缩效率是一个介于1-9的数值。
从基础到高级复习下容易忘，容易忽略的知识，一个高效率，高性能的SQL，能决定查询结果，代码长度等，最重要的是会影响查询结果，另外如果查询时间过长，会引起不必要的麻烦。...从查询开始： SELECT 查询列表 FROM 表名或视图列表 【WHERE 条件表达式】 【GROUP BY 字段名 【HAVING 条件表达式】】 【ORDER BY 字段...【ASC|DESC】】 【LIMIT m,n】; 要想运行一条SQL，先要写的并不是select，而是from，先决定从哪一个表开始查，再筛选条件。...从表中数据可得:101部门年龄最大应为li4，102部门年龄最大应为t7,这条SQL的查询是找出年龄最大，但查询名字是查询每个部门的第一个名字。...目的：查看是否使用了索引 使用了哪些索引 物理扫描表行数 SQL书写能力是工作中不可或缺的,一条好的SQL可以节省代码，提高性能，不断的锻炼，书写各种场景SQL，才能提升能力
是一种可以找出所有（或一部分）解的一般性算法回溯算法类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。...设计可行解约束条件图片上图所展示的就是基于可选列表[1,1,2] 构造的全排列解空间树，其中绿色标记的是满足条件的可行解，红色标记的是剪枝约束掉的解。...自顶向下是一个选择的过程，每一次在选择前需要判断是否已满足可选解，是否满足剪枝约束。 基于本问题的可行解判断条件就是 “当前已选择到的数据量是否和可选列表长度一致”。...比如这里可选列表只有三个元素，从上往下选择到第三个后这就是一个满足条件的可行解。...解空间树：图片可行解约束条件：与上题一致，idx =列表长度时为一个可行解。
回溯算法的基本思想：从一个初始状态开始，按照一定的规则向前搜索，当搜索到某个状态无法前进时，回退到前一个状态，再按照其他的规则搜索。...数组 a 是数组 b 的一个 子集 的前提条件是：从 b 删除几个（也可能不删除）元素能够得到 a 。...，将其修改为小写； 若当前字母是英文字母并且是小写，将其修改为大写。...n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 给你一个整数 n ，返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。...我们需要用一个数组来记录每一行放置的皇后的列数。在每一行中，我们尝试放置一个皇后，并检查是否会和前面已经放置的皇后冲突。
已知一个数组，保存了n个(n<=15)火柴棍，问可否使用这n个火柴棍摆成1个正方形? LeetCode 473....Matchsticks to Square 无优化的深度搜索 算法： 想象正方形的4条边即为4个桶，将每个火柴杆回溯的放置在每个桶中，在放 完n个火柴杆后，检查4个桶中的火柴杆长度和是否相同，相同返回真...优化与剪枝： 优化1:n个火柴杆的总和对4取余需要为0，否则返回假。 优化2:火柴杆按照从大到小的顺序排序，先尝试大的减少回溯可能。...)，这 两个集合可以代表两个可以同时存在的满足条件的边;将ok_set[i]与ok_set[j]求或，结 果存储在ok_half中，它代表所有满足一半结果的情况。...3.遍历所有的ok_half，两两进行对比，如果ok_half[i]和ok_half[j]进行与运算的结果为0 ，则返回true(说明有4个满足条件的边，即可组成正方形);否则返回false。
java 里面双引号表示String 类型，单引号表示char类型，而数据库中是char（长度不尅变）和varchar(长度可变) 关于数据库 一个项是数据库先行（表结构的设计、关系到项目的成败），每一个项目都有自己的数据库...("2018-1-1",33 ) from student ; 聚合函数（前两个常用 ） count（id）根据某个字段统计出数据的条数。...sum（score） 计算某个字段值的总和 avg(score) 计算某个字段的总和的平均值 max（score）某个字段值得最大值 min（score ） 求某个字段值的最小值。...，（项目的重要）数据库中实现相关关系，主键 和外键不是必须有的，但是为了安全尽量使用。...类型，int类型占用空间小，检索更快 主键自增：在添加一条记录的时后，不需要设置主键的值，自动生成新数据的主键，每次加一。
回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。...回溯 (Backtrack) 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。...因此要求皇后彼此之间不能相互攻击，等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列以及同一条斜线上。...； 使用回溯的具体做法是：依次在每一行放置一个皇后，每次新放置的皇后都不能和已经放置的皇后之间有攻击，即新放置的皇后不能和任何一个已经放置的皇后在同一列以及同一条斜线上。...2.选择列表：也就是你当前可以做的选择。 3.结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。
