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Python 的切片为什么不会索引越界？

切片（slice）是 Python 中一种很有特色的特性，在正式开始之前，我们先来复习一下关于切片的知识吧。 切片主要用于序列对象中，按照索引区间截取出一段索引的内容。...关于切片的介绍与温习，就到这里了。 下面进入文章标题的问题：Python 的切片语法为什么不会出现索引越界呢？...对于这个现象，我其实是有点疑惑的，为什么 Python 不直接报索引越界呢，为什么要修正切片的边界值，为什么一定要返回一个值呢，即便这个值可能是个空序列？...我其实想问的问题有两个： 当切片语法中的索引超出边界时，为什么 Python 还能返回结果，返回结果的计算原理是什么？...为什么 Python 的切片语法要允许索引超出边界呢，为什么不设计成抛出索引错误？ 对于第一个问题的回答，官方文档已经写得很明白了。 对于第二个问题，本文暂时没有答案。

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【Python】列表 List ② ( 使用下标索引访问列表 | 正向下标索引 | 反向下标索引 | 嵌套列表下标索引 | 下标索引越界错误 )

一、使用下标索引访问列表 1、下标索引用法 在 Python 列表 List 中的每个 数据元素 , 都有对应的 位置下标索引 , 正向下标索引 从首部 0 开始 , 向后依次增加 ; 反向下标索引 从尾部...-1 开始, 向前依次递减 ; 下标索引语法 : 在 列表变量 后 , 添加中括号 , 在中括号中写上下标索引 ; 列表变量[下标索引] 2、正向下标索引 正向下标索引 : 取值范围是 0 到 列表元素个数...、嵌套列表下标索引简介 嵌套的列表 , 如果想要取出指定位置的数据元素 , 需要使用两层下标索引 , 类似于 二维数组 访问 ; 2、代码示例 - 嵌套列表下标索引 代码示例 : """ 列表 List...[0]) # 输出: Tom print(names[1][1]) # 输出: 16 print(names[2][1]) # 输出: 21 执行结果 : Tom 16 21 三、下标索引越界错误 使用...下标索引时 , 注意 下标索引不要越界 , 否则会报 IndexError: list index out of range 错误 ; Traceback (most recent call last

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    【Python】列表 List ② ( 使用下标索引访问列表 | 正向下标索引 | 反向下标索引 | 嵌套列表下标索引 | 下标索引越界错误 )

    一、使用下标索引访问列表 1、下标索引用法 在 Python 列表 List 中的每个 数据元素 , 都有对应的 位置下标索引 , 正向下标索引 从首部 0 开始 , 向后依次增加 ; 反向下标索引 从尾部...-1 开始, 向前依次递减 ; 下标索引语法 : 在 列表变量 后 , 添加中括号 , 在中括号中写上下标索引 ; 列表变量[下标索引] 2、正向下标索引 正向下标索引 : 取值范围是 0 到 列表元素个数...、嵌套列表下标索引简介 嵌套的列表 , 如果想要取出指定位置的数据元素 , 需要使用两层下标索引 , 类似于 二维数组 访问 ; 2、代码示例 - 嵌套列表下标索引 代码示例 : """ 列表 List...[0]) # 输出: Tom print(names[1][1]) # 输出: 16 print(names[2][1]) # 输出: 21 执行结果 : Tom 16 21 三、下标索引越界错误 使用...下标索引时 , 注意 下标索引不要越界 , 否则会报 IndexError: list index out of range 错误 ; Traceback (most recent call last

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    ArrayIndexOutOfBoundsException： 数组索引越界的完美解决方法

    ArrayIndexOutOfBoundsException： 数组索引越界的完美解决方法 摘要 在Java编程中，ArrayIndexOutOfBoundsException 是一种常见的运行时异常...这种错误不仅会导致程序崩溃，还可能造成数据处理错误。本文将深入探讨该异常的成因、出现场景及解决方案，帮助开发者有效避免数组索引越界的错误。...这种异常通常发生在访问数组时使用了不合法的索引，可能会让开发者感到困惑。今天，我将与大家分享该异常的深入分析和解决方案，帮助你在日常开发中避免这些错误。 正文 1....2.1 数组越界访问 数组越界访问是最常见的场景，尤其是在循环遍历数组时。如果循环条件设置不当，可能会访问到数组的无效索引。...4.3 审查和优化代码 在团队开发中，进行代码审查，确保数组操作的安全性和有效性。定期优化和重构代码，减少数组越界的风险。

