数组小结

若依框架(ruoyi vue版)集成jeecg积木报表整体完整实用教程(超长篇幅耐心阅读) 若依框架(ruoyi vue版)集成jeecg积木报表整体完整实用教程,主要说明jeecg积木报表的集成、jeecg积木报表嵌入若依菜单、token权限控制,以及iframe嵌入表格等内容。 阅读详情
数组
1.数组中各个元素的类型不一定相同。
2.数组的索引可以是小数,perl会自动舍弃小数部分即:
my @array = (1,2,3,4);
$array[2] == $array[2.4] == $array[2.5] == $array[2.6] == 3  # 自动舍去小数部分 
3.打印方式的区别: 
my @array  = (1,2,3,4);
print "@array";      # 打印结果为:1 2 3 4 各个元素间以空格分隔
print @array;         # 打印结果:       1234  各个元素联接成串打印
4。数组片段:
# 数组片段及散列片段都必须以@符标识,都是一个列表
# 数组

my @array = (1,2,3,4,5,6,7);
@array[0,2,4];
@array[1];        # 都属于数组片段,即使只含一个元素
# 散列

my %hash = ('key1' => 'value1',
                     
'key2' => 'value2',
                    
'key3' => 'value3',
                     
'key4' => 'value4',
                    );
# 散列片段
@hash{'kye1','key2'};     # 对应的结果为 ['value1','value2']
 
5。与列表数组有关的操作函数
     尾操作: push  pop
     头操作: unshift  shift  ,由于大范围的移动索引的性能考虑,应尽可能少用列表头操作
     片操作: splice 把列表中的一个子列表删除或替换 参数:目标数组,其实位置,修改长度,替换子列表
     逆序:  reverse  逆序数组,但不会改变原数组
6. 数组的排序
    sort   默认是按照ASCⅡ顺序即字典顺序排列
              可由排序子例程重新定义排序方式
              用到的运算符为: cmp   字典数序  
                                                <=>    数字数序
# 按照字典数序排序结果
1, 10 , 100 , 2, 23 , 40 ,5 ,50 ,7, 70 ....
# 按照数字排序即按照大小排序
附录:ASCⅡ含义及列表
目前计算机中用得最广泛的字符集及其编码,是由美国国家标准局(ANSI)制定的ASCII码(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换码),它已被国际标准化组织(ISO)定为国际标准,称为ISO 646标准。适用于所有拉丁文字字母,ASCII码有7位码和8位码两种形式。

    因为1位二进制数可以表示(21=)2种状态:0、1;而2位二进制数可以表示(22)=4种状态:00、01、10、11;依次类推,7位二进制数可以表示(27=)128种状态,每种状态都唯一地编为一个7位的二进制码,对应一个字符(或控制码),这些码可以排列成一个十进制序号0~127。所以,7位ASCII码是用七位二进制数进行编码的,可以表示128个字符。

    第0~32号及第127号(共34个)是控制字符或通讯专用字符,如控制符:LF(换行)、CR(回车)、FF(换页)、DEL(删除)、BS(退格)、BEL(振铃)等;通讯专用字符:SOH(文头)、EOT(文尾)、ACK(确认)等;

    第33~126号(共94个)是字符,其中第48~57号为0~9十个阿拉伯数字;65~90号为26个大写英文字母,97~122号为26个小写英文字母,其余为一些标点符号、运算符号等。

    注意:在计算机的存储单元中,一个ASCII码值占一个字节(8个二进制位),其最高位(b7)用作奇偶校验位。所谓奇偶校验,是指在代码传送过程中用来检验是否出现错误的一种方法,一般分奇校验和偶校验两种。奇校验规定:正确的代码一个字节中1的个数必须是奇数,若非奇数,则在最高位b7添1;偶校验规定:正确的代码一个字节中1的个数必须是偶数,若非偶数,则在最高位b7添1。

------------------------------------------------------------------------------------------------
ASCⅡ码表:


八进制   十六进制   十进制   字符
00       00         0        nul
01       01         1        soh
02       02         2        stx
03       03         3        etx
04       04         4        eot
05       05         5        enq
06       06         6        ack  
07       07         7        bel  
10       08         8        bs
11       09         9        ht  
12       0a         10       nl
13       0b         11       vt
14       0c         12       ff
15       0d         13       er
16       0e         14       so
17       0f         15       si
20       10         16       dle
21       11         17       dc1
22       12         18       dc2
23       13         19       dc3
24       14         20       dc4
25       15         21       nak
26       16         22       syn
27       17         23       etb
30       18         24       can  
31       19         25       em  
32       1a         26       sub
33       1b         27       esc
34       1c         28       fs  
35       1d         29       gs  
36       1e         30       re  
37       1f         31       us  
40       20         32       sp  
41       21         33       !  
42       22         34       "  
43       23         35       #  
44       24         36       $  
45       25         37       %  
46       26         38       &  
47       27         39       `  
50       28         40       (  
51       29         41       )  
52       2a         42       *
53       2b         43       +  
54       2c         44       ,  
55       2d         45       -  
56       2e         46       .  
57       2f         47       /
60       30         48       0
61       31         49       1
62       32         50       2
63       33         51       3
64       34         52       4
65       35         53       5  
66       36         54       6
67       37         55       7
70       38         56       8  
71       39         57       9  
72       3a         58       :  
73       3b         59       ;
74       3c         60       <  
75       3d         61       =  
76       3e         62       >  
77       3f         63       ?  
100      40         64       @
101      41         65       A
102      42         66       B
103      43         67       C
104      44         68       D
105      45         69       E
106      46         70       F
107      47         71       G
110      48         72       H      
111      49         73       I
112      4a         74       J
113      4b         75       K
114      4c         76       L
115      4d         77       M
116      4e         78       N
117      4f         79       O
120      50         80       P
121      51         81       Q
122      52         82       R
123      53         83       S
124      54         84       T
125      55         85       U
126      56         86       V
127      57         87       W
130      58         88       X
131      59         89       Y
132      5a         90       Z
133      5b         91       [
134      5c         92       /
135      5d         93       ]
136      5e         94       ^
137      5f         95       _
140      60         96       '
141      61         97       a
142      62         98       b
143      63         99       c
144      64         100       d
145      65         101       e
146      66         102       f
147      67         103       g
150      68         104       h
151      69         105       i
152      6a         106       j
153      6b         107       k
154      6c         108       l
155      6d         109       m
156      6e         110       n
157      6f         111       o
160      70         112       p
161      71         113       q
162      72         114       r
163      73         115       s
164      74         116       t
165      75         117       u
166      76         118       v
167      77         119       w
170      78         120       x
171      79         121       y
172      7a         122       z
173      7b         123       {
174      7c         124       |
175      7d         125       }
176      7e         126       ~
177      7f         127       del
Swin Transformer 类可视化(grad CAM) 完整代码 from pytorch_grad_cam import GradCAM, ScoreCAM, GradCAMPlusPlus, AblationCAM, XGradCAM, EigenCAM from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image from torchvision.models import resnet50 import glob from demo import parse_option from models i 阅读详情

相关推荐

实现高精度卷积混响--MATLAB仿真篇

一、前言 之前在STM32F407上现实了直播声卡,实现的经典Schroeder混响模型和Moorer混响模型,得到不错效果。后来得知卷积混响最为真实地表现空间的特性,所以也就尝试在MCU上实现一个高精度的卷积混响(卷积点数为32768),目前MCU出来的混响效果算得上一流水准,本人也在计划在ADI的21489或者SC584上更高精度的卷积混响。 二、卷积方式 1、conv1是使用MATLAB自带卷积函数conv 2、conv2和conv3是改进后卷积过程,具有减少运算量特点,方便嵌入式移植 clear;

Six44的博客 5078

php数组

数组在php中应用非常的多了在我们找工作时可能数组试题也多在学习中也就到比较多,这里给各位整理了大量的关于php数组的例子,有兴趣的和小编来看这篇php入门数组的使用到面试题文章. 1.数组的概念 数组就是一个用来存储一系列变量值的命名区域,每个数组元素有一个相关的索引,也成为关键字,它可以用来访问元素. PHP允许间隔性地使用数字或字符串作为数组的索引。 2.数字索引数组

