2、简单排序之冒泡法Python实现及优化 原理图 2.1、基本实现 2.2、优化实现 思路：如果本轮有交互，就说明顺序不对；如果本轮无交换，说明是目标顺序，直接结束排序。...,n-1之和n(n-1)/2 最好的排序情况是，初始顺序与目标顺序完全相同，遍历次数n-1 时间复杂度O(n^2) 3、简单排序之选择排序Python实现及优化 选择排序的核心：每一轮比较找到一个极值（...原理图 3.1、基本实现 3.2、优化实现——二元选择排序 思路：减少迭代次数，一轮确定2个数，即最大数和最小数。...3.3、等值情况优化 思路：二元选择排序的时候，每一轮可以知道最大值和最小值，如果某一轮最大最小值都一样了，说明剩下的数字都是相等的，直接结束排序。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。
一、简介 1、Python安全路径 3.7.3 https://www.python.org/downloads/release/python-372/ 2、Python开发工具(PyCharm) 社区版...www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 二、PyCharm使用 1、新建项目位置 2、Hello World print("hello Word"); 3、查看python...版本 2.0版本 python -V 3.0版本 python3 -V 4、PEP8规范 python书写规范 单行注释后，需要增加空格 # 注释(正确) #注释 三、标识符和关键字 标识符: 标识符由字母...print(f) print(g) 结果： 1 2 3 3、标准数据类型 Number（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Set（集合） Dictionary（字典） Python3...中使用最频繁的数据类型。
自己的想法是直接暴力法解决，将列表的第一个值作为对比值，通过一层for循环不断遍历对比值与其他元素是否相等，如果相等则继续对比，如果不等return比较过的值。
0、前言 本文是阅读《Python Coding Rule》之后总结的最为精华及简单的编码规范，根据每个人不同喜好有些地方会有不同的选择，我只是做了对自己来说最简单易行的选择，仅供大家参考。...a.保持风格的一致性很重要，但最重要的是：知道何时不一致 b.打破一条既定规则的两个好理由： c.当应用规则会导致代码可读性下降(可读性赛高) d.为了和周围代码保持一致而打破规则(历史遗留) 2、最简规范
Zmail 暂未完善 yagmail（推荐使用） 官方文档 https://github.com/kootenpv/yagmail 安装 pip install...
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。 其次，对于同时求最大值最小值的那个问题，怎么想到一次前进 2 步的呢？...如果你能明白这个递归关系（归纳假设），就有可能想到每次前进 2 步的优化解法。
MySQL优化方法： 1.选取最适用的字段属性，可以的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL 2.使用连接（JOIN）来代替子查询 3.使用联合来代替手动创建的临时表 4.增删改或者多条查询数据时使用事务操作...5.锁定表（代替事务的另一种方法） 6.使用外键（锁定表的方法可以维护数据的完整性，但它不能保证数据的关联性，应该使用外键） 7.可以优化SQL查询算法，提高查询速度 8.给数据量大的查询次数频繁而修改次数少的数据表添加索引...从根本处找出可以优化的地方，EXPLAIN的查询结果也会告诉你，你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的，通过对这些信息的查看，你可以对自己的查询语句做相应的调整 explain select...UNIQUE ( `column` ) 全文索引 添加FULLTEXT ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT(`column` ) 6.利用查询缓存来优化查询
紧随其后通过 show warnings 命令可以 得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么 explain extended SELECT * FROM t1 where key1 = '11'...但是这里大家需要特别注意，查询优化器可能对涉及子查询的查询语句进行重写，从而转换为连接查询。...（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取） ALL 最熟悉的全表扫描 mysql> explain select * from t2; 一般来说，这些访问方法按照我们介绍它们的顺序性能依次变差...key列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。如果没有使用索引，则该列是 NULL。...这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
首先，我们需要简单了解下偏函数的作用：和装饰器一样，它可以扩展函数的功能，但又不完成等价于装饰器。通常应用的场景是当我们要频繁调用某个函数时，其中某些参数是已知...
decode('gb2312') return str_ name = random_first_name() + random_last_name() 前辈在review的时候说怎么这么复杂，Python
首先打开命令行 查看当前使用的python版本 然后就去官网下载对应的版本（下载可执行安装文件） 下载完成后打开该文件 选择卸载python 然后就坐等卸载完成就OK了
l=ItemLoader(item=xxxItem(),response=response) l.add_xpath('title','//xxx',MapC...
