把字符串'aenabsascd'中的字符出现的次数统计出来，并以字典形式输出 方法一： 1 def count_str(str): 2 dic={} 3 for i in str: 4...i,0) 5 return dic 6 7 print(count_str('aenabsascd')) 结果： {'a': 3, 'e': 1, 'n': 1, 'b': 1, 's': 2,...'c': 1, 'd': 1} 方法二： 1 def count_str(string): 2 dic = {} 3 for i in string: 4 dic[i]...1 5 return dic 6 7 print(count_str('aenabsascd')) 结果： 1 {'a': 3, 'e': 1, 'n': 1, 'b': 1, 's': 2,
用户输入一个数据，查找该数据在数组中的索引，并在控制台输出找到的索引值，如果没有查找到，则输出 -1。 2 方法 首先定义一个数组，在键盘录入要查找的数据，用一个变量接收。...遍历数组获取数组中的每一个元素。然后将键盘输入的数据和数组中的每一个元素进行比较，如果值相同就把该值对应的索引赋值给索引变量，并结束循环。最后输8出索引变量。...; }else{ System.out.println("您输入的数字" + a + "在数组中的索引是：" + dataIndex); } }...if(a == arr[i]){ return i; } } return -1; } } 3 结语 针对查找某个元素再数组中对应的索引这个问题...本文的方法缺点就是比较费时效率不高，还可以在学习了解之后通过二分法的方法来查找。
和C语言的结构体的不同之处 C中的结构体只能自定义数据类型，不允许有函数；但是C++的结构体中是可以加入成员函数的。...C++中的结构体和类的不同 （1）相同之处 结构体像类一样，可以包含函数；也可以定义public、private、protected数据成员；定义结构体后，可以用结构体来创建对象。...C++中的结构体可以继承其他类，也可以被其他类继承，还可以有虚函数。 （2）不同之处 结构体中默认情况下的成员是public，类定义中的默认情况下的成员是private的。...类中的非static成员函数有this指针，struct没有。 类的关键字class可以作为template模板的关键字，struct不可以。
例如： 查找'A,' 在'A,B,C,D,A,B,C,D,C,D,B,A,C,E,'中第二次出现的位置 怎么实现,SQL 中有这样的函数吗？...SQL code /* 方法很多，这里简单写一个 返回@find在@str中第(@n)次出现的位置。没有第(@n)次返回0。...set @str='A,B,C,D,A,B,C,D,C,D,B,A,C,E' select dbo.fn_find('A',@str,1) as one, dbo.fn_find('A',@str,2)
我们必须对数字数组进行升序排序，并找出给定数字在该数组中的位置。 算法说明 将值（第二个参数）插入到数组（第一个参数）中，并返回其在排序后的数组中的最低索引。返回的值应该是一个数字。...我们的目标是将输入的数字在输入数组后中排序后，再返回它的索引。 示例/测试用例：我们不知道输入的数组是以哪种方式排序的，但是提供的测试用例清楚地表明，输入的数组应该从小到大进行排序。...请注意，在最后一个测试用例中存在边界问题，其中输入数组是一个空数组。 数据结构：由于我们最终将会返回索引，因此应该坚持使用数组。...我们的目标是将输入的数字在输入数组后中排序后，再返回它的索引。 示例/测试用例：我们不知道输入的数组是以哪种方式排序的，但是提供的测试用例清楚地表明，输入的数组应该从小到大进行排序。...如果 num 的位置处于升序排序后的 arr 的末尾，那么我们需要返回 arr 的长度。 数据结构：由于我们最终将会返回索引，因此应该坚持使用数组。
提到数据库索引的时候，一般都会提到 B+Tree，因为主流数据库都使用它。我们的DawnSql使用的是 H2 中的存储引擎，因此也是使用 B+Tree。...这篇文章的目的是帮助读者更快的掌握 B+Tree 在存储引擎中的作用，以及具体的实现。...H2中的主键索引使用的是B+Tree1、在 h2 中节点分为叶子结点和非叶子节点叶子节点：包含数据和索引 (values 和 keys)非叶子节点：只包含索引 (keys)2、数据 page 的定义public...keys 的 index，然后在 page 中插入相应的 keys 和 values。...keys 的 index，然后在 page 中插入相应的 keys 和 values。
map[uint64]struct{} // series id set a seriesIDs // lazily sorted list of series.这两个字段存储的是相同的...series id的集合 } 获取series id集合 func (e *tagKeyValueEntry) ids() seriesIDs { if e == nil { return...基数排序 radix.SortUint64s(a) e.a = a return e.a } tagKeyValue tag value到tagKeyValueEntry的映射...，也就是记录了tag value到对应的所有series id的映射 定义： type tagKeyValue struct { mu sync.RWMutex entries...dirty bool } 我们下面分析这几重点的方法 获取当前measurement包含的所有tag key,且是按string排序的 func (m *measurement) TagKeys() [
