精华内容
下载资源
问答
  • 今天我们讲讲利用sessionStorage来做数据字典的存储,不需要每个页面都要请求接口,获取字典值。老规矩先来了解一下什么是sessionStorage?sessionStorage用于本地存储一个会话(session)当中的数据,这些数据只有在...

    今天我们讲讲利用sessionStorage来做数据字典的存储,不需要每个页面都要请求接口,获取字典值。老规矩先来了解一下什么是sessionStorage?

    sessionStorage用于本地存储一个会话(session)当中的数据,这些数据只有在同一个会话当中的页面才可以访问,并且当会话结束之后数据也会跟着销毁。

    所以说,sessionStorage它仅仅是会话级别的存储,并不是一种持久化的本地存储。那怎么利用它呢?

    首先我们要先想清楚什么时候调用?对于需要登录的系统 肯定是用户登录成功后调用了,这样还能解决多租户下数据权限的问题,防止数据错乱。

    接下来就是sessionStorage很简单的两个方法,sessionStorage.setItems(k,v) 能够将我们选择的每条数据进行存储。sessionStorage.getItems(k) 能够获取对应k的值。

    注 一般接口获取到的数据都是json格式的 存取的时候都要注意。

    ba05c728fe7ba74e6e4978245c2b7d7d.png

    这是一个例子,当然sessionStorage 在其它地方(比如保存登录信息,记录一些不经常变化的数据)也可以用到,大家没用过都赶紧试试吧。

    展开全文
  • trie 字典树 (前缀树)什么是字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。字典...

    trie 字典树 (前缀树)

    什么是字典树

    又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。

    7e37e1afa02db0b44b1b19ba1720a852.png

    ff4ba13095e1f9f476cb06ac9e24cc66.png

    字典树的优点

    利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。

    字典树的性质

    它有3个基本性质:

    根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符;

    1. 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串;
    2. 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。

    实现方法

    搜索字典项目的方法为:

    (1) 从根结点开始一次搜索;

    (2) 取得要查找关键词的第一个字母,并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索;

    (3) 在相应的子树上,取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。

    (4) 迭代过程……

    (5) 在某个结点处,关键词的所有字母已被取出,则读取附在该结点上的信息,即完成查找。

    其他操作类似处理

    树的构建

    举个例子,如下:
      题目:给你100000个长度不超过10的单词。对于每一个单词,我们要判断它是否出现过,如果出现过,求得第一次出现的位置。
      如果我们用最傻的方法,对于每一个单词,我们都要去查找它前面的单词中是否有它。那么这个算法的复杂度就是O(n2 )。显对于100000的范围难以接受。现在我们换个思路想。假设我要查询的单词是abcd,那么在他前面的单词中,以b,c,d,f之类开头的我显然不必考虑。而只要找以a开头的中是否存在abcd就可以了。同样的,在以a开头中的单词中,我们只要考虑以b作为第二个字母的,一次次缩小范围和提高针对性,这样一个树的模型就渐渐清晰了。
      好比假设有b,abc,abd,bcd,abcd,efg,hii 这6个单词,我们构建的树就是如下图这样的:

    7e37e1afa02db0b44b1b19ba1720a852.png

    三:查询

      Trie树是简单但实用的数据结构,通常用于实现字典查询。我们做即时响应用户输入的AJAX搜索框时,就是Trie开始。本质上,Trie是一颗存储多个字符串的树。相邻节点间的边代表一个字符,这样树的每条分支代表一则子串,而树的叶节点则代表完整的字符串。和普通树不同的地方是,相同的字符串前缀共享同一条分支。下面,再举一个例子。给出一组单词,inn, int, at, age, adv, ant, 我们可以得到下面的Trie:

    0e71f87b304c0d46c9bca2dbad9aba8a.png

    可以看出:
      每条边对应一个字母。
      每个节点对应一项前缀。叶节点对应最长前缀,即单词本身。
      单词inn与单词int有共同的前缀“in”, 因此他们共享左边的一条分支,root->i->in。同理,ate, age, adv, 和ant共享前缀"a",所以他们共享从根节点到节点"a"的边。

