qzcrystal的博客

import browserhistory as hb import pandas as pd # 1.json的形式导出浏览器历史记录 a = hb.get_browserhistory() print(a) # 2.表格的形式导出浏览器历史记录 pd.DataFrame.from_dict(hb.get_browserhistory()['Mozilla Firefox']) # 3.csv的形式导出浏览器历史记录 hb.write_browserhistory_csv() ...

1、实例属性：在构造函数__init__()中定义的属性，定义和使用时必须以self作为前缀。 2、类属性：在类中所有方法之外定义的数据成员。 在主程序中，或类的外部，实例属性属于实例（对象），只能通过对象名访问；类属性属于类，可以通过类名或对象名访问。 3、私有成员：以两个下划线开头“__”的属性是私有属性 4、方法 在类中定义的方法有四类：公有方法、私有方法、静态方法、类方法。 公有方法：通过对象名直接调用， 私有方法：以两个下划线开头“__”，不能通过对象名直接调用 静态方法、类方法通

class Solution: def orangesRotting(self, grid: List[List[int]]) -> int: res = 0 # 全部腐烂需要的时间 ls = [] # 存放腐烂的橘子 dx = [1, -1, 0, 0] # 位置坐标 dy = [0, 0, 1, ...

PS：本文参考了大量文献资料，在此感谢所有作者。 1、算法描述： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，不从总体最优上加以考虑，只是局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。 贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，如果满足每做出一个局部最优解，得...

1、问题描述： 有n个物品和一个大小为capacity的背包，每个物品的大小为w[i]，每个物品的价值为v[i]。选择合适的物品放入背包中，使得背包内物品的总价值最大。 与01背包不同的是，每个物品的数量为无限个。 2、思路分析：动态规划 定义动态规划数组：dp[i][j]表示从前i个物品中挑选物品放入容量为j的背包中所得到的背包的总价值。 则面对第i个物品，可以放k次，对于每一次k的取...

1、01背包问题 问题描述： 给定n个物品和一个容量为capacity的背包，物品i的大小为w[i]，物品i的价值为v[i]。如何选择物品装入背包，使背包中物品价值最大？ 思路分析：动态规划 动态规划数组dp[i][j]表示当前背包容量为j，前i个物品的价值。 则面对物品i，有两种选择：放与不放。 ①当目前背包容量大于等于当前物品的大小时，可以放，也可以不放，所以要选择两者的最大值。 ...

num = 1.22334577901 # 保留两位小数 print('{:.2f}'.format(num)) print('%.2f' % num) print(round(num, 2))

1、下载requests：打开Anaconda prompt，输入pip install requests下载 2、验证是否下载成功： 输入python 输入import requests，如果没有错误提示信息，则表示下载成功，可以使用 3、下载图片 import requests headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10....

键入网址，联系网络运营商DNS服务器 DNS返回IP地址 通过IP查询百度服务器 百度服务器返回给用户HTML页面

内置函数：如abs\sqrt\sum 自定义函数 语法 def hello(): print("aaa") hello() //调用函数

一、数据类型 整形（int） 浮点型（float） 字符型（str） 布尔型（True/False） 使用type()函数可以查看变量类型，返回变量类型。 二、列表list[]：由一系列按特定顺序排列的元素组成，可以是字符串、数值等 如：ad = ['a','b','c'] ad = ['a','b','c'] ad.append('d') //在任意位置添加元素 del a...