因为我是做Android的,有一些编程基础,所以对于某些东西,可能自然而然的就忽略过去了。如果有不懂的我很乐意为你解答,你在评论中写出即可。 此文章只为记录,不为教程,所以不存在质量之说,爱看不看。
梯度下降是一种优化算法,用于查找给定函数的局部最小值。它被广泛用于高级机器学习算法中,最小化损失函数。
选择排序和冒泡排序的遍历有点像,但不同出现在选择是记录最小的小标,最后开始替换;冒泡则是每次比较后,都可能会进行一次替换,保证当前下标元素永远是最小的。
希尔排序是对直接插入排序的改进,其实质就是分组插入排序,该方法又称缩小增量排序。 该算法的基本思想是:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的一系列元素组成)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,直到增量为1(即对全体数据元素进行一次直接插入排序)。 希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,当刚开始元素很无序的时候,步长最大,所以插入排序的元素个数很少,速度很快;当元素基本有序了,步长很小,插入排序对于有序的序列效率很高。
作者:静默虚空 juejin.im/post/5cb6b8f551882532c334bcf2
来源:juejin.im/post/5cb6b8f551882532c334bcf2
scala 中的object是单例对象,相当于java中的工具类,可以看成是定义静态的方法的类。object不可以传参数。另:Trait不可以传参数
希尔排序的由来是根据插入排序的。 读者若不了解插入排序,可以参考笔者的详解排序算法--插入排序和冒泡排序.
该文介绍了希尔排序算法的基本原理、实现过程,并通过示例代码进行解释。希尔排序算法是一种基于插入排序的改进排序算法,它通过将待排序数组进行分组,缩小了排序的搜索范围,从而提高了排序的效率。
思路:通过hash表来检测节点之前是否被访问过,来判断链表是否成环。这是最容易想到的一种题解了。过于简单,直接上代码,go:
当一个循环可以执行无限次,也就是没有终止条件,我们称这个循环是死循环。编写死循环程序实际上是不对的,一旦写出来一个程序运行后发现是死循环,一定要立即终止程序的运行!用Python实现一个死循环非常简单,while True就可以。
insert(index, object) 在指定位置index前插入元素object
list = ["python",1,2,"java",78,9,80,90,2,34,2] print(list) list[0] = 1 print(list)
文章目录 1、循环中的else 2、字符串的定义以及输入输出 3、字符串索引 4、字符串切片 5、字符串查询 6、字符串替换 7、字符串的拆分和合并 8、字符串转换 9、字符串两侧指定字符删除 10、字符串对齐 11、字符串判断 1、循环中的else for…else… while…esle… 如果循环正常结束,则执行else中的代码,如果循环异常结束,不执行else中的代码 break 可以打破循环造成循环异常结束 continue不会造成循环异常结束 # 语法结构 ''' while 循环条件:
它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。
最近在看python时发现python中关于序列的操作,尤其slice的用法挺特别的,遂上网又细细查了查资料,感觉这篇文章总结的很好,就转载下来,留个记录。原文地址
for语句实际上解决的是循环问题。在很多的高级语言中都有for循环(for loop)。for语句是编程语言中针对可迭代对象的语句,它的主要作用是允许代码被重复执行。看一段来自维基百科的介绍:
前言: redis有5种基本数据类型,分别是String(字符串)、Hash(字典)、List(列表)、Set(集合)、Zset(有序集合),下面就分别来说一下这五种数据类型。 数据类型详解: 1、String: 二进制安全的数据类型,类似于Java中的Map,以key、value的形式存储数据。它有如下方法: ①、set和get方法:赋值和获取值 语法: set key value get key 例子: set username tom get username ②、del方法:删除指定的
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。各类向量如下例所示:
在前面的文章中,其实已经把效率比较高的排序算法给分析过了,比如比较通用的快排,归并排序和堆排,还有用于特定场景的计数排序等。本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下,分别是插入排序,希尔排序和选择排序。
最先开始时触发 onStartTrackingTouch() ,滑动过程中一直触发 onProgressChanged(),最后停止时触发 onStopTrackingTouch()。
在 Redis 数据库 中 , String 字符串 类型 是 二进制安全 的 , 可以将 图片 , 视频 序列化为 字符串数据存储 , 然后取出时再反序列化为 原数据类型 ;
我心想:我去,怎么会不记得,我又不是青年痴呆,上次害我画了那么多图,还使劲敲了一个多钟的电脑,满脑子都是你的阴影。
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
小伙伴们,在上文中我们介绍了Android视图组件ProgressBar,本文我们继续盘点,介绍一下视图控件的RatingBar。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据库的分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
mset key value [key value ...]:设置多个键值(批处理)
Scala也为for循环这一常见的控制结构提供了非常多的特性,这些for循环的特性被称为for推导式或for表达式。 范围数据循环
构建分布式系统时,如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能,还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下,还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此,市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
关系运算符 if 语句 实际应用中的程序,大多不是一撮而就的,而是根据条件不同存在很多分支。 最基本的条件分支结构是if...else...语句即如果。。。否则。。。 在python当中,if condition1:(注意最后的冒号:)称为“语句头”。冒号:之后另起一行缩进的是“语句体”,语句体的行数不限,但至少有一行,否则需要用pass填充(即什么也不做)。 缩进是Python复合语句的关键,初学者经常因缩进不当而导致报错。关于缩进的习惯可以分为两个派别:Tab党,和Space党,即用Tab键或空格键来控
在python当中,if condition1:(注意最后的冒号:)称为“语句头”。冒号:之后另起一行缩进的是“语句体”,语句体的行数不限,但至少有一行,否则需要用pass填充(即什么也不做)。
哈希算法:根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。
不管是哪种格式,底层都是字节数组形式存储,只不过是编码方式不同。字符串类型的最大空间不能超过512m.