      查询操纵非常简单。比如要查找int,顺着路径i -> in -> int就找到了。

      搭建Trie的基本算法也很简单,无非是逐一把每则单词的每个字母插入Trie。插入前先看前缀是否存在。如果存在,就共享,否则创建对应的节点和边。比如要插入单词add,就有下面几步:
      1. 考察前缀"a",发现边a已经存在。于是顺着边a走到节点a。
      2. 考察剩下的字符串"dd"的前缀"d",发现从节点a出发,已经有边d存在。于是顺着边d走到节点ad
      3. 考察最后一个字符"d",这下从节点ad出发没有边d了,于是创建节点ad的子节点add,并把边ad->add标记为d。

    五:Trie树的应用

    第一:词频统计;第二: 前缀匹配;第三:去重

      适用范围:数据量大,重复多,但是数据种类小可以放入内存
      基本原理及要点:实现方式,节点孩子的表示方式
      扩展:压缩实现。

    代码实现:

    python

    class 
    展开全文
  • 原文可见:字典 - 数据结构在实际项目中的使用 - Jiajun的编程随想这个系列可见:数据结构在实际项目中的使用 - 数据结构在实际项目中的使用 - Jiajun的编程随想没用过字典(英文一般叫dict或map)的,请举个手。字典...

    原文可见:字典 - 数据结构在实际项目中的使用 - Jiajun的编程随想

    这个系列可见:数据结构在实际项目中的使用 - 数据结构在实际项目中的使用 - Jiajun的编程随想

    没用过字典(英文一般叫dict或map)的,请举个手。

    字典是常用的一种数据结构,在有的语言里叫做dict,有的语言里叫做map。字典一般用来实现KV存储,也就是说,给定一个Key, 能够快速的把Value找出来。实现字典的方式一般有两种:

    • 使用树
    • 使用哈希表

    接下来我们分别看一下这两种实现是怎么做的。

    使用树实现字典

    使用树来实现字典?没错,我们来看一个使用二叉树来实现字典的例子:

    c7263815fc135af58846b2581a1703c2.png

    可以看到,每当我们要查找一个元素是否在字典中时,我们就从root开始下降,如果等于当前节点,就返回当前节点,如果是比当前 节点更小,就向左边的子节点下降,如果比当前节点更大,就向右边的子节点下降,一直到找到或者发现没有此节点为止。

    使用二叉树来实现字典的优点就是二叉树是有顺序的,缺点和哈希表(使用链表解决冲突时)实现差不多,最差情况就是二叉树串成了一个链,大O为O(N)。

    使用哈希表实现字典

    哈希表,查一下百科,是这样的定义:

    散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说,它通过计算一个关于 键值的函数,将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表。

    也就是说,我们需要两个东西,第一,一个哈希函数,第二,一个数组用于存储数据。非常好,接下来我们就使用哈希表的定义,自己 造一个字典出来,虽然我们的字典简陋无比,但是在互联网方法论中,我们这叫 MVP!

    class 

    执行一下:

    $ python my_hash.py
    [None, None, 'world', 'hello', None, None, None, None, None, None]

    瞧见没,一个简单,哦不,简陋的哈希表就这么横空诞生,至于说什么key只能是数字,没法解决冲突嘛,这就交给我们实际项目中使用 的实现来解决吧 :)

    字典的用处

    字典有什么用处呢?可能一时半会儿很难说出来,但实际上我们在项目实践中,到处都有用到,比如:JSON。写接口的时候,是不是会用到 JSON呢?没错,请求一个接口,返回JSON时,就可以把它反序列化到一个字典里,当然,可能写Go的同学们说,通常我们会序列化到一个 struct里,但是不要忘记了,也是可以反序列化到字典里的。

    那还有没有例子呢?有的,比如有一堆的数据要进行去重,就可以用上字典(当然,更多是使用set),再比如,你需要在内存中维护一堆 的KV,自然就需要使用到字典这种数据结构了。

    总结

    这一篇中,我们介绍了字典这种数据结构,我们从字典的两种实现方式入手,分别简要的介绍了如何使用树和哈希表来实现字典,最后我们 列举了一些常见的字典的使用场景。


    参考资料:

    哈希表zh.wikipedia.org

    系列中其他文章:

    • 数组(array)
    • 位图(bitmap)
    • 字典(map或dict)
    • 链表(linked list)
    • 栈(stack)
    • 队列(queue)
    • 大小堆(heap)
    • 集合(set(hashset, treeset))
    • 有序集合(树的实现和跳跃表实现,参考redis)
    • hyperloglog(参考redis)
    • radix tree或trie
    • b tree 和 b+ tree
    展开全文
  • 导读:成都新海力为您提供重庆璧山县机房数据恢复改造的相关知识与详情: 有了这些关于恶意软件的信息和针对受害者使用的策略,赛门铁克扩大了搜索范围,看看是否能找到类似的模式,证明一直在针对其他组织。...

    首页 > 新闻中心

    发布时间:2020-11-14 15:58:45

    导读:成都新海力为您提供重庆璧山县机房数据恢复改造的相关知识与详情: 有了这些关于恶意软件的信息和针对受害者使用的策略,赛门铁克扩大了搜索范围,看看是否能找到类似的模式,证明一直在针对其他组织。例如‘痛苦’的表情,人类很难在没有外界的情况下凭空表现出来。1)当一个列的值完全被另外一个列包含,而另一个列有全局字典,可以复用另一个列的全局字典。 2)当去重指标不需要跨Segment聚合的时候,可以使用这个列的Segment字典代替(这个列需要字典编码)。 在Ky……

    重庆璧山县机房数据恢复改造, 有了这些关于恶意软件的信息和针对受害者使用的策略,赛门铁克扩大了搜索范围,看看是否能找到类似的模式,证明一直在针对其他组织。例如‘痛苦’的表情,人类很难在没有外界的情况下凭空表现出来。1)当一个列的值完全被另外一个列包含,而另一个列有全局字典,可以复用另一个列的全局字典。

    2)当去重指标不需要跨Segment聚合的时候,可以使用这个列的Segment字典代替(这个列需要字典编码)。

    在Kylin中,Segment就相当于时间分片的概念。

    当不会发生跨Segments的分析时,这个列的Segment字典就可以代替这个全局字典。

    3)如果你的cube包含很多的去重指标,可以考虑将这些指标放到不同的列族上。国内大数据的应用目前多集中在政务城市管理视频交通等

    文章后指出,数据中心是一种宝贵的文件加密数据来源,但同样也可能被滥用来损害网站。

    62ab73b90c36ea36b18671b6847b2d6e.png

    重庆璧山县机房数据恢复改造

    不止是去重,像一些复杂measure,我们都建议使用多列族去存储,可以提升查询的性能。
    虽然RoaringBitmap这种算法能大大地减少存储开销,但是随着数据量的增大,它依然面临着存储上的压力。
    下面我们将要介绍的HyperLogLog(下称HLL)是一种非的去重算法,它的特点是具有优异的空间复杂度(几乎可以达到常数级别)。
    HLL算法需要完整遍历所有元素一次,而非多次或采样,该算法只能计算中有多少个不重复的元素,不能给出每个元素的出现次数或是判断一个元素是否之前出现过,多个使用HLL统计出的基数值可以融合。可以简化关于Web上矢量图的工作

    HLL算法有着优异的空间复杂度,可以看到它的空间占用随着基数值的增长并没有变化。
    HLL后面不同的数字代表着不同的精度,数字越大,精度越高,占用的空间也越大,可以认为HLL的空间占用只和精度成正相关。
    HLL算法原理感性认知HLL算法的原理会涉及到比较多的数学知识,这边对这些数学原理和证明不会展开。
    举一个生活中的例子来帮助大家理解HLL算法的原理,比如你在进行一个实验,内容是不停地抛,记录你连续抛到正面的次数(这是数学中的伯努利过程,感兴趣同学可以自行研究下),如果你多的连抛正面记录是3次,那可以想象你并没有做这个实验太多次,如果你长的连抛正面记录是20次,那你可能进行了这个实验上千次。TOG研究所共同开发
    ”创业者说:“我想办个公司,可是不知道流程,也不知道去哪里找到合作伙伴,如果这一切都加方便,就是智慧城市。

