2021-05-09 22:53:01

本文实例为大家分享了C语言计算大数相加的具体代码，供大家参考，具体内容如下问题描述输入两个整数a和b，输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。算法描述　　由于a和b都比较大，所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题，一般使用数组来处理。　　定义一个数组A，A[0]用于存储a的个位，A[1]用于存储a的十位，依此类推。同样可以用一个数组B来存储b。　　计算c = a + b的时候

2021-05-09 22:53:01

本文实例为大家分享了C语言计算大数相加的具体代码，供大家参考，具体内容如下问题描述输入两个整数a和b，输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。算法描述　　由于a和b都比较大，所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题，一般使用数组来处理。　　定义一个数组A，A[0]用于存储a的个位，A[1]用于存储a的十位，依此类推。同样可以用一个数组B来存储b。　　计算c = a + b的时候

2021-05-09 22:53:00

本文实例为大家分享了C语言计算大数阶乘的具体代码，供大家参考，具体内容如下问题描述输入一个正整数n，输出n!的值。其中n!=1*2*3*…*n。算法描述n!可能很大，而计算机能表示的整数范围有限，需要使用高精度计算的方法。使用一个数组A来表示一个大整数a，A[0]表示a的个位，A[1]表示a的十位，依次类推。将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k，请注意处理相应的进位。输入格式输入包含

2021-05-09 22:53:00

本文实例为大家分享了C语言计算大数阶乘的具体代码，供大家参考，具体内容如下问题描述输入一个正整数n，输出n!的值。其中n!=1*2*3*…*n。算法描述n!可能很大，而计算机能表示的整数范围有限，需要使用高精度计算的方法。使用一个数组A来表示一个大整数a，A[0]表示a的个位，A[1]表示a的十位，依次类推。将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k，请注意处理相应的进位。输入格式输入包含

2021-05-07 20:53:22

1、块级作用域1.1、let取代varES6 提出了两个新的声明变量的命令: let 和const。其中，let可以完全取代var，因为两者语义相同，而且let没有副作用。var命令存在变量提升的特性，而let没有这个命令。所谓变量提升，即指变量可以先使用，再声明，显然，这种编码规范非常不适合阅读。1.2、全局常量和线程安全在let和const之间，优先使用const。let应出现在单线程模块代码

2021-05-07 20:53:22

1、块级作用域1.1、let取代varES6 提出了两个新的声明变量的命令: let 和const。其中，let可以完全取代var，因为两者语义相同，而且let没有副作用。var命令存在变量提升的特性，而let没有这个命令。所谓变量提升，即指变量可以先使用，再声明，显然，这种编码规范非常不适合阅读。1.2、全局常量和线程安全在let和const之间，优先使用const。let应出现在单线程模块代码

2021-05-04 11:53:19

1.什么是解构？ES6允许按照一定模式，从数组和对象中提取值，对变量进行赋值，这被称为解构。它在语法上比ES5所提供的更加简洁、紧凑、清晰。它不仅能减少你的代码量，还能从根本上改变你的编码方式。2.数组解构以前，为变量赋值，我们只能直接指定值，比如let a = 1;let b = 2; let c = 3;现在可以用数组解构的方式来进行赋值let [a, b, c] = [1, 2, 3];co

2021-05-04 11:53:19

1.什么是解构？ES6允许按照一定模式，从数组和对象中提取值，对变量进行赋值，这被称为解构。它在语法上比ES5所提供的更加简洁、紧凑、清晰。它不仅能减少你的代码量，还能从根本上改变你的编码方式。2.数组解构以前，为变量赋值，我们只能直接指定值，比如let a = 1;let b = 2; let c = 3;现在可以用数组解构的方式来进行赋值let [a, b, c] = [1, 2, 3];co

2021-04-28 15:53:22

概述Object.freeze(obj)可以冻结一个对象。一个被冻结的对象再也不能被修改；冻结了一个对象则不能向这个对象添加新的属性，不能删除已经属性，不能修改该对象已有属性的可枚举性、可配置性、可写性、以及不能修改已有属性的值。此外，冻结一个对象后该对象的原型也不能被修改。freeze()返回和传入的参数是相同的对象。JavaScriptDemo: Object.freeze()const ob

2021-04-28 15:53:22

概述Object.freeze(obj)可以冻结一个对象。一个被冻结的对象再也不能被修改；冻结了一个对象则不能向这个对象添加新的属性，不能删除已经属性，不能修改该对象已有属性的可枚举性、可配置性、可写性、以及不能修改已有属性的值。此外，冻结一个对象后该对象的原型也不能被修改。freeze()返回和传入的参数是相同的对象。JavaScriptDemo: Object.freeze()const ob

