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    python的循环

    例如,第一遍执行时,letter的值是“p”,执行输出语句,然后返回再执行for语句,letter的值是“y”;依此类推,当执行完最后一个字符“n”的语句块后,for循环已经没有字符再可以获得,循环退出...: 69 222的平均成绩是58 1循环用于控制对学生进行遍历2循环控制对课程遍历,与while的方式基本相同。...当输入111时,这是不符合条件的数值,程序执行8~10行,break退出for循环,break只和一个for循环对应,虽然有两循环,但它只会结束离它最近的循环,这里就是2for循环。...第二循环结束后,接着执行后面的12行和13行代码,1的循环照常遍历执行,开始输入2个学生“王五”的成绩。...1使用的是for循环遍历名字,2使用while循环遍历成绩,使用continue是跳到离它最近的循环的下一轮,也就是2的while循环的下一轮。

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    limit offset慢查询背后的原因与解法

    问题 问题起源于一个涉及到数据遍历的脚本。 该脚本会对一个MySQL表中的数据进行有条件的全表遍历。...其实原因也好理解,MySQL的数据存储并不是一个数组,可以直接根据下标获取X位。即使给你搜索的字段加了索引,也只是使用该字段的值去建立一个新的二叉树(索引二叉树),来方便你快速找到数据位置。...但是试想一下,当你要在二叉树中找到n大的数时,你并不能像找一个具体的值一样利用二叉树的能力快速找到,因为你也不知道每个节点的左子树和右子树分别有多少记录。...因为MySQL的实现分为引擎和数据,limit offset只能作用于引擎返回的结果集,因此对引擎来说,他也不知道前10000个是会扔掉的数据,只能先一股脑地往上传。...更进一步的,为什么MySQL不把limit offset直接传给引擎呢?

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    树和二叉树

    其子节点为第二,类推 树的高度或者深度:节点最大层次 堂兄弟节点:父节点在同一次的节点 森林:由多个树互不相交的树的集合称为森林 树的种类 无序树:任意节点的子节点之间没有任何的顺序关系,称之为无序树...,也叫自由树 有序树:子节点之间由顺序关系 二叉树:每个节点最多含有两个子树的树 完全二叉树:若一棵树的深度为d,除去d外,其他各层的节点数目达到了最大值,且d所有节点从左向右连续紧密的排列的二叉树...霍夫曼树:用于信息编码 B树/B^+树:在MySQL的索引中使用 树的存储 顺序存储:将数据结构存储在固定的数组中,遍历上有一定的优势,占空间 链式存储 应用场景 HTML文件 路由协议 mysql...索引 文件目录的目录结构 AI算法都是树搜索,比如决策树 二叉树 每个节点最多只有两个子节点,左子树和右子树,性质: i上最多2^(i-1)个节点 深度为k的二叉数最多有2^k-1个节点 具有n个节点的完全二叉树的深度必为...log2(n+1) 叶结点数为N_0,深度为2的节点总数为N_2,则N_0=N_2+1 树的遍历 深度遍历的三种遍历顺序: 子节点中必须先左后右 前序遍历:根—>左—>右 中序遍历:左—>根—>右 后序遍历

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    python 实现二叉树的深度 & 广度优先遍历

    它是由nn>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。...,根的子节点为2,以此类推; 深度:对于任意节点n,n的深度为从根到n的唯一路径长,根的深度为0; 高度:对于任意节点n,n的高度为从n到一片树叶的最长路径长,所有树叶的高度为0; 堂兄弟节点:父节点在同一的节点互为堂兄弟...除了d外,其它各层的节点数目均已达最大值,且d所有节点从左向右连续地紧密排列,这样的二叉树被称为完全二叉树; 完全二叉树 满二叉树:所有叶节点都在最底层的完全二叉树; 满二叉树 深度优先 深度优先遍历即是先按深度来遍历二叉树...,按一遍历。...这里唠叨一下,数据结构与算很重要,很多东西的实现都少不了数据结构与算法,就如 mysql 的实现就用到了 B+ 树,如果我们懂其中的原理,对数据库性能优化会有很大的帮助。

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    我用 Python 处理3万多条数据,只要几秒钟……

    pymysql:用来操作 MySQL 数据库; os:用来遍历所在文件夹下的所有文件。 现将主要代码解释如下: 1....遍历任意文件夹下所有文件名称 程序写好后,使用pyinstaller打包成 exe 程序,并放在要操作的文件夹下面。 通过 path = os.getcwd()命令,获取该 exe 文件所在目录。...conn.commit() f.close() 第一循环是用来依次打开上述 17 个 txt 文件。...第二循环是依次读取每个 txt 文件的每一行,并将改行数据插入数据库表 qq 的 qq字段。 至此就完成了数据的导入,总共32073条数据。 ?...format(i)) 重点代码解释 1. limit MySQL 中 limit m,n 函数的含义是:从 m+1 行开始读取 n 行。

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    我再也不怕面试被问 Redis 排行榜底层轮子了!