    74c39f2dc15e605a275b942822d85906.png

    重庆璧山县机房数据恢复改造

    一种理论上存在的情况是,你幸运,次进行这个实验就连抛了20次正面,我们也会认为你进行了很多次这个实验才得到了这个记录,这就会导致错误的预估,改进的方式是请10位同学进行这项实验,这样就可以观察到多的样本数据,降低出现上述情况的概率。
    这就是HLL算法的核心思想。
    HLL算法具体实现HLL会通过一个hash函数来求出中所有元素的hash值(二进制表示的hash值,就可以理解为一串抛正反面结果的序列),得到一个hash值的,然后找出该hash值中,个1出现的晚的位置。优化生产流程供应链与物流能源管理

    例如有为[010,100,001],中元素的个1出现的位置分别为2,1,3,可以得到里面大的值为3,故该中个1出现的晚的位置为3。
    因为每个位置上出现1的概率都是1/2,所以我们可以做一个简单的推断,该中有8个不重复的元素。
    可以看到这种简单的推断计算出来的基数值是有较大的偏差的,那如何来减少偏差呢?正如我上面的例子里说的一样,HLL通过多次的进行试验来减少误差。
    那它是如何进行多次的实验的呢?这里HLL使用了分桶的思想,上文中我们一直有提到一个精度的概念,比如说HLL(10),这个10代表的就是取该元素对应Hash值二进制的后10位,计算出记录对应的桶,桶中会记录一个数字,代表对应到该桶的hash值的个1出现的晚的位置。与此同时
    此外,数据库中还有运行的移动设备的苹果用户名和身份验证令牌,甚至有对备份文件的引用。

    3bbde625d018dee0246cd6aec8f1c284.png

    重庆璧山县机房数据恢复改造

    如上图,该hash值的后10位的hash值是0000001001,转成10进制是9,对应第9号桶,而该hash值个1出现的位置是第6位,比原先9号桶中的数字大,故把9号桶中的数字新为6。
    可以看到桶的个数越多,HLL算法的精度就越高,HLL(10)有1024(210)个桶,HLL(16)有65536(216)个桶。
    同样的,桶的个数越多,所占用的空间也会越大。不仅如此,由于敏感信息暴露,机场安全协议和流程可能也需要作出变。如果缺乏基于业务逻辑的因果分析我们可能会这样指导运营工作为了让用户的脚变大

    展开全文
  • Day14-读取文件接着上一天的内容,我在学习的过程中发现,DF数据还可以利用几个Series数据组成,具体看一个例子:两种形式,第一种是直接对Series创建DF对象,得出的结果。第二种是通过字典的形式创建DF对象,把...
  • 数据类型pandas库是一个高效的数据处理库,pandas有它自己的一个介绍的官网:http://pandas.pydata.org,大家可以进入打开documentation看一下关于pandas的一介绍,上面非常详细的介绍了pandas库的所有东西,例如,...
  • 在使用numpy保存和加载数据的...具体可直接看下面字典数据例子。 可以进一步参见这篇文章,里面讲了非结构化数据保存以及 numpy.savez 的使用方法。 其他保存数据函数可参见文章 numpy数据存储(save、savetxt、savez
  • 字典树,我小结起来就是通过为信息的每个组成单元建立顺序的对应关系,产生树形的数据结构存储这些信息。具体知识参考:这里。 我实现的目标是将一篇英文文章中的单词逐个往字典树中添加相应的树枝,最后能够通过这...
  • 其中有个很有用的数据结构,就是字典(dict),使用非常简单。说到遍历一个dict结构,我想大多数人都会想到 for key in dictobj 的方法,确实这个方法在大多数情况下都是适用的。但是并不是完全安全,请看下面这个...
  • 如何使用数据字典 使用场景 : 在平时开发的过程中,特别是在遇到表单时候,我们经常需要为前端提供一些下拉选项的信息,这时候我们需要为前端提供下拉菜单的信息,让前端进行渲染。同时我们在数据库中存储的只可能...
  • json ajax简单例子