Kevin的专栏 688

QCC308x/3095收发一体:TX/RX双模一拖二与多编码广播实战解析

本文深度解析高通QCC308x/3095蓝牙音频芯片的TX/RX双模功能与广播应用。芯片支持发射和接收模式下的“一拖二”连接,并能实现LE Audio多设备广播,显著提升多设备音频切换体验与商业广播能力,适用于健身、导览等丰富场景。

g9h0i1的博客 1003

查找数组最大值五种方式

例如查询公司员工的最高薪资,以及班级的最高成绩又或者是面试中都会遇到查找最大值的问题,所以本文我们就来列举一下查询数组中最大值的 5 种方法。 1.for循环方式 for循环方式手动定义一个最大值,循环比较,如果数组的某一个元素比最大值还要大,就将这个数组元素作为最大值 比如说定义的最大值是0 现在开始循环 数组下标为0的第一个元素2 大于0 此时将2作为最大值,依次类推,循环结束,就查找到最大值 public static void main(String[] args) { int[] arr

趁年轻不如拼一拼 5万+

【SABRE 3D, SABRE 3DxT,LAM设备】2025年9月13日-安全配置-准备工作

请遵循本规程将SABRE 3D/3DxT/3D Scimitar系统设置为安全配置,以便能够在电镀单元、APT模块、XMM(或SRD)模块、工厂接口(FI)外壳或中央通道内部及周边区域执行作业p104-p117。在生产过程中暂停调度程序存在一定风险:若待维护模块未离线且在其他模块完成处理前重启调度程序,可能对生产晶圆造成影响。维护人员需特别注意电镀模块内的晶圆状态,并尽可能快速地恢复调度程序。确认待维护模块内无晶圆滞留暂停调度程序并将相应模块设置为离线状态打开模块检修门并关闭安全盖板(槽位)

weixin_46735260的博客 1367

Hopfield神经网络(HNN)详解

Hopfield神经网络是一种比较特殊的网络,它不像一般的神经网络那样有输入层和输出层,并且通过训练来改变神经网络中的参数,最终实现预测、识别等功能。Hopfield网络只有一群神经元节点,所有节点之间相互连接,形式如下: 虽然有些文章会画出像深度神经网络那样有输入输出的图,并且输出后又返回输入,但本质上就是多个节点之间的全连接,也就是上面的图形。Hopfield神经网络主要有两个应用:一是起到类似储存器的作用,也就是我们把多个序列或图片输入这个网络,最终这个网络会以神经元之间连接权重的形式储存这

weixin_60737527的博客 4万+

【数组和字符串】(附) 其余练习 A

LeetCode - 数组和字符串 - 其余练习 A 组

闻韶 1099

【EtherCAT实践篇一】TwinCAT 3安装、使用

FULL(XAE)安装包:包含了XAR的功能,并能进行多种语言的编程和硬件组态,通常安装在编程电脑上;XAR安装包:包含了ADS的功能,是实时运行环境,对 TwinCAT 模块进行加载、执行、管理、实时运行与调用,通常安装在PLC中;RM安装包:在装了高版本的TwinCAT 3后,发现PLC中的TwinCAT版本较低,就需要安装相应低版本的RM安装包切换版本使用(注:4024无法使用RM安装包切换到低于4022的版本,如4020/4018/4016版本。

JXES智能生态系统 5123

数据类型之列表与数组

-- Start 对于下面的 Perl 语句,等号左边的$name 被称为标量,等号右边的"尚波" 被称为字符串常量,它的意思是把字符串常量"尚波"赋给变量$name。 $name = "尚波"; 对于下面的 Perl 语句,等号左边的@names 被称为数组,等号右边的被称为列表,它的意思是把列表中的值赋给数组@names。 @names = ("尚波", "张三", "李四")

千里之行始于足下 1925

UDS诊断入门第一课:手把手教你玩转0x10会话控制服务(附ISO14229实战解析)

