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  • Python|random之随机抽人分组
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    2021-01-29 21:56:00

    本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。

    引言

    random库让Python语言有了灵魂,random是python函数中非常实用的函数之一,大部分python初学者都会去了解它,但是对它都不怎么刻意学习,其实random库很有内涵,有许多非常实用的东西:

    (1)random()返回0<=n<1之间的随机实数n;

    (2)choice(seq)则是从序列seq随机返回元素;

    (3)getrandbits(n)以长整数形式返回n个随机位;

    (4)shuffle(seq)对序列seq进行打乱重新排列;

    (5)sample(seq,n)从序列seq中随机返回n个元素;

    (6)randrange(x,y,z)x和y代表随机范围,z代表递增量;

    (7)randint(n,m)用于随机生成一个指定范围内的整数,范围在n到m之间;

    (8)uniform(n.m)用于随机生成一个指定范围内的浮点数,范围同样在n到m之间;

    问题描述

    针对班级要求,30人里面随机分配4组,每组人数为4人,进行小游戏。

    示例:

    输入:people=['小明', '小红', '小兰', '小美', '小黄', '小米', '小梦']

    输出:第一组:[ '小明', '小兰']

    第二组:[ '小美', '小

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    在某些场景中需要对list中的元素进行分组,并且在多次分组过程中同一个元素需要固定分配在某一个组中,通常的想法是固定随机数种子以后使用random进行随机抽取,但是当list中的元素的数量或者位置发生改变时同一个元素的组别就会发生变化,示例如下:

    import random
    random.seed(2022)
    
    test1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    res1 = random.sample(test1,3)
    print(res1)
    print('---分割线---')
    
    test2 = [3,2,1,4,5,6,7,8,9,10]
    res2 = random.sample(test2,3)
    print(res2)
    

    输出结果如下:

    [9, 5, 8]
    ---分割线---
    [9, 5, 3]
    

    显然当list中的元素位置发生改变后即使在固定随机数种子的情况下两次抽取的元素也是不同的。


    真正能够实现每次分组都能将同一个元素分配到同一组的方法如下:

    import mmh3
    def abtest_slot(uid, slot_num,seed=100):
        print(uid,mmh3.hash128(uid, seed) % slot_num)
    
    test1 = ['a','b','c','d','e','f','g']
    for i in test1:
        abtest_slot(str(i).encode(),slot_num = 3)
    
    print('---分割线---')
    test2 = ['c','b','a','d','e','g','f']
    for i in test2:
        abtest_slot(str(i).encode(),slot_num = 3)
    

    输出结果如下:

    b'a' 1
    b'b' 1
    b'c' 2
    b'd' 0
    b'e' 1
    b'f' 2
    b'g' 1
    ---分割线---
    b'c' 2
    b'b' 1
    b'a' 1
    b'd' 0
    b'e' 1
    b'g' 1
    b'f' 2
    

    可以看到当list中的元素位置发生改变时每个元素依然能够分配到正确的组别


    接下来我们测试一下当list中的元素数量发生改变时组别是否会发生变化

    import mmh3
    def abtest_slot(uid, slot_num,seed=100):
        print(uid,mmh3.hash128(uid, seed) % slot_num)
    
    test1 = ['a','b','c','d','e','f','g']
    for i in test1:
        abtest_slot(str(i).encode(),slot_num = 3)
        
    print('---分割线---')
    test2 = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']
    for i in test2:
        abtest_slot(str(i).encode(),slot_num = 3)
    

    输出结果如下:

    b'a' 1
    b'b' 1
    b'c' 2
    b'd' 0
    b'e' 1
    b'f' 2
    b'g' 1
    ---分割线---
    b'a' 1
    b'b' 1
    b'c' 2
    b'd' 0
    b'e' 1
    b'f' 2
    b'g' 1
    b'h' 2
    b'i' 0
    b'j' 0
    

    可以看到共有的a-g这几个元素的组别没有发生变化,只是新加入的h-j分别分配了相应的组别而已。

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  • swift 字典 添加元素This article is originally published at https://swiftsenpai.com on June 30, 2020. 本文最初于 2020年6月30日 发布在 https://swiftsenpai.com 上。 Imagine you have an array of Device ...

    swift 字典 添加元素

    This article is originally published at https://swiftsenpai.com on June 30, 2020.

