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    2019-04-04 11:47:00

    vim搜索设置高亮

    2017年11月08日 21:23:00 renwendaojian 阅读数:589更多

    个人分类: linux

    <article class="baidu_pl" style="box-sizing: inherit; outline: 0px; display: block; position: relative; padding-top: 16px;">

    vim搜索设置高亮

    linux vim打开文档搜索字符串时,设置被搜索到字符串高亮显示。

    有两种方法:

    1、临时设置:vim打开文档-->命令行形式输入:set hlsearch。

    缺点:关闭文档后,下次打开,又需要重新设置一遍。

    2、永久设置(推荐):在~/.vimrc中配制

    vim ~/.vimrc

    在文件中加上set hlsearch

    然后保存退出便可。

    优点:一次设置,永久生效。

    </article>

    更多相关内容
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    C++set容器set查找和统计

    功能描述:

    • 对set容器进行查找数据以及统计数据
    #include <set>
    #include <iostream>
    using namespace std;
    void test()
    {
    	set<int> s1;
    	//插入
    	s1.insert(10);
    	s1.insert(30);
    	s1.insert(20);
    	s1.insert(40);
    
    	//查找
    	set<int>::iterator pos = s1.find(30);
    
    	if (pos != s1.end())
    	{
    		cout << "找到了元素: " << *pos << endl;
    	}
    	else
    	{
    		cout << "未找到元素! " << endl;
    	}
    	//统计
    	//由于set容器不允许重复的值出现,所以结果非0即1
    	int num = s1.count(30);
    	cout << "num = " << num << endl;
    }
    int main()
    {
    	test();
    	return 0;
    }
    //查找	--- find (返回的是迭代器)
    //统计	--- count(对于set,结果为0或者1)
    

    C++set容器set查找和统计

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    Set可以被认为是一个集合,集合内部是同类型的元素,他们之间没有先后顺序,但是不允许重复!!! Set中常用的方法有以下几个: 返回值 方法 boolean add( ) 向集合中添加元素 无 clear( ) 去掉集合中所有...

    Set的概念和特性以及常用方法

    Set可以被认为是一个集合,集合内部是同类型的元素,他们之间没有先后顺序,但是不允许重复!!!
    Set中常用的方法有以下几个:

    返回值方法
    booleanadd( ) 向集合中添加元素
    clear( ) 去掉集合中所有的元素
    booleancontains( ) 判断集合中是否包含某一个元素
    booleanisEmpty( ) 判断集合是否为空
    Iteratoriterator( ) 主要用于递归集合,返回一个Iterator()对象
    booleanremove(E e) 从集合中去掉特定的对象
    intsize( ) 返回集合的大小

    在Java中Set是一个继承自Collection接口,它主要有以下两个实现类:

    TreeSet

    TreeSet是基于平衡二叉搜索树(红黑树)实现的Set,因为二叉搜索树中序遍历为有序的(不明白可以看前一篇博客:二叉搜索树的思想,以及增删查改的实现)会多出来这么几种方法:

    返回值方法
    Efirst() 返回集合中序遍历第一个
    Elast() 返回集合中序遍历最后一个
    EpollFirst() 删除集合中序遍历第一个并返回
    EpollLast() 删除集合中序遍历最后一个并返回
    Efloor(E e) 返回比传入元素小的所有元素中最大的一个,包含相等(因为传入的元素可能不在集合中,也可能在集合中,这个方法若传入元素在集合中则返回传入元素,如不在则返回比传入元素小的所有元素中最大的一个)
    Elower(E e) 返回比传入元素小的所有元素中最大的一个
    Eceiling(E e) 返回比传入元素大的所有元素中最小的一个(包含传入元素和上面floor()一起理解)
    Ehigher(E e) 返回比传入元素大的所有元素中最小的一个(不包含传入元素)

    下面通过代码演示一下上述方法:

        public static void main(String[] args) {
            TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>();
            set.add(1);
            set.add(9);
            set.add(5);
            set.add(3);
            set.add(10);
            set.add(2);
    
    
            System.out.println("first " + set.first());
            System.out.println("last " + set.last());
    
            //比key小的里面最大的一个
            System.out.println("lower " + set.lower(3));
            //比key小的里面最大的一个(包括key)
            System.out.println("floor " + set.floor(3));
    
            //比key大的里面最小的(包括key)
            System.out.println("ceiling " + set.ceiling(3));
            //比key大的里面最小的
            System.out.println("higher " + set.higher(3));
    
