(9)Python循环结构

C++编程之美-结构之法(代码清单3-9)

代码清单3-9 class stack { public: stack() { stackTop = -1; maxStackItemIndex

数据结构（9）-- 跳表

文章目录 跳表 跳表的搜索 跳表的插入 抛硬币 跳表的删除 跳表的代码实现 跳表数据结构 初始化跳表 插入节点 删除节点 销毁跳表 为什么Redis要用跳表来实现有序集合？ 跳表(skip list) 对应的是平衡树(AVL Tree)，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 节点，发现17比其大，向后搜索，发现6后面的节点指向了Nil(第4层)，那么搜索的层数降低1层， 从此节点的第3层开始搜索，发现下个节点是25，大于17，那么再降低一层，从2层开始搜索，发现第2层是9， 小于17，继续搜索，发现9节点的下一个数是17，搜索完成。 大年初一还要搞代码，哎。 ---- 跳表的代码实现 跳表数据结构 如上图中的E节点，表示的是头节点，一般跳表的实现，最大有多少层(MAX_LEVEL)是确定的。所以e的个数是固定的。

第9章、语言结构

MySQL使用type关键字，并且这些结构分别生成 DATE， TIME和 DATETIME值，如果指定，则包括尾随小数秒部分。

opencv 9 -- 轮廓 层次结构

同时，我们得到的结果包含 3 个数组， 第一个图像，第二个是轮廓，第三个是层次结构。 但是我们从来没有用过层次结构 层次结构是用来干嘛的呢? 层次结构与轮廓提取模式有什么关系呢? 2 OpenCV 中层次结构 不管层次结构是什么样的，每一个轮廓都包含自己的信息: 谁是父，谁 是子等。 而对象内部中空洞的轮廓为 第 2 级组织结构， 空洞中的任何对象的轮廓又是第 1 级组织结构。 空洞的组织 结构为第 2 级。 想象一下一副黑底白字的图像，图像中是数字 0。 0 的外边界属于第一级 组织结构，0 的内部属于第 2 级组织结构。 我们可以以下图为例简单介绍一下。我们已经用红色数字为这些轮廓编号， 并用绿色数字代表它们的组织结构。 现在我们考虑轮廓 0，它的组织结构为第 1 级。 其中有两个空洞 1 和 2， 它们属于第 2 级组织结构。

数据结构（9）串的顺序存储结构

串的顺序存储结构 鸽了很久的数据结构篇，最近确实事情好多，为了申请外宿一直和导员斗智斗勇，今天来看一个串这一节，其实就串的基本代码部分不是特别重要，本着复习线性表的目的，我们再来看一遍。

9. 精读《Immutable 结构共享》

我们先来预热下其重要特征，结构共享。 1 引言 结构共享不仅仅是 “结构共享” 那么简单，背后包含了 Hash maps tries 与 vector tries 结构的支持，如果让我们设计一个结构共享功能，需要考虑哪些点呢？ 因此结构共享的核心思路是以空间换时间。 ，就相当于线性结构）。 所以Object.assign 也能实现结构共享 见如下代码： const objA = { a: 1, b: 2, c: 3 } const objB = Object.assign({}, objA

PHPCMSV9数据结构

v9_admin 管理员表 v9_admin_panel 快捷面板 v9_admin_role 角色表 v9_admin_role_priv 管理员权限表 v9_announce 公告表 v9_attachment _1 v9_comment_setting v9_comment_table v9_content_check 内容审核表 v9_copyfrom 来源表 v9_datacall 数据调用 v9_dbsource 数据源 v9_download v9_download_data v9_downservers 镜像服务器表 v9_favorite 用户收藏表 v9_formguide v9_formguide_fields v9_hits 访问统计 v9_ipbanned IP禁止 v9_keylink 关联链接 v9_link v9_linkage 联动菜单表 v9_log 操作日志 v9_member 会员表 v9_ v9_model_field 模型字段表 v9_module 模块表 v9_mood v9_news 文章主表 v9_news_data 文章从表 v9_page 单网页数据表 v9_pay_account

