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    JS算法探险之整数

    从今天起,我们又重新开辟了一个新的领域:JS算法编程。为什么,会强调 JS 呢。其实,市面上不乏优秀的算法书和资料。...因为,有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法,「大相径庭」。导致在学习过程中,遇到了不小的阻力。 同时,由于JS自身的一些特性,导致在实现一些在其他语言看似常规操作的问题上,需要绕很多路。...「最后,但同样重要的是」,尽管,市面上存在一些JS算法书籍(如果想要,我有资源,你懂的),但是这些书籍都是介绍一些常规,简单的算法题。能懂吗?能懂。...JS中查看一个正整数的「二进制格式」 (number).toString(2) number前后有括号,这涉及都JS优先级了 4. 用i>>1来计算"i/2",而且还是下取整。...二进制 JS中查看一个正整数的二进制格式 (number).toString(2) 例如:(3).toString(2) ==> '11' 在JS中, 用i>>1来计算"i/2" 例如:4>>1 ===

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    《测试开发方法论》之 预

    说起预,大家可能并不陌生,在电子游戏中,高手通常预非常好,比如,预敌人的走位,提前把技能释放到地方等待敌人恰好撞到。 那么在测试开发领域中,预具体指的是什么呢?...很多经验不足的同学,往往会事倍功半,太多的意外发生,太多弯路走了,浪费了太多成本,效果大打折扣,最终判定为项目失败。...那么,此时如果能有较好的预思维,在各种方法路线 实施前就预测出 所有,这才是一个成熟的老手会做的事。 小章是公司的selenium自动化工程师,也就是web自动化。...--------------------- 遇到这个问题后,小章便继续对这个阻塞情况进行分析 ,想出了其他方法: 1.利用超时技术,强制运行js 停止当前页面加载,然后就可以让点击证书的脚本运行了。...然后对小方法进行逐个预,排出了优先级。 然后从优先级最高的着手,一次便搞定了这个难题,成本时间都耗费最小。

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    Go语言核心36讲(Go语言进阶技术三)--学习笔记

    哈希值通常是一个无符号的整数。一个哈希表会持有一定数量的桶(bucket),我们也可以叫它哈希桶,这些哈希桶会均匀地储存其所属哈希表收纳的键 - 元素对。...换句话说,键类型的值必须要支持等操作。由于函数类型、字典类型和切片类型的值并不支持等操作,所以字典的键类型不能是这些类型。...我们越晚发现问题,修正问题的成本就会越高,所以最好不要把字典的键类型设定为任何接口类型。如果非要这么做,请一定确保代码在可控的范围之内。...这套算法中就包含了哈希和等。以求哈希的操作为例,宽度越小的类型速度通常越快。对于布尔类型、整数类型、浮点数类型、复数类型和指针类型来说都是如此。...比如,在字典的键类型为字符串类型的情况下;又比如,在字典的键类型为宽度为4或8的整数类型的情况下。 问题 2:在值为nil的字典上执行读操作会成功吗,那写操作呢?

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    精读《Records & Tuples 提案》

    如果你还不了解 js 不支持 immutable 之痛,请不要跳过下一节。...等是最核心的地方,Records & Tuples 提案要求 == 与 === 原生支持 immutable 等,是 js 原生支持 immutable 的一个重要表现,所以其等逻辑与普通的对象等大相径庭...,而且把 Record 转换为对象后,等就遵循对象的规则了: assert({ a: 1 } !...== Box({})); 对于 +0 -0 之间,NaN 与 NaN 对比,都可以安全判定为相等,但 Object.is 因为是对普通对象的判断逻辑,所以会认为 #{ a: -0 } 不等于 #{ a...假如不作为原始类型,就不可能让 ==, === 操作符原生支持这个类型的特定等,也就会导致 immutable 语法与其他 js 代码仿佛处于两套逻辑体系下,妨碍生态的统一。

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    如何打造属于自己的Javascript武器库

    https://github.com/zhouxiongking/article-pages/blob/master/articles/jsCapsulation/capsulation1.js Javascript...判断操作系统类型 任意对象的深度克隆 对象的克隆是一个很常见的方法,在jQuery和AngularJS等常用框架中都有封装,那么我们也可以自己用原生JS去封装下。...对象深度克隆 对象空 判断一个对象是否为空,首先需要判断传入的参数是一个对象,其次其key的长度为0,那么就是一个空对象。...对象空 随机数字 我们经常会遇到这样的需求,在最小数min和最大数max之间随机生成一个数。 这需要用到Math.random()方法,封装的方法如下。...整数部分有'拾', '佰', '仟','万', '亿',小数部分有'角', '分'。 数字有'零', '壹', '贰', '叁', '肆', '伍', '陆', '柒', '捌', '玖'。

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    位图:爬虫URL去重最佳方案

    1千万个整数整数的范围在1到1亿之间。如何快速查找某个整数是否在这1千万个整数?还是可以用散列表。但可使用一种比较“特殊”的散列表:位图。...将这1千万个整数作为数组下标,将对应的数组值设置成true。比如,整数5对应下标为5的数组值设置为true,也就是array[5]=true。...查询某个整数K是否在这1千万个整数中的时候,我们只需要将对应的数组值array[K]取出来 等于true,说明1千万整数中包含这个整数 否则,不包含 很多语言中提供的布尔类型,大小1个字节,并不能节省太多内存空间...散列表需读取散列冲突拉链的多个网页链接,分别跟待重的网页链接,进行字符串匹配。这个操作涉及很多内存数据的读取,是内存密集型。 CPU计算可能是要比内存访问更快速的,理论上讲,布隆过滤器重更快速。...10 总结 布隆过滤器非常适合这种不需要100%准确的、允许存在小概率误判的大规模重场景。

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