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數(shù)據(jù)庫相關(guān)

Binary Tree Inorder Traversal

問題:二叉樹中序遍歷遞歸實(shí)現(xiàn)/***Definitionforbinarytree*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode(intx):val(x),left(NULL),right(NULL){}*};*/classSolution{public:voidInOrder(TreeNode*root,vector&vec){if(root==NULL)retu

系統(tǒng) 2019-08-12 01:52:40 2149

數(shù)據(jù)庫相關(guān)

進(jìn)程間通信——共享內(nèi)存

共享內(nèi)存區(qū)域是被多個(gè)進(jìn)程共享的一部分物理內(nèi)存。如果多個(gè)進(jìn)程都把該內(nèi)存區(qū)域映射到自己的虛擬地址空間,則這些進(jìn)程就都可以直接訪問該共享內(nèi)存區(qū)域,從而可以通過該區(qū)域進(jìn)行通信。共享內(nèi)存是進(jìn)程間共享數(shù)據(jù)的一種最快的方法,一個(gè)進(jìn)程向共享內(nèi)存區(qū)域?qū)懭肓藬?shù)據(jù),共享這個(gè)內(nèi)存區(qū)域的所有進(jìn)程就可以立刻看到其中的內(nèi)容。這塊共享虛擬內(nèi)存的頁面,出現(xiàn)在每一個(gè)共享該頁面的進(jìn)程的頁表中。但是它不需要在所有進(jìn)程的虛擬內(nèi)存中都有相同的虛擬地址。象所有的SystemVIPC對(duì)象一樣,對(duì)于共享內(nèi)

系統(tǒng) 2019-08-12 01:52:37 2149

數(shù)據(jù)庫相關(guān)

MongoDB應(yīng)用介紹之前

MongoDb企業(yè)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(一)寫在MongoDB應(yīng)用介紹之前故事背景:本人有幸,經(jīng)老友(現(xiàn)為x知名快遞公司技術(shù)總監(jiān))推薦進(jìn)入中國前三大民營快遞公司之一工作,在此非常感謝他,在此也非常感謝我在第一家公司幫助我進(jìn)步的兄弟(我在時(shí)的項(xiàng)目經(jīng)理,現(xiàn)為x知名自動(dòng)識(shí)別行業(yè)企業(yè)部門高級(jí)經(jīng)理)。下面介紹6年后和6年前的兩個(gè)單表大數(shù)據(jù)故事。(1)6年后單表大數(shù)據(jù)之故事(一)來之前老友告之現(xiàn)在核心運(yùn)營系統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫中單表數(shù)據(jù)半年過10億了,使用傳統(tǒng)T-Sql不論如何優(yōu)

系統(tǒng) 2019-08-12 01:33:37 2149

Python

python常用導(dǎo)入函數(shù)及其他操作備忘錄

python常用導(dǎo)入函數(shù)及其他操作備忘錄python常用導(dǎo)入函數(shù)解壓縮zip并讀取csv文件查看缺失值權(quán)重系數(shù)取絕對(duì)值后排序(查看特征權(quán)重重要度)python常用導(dǎo)入函數(shù)fromIPython.displayimportdisplayimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFramefromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotasplt%mat

系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:18 2148

Python

Python leetcode862. 和至少為 K 的最短子數(shù)組 詳解

leetcode862.和至少為K的最短子數(shù)組返回A的最短的非空連續(xù)子數(shù)組的長度,該子數(shù)組的和至少為K。如果沒有和至少為K的非空子數(shù)組,返回-1。示例1:輸入:A=[1],K=1輸出:1示例2:輸入:A=[1,2],K=4輸出:-1示例3:輸入:A=[2,-1,2],K=3輸出:3#使用collections.deque模塊版本classSolution:defshortestSubarray(self,A,K):fromcollectionsimport

系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:14 2148

Python

[python pandas]dataframe添加行/按照原

網(wǎng)上有許多方法提到要用append或者loc直接賦值,但是我運(yùn)行發(fā)現(xiàn)都不行,不知道為啥。我是想把原dataframe中的幾行提出來放到新的dataframe中。方法如下:#按照原dataframe的列標(biāo)題創(chuàng)建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i為要提取的行號(hào)row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N

系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:37 2148

Python

python3.7安裝pygame

經(jīng)過各種找,下面這個(gè)安裝地址中的版本是最全的下載地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame本機(jī)python版本然后在下載地址(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame)找到cp37版本(這里的37就是3.7的意思)第一次:下載了【pygame-1.9.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl】。結(jié)果安裝的時(shí)候報(bào)錯(cuò):【ERR

系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:16 2148

Python

python字符串Intern機(jī)制詳解

字符串在Python中是最簡單也是最常用的數(shù)據(jù)類型之一,在CPython中字符串的實(shí)現(xiàn)原理使用了一種叫做Intern(字符串駐留)的技術(shù)來提高字符串效率。究竟什么是intern機(jī)制,這種機(jī)制又是通過什么方式來提高字符串效率的呢?希望這篇文章能夠拋磚引玉。先來看一段代碼:>>>s3="hello!">>>s4="hello!">>>s3iss4False>>>id(s3)80325968L>>>id(s4)80326048Ls3和s4雖然值是一樣的,但確確實(shí)

系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:22 2148

Python

歸納整理Python中的控制流語句的知識(shí)點(diǎn)

程序流Python解釋器在其最簡單的級(jí)別,以類似的方式操作,即從程序的頂端開始,然后一行一行地順序執(zhí)行程序語句。例如,清單1展示了幾個(gè)簡單的語句。當(dāng)把它們鍵入Python解釋器中(或者將它們保存在一個(gè)文件中,并作為一個(gè)Python程序來執(zhí)行)時(shí),讀取語句的順序是從左到右。當(dāng)讀到一個(gè)行結(jié)束符(比如換行符)時(shí),Python解釋器就前進(jìn)到下一行并繼續(xù),直到?jīng)]有了代碼行。清單1.一個(gè)簡單的Python程序>>>i=1>>>type(i)>>>l=[0,1,2,3,

系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:43 2148

Python

Protobuf 安裝及 Python、C# 使用示例

文章目錄01|簡介02|安裝2.1Windows下安裝03|簡單使用3.1編譯3.2Python示例3.3C#示例01|簡介Protobuf(ProtocolBuffers),是Google開發(fā)的一種跨語言、跨平臺(tái)的可擴(kuò)展機(jī)制,用于序列化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。與XML和JSON格式相比,protobuf更小、更快、更便捷。protobuf目前支持C++、Java、Python、Objective-C,如果使用proto3,還支持C#、Ruby、Go、PHP、Java

系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:54 2148