            System.out.println("contains " + set.contains(3));
            System.out.println("remove(4) " + set.remove(4));
            System.out.println("remove(3) " + set.remove(3));
            System.out.println("size " + set.size());
            System.out.println("是否为空 " + set.isEmpty());
            set.clear();
            System.out.println("是否为空 " + set.isEmpty());
        }
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    需要注意的是,因为在将元素插入搜索树的过程中会比较带插入元素和集合中元素大小,所以当TreeSet中要存入自己实现的类为元素时,该类必须实现Comparab接口或者在创建Set时传入一个该类的Comparator比较器,对于Comparable和Comparator不熟悉的同学建议去看这篇博客:Java中的Comparable和Comparator到底该怎么用看完就全明白了

    HashSet

    HashSet是基于哈希表实现的,因为哈希表内部元素是无序的,所以HashSet不像TreeSet,HashSet没有和元素顺序有关的方法,像上面提到的first(),last(),lower()等。
    下面演示一下:

    import java.util.HashSet;
    import java.util.Set;
    
    public class HashSetDemo {
        public static void main(String[] args) {
            Set<Integer> set = new HashSet<>();
            set.add(1);
            set.add(3);
            set.add(9);
            set.add(2);
            set.add(5);
            set.add(4);
            set.add(10);
            set.add(8);
    
            System.out.println("remove(9) " + set.remove(9));
            System.out.println("contains(8) " + set.contains(8));
            System.out.println("isEmpty() " + set.isEmpty());
            System.out.println("size() " + set.size());
            set.clear();
            System.out.println("isEmpty() " + set.isEmpty());
        }
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述
    和TreeSet对元素要求不同,因为哈希表需要根据元素得到哈希值然后,根据这个哈希值去计算该元素在哈希表中的下标,所以当我们要在HashSet中存入自己实现的类为元素时,需要实现hashCode() 和 equals() 方法(为什么还要实现equals方法? 因为要保证相同的元素的哈希值相同,程序又不知道哪两个元素相同,所以需要实现equals方法)。
    举个例子,下面是我自己实现的Person类,当我们需要创建一个 “Set< Person > set = new HashSet()”时:

    import java.util.Objects;
    
    public class Person {
        public String name;
        public int age;
    
        public Person(String name, int age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "Person{" +
                    "name='" + name + '\'' +
                    ", age=" + age +
                    '}';
        }
    
    	//实现equals()方法
        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) return true;
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
            Person person = (Person) o;
            return age == person.age &&
                    Objects.equals(name, person.name);
        }
    	//实现hashCode()方法
        @Override
        public int hashCode() {
            return Objects.hash(name, age);
        }
    }
    
    

    Set两种实现类的比较

    Set底层结构TreeSetHashSet
    底层结构红黑树哈希桶
    插入/删除/查找 时间复杂度O(logN)O(1)
    是否有序关于Key有序理论上无序
    线程安全不安全不安全
    插入/删除/查找 区别按照红黑树的特性进行插入和删除1.先计算Key哈希地址 2. 然后进行插入和删除
    比较与重写TreeSet中的元素必须实现Comparable或者在构建Set时传入元素专属Comparator,否则抛出ClassCastException异常自定义类型需要重写equals和hashCode方法
    应用场景需要Key有序的场景Key是否有序不关心,需要更高的时间性能
    展开全文
  • Set集合一个重要的性质,不含有重复元素,在这里用自己写的二分搜索树实现,这个二分搜索树不存重复元素,符合Set集合的性质 /** * @author BestQiang */ public class BST&lt;E extends Comparable&lt;E&...

    Set集合一个重要的性质,不含有重复元素,在这里用自己写的二分搜索树实现,这个二分搜索树不存重复元素,符合Set集合的性质

    /**
     * @author BestQiang
     */
    public class BST<E extends Comparable<E>> {
        // 构建树的节点类
        private class Node {
            public E e;
            public Node left, right;
    
            public Node(E e) {
                this.e = e;
                left = null;
                right = null;
            }
        }
    
        // 声明树的根节点
        private Node root;
        // 声明树的大小
        private int size;
    
        // 二分搜索树的构造方法
        public BST() {
            root = null;
            size = 0;
        }
    
        // 获取二分搜索树的大小
        public int size() {
            return size;
        }
    
        // 判断二分搜索树是否为空树
        public boolean isEmpty() {
            return size == 0;
        }
    
        //  此二分搜索树不包括重复元素的情况加进行添加
        public void add(E e) {
            //下面的方法要进行非空节点判断,不够优雅
          /*  if (root == null) {
                root = new Node(e);
            } else {
                add(root, e);
            }*/
            root = add(root, e);
        }
    
        // 以node为根的二分搜索树中插入元素E,递归算法
        private Node add(Node node, E e) {
            // 存在重复代码段,代码看起来显得冗余
           /* if (e.equals(node.e)) {
                return;
            } else if (e.compareTo(node.e) < 0 && node.left == null) {
                node.left = new Node(e);
                size++;
                return;
            } else if (e.compareTo(node.e) > 0 && node.right == null) {
                node.right = new Node(e);
                size++;
                return;
            }*/
           // 添加节点时巧妙使用递归,代码优雅
            if (node == null) {
                size++;
                return new Node(e);
            }
            if (e.compareTo(node.e) < 0) {
               node.left = add(node.left, e);
            } else {
               node.right = add(node.right, e);
            }
            return node;
        }
    
