4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串（二）：特殊矩阵的压缩存储：对角矩阵——一维数组 b~c....稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作 【数据结构】数组和字符串（七）：特殊矩阵的压缩存储：...由于行和列都是循环链表，行表头节点 BASEROW[i] 中的 LEFT 指针循环地链接到该行最右边的非零元素，列表头节点 BASECOL[j] 中的 UP 指针循环地链接到该列最下边的非零元素。...通过这种方式，可以用较少的空间表示稀疏矩阵，并且可以快速地进行行和列的遍历操作。每个节点的 LEFT 和 UP 指针可以用来定位其左邻和上邻非零元素，从而实现矩阵的访问和操作。 0.
() 数值列的汇总统计信息 s.value_counts(dropna=False) 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) 所有列的唯一值和计数 选择 df...[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择 df.iloc[0,:] 第一行...df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}) 选择重命名 df.set_index('column_one') 更改索引 df.rename(index=lambda...x: x + 1) 批量重命名索引 筛选，排序和分组 df[df[col] > 0.5] col列大于0.5的行 df[(df[col] > 0.5) & (1.7)] 0.7> col> 0.5的行...col1,ascending=[True,False]) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2
在很多年前，国外的黑客们就发现单纯地通过导入字典，采用和目标同等算法破解，其速度其实是非常缓慢的，就效率而言根本不能满足实战需要。...之后通过大量的尝试和总结，黑客们发现如果能够实现直接建立出一个数据文件，里面事先记录了采用和目标采用同样算法计算后生成的Hash散列数值，在需要破解的时候直接调用这样的文件进行比对，破解效率就可以大幅度地...，甚至成百近千近万倍地提高，这样事先构造的Hash散列数据文件在安全界被称之为Table表(文件)。... … -H-> q(n-1) -R->p(n-1) -H-> qn -R->pn 简单的说，就是把q用H、R依次迭代运算，最后得到pn，n可能比较大。...当然这里只是讲述了最粗浅的原理，仔细想一下还有很多的问题，例如R的选择，Hash冲突的处理，如何选择p0来实现足够的覆盖，如何在有限资源下生成彩虹表等等。
其中运算的对象和结果均为关系，运算类型包括：关系运算：可分为两类一元运算：选择σ、投影π、赋值 ←、重命名 ρ二元运算：并∪、差 -、交∩、笛卡尔积 X、条件连接θ、自然连接⋈、除÷比较运算：大于 >、...指定列(属性)，列运算，从关系R中选择若干属性组成新的关系并∪：R∪S，在关系R或关系S或两者中的元素的集合，一个元素在并集中只出现一次，R和S是同类型的，对应的属性集(字段列表)相同、属性次序相同、属性名可不同交...∩：R∩S，在R和S中都存在的元素的集合，一个元素在交集中只出现一次，R和S是同类型的差-：R-S，在R中而不在S中的元素的集合，R∩S=R-(R-S)，R和S是同类型的笛卡尔积X：RXS，是R与S的无条件连接...WHERE(选择)...单表查询仅涉及一个表的简单查询，从一个基本表中产生所需要的结果集，From子句中仅有一个表名选择若干列：Select 查询指定列：指定字段查询全部列：*查询计算列...子句，ASC(正序)、DESC(倒序)，较耗时，需要临时表空间支持聚合计算：基于聚合函数完成数据统计计算，常用聚合函数：COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN结果分组：GROUP BY子句，将结果表按一列或者多列值进行分组
操作列 常见的操作包括 收起列、 移动列和重排列、 移除该列和移除列、 重命名列 收起列 收起该列后，会出现一个空白列，单击空白列即可恢复name2列 移动列和重排列 OpenRefine...右移后 重排/移动列 选择重拍/移除列后如下 窗口左侧按顺序显示了所有列的标题，大家可通过拖曳列标题至相应的位置来重排列。...当前项目中不存在标题为“gender”的列。 移除列 选择移除的列 点击确定，如下 当前项目中不存在标题为“name2”和“nation”的列。...重新定义列标题 如果列标题不能清晰明了地传递该列数据所代表的含义，可通过重命名列来重新定义列标题。...数据填充 数据填充是使用指定的字符或数字对空缺位置进行填充，其目的是保证数据的完整性。 文本过滤 文本过滤用于快速匹配某个特定的字符串。
：返回第一列的第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']：重命名列名 pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull...df.set_index('column_one')：更改索引列 df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引 数据处理：Filter、Sort和GroupBy df...[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行 df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列 df.sort_values(col2, ascending...(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列...和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数
