- 当你需要写一个函数来验证,处理数据时,返回数据是必须的通常来讲,写函数是为了重用代码,使这个函数可以通用在很多地方,比如验证表单信息,验证会员身份,验证余额,处理会员数据,查询数据这个时候,就得返回验证失败或者成功,验证失败也有验证失败的提示信息,返回数据也有可能有错误信息,也有返回成功的数据,所以我们应该规范一个返回数据的类型格式简洁来说,一个函数,验证失败应该返回false,并且返回失败... 当你需要写一个函数来验证,处理数据时,返回数据是必须的通常来讲,写函数是为了重用代码,使这个函数可以通用在很多地方,比如验证表单信息,验证会员身份,验证余额,处理会员数据,查询数据这个时候,就得返回验证失败或者成功,验证失败也有验证失败的提示信息,返回数据也有可能有错误信息,也有返回成功的数据,所以我们应该规范一个返回数据的类型格式简洁来说,一个函数,验证失败应该返回false,并且返回失败...
- 自己在尝试做一个wap文字游戏,有一些数据内容是序列化后的数据,取出来是数组,所以做了一个tp数组翻页函数//数组分页function array_page($array,$rows){ import("ORG.Util.Page"); //导入分页类 $count=count($array); $Page=new Page($count,$rows); $list=... 自己在尝试做一个wap文字游戏,有一些数据内容是序列化后的数据,取出来是数组,所以做了一个tp数组翻页函数//数组分页function array_page($array,$rows){ import("ORG.Util.Page"); //导入分页类 $count=count($array); $Page=new Page($count,$rows); $list=...
- 今天下午上班做配置表数据自动验证更新时,发现验证失败返回false,而验证成功返回的却只是空数组,导致一直判断为false;大概流程是这样配置表有id name value 4个字段然后我的配置是一条一条存在value的如 site_name 我爱PHP网 当验证site_name是否小于20个字符时,虽然验证成功,但是因为和表字段的字段名不对等,site_name不等于 id 不等于... 今天下午上班做配置表数据自动验证更新时,发现验证失败返回false,而验证成功返回的却只是空数组,导致一直判断为false;大概流程是这样配置表有id name value 4个字段然后我的配置是一条一条存在value的如 site_name 我爱PHP网 当验证site_name是否小于20个字符时,虽然验证成功,但是因为和表字段的字段名不对等,site_name不等于 id 不等于...
- jq的splice用于删除数组里某些元素,并且会改变原数组定义和用法splice() 方法向/从数组中添加/删除项目，然后返回被删除的项目。注释：该方法会改变原始数组。语法arrayObject.splice(index,howmany,item1,.....,itemX)复制参数描述index必需。整数，规定添加/删除项目的位置，使用负数可从数组结尾处规定位置。howmany必需。要删除的... jq的splice用于删除数组里某些元素,并且会改变原数组定义和用法splice() 方法向/从数组中添加/删除项目，然后返回被删除的项目。注释：该方法会改变原始数组。语法arrayObject.splice(index,howmany,item1,.....,itemX)复制参数描述index必需。整数，规定添加/删除项目的位置，使用负数可从数组结尾处规定位置。howmany必需。要删除的...
- 主要原理是,将数组从大到小排序,数组1先取数取第一个,数组2第2取第2个,以此类推取完第一次数组之后,判断下数组1,数组2,进行一次排序,将数据最大的排前面(理论上来说,数组1数据最大,因为从大到小排序)当数组1是最大时,让数组1取倒数第一个值(最小值),数组2取倒数第2个值,以此类推这时候,数组1取得是最小,数组2取的是第二小,会让总数开始慢慢的接近,以此类推下面是一个n个数字分2组的实例... 主要原理是,将数组从大到小排序,数组1先取数取第一个,数组2第2取第2个,以此类推取完第一次数组之后,判断下数组1,数组2,进行一次排序,将数据最大的排前面(理论上来说,数组1数据最大,因为从大到小排序)当数组1是最大时,让数组1取倒数第一个值(最小值),数组2取倒数第2个值,以此类推这时候,数组1取得是最小,数组2取的是第二小,会让总数开始慢慢的接近,以此类推下面是一个n个数字分2组的实例...
