如果需要统计一段文本中每个词语出现次数，需要怎么做呢？ 这里就要用到字典类型了，在字典中构成“元素：出现次数”的健值对，非常适合“统计元素次数”这样的问题。...： 1、构建一个空字典 想要构成“元素：出现次数”的健值对，那首先肯定就是要先生成一个空字典。...因为字典d是空的呀，那里面啥也没有，d.get(word, 0) 返回的肯定是 0 。 哎，哎，出现数字了啊，注意，虽然是个“0”。 另外一方面，给字典添加元素，也不能手动来吧，不现实。。...通过循环操作，两行代码就生成了一个字典，里面的健值对，就是词语及其出现的次数。...，如果出现的结果是以列的形式，那会直观一些。
str.indexOf(target); count++; str = str.substring(index + target.length); } return count; } 以上就是俺的总结
Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何列举某个用户下所有表的注释及列的注释？...♣ 答案部分 可以使用DBA_TAB_COMMENTS视图来查询表的注释，使用DBA_COL_COMMENTS视图来查询列的注释。...它们的示例分别如下所示： 某个用户下所有表的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_TAB_COMMENTS D WHERE D.OWNER...某个用户下某个表的所有列的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME,D.COLUMN_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_COL_COMMENTS D WHERE...& 说明： 有关Oracle数据字典的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2153324/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...如何实现？ ? 图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的列...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
2022-10-27：设计一个数据结构，有效地找到给定子数组的 多数元素 。 子数组的 多数元素 是在子数组中出现 threshold 次数或次数以上的元素。...实现 MajorityChecker 类: MajorityChecker(int[] arr) 会用给定的数组 arr 对 MajorityChecker 初始化。...int query(int left, int right, int threshold) 返回子数组中的元素 arrleft...right 至少出现 threshold 次数， 如果不存在这样的元素则返回
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
2025-01-19：数组中的峰值。用go语言，在一个整数数组 nums 中，若某个元素大于其左右相邻的元素，则称该元素为“峰值”元素。...你会得到一个整数数组 nums 和一个二维数组 queries。需要处理两种操作： 1.queries[i] = [1, li, ri]：计算子数组 nums[li..ri] 中的峰值元素数量。...请注意，子数组的第一个和最后一个元素不被视为峰值元素。 3 <= nums.length <= 100000。 1 <= nums[i] <= 100000。...解释： 第一个操作：nums[2] 变为 4 ，它已经是 4 了，所以保持不变。 第二个操作：[4,1,4] 中峰值元素的数目为 0 。...第三个操作：第二个 4 是 [4,1,4,2,1] 中的峰值元素。 答案2025-01-19： chatgpt[1] 题目来自leetcode3187。
在Python中，我们可以通过 __name__获得一个函数的名字： >>> def play_game(args): ......在某些情况下，你可能需要一次性按顺序运行多个函数，例如： def step_1(args): .... def step_2(args): .......__name__}') step(args) 在这样的场景下，这个打印名字的功能就有用了。
寻找数组中第一个仅重复出现两次的元素的方法实现 在编程领域，经常会遇到需要从一个数组中找出特定模式的元素的情况。...在本篇博客中，我们将探讨如何实现一个方法，该方法能够在给定的整数数组中，找出第一个仅重复出现两次的元素。如果数组中不存在这样的元素，则方法将返回null。...此变量将用于存储仅重复出现两次的元素。 我们给定了一个示例整数数组aa，其中包含了一组数字。 创建了一个LinkedHashMap对象m，它将用于存储数组中每个元素以及其出现次数的映射关系。...如果已存在，我们将该元素的计数加1；否则，我们将该元素添加到m中，并将计数设置为1。 循环完成后，我们得到一个映射表m，其中包含了每个元素及其在数组中出现的次数。...我们使用另一个循环遍历m的所有键（元素），并检查对应的值（出现次数）。如果某个元素的出现次数为2，我们将该元素的值赋给value，然后跳出循环。
