图的存储结构：1.二维数组邻接矩阵存储 2.数组模拟邻接表存储
 
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1…二维数组邻接矩阵存储
 
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#include<iostream>
using namespace std;
int i,j,k,e,n;
double g[101][101];
double w;
int main()
{
	int i,j;
	for(i=1;i<=n;i++)
		for(j=1;j<=n;j++)
			g[i][j]=0x7fffffff;
			//初始化，对于不带权的图g[i ][j]=0表示没有边连通。这里用0x7fffffff代表无穷大 
	cin>>e;
	for(k=1;k<=e;k++)
	{
		cin>>i>>j>>w;  //读入两个顶点序号及权值 
		g[i][j]=w;  //对于不带权的图g[i ][j]=1
		g[j][i]=w; //无向图的对称性  如果是有向图就不需要这句 
	}
	 
	 
	 
	 
	 return 0;
}
 
注：
 1.初始化数组大可不必使用两重for循环。
 （1）如果是int 数组，采用memset(g,0x7f,sizeof(g))可初始化为一个很大的数（略小于0x7fffffff); 如果是很小的数可用0xaf;
 (2)如果是double数组，采用memset(g,127,sizeof(g))可初始为一个很大的数1.38*10^306 ；
 
 
2.数组模拟邻接表存储**
 
#include<iostream>
using namespace std;
const int maxn=1001,maxm=100001;
struct Edge
{
	int next;  //下一条边的编号 
	int to;  //这条边到达的点 
	int dis;//这条边的长度 
	
 } edge[maxm];
int head[maxn],num_edge,n,m,u,v,d;
void add_edge(int from,int to,int dis)
//加一条从from到to距离为dis的单向边 
{
	edge[++num_edge].next=head[from];
	edge[num_edge].to;
	edge[num_edge].dis=dis;
	head[from]=num_edge;
}
int main()
{
	num_edge=0;
	scanf("%d%d",&n,&m); //读入点数和边数 
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		scanf("%d%d%d",&u,&v,&d); //u和v之间有一条长度为d的边 
		add_edge(u,v,d);
	}
	for(int i=head[1];i!=0;i=edge[i].next) //遍历从点1开始的所有边 
	{
		
	}
	
	return 0;
}

 

 

  
 
 
数组，顾名思义，是数据的组合。它数组在应用上属于数据的容器，不仅仅是一种基础的数据类型，更是一种基础的数据结构。你如果使用python编程，那么一定会非常频繁地跟数组打交道。
 
Python中，Numpy（常用于数学计算）和Pandas（数据分析常用包，可方便地对表结构进行分析）这两个常用的数据包均可以用于表示数组。
 
1. 一维数组
 
（1）Numpy一维数组
 
在python中，用列表也可以表示数组，但是用Numpy表示的一维数组具有统计功能（如平均值mean()，标准差std()）和向量化运算功能，这是列表不具有的。
 
在定义一维数组之前，我们需要先导入numpy包。用array定义一维数组，用dtype查看数据类型，数组的下标从零开始。
 

  
#导入numpy包

 
 
数组的访问有切片访问和循环访问两种，切片访问更常用，也更方便。
 

  
#切片访问（常用）

 
 
（2）pandas一维数组
 
pandas一维数组可以用Series建立索引，用index来指定索引，这样，访问时就可以通过索引来访问数组。
 

  
#导入pandas包

 
 
iloc属性用于根据位置获取值，loc属性用于根据索引获取值
 

  
stockS
 
 
describe用于获取描述统计信息。
 

 

  
 
 
pandas一维数组也支持向量运算。在下图的向量运算中，结果出现了空值，这是因为运算中的某一个数据为空
 

 

  
 
 
在运算中，我们经常不希望结果中出现空值，要想得到没有空值的结果，我们需要对数据进行处理。一种方式是将缺失值删除。pandas中用dropna删除缺失数据。第二种方法则是将缺失值进行填充，填充时，要根据实际情况，确定可以直接用零数据填充，还是需要建立模型，计算出填充值。pandas中用add进行值的填充，fill_value为填充值（下图填充值为0）
 

 

  
 
 
2. 二维数组
 
（1）NumPy二维数组
 
NumPy中，二维数组与一维数组的定义、查询及访问均非常类似。数组下标均从零开始，行号与列号用逗号分隔，行号在前，列号在后。
 

  
#Numpy二维数据结构


 
 
在计算平均值、最大最小值等统计值时，我们通常希望对每一行或者每一列求其统计值，而不是对整个数组求其统计值，这时就需要使用数轴参数axis。axis = 0表示按列计算，axis = 1表示按行计算。
 

  
#按轴计算每一行的平均值

 
 
接下来的内容，由于程序输出结果复杂，作者直接将在jupyter的运行截图放在文中，以便读者更直观地了解二维数据的相关操作。
 
（2）pandas二维数组
 
Numpy二维数组每一列的数据类型都是一样的，因此它不适合保存excel表格这样每一列的数据类型都不一样的数据。此时，pandas二维数组就可以发挥它的巨大作用了。
 
pandas用数据框DataFrame定义二维数组，他有两个优点，一个是它每一列的数据类型都可以不一样，第二个是它每一行每一列都有一个索引，可以方便地通过索引访问数据。
 