(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。...# 按位置选择 s.loc['index_one'] # 按索引选择 df.iloc[0,:] # 第一行 df.iloc[0,0] # 第一栏的第一元素...']) # 替换所有等于的值 替换为所有1 'one' ，并 3 用 'three' df.rename(columns=lambda x: x + 1) # 列的重命名...-- -->'old_name': 'new_ name'})# 选择性重命名 df.set_index('column_one') # 更改索引 df.rename...(index=lambda x: x + 1) # 大规模重命名索引 筛选，排序和分组依据 df[df[col] > 0.5]
r_time'] <= pd.to_datetime('20200701'))] # 数值筛选 df[(df['popularity'] > 3) & (df['popularity'] < 7)] # 按数据类型选择列...(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用这些命令选择数据的特定子集。...# 按位置选择 s.loc['index_one'] # 按索引选择 df.iloc[0,:] # 第一行 df.iloc[0,0] # 第一栏的第一元素...df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})# 选择性重命名 df.set_index('column_one') #...更改索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) # 大规模重命名索引 筛选，排序和分组依据 df[df[col] > 0.5]
AC自动机和Fail树 萌新第一次试着写博客…全是口胡(/□＼*)，可能以后也不会有时间再写了 相关数据结构：AC自动机，树状数组（线段树） Fail指针的基本性质：某只结点的Fail指针，指向它所代表的字符串的最长的后缀的结点...具体地，我们可以递归地求权和，也可以用DFS序，求该结点区间的区间和。（单点更新、区间查询） 还记得吗？AC自动机可以求所有模式串在待匹配串中出现的总次数。...·按一下印有’B’的按键，打字机凹槽中最后一个字母会消失。 ·按一下印有’P’的按键，打字机会在纸上打印出凹槽中现有的所有字母并换行，但凹槽中的字母不会消失。...例如，阿狸输入aPaPBbP，纸上被打印的字符如下： a aa ab 我们把纸上打印出来的字符串从1开始顺序编号，一直到n。...输入输出格式 输入格式： 输入的第一行包含一个字符串，按阿狸的输入顺序给出所有阿狸输入的字符。 第二行包含一个整数m，表示询问个数。 接下来m行描述所有由小键盘输入的询问。
类型的指针变量*/ void menu() /*主菜单*/ { system("cls"); /*调用DOS命令，清屏.与clrscr()功能相同*/ textcolor(10); /*在文本模式中选择新的字符颜色...r; r=r->next; } } else if(strcmp(nameornum,"name")==0) /*按姓名查询*/ { r=l->next; while(r) {...\n"); /*进行长度校验，超过lens值重新输入*/ }while(strlen(n)>lens); strcpy(t,n); /*将输入的字符串拷贝到字符串t中*/ } /*输入分数...break; } p=p->next; } Disp(l); printf("\n\n"); getchar(); } /*统计该班的总分第一名和单科第一...,和各科不及格人数*/ void Tongji(Link l) { Node *pm,*pe,*pc,*pt; /*用于指向分数最高的节点*/ Node *r=l->next; int countc=0
注意 如果列名是无效的 Python 标识符、重复的或以下划线开头，则列名将重命名为位置名称。如果列数较多（>255），则返回常规元组。...注意 如果列名无效的 Python 标识符、重复或以下划线开头，则列名将重命名为位置名称。当列数较多（>255）时，将返回常规元组。...请参阅向量化字符串方法以获取完整的描述。 排序 pandas 支持三种排序方式：按索引标签排序、按列值排序以及按两者组合排序。...### 按索引和值排序 作为 by 参数传递给 DataFrame.sort_values() 的字符串可以指代列或索引级别名称。...例如，要选择所有数值和布尔列，同时排除无符号整数： In [439]: df.select_dtypes(include=["number", "bool"], exclude=["unsignedinteger
二叉搜索树迭代器 1.题目 实现一个二叉搜索树迭代器类BSTIterator ，表示一个按中序遍历二叉搜索树（BST）的迭代器：BSTIterator(TreeNode root) 初始化 BSTIterator...20bSTIterator.hasNext(); // 返回 False 提示： 树中节点的数目在范围 [1, 105] 内 0 和...vector v; int i; BSTIterator(TreeNode* root) { i = 0; inorderNR(root); // 预处理 可以选择递归与非递归...hasNext() { return i < v.size(); }}; 在进阶中我们可以看到要求是：next() 和 hasNext() 操作均摊时间复杂度为 O(1) ，并使用...>right; return r->val; } bool hasNext() { return cur || !
在 Python 中,不需要知道很多关于正则表达式的知识，但它们是一个强大的工具，可用于匹配和替换某些字符串或子字符串。如果你想了解更多，请参考以下内容。 ?...你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！ 04 重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...为了做到这一点，你必须检查一部分数据：这对选择和过滤数据是非常有帮助的。...然而，通过更深入地了解所有基础运算符，你可以用各种条件轻松地处理的数据。 让我们继续工作，并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 的国家。 ? ?
