说到数组和字典，只要是编过程的小伙伴并不陌生。在Swift中的数组与字典也有着一些让人眼前一亮的特性，今天的博客就来窥探一下Swift中的Array和Dictionary。还是沿袭之前的风格，在介绍Swift中的数组时，我们会对比一下ObjC中的数组和字典，因为ObjC也是iOS开发的主要语言不是。无论是简单还是复杂的程序，数组和字典的用处还是比较多的，这两者虽然是Swift的基础内容，但是也不失其重要性。关于Objc的集合类请参考之前的博客《Objective-C中的集合类》。 一、Swift中的数组（A
前面的一系列文章，我们详细讲解了集合、数组和字典这三种常用的数据结构。在本文中，我们简单小结一下，看看它们之间有哪些区别，以巩固所学的知识。
VBA/VB6移除数组中重复的数据 需要引用 'Microsoft Scripting Runtime' Function ArrDelAsMe(ByVal arr As Variant) As Variant ''数组去重复项包括重复项自身 ' 这个函数是移除数组中重复的数据，包括自身
Swift 提供了三种主要的集合类型（collection types），所谓的数组（arrays）、集合（sets）还有字典（dictionaries），用来储存值的集合。数组是有序的值的集合。集合是唯一值的无序集合。字典是无序的键值对集合。
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/CollectionTypes.html
有 PHP 基础的同学都应该知道，PHP 数组包含索引数组和关联数组，PHP 中的索引数组即对应 Go 语言的数组和切片类型，PHP 中的关联数组即对应 Go 语言中的字典类型（map），所谓字典，其实就是存储键值对映射关系的集合，只不过对于强类型的 Go 语言来说，与 PHP 关联数组的不同之处在于需要在声明时指定键和值的类型，此外 Go 字典是个无序集合，底层不会像 PHP 那样按照元素添加顺序维护元素的存储顺序。
可能上面的标题有些拗口，学过PHP的小伙伴们都知道，PHP中的数组的下标是允许我们自定义的，PHP中的数组确切的说就是键值对。而在OC我们要用字典（Dictionary）来存储，当然了Java用的是Map来存储键值对。下面我们将实现一个极为实用的小例子，网络请求有get和post方法，两种方法各有其优点。在表单提交时Post方法用的更多一些，URL传值则会用到Get方法。在用PHP编程的时候肯定会经常拼接url来传参或者请求，在IOS开发中会向服务器通过url请求一些数据，所以对url的拼接
更重要的是，有时候在iOS面试的时候，部分面试官会不仅问你某种场景会用到什么框架，更会问你如果要你来实现这个功能，你有没有解决思路？所以，自己实现字典转模型还是有必要掌握的。有了这个基础，在利用运行时runtime的动态特性，你也可以实现这些第三方框架。
DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：
字典也有这样的特性，它和集合不同，它是以一个 key->value 形式来存储的，而集合是以 value->value 来存储的，这也让它有了更丰富的功能
根据文章内容总结摘要
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件
总结下 swift下的基础语法，里面涉及到：常量&变量、Swift中的数据类型、逻辑分支、循环、字符串相关、数组和字典、方法的书写调用等内容，考虑到阅读体验分多篇来展示，希望对大家学习swift有所帮助，同时也是对自己的一个总结。
NSArray 获取指定 元素 的位置 或者 判断是否存在指定的 元素 的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。
一个iOS开发初级菜鸡.png Swift 基本语法01-Swift简介 Swift 基本语法02-"let"和"var" Swift 基本语法03-"if let"和"guard let" Swift 基本语法04-"switch"和"for" Swift 基本语法05-"String" 一、数组的定义 1.1 Swift与OC一样，使用[]定义数组， 区别： 1> Swift没有@符号 2> 中文也可以正常输出 3> 而且可以根据数组中的内容自动推导出数组的类型（和OC中的数组指定泛型类似
Halcon 定义了自己独有的数据结构，本文记录相关内容。 简介 HALCON 数据参数主要有图形参数和控制参数。其中，图形参数包括图像、区域、亚像素轮廓，控制参数包括数组和字典。 图形参数 图像（Image） 图像是图形参数的一种，图像通道可以看作一个二维数组，也是表示图像时所使用的数据结构。 该图像由很多个方格组成，每个方格称为像素，每一个方格用一个数值来表示，像素点的灰度值可取很多个数值，8 位图像取值范围为 0~255 HALCON 的图像数据类型有 10 种： 类型 描述 byte 即8
在 Redis 中所有的 key 都存储在一个很大的字典中，这个字典的结构和 Java 中的 HashMap 一样，是一维数组 + 二维链表结构，如下图，第一维数组的大小总是 2^n(n>=0) ，扩容一 次数组大小空间加倍，也就是 n++
