str.isalnum() --> Bool (True or False) 判断字符串String是否由字符串或数字组成，并且至少有一个字符（不为空）简而言之：只要 c.isalpha(), c.isdecimal(), c.isdigit(), c.isnumeric() 中任意一个为真，则 c.isalnum() 为真。
最近在Review同事写的代码，发现同事在对字符串进行判空时，还在使用string == null || string.equals("")这种代码，了不起看着心里苦。在Java开发中，字符串处理是一个常见的操作，而org.apache.commons.lang3.StringUtils工具类提供了一系列强大而实用的方法，其中的isEmpty和isBlank系列方法是我们常用的工具。我们应当合理的利用起来，让代码看起来更优雅。本文将深入探讨这两个系列的方法，分析其用途和实现原理，让各位老铁更好地理解和应用这些方法。
最近线上的es报了一个异常，核心信息如下： 我们的es索引是嵌套索引，上面的这个异常大致意思是说在某个shard里面嵌套结构里面 k1.k2.time这个字段不存在数据，所以排序失败。 我们知道在ES
消费者定期去超市买东西，买完在拿回来，即消费行为 供货商作为生产者，由供货商把商品生产到超市
项目需求是跟用户当前位置判断是否在给定的地理位置范围内，符合位置限制才可以打卡，其中的位置范围是一个或多个不规则的多边形。如下图，判断用户是在清华还是北大。
我们在写Python 函数的时候，可能会需要判断传入的多个参数是否同时为空/None/False，或者是否有任何一个不为空/None/False。可能有人会这样写：
Accepts a string value which is substituted for any explicit null values. Defaults to null, which means the field is treated as missing.
抽屉原理 百科名片 桌上有十个苹果，要把这十个苹果放到九个抽屉里，无论怎样放，我们会发现至少会有一个抽屉里面放两个苹果。这一现象就是我们所说的“抽屉原理”。 抽屉原理的一般含义为：“如果每个抽屉代表
需要注意的是，凡是不为0的数都被认为是真，只要其中出现了0，那么整个结果就是False
——老子
Connection对象：是一个连接对象，主要功能是建立于物理数据库的连接，主要包括4中访问数据库的对象类，如下：
实体关系图，通过一张ER图，能够快速的了解数据库层面的表结构设计。目前做企业级应用系统，花费了大量的时间在数据库表结构的设计上，所以打算从源头梳理一下怎么样才能画好ER图，画好图是第一步，在这个过程中怎么样做好设计，然后来保证业务系统的功能实现以及扩展性的要求。
本篇是第一系列（Http接口自动化）的第五课程，如果对系列课程大纲不清楚的，可以查看《RobotFramework系列免费课程-开课了~》。
在MySQL中，逻辑运算符用于处理布尔类型的数据，进行逻辑判断和组合条件。逻辑运算符主要包括AND、OR、NOT三种，它们可以帮助我们在查询和条件语句中进行复杂的逻辑操作。本文将详细介绍MySQL中逻辑运算符的使用方法和示例。
某些情况下，后台可能由于各种原因，对某个字段返回了null值，这时我们取到的就是[NSNull null]这样一个对象，再比如说，后台可能对某一个数据取值，但取到了0个，这时返回的是一个空组，我们取到的就是@[]，空组。 取到的array是一个NSNull对象。 NSNull是一个特殊的类，它和nil一样，也代表空值，但二者有区别，NSNull不接收NSArray的那些方法，它只有一个类方法： 因此判断数组是否为空，需要对各种情况都进行判断。 比如这种情况： ( "<null>", "<null>",
如果Home_State等于括号列表中的任意值，则计算为TRUE。列表元素可以是常量或表达式。排序规则适用于IN比较，因为它适用于相等性测试。默认情况下，IN比较使用字段定义的排序规则类型；默认情况下，字符串字段定义为SQLUPPER，不区分大小写。
$f[n][m] = f[n - 1][m - 1] + m \times f[n - 1][m]$
B树（B-tree）是一种自平衡的树，常用于数据库和文件系统的索引结构。在B树中，每个节点最多有 m 个子节点（对于B树，m 是阶数，即节点的最大子节点数），并且每个非根节点至少有 ⌈m/2⌉ 个子节点（其中 ⌈x⌉ 表示不小于 x 的最小整数）。
设$S(n, m)$表示把$n$个不同的球放到$m$个相同的盒子里，且不允许盒子为空的方案数
查询 instock 数组中包含 { warehouse: "A", qty: 5 } 的所有文档
类似于 C 语言，数组元素的下标由 0 开始编号。获取数组中的元素要利用下标，下标可以是整数或算术表达式，其值应大于或等于 0。
要证明这个问题，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它在插入和删除操作中维护一些属性，以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n)。红黑树的性质包括：
基于es 5.4和es 5.6，列举的是个人工作中经常用到的查询（只是工作中使用的是Java API），如果需要看完整的，可以参考官方相关文档 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。
B树是一种自平衡的树，它保持数据有序，并允许我们对树进行插入、删除和查找操作，同时保持对数的时间复杂度。B树的每个节点可以有多于两个的子节点，这取决于B树的阶数t。阶数t定义了树的一些性质，比如一个非根节点最多有t-1个关键字和t个子节点，根节点则最多有2t-1个关键字。
FOR SOME谓词允许根据表中一个或多个字段值的布尔条件测试来决定是否返回记录。 如果fieldcondition计算结果为true，则返回记录。 如果fieldcondition计算结果为false，则不返回记录。
b）x.key：为节点中存储的关键字。x.key1、x.key2 ... x.keyx.n 以非降序顺序排列，满足 x.key1 <= x.key2 ... <= x.keyx.n。
阿粉相信大家肯定都知道，在数据库中加一定量的索引，会让你的查询语句，从原来的 3 秒缩短到零点几秒的程度，但是很多人都不知道为什么要加索引，为什么加了索引之后，你的查询语句就会起飞呢？今天阿粉来聊一下索引。
概述 @Valid是使用Hibernate validation的时候使用 @Validated是只用Spring Validator校验机制使用 说明：java的JSR303声明了@Valid这类接口，而Hibernate-validator对其进行了实现 @Validation对@Valid进行了二次封装，在使用上并没有区别，但在分组、注解位置、嵌套验证等功能上有所不同，这里主要就这几种情况进行说明。 注解位置 @Validated：用在类型、方法和方法参数上。但不能用于成员属性（field） @Val
B树又称多路平衡查找树，B树中所有结点的孩子个数的最大值称为B树的阶，通常用m表示。一般从查找效率考虑，通常要求m>=3.