标记-清除分为标记和清除两个阶段，在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记，标记阶段完成后，jvm开始执行清除动作，这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的...
不管是工作中，还是面试中，关于mysql的explain执行计划以及索引优化，都是非常值得关注的。...= ed.id; 图片 2.2，select_type 用于区分查询类型，是简单查询还是复杂查询 simple：简单查询，不包含子查询或者 union，如一条简单查询 primary：复杂查询的最外层标记...，即最外层 select。...5.1，Order by 与 Group by 优化 根据最左前缀原则，中间字段不能断，所以只走了 name 索引字段。...优化方式和常见的优化差不多 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND position ='dev'order by age; 5.2
这时，作为运维工程师或者架构师就会给出动静分离优化的建议了。...这样一来，图片等静态资源的访问就落到了新增的服务器上，从而分担了大部分访问数据流量和 IO 负载，我们还可以针对性的给静态资源 WEB 做一些优化，比如 JS/CSS/图片压缩、内存缓存、浏览器缓存等等...在《分享张戈博客的 WordPress 优化方案，缓解国内云服务器配置低下的问题》一文中，也是特别提到了这一茬。...这个在上文提到的优化方案一文中也着重提到，详细就不再赘述； 第 3 个好处：这个方案对于网站内容没法备案又想体验国内 CDN 加速快感的网站绝对是福音！
目录 前言 SELECT语句 – 语法顺序： SELECT语句 – 执行顺序： SQL优化策略 一、避免不走索引的场景 二、SELECT语句其他优化 三、增删改 DML 语句优化 四、查询条件优化 五、...建表优化 一张照片背后的故事（自娱角） ---- 有朋友疑问到，SQL优化真的有这么重要么？...如下图所示，SQL优化在提升系统性能中是：（成本最低 && 优化效果最明显） 的途径。...正确使用hint优化语句 MySQL中可以使用hint指定优化器在执行时选择或忽略特定的索引。...使用select * 取出全部列，会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，会影响优化器对执行计划的选择，也会增加网络带宽消耗，更会带来额外的I/O,内存和CPU消耗。
v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库。...这种库可用来存储和处理大型numpy数组，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多（该结构也可以用来表示numpy数组）。...numpy库有两个作用： 区别于list列表，提供了数组操作、数组运算、以及统计分布和简单的数学模型 计算速度快，甚至要由于python内置的简单运算，使得其成为pandas、sklearn等模块的依赖包...vertical垂直的 print(np.vstack((arr1, arr2))) [[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6] [ 7 8] [ 9 10] [11 12]] # Python...获取numpy数组所有元素中的最大值 print(arr.max()) # 9 # Python学习交流群：711312441 #2.
Linux子系统的所有进程都会被关闭，如果你撞了Mysql之类的服务要想随时运行的话就要保持Bash shell的随时开启，更坑的是这些服务并不会随之进入Bash shell而自动启动， 我只好写一个Python...相关技术 Python3, argparse module 代码 from os import system from argparse import ArgumentParser def start_service...__name__ == "__main__": deal(set_args(),manage_service()) 运行 开启服务 (env) root@DESKTOP-1DDIIV2:~# python...[ OK ] (env) root@DESKTOP-1DDIIV2:~# 重启服务 (env) root@DESKTOP-1DDIIV2:~# python...[ OK ] (env) root@DESKTOP-1DDIIV2:~# 感想 Python
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