我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...你可以通过在圆括号内添加你选择的数字来更改显示的行数。试试看！ 重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...为了做到这一点，你必须检查一部分数据：这对选择和过滤数据是非常有帮助的。...然而，通过更深入地了解所有基础运算符，你可以用各种条件轻松地处理的数据。 让我们继续工作，并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 的国家。 ? ?
12 、在使用 CodeCompletion 时，可以用逗点（ . ）字符，逗号（，）分号（；），空格和其它字符输入弹出列表里的当前高亮部分。选择的名字会随着输入的字符自动输入到编辑器里。...14 、在调试程序时查看任何表达式值的一个容易的方法就是在编辑器中选择文本（可以按几次 Ctrl-W 组合键更有效地执行这个操作）然后按 Alt-F8 。...18 、按 Ctrl-N （ Go to | Class… ）再键入类的名字可以快速地在编辑器里打开任何一个类。从显示出来的下拉列表里选择类。...在“ Search for: ”提示工具里输入字符，使用箭头键朝前和朝后搜索。按 Escape 退出。...试一下，把编辑器脱字符置于任何一个变量名字上然后按 Shift-F6 （ Refactor | Rename… ）。在对话框里键入要显示地新名字再按 Enter 。
目录 R语言第二章数据处理①选择列 R语言第二章数据处理②选择行 R语言第二章数据处理③删除重复数据 R语言第二章数据处理④数据框排序和重命名 =============================...您将学习如何轻松地： 使用R函数arrange（）[dplyr包]按升序（从低到高）进行排序 使用arrange（）结合函数desc（）[dplyr package]以降序（从高到低）对行进行排序 library...按Sepal.Length按升序重新排序行 #根据Sepal.Length值排序（升序） my_data %>% arrange(Sepal.Length) #根据Sepal.Length值排序（降序）...将列Sepal.Length重命名为sepal_length，将Sepal.Width重命名为sepal_width： my_data %>% rename( sepal_length...= Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width ) 使用Rbase函数重命名列 要将列Sepal.Length重命名为sepal_length，过程如下
使用索引可以快速地定位表中的某条记录，从而提高数据库查询的速度，提高数据库的性能。 如果查询时没有使用索引，查询语句就会扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。...只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。 其实，用不用索引，最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器？...，就无法按索引执行 索引列上使用函数 索引列上使用函数是因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是经过函数计算后的值，所以无法使用索引。...因此，如果查询字段包含联合索引，则应优先选择使用最左前缀原则。...OR的前面和后面的列必须是索引列，才能生效。因为OR就是必须前面和后面的条件都满足，才能是全满足。 不等于(!= 或者)索引失效 name字段建立了索引，但是如果!
选择 “Total” 列（未显示），按下键盘上的 DEL 键。 现在只剩下关键数据：“Sales Category” 列和每一天的列。...在确认了默认值后，将新拆分的列重命名为 “Grill”，“Prep” 和 “Line” 后，输出结果将如图 7-14 所示。...默认情况下，【按分隔符拆分列】功能会将数据将分成几列。需要在这里重新选择默认选项，强制 Power Query 将数据拆分成行而不是拆分成列。 【使用特殊字符进行拆分】的选项被选中（由于换行的存在）。...选择 “Grill” 列，按住 Shift 后选择 “Line”。 右击所选列之一【逆透视列】。 将 “属性” 列重命名 “Cook”。 将 “值” 列重命名数 “Employee”。...现在是时候完成这个数据集并将其加载到目的地了。 将 “Date” 列重命名为 “Year”。 将查询重命名为 “Grouping”。 转到【主页】选项卡，【关闭并上载】来加载数据。
range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？ zip 函数能实现功能？ 如何动态地删除类上的某个属性？ 又如何判断类上是否有某个属性？...如何优雅地提取文件后缀？ 使用 Python ，如何重命名某个文件？ 关于文件压缩、加密，在专栏会涉及到。 time 模块，time.local_time() 返回值是什么？对象的类型是？...Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例 列表和迭代器有何区别？ 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...某些场景需要重新排序 DataFrame 的列，该如何做到？ 步长为小时的时间序列数据，有没有小技巧，快速完成下采样，采集成按天的数据呢？
线性表是⼀种在实际中⼴泛使⽤的 数据结构，常⻅的线性表：顺序表、链表、栈、队列、字符串... 线性表在逻辑上是线性结构，也就说是连续的⼀条直线。...线性表：顺序表、链表、栈、队列、字符串等等... 顺序表 概念与结构 概念：顺序表是⽤⼀段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，⼀般情况下采⽤数组 存储。...在头文件中创建结构体 把int 重命名为 data，这样方便修改类型，就不用一个一个修改了 初始化顺序表 我们要在头文件声明一下，这样的话我们可以方便查看有什么函数，就像我们看一本书，书有目录方便我们阅读...(SL* r,data x) { assert(r);//和r !...打印 void day(SL* r) { assert(r);//和r !
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