    千次阅读 2014-03-10 15:07:27
    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式, 易于人阅读和编写, JSON建构于两种结构: (1)“名称/值”对的集合(A collection of name/value pairs)。不同的语言中,它被理解为对象...
  • 执行Analyze语句后,系统会把表索引统计记入相应数据字典表,CBO依据这些统计进行执行计划分析.下面是几个简单例子,黄颜色部分是执行分析后,数据字典发生的变化 CREATE TABL...
  • 最近有这么一个需求,希望把系统中的枚举类型作为数据字典返回给前端,做编辑页的下拉选项。因为枚举类型很多,一个一个提供接口就有点儿太low了……,所以想到了java的反射机制。在网上找到了一个例子,作为参考:...
  • 前言 相比于列表,字典是更为灵活的一种数据结构。它能将相关信息关联起来,本文中我们一起来学习Python字典的基本用法,即如何添加、访问、修改和删除字典中的信息。1.最简单字典 在学习Python字典之前,我们一起...
  • 触发器是SqlServer提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法,它是与表事件相关的特殊的存储过程,它的执行不是由程序调用也不是手动...触发器可以从 DBA_TRIGGERS ,USER_TRIGGERS 数据字典中查到。SQL3的
  • python中字典的应用及案例分析今天我们...字典的应用范围:举一个很简单例子,当你需要写电话和联系方式的时候,或者花名册的时候,都是人名字加上电话号码,而人名字是固定的,后面内容是不固定的。打开百度App...
  • 第一章 Python基础 第六节 字典 字典类似于通过联系人名字查找联系人电话号码的电话本...举一个简单字典例子。 如果说列表元组是一页笔记的话,字典就是一沓笔记,每张都有一个标签,没有顺序 alien = {'co...
  • 声明:此例子为学习例子,通过百度翻译的XHR来实现的 最近在重新学习python3,尝试着利用它来抓取网页上的数据。 在用百度翻译的时候,看到 突发奇想想做一个百度小字典的玩意儿 于是开始了学习之路 首先利用浏览器...
  • 包括:最小覆盖问题,最大边权最小生成树,字符串频率,字典问题,装箱问题,整数字典,旋转变换问题,图的2着色,同构二叉树,条形图,套汇问题,素数问题,双回路,石子合并,嵌套箱,前缀二叉树,离线最小值,...
  • 函数 函数是组织好的,可重复...你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()。 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间...
  • 第1个程咬金的时候,因为字典里没有程咬金这个关键字(exists方法检测),所以将其第1条数据放进字典,此时: d('程咬金')='坦克';第2个程咬金的时候,exists方法检测到程咬金在字典里。此时,读取程咬金的item:d('...
  • numpy保存数组,字典,...非结构化读取的数据,若调用具体元素需要在后边加[()]想去请看一下例子。 import numpy as np # 简单的数组保存 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) np.save('/Users/lilong/Desktop/mm.n...
  • 通常我们在列表、字典或集合等容器类型中进行条件筛选时,都是使用遍历+判断的方式来实现。这种实现方式的实现逻辑非常简单,但实现的效率却比较低,代码写起来也比较麻烦。我们来看下面这个例子,筛选出列表d中小于...
  • 通常我们在列表、字典或集合等容器类型中进行条件筛选时,都是使用循环遍历+判断的方式来实现。这种实现方式的实现逻辑非常简单,但实现的效率却比较低,代码写起来也比较麻烦。我们来看下面这个例子,筛选出列表d中...
  • Python字典

    2021-02-25 19:27:40
    每个键与其值使用一个冒号(:)分开,这些键-值对是使用逗号分隔的,整个字典项目用大括号括起来。... 以下是一个简单例子 - #!/usr/bin/python3 dict = {'Name': 'Maxsu', 'Age': 7, 'Class': 'Fi
  • Day14-读取文件接着上一天的内容,我在学习的过程中发现,DF数据还可以利用几个Series数据组成,具体看一个例子:两种形式,第一种是直接对Series创建DF对象,得出的结果。第二种是通过字典的形式创建DF对象,把...
  • 1.列表生成式列表生成式即List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。举个例子,要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]可以用list(range(1, 11)):list(range(1, 11))[1,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 411
精华内容 164
关键字:

数据字典简单例子