从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。...str 在 string 里面出现的次数，如果 beg 或者 end 指定则返回指定范围内 str 出现的次数 #!...len(list) 将元组转换为列表 list(seq) 在列表末尾添加新的对象 list.append(obj) 重点在末尾添加 统计某个元素在列表中出现的次数 list.count(obj) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值...(list2) # 扩展列表 print ("扩展后的列表：", list1) pop 移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值 类似于出栈 #!...Runoob', 'Taobao'] list1.pop() print ("列表现在为 : ", list1) list1.pop(1) print ("列表现在为 : ", list1) 函数用于移除列表中某个值的第一个匹配项
这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了 bitmap直接映射 经典例题：5 在2.5亿个整数中找出不重复的整数...将n个数放入n-1个桶中：将每个元素x[i] 分配到某个桶（编号为index），其中（这括号里多了个“+”），并求出分到每个桶的最大最小数据。...最大间隙：除最大最小数据max和min以外的n-2个数据放入n-1个桶中，由抽屉原理可知至少有一个桶是空的，又因为每个桶的大小相同，所以最大间隙不会在同一桶中出现，一定是某个桶的上界和气候某个桶的下界之间隙...这样遍历一边10G整数后，我们便知道中数在那个范围内出现，以及这个范围内总共出现了多少个整数。 如果中数所在范围出现的整数比较少，我们就可以对这个范围内的整数进行排序，找到中数。...如果这个范围内出现的整数比较多，我们还可以采用同样的方法将此范围再次分成多个更小的范围（256M=2^28，所以最多需要3次就可以将此范围缩小到1，也就找到了中数）。
混淆矩阵 在二分类中，混淆矩阵是一个每项都为非负整数的2*2的矩阵。第一行和第二行分别代表标签0和1。第一列和第二列分别表示预测的标签0和1。...对于特定的某一行，所有列的数字的和就是数据集中某个特定标签的实例的数量。对于特定的列来说，所有行的数字的和为模型预测的某个特定标签的次数。举个例子，考虑下面的混淆矩阵。...准确率和召回率 标签的精确率是正确预测为某个标签的次数除以任何标签被预测为此标签的次数。标签的召回率（又名灵敏度）是指正确预测为某个标签的次数除以某个标签的实例数。混淆矩阵可以用来计算准确率和召回率。...请注意，二分类是一个多分类问题的一个特例。混淆矩阵，准确率和召回率的定义都可以可以扩展到多分类，其中涉及问题多于两类。 解决方案 在本节中，我们总结了如何得到包含MLPC的最佳数学模型。...事实上，在我们的例子中，除年龄重新编码外以外的所有特征都是二进制的。年龄重新编码从一组离散的8个值中接受值，这个差异在可接受范围内。
然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。...方案1： 先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。...），且认为将min放入第一个桶，将max放入第n-1个桶。 将n个数放入n-1个桶中：将每个元素 ? 分配到某个桶（编号为index），其中 ? ，并求出分到每个桶的最大最小数据。...最大间隙：除最大最小数据max和min以外的n-2个数据放入n-1个桶中，由抽屉原理可知至少有一个桶是空的，又因为每个桶的大小相同，所以最大间隙不会在同一桶中出现，一定是某个桶的上界和气候某个桶的下界之间隙...如果我们确定了选择第i列和第j列之间的元素，那么在这个范围内，其实就是一个最大子序列问题。如何确定第i列和第j列可以词用暴搜的方法进行。
这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了 bitmap直接映射 经典例题：5 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，...将n个数放入n-1个桶中：将每个元素x[i] 分配到某个桶（编号为index），其中（这括号里多了个“+”），并求出分到每个桶的最大最小数据。...最大间隙：除最大最小数据max和min以外的n-2个数据放入n-1个桶中，由抽屉原理可知至少有一个桶是空的，又因为每个桶的大小相同，所以最大间隙不会在同一桶中出现，一定是某个桶的上界和气候某个桶的下界之间隙...这样遍历一边10G整数后，我们便知道中数在那个范围内出现，以及这个范围内总共出现了多少个整数。 如果中数所在范围出现的整数比较少，我们就可以对这个范围内的整数进行排序，找到中数。...如果这个范围内出现的整数比较多，我们还可以采用同样的方法将此范围再次分成多个更小的范围（256M=2^28，所以最多需要3次就可以将此范围缩小到1，也就找到了中数）。
