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    Python中跨越多个文件使用全局变量

    这个琐碎的指南是关于在 Python 中跨多个文件使用全局变量。但是在进入主题之前,让我们简单地看看全局变量和它们在多个文件中的用途。...Python 中的全局变量全局变量是不属于函数范围的变量,可以在整个程序中使用。这表明全局变量也可以在函数体内部或外部使用。...跨多个文件使用全局变量如果我们的程序使用多个文件,并且这些文件需要更新变量,那么我们应该像这样用global 关键字来声明变量:global x = "My global var"考虑一个例子,我们必须处理多个...resource.py 文件有一个学生的全局列表,prog.py 有一个方法可以将学生追加到这个全局列表中。...现在,要在另一个文件中访问一个文件的全局变量,把有全局变量的文件作为另一个文件的模块导入,直接访问导入模块的任何全局变量,而不需要额外的复杂操作。

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    精通Excel数组公式009:提供多个值的数组公式

    如下图1所示,我们在单元格区域中使用数组公式生成序号,这样,使用者就不能够随意删除其中一个单元格中的序号,只能选中该区域后全部删除。 ? 图1 下面是创建上面的数组公式的步骤: 1....公式开始部分的:ROW(A2:A6),创建了一个函数参数数组运算,得到结果数组{2;3;4;5;6}。 5. 减去ROW(A2),即数字2,得到数组{0;1;2;3;4}. 6....再加上1得到结果数组{1;2;3;4;5}。 7. 公式输入完后按Ctrl+Shift+Enter键。 这个数组生成5个值,并分别在5个单元格中输入这些值。这类数组公式有下列特点: 1....有两种方法删除数组公式区域内容。选择整个数组公式区域,按Delete键;或者选择数组公式区域的任意单元格,按空格键,再按Ctrl+Shift+Enter键。 4....如果需要编辑数组公式,则可以在该数组公式区域中编辑任一单元格中的公式,然后按Ctrl+Shift+Enter键。 5. 选择数组公式区域的任意单元格,在公式栏中都会看到相同的公式。 6.

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    dotnet 不申请额外数组空间合并多个只读数组列表

    我在写一个简单的功能,需要将两个不同的数组合并到一起,但是我的功能只是做只读,如果合并的方法需要申请额外的内存空间,将降低性能。...本文写了一个简单的方法,通过判断下标的方法做遍历多个数组组合在一起,通过判断当前获取的下标在对应哪个数组下标范围内,返回对应数组的元素 合并多个数组或列表有多个不同的方法,但是我找到的方法都需要额外申请内存空间...,需要做一次数组元素复制,相对性能比较差,如果是做只读,功能和 Span 相反,那么可以通过遍历的数组下标判断 下面方法可以在项目用,做法很简单,看代码也就知道 using System; using...这个类如果不算传入的只读列表的原列表的更改,这个类是线程安全的 可能遇到的坑是传入的只读列表的原列表添加了值,也就是 CombineReadonlyList[n] 执行两遍获取的元素可能不相同 更多有趣的数组定义请看

    1.1K20

    如何从多个角度分析问题

    ​遇到问题如何去分析呢? 今天介绍的分析方法(多维度拆解)可以帮助我们从多个角度分析问题。 1.什么是多维度拆解 分析方法? 要理解两个关键词:维度、拆解。我们通过一个案例来说明。...面对这个问题,我们就可以从业务流程来拆解。...根据这个问题,小红书的分析团队从指标构成、业务流程拆解出三个分析的维度,来查找问题产生的原因。 1)从指标构成拆解 分析维度1:不同的低龄用户表现是否有差异?...小红书分析团队将问题拆解出这三个分析的维度来查找原因。 5.总结 1)什么是多维度拆解分析方法? 在数据分析中,我们通过不同的维度(角度)去观察同一组数据,从而洞察数据波动背后的原因。

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    DP:子数组问题

    引言 介绍动态规划(DP)在解决子数组问题上的重要性,以及本文的目的——通过具体问题的分析和代码示例,帮助读者理解如何用DP解决子数组问题。...子数组问题介绍 简要介绍什么是子数组问题,以及这些问题在实际应用中的重要性。例如,最大子数组问题、最长递增子数组问题等。...具体问题的解决方法 最大子数组问题(Maximum Subarray Sum) 问题描述: 给定一个整数数组,找出和最大的连续子数组,并返回其最大和。...,具体分析了最大子数组问题和最长递增子数组问题。...通过练习具体问题,我们可以更深入地理解动态规划的思想和方法。无论是最大子数组问题还是最长递增子数组问题,掌握了动态规划的基本原理后,我们可以更灵活地应对其他类似的问题

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    最大子数组问题

    我们称这样的连续子数组为最大子数组(maximum subarray)。 在一个数组中,只有当数组中包含负数时,最大字数组问题才有意义,而且很有可能存在多个相同和的最大子数组。...image.png 对于A[low,mid]和A[mid+1,high],可以递归求解,因为这两个子问题仍是最大子数组问题,只是规模更小。...在这里,对问题进行简化,假设原问题是规模的2的幂,这样所有子问题的规模均为整数。我们用T(n)表示FIND-MAXIMUM-SUBARRAY求解n个元素的最大子数组的运行时间。...对于动态规划,其思想是由上一阶段的问题的解(可能被分解为多个问题)递推求解出最终问题的。这里就要知道两个东西。一是问题的状态,而是状态转移方程。 这个问题的状态是怎么找出来的呢?...可根据子问题来定义状态。设max(0,i)表示数组A[0,i]的最大子数组,那么问题的状态就是max(0,i)。 那么状态转移方程就是如何通过max(0,i)推导出max(0,i+1)。

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