将上述两个 指数生成函数 相乘 , 看做一个函数 , 可以展开成另外一个数列的级数形式 ,
本文为大家介绍20个值得记住的 Python 技巧，可以提升您编程技巧， 并为您节省大量时间。在平常编程过程中，以下技巧大多非常有用。
这种形式可以使用 不定方程非负整数解个数 的生成函数计算 , 是 带系数 , 带限制条件的情况 , 参考 : 组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 )
我们定义了一个函数 countUniqueChars(s) 来统计字符串 s 中的唯一字符，并返回唯一字符的个数。
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
// 递归，自身调用自身的迭代就是递归。 // 但是正式定义好像不是这么说的。这只是我个人理解
正整数拆分 , 允许重复 与 不允许重复 , 区别是 被拆分的整数 的出现次数不同 ,
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。
最近写爬虫时需要用到正则表达式，有段时间没有使用正则表达式现在渐渐感觉有些淡忘，现在使用还需要去查询一些资料。为了避免以后这样的情况，在此记录下正则表达式的一些基本使用方法附带小的实例。让以后在使用时能一目了然知道他的使用，为开发节约时间，同时也分享给大家。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict，判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
归并排序是分治算法的一个典型应用实例，大致实现原理是： 分解 先把待排序的序列拆分为上下两个数组，然后把每一半再拆分为两半，重复这个步骤，直到拆分为length个单个元素的数组。 合并 再进行两两合并：把每两个数组合并成一个排序好的数组，重复这个步骤，1合2，2合4(合不了2就合1，合不了4就和3，以此类推)...,最后得到的就是一个排序好的序列。
1.首先要考虑面对的问题，要用代码处理的问题 问题1 有一个数组arr和一个数字n，数组长度应该大于等于这个数字n（不考虑小于的问题），将数组拆分为长度为n的小数组，元素不可重复，得到最多拆分的结果 问题2 多个数组之间的组合问题 每个数组提供一个元素，组成一组数字，至多组成的结果。 /** * 部门安排所有组合 * @param departments: dict, key是部门名, value是每个部门对应所有员工ID数组 * 例 {'frontend': [1,
文章目录 一、指数生成函数 二、排列数指数生成函数 = 组合数普通生成函数 三、指数生成函数示例 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总
文章目录 一、指数生成函数求解多重集排列示例 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
今日推文说明： 次条是JS破解教程 三条是某企业破产动态，没有永久的企业，也没有永久的工作
每一位上前缀数字最终对应的可能性也是一个全排列，比如 n 为4时，当第1位定下来一个数字，其对应的所有数字组合有 3!，当第2位定下来后，其对应的数字组合就是2!。当你确认的数字越多，其组合也越少。
排序算法的衡量指标我这里不再重复，上一篇我已经列举分析的很清楚了，但是非常重要，没看到我上一篇的小伙伴墙裂推荐，这里给一个直通车票 极客算法训练笔记(五)，十大经典排序之冒泡，选择，插入排序 。
前言 你知道Python的Itertools库被认为是Python的瑰宝吗?一些用户甚至认为它是最酷和最令人惊叹的Python库之一。我们可以使用Itertools模块来丰富我们的应用程序，并在更短的
单词就是物品，字符串s就是背包，单词能否组成字符串s，就是问物品能不能把背包装满。
对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的集合。——计算机操作对象的总称 例如：数字、字符、汉字、图形、图像、声音等信息 。
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在我们实际开发中，随着业务的不断增加，数据量也在不断的攀升，这样就离不开一个问题：数据查询效率优化 根据自己的以往实际项目工作经验和学习所知，现在对SQL查询优化做一个简单的梳理总结，总结的不好之处，望多多指点交流学习 主要通过以下几个点来进行总结分析：索引、语句本身、分区存储、分库分表
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/word-break/
通常我们会调研各种各样的生成策略，根据不同的业务，采取最合适的策略，下面我会讨论一下各种策略/算法，以及他们的一些优劣点。
Tech 导读 组件化渗透在开发的方方面面，本文主要从“为什么”、“是什么”、“怎样做”三方面来系统讲述前端组件化的相关知识。通过阅读本文，读者可以对组件化形成一个更加深入的认识和理解。在实现前端组件化的过程，大家可以更加关注组件化的目的，需求及其特点，了解前提才能结合项目来思考如何更好的拆分和实现组件化。 01 思考：为什么要实施前端组件化？ 在项目开发中，页面和功能大都拆分为多文件来实现，多文件管理逐渐暴露出以下问题： 1.相似的业务代码无法复用：X同事实现了一遍A页面，Y同事要实现一个和A页面类似
打好牢固的基础，是成就高楼万丈的基石头。在学习算法之前，我们先了解算法是什么？如何设计算法？什么才是“好”算法？如何优化算法？
HTTP 消息是服务器和客户端之间交换数据的方式。有两种类型的消息：请求（request）——由客户端发送用来触发一个服务器上的动作；响应（response）——来自服务器的应答。
HTTP消息 是服务器和客户端之间交换数据的方式。有两种类型的消息︰ 请求（requests）–由客户端发送用来触发一个服务器上的动作；响应（responses）–来自服务器的应答。