（其他如sinterstore、suinonstore），如： srandmember 随机获得集合中的元素，，若后面跟上数值，如果数值大于0，则取数值个不重复的元素，若为负数，则取数值个元素，但可能是重复的...，如：zscore array tom zrange 按分数从小到大获取在某个范围的元素列表，下标从0开始，-1代表最后一个元素，如zrang array 0 10 若要同时获取分数，在命令最后加上withscores...zrevrange 按分数从大到小获取在某个范围的元素列表，下标从0开始，-1代表最后一个元素，如zrang array 0 10 若要同时获取分数，在命令最后加上withscores zrangebyscore...获取指定分数范围内从小到大顺序的元素，如zrangebyscore array 50 90，若要同时获取分数，在命令最后加上withscores，若要分页查询，在命令后加limit，用法同sql中的limit...在命令后加limit，用法同sql中的limit一样，此命令参数第一个参数是最大值，第二个参数是最小值 zincrby 增加某个元素的分数（在原基础上增加），若值为负数则是减分，如：zincrby array
有时候我们也会画出一个相对小的范围，在这个范围内的对象类型单一，且遵循统一的规律，比如这几年风靡各地的“创客空间”，其中的对象就是喜欢创造的人，他们遵循的规律就是“创造，改变世界”。...所以，“向量化”是机器学习中的一个重要技巧，例如在自然语言处理（NLP）中，统计文本中的词的出现次数，就是NLP中常见的一种向量化，即创建词向量。...第三列数字表示该词语在该文本中出现的次数，例如“(0, 2) 1”中的1表示词语“learn”在0所表示的文本中出现的次数是1。 ?...在本示例中，每个文本的词语比较少，在真实的项目中，每个文本的词语会很多，如果多个文本，就会出现很多个特征，对于某一个文本而言，会出现在很多特征的值是0。...除了将词语出现次数进行向量化之外，在NLP中，还会实现TF-IDF向量化和哈希向量化，具体内容请参阅《数据准备和特征工程》（电子工业出版社）。
，《算法》（Sedgewick等）中是这么说明的： 在一张大小为M并含有N = a*M（a为负载因子）个键的基于线性探测的散列表中，若散列函数满足均匀散列假设，命中和未命中的查找所需的探测次数分别为：~...而此时，不像链接技术中对槽使用链表结构，而是采用一个较小的二次散列表 Sj ，与其相关的哈希函数为 hj 。通过随机的选取散列函数 hj ，可以确保在第二级上不出现散列冲突。...如果利用从一个全域散列函数族中随机选择的散列函数 h，将 n 个关键字存储在一个大小为 m = n2 的散列表中，那么出现碰撞的概率小于 1/2 。...2.如果不为空，则从i开始线性探测，直到找到一个空闲的桶，下标为j 3.如果j距离i在H-1范围内，则把key插入到桶中然后返回，否则认为j远离了i，为了找到一个离i近的，空闲的桶，需要找到一个桶在...i和j之间并且距离j在H-1范围内，然后把j替换成y，这个时候y所在的位置就空闲起来了，这个时候再查看y是否距离i在H-1范围内，如果不在就继续步骤3直到找到一个符号条件的就把key插入到桶中，如果最终没有找到就进行
对象中包含一个计数器，而不是在 ConcurrentHashMap 中使用全局的计数器，是为了避免出现“热点域”而影响 ConcurrentHashMap 的并发性 依次插入 ABC 三个 HashEntry...是一个链表结构的元素,每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素; 当对HashEntry数组的数据进行修改时,必须首先获得与它对应的Segment锁....MAX_SCAN_RETRIES; 若自旋过程中，其他线程释放了锁，导致本线程直接获得了锁，就避免了本线程进入等待锁的场景，提高了效率; 若自旋一定次数后，仍未获取锁，则调用lock方法进入等待锁的场景...假如散列的质量差到极点，那么所有的元素都在一个Segment中，不仅存取元素缓慢，分段锁也会失去意义。...如何扩容 在扩容的时候,首先会创建一个容量是原来两倍的数组,然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组。
️1、索引 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...而内存的读写速度是磁盘的成千上万倍（与具体实现有关），因此，核心问题是 “如何减少磁盘读写次数”。...在 B 树中，内部（非叶子）节点可以拥有可变数量的子节点（数量范围预先定义好）。当数据被插入或从一个节点中移除，它的子节点数量发生变化。为了维持在预先设定的数量范围内，内部节点可能会被合并或者分离。...由于联合索引的出现，key 由多个列组成，列的排序决定了可命中索引的列数。也叫最左前缀匹配。...聚簇索引这种实现方式使得按照主键的搜索十分高效，但是需要首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。 由于 InnoDB 索引的实现特性，推荐使用整形的自增主键。
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