(9)Python循环结构

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。 ---- 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。

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。

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。

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）。 3 总结 数据结构共享要达到真正可用，需要借助 Hash maps tries 和 vector tries 数据结构的帮助，在上文中已经详细阐述。

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

JVM-9.Class类文件结构

常量池中常量项结构总表1 ? 常量池中常量项结构总表2 4. 访问标志 访问标志（access_flag）用来识别一些类或者接口层次的访问信息： ? 访问标志 5. 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： ? 暂时看不懂 8.10 Signature属性 可选定长属性 出现在类，属性表，方法表结构的属性表中 记录泛型签名信息 表结构： ? 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】 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

结构型设计模式对比 设计模式（十六）

结构型设计模式 结构型模式关注于整体最终的结构，通过继承和组合，构建出更加复杂的结构 进而提供更加强大的逻辑功能 七种结构型模式 适配器模式（Adapter Pattern） 组合模式（Composite 省略掉装饰器模式结构图中的ConcreteDecorator角色，组合模式和装饰器模式的结构就完全一样了 如果只有一种类型的ConcreteImplementor，桥接模式又与对象适配器模式相同 虽然说他们都有 享元模式 将客户端与子系统的耦合交互进行分离，抽象出来一个新的接入点，外观Facade，降低耦合，外观模式 分离开的多种事物，如果他们有“整体--部分”的关系，可以将它们组合在一起，形成更复杂的整体结构 ，组合模式 （ps：上面的分离指分开的，不耦合在一起，不是特指原本是一个整体，被分成两部分） 以上各个部分的差异对比点主要根据设计模式的最初意图、动机，设计模式本就是设计原则的实现化角色 对于任何的结构 所以，除非你有更好更合适的选择，或者改变 否则，一定要尽量按照模式原本的意图和动机去使用某种模式 原文地址:结构型设计模式对比 设计模式（十六）

【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】 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

【LLM系列之底座模型对比】LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT模型结构对比

激活相比，《GLU Variants Improve Transformer》论文里提到：SwiGLU 已被证明可以显著提高模型效果 提出Parallel Layers：每个 Transformer 结构中的 这样，标记化永远不会产生未知标记 两个全连接层： GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构，并对 Transformer Decoder 进行了一些改动，原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构，GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention，如下图所示:

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。

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。

SQL 质量管理 | 结构对比：轻松掌握数据库结构差异

本周我们发布了 SQLE 3.2410.0-pre3 版本： 企业版 轻松掌握数据库结构差异 新功能 企业版 轻松掌握数据库结构差异 还在为多人协作开发中数据库结构变更的追踪和管理烦恼吗？ 现在，你可以使用 结构对比 功能，一键快速掌握所有变更，告别繁琐的人工追踪的，大幅提升你的工作效率！ 1. 一键对比，追踪省时省力 进入结构对比功能页，选择你需要对比的两个数据库对象，点击“执行对比”，立即查看所有差异，无需手动追踪。 2. 快速同步，轻松维护数据一致性 此时，如果需要保持两个数据源的库表结构一致，可以点击“生成变更 SQL”按钮，即可获得将两端数据库结构同步的 SQL 语句。 修复若审批成员过多时提交工单会报错的问题 [#2646] 修复自定义扫描任务 TOKEN 没有展示到页面的问题 企业版 新功能 [actiontech/sqle-ee/issues/1910] 新增数据库结构对比功能

9个时间序列交叉验证方法的介绍和对比

在本文中，我们收集了时间序列的常用的9种交叉验证方法。这些包括样本外验证(holdout)或流行的K-fold交叉验证的几个扩展。 TimeSeriesSplits通常是评估预测性能的首选方法。 改进的K-Fold交叉验证 改进的K-Fold交叉验证保留了过程中的打乱部分(图9)。但是它删除了接近验证样本的任何训练观察值。 改进的K-Fold交叉验证依赖于创造间隙而不是阻塞。 总结 本文概述了9种可用于时间序列不同的交叉验证的方法，这里建议： 首选技术是蒙特卡洛交叉验证(列表中的第5个)。时间序列交叉验证(及其变体)是一个很好的选择。

图对比学习 | 结合图的结构信息和节点特征的图对比学习

最近，对比学习（CL）已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充，得到两个视图，并使两个视图的表示一致性最大化。 本文认为，数据扩充方案应保留图的内在固有结构和属性信息，这使得模型对不重要的节点和边的扰动不敏感。但是，大多数现有方法采用统一的数据增强方案，例如统一减少边和shuffle特征，导致性能欠佳。 在本文中，作者提出了一种新的具有自适应增强的图对比表示学习方法，该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说，在拓扑级别，本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。 实验表明，提出的方法始终优于现有的最新方法，甚至超过了一些监督学习的对应方法，这证明了采用自适应增强的对比框架的有效性。 ?

MySQL索引数据结构的对比分析

MySQL中的索引可以使用多种数据结构实现,包括B+树、哈希表、红黑树等。本文将对几种常见的数据结构进行对比分析。B+树索引B+树是MySQL中最常见的索引实现结构。 "a" "b"特点:所有数据记录都在叶子节点支持范围查询和排序内节点组织数据,提高检索效率树高平衡,插入删除性能好优点:具有顺序性,可以用于排序支持范围查找和分页查询叶子节点链表结构 效率较高树的高度较低,检索性能好缺点:相比哈希表,总体查找效率较弱实现较为复杂总结B+树全面支持各种查询,但占用空间较大哈希表查找最快,但不支持排序与范围检索红黑树在效率和功能上做折中应根据场景选择合适的数据结构实现索引 以上内容对几种常见索引结构进行了比较和分析。请您指正如果有不准确的地方,我会进行修改完善。感谢您的意见反馈!

Solana与EVM交易结构与账户模型对比

Solana 和 EVM（如以太坊）区块链在交易结构与账户模型上存在本质差异，这些差异直接影响其性能、开发模式和适用场景。 以下从五个维度进行综合对比分析： 一、交易结构对比Solana 交易原子性与多指令 每笔交易（Transaction）包含多个指令（Instructions），按顺序原子执行：全部成功或全部回滚。 二、账户模型对比Solana 账户模型分类与所有权分离 数据与代码解耦：程序账户：存储可执行代码（如 SPL 代币程序），无状态。数据账户：存储状态（如代币余额），由程序账户拥有并控制修改权限。