抽象一下就是从一个集合中取出任意元素，形成唯一的组合。如 [a,b,c] 可组合为 [a]、[b]、[c]、[ab]、[bc]、[ac]、[abc]。
Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。由于$log _{2}64=6$，所以Base64以6个比特（二进制位，可以表示0或1）为一个单元，每个单元对应一个可打印字符。对于3字节（24比特）的二进制数据，我们可以将其处理成对应于4个Base64单元，即3个字节可由4个可打印字符来表示。Base64编码可用来作为电子邮件的传输编码，也可以用于其他需要将二进制数据转成文本字符的场景，这使得在XML、JSON、YAML这些文本数据格式中传输二进制内容成为可能。在Base64中的可打印字符包括A-Z、a-z、0-9，这里一共是62个字符，另外两个可打印符号通常是+和/，=用于在Base64编码最后进行补位。
139. 单词拆分 给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。 注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。
文章目录 一、证明指数生成函数求解多重集排列 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数
我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
在处理大规模数据库时，为了提高性能和可扩展性，常常需要将一个庞大的数据库拆分成多个小库或小表，这个过程被称为分库分表。拆分键的设计是这一过程中的关键决策，它影响数据的分布、查询效率以及系统的维护成本。本文将探讨如何根据业务需求和数据访问模式选择合适的拆分键，以实现数据库架构的优化，保证系统的高性能和高可用性。
最近工作中碰到一个需求：我们的数据表有多个维度，任意多个维度组合后进行 group by 可能会产生一些”奇妙”的反应，由于不确定怎么组合，就需要将所有的组合都列出来进行尝试。
本文介绍了几种常见的排序算法的实现，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序。冒泡排序通过多次遍历数组，比较并交换相邻元素，逐步将较小元素“浮”到数组顶端，时间复杂度为O(n^2)。选择排序通过选择未排序部分的最小元素进行交换，逐步完成整个数组排序，同样具有O(n^2)的时间复杂度。插入排序将数组分为已排序和未排序部分，逐个插入未排序元素到已排序部分的合适位置，时间复杂度为O(n^2)。希尔排序是插入排序的改进版本，通过分组插入排序，最终得到有序数组，时间复杂度在O(n log n)到O(n^2)之间。归并排序采用分治策略，递归拆分和合并数组，时间复杂度始终为O(n log n)，但需要额外空间。最后，快速排序通过选择基准值划分数组，并递归排序子数组，平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下为O(n^2)。这些算法各有特点，适用于不同场景。
三个连续的点具有两个含义：展开运算符（spread operator）和剩余运算符（rest operator）。
上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容，本篇博客，我们就来聊一下归并排序的相关内容。归并排序主要用了分治法的思想，在归并排序中，将我们需要排序的数组进行拆分，将其拆分的足够小。当拆分的数组中只有一个元素时，则这个拆分的数组是有序的。然后我们将这些有序的数组进行两两合并，在合并过程中进行比较，合并生成的新的数组仍然是有序的。然后再次将合并的有序数组进行合并，重复这个过程，知道整个数组是有序的。 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码，然后给出归并排序的相关内容。归并排序其实就是拆分+合并。废话少说，开始
一个正整数可以 拆分成若干正整数 的和 , 每种不同的拆分方法 , 就可以 看做一个方案 ;
过去几年容器逐渐成为了打包和部署代码的流行的方式。容器镜像解决很多现有的打包和部署工具所带来的问题，初次以外，还为我们提供了构建分布式应用的全新的思路。就如SOA提倡将应用拆分为模块化的内聚的服务，容器应当进一步提倡将这些服务拆分为紧密协作的模块化容器。通过构建应用边界，容器使用户能够使用模块化，可重用的组件构建其服务，从而使得服务比单机容器构建的应用程序更可靠，更具可扩展性并且构建速度更快。
我们前文说道在spark当中RDD的操作可以分为两种，一种是转化操作(transformation），另一种是行动操作(action)。在转化操作当中，spark不会为我们计算结果，而是会生成一个新的RDD节点，记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候，spark才会从头开始计算整个计算。
Python的可读性和简单性是其广受欢迎的两大原因，本文介绍20个常用的Python技巧来提高代码的可读性，并能帮助你节省大量时间，下面的技巧将在你的日常编码练习中非常实用。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
因子分析是一种描述原始变量或原始样本之间相关关系的一种手段，所谓因子指的是多个错综复杂的自变量经过有效手段抽取到少数几个综合计算变量的代称，它是一种多变量统计分析方法，通过因子得分确定较高得分的公共因子载荷矩阵进行对原始变量的代替(相当于降维)，出发点是原始变量的相关系数矩阵
字符串查找strstr（查找目标字符串，查找关键词），stristr（查找目标字符串，查找关键词）
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