刚接触汽车电子诊断的工程师们,往往会被厚厚的ISO 14229标准文档和各种专业术语吓退。但就像学习编程要从"Hello World"开始一样,掌握UDS协议的最佳切入点就是0x10诊断会话控制服务。这个看似简单的服务,实际上是整个诊断系统的"钥匙"——它决定了ECU(电子控制单元)当前处于何种工作模式,直接影响着其他诊断服务的可用性。 在实际车辆诊断中,ECU默认处于DefaultSession模式,这种模式下许多高级诊断功能是被禁用的。想象一下你正在开发一个需要刷写ECU固件的工具,如果连最基本的会

weixin_30402343的博客 392

Transformer实战(40)——Transformer时间序列数据建模

Transformer 因其在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 任务中的优异表现而被广泛应用,其主要优势在于能够有效建模时间序列数据。这些数据可以是文本,也可以是非文本。本节将介绍如何使用 Transformer 进行时间序列数据建模和预测,将学习时间序列的基本概念,并在此基础上使用一个简单的模型,用以初步了解时间序列数据,并为各种预测任务奠定基础。

盼小辉丶的博客 2355

sv 数据类型: packed /unpacked/动态数组/联合数组/struct/ enum

https://www.bilibili.com/video/BV17z4y1D7Wn?p=9 bit bit byte int 2值逻辑 reg wire logic 4值逻辑 unpacked logic a[2] //实际 a[0] /a[1]占32bit 对一维数组的bit赋值 定长数组赋值 foreach是for的简化 数组的方法 copy compare packed array 压缩数组 最右边是byte[0] 最左边是byte[3] array后从左到右

oldmoney 1563

【图像超分】论文精读:Interpreting Super-Resolution Networks with Local Attribution Maps(LAM)

论文题目:Interpreting Super-Resolution Networks with Local Attribution Maps —— 用局部归因图解释超分辨率网络CVPR 2021!必读文章!必须会的可视化手段!很多文章中都会对比LAM!图像超分辨率 (SR) 技术发展迅速,受益于深度网络的发明及其连续突破。然而,众所周知,深度学习和深度神经网络很难解释。SR网络继承了这种神秘的性质,很少有作品试图理解它们。在本文中,我们对 SR 网络进行了归因分析。

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 547

数组方法小结

数组是一种常见的数据结构,数组操作也是前端工程师必知必会的技能。本文针对js中的数组操作进行总结,归类,建议收藏。 1 简介 本文总结了js中数组的方法,并做了一些分类。属于基本功能,所有与js打交道的人都可以阅读。 2 主要内容 •数组的方法从哪里来•数组的方法分类•几个数组的使用技巧 3 数组的方法从哪里来 当我们定义一个数组之后,我们就可以直接使用它的方法。例如: var arr = [];arr.push(100); 为什么我们可以使用push方法呢?因为arr是通...

sqLeiQ的博客 294

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

数组的下标越界异常及小结

数组的下标越界异常及小结

w2660034033的博客 485

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

Day24,数组下标越界及小结

qq_50034199的博客 159

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

小白对学习数组小结

x==0 x==5(为五是因为我的展示表格是五格)-1 y == 0 y == 5-1从而打印实现,认真做下来之后还是收获满满。相当于一层前四间都住满了,还剩一对情侣,那么其中一位住第一层最后一间[0,5],那么另一位就住到下一层的第一间[1,0]的这间房。举个简单例子就是有十个人到了你管理的单位,你给的初始值就是给他们一人一间的房间,十个人你就给十间,一百个人就给100间。但是其编号有点特殊 第一间房间是0 第二间房间才是1,以此类推,当你要找第6个人的时候,你要去编号是5的房间找。

juzou41214的博客 324

增加数组下标_数组方法小结

数组是一种常见的数据结构,数组操作也是前端工程师必知必会的技能。本文针对js中的数组操作进行总结,归类,建议收藏。1 简介本文总结了js中数组的方法,并做了一些分类。属于基本功能,所有与js打交道的人都可以阅读。2 主要内容•数组的方法从哪里来•数组的方法分类•几个数组的使用技巧3 数组的方法从哪里来当我们定义一个数组之后,我们就可以直接使用它的方法。例如:var arr = [];ar...

