按(a，b)和(b，a)分组

按(a，b)和(b，a)分组是指将一组数据按照元素的两两组合进行分组，其中(a，b)和(b，a)被视为同一组。

这种分组方式常用于解决对称性问题，即对于给定的一组数据，如果(a，b)的组合已经被处理过了，那么(b，a)的组合就可以被视为重复，可以省略不处理。

这种分组方式在很多场景下都有应用，例如社交网络中的好友关系，如果已经建立了用户A和用户B之间的好友关系，那么用户B和用户A之间的好友关系就可以被视为重复，可以省略不处理。

对于云计算领域，按(a，b)和(b，a)分组的概念可以应用于数据传输和网络通信方面。在云计算中，数据传输和网络通信是非常重要的环节，而按(a，b)和(b，a)分组可以帮助优化数据传输和网络通信的效率。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来进行数据传输和网络通信。云服务器提供了高性能的计算能力和稳定可靠的网络连接，可以满足各种应用场景的需求。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云服务器的信息：https://cloud.tencent.com/product/cvm

此外，腾讯云还提供了其他与云计算相关的产品，如云数据库（CDB）、云存储（COS）、人工智能服务（AI）、物联网平台（IoT Hub）等。您可以根据具体需求选择适合的产品来支持您的云计算应用。

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B树和B+树

B树和B+树都是用于外查找的数据结构，都是平衡多路查找树。两者的区别在B+树中，具有n个关键字的结点含有n棵子树，即每个关键字对应一颗子树；而在B树中，具有n个关键字的结点含有(n+1)棵子树。...在B+树中，除根节点外，每个结点中的关键字个数n的取值范围是[m/2]~m，根节点n的取值范围是2~m；而在B树中，除根节点外，其他所有非叶结点的关键字个数n的取值范围是[m/2]-1~m-1，根节点n...B+树中的所有叶结点包含了全部关键字，即其他非叶结点中的关键字包含在叶结点中；而在B树中，关键字是不重复的。...B+树中的所有非叶结点仅起到索引的作用，即结点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针，不包含该关键字对应记录的存储地址；而在B树中，每个关键字对应一个记录的存储地址。...通常在B+树上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶结点，所有叶结点链接成一个不定长的线性链表，所以B+树可以进行随机查找和顺序查找；而B树只能进行随机查找。

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数据结构之B树、B+树和B*树

多路性使得B树能够有效地存储和检索大量数据，降低了树的高度。高度平衡通过平衡的插入和删除操作，B树保持了整体高度的平衡。这一特性使得在最坏情况下，搜索的时间复杂度仍然保持在O(log n)级别。...1.3 B树的插入和删除操作 B树的插入和删除操作是保持平衡的关键步骤。在插入操作中，需要确保插入后每个节点的关键字数量在合理范围内。删除操作同样需要进行调整，以保持树的平衡。...以上是B树基础概念的一个简要介绍，接下来将深入探讨B+树和B*树的特性和应用。 2. B+树的特性和应用 2.1 B+树的定义 B+树是在B树的基础上进行改进的一种数据结构。...B*树的优化和应用 3.1 B*树的定义 B*树是在B+树的基础上进行了一些优化的数据结构。其目标是减少B+树节点的分裂和合并操作，以提高性能和降低维护成本。...3.3.2 减少磁盘IO次数类似于B+树，B树在文件系统中同样能够减少磁盘IO次数。文件系统通常需要频繁地进行查找和检索文件，而B树的平衡性和高度平衡特性使得这一过程更为高效。

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探究{ a = 1; function a(){} }和{ function b(){}; b = 1 }

变量声明和函数声明在编译阶段会被提前。...如果let的那一行是赋值操作，则初始化和赋值同时进行注意：变量提升仅提升声明，而不提升初始化代码块可以看见，这个题目和一般的变量提升有点套路不一样，加了一个花括号。...function了而且a = 1对Global的a无济于事 a = 1; }; 更多的尝试多个函数声明，取最后一个 { function a(){} function a(b)...// global的a： undefined function a() { } debugger; // ac a = 1; debugger; // ac function a(b)...); function a() { } console.log(a, window.a); a = 1; console.log(a, window.a); function a(b)

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探究{ a = 1; function a(){} }和{ function b(){}; b = 1 }