    本文最初于 2020年6月30日 发布在 https://swiftsenpai.com 上。

    Imagine you have an array of Device objects and you want to group them by category as shown in the image below:

    假设您有一个Device对象数组,并且想要按类别对它们进行分组,如下图所示:

    Grouping Array Elements With Dictionary in Swift
    Grouping Device object by category
    按类别分组设备对象

    How should you go about in solving this problem?

    您应该如何解决这个问题?

    Before Swift 5, the most straightforward way is to loop through each device in the array and manually assign each element to its respective category. In Swift 5, Apple has introduced a generic dictionary initializer to help developers deal with this kind of situation with just 1 single line of code.

    在Swift 5之前,最直接的方法是遍历数组中的每个设备,并将每个元素手动分配给其各自的类别。 在Swift 5中,Apple引入了一个通用的字典初始化程序,以帮助开发人员仅用一行代码即可处理这种情况。

    Wondering how this can be done? Read on to find out more.

    想知道如何做到这一点? 请继续阅读以了解更多信息。

    介绍init(grouping:by :) (Introducing init(grouping:by:))

    In Swift 5, Apple introduced a “grouping by” dictionary initializer. According to the documentation, the initializer has a definition of:

    在Swift 5中,Apple引入了“分组依据”字典初始化程序。 根据文档 ,初始化程序具有以下定义:

    Creates a new dictionary whose keys are the groupings returned by the given closure and whose values are arrays of the elements that returned each key.

    创建一个新字典,其字典的键是给定闭包返回的分组,其值是返回每个键的元素的数组。

    To better understand the definition, let’s revisit the example that we saw at the beginning of this article.

    为了更好地理解该定义,让我们重新阅读本文开头看到的示例。

    Let’s say you have a Device struct and an array of Device objects as shown below:

    假设您有一个Device结构和一个Device对象数组,如下所示:

    To group all Device objects by category, we can initialize a dictionary by giving its initializer the source array and a closure that returns the grouping key. Take a look at the code snippet below:

    要按类别对所有Device对象进行分组,我们可以通过给字典的初始化程序提供源数组和返回分组键的闭包来初始化字典。 看一下下面的代码片段:

    As you can see, we just need to pass in the Device array and return the category as the grouping key, the initializer will take care of the grouping for us.

    如您所见,我们只需要传入Device数组并返回类别作为分组键,初始化程序将为我们处理分组。

    how to use Dictionary.init(grouping:by:) in action
    Dictionary.init(grouping:by:) in action Dictionary.init(grouping:by:)

    We can even further simplify the above code snippet into a single line of code by using the shorthand argument names in Swift.

    通过使用Swift中的简写参数名称 ,我们甚至可以将上述代码片段进一步简化为一行代码。

    Pretty neat isn’t it?

    很好,不是吗?

    The above example demonstrates the most standard way of using the initializer. However, since the initializer allows us to define a closure that determines the grouping key, it is much more flexible than that.

    上面的示例演示了使用初始化程序的最标准方法。 但是,由于初始化程序允许我们定义一个确定分组键的闭包,因此它要灵活得多。

    By using the same deviceArray, let's say we would like to group all Apple products together, we can actually define a closure that checks for the device 's name and group all devices with a name that contains "Macbook" and "iPhone".

    通过使用相同的deviceArray ,比如说我们要将所有Apple产品分组在一起,我们实际上可以定义一个闭包来检查设备名称,并将所有设备分组为包含“ Macbook”和“ iPhone”的名称。

    按自定义对象分组 (Group by Custom Object)

    In this section, we will look at how we can use a custom object as the grouping key of the init(grouping:by:) initializer.

    在本节中,我们将研究如何使用自定义对象作为init(grouping:by:)初始化程序的分组键。

    For demo purposes, let’s update the previous example by defining a Company struct and add a company variable to the Device struct. We will try to group all the devices by company in just a moment.