weixin_28725407的博客 984

alxctools索引超出了数组界限_数组方法小结

数组是一种常见的数据结构,数组操作也是前端工程师必知必会的技能。本文针对js中的数组操作进行总结,归类,建议收藏。1 简介本文总结了js中数组的方法,并做了一些分类。属于基本功能,所有与js打交道的人都可以阅读。2 主要内容•数组的方法从哪里来•数组的方法分类•几个数组的使用技巧3 数组的方法从哪里来当我们定义一个数组之后,我们就可以直接使用它的方法。例如:var arr = [];arr.pus...

weixin_35862131的博客 579

数组下标越界及小结

package com.wuming.struct; public class Demo09 { public static void main(String[] args) { int[] a={1,2,3,4,5,6,7,8}; for (int i = 0; i <=a.length; i++) {//=去掉,下标越界,数组下标为[0,length-1] System.out.println(a[i]); } .

wanggang182007的博客 738

Java知识点小结1:数组

Java知识点小结1:数组

duke_ding2的博客 471

js数组方法小结_新手向 js数组方法有哪些 数组创建增删改查 数组合并遍历映射 map each filter forin forof循环讲解

js数组方法小结_新手向 创建变量 1. var 变量名 = new Array() 此方法创建一个数组对象 并无实际值 2. var 变量名 =new Array(n) 此方法创建一个长度为 n 的数组对象,虽然有长度 但仍无实际值 3. var 变量名 =[ 值1 , 值2 , 值3 , 值4 ,值5] 此方法创建一个数组对象 ,[ ] 内填写值 值与值之间逗号分隔 也可能只写一个[ ] var x = new Array...

Objcet_you的博客 317

狂神JAVA学习笔记 JAVA数组04下标越界及小结

qq_58278890的博客 122

数组的小结

数组(array简写arr) 存放多个数据 let arr=[],[]可以理解为放数据的仓库。将数据放在仓库之后,就可以对这个仓库,做一些你喜欢的事情,比如可以通过仓库的length属性consle.Log(arr.length)得到”仓库的长度”,比如衣柜是有第一格第二格,仓库呢也是有编号的,每个编号存放一个数据。而这个仓库的编号我们称做下标,0是起始下标。假如你忘记了”仓库”中的存放了多少个数据,又想找到最后一个。咋办呢?想想你下标是从0开始的,加入有三个数据,最后一个数据下标就是2,也就是说下标始终

weixin_49826762的博客 300

数组知识小结

一、数组基本用法 1.1 什么是数组 数组本质上就是让我们能 “批量” 创建相同类型的变量. 例如: 如果需要表示两个数据,那么直接定义两个变量即可 int a;int b 如果需要表示五个数据,那么也可以照上面的方法定义五个变量。 那么问题来了,如果要创建一万个数据,还要这样一个个的定义吗? 这时候就需要使用数组,帮助我们批量创建。 1.2创建数组 基本语法 / /动态初始化 数据类型 [ ] 数组名称 = new 数据类型 [ ] { 初始化数据 }; / /静态初始

weixin_48492905的博客 508

DAY67:数组、链表、字符串、哈希表的刷题小结

找到环的入口位置,也就是在相遇节点处,定义一个指针index1,在头结点处定一个指针index2。原地移除数组上的元素,数组上的元素,不能真正的删除,因此只能覆盖。pre和cur一前一后,先将cur-next保存好,然后将pre连接到cur-next上,将pre箱右移动,cur向右移动。设计快慢指针,low走一步和fast走两步,如果两个指针相遇了,说明链表有环,不然快指针会一直比慢指针快。这题的hash表,是以数组实现的,因为字母只有26个,所以只需要26个数字的数组。设计一个节点来保存当节点的下一个。

weixin_43799497的博客 1056
上一篇: 日志分析之输入分隔符m修饰符
下一篇: 散列hash小结
utopia_wang
博客等级 码龄20年 7粉丝 27原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值