- 哈夫曼树（Huffman Tree）是一种常用的数据结构，用于实现数据压缩和编码。它是由美国计算机科学家David A. Huffman于1952年提出的，被广泛应用于通信、压缩算法和信息存储等领域。哈夫曼树主要用于根据字符出现的频率构建最优的前缀编码，以便在压缩数据时能够有效地减少所需的比特数。该树具有如下特性：最优性：哈夫曼树是一棵最优二叉树，即它的带权路径长度最小。带权路径长度是指树中... 哈夫曼树（Huffman Tree）是一种常用的数据结构，用于实现数据压缩和编码。它是由美国计算机科学家David A. Huffman于1952年提出的，被广泛应用于通信、压缩算法和信息存储等领域。哈夫曼树主要用于根据字符出现的频率构建最优的前缀编码，以便在压缩数据时能够有效地减少所需的比特数。该树具有如下特性：最优性：哈夫曼树是一棵最优二叉树，即它的带权路径长度最小。带权路径长度是指树中...
- MySQL 第八节 相当牛逼的索引机制 内容分享。 MySQL 第八节 相当牛逼的索引机制 内容分享。
- 在数据结构中，特殊矩阵和稀疏矩阵是描述矩阵中元素分布特点的两个概念。特殊矩阵（Special Matrix）是指具有一定规律和特殊性质的矩阵，其中大部分元素具有相同的值或者具有特定的规律。特殊矩阵的特点在于其元素之间存在一种明显的关联关系，可以利用这种关系来进行高效的存储和操作。稀疏矩阵（Sparse Matrix）是指在矩阵中大部分元素为零的矩阵。稀疏矩阵的特点在于它的非零元素相对较少，而... 在数据结构中，特殊矩阵和稀疏矩阵是描述矩阵中元素分布特点的两个概念。特殊矩阵（Special Matrix）是指具有一定规律和特殊性质的矩阵，其中大部分元素具有相同的值或者具有特定的规律。特殊矩阵的特点在于其元素之间存在一种明显的关联关系，可以利用这种关系来进行高效的存储和操作。稀疏矩阵（Sparse Matrix）是指在矩阵中大部分元素为零的矩阵。稀疏矩阵的特点在于它的非零元素相对较少，而...
- 本文详细介绍下面这张图。编译器是将高级语言代码翻译为机器语言代码的工具。编译器的工作可以划分为多个重要阶段，以下是其中几个常见的阶段，并给出了具体例子：词法分析（Lexical Analysis）：在词法分析阶段，编译器将源代码分解成词法单元（Token）序列。词法单元是语法上具有意义的最小单位，例如标识符、关键字、运算符、常数等。编译器使用正则表达式和有限自动机等技术来扫描源代码并生成词法... 本文详细介绍下面这张图。编译器是将高级语言代码翻译为机器语言代码的工具。编译器的工作可以划分为多个重要阶段，以下是其中几个常见的阶段，并给出了具体例子：词法分析（Lexical Analysis）：在词法分析阶段，编译器将源代码分解成词法单元（Token）序列。词法单元是语法上具有意义的最小单位，例如标识符、关键字、运算符、常数等。编译器使用正则表达式和有限自动机等技术来扫描源代码并生成词法...
- 图的邻接表和邻接矩阵是两种常用的表示图的数据结构，用于描述图中各个顶点之间的连接关系。图是由一组顶点和一组边组成的数据结构，顶点表示图中的对象，边表示对象之间的关系。邻接表和邻接矩阵都可以有效地表示图的结构，并提供了不同的优势和适用场景。邻接表：邻接表是一种链表的集合，用于表示图中每个顶点以及与之相邻的顶点。对于每个顶点，邻接表中都有一个链表，链表中存储着与该顶点直接相连的其他顶点。示例：考... 图的邻接表和邻接矩阵是两种常用的表示图的数据结构，用于描述图中各个顶点之间的连接关系。图是由一组顶点和一组边组成的数据结构，顶点表示图中的对象，边表示对象之间的关系。邻接表和邻接矩阵都可以有效地表示图的结构，并提供了不同的优势和适用场景。邻接表：邻接表是一种链表的集合，用于表示图中每个顶点以及与之相邻的顶点。对于每个顶点，邻接表中都有一个链表，链表中存储着与该顶点直接相连的其他顶点。示例：考...