梳排序的知名度远没有其他排序算法那么高,它是在冒泡排序的基础上做的改进,引入类似“步长”以及“子序列”概念,这两个概念在后面的排序算法中会经常提及。 待排序列:{10, 2, 11, 8, 7
说到这个人工鱼群算法,又想起了小编的卢浮宫……在今年年初的美赛中,小编用的就是这个算法,只不过……参加今年美赛的同学都懂的。
增删改查是处理数据最常见的方法,前两种说过了,这里就要说说python提供的两种修改列表元素的方法,一种是修改单个元素,还有一种的修改一组数据的方法。
Redis 安装安装依赖yum install -y gcc tcl上传安装包并解压tar -zxvf redis-6.2.6.tar.gz链接: https://pan.baidu.com/s/1uBw8qC2JMcbagrX7U9mlOA 提取码: wbs6编译make && make installRedis 启动前台启动redis-server指定配置文件启动- 备份```shellcp redis.conf redis.conf.bck```- 修改配置文件```shell# 允许访问地址bind
在老电影“007之生死关头”(Live and Let Die)中有一个情节,007被毒贩抓到一个鳄鱼池中心的小岛上,他用了一种极为大胆的方法逃脱 —— 直接踩着池子里一系列鳄鱼的大脑袋跳上岸去!(据说当年替身演员被最后一条鳄鱼咬住了脚,幸好穿的是特别加厚的靴子才逃过一劫。)
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对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
开放寻址法,就是当发生哈希冲突时,重新找到空闲的位置,然后插入元素。寻址方式有多种,常用的有线性寻址、二次方寻址、双重哈希寻址:
这里使用的就是切片这种手法来给list列表做整段元素修改的,在进行这种操作时,如果不指定步长(step 参数),Python 就不要求新赋值的元素个数与原来的元素个数相同;这意味,该操作既可以为列表添加元素,也可以为列表删除元素。
以上例中 test() 的全名是 com.kxdang.main.test、Runoob 的全名是 com.kxdang.main.Runoob。
CameraX 是一个旨在帮助开发者简化相机应用开发工作的 Jetpack 支持库。它支持多种诸如 ImageCapture、Preview 和 ImageAnalysis 这种可以和 ML Kit 或 TensorFlow Lite 无缝结合的使用场景。这为文本识别、图像标记等应用的开发提供了可能,甚至还可以支持使用开发者自己训练的 TensorFlow Lite 模型进行物体的识别和检测。然而,在 CameraX 和这些库之间进行图像格式转换的工作还是比较费时费力的。本文我们会介绍最近为 CameraX ImageAnalysis 带来的新功能,支持从 YUV 到 RGB 的转换,我们会介绍一些背景知识,为什么会引入该功能,并会以少量的示例代码来介绍如何使用它。
排序算法是一种比较简单的算法,从我们一开始接触计算机编程开始接触的可能就是排序或者搜索一类的算法,但是因为排序在其他的一些算法中应用较多,所以为了提高性能已经研究了多种排序算法。目前区别排序算法主要还是以时间复杂度,空间复杂度,稳定性等来排序,接下来我们分别分析。
希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序,算法的最后一步就是普通的插入排序,但是到了这步,需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的:
如果你是像我一样是一名 优秀的Java开发者 ^_^,而且已经想用kotlin来实现你的程序,那么,抱歉!不要用Java的语法思维来写Kotlin,不要让kotlin的优雅埋没。如果你没有Java开发经验,下面的内容也对你会有帮助。。。
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