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  • 在html语言中,常用的列表有哪三种

    千次阅读 2021-06-16 02:44:08
    常用的列表有:1、有序列表,项包含在li标签对中,以ol定义;2、无序列表,项包含在li标签对中,以ul定义;3、自定列表,项包含在dt标签对中,“”与定义项对应的每个定义,自定义列表以“”定义。本教程操作环境:...

    常用的列表有:1、有序列表,项包含在li标签对中,以ol定义;2、无序列表,项包含在li标签对中,以ul定义;3、自定列表,项包含在dt标签对中,“

    ”与定义项对应的每个定义,自定义列表以“”定义。

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    本教程操作环境:windows7系统、CSS3&&HTML5版、Dell G3电脑。

    有序列表,列表项包含在

    标签对中,有序列表以定义,项目前有数字或者字母缩进

    列表项内部可以使用段落、换行符、图片、链接以及其他列表等等。

    例如:

    1. Coffee
    2. Milk

    效果:

    8118e8cadc34b0e56d48a6428f700792.png

    无序列表,列表项包含在

    标签对中,无序列表以

    列表项内部可以使用段落、换行符、图片、链接以及其他列表等等。

    例如:

    • Coffee
    • Milk

    效果:

    9e30399832c1823706a76320305bf8f5.png

    自定列表,列表项包含在

    标签对中,与定义项对应的每个定义,自定义列表以定义,项目前有符号缩进

    列表项内部可以使用段落、换行符、图片、链接以及其他列表等等。

    例如:

    Coffee
    Black hot drink
    Milk
    White cold drink

    效果:

    57616d7ebd60bf17bc56dc92cd966ab8.png

    扩展:

    列表标签

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    推荐学习:html视频教程

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  • 篇博客, 这次说的是插入链接类标签, 我们平常在网页中经常能看到蓝色的链接类标签, 或者是一张图片, 一个电邮, 这些都是插入链接类的标签起的作用.链接标签链接标签可实现超链接, 它在网页中是无处不在的, 只要...

    第三篇博客, 这次说的是插入链接类标签, 我们平常在网页中经常能看到蓝色的链接类标签, 或者是一张图片, 一个电邮, 这些都是插入链接类的标签起的作用.

    链接标签

    链接标签可实现超链接, 它在网页中是无处不在的, 只要有链接的地方, 就会有这个标签, 它的语法和其他的标签不太相同, 对于初学者而言, 刚开始学的时候毕竟初学者并不在标签中添加属性等等, 的语法是 链接显示的文本. title这个属性是指鼠标滑过链接的文字时显示的, 这个的实际作用很大, 方便了搜索引擎了解链接地址的内容, 专业点就是语义化更加的友好, 在实际的开发中这个是一定要的哦. 默认的样式会是蓝色, 同样的, 在css学习之后可以修改. target这个属性"_blank"是说在新窗口打开, 也就是弹出一个新的, 这样在使用中的用户体验还是很不错的.

    mailto也是标签中的一个特色, 可以给指定的账户发送邮件, 并添加好具体的抄送主体内容等信息, 但是个人感觉在实际的开发中作用并不是很大. 所以不多介绍了, 有兴趣的大家可以百度百度.

    图片标签

    标签在网页的制作中必不可少, 为了保证网页的多姿多彩, 绚丽缤纷, 图片的插入是必不可少的, 而这个时候, 就可以通过插入图片标签来完成了. 图片插入的语法和链接的语法很类似:, title同上不解释, alt是指图像的描述性文件, 也就是当图片加载不成功的时候, 可以看到这个属性设置的文字. 图片可以是GIF, PNG, JPEG等格式.

    这些都是简单的布局标签, 也是最最基础的标签, 以后会写更复杂的, 初一简单的写了写, 也留着为自己以后的复习看, 祝大家新年快乐, 心想事成, 万事如意.

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  • 常见几种算法

    2021-07-03 16:42:22
    布隆过滤器:它是一概率型数据结构,它提供的答案可能不对,但很可能是正确的,相比散列表的绝对准确,布隆过滤器速度要快的多。 SHA:给定一串字符或者文件生成唯一的SHA 值,SHA是一系列算法,SHA-0,SHA-1,...

