如何从firestore中的数组内部拉取数据 - 腾讯云开发者社区

任何无限极分类都会涉及到创建一个树状层级数组。从顶级分类递归查找子分类，最终构建一个树状数组。如果分类数据是一个数组配置文件，且子类父类id没有明确的大小关系。...那么我们如何高效的从一个二维数组中构建我们所需要的树状结构呢。假设数据源如下: ? 方案1 : ? 每次递归都要遍历所有的数据源。时间复杂度N^2 方案2 : ?...分析: 每次递归循环内部只遍历指定父分类下的数据。加上前期数据准备，整个时间复杂度Nx2 测试生成测试数据 ?...对两种方式使用相同的5000个数据，分别测试100次，两种方式100次执行总时间如下(单位s): float(96.147500038147) float(0.82804679870605) 可以看出相差的不是一点点...方案2还是使用的是递归调用。递归调用虽然会让程序简介，阅读方便，但是数据多的时候容易出现超出最大调用栈的情况,同时内存也会持续上升。还有什么其他的方案呢？

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js数组添加删除数据_如何删除数组中的元素

文章目录添加删除数组元素的方法 ---- 添加删除数组元素的方法 // 添加删除数组元素的方法 // 1.push()在我们数组的末尾添加一个或者多个数组元素 var arr...//（2）push 参数直接写数组元素就可以了 // （3）push完毕后返回的结果是新数组的长度 // （4）原数组也会发生变化 // 2.unshift 在我们数组的开头添加一个或者多个数组元素...unshift 完毕后返回的结果是新数组的长度 // （4）原数组也会发生变化 //3.删除数组元素pop() 它可以删除数组的最后一个元素 console.log(arr.pop()); //返回删除的元素...（4）原数组也会发生变化 //34.删除数组元素shift() 它可以删除数组的最后一个元素 console.log(arr.shift()); //返回删除的元素 console.log(arr);...// (1)shift 是可以删除数组的第一个元素，但是一次只能删除一个元素 // （2）shift没有参数 // （3）shift 完毕后返回的结果是删除的元素 // （4）原数组也会发生变化 </

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Github上如何在组织中的代码仓库里，为组织中的小组创建Pull Request(拉取请求下载请求)？

如何在组织中的代码仓库里，为组织中的小组创建Pull Request(拉取请求/下载请求)？　　...当你在一个更大的组织中工作时，良好的创建Pull Request(拉取请求/下载请求)的习惯是很重要的。　　...许多组织使用Pull Request进行代码审查，当你对代码进行更改后，你可以邀请你的小组审核你所做的更改，并提供反馈。 ? ? ? 什么是好的Pull Request呢？　　...但是当我们作为更大团队的一部分，重要的是我们要清楚正在改变的是什么以及为什么要做出这样的改变。　　所以我们要填写下修改的标题和具体说明。使用组织的好处是：能够使用团队通知功能。　　...现在使用一种简单的方法来确保该组织小组中的所有成员都能看到这个Pull Request。 @heizeTeam/developersteam ? ?

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PHP 如何从关联数组中移除并返回指定的键值对

如果我们要从关联数组中移除并返回指定的键值，一般需要两步操作，比如： $array = ['name' => 'Desk', 'price' => 100]; $name = $array['name'...else{ return null; } } 然后直接调用即可： $name = wpjam_array_pull($array, 'name'); 该功能已经整合到 WPJAM Basic 插件中，

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- 从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的

题目：从长度为m的int数组中随机取出n个元素，每次取的元素都是之前未取过的 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 4被抽中的概率是1/5 5被抽中的概率是1/4 * 4/5 = 1/5 2被抽中的概率是1/3 * 3/4 *...list.size() * Math.random()); System.out.println(list.remove(t)); } } ---- Knuth洗牌算法在上面的介绍的发牌过程中...， Knuth 和 Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进，在原始数组上对数字进行交互，省去了额外O(n)的空间。...该算法的基本思想和 Fisher 类似，每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。