在用pandas数据框DataFrame定义带索引的二维数组时，首先要定义一个字典，映射列名和对应列的值；其次，定义数据框，将参数传入字典。
 

 

  
 
 
如果希望传入数组中的数据跟我们定义的顺序是一致的，需要定义一个有序字典。
 

 

  
 
 
pandas二维数组的数据访问与一维数组类似。
 
iloc属性用于根据位置查询值
 

 

  
 
 
loc属性用于根据索引查询值
 

 

  
 
 
有时候，我们需要根据条件查询出数组中符合条件的数据，这可以通过建立条件判断筛选和应用查询条件来实现。
 
建立条件判断筛选
 

 

  
 
 
应用筛选条件
 

 

  
 
 
3. 从Excel中导入数据
 
用python读取excel中的数据也非常方便。pandas.ExcelFile(在计算机的存储路径名)可用于读取Excel数据，head()可用于输出前五行数据，shape可用于查看行数和列数。
 

 

  
 
 
4. 结束语
 
前路漫漫，雁过无痕，心之所向，热血仍存。
 
在学习python的路上，你我一起努力。

欢迎登录北京林业大学OJ系统
 http://www.bjfuacm.com
 
260二维数组中的元素查重
 
描述
 设二维数组a[1…m, 1…n] 含有m*n 个整数。写一个算法判断a中所有元素是否互不相同。
 输入
 多组数据，每组数据有m+1行，第一行为二维数组的行数m和列数n，之后m行为输入的二维数组。当n=0且m=0时输入结束。
 输出
 对于每组数据分别输出一行，若二维数组中存在相等元素则输出“YES”，否则输出“NO”。
 输入样例 1
 4 3
 1 2 3
 4 5 6
 7 8 9
 10 11 12
 3 4
 1 2 3 4
 5 6 7 8
 1 9 10 11
 0 0
 输出样例 1
 NO
 YES
 
#include<iostream>
using namespace std;
int Check(int a[20][20],int m,int n)
{
    int i,j,p,k;
    for(i=0;i<m;i++)
        for(j=0;j<n-1;j++)		//判断a[i][j]是否重复
        {
            for(p=j+1;p<n;p++)		//用p来保存列，先比较同一行的数据
                if(a[i][j]==a[i][p])
                {
                    cout<<"YES"<<endl;
                    return 1;
                }
              for(k=i+1;k<m;k++)	//用k来保存行，开始比较下一行的数据
                for(p=0;p<n;p++)	//用p来保存列，比较第k+1行的数据
                     if(a[i][j]==a[k][p])
                    {
                          cout<<"YES"<<endl;
                          return 1;
                    }
        }
      cout<<"NO"<<endl;
    return 0;
} 
int main()
{
    int m,n;
    while(cin>>m>>n&&m!=0&&n!=0)
    {
        int a[20][20],i,j;
        for(i=0;i<m;i++)
            for(j=0;j<n;j++)
                cin>>a[i][j];		//输入二维数组
        Check(a,m,n);        		//查重判断
    }
    return 0;
}

在MyBatis中，我们通常是使用其核心功能--映射器（resultMap + handler），将数据库模型与Java Bean进行映射，方便对数据库进行增删改查。
 
近期的工作中遇到一个需求是查询非结构化的数据，即运行时并不知道查询的数据结构。在国内外的网站上都进行了的搜索，并没有找到令人满意的解决。
 
 
 
问题可以理解为：需要一种MyBatis的配置，能执行任意SQL，因为结构未知，因此返回的的数据结构为List<Object[]> 或者List<String[]>。列表中的一项对应查询结果的一行。
 
考虑到MyBatis可以通过指定resultType为Java中的包装类型来实现一些自定义的数据结构，故尝试在resultType中使用LinkedHashMap（保证行内数据的顺序）。
 
 
 
下面是示例代码：
 
xxxMapper.xml
 
  <select id="runSQL" parameterType="com.xxx.SqlEntity" resultType="java.util.LinkedHashMap">
    ${sql}
  </select>
 
 
 
xxxDao.java
 
List<Map<String, Object>> runSQL(SqlEntity sqlEntity);
 
 
 
在业务层稍作处理，将List<Map<String, Object>>转化为List<Object[]>之后，就可以直接使用，或者你也可以转化为你需要的结构了。
 
private List<Object[]> convert(List<Map<String, Object>> list) {
    List<Object[]> ans = new ArrayList<>();
    for (Map<String, Object> map: list) {
        ans.add(new ArrayList<>(map.values()).toArray());
    }
    return ans;
}
 
 
 
上面的xml配置里有用到一个SqlRunner，原因是需要动态配置执行的SQL语句，这里使用了MyBatis的parameterType + ${...}这个字符串替换的方法。
 
${xxx}与#{xxx}有一点区别，
 
#{xxx}会将参数替换为`?`，然后调用jdbc的PreparedStatement.setXXX()方法替换变量
 
${xxx}直接替换字符串，有sql注入的风险，此处就不多说了。。
 
SQL包装类SqlRunner.java
 
@Data
public class SqlRunner {
    private String sql;
}
 
 
 
写在最后：MyBatis中，resultType和resultMap不能同时使用！！
 
看到这里的同学，希望能解决你们的问题，共勉。