举例：任意一个数组，找出前 k 大的数。 解法 1：先对这个数组进行排序，然后依次输出前 k 大的数，复杂度将会是 O(nlogn)，其中，n 是数组的元素个数。这是一种直接的办法。...当数据量很大（即 n 很大），而 k 相对较小的时候，显然，利用优先队列能有效地降低算法复杂度。因为要找出前 k 大的数，并不需要对所有的数进行排序。 实现 优先队列的本质是一个二叉堆结构。...解这类求"前 k 个"的题目，关键是看如何定义优先级以及优先队列中元素的数据结构。 题目中有”前 k 个“这样的字眼，应该很自然地联想到优先队列。...提示：如果能将一个图的节点集合分割成两个独立的子集 A 和 B，并使图中的每一条边的两个节点一个来自 A 集合，一个来自 B 集合，就将这个图称为二部图。...更新数组元素的数值 求数组前 k 个元素的总和（或者平均值） 解法 1：线段树。 线段树能在 O(logn) 的时间里更新和求解前 k 个元素的总和。 解法 2：树状数组。
每个集合在数据库中都有一个唯一的标识名，并且可以包含无限数目的文档。集合的概念类似关系型数据库（RDBMS）里的表（table），不同的是它不需要定义任何模式（schema)。...32位或64位，这取决于服务器Double存储浮点值Arrays数组(js)或列表(python)，多个值存储到一个键Object用于嵌入式的文档，即一个值为一个文档Null存储Null值Timestamp...}) # 按条件查找 db.yunfan_test.find({"age":24}) 3、修改 db.集合名.update({查询条件}, {修改后结果}) #修改整行 db.students.update...({查找条件}, {$set:{"要修改的字段名1":修改后的值, "要修改的字段名2": "值2"}}) #修改指定字段的值 db.yunfan_test.update({"name":"张三"}....find().skip(n) # 跳过n条，返回从n+1k开始的数据 db.集合名.find().skip(n).limit(m) # 跳过n条，返回后面的m条 db.yunfan_test.find
另外，我们想想，如果单单就这个发射分数来评价，太过于单一了， 因为这个是一个序列，比如前面的label为1代表V V 动词，那此时的label被 预测的肯定不能是V V ,因为动词后面不能接动词，所以知道前一个...那我们来看看我们的数据怎么能并行计算吧，我 拿出来一列数据来看看（先说下为什么拿出的是一列，而不是一行，因为 一列所需要的数据前一列都已经计算过了，而一行不具备这样的条件）， 比如第二列： ?...我们 的目的是，选取可能性最高的，又因为可能性最高在这里表示得分最高， 然后根据最高的得分，我们向前一个一个的选取每次前一个最高得分的节 点，最终这些所有的节点就是我们的最后的预测序列。...我 们来走一遍过程： 每个节点选取得分最高的路径并记录得分和选的哪条路径：其中n^s_ij中的s表示前一条路径，没有的就是−1，nij表示前节点到当前节点的最佳得 分。此时 ?...在最后我们假如n_22最大，而且它的前一个路径为1，则看到n_11的前一 个路径为0，而且n_00的前一个路径为−1，表示结束，则整个路径就有了， 即为n_00− > n_11− > n_22，如图step4
另外，我们想想，如果单单就这个发射分数来评价，太过于单一了， 因为这个是一个序列，比如前面的label为1代表V V 动词，那此时的label被 预测的肯定不能是V V ,因为动词后面不能接动词，所以知道前一个...那我们来看看我们的数据怎么能并行计算吧，我 拿出来一列数据来看看（先说下为什么拿出的是一列，而不是一行，因为 一列所需要的数据前一列都已经计算过了，而一行不具备这样的条件）， 比如第二列： ?...我们 的目的是，选取可能性最高的，又因为可能性最高在这里表示得分最高， 然后根据最高的得分，我们向前一个一个的选取每次前一个最高得分的节 点，最终这些所有的节点就是我们的最后的预测序列。...我 们来走一遍过程： 每个节点选取得分最高的路径并记录得分和选的哪条路径：其中n^s_ij中的s表示前一条路径，没有的就是−1，nij表示前节点到当前节点的最佳得 分。 此时 ?...在最后我们假如n_22最大，而且它的前一个路径为1，则看到n_11的前一 个路径为0，而且n_00的前一个路径为−1，表示结束，则整个路径就有了， 即为n_00− > n_11− > n_22，如图step4
这包含在 lda包中，因此这一步很简单（我还打印出每个项目的数据类型和大小）： 从上面我们可以看到有395个新闻项目（文档）和一个大小为4258的词汇表。...format （n ， sum_pr ）） 我们还可以获得每个主题的前5个单词（按概率）： * 主题 6 - 德国 德国 战争 政治 政府 * 主题 7 - 哈里曼 你。...这些应该针对每个文档进行标准化，让我们测试前5个： for n in range （5 ）： sum_pr = sum （doc_topic [ n ，：]） print （“document：...format （n ， sum_pr ）） 文件： 0 总和： 1.0 文件： 1 总和： 1.0 文件： 2 总和： 1.0 文件： 3 总和： 1.0 文件： 4 总和： 1.0 使用新故事的标题，...format （n ， topic_most_pr ， titles [ n ] [：50 ]）） 可视化 让我们看看一些主题词分布是什么样的。这里的想法是每个主题应该有一个独特的单词分布。
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