Nginx结构原理全解析（9）

Nginx 架构基础 1 Nginx请求处理流程 image.png 2 Nginx进程结构 image.png 3 Nginx进程管理：信号 3.1 Master进程 监控worker进程 CHLD

代码审计day9

Unicode编码 文件包含 文件包含漏洞的产生原因是在通过引入文件时,引用的文件名用户可控，由于传入的文件名没有经过合理的校验，或者校验被绕过，从而操作了预想之外的文件，就可能导致意外的文件泄露甚至恶意的代码注入 模块加载、cache调用,传入的参数拼接包含路径 include() 使用此函数,只有代码执行到此函数时才将文件包含进来,发生错误时只警告并继续执行。

Python代码找bug（9）

Python代码找bug（9） 上期的代码设计需求： 有5个人坐在一起，问第五个人多少岁？他说比第4个人大2岁。问第4个人岁数，他说比第3个人大2岁。问第三个人，又说比第2人大两岁。 代码如下： ? 请大家仔细阅读代码，找出其中的bug！ 正确答案：共有2个bug。（对答案时间，看看答对了几个？） （1）第5行代码：c = age(n) + 2中，调用了age()函数。 所以，正确的代码应该是这样的： ? 点评：这个代码找bug问题，是复习递归算法的案例，主要目的： （1）巩固学习递归算法。 （2）加深理解递归算法中函数的返回值问题。 本期代码设计需求： 两个 3 行 3 列的矩阵： X = [[12,7,3], [4 ,5,6], [7 ,8,9]] Y = [[5,8,1], [6,7,3], [4,5,9 代码如下： ? 当然，上面的代码还是有bug的。请找出来，发到留言里，明天对答案。 正确答案明天揭晓。 提醒：惯例所有代码都是基于Pythpn3 的哦。

9.代码抽取（adapter）

1  抽取Adapter 共性的方法 2  把getView方法里 和holder相关的逻辑 摘取到Holder代码中 3  把Holder 相关的代码 抽取到BaseHolder中  4  把

JVM-9.Class类文件结构

方法表集合 方法表的结构和字段表接口类似，访问标志和属性表集合的可选项有区别 方法里的代码，经过编译器编译成字节码指令后，存放在方法属性表集合的Code属性中 有可能出现编译器自动添加的方法，例如实例构造器 方法表结构 ? 方法访问标志 8. ConstantValue属性结构 8.7 InnerClass属性 用于记录内部类和宿主类之间的关系 结构： ? inner_class_access_flags标志 8.8 Deprecated和Synthetic属性 Deprecated：用于类，字段，方法，在代码中用@deprecated注解进行设置 BootstrapMethods属性结构 bootstrap_methods结构： ? bootstrap_method属性的结构

小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】 np.arange(0,6) a.resize(2,3) print(a) import numpy as np a = np.arange(0,6) b = a.reshape(2,3) print(b) 两个代码块的输出都是下面的 相当于inplace=True了，直接在原变量的进行修改，而reshape是有返回值的，不在原变量上修改（但是呢reshape是共享内存的）： [[0 1 2] [3 4 5]] 3.2 张量内存存储结构 tensor的数据结构包含两个部分: 头信息区Tensor：保存张量的形状size，步长stride，数据类型等信息 存储区Storage：保存真正的数据 头信息区Tensor的占用内存较小，主要的占用内存是

9. redux如何精简代码

经过2天折腾，终于把API全面切换到GitHub，总结一下经验： redux精简代码 使用redux-persist持久化数据 redux如何减少样板代码##### ---- 通过之前的代码不难看出 ，核心代码直接照抄的官方文档，看官嫌我啰嗦可以直接跳过本文去原文档，中文、英文。 通过改造，下面是一个请求GitHub Search Repositories API的action的最终代码： export function searchRepos(q = 'react-native 这里是因为我以前的代码不够规范，在reducer里处理了分页数据，无论是本着单一职责或是其他的设计原则来讲，这都是不好的，在此特别提出请勿模仿。 (isDebugInChrome) { window.store = store } return store; } README文档很详细，就不赘述了，完整代码地址