1，查找 在normal模式下按下/即可进入查找模式，输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个，按下N查找上一个。...2，大小写敏感查找 在查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找，\C表示大小写敏感查找。例如： /foo\c 将会查找所有的"foo","FOO","Foo"等字符串。...例如当前为foo， 可以匹配foo bar中的foo，但不可匹配foobar中的foo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词的字符序列，每次出现前后字符无要求。...即foo bar和foobar中的foo均可被匹配到。 5，查找与替换 :s（substitute）命令用来查找和替换字符串。...^E与^Y是光标移动快捷键，参考： Vim中如何快速进行光标移 大小写敏感查找 在查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找，\C表示大小写敏感查找。
本文主要讲解的内容有： 联合索引在B+树上的存储结构 联合索引的查找方式 为什么会有最左前缀匹配原则 在分享这篇文章之前，我在网上查了关于MySQL联合索引在B+树上的存储结构这个问题，翻阅了很多博客和技术文章...联合索引 bcd , 在索引树中的样子如图 ， 在比较的过程中 ，先判断 b 再判断 c 然后是 d , 由于回答只有一张图一句话，可能会让你有点看不懂，所以我们就借助前人的肩膀用这个例子来更加细致的讲探寻一下联合索引在...bcd联合索引在B+树上的结构图 ? T1表 通过这俩图我们心里对联合索引在B+树上的存储结构就有了个大概的认识。下面用我的语言为大家解释一下吧。...联合索引的查找方式 当我们的SQL语言可以应用到索引的时候，比如 select * from T1 where b = 12 and c = 14 and d = 3; 也就是T1表中a列为4的这条记录...由于联合索引是上述那样的索引构建方式及存储结构，所以联合索引只能从多列索引的第一列开始查找。
引言 哈希表:本质是通过随机化，把一个比较大的、稀疏的空间，映射到一个比较小的、紧密的空间中。在计算机中，它通常是通过数组实现的。...对索引进行查询的演变： 将关键词变成一个编号，通过数学变换，把每一个中国人的名字都可以对应一个数字。将来查找时，只要用公式做一次计算，就能直接找到名字在索引中的位置。...在计算机中，它通常是通过数组实现的。 相比一般的数组，它有三个优点： 动态增加或者删除一个数据项比较快。...将来查找时，只要用公式做一次计算，就能直接找到名字在索引中的位置。 假如汉字有3万个，每个汉字就对应了一个从0~29999的数字。...类似地，每一个中国人的名字都可以对应一个数字。 建立索引时，直接把“张楠”存放到第105,004,003个存储单元，将来查找时，只要用上面的公式做一次计算，就能直接找到“张楠”在索引中的位置。
什么是索引？ 索引是一种数据结构，是对记录集的一个或多个字段的值进行排序的存储结构。 索引是如何工作的？...索引的出现其实是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，根据目录可以快速定位到内容，类比于索引，根据索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，根据指针找到包含该值的行。...仅看查询效率，有序数组是最好的数据结构，使用二分法查询可以快速查询到目标值，时间复杂度是O(log(N))。但是在中间插入一个记录时就必须得挪动后面所有的记录，成本太高。...图片 O(log(N))：使用二分法查询，最理想的情况是查询一次即可，最坏的情况下需要查询的次数。 16个元素的有序数组，使用二分法查找其中一个元素，最多需要查询log 2 16 = 4次。...树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值（17亿），树根的数据总是存在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。
在elasticsearch中，有时会想要通过索引日期来筛选查询的数据，此时就需要用到日期数学表达式。...，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在尖括号内。...，在使用elasticsearch时是很必要的。...索引数据的例子 curl -XPOST 'localhost:9200/2FM\}>/type/1?...2 大括号需要进行转义 查询数据的例子 使用起来跟索引数据时一样。