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【数据结构与算法】探索数组在堆数据结构中的妙用：从原理到实现

本文将探讨如何使用数组实现堆，并分析其原理、实现细节以及应用场景。二、堆的基本概念堆的特性堆是一棵完全二叉树，通常使用数组进行存储。...注意：我们只是把数组在逻辑上想象成了抽象的堆，其实它本质上就是数组数组与堆的映射关系（重要）若某节点在数组中的下标为i（i从0开始），则其左子节点(若存在)的下标为2i+1，右子节点（若存在）的下标为...，以及parent对应要调整的位置，比向上调整算法额外多一个参数n（数组有效数据个数），用来判断是否调整到叶子结点思想:以小堆为例，child等于parent两个孩子中较小的孩子，从该位置开始比较和调整...Adjustdown(hp->a, 0, hp->size); } 取堆顶元素对形参判空，并且堆不能为空然后返回数组的第一个数据 HPDataType HeapTop(Heap* hp)// 取堆顶的数据...参考文章：【数据结构与算法】利用堆结构高效解决TopK问题-CSDN博客九、总结本文详细介绍了数组在堆数据结构中的妙用，并通过具体的代码示例和性能分析展示了其高效性和灵活性。

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Python爬虫学习，记一次抓包获取js，从js函数中取数据的过程

昨天有小伙伴找我，新浪新闻的国内新闻页，其他部分都是静态网页可以抓到，但是在左下方的最新新闻部分，不是静态网页，也没有json数据，让我帮忙抓一下。...大概看了下，是js加载的，而且数据在js函数中，很有意思，就分享出来给大家一起看看！...抓取目标今天我们的目标是上图红框部分，首先我们确定这部分内容不在网页源代码中，属于js加载的部分，点击翻页后也没有json数据传输！...后记新浪新闻的页面js函数比较简单，可以直接抓到数据，如果是比较复杂的函数的话，就需要深入理解前端知识了，这也是为什么学爬虫，需要学习前端知识的原因！...ps：上文所用的json查看器是第三方的网站，直接百度即可找到很多，当然也可以直接将上述抓包的内容修改，然后用json读取数据也是可以的！

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使用Django从数据库中随机取N条记录的不同方法及其性能实测

不同数据库，数据库服务器的性能，甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。...举个栗子，这里是MYSQL是如何处理这个查询的（其他数据库的情况也差不多），想象一下当一个表有十亿行的时候会怎样：为了完成ORDER BY RAND() ，需要一个RAND()列来排序为了有RAND...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...” 在上边Yeo的回答中，freakish回复道：“.count的性能是基于数据库的。而Postgres的.count为人所熟知的相当之慢。...此后将不再测试第三种方法最后，数据量增加到5,195,536个随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。

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Python爬虫学习，记一次抓包获取js，从js函数中取数据的过程

昨天有小伙伴找我，新浪新闻的国内新闻页，其他部分都是静态网页可以抓到，但是在左下方的最新新闻部分，不是静态网页，也没有json数据，让我帮忙抓一下。...大概看了下，是js加载的，而且数据在js函数中，很有意思，就分享出来给大家一起看看！抓取目标 ?...今天我们的目标是上图红框部分，首先我们确定这部分内容不在网页源代码中，属于js加载的部分，点击翻页后也没有json数据传输！ ?...后记新浪新闻的页面js函数比较简单，可以直接抓到数据，如果是比较复杂的函数的话，就需要深入理解前端知识了，这也是为什么学爬虫，需要学习前端知识的原因！...ps：上文所用的json查看器是第三方的网站，直接百度即可找到很多，当然也可以直接将上述抓包的内容修改，然后用json读取数据也是可以的！

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银行业的大数据：银行如何从客户数据中获得更大的价值？

信息和数据将是每个行业的一个卓越的磨刀石。这是大数据时代，每一个专业的依赖于访问数据分析，海量数据管理和变更。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。