嗨，各位朋友们，欢迎来到这篇博客！今天我们将一起踏入 Dart 语言的神奇世界，深入了解 Dart 中的 List 类型。不用担心，我会尽可能用最通俗易懂的语言，让你对 List 有一个更深刻的理解。
字符串还支持两种类型的字符串格式化的，一个提供了很大程度的灵活性和定制（见str.format()， 格式化字符串的语法和自定义字符串格式化）和其他基于C printf风格的格式，处理范围较窄的类型，是稍硬使用正确，但对于它可以处理的情况（printf样式的字符串格式）通常更快。
其中ξi是松弛变量，但它实际上是hinge(合页)损失函数，所以ξi也作为对应的点(xi, yi)的损失，如下图所示：
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。
编写一个函数，输入是一个无符号整数，返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数（也被称为汉明重量）。
这将简单地打印字符串"Hello, World!"，并在末尾添加一个换行符\n来换行。
@Validation对@Valid进行了二次封装，在使用上并没有区别，但在分组、注解位置、嵌套验证等功能上有所不同，这里主要就这几种情况进行说明。
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximize-distance-to-closest-person 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
在我们日常接触到的Python中，狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话，可以分为三种。
我们之前讲解了堆(heap)的概念。堆是一个优先队列。每次从堆中取出的元素都是堆中优先级最高的元素。 在之前的文章中，我们基于完全二叉树(complete binary tree)实现了堆，这样的堆叫做二叉堆(binary heap)。binary heap有一个基本要求: 每个节点的优先级大于两个子节点的优先级。在这一要求下，堆的根节点始终是堆的元素中优先级最高的元素。此外，我们实现了delete_min()操作，从堆中取出元素；insert()操作，向堆中插入元素。 现在，我们考虑下面的问题: 如何合并
第二道题目相对来说比较简单。 题目描述 849. 到最近的人的最大距离 在一排座位（ seats）中，1 代表有人坐在座位上，0 代表座位上是空的。 至少有一个空座位，且至少有一人坐在座位上。 亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。 示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。 如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离
然而：错误数据返回null不说，错误信息居然返回一个一个url？就这么一点错误信息，还要我再去请求一次服务器获取这个错误信息吗。。 服务器流量不要钱的吧。。。经得起这样折腾？后台哥们啊，走点心吧！为老板省点流量钱吧，同时也要提高用户体验啊！用户请求网络的流量也不能由你这样去折腾。。
SQL根据排序规则(值的排序顺序)定义了比较操作。 如果两个值以完全相同的方式排序，则它们相等。 如果一个值排在第二个值之后，则该值大于另一个值。 字符串字段排序规则接受字段的默认排序规则。 IRIS默认排序规则不区分大小写。 因此，两个字符串字段值的比较或字符串字段值与字符串文字的比较(默认情况下)是不区分大小写的。 例如，如果Home_State字段值是两个字母的大写字符串:
假设有 n 台超级洗衣机放在同一排上。开始的时候，每台洗衣机内可能有一定量的衣服，也可能是空的。
给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。
题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/implement-stack-using-queues/
J2SE1.5中java.util.concurrent包的大多数同步器（locks,barriers等）基于类AbstractQueuedSynchronizer(后文简称AQS)的简单框架,该框架(AQS)提供了原子性管理同步状态、排队的阻塞线程和解除线程。本文描述了基本原理、设计、实施、使用和性能框架。
在Java 8中，Stream API的引入为数据处理带来了革命性的变化。它不仅简化了集合操作，还提高了代码的可读性和性能。然而，在使用Stream API的anyMatch、allMatch和noneMatch这三个方法时，一不小心就有可能会遇到一些意想不到的问题。
给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ，请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表没有交点，返回 null 。 图示两个链表在节点 c1 开始相交：
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