    缘起 Redis 相信大家都不陌生,由于它是基于内存的,所以它相比 MySQL 等数据库在处理速度上,要快上 N 个数量级。 基于此,Redis 已经是现在面试中非问不可的知识点之一了。...除了内存快于硬盘这个原因外,O(log(N)) 的时间复杂度也是根本上优于 MySQL 的 order by 进行排行的原因之二。那么我们自然好奇 Redis 是如何实现这一算法的。...我们知道,链表哪怕有序,也得老老实实一个一个遍历的顺序遍历去找一个元素,花费时间是 O(N),而不能像数组那样二分查找,花费时间是O(logN)。 但是跳表呢?... 11 行的 for 循环中的 16 行在干的事情就是在累加每一 span。...而且通过 13 行~ 15 行我们知道了 Redis 底层的排名逻辑是分数是第一关键字,key(字典序)是第二关键字进行升序排序。

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    修改 lower_case_table_names 导致 frm 文件删除失败

    Test.ibd 4 步,修改 MySQL 配置文件,把系统变量 lower_case_table_names 的值修改为 1,然后重启 MySQL。...接下来,我们先来看看删除数据库的主要逻辑: 1 步,遍历待删除数据库的目录,找到该目录下所有的 frm 文件,把 frm 文件名(不含 .frm 后缀)转换为小写,作为表名。... 2 步,执行第一种删表逻辑:以 1 步中根据 frm 文件名得到的表名执行删表操作,由 InnoDB 和 server 共同完成,InnoDB 负责删除表的元数据和 ibd 文件,server...遍历 1 步得到的表名,加上 .frm 后缀,得到 frm 文件名,然后根据 frm 文件是否存在执行不同的逻辑。...因为 test6 目录下不存在 test.frm 文件,server 会记录第一种删表逻辑中存在删除失败的表。 3 步,判断 2 步是否存在删除失败的表。

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    MySQL的查询需要遍历几次B+树,理论上需要几次磁盘IO?

    最近刚好研究了这块的一些东西,就有种恍然大悟的感觉,这里分享给大家,欢迎拍砖~ 二、遍历B+树的次数 首先,既然问题是一次查询,那我们肯定是要知道mysql使用的存储引擎是哪个,要根据存储引擎的不同判断索引的结构...2、分别遍历了几次B+树 主键索引从上至下遍历一次B+树,直到找到具体的主键,拿到叶子结点存储的数据。 二级索引需要遍历两次B+树,第一次遍历是找到对应的主键,第二次遍历是根据主键找到具体的数据。...一般来说B+Tree的高度一般都在2-4MySQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的,也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1~3次磁盘I/O操作(根节点的那次不算磁盘I/O)。...关于二分,我们假设有50W数据,下面看一下效果 1 50W 2 25W 3 12.5W 4 6W 5 3W 6 1.5W 7 7000 8 3500 9 1800 //9次的时候,数据范围就已经很小了...2、辅助索引 (1) 参考上面对于B+树的解释,辅助索引获取主键的时间复杂度是 lognN(假设第二级是n个节点) (2) 再通过lognN获取主键对应的数据列 参考 io解释 四、引申问题 在进行相关测试的时候

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    十分钟完成Bash 脚本进阶!列举Bash经典用法及其案例

    : 任意单个字符   [] :指定范围内的任意单个字符   a|b: a 或b 2、案例: 判断yes or no 分析:请输入yes or no,回答Y/y、yes各种大小写组合为yes;回答N/n、...循环控制条件 ;do   循环 done 循环控制条件;进入循环之前,先做一次判断;每一次循环之后会再次做判断;条件为“true” ,则执行一次循环;直到条件测试状态为“false” 终止循环 2、特殊用法(遍历文件的每一行...(4)select 循环与菜单 1、用法 select variable in list do   循环体命令 done ① select 循环主要用于创建菜单,按数字顺序排列的示菜单项将显示在标准错误上...是select的提示符,自动生成菜单,选择5break退出循环。...三、循环里的一些用法 (1)循环控制语句 continue [N]:提前结束N的本轮循环,而直接进入下一轮判断;最内层为1 break [N]:提前结束N循环,最内侧为1 例:while

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    java递归生成树形菜单_java递归无限层级树

    准备mysql数据库的基础数据 java的实体类: @Data @NoArgsConstructor public class Menu implements Serializable {...private String id; private String name; private String pid; private List menuChildren; } java的dao...= 0 Controller(由于是查询操作,并且没有复杂的操作,偷个懒就不写service) @RestController @RequestMapping...}, { "id": "3", "name": "主菜单3", "pid": "0", "menuChildren": [] } ] 参考链接: java递归 处理权限管理菜单树或分类 一次性搞定权限树遍历...——–权限树后台遍历的通用解决方案 (java后台)用户权限的多级菜单遍历方法 java 用递归实现球上下级(牵涉到对上级的去重) java递归获取某个父节点下面的所有子节点 java递归算法总结

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