    来源于《算法图解》

    1 二分查找

    前提:给定数据都是有序排放的。

    思想:从中间猜,每次都排除数据的一半。

    比如:1,2,3....,100 数组.  依次猜的数为:50,75,88,94,97,99,100。

    根据如下程序,最极端情况才需要猜测7次,那二分查找最大的步数是公式是什么呢?

    step = log2n

    int binary_search(int search)
    {
        int low =0;
        int high = strlen(list) -1;
        int middle = (low + high) / 2;
        int guess = list[middle];
        while(list[middle] != search)
        {
            if(search > list[middle])
                low = middle + 1;
               
            if(search < list[middle])
                high = middle -1;
            
            if(low == high)
                break;
    
            middle = (low + high) / 2;
        }
        return middle;
    }
    

    2 大O 表示法

    大O表示法指出了算法有多快,大0表示法计算的是操作数,算法运算时间用大0表示,不是以秒为单位,是从增速的角度度量的。

    常见的大O运行时间:

    O(log n): 对数时间,比如二分查找法

    O(n):线性时间,比如简单查找法(按照顺序依次查找)

    O(n*log n):快排

    O(n^2): 选择排序,一种较慢的排序方法。

    0(n!):旅行商问题,非常慢的算法。

    3 数组与链表

    链表:每个元素都存储下一个元素的地址,链表的优势在于插入元素方面,不能直接读取某个元素需遍历。
    数据:每个元素都存放在一块连续的存储空间,能直接读取某个元素,插入元素很多元素都要平移。

    下图为在进行对数组与链表进行查找,插入,删除时其大0 运行时间。

    链表数组:facebook 存储用户信息时既不是使用数组,也不时链表而是链表数组。

    4 二分查找法

    思想:遍历这个链表或数组,选择出最大值放到第一个,接着遍历剩余的元素,将第二大值放入第二个, 依次循环,直到最后一个。

    int SelectMaxElement(char *p, int len)
    {
        int maxElementIndex = 0;
        for(int i = 0; i < len -1;i++)
        {
            if(p[i] > maxElement)
               MaxElementIndex = i;
        }
        return MaxElementIndex;
        
    }
    
    int SelectSort(char *p , int len)
    {
        int tempValue = 0 , index = 0;
        for(int i = 0;i < len -1, i++)
        {
            index = SelectMaxElement(p+i,len-i);
            tempValue = p[i];
            p[i] = p[i+index];
            p[i+index] = p[i];
            
        }
    }

    5 递归

     递归是指自己调用自己的函数,每个递归函数都有两部分:递归条件和基线条件。

    递归条件:函数自己调用自己。

    基线条件:函数不再自己调用自己,避免形成无限循环。

    栈有两种操作,压入和弹出,所有函数调用都进入调用栈,调用栈可能很长,这将占用大量的内存。

    6 快速排序

    分而治之:当你遇到使用任何算法都无法解决的问题时,或许分而治之是一种通用的解决方法。分而治之算法(D&C)是递归的,使用D&C解决问题必须包含以下两个步骤:1 找出基线条件,2不断将问题分解(或者说缩小规模),直到符合基线条件。

    快速排序:它比选择排序快得多,也使用的D&C 。

    算法思想:找一基准值,将小于这基准值的放一边, 大于这基准值的放一边,这被称为分区。然后采用D&C ,缩小问题规模重复。

    现在你有:一个由所有小于基准值的数字组成的子数组;基准值;一个由所有大于基准值的数组组成的子数组。

    快排的大0表示法: 0(nlog n)

    7 散列表

    散列表:根据散列函数确定元素的存储位置,散列表由键和值组成。适用于:模拟映射关系,防止重复,缓存/记住数据。
    散列函数:相同的输入返回的索引值是一样的, 不同的数据返回的索引值不同。


    散列冲突:不同的输入被映射到了相同的位置,解决办法:在这个位置存储一个链表。
    好的散列表,要避免冲突,需要有:较低的装填因子,良好的散列函数。
    装填因子:散列表中多少位置是空的,装填因子适合控制在0.7,大于这个值就应该调整列表的长度。

    装填因子计算:已填充的位置/ 列表长度。比如上图列表总长度为8,已填充位置为3,因此装填因子为3/8. 