上一篇博客中是把URL转换为字典，那么我们如何把URL请求中的参数封装成字典，然后再封装成数组呢？对OC中字符串操作熟练的小伙伴们应该觉得这是一个a+b的问题，没错把URL中的参数转换为字典主要是对字符串的截取，关键是怎么个截法，才能把字符串中的参数列表分别转换成键值对。下面是小菜自己的转换思路，如果有更好的结局方法还请批评指正，相互学习交流一下，转载请注明出处。 首先我们得会一个字符串拆分函数 componentsSeparatedByString:@"&"，把字符串按照&进行拆分，然后
1.NSString *greeting = [NSString stringWithUTF8String:“hello”];
当我们有很多类型一样的数据时，可以使用数组来进行存储并管理，但是这样的缺点是数组的大小是提前给定的、是固定的。
学过数学的人都知道，全排列的意思是什么。现在如何用计算机的编程语言实现数组的全排列呢？
在这个问题中，我们需要使用一个非常大的数组来模拟一个字典，要求在O(1)时间内完成 SEARCH、INSERT 和 DELETE 操作。同时，我们不能一开始就对整个数组进行初始化，因为数组的规模太大。我们可以使用一个附加数组来记录字典中实际存储的关键字数目，以此帮助确定大数组中某个给定的项是否有效。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
字典是通过键(key)索引的，因此，字典也可视作彼此关联的两个数组。下面我们尝试向字典中添加3个键/值(key/value)对： 这些值可通过如下方法访问： 由于不存在 'd' 这个键，所以引发了KeyError异常。 哈希表(Hash tables) 在Python中，字典是通过哈希表实现的。也就是说，字典是一个数组，而数组的索引是键经过哈希函数处理后得到的。哈希函数的目的是使键均匀地分布在数组中。由于不同的键可能具有相同的哈希值，即可能出现冲突，高级的哈希函数能够使冲突数目最小化。Pytho
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到，Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具，方法和功能，但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此，在我们继续之前，让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构：Series，DataFrame和Index。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series，本文主要介绍：
tuple01 = (‘joe’,’susan’,’black’,’monika’)
像列表一样,字典也是许多值的集合,但不像列表的下标,字典的索引可以使用不同数据类型,不只是整数,
字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。
字典（Dictionary）是一种通过键（key）和项（item）（注：键和项是字典中的术语）存储唯一项的方法。它是一种基于唯一键存储数据的极好工具，它的强大之处在于可以使用键来存储和合并数据。
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字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。
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周末被社会的皮鞭狠狠的抽打了几下。人微言轻，为生计奔波，劳碌一生。个人牢骚。今天接着来学习Redis的第三篇，字典的数据结构。字典的数据结构其实完全可以类比Java中的HashMap数据结构，两者都是哈希表。
如您所见，Swift数组是一个集合，您可以使用数字索引（如songs[0]）访问每个项。字典是另一种常见的集合类型，但它们不同于数组，因为它们允许您根据指定的键访问值。
首先理解什么是异位词，是有相同字母组成，不同顺序的单词。所以异位词分组，就是把有相同字母组成的单词分成一个组。
我们知道一个大型的公司往往都具有复杂的组织结构，成百上千号员工，要做到大而不乱，就必须依靠合理的组织结构来优化内部的交流成本。Redis 内部也有组织结构，不同的是这个组织结构要维系上亿的对象，而不是几百几千。今天我来向大家呈现 Redis 如何来管理这上亿的对象而不会混乱的。
经过上一篇的学习，数据结构的集合部分已经完结了。那么下面我们又要认识一个新的数据结构，它的名字相信你绝不陌生，它就是字典。
有了《Redis源码解析——字典结构》的基础，我们便可以对dict的实现进行展开分析。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
几乎所有的问题都需要面试者对数据结构有深刻的理解。无论你是初入职场的新兵(刚从大学或者编程培训班毕业)，还是拥有几十年经验的职场老鸟。
Redis 是一个高性能的 key-value 内存数据库，与 Memcached 只能存储字符串数据类型不一样，它支持存储的数据结构类型包括：字符串（string）、链表（lists）、哈希表（hash）、集合（set）、有序集合（zset）等。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
1、一个数组只能存储特定类型的数据； 2、所存储的数据不一定是一个类的对象，可以是基础数据类型；
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