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银行业的大数据：银行如何从客户数据中获得更大的价值？

这是大数据时代，每一个专业的依赖于访问数据分析，海量数据管理和变更。大数据分析发现了更大的共振在银行和金融业的大多数银行单位确定通过创建使用数据采集技术需要以客户为中心的解决方案。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。

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PowerBI 被吊打，如何从数据中获得切实可行的商业见解

可见，目前市面上真正合格的商业分析师非常稀少。有被教化成程序员写 DAX 的，也有被教化成美工做图的，但分析师，尤其是商业驱动的可以快速从数据中提供真正的洞察力的分析师，是非常少的。...Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...由于其强大，令人震惊的是：就连微软公司内部都不仅仅使用 Power BI 本身，微软使用 Zebra BI 制作内部报表。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...（这个表情好符合这里的场景有没有）从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。

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vue中使用mockjs（如何生成一个包含10对象的数组，数组中的数据是随机产生的）

第一步：安装mockjs npm install mockjs -s 第二步：在main.js 中引入mock // 引入mock // import Mock from "..../mock"); 第三步：在src文件夹中创建 mock文件夹，然后在里面创建 index.js文件和respose文件夹再在里面创建： user.js ?...mock.png user.js中的代码 import Mock from ".....这个就是模板 const template = { 'str|2-4':"lison" } return Mock.mock(template) } index.js中的代码...，拦截要请求的地址了，从而使用本地的数据渲染数据了。

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Redis中过期键的内部数据结构，如何监控和调整过期键的数量和删除策略

图片Redis中过期键的内部数据结构在Redis中，过期键的内部数据结构是通过一个称为"Expires"的跳跃表(sorted set)来组织和存储的。"...RDB持久化：RDB持久化是通过将Redis的数据集快照保存到磁盘上的RDB文件中来记录数据的修改。在处理过期键时，RDB持久化会在RDB文件中忽略过期键，只保存未过期的键和对应的值。...复制功能：Redis的复制功能允许通过从一个Redis实例（称为主节点）复制数据到另一个Redis实例（称为从节点）。...在处理过期键时，复制功能会通过主节点将对过期键的操作命令发送给从节点，从节点会执行这些操作命令，从而删除过期的键。...复制功能可以将主节点的数据复制到从节点，提供数据的冗余备份和读取负载均衡。处理过期键时，主节点会发送过期键的DEL命令给从节点，从节点会执行这些命令删除过期键。

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WebUSB：一个网页是如何从你的手机中盗窃数据的（含PoC）

我们会解释访问设备所需的过程，以及浏览器是如何处理权限的，然后我们会讨论一些安全隐患，并演示一个网站如何使用WebUSB来建立ADB连接来入侵安卓手机。...基础当USB设备插入主机时，浏览器会读取设备发送的描述符，然后将其储存在内部USB设备储存器中。此过程由Chrome的浏览器内核Blink处理。...在这种情况下，基于WebUSB的ADB主机实现被用于访问连接的Android手机。一旦用户接受请求，该页面使用WebUSB可以从相机文件夹中检索所有图片。...【点击阅读原文下载PoC】通过这种访问级别，网站不仅可以从文件系统中窃取每个可读取的文件，还可以安装APK，访问摄像头和麦克风来监视用户，并可能将权限升级到root。...到目前为止，这只适用于Linux，因为在Windows中的实现相当不稳定。然而，它既可以作为在WebUSB上运行复杂协议的示例，也可以显示WebUSB请求的一次点击如何导致数据泄露。

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的数组转置和轴对称

数组转置和轴对换转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...数组不仅有transpose方法，还有一个特殊的T属性： In [126]: arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) In [127]: arr Out[127]:...9.2291, 0.9394, 4.948 ], [ 0.9394, 3.7662, -1.3622], [ 4.948 , -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组...简单的转置可以使用.T，它其实就是进行轴对换而已。...[ 3, 7]], [[ 8, 12], [ 9, 13], [10, 14], [11, 15]]]) swapaxes也是返回源数据的视图