近来在多个群里面看见有人发了一个题，{ a = 1; function a(){} };console.log(a)和{ function b(){}; b = 1 };console.log(b)输出的是什么...变量声明和函数声明在编译阶段会被提前。...如果let的那一行是赋值操作，则初始化和赋值同时进行注意：变量提升仅提升声明，而不提升初始化代码块可以看见，这个题目和一般的变量提升有点套路不一样，加了一个花括号。这里花括号的意思是代码块。...第二、三个点，对a赋值1和2，也很符合预期，其他没有变化 ? 第四个点，就一直是2了，和第三个点的信息是一模一样的 ?...{return 1} a = 1; }; // >> function a(b){return 1} 复制代码多个赋值，取最后一个 { a = 1; a = 2;

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B树 B-树 B+树 B*树

B树即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； 2.所有结点存储一个关键字； 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树...右边也是一个B树，但它的搜索性能已经是线性的了；同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引；所以，使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构，和避免右图的结构，也就是所谓的“平衡”问题； ...实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法，即“平衡二叉树”；如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键；平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略； B-树是一种多路搜索树（并不是二叉的...树是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针； ? 　　...，最后在父结点中增加新结点的指针；　　B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针； B*树的分裂：　　当一个结点满时，如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中

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数据结构 —— B树和B+树

B树详解以及B+树与B树的不同数据结构 —— B树和B+树 1....，四个子节点（灰色节点），所以可以定义上面的图片为 4 阶 B 树根节点节点【10】即为根节点，特征：根节点拥有的子节点数量的上限和内部节点相同，如果根节点不是树中唯一节点的话，至少有俩个子节点（不然就变成单支了...特征：在 m 阶 B 树中叶子节点的元素符合（m/2）-1<= K <=m-1 3. B数的相关操作 3.1 查找 B树的搜索和二叉搜索树类似。从根节点开始，从上到下递归的遍历树。...如果分裂一直上升到根节点，那么一个新的根节点会被创建，它有一个分隔值和两个子节点。这就是根节点并不像内部节点一样有最少子节点数量限制的原因。...所以在该实例中，咱们首先将父节点中的元素【4】下移到已经删除【5】而只有【6】的结点中，然后将含有【4】和【6】的结点和含有【1】,【3】的相邻兄弟结点进行合并成一个结点。

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B-Tree和B+Tree的比较

B-Tree索引能够处理全值匹配和范围查询，并且能够按照索引列的顺序进行排序。 B+Tree是一种自平衡的树结构，它维护了排序数据的索引。...但与B-Tree不同的是，B+Tree的非叶子节点不存储数据，只存储键和指针，而所有的数据都存储在叶子节点中。此外，B+Tree的叶子节点之间通过指针链接，这样可以方便地进行范围查询。...B+Tree（B-Plus Tree）是B-Tree的一种变种，它提供了更高的查询性能，特别是在处理大量数据和进行范围查询时。...它是B-Tree的一种扩展，具有一些独特的性质和优化，使得它在某些场景下比B-Tree更加高效。...B-Tree和B+Tree的比较 B-Tree和B+Tree在多个方面存在显著的比较差异，这些差异主要体现在它们的结构、查询性能、磁盘I/O操作以及应用场景上。

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B-树，B+树，B*树

1.减少磁盘的IO 2.更快的搜索算法操作系统中，管理内存是按照页page 4K 管理的管理磁盘是按照block 16K 现在有n = 1000w个索引需要从磁盘中进行读取和搜索？...avl树和m为300的B-树？ avl树的高度：log2n = 24层最差的情况一个节点只存储一个索引？...最差需要24次磁盘IO B-树高度：log(300)n = 3 层最多花费3次磁盘IO B+树 B+树是B-树的一种变形非叶子结点只存储索引，不存储数据 B+树的叶子结点包含全部的关键字信息...，而B-树的数据分散在各个结点当中。...B+树存放的索引项相对于B-树能够存储的更多。 B*树 B*树是B+树的变体，在B+树的非根和叶子结点在增加指向兄弟结点的指针 B*提高了结点的利用率。

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数据结构b-树和b+树_A票领导B票算法

B树，B+树都是多叉树二、B树 B树也称B-树,它是一颗多路平衡查找树。...二节点本身包含一个数据项 2-3树是由二节点和三节点构成的树。...16,24}插入12：由于12小于16，又[16|24]是一个三节点，所以将[16|12]拆开，以16为父节点，24为右子节点，12作为为左子节点插入 {16,24,12,32,14,26,34}插入10：按顺序找到...，相比2-3树，它多了一个包含能3个数据项与四个子节点的四节点：由于B树的关键字集合可以分布在整颗树上，如果查找的数据离根节点很近，此时查找会比B+树快三、B+树 B+树具有以下特点： B+树只有叶子节点存放数据...（稠密索引），而非叶子节点只作为索引（稀疏索引），这使得非叶子节点所能保存的关键字大大增加 B+树的叶子节点存放的数据是有序的相对B树，B+具有以下优点： B+树查询速度更稳定：B+所有关键字数据地址都存在叶子节点上