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    MySQL中索引创建错误的场景

    同事反馈说某个MySQL数据库创建索引提示错误，模拟报错如下， CREATE INDEX t_reg_code_idx USING BTREE ON t(reg_code) BLOB/TEXT column...列的字段类型是BLOB或TEXT，错误信息说的是需要在键的说明中有长度定义，这是什么意思？...这个库是MySQL 8.0，从官方手册，可以找到这段对Index Prefixes的说明（如下所示），意思是如果对BLOB或者TEXT列创建索引，必须指定索引的前缀长度。...对于使用REDUNDANT或者COMPACT行格式的InnoDB表，索引前缀最多767个字节，对于使用DYNAMIC或者COMPRESSED行格式的InnoDB表，索引前缀的上限最多是3072个字节，如果是...MySQL 5.7官方手册中，对索引前缀的限制有所不同，InnoDB表的索引前缀最多可以达到1000个字节（此处结合其它章节的说名和实验，我认为是错误的，应该是3072个字节），但前提是设置了innodb_large_prefix

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    mysql全文索引是什么_Mysql中的全文索引

    简单来说，全文索引其实就是类似于LIKE语句，把包含一定的字符串的的行记录挑选出来。...③结构不够智能，通配符和正则都是返回所有满足条件的所有行，并且这种返回是相对无序的，不智能的。而全文索引会按照匹配等级对输出结果排序，在前面的更有可能是需要的，更加智能。 那么怎么使用全文索引呢？...相当于 LIKE ‘%rabbit%’ ; 但是这里必须谈一谈，文章开头所说到的智能是什么意思，问什么会和LIKE不同？...实际上，使用全文索引不仅仅只是把所有满足条件的行记录挑选出来，而且会根据 行中词的数目、唯一词的数目、整个索引中词的总数、包含该词的行的数目 这些因素计算出来一个“等级”。...此时Mysql会对数据和索引做两次扫描来完成搜索，步骤如下： ①首先，进行基本的全文索引，找出满足条件行。 ②检查上诉结果，并选出所有有用的词。

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    Octave中数据的可视化—ML Note 30

    “Octave Tutorial——Plotting on data” 01 — 笔记 上个视频讲了如何对数据进行计算，本节课讲解怎样把数据用图形的方式绘制出来。 一图胜千言。...相对于冷冰冰的数字，生动的图形可以更好的反映一些信息，也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。...当然，如果你想保存到其它路径下的话，可以先用cd命令改变一下Octave的工作路径。 保存完之后，就可以使用“Close”命令把Figue给关闭。...imagesc的用处 可以用clf命令把Figure中已经绘制的图形给擦除掉。 我们经常会使用不同的颜色啊、形状啊什么的来表示不同的数值。在Octave中，可以使用imagesc函数将数据给图形化。...25 2 9 >>imagesc(A) 就可以得到下面这样一个图，就是在颜色和数值大小之间建立一个映射关系，然后在一个图中把magic矩阵给显示出来了，就可以很醒目的看出来数据比较大的或比较小的值在整个矩阵中的比例多少

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    稀疏索引在MongoDB中的使用场景是什么？

    MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一，它支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、文本索引和地理空间索引等。...稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型，它适用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同，稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，而不会对缺失该字段的文档进行索引。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...随着数据的不断插入和删除，索引可能变得不连续或不均衡。定期重建索引可以提高索引的查询性能和存储效率。 通过监控索引的使用情况和性能指标，可以及时发现索引性能的瓶颈，并采取相应的优化措施。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。

    14710

    SQL 中的索引（INDEX）是什么，以及如何创建和优化索引以提高查询性能？

    索引是一种帮助加快数据库查询的数据结构。它类似于书籍的目录，通过记录数据中列值的位置来加快查询速度。 创建索引： 在 SQL 中，可以使用 CREATE INDEX 语句来创建索引。...通常，索引会在常用查询的列上创建，以提高查询的性能。...选择正确的索引列：选择常用查询的列作为索引列。同时，避免使用太多的索引，因为它们会降低插入和更新操作的性能。 注意索引的顺序：为 WHERE 子句中选择性较高的列创建索引。...定期重新组织索引：当表中的数据发生变化时，索引的性能可能会下降。定期重新组织或重建索引，以确保它们保持最佳性能。 使用覆盖索引：覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有列。...请注意，优化索引需要根据具体的数据库和查询需求来进行调整。可以使用数据库提供的性能分析工具来帮助确定索引的效果，并进行相应的优化。