        // 看二分搜索树中是否包含元素e
        public boolean contains(E e) {
            return contains(root, e);
        }
    
        // 看以node为根的二分搜索树中是否包含元素e, 递归算法
        private boolean contains(Node node, E e) {
            if (node == null) {
                return false;
            }
            if (e.equals(node.e)) {
                return true;
            } else {
                if (e.compareTo(node.e) < 0) {
                    return contains(node.left, e);
                } else {
                    return contains(node.right, e);
                }
            }
        }
    
        // 二分搜索树的前序遍历
        public void preOrder() {
            preOrder(root);
        }
    
        // 前序遍历以node为根的二分搜索树,递归算法
        private void preOrder(Node node) {
            if (node == null) {
                return;
            }
            System.out.println(node.e);
            preOrder(node.left);
            preOrder(node.right);
        }
        
        // 中序遍历和后序遍历同前序遍历,改变输出语句位置即可
        // 获取二分搜索树的最小值和最大值
        public E getMin() {
            if (size == 0) {
                throw new IllegalArgumentException("BST is empty!");
            }
            return getMin(root);
        }
    
        private E getMin(Node node) {
            if (node.left != null) {
                return getMin(node.left);
            } else {
                return node.e;
            }
        }
    
        // 删除二分搜索树的最小值
        public E removeMin() {
            E res = getMin();
            root = removeMin(root);
            return res;
        }
    
        // 删除以node为根的二分搜索树的最小节点
        // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
        private Node removeMin(Node node) {
            if (node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                size--;
                // 找到这个节点,就返回rightNode
                return rightNode;
            }
    
            // 从宏观看,其实就是把删除那个节点的right赋值给根节点的left,找不到就一直递归着找
            node.left = removeMin(node.left);
            return node;
        }
    
        // 从二分搜索树中删除元素为e的节点
        public void remove(E e) {
            root = remove(root, e);
        }
    
        // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
        private Node remove(Node node, E e) {
            if (node == null) {
                return null;
            }
    
            if (e.compareTo(node.e) < 0) {
                node.left = remove(node.left, e);
                return node;
            } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
                node.right = remove(node.right, e);
                return node;
            } else {
                // 待删除节点左子树为null的情况
                if(node.left == null) {
                    Node rightNode = node.right;
                    node.right = null;
                    size --;
                    return rightNode;
                }
                // 待删除节点右子树为null的情况
                if(node.right == null) {
                    Node leftNode = node.left;
                    node.left = null;
                    size --;
                    return leftNode;
                }
    
                // 待删除节点左右子树均不为空的情况
                // 找到比待删除节点大的最小节点,即待删除节点右子树的最小节点
                // 用这个节点顶替待删除节点的位置
                Node successor = new Node(getMin(node.right));
    
                successor.right = removeMin(node.right);
                successor.left = node.left;
    
                node.left = node.right = null;
    
                return successor;
    
            }
    }

     

    /**
     * @author BestQiang
     */
    public interface Set<E> {
        void add(E e);
        void remove(E e);
        boolean contains(E e);
        int getSize();
        boolean isEmpty();
    }
    

    直接调用二分搜索树的方法即可实现Set

    /**
     * @author BestQiang
     */
    public class BSTSet<E extends Comparable<E>> implements Set<E> {
    
        private BST<E> bst;
    
        public BSTSet() {
            bst = new BST<>();
        }
    
        @Override
        public void add(E e) {
            bst.add(e);
        }
    
        @Override
        public void remove(E e) {
            bst.remove(e);
        }
    
        @Override
        public boolean contains(E e) {
            return bst.contains(e);
        }
    
        @Override
        public int getSize() {
            return bst.size();
        }
    
        @Override
        public boolean isEmpty() {
            return bst.isEmpty();
        }
    }
    

    基于链表实现二分搜索树此时要特别注意,链表可以添加重复元素,所以Set集合中添加元素时要先判断链表中是否存在

    /**
     * @author BestQiang
     */
    public class LinkedList<E> {
        private class Node {
            public E e;
            public Node next;
    
            public Node(E e, Node next) {
                this.e = e;
                this.next = next;
            }
    
            public Node(E e) {
                this(e, null);
            }
    
            public Node() {
                this(null, null);
            }
    
            @Override
            public String toString() {
                return e.toString();
            }
        }
    
        private Node dummyHead;
        private int size;
    
        public LinkedList() {
            dummyHead = new Node(null, null);
            size = 0;
        }
    