【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】 np.arange(0,6) a.resize(2,3) print(a) import numpy as np a = np.arange(0,6) b = a.reshape(2,3) print(b) 两个代码块的输出都是下面的 相当于inplace=True了，直接在原变量的进行修改，而reshape是有返回值的，不在原变量上修改（但是呢reshape是共享内存的）： [[0 1 2] [3 4 5]] 3.2 张量内存存储结构 tensor的数据结构包含两个部分: 头信息区Tensor：保存张量的形状size，步长stride，数据类型等信息 存储区Storage：保存真正的数据 头信息区Tensor的占用内存较小，主要的占用内存是

Elastic学习之旅 (9) 结构化搜索

结构化数据 结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么，什么数据是结构化的呢？ ES中日期、布尔类型和数字都是结构化的。 ，它们都需要遵从严格规定的、结构化的格式。 结构化搜索 结构化搜索（Structured Search）是指对结构化数据的搜索，那么我们接下来就看看如何做结构化搜索。在ES中对结构化数据进行匹配，主要使用term查询。 请注意里面这些测试数据的结构，后面两条并没有date字段哟。 ，并通过几个实例了解了如何对结构化数据进行搜索。

数据结构 | 每日一练（9）

数据结构 合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下 ——老子 1 每日一练 实际上数据类型是厂家提供给用户的已实现了的数据结构。“抽象数据类型（ADT）”指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作。“抽象”的意义在于数据类型的数学抽象特性。 无论其内部结构如何变化，只要它的数学特性不变就不影响它的外部使用。抽象数据类型和数据类型实质上是一个概念。

python代码基本结构

那当然python也有这三种基本机构了, 下面举例说明 顺序结构 程序中的源代码按照自上而下的顺序, 依次执行各个操作 # 顺序结构 print("start") print("running") 相当于其他语言的switch和case, 可以有多个elif, 但只会执行其中一个项 # 基本结构 if 条件成立: 执行代码块1 elif 条件2成立: 执行代码块2 elif 条件3 成立: 执行代码块3 ...... else: 执行代码块4 单向分支结构 # 单向分支 """ if 条件成立: 执行代码块 """ # 举例 if 5 < 12: # 嵌套结构 """ if 条件成立: if 条件成立: 执行代码块1 else: 执行代码块2 else: 执行代码块3 """ if 5 = 5") else: print("5 < 12") # 输出结果 # 5 == 5 循环结构 循环结构可以减少源程序重复书写的工作量(代码量)，用来描述重复执行某段算法的问题，这是程序设计中最能发挥计算机特长的程序结构

代码结构：协作基石

在软件开发的世界里，代码结构就如同建筑的框架，支撑着整个项目的运行。想象一下，你加入了一个新的开发团队，接手一个已经有一定规模的项目。 清晰的代码结构则截然不同，它就像是一本条理清晰的书籍，每个章节（模块）都有明确的主题，段落（函数）之间过渡自然，语句（代码行）表意明确。 每个部分职责明确，代码结构清晰。当需要添加新的业务功能时，开发人员可以很容易地找到对应的模型层进行修改；当要优化界面显示时，直接在视图层进行调整即可。 这种清晰的结构使得团队成员之间的协作更加顺畅，开发效率大幅提高。 常见的代码结构组织方式有很多种。 清晰的代码结构为团队协作奠定了坚实的基础，让开发人员能够高效地理解和修改代码；完备的文档体系是知识传承的纽带，使得项目的信息得以保留和传递，新成员能够快速融入项目；开放的接口设计则是连接不同系统和模块的桥梁