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  • 快速查找Python安装路径方法

    万次阅读 多人点赞 2018-02-28 15:22:42
    我相信一定有很多的人跟我一样,经常忘记Python安装的路径,每当用到的时候,最笨的办法就是在全局电脑里,直接查找Python,这样是肯定能查到的,但是如果你的电脑文件超级多,这将是一个工厂量很大的事情,你要等...

    我相信一定有很多的人跟我一样,经常忘记Python安装的路径,每当用到的时候,最笨的办法就是在全局电脑里,直接查找Python,这样是肯定能查到的,但是如果你的电脑文件超级多,这将是一个工厂量很大的事情,你要等好久的。

    便捷的方法时:

    打开我们的cmd命令

    输入Python

    输入 import sys

    输入 print(sys.path)

    列表中的第五个将是你的安装路径

    二.

    最快的直接在cmd 里直接

    where python 即可

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  • vim之快速查找功能

    万次阅读 多人点赞 2016-11-16 16:15:38
    vim有强大的字符串查找功能。 我们通常在vim下要查找字符串的时候, 都是输入 / 或者 ? 加 需要查找的字符串来进行搜索,比如想搜索 super 这个单词, 可以输入 /super 或者 ?super, 两者的区别是前者是从上往...

          vim有强大的字符串查找功能。

          我们通常在vim下要查找字符串的时候, 都是输入 / 或者 ?  加 需要查找的字符串来进行搜索,比如想搜索 super 这个单词, 可以输入  /super  或者  ?super,  两者的区别是前者是从上往下搜索,后者是从下往上搜索。

          那么如果我想搜索本行中某个单词,并且这个单词很长的时候, 手动输入该字符串是非常麻烦的, 当然可以使用模糊匹配(如* 或 ?)来做, 不过这样可能搜得到很多其他的,不完全匹配的字符串。

          可以使用如下方式来实现快速查找:

    1, 最快的方式是让光标停留在想要查找的单词的任意一个字母上面, 然后输入Shift + *  ,即可快速选中该单词,并且可以通过 n  或  N 进行上一个或下一个的匹配。

     

    2, 让光标停留在单词的第一个字母上, 然后输入yw拷贝该单词, 然后输入 / (Ctrl + R) 0 (即 /”0),回车, 就查找到了第一个匹配的单词, 并且可以通过 n  或  N 进行上一个或下一个的匹配。

    解释一下:

    Ctrl + r 是指使用寄存器 , 你会发现先输入/ , 然后输入 Ctrl + r , 会立刻变为 “ , 即寄存器的前缀, 然后 ”0 就可以理解了吧? 合起来就是 /“0, 就是查找刚才复制的那个单词, 不懂的请查看上一个帖子:

    http://blog.csdn.net/ballack_linux/article/details/53078836

    3, 还有一种方式, 和第二种方式差不多,不过是将单词拷贝到系统剪贴板, 然后再从系统剪贴板拿出来。 即选中需要查找的单词, 然后输入 “+y, 然后输入/(Shfit + Ctrl + v), 就查找到了第一个匹配的单词, 并且可以通过 n  或  N 进行上一个或下一个的匹配。

     

    以上, 最方便的还是第一种, 高效快捷, 值得推荐!!

     

    升级版!!

    首先安装ag搜索工具, 输入如下命令:

    sudo  apt-get   install    silversearcher-ag

    接着在~/.vimrc中添加以下内容:

    " Set mapleader
    let mapleader = ","

     

    " for easy using sliver search
    nmap <leader>f :norm yiw<CR>:Ag! -t -Q "<C-R>""

    nmap <leader>r :norm yiw<CR>:Ag! -t "\b<C-R>"\b"


    " Locate and return character "above" current cursor position.
    function! LookUpwards()
        let column_num = virtcol('.')
        let target_pattern = '\%' . column_num . 'v.'
        let target_line_num = search(target_pattern . '*\S', 'bnW')


        if !target_line_num
            return ""
        else
            return matchstr(getline(target_line_num), target_pattern)
        endif
    endfunction


    imap <silent> <C-Y> <C-R><C-R>=LookUpwards()<CR>

     

    然后任意打开一个文件, 比如下图中的dhd_linux.c文件:

    将光标放在函数dhd_module_init上,通过快捷键“  + F ”(因为上面设置了mapleader是字符‘,’),即可在界面下方看到本路径下所有包含dhd_module_init的声明和调用:

     

    此时光标是在下方列出的方框内, 选择任意一行, 按Enter或  字母 “o” 即可跳转, 非常方便!!