        // 获取链表中的元素个数
        public int getSize() {
            return size;
        }
    
        // 判断链表是否为null
        public boolean isEmpty() {
            return size == 0;
        }
    
        // 在链表的index(0-based)位置添加新的元素e
        // 在链表中不是一个常用的操作, 练习用
    
        public void add(int index, E e) {
            if (index < 0 || index > size) {
                throw new IllegalArgumentException("Add faild. Illegal index.");
            }
            Node prev = dummyHead;
            // for循环,找到插入节点的前一个节点
            for (int i = 0; i < index; i++) {
                prev = prev.next;
            }
            prev.next = new Node(e, prev.next);
            size++;
        }
        // 在链表末尾添加新的元素e
    
        // 在链表头添加新的元素e
        public void addFirst(E e) {
    //        Node node = new Node(e);
    //        node.next = head;
    //        head = node;
    
            /*head = new Node(e, head);
            size++;*/
            add(0, e);
        }
    
        public void addLast(E e) {
            add(size, e);
        }
    
        // 获得链表的第index(0-based)个位置的元素
        // 在链表中不是一个常用的操作,练习用:
        public E get(int index) {
            if (index < 0 || index >= size) {
                throw new IllegalArgumentException("Get failed. Illegal index.");
            }
            Node cur = dummyHead.next;
            for (int i = 0; i < index; i++) {
                cur = cur.next;
            }
            return cur.e;
        }
    
        // 获得链表的第一个元素
        public E getFirst() {
            return get(0);
        }
    
        // 获得链表的最后一个元素
        public E getLast() {
            return get(size - 1);
        }
    
        // 修改链表的第index(0-based)个位置的元素为e
        // 在链表中不是一个常用的操作,练习用
        public void set(int index, E e) {
            if (index < 0 || index >= size)
                throw new IllegalArgumentException("Set failed. Illegal index.");
            Node cur = dummyHead.next;
            for (int i = 0; i < index; i++) {
                cur = cur.next;
            }
            cur.e = e;
        }
    
        // 查找链表中是否有元素e
        public boolean contains(E e) {
            Node cur = dummyHead.next;
            /*while (!cur.e.equals(e)&& cur.next != null ) {
                cur = cur.next;
            }
            if(cur.e.equals(e)) {
                return true;
            } else {
                return false;
            }*/
            while (cur != null) {
                if (cur.e.equals(e))
                    return true;
                cur = cur.next;
            }
            return false;
        }
    
        // 从链表中删除index(0-based)位置的元素,返回删除的元素
        // 在链表中不是一个常用的操作,练习用
        public E remove(int index) {
            if (index < 0 || index >= size) {
                throw new IllegalArgumentException();
            }
            // 注意此时和修改链表的第index元素不同,此时需要对删除的元素的上个节点进行操作,所以需要获取上一个节点
            Node prev = dummyHead;
            for (int i = 0; i < index; i++) {
                prev = prev.next;
            }
            // 获取要删除的值
            Node retNode = prev.next;
            // 1.把上一个节点的next=要删除节点的next
            prev.next = retNode.next;
            // 2.把要删除的next置为空,此时该next会被jvm自动进行垃圾回收
            retNode.next = null;
    
            size --;
            return retNode.e;
        }
    
        // 从链表中删除第一个元素, 返回删除的元素
        public E removeFirst() {
            return remove(0);
        }
    
        // 从链表中删除最后一个元素, 返回删除的元素
        public E removeLast() {
            return  remove(size - 1);
        }
    
        //  从链表中删除元素e
        public void removeElement(E e) {
            Node pre = dummyHead;
            while(pre.next != null ) {
                if(pre.next.e.equals(e)) {
                    break;
                }
                pre = pre.next;
            }
    
            if(pre.next != null) {
                pre.next = pre.next.next;
                pre.next.next = null;
                size --;
            }
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            StringBuilder res = new StringBuilder();
    
            Node cur = dummyHead.next;
            while (cur != null) {
                res.append(cur + "->");
                cur = cur.next;
            }
            /*for (cur = dummyHead.next; cur != null; cur = cur.next) {
                res.append(cur + "->");
            }*/
            res.append("NULL");
            return res.toString();
        }
    }
    
    /**
     * @author BestQiang
     */
    public class LinkedListSet<E> implements Set<E> {
    
        private LinkedList<E> list;
    
        public LinkedListSet() {
            list  = new LinkedList<>();
        }
        @Override
        public void add(E e) {
            if(!list.contains(e)) {
                list.addFirst(e);
            }
        }
    
        @Override
        public void remove(E e) {
            list.removeElement(e);
        }
    
        @Override
        public boolean contains(E e) {
            return list.contains(e);
        }
    
        @Override
        public int getSize() {
            return list.getSize();
        }
    
        @Override
        public boolean isEmpty() {
            return list.isEmpty();
        }
    }
    

     

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