    良好的散列函数:让值呈均匀分布,不要扎堆。

    散列表的大0 时间:O(1),根据散列函数能快速定位到键值对,在执行效率上是非常高的。

    8 广度优先搜索算法

    最短路径问题:使用图来建立问题模型,使用广度优先搜索解决问题。
    图:由节点和边组成,用于模拟不同东西是如何相连的。
    广度优先搜索算法:假设你要找一个名叫Tom的人,首先你遍历自己的通讯录是否有个叫Tom的人,假设没有,那就必须在朋友的朋友中查找,已此循环,直到找到Tom.
    查找最短路径: 首先从你自己通讯录找,这叫一度关系,然后在从朋友的通讯路找,这叫二度关系....。自己的朋友是一度关系,朋友的朋友是二度关系。  一度关系强于二度关系,二度关系强于三度关系,查找顺序为一度关系,到二度,三度。因此需要按顺序添加,有一个可实现这种目的的数据结构,那就是队列。


    实现图:通过散列表,来表述你通讯录的关系。构造散列表来描述关系。 

    算法步骤:

    1.创建一个队列,用于存储要检查的人。
    2.从队列中弹出一个人
    3.检查这个人是否为自己寻找的人
    3.1 是,大功告成
    3.2 否,将这个人的所有通讯好友加入队列, 并跳到第二步,递归

     注意检查完之后,需要标记为已检查,不然 像下面这种情况可能会导致无线循环。

    9 狄克斯特拉算法

    段数最少,用广度优先搜索。路径最短, 用狄克斯特拉算法。

    狄克斯特拉算法四个步骤:

    1 找出最便宜的节点,既在最短时间内到达的节点。

    2 更新该节点的邻居开销

    3 重复这个过程,直到对图中的每个节点都这样做了。

    4 计算最终路径。

    狄克斯特拉算法每条边都有关联数字的图,这些数字称为权重。

    算法实现:

     广度优先搜索用于在非加权图中查找最短路径,狄克斯特拉用于加权图中查找最短路径。

    10 贪婪算法

           NP完全问题:没有快速算法的问题。

            识别NP 完全问题,面临NP 完全问题时(教室调度,背包问题,集合覆盖问题),最佳的做法是使用近似算法,贪婪算法易于实现,运行速度快,是不错的 近似算法。

            贪婪算法:一种非常简单的问题解决策略,每一步都采用最优解,每步都选择局部最优解的话,得到的就是全局最优解。

    11 动态优化问题

    动态规划:它将问题分成小问题,先着手解决这些小问题。

    算法步骤:在每一行,可偷的商品都为当前行以及之前各行的商品,然后填充网格,最后得到如下网格。

    K最近邻算法

    K最近邻算法(KNN算法):判断这个水果是柚子还是橙子,看这三个邻居中, 柚子多还是橙子多,如果柚子多,那么就把这个水果归类为柚子, 这就是K最近邻算法。
    创建系统推荐:假设Netflix 要给用户priyanka 推荐电影,可以找出喜好与他最接近的五位用户。假设与他喜好接近的五位用户都喜欢这部电影,那么就将其推荐给priyanka.

    那么如何确定喜好接近呢? 特征抽取

    机器学习:浏览大量的数字图像,将这些特征提取出来(喂养),遇到新图像时,提取该图像的特诊,再找它最近的邻居。

    12 其他十种类型算法

    二叉查找树:对于其每个节点,左子节点都比它小,而右子节点的值都比它大。二叉查找树大O时间查找和二分法一样。对于有序数组而言,大0 时间查找都一样,但是插入删除要比有序数组快的多。