2021-04-28 13:53:30

go自带json库，在使用时需要通过 import "encoding/json"来导入该库。在读取和写入json数据之前需要定义相关的结构体来对应被操作的json数据的格式，并且结构体中需要导出或导入的变量首字母大写。其中，json.Marshal()用于将一个对象转换为json格式的字节数组，json.Unmarshal()用于将json格式的字节数组转换为一个对象。具体使用示例如下所示：首先

2021-04-28 13:53:30

go自带json库，在使用时需要通过 import "encoding/json"来导入该库。在读取和写入json数据之前需要定义相关的结构体来对应被操作的json数据的格式，并且结构体中需要导出或导入的变量首字母大写。其中，json.Marshal()用于将一个对象转换为json格式的字节数组，json.Unmarshal()用于将json格式的字节数组转换为一个对象。具体使用示例如下所示：首先

2021-04-28 13:53:22

看代码吧~func main() {    a := []byte(`{"Parents": [ "aaaaa", "bbbbbbb" ]}`)    b := []byte(`{"Parents": [ "Gomez", "Moticia" ]}`)    var arr []interface{}    js, _ := simplejson.NewJson(a)    nodes, _ :=

2021-04-28 13:53:22

看代码吧~func main() {    a := []byte(`{"Parents": [ "aaaaa", "bbbbbbb" ]}`)    b := []byte(`{"Parents": [ "Gomez", "Moticia" ]}`)    var arr []interface{}    js, _ := simplejson.NewJson(a)    nodes, _ :=

2021-04-25 17:54:30

一、前言本节学习到的内容有以下5类，不分先后顺序：    集合Collection体系结构    List子类    与集合结合使用的迭代器对象    集合与数组的区别？    常见的一般数据结构整理二、集合的由来    Collection    List1.ArrayList2.Vector3.LinkedList    Set1.hashSet2.treeSet在集合没有出现之前，使用对象数

2021-04-25 17:54:30

一、前言本节学习到的内容有以下5类，不分先后顺序：    集合Collection体系结构    List子类    与集合结合使用的迭代器对象    集合与数组的区别？    常见的一般数据结构整理二、集合的由来    Collection    List1.ArrayList2.Vector3.LinkedList    Set1.hashSet2.treeSet在集合没有出现之前，使用对象数

2021-04-23 17:55:26

一、Collections说明：Collcetions是集合框架中的工具，特点是方法都是静态的。二、Collections中的常见方法1，对list进行二分查找：前提该集合一定要有序。int binarySearch(list,key);//要求list集合中的元素都是Comparable的子类。int binarySearch(list,key,Comparator);2，对list集合进行排序

2021-04-23 17:55:26

一、Collections说明：Collcetions是集合框架中的工具，特点是方法都是静态的。二、Collections中的常见方法1，对list进行二分查找：前提该集合一定要有序。int binarySearch(list,key);//要求list集合中的元素都是Comparable的子类。int binarySearch(list,key,Comparator);2，对list集合进行排序

2021-04-23 17:54:41

这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy>>> import numpy as np一、随便玩玩生成一个浮点数组>>> a = np.random.random(4)看看信息>>> aarray([ 0.0945377 ,  0.52199916,  0.62490646,  0.21260126])>>> a.dtypedtype('float64')>>> a.shape(4

2021-04-23 17:54:41

这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy>>> import numpy as np一、随便玩玩生成一个浮点数组>>> a = np.random.random(4)看看信息>>> aarray([ 0.0945377 ,  0.52199916,  0.62490646,  0.21260126])>>> a.dtypedtype('float64')>>> a.shape(4

2021-03-27 19:54:21

数据的结构化分类       一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为三部分，结构化的数据、半结构化的数据和非机构化数据。1.结构化数据：       可以用统一的结构加以表示的数据。可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据，一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行的数据的属性是相同的。2.半结构化数据：

2021-03-27 19:54:21

数据的结构化分类       一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为三部分，结构化的数据、半结构化的数据和非机构化数据。1.结构化数据：       可以用统一的结构加以表示的数据。可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据，一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行的数据的属性是相同的。2.半结构化数据：

2021-03-27 14:54:25

在对excel的操作中，调整列的顺序以及添加一些列也是经常用到的，下面我们用pandas实现这一功能。1、调整列的顺序>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')>>> df  A B C D0  bob 12 78 871 millor 15 92 21>>> df.columnsIndex(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='o

2021-03-27 14:54:25

在对excel的操作中，调整列的顺序以及添加一些列也是经常用到的，下面我们用pandas实现这一功能。1、调整列的顺序>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx')>>> df  A B C D0  bob 12 78 871 millor 15 92 21>>> df.columnsIndex(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='o

2021-03-26 12:56:04

关于获取系统服务的猜想Android获取系统服务一般都需要用getSystemService指定系统服务名称获取：val wm = getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE) as WindowManager在实际开发中，当我们需要编写提供某一业务流程处理的Manager，通常会实现为单例。那么上面那行代码背后发生了什么，为什么Android不使用单例模式呢？