- 线性插值是一种常用的数学方法，用于在给定一些已知数据点的情况下，通过构造一条直线来估计未知数据点的值。它是插值方法中最简单和最常用的一种。线性插值可以应用于多个领域，包括科学、工程、计算机图形学、金融等。在本文中，我们将介绍线性插值的原理、公式和一些常见的使用场景。线性插值的原理基于一个简单的假设：在两个已知数据点之间，未知数据点的值可以通过线性关系进行估计。这意味着假设两个已知数据点之间的... 线性插值是一种常用的数学方法，用于在给定一些已知数据点的情况下，通过构造一条直线来估计未知数据点的值。它是插值方法中最简单和最常用的一种。线性插值可以应用于多个领域，包括科学、工程、计算机图形学、金融等。在本文中，我们将介绍线性插值的原理、公式和一些常见的使用场景。线性插值的原理基于一个简单的假设：在两个已知数据点之间，未知数据点的值可以通过线性关系进行估计。这意味着假设两个已知数据点之间的...
- 1. 前言在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。 2. Bitmap 的基本原理Bitmap 是一种基于位存储的数据... 1. 前言在数据处理和分析中，常常需要对大量的数据进行统计和计算。当数据量达到亿级别时，传统的数据结构和算法已经无法胜任这个任务。Bitmap（位图）是一种适合于大规模数据统计的数据结构，能够以较低的空间复杂度存储大规模数据，并且支持高效的位运算操作。本文将介绍 Bitmap 的基本概念、实现方式和在亿级数据计算中的应用。 2. Bitmap 的基本原理Bitmap 是一种基于位存储的数据...
- 在当今的软件开发领域，高性能和系统级应用程序的需求越来越迫切。为了满足这些需求，我们需要一门同时提供安全性、可靠性和高性能的编程语言。Rust语言应运而生，它以其独特的设计和功能成为编写高性能系统级应用程序的理想选择。本文将介绍如何使用Rust编写高性能的系统级应用程序，并探索一些Rust语言的关键特性，使您能够最大限度地发挥其潜力。1. Rust语言概述Rust是一门由Mozilla开发的... 在当今的软件开发领域，高性能和系统级应用程序的需求越来越迫切。为了满足这些需求，我们需要一门同时提供安全性、可靠性和高性能的编程语言。Rust语言应运而生，它以其独特的设计和功能成为编写高性能系统级应用程序的理想选择。本文将介绍如何使用Rust编写高性能的系统级应用程序，并探索一些Rust语言的关键特性，使您能够最大限度地发挥其潜力。1. Rust语言概述Rust是一门由Mozilla开发的...
- 之前我们衡量一个算法的效率时，都是着眼于它在最坏情况下需要多少步。原因很简单，连最坏的情况都做足准备了，其他情况自然不在话下。但是，在我们实际生活中并不总是面临最坏情况，更多的是平均情况。本章我们会见证一种自适应性极强的排序算法---希尔排序，还有它的组成它的关键---插入排序。懂得区分最好、平均、最坏情况，是为当前场景选择最优算法以及给现有算法调优以适应环境变化的关键。记住，虽然为最坏情况做好准 之前我们衡量一个算法的效率时，都是着眼于它在最坏情况下需要多少步。原因很简单，连最坏的情况都做足准备了，其他情况自然不在话下。但是，在我们实际生活中并不总是面临最坏情况，更多的是平均情况。本章我们会见证一种自适应性极强的排序算法---希尔排序，还有它的组成它的关键---插入排序。懂得区分最好、平均、最坏情况，是为当前场景选择最优算法以及给现有算法调优以适应环境变化的关键。记住，虽然为最坏情况做好准
- 生活中我们经常能见到TopK问题，例如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。所以，TopK问题即求出一组数据中前K个最大或最小的元素，一般情况下，数据量都比较大。对于TopK问题，我们首先想到的可能是排序，对数据排好序以后，取前K个元素。但是，面对庞大的数据量时，排序并不适用，因为加载庞大的数据到内存中是个不小的消耗。所以，对于TopK问题，最佳的解决方式是用堆 生活中我们经常能见到TopK问题，例如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。所以，TopK问题即求出一组数据中前K个最大或最小的元素，一般情况下，数据量都比较大。对于TopK问题，我们首先想到的可能是排序，对数据排好序以后，取前K个元素。但是，面对庞大的数据量时，排序并不适用，因为加载庞大的数据到内存中是个不小的消耗。所以，对于TopK问题，最佳的解决方式是用堆
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