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    实际编程中避免内存越界的几种方法

    C/C++编程不可避免地会面对内存越界引发的问题，不同的公司也会出台相应的编码规范提前对内存越界进行规避，但不管怎么说，如果想要彻底解决内存越界就要求大家养成好的编程习惯从根本上解决内存越界问题。...) 上面的定义表示表示把src所指向的字符串中以src地址开始的前n个字节复制到dest所指的数组中，并返回被复制后的dest。...将可变参数 “…” 按照format的格式格式化为字符串，然后再将其拷贝至str中。实际使用时建议将sprint全部使用安全函数进行替换，避免引入不必要的内存溢出问题。...定义如下： #include char * strncat(char *dest, const char *src, size_t n) 和strncpy一样，拷贝n个字符到dest中，...总之，在目前的C/C++库中，安全函数和非安全函数都进行了保留，在实际的编码中，大家尽量选择安全的库函数进行使用。

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    MySQL 的索引是什么？怎么优化？

    的结果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询....通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描等。 ? type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。...可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。 10.extra ?...explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容: using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。...我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者，就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望对读者有所帮助。 -- 完 --

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    MySQL的索引是什么？怎么优化？

    的结果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询....通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描等。 ? type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。...可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。 10. extra ?...explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容: using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。...我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望文章对读者有所帮助。

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    MySQL的索引是什么？怎么优化？

    的结果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询....通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描等。 ? type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。...可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。 10.extra ?...explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容: using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。...我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者，就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望对读者有所帮助。 全文完

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    索引中的b树索引

    1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...根据主键引用被索引的行 4.b树意味着所有的值是按照顺序存储的,并且每一个叶子页到根的距离相同 5.b树索引能够加快访问数据的速度,存储引擎不需要再进行全表扫描来获取需要的数据,取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

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    MySQL的索引是什么？怎么优化？

    的结果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询....通过 type 字段，我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描等。 ? type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。...可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。 10. extra ?...explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容: using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。...我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望文章对读者有所帮助。

    1.3K60

    MySQL的索引是什么？怎么优化？

    ： 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询 PRIMARY： 表示此查询是最外层的查询 SUBQUERY： 子查询中的第一个 SELECT UNION： 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询...DEPENDENT UNION： UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询 UNION RESULT, UNION 的结果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个...type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型。...sql 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4. 10.extra explain 中的很多额外的信息会在 extra...我是个普通的程序猿，水平有限，文章难免有错误，欢迎牺牲自己宝贵时间的读者，就本文内容直抒己见，我的目的仅仅是希望对读者有所帮助。

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    MySQL的索引是什么？怎么优化？

    SELECT UNION： 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询 DEPENDENT UNION： UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询 UNION RESULT, UNION...的结果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询....type 常用的取值有: system: 表中只有一条数据， 这个类型是特殊的 const 类型。 const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描，最多只返回一行数据。...可以对比key中的例子，一个没建立索引钱，rows是9，建立索引后，rows是4。 10.extra ?...explain 中的很多额外的信息会在 extra 字段显示, 常见的有以下几种内容: using filesort ：表示 mysql 需额外的排序操作，不能通过索引顺序达到排序效果。

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    Hash索引的底层原理是什么？

    MySQL 中的 Hash 索引 ? Hash 索引与 B+ 树索引的区别 Hash 索引不能进行范围查询，而 B+ 树可以。...这是因为 Hash 索引指向的数据是无序的，而 B+ 树的叶子节点是个有序的链表。 Hash 索引不支持联合索引的最左侧原则（即联合索引的部分索引无法使用），而 B+ 树可以。...Hash 索引不支持 ORDER BY 排序，因为 Hash 索引指向的数据是无序的，因此无法起到排序优化的作用，而 B+ 树索引数据是有序的，可以起到对该字段 ORDER BY 排序优化的作用。...总结 MySQL 中的 Memory 存储引擎支持 Hash 存储，如果我们需要用到查询的临时表时，就可以选择 Memory 存储引擎，把某个字段设置为 Hash 索引 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还有个...“自适应 Hash 索引”的功能，就是当某个索引值使用非常频繁的时候，它会在 B+ 树索引的基础上再创建一个 Hash 索引，这样让 B+ 树也具备了 Hash 索引的优点。

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