    通过快捷键“  + R ” 可以使用正则表达式搜索\b<C-R>"\b 字符串。

    展开全文
  • 算法 - 折半查找(C#)

    万次阅读 多人点赞 2019-03-14 20:09:56
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    /*
     * Recursive Binary Search - by Chimomo
     *
     * [折半查找的前提]:
     * 1、待查找序列必须采用顺序存储结构。
     * 2、待查找序列必须是按关键字大小有序排列。
     *
     * 时间复杂度:O(log2n)
     */
    
    namespace RecursiveBinarySearch
    {
        using System;
    
        /// <summary>
        /// The program.
        /// </summary>
        internal class Program
        {
            /// <summary>
            /// Entry point into console application.
            /// </summary>
            public static void Main()
            {
                int[] a = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
                Console.WriteLine(BinarySearch(a, 6, 0, 9));
            }
    
            /// <summary>
            /// 在下界为low,上界为high的有序数组a中折半查找数据元素x(递归查找)。
            /// </summary>
            /// <param name="arr">
            /// 待查找数组。
            /// </param>
            /// <param name="x">
            /// 目标元素。
            /// </param>
            /// <param name="low">
            /// 数组元素下标的下界。
            /// </param>
            /// <param name="high">
            /// 数组元素下标的上界。
            /// </param>
            /// <returns>
            /// 若查找到目标元素则返回该目标元素在数组中的下标;否则返回-1。
            /// </returns>
            private static int BinarySearch(int[] arr, int x, int low, int high)
            {
                if (low > high)
                {
                    return -1;
                }
    
                int mid = (low + high) / 2;
                if (x == arr[mid])
                {
                    return mid;
                }
    
                return x < arr[mid] ? BinarySearch(arr, x, low, mid - 1) : BinarySearch(arr, x, mid + 1, high);
            }
        }
    }
    
    // Output:
    /*
    5
    
    */
    /*
     * Non-Recursive Binary Search - by Chimomo
     *
     * [折半查找的前提]:
     * 1、待查找序列必须采用顺序存储结构。
     * 2、待查找序列必须是按关键字大小有序排列。
     *
     * 时间复杂度:O(log2n)
     */
    
    namespace NonRecursiveBinarySearch
    {
        using System;
    
        /// <summary>
        /// The program.
        /// </summary>
        internal class Program
        {
            /// <summary>
            /// Entry point into console application.
            /// </summary>
            public static void Main()
            {
                int[] a = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
                Console.WriteLine(BinarySearch(a, 6, 9));
            }
    
            /// <summary>
            /// 在长度为n的有序数组arr中查找值为x的元素(非递归查找)。
            /// </summary>
            /// <param name="arr">
            /// 待查找数组。
            /// </param>
            /// <param name="x">
            /// 目标元素。
            /// </param>
            /// <param name="n">
            /// 数组长度。
            /// </param>
            /// <returns>
            /// 若查找到目标元素则返回该目标元素在数组中的下标;否则返回-1。
            /// </returns>
            private static int BinarySearch(int[] arr, int x, int n)
            {
                int low = 0;
                int high = n - 1;
                while (low <= high)
                {
                    int mid = (low + high) / 2;
                    if (arr[mid] == x)
                    {
                        return mid;
                    }
    
                    if (arr[mid] < x)
                    {
                        low = mid + 1;
                    }
                    else
                    {
                        high = mid - 1;
                    }
                }
    
                return -1;
            }
        }
    }
    
    // Output:
    /*
    5
    
    */

     

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  • 算法:二分查找

    万次阅读 2020-05-25 22:15:39
    * 二分查找树 <br/> * ps:如果data[0]等于一组数据中最小的,那么就会增加查找的时间复杂度。<br/> * 平衡二叉树(追求极致的平衡),现实需求很难满足,红黑数孕育而生 <br/> * * @author:...
    package org.bood.common.utils;
    
    /**
     * 二分查找树 <br/>
     * ps:如果 data[0] 等于一组数据中最小的,那么就会增加查找的时间复杂度。<br/>
     * 平衡二叉树(追求极致的平衡),现实需求很难满足,红黑数孕育而生 <br/>
     * 
     * @author:bood
     * @date:2020/10/16
     */
    public class BinarySearchTree {
    
        /**
         * 根节点数
         */
        int data;
        /**
         * 左边的数
         */
        BinarySearchTree left;
        /**
         * 右边的数
         */
        BinarySearchTree rigth;
    
        public BinarySearchTree(int data) {
            this.data = data;
            this.left = null;
            this.rigth = null;
        }
    
        // 二分查找
        public void insert(BinarySearchTree root, int data) {
            // 数大于根节点数,右边
            if (data > root.data) {
    
                // 右边是空的直接插入
                if (null == root.rigth) {
                    root.rigth = new BinarySearchTree(data);
                } else {
                    insert(root.rigth, data);
                }
    
                // 数大于根节点数,左边
            } else {
            
                // 左边是空的直接插入
                if (null == root.left) {
                    root.left = new BinarySearchTree(data);
                } else {
                    insert(root.left, data);
                }
                
            }
        }
    
        // 中序遍历
        public void in(BinarySearchTree root) {
            if (null != root) {
                in(root.left);
                System.out.print(root.data + " ");
                in(root.rigth);
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            // 模拟测试数据
            int[] data = {5, 6, 1, 7, 8, 9, 2, 4, 10};
            BinarySearchTree root = new BinarySearchTree(data[0]);
            // 算法校验
            for (int i = 0; i < data.length; i++) {
                root.insert(root, data[i]);
            }
            
            System.out.println("中序遍历:");
            root.in(root);
        }
    
    }
    
    展开全文
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