2021-03-26 12:56:04

关于获取系统服务的猜想Android获取系统服务一般都需要用getSystemService指定系统服务名称获取：val wm = getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE) as WindowManager在实际开发中，当我们需要编写提供某一业务流程处理的Manager，通常会实现为单例。那么上面那行代码背后发生了什么，为什么Android不使用单例模式呢？

2021-03-25 14:54:47

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~# 用一行代码实现for循环初始化数组o = 10b = [ o + u for u in range( 10 ) ] print( b ) # 结果是 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]  x = 2y = 3c = [ i * y + x for i in range( 10 ) ]print( c ) #

2021-03-25 14:54:47

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~# 用一行代码实现for循环初始化数组o = 10b = [ o + u for u in range( 10 ) ] print( b ) # 结果是 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]  x = 2y = 3c = [ i * y + x for i in range( 10 ) ]print( c ) #

2021-03-22 15:54:48

shape函数的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度，例子如下：1. 数组（矩阵）只有一个维度时，shape只有shape[0]，返回的是该一维数组（矩阵）中元素的个数，通俗点说就是返回列数，因为一维数组只有一行，一维情况中array创建的可以看

2021-03-22 15:54:48

shape函数的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组，表示数组（矩阵）的维度，例子如下：1. 数组（矩阵）只有一个维度时，shape只有shape[0]，返回的是该一维数组（矩阵）中元素的个数，通俗点说就是返回列数，因为一维数组只有一行，一维情况中array创建的可以看

2021-03-22 15:54:36

在操作矩阵的时候，不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同，输入可能为1-D，2-D，3-D等等。下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法。主要包括以下几种：1、np.newaxis扩充矩阵维度2、np.expand_dims扩充矩阵维度3、np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度np.newaxis，np.expand_dims扩充矩阵维度：import numpy as np

2021-03-22 15:54:36

在操作矩阵的时候，不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同，输入可能为1-D，2-D，3-D等等。下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法。主要包括以下几种：1、np.newaxis扩充矩阵维度2、np.expand_dims扩充矩阵维度3、np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度np.newaxis，np.expand_dims扩充矩阵维度：import numpy as np

2021-03-21 18:54:13

为了区分三种乘法运算的规则，具体分析如下：import numpy as np1. np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致1.1数组场景A = np.arange(1,5).reshape(2,2)Aarray([[1, 2],       [3, 4]])B = np.arange(0,4).reshape(2,2)Barray([[0, 1

2021-03-21 18:54:13

为了区分三种乘法运算的规则，具体分析如下：import numpy as np1. np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致1.1数组场景A = np.arange(1,5).reshape(2,2)Aarray([[1, 2],       [3, 4]])B = np.arange(0,4).reshape(2,2)Barray([[0, 1

2021-03-16 15:55:08

利用''%.af''%b——其中 b 代表要限定的数字， a 代表要求限定小数点的位数，结果自动四舍五入。例：c = 1.264871331241212print("%.3f"%c)运行结果：1.265补充：Python Numpy数组格式化打印 （指定小数点位数）Numpy数组格式化打印方法 （指定小数点位数）np.set_printoptions(precision=3, suppress=T

2021-03-16 15:55:08

利用''%.af''%b——其中 b 代表要限定的数字， a 代表要求限定小数点的位数，结果自动四舍五入。例：c = 1.264871331241212print("%.3f"%c)运行结果：1.265补充：Python Numpy数组格式化打印 （指定小数点位数）Numpy数组格式化打印方法 （指定小数点位数）np.set_printoptions(precision=3, suppress=T

2021-03-16 15:54:47

基本数据类型数据类型  向量 vector  矩阵 matrix  数组 array  数据框 data frame  因子 factor  列表 list向量  单个数值（标量）没有单独的数据类型，它只不过是向量的一种特例  向量的元素必须属于某种模式（mode），可以整型（integer）、数值型（numeric）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数型（complex

2021-03-16 15:54:47

基本数据类型数据类型  向量 vector  矩阵 matrix  数组 array  数据框 data frame  因子 factor  列表 list向量  单个数值（标量）没有单独的数据类型，它只不过是向量的一种特例  向量的元素必须属于某种模式（mode），可以整型（integer）、数值型（numeric）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数型（complex

2021-03-16 15:54:47

本文实例为大家分享了微信小程序实现多行文字滚动的具体代码，供大家参考，具体内容如下wxml<view class="full" style="height:100%;overflow:hidden">   <swiper autoplay="true" interval="3000" duration="500" circular="true" vertical="true" style="hei