    反向索引:创建一个散列表,将单词映射到包含它的界面。当用户输入某个单词时,查看散列表,哪些页面包含这个单词,在搜索经常用到。

    傅里叶变换: 将时域信号转换成频域信号。使用范围极广,比如歌曲调音,JPG 压缩等等。

    并行算法:现在台式机或者笔记本采用多核处理器,为提高算法速度,需要让它们在多个内核中并行执行。

    分布式算法:在并行算法只需二到四个内核时,完全可以在笔记本运行它,但如果数百个核呢,在这种情况下,可让算法在多台计算机上运行,这就是分布式算法。

    布隆过滤器:它是一种概率型数据结构,它提供的答案有可能不对,但很有可能是正确的,相比散列表的绝对准确,布隆过滤器速度要快的多。

    SHA:给定一串字符或者文件生成唯一的SHA 值,SHA是一系列算法,SHA-0,SHA-1,SHA-2和SHA-3.

     Simhash:它是局部敏感的散列算法,不同于SHA ,哪怕一个字符不同,得到的值SHA完全不同,Simhash 一个字符不同,得到的字符串只有细微的差异。

    Diffie-Hellman:使用两个密钥,公钥和私钥,故名思意,公钥的公开的,加密后的消息只有使用私钥才能打开。

    线性规划:用于在给定的约束条件下,最大限度的改善指定的指标。另外所有图的算法都可以使用线性规划来实现,线性规划是一个宽泛得多的框架,图的问题只是其中一个的子集。

            

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  • 超文本标记语言(HTML)列表样式有三种基本类型。第一是无序列表,它由一系列按顺序垂直排列的项目符号元素组成;第二HTML列表样式是有序列表,与无序列表完全相同,只是没有一项目符号,每个列表元素都是按顺序...

    超文本标记语言(HTML)列表样式有三种基本类型。第一种是无序列表,它由一系列按顺序垂直排列的项目符号元素组成;第二种HTML列表样式是有序列表,与无序列表完全相同,只是没有一种项目符号,每个列表元素都是按顺序编号的。第三...

    超文本标记语言(HTML)列表样式有三种基本类型。第一种是无序列表,它由一系列按顺序垂直排列的项目符号元素组成;第二种HTML列表样式是有序列表,与无序列表完全相同,只是没有一种项目符号,每个列表元素都是按顺序编号的。第三种HTML列表样式是一种定义列表,列出一个项目,然后是下一行或其定义的大缩进。每个HTML列表样式都可以通过一些HTML标记进行广泛自定义,例如type标记,或者可以通过层叠样式表(CSS)属性对它们进行特定的自定义。超文本标记语言(HTML)列表样式有三种基本类型:无序列表、有序列表和定义列表。每种HTML列表样式都有一些功能。它们可以相互嵌套,即有序列表可以将无序列表作为列表元素。可以通过CSS自定义列表,以便可以修改从每个列表元素周围的间距到使用的项目符号类型的所有内容,以适合特定的设计。所有HTML列表还可以将几乎任何内容作为列表元素或定义列出,包括超链接、图像,脚本甚至图形用户界面(GUI)组件,如文本字段。无序列表是最基本的HTML列表样式。它只是一个有序的元素列表,每个元素都在前一个元素之后的新行开始。默认情况下,在每个新元素之前都会放置一个圆形项目符号,虽然这个图像可以被改变成另一个形状或完全删除。有序列表在许多方面与无序的HTML列表样式相似,只是项目符号被顺序编号取代。这些数字可以是标准十进制、罗马数字、字母,也可以是来自不同语言的各种其他编号系统在嵌套有序列表时,可以更改嵌套列表的编号,使列表看起来更像传统的结构化大纲。与无序列表一样,前导数字也可以禁用。HTML列表样式的最后一种类型称为定义列表。这种列表的每个元素由两个元素组成-术语和定义。术语是将要定义的单词,是列表元素中显示的第一项。定义通常是一个句子或其他元素,以某种方式解释或与术语相关。定义可以在术语旁边呈现,在同一行上,但间隔很远,也可以是在下一行呈现并缩进,这是默认行为。可以使用CSS属性自定义定义列表,但它不包含用于显示项目符号的区域

    发表于 2020-08-07 20:44

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