在Elasticsearch，有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据，这时就要用到ES提供的日期数学表达式 描述： 特别在日志数据中，只是查询一段时间内的日志数据，这时就可以使用日期数学表达式...几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。 ... date_math_expr:动态的日期表达式 date_format:格式化，默认是YYYY.MM.dd time_zone:时区，默认是UTC 需要注意的是，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在...%2F 2 这里面所用到的大括号也要进行转义才行 查询数据的例子 # curl -XPOST '192.168.204.42:9200/2FM\}>/_search?...,支持日期索引中数学参数值。
在MATLAB中实现高效的排序与查找算法 在MATLAB中，排序与查找是常见且重要的算法任务。在处理大量数据时，算法的效率直接影响程序的运行速度和性能。...在MATLAB中，内置的sort函数通常会选择最快的排序算法，因此在实际应用中，除非有特殊的性能需求，否则可以直接使用MATLAB的内置排序功能。...平衡数据结构：在动态数据集（例如需要插入或删除元素的集合）中，可以考虑使用平衡二叉树或跳表等高级数据结构，这些数据结构在保持高效查找的同时，能够处理动态数据。...4.4 高效的查找策略 在实际应用中，查找操作是常见的性能瓶颈之一，尤其是在需要频繁查找或数据量非常大的情况下。...5.2 查找算法的应用 搜索引擎：搜索引擎中使用查找算法来快速查找相关信息。在构建索引时，二分查找和哈希查找等高效查找算法被广泛应用，以提高查询的响应速度。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 FindWindow 用来根据类名和窗口名来得到窗口句柄的。但是这个函数不能查找子窗口，也不区分大小写。...如果要从一个窗口的子窗口中查找需要使用FindWindowEX。 函数功能：该函数获得一个窗口的句柄，该窗口的类名和窗口名与给定的字符串相匹配。...这个函数查找子窗口，从排在给定的子窗口后面的下一个子窗口开始。在查找时不区分大小写。...查找从在Z序中的下一个子窗口开始。子窗口必须为hwndPareRt窗口的直接子窗口而非后代窗口。如果HwndChildAfter为NULL，查找从hwndParent的第一个子窗口开始。...qq2012窗口 private void button2_Click(object sender, EventArgs e) { IntPtr maindHwnd
参考链接： C++程序，找出一个字符的ASCII值 C++ 在无序字符串中查找所有重复的字符 Example：给定字符串“ABCDBGAC”，打印“A B C” #include <iostream... string s = a; for (int i = 0; i < s.size() - 1; i++) { if (s[i] == '#') //判断i指针的指向是否为输出过的字符... continue; int m = 1; //判断j指针的指向是否为输出过的字符 for (int j = i + 1; j 的字符做标记 } } } } void PrintIterateChar2(const...PrintIterateChar2(a); //请评论你喜欢哪一个？ cout << endl << a; return 0; }
上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。...情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date...，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no...在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了...当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。 其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...可以用shift方法，shift方法会从数组中移除存储在索引0（第一个位置）的元素： this.dequeue = function(){ return items.shift(); }; 只有...因此可以对它们使用默认的出列操作： ---- 总结 在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。...InnoDB 索引结构 在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的技术。常见的索引结构包括 B-Tree、B+ Tree、Hash 等。...这种索引结构有很多优点，例如： 1、查询速度快：因为 B+ 树索引结构是平衡树，并且每个节点所代表的区间是连续的，所以可以使用二分查找来进行快速定位和检索需要的数据。...2、支持排序和范围查找：由于所有叶子节点通过指针构成了一个有序链表，所以对于需要对数据进行排序和范围查找的操作，可以通过顺序访问链表进行快速执行。...如果你在使用 MySQL 数据库时需要进行大量的查询操作，那么使用 B+ 树作为索引结构就是一个非常明智的选择。
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