2021-03-16 15:54:47

本文实例为大家分享了微信小程序实现多行文字滚动的具体代码，供大家参考，具体内容如下wxml<view class="full" style="height:100%;overflow:hidden">   <swiper autoplay="true" interval="3000" duration="500" circular="true" vertical="true" style="hei

2021-03-15 12:54:33

不知道大家有没有见过在python数组中使用...符号，因为前段时间读别人代码的时候遇到了这个符号立刻就云里雾里，于是这里特此记录一下。先来看一段代码：import numpy as npx = np.array([[1, 3],       [5, 6],       [8, 10]])print("使用'...'符号的结果为：")print(x[..., 0])print("使用':'符号的结

2021-03-15 12:54:33

不知道大家有没有见过在python数组中使用...符号，因为前段时间读别人代码的时候遇到了这个符号立刻就云里雾里，于是这里特此记录一下。先来看一段代码：import numpy as npx = np.array([[1, 3],       [5, 6],       [8, 10]])print("使用'...'符号的结果为：")print(x[..., 0])print("使用':'符号的结

2021-03-13 14:55:01

场景最近在做数据分析项目，里面有这样一个业务：把匹配的数据打上标签，放到新的索引中。数据量：累计亿级的数据使用场景：可能会单次查询大量的数据，但不会设置复杂的条件，且这些数据不会被再次修改原来使用的数据库：ElasticSearch问题：上面也说了我这里打上标记后，这些数据几乎不会再修改了。ES 是一个全文检索引擎，更适用于进行大量文本检索的情况。这里与我上面的使用场景就不太匹配了。技术选型的考虑

2021-03-13 14:55:01

场景最近在做数据分析项目，里面有这样一个业务：把匹配的数据打上标签，放到新的索引中。数据量：累计亿级的数据使用场景：可能会单次查询大量的数据，但不会设置复杂的条件，且这些数据不会被再次修改原来使用的数据库：ElasticSearch问题：上面也说了我这里打上标记后，这些数据几乎不会再修改了。ES 是一个全文检索引擎，更适用于进行大量文本检索的情况。这里与我上面的使用场景就不太匹配了。技术选型的考虑

2021-03-12 10:54:40

一.axisaxis就是指定轴。三维数组可看作元素是二维数组的一维数组，二维数组可看作元素是一维数组的一维数组 。（这么理解就舒服了！）例：axis=2就是三维数组对最里面那一层即每个一维数组内部进行求和。axis=0就是对最外面那一层的元素之间作和。例子戳这里二.keepdim可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同，即keep dimension

2021-03-12 10:54:40

一.axisaxis就是指定轴。三维数组可看作元素是二维数组的一维数组，二维数组可看作元素是一维数组的一维数组 。（这么理解就舒服了！）例：axis=2就是三维数组对最里面那一层即每个一维数组内部进行求和。axis=0就是对最外面那一层的元素之间作和。例子戳这里二.keepdim可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同，即keep dimension

2021-03-10 17:54:45

对于那些有一点编程经验的人来说，vector，matrix，array，list，data.frame就相当于编程语言中的容器，因为只是将R看做数据处理工具所以它们的底层是靠什么实现的，内存怎么处理的具体也不要深究。R语言很奇怪的是它是面向对象的语言，所以经常会调用系统的方法，而且更奇怪的是总是调用“谓语”的方法，用起来像是写句子一样，记起来真是让人费解。比如is.vector(),read.ta

2021-03-10 17:54:45

对于那些有一点编程经验的人来说，vector，matrix，array，list，data.frame就相当于编程语言中的容器，因为只是将R看做数据处理工具所以它们的底层是靠什么实现的，内存怎么处理的具体也不要深究。R语言很奇怪的是它是面向对象的语言，所以经常会调用系统的方法，而且更奇怪的是总是调用“谓语”的方法，用起来像是写句子一样，记起来真是让人费解。比如is.vector(),read.ta

2021-03-09 20:54:27

Python 列表的数据结构是怎么样的？列表实际上采用的就是数据结构中的顺序表，而且是一种采用分离式技术实现的动态顺序表但这是不是Python的列表？我的结论是顺序表是列表的一种实现方式。书上说的是：列表实现可以是数组和链表。顺序表是怎么回事？顺序表一般是数组。列表是一个线性的集合，它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候，双链表结

2021-03-09 20:54:27

Python 列表的数据结构是怎么样的？列表实际上采用的就是数据结构中的顺序表，而且是一种采用分离式技术实现的动态顺序表但这是不是Python的列表？我的结论是顺序表是列表的一种实现方式。书上说的是：列表实现可以是数组和链表。顺序表是怎么回事？顺序表一般是数组。列表是一个线性的集合，它允许用户在任何位置插入、删除、访问和替换元素。列表实现是基于数组或基于链表结构的。当使用列表迭代器的时候，双链表结