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a+=b 和 a=a+b 真的完全等价吗？

各位，相信 a+=b 和 a = a+b大家都有写过，那你有没有思考过这二者究竟是不是完全等价的呢？...其实这个问题的难点就在a和b的数据类型上，要分两种情况： 1、对于同样类型的a,b来说两个式子执行的结果确实没有什么区别。但是从编译的角度来看，a+=b;执行的时候效率高。...#include int main() { int b = 5; char a = 3; a += b;//编译通过 a = a + b;//编译出错...printf("%d", a); } 在上面的代码中，如果使用+=，b会直接转换成 char，如果使用a+b,a首先转换成int，最后赋值的时候再转换成char。...因此，总的来说，a=a+b;和a+=b;并不是任何时候都等价，要分情况视之，原因就在数据类型转换这里，希望大家以后对这两者慎重使用。

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MySQL B-Tree和B+Tree的区别

B-Tree 的节点是一个二元数组 [key,data]，key 是记录的键，data 是键对应的数据，B-Tree中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支，每个节点的每个 key 左右各有一个指针...B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用B+Tree实现其索引结构。 B-Tree结构每个节点中不仅包含数据的key值，还有data值。...在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。...B+Tree 节点是 B-Tree 的变种，相对于 B-Tree 而言 B+Tree 有如下不同：非叶子节点只存储键值信息。所有叶子节点之间都有一个链指针。数据记录都存放在叶子节点中。 ?...因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。

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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...gp_mean) df2["juncha"] = df2["num"] - df2["gp_mean"] print(df2) 方法三：使用 transform transform能返回完整数据，输出的形状和输入一致...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【在下不才】提问，感谢【德善堂小儿推拿-瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示，感谢【月神】提供的思路，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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B树（B-树）、B+树简述

要是那个人说b树和b-树不一样那你可以认为他是zz了hh，b树就是b-树说起来b树的发明主要是为了减少磁盘io操作将树的结构设计成矮胖型而不是瘦高型，因为数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量比较大时...，我们不能把所有索引加载到内存中，只能逐一加载每一个磁盘页，这里的磁盘页对应索引树的节点一个m阶的B树具有如下几个特征： 1.根结点至少有两个子女。...2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m 3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m 4.所有的叶子结点都位于同一层。...一个m阶的B+树具有如下几个特征： 1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。...下图是一个b+树（ b-树改造加链表） ?

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B树、B+树、B*树——简单介绍

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`a = a + b` 与 `a += b` 的区别

在 Java 中，a = a + b 和 a += b 都用于将 b 的值加到 a 上，但它们之间存在一些重要的区别，尤其是在类型转换和操作行为方面。...示例代码： byte a = 100; byte b = 50; // b = a + b; // 编译错误: cannot convert from int to byte b += a; // 正确...，自动转换为 byte 在这个例子中，a + b 的结果是 int 类型，无法直接赋值给 byte b，因此会出现编译错误。...总的来说，a = a + b 和 a += b 在功能上相似，但在处理类型时却有显著区别。+= 操作符能够隐式进行类型转换，而 = 操作符则要求两边的类型要一致。...了解这些差异，有助于开发者在编码时避免类型转换的错误，提高代码的安全性和可维护性。

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所有数对按位与结果的异或和（位运算 (a&b)^(a&c) = a&(b^c) ）

题目列表的异或和（XOR sum）指对所有元素进行按位 XOR 运算的结果。如果列表中仅有一个元素，那么其异或和就等于该元素。...例如，[1,2,3,4] 的异或和等于 1 XOR 2 XOR 3 XOR 4 = 4 ，而 [3] 的异或和等于 3 。...根据每个 (i, j) 数对，构造一个由 arr1[i] AND arr2[j]（按位 AND 运算）结果组成的列表。...返回上述列表的异或和。...for(auto a : arr2) xor2 ^= a; return xor1 & xor2; } }; 140 ms 91.2 MB C++ 比赛时候按位猜的答案

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