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我们弃用 Firebase 了

事实上，Firebase 有许多方面是我们喜欢的：使用 Firestore，许多客户端状态管理方面的挑战都不复存在，特别是与数据新鲜度有关的问题。免费就可拥有的实时体验。...Firestore 的文档 / 集合架构：它迫使人们仔细考虑数据建模。它还反映了一个直观的导航方案。 Firestore 中的关系数据也是如此。...直接从 Google Cloud Console 下载。 GCP 似乎正在蚕食 Firebase 开发环境。从运营的角度来看，这是合理的。...那看起来像是一个名为 dispatcherFunction 的函数，根据 eventName 切换到相应内部函数的调用。...Zero 脏数据，亚马逊云科技推出云原生数据战略 Serverless时代已经全面到来：冷启动时间降低90%，数据分析All on Serverless 如何破解Web3的「存力」难题？

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以银行和童装店为例，如何从数据中挖掘有用的营销信息

如何通过数据字段挖掘需求，这对分析师来说是基本的能力了。...在互联网世界中，我们可以通过各种各样的手段方法获得丰富的数据，比如数据爬虫、手机采样，甚至是各种各样的行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。...然后，在实际工作中，我们经常会遇到有了各种个月的数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利的问题，这里并不会讨论法律允许之外的贩卖数据的问题，讨论的是如果利用数据产品各种个月利润的问题。...假设A公司是为B公司提供数据分析的乙方公司，B公司是一家通信领域的运营商，B公司拥有一大批数据，这些数据主要包括手机号码、对应手机号码访问的网址和时间、以及经纬度，那么数据分析公司A公司如何通过上面的数据让童装店以及银行各自获利呢...通过以上分析，其实，我并不认识存在太多的数据不够用的问题，很多人缺的更多是对数据和业务形态的思考，这才是作为一个分析的基本能力了。

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2021年11个最佳无代码低代码后端开发利器

我们庞大的用户群使用不同的后端服务来连接他们的应用程序与数据库。这使我们能够查看被集成在Draftbit内部的最流行的后端。...它还提供了一个SQL编辑器，你可以用它来编写自定义的SQL查询，以操作表中的数据。最令人喜欢的特点之一是，它在创建数据库时就提供了一个随时可用的REST API。...Firebase Firestore是谷歌的一个数据库服务。尽管Firestore在两年前才推出测试版，但它已经拥有一个巨大的社区。它是一个管理数据库，旨在支持无服务器应用开发。...定价 Spark计划 (免费)：Firestore的总存储数据为1GB Blaze计划（随用随付）：总容量为1GB，每多存储1GB的数据在Firestore中加0.108美元。...根据你的要求，这些工具中的任何一个都可以帮助你启动低代码的应用开发。然而，本列表中描述的每个后端平台都有其优势和局限性。因此，考虑哪个最适合你的需求是至关重要的。

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剖析 Redis List 消息队列的三种消费线程模型

redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "勇哥");redisTemplate.opsForList().leftPush("queue" , "Go");消费者我们启动一个独立的线程从队列中读取消息...笔者根据过往的经历，列举三种模式：拉取线程 + 消费线程池（非阻塞模式）拉取线程 + 消费线程池（阻塞模式）拉取线程 + Disruptor（阻塞模式）2 拉取线程 + 消费线程池（非阻塞模式）为了提升消费速度...拉取线程池负责拉取消息，消费线程池负责消费消息。伪代码类似：如图，在拉取线程内部，我们拉取完消息后，将消息提交到消费线程 consumeExecutor 。...那么如何优化这种模式呢？答案是：拉取线程提交消息到线程池时，当队列中消息数量到达一定数量时，提交消息到线程池会阻塞。...index 是 long 类型，即使100万QPS的处理速度，也需要30万年才能用完。无锁设计每个生产者或者消费者线程，会先申请可以操作的元素在数组中的位置，申请到之后，直接在该位置写入或者读取数据。

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如何高效的从数组数据生成树状层级数组？

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