    为了演示,让我们来更新前面的例子定义了一个Company结构和补充company变量的Device结构。 稍后,我们将尝试按公司对所有设备进行分组。

    Next, let’s examine the definition of the Dictionary struct to find out the requirements that need to be fulfilled in order to become a dictionary key.

    接下来,让我们检查Dictionary结构的定义,以找出成为字典键所需要满足的要求。

    public struct Dictionary<Key, Value> where Key : Hashable

    As can be seen from the above definition, any object that conforms to the Hashable protocol can be used as a dictionary key.

    从上面的定义可以看出,任何符合Hashable协议的对象都可以用作字典键。

    Pro tip:

    专家提示:

    Check out this great article to learn more about the Hashable protocol.

    查阅这篇出色的 文章, 以了解有关 Hashable 协议的 更多信息

    Therefore, we can go ahead and conform the Company struct to the Hashable protocol and leverage the init(grouping:by:) initializer to group all the devices by company.

    因此,我们可以继续并使Company结构符合Hashable协议,并利用init(grouping:by:)初始化程序按公司对所有设备进行分组。

    That’s it, we have successfully group all the Device objects by company.

    就是这样,我们已经成功地将所有Device对象按公司分组。

    结语 (Wrapping Up)

    The init(grouping:by:) initializer is extremely useful and very easy to use.

    init(grouping:by:)初始化程序非常有用并且非常易于使用。

    I find it comes in especially handy when I want to group an array of data into a dictionary in order to show them on a table view or collection view with multiple sections.

    当我要将数据数组分组到字典中以便在具有多个部分的表视图或集合视图中显示它们时,我发现它特别方便。

    Next time when you want to create a table view with multiple sections, make sure to give this method a try.

    下次要创建具有多个部分的表视图时,请确保尝试使用此方法。

    I hope this article can give you a clear idea on how to use the Dictionary.init(grouping:by:) initializer correctly.

    我希望本文能为您提供有关如何正确使用Dictionary.init(grouping:by:)初始化程序的清晰思路。

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    翻译自: https://levelup.gitconnected.com/grouping-array-elements-with-dictionary-in-swift-db2be2f0332b

    swift 字典 添加元素

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  • 漫谈分组交换网

    千次阅读 2021-03-27 07:22:15
    互联网和电话网的差异就是 分组交换 和 电路交换 吗?教科书上就是这么讲的,但这就够了吗? 远远不够,所以我补充下缺失的部分。 19世纪电话的发明是人类通信史上的创举。 电话的意义不在电话本身,而在于越来越多...

    这是一篇散文,不讲技术讲历史的。为什么写这么一篇在绝大多数同行看来毫无意义的文科手笔呢,其实正是想正视这些人,告诉他们一些他们不屑的。互联网和电话网的差异就是 分组交换电路交换 吗?教科书上就是这么讲的,但这就够了吗?

    远远不够,所以我补充下缺失的部分。


    19世纪电话的发明是人类通信史上的创举。

    电话的意义不在电话本身,而在于越来越多的电话构成的越来越复杂的网络,而这张网络正是现代互联网的前身。

    如果这张网络一开始就是完美的,便谈不上进化了,幸运的是,它离完美太远,缺陷太多。

    我们先看下原始的电话网是如何工作的:
    在这里插入图片描述

    电话之所以能彼此接通,其核心就是那个 接线员 所做的工作,把from线缆和to线缆接通,这便是 switch 的真实含义,直到今天,我们依然把互联网的转发节点叫做 switch

    接线员把两部电话所连接的线缆接通,这件事叫做 线路接通 ,然后握着两部电话的人就可以开始说话了,直到他们中的一方挂断电话,这条线路一直被这两部电话占据,如果再有人给其中一方打电话(beat electric discource),接线员就会告诉他目前 占线

    这种工作机制同时带来两个问题:

    • 随着电话越来越多,接线员的工作会越来越繁忙。
    • 随着电话越来越多,占着线路沉默不说话带来的浪费越来越挑战等待打电话的人的耐心。

    20世纪10年代,一战期间,电话已经不再是纯人工switch的了,有更多的机器参与进来,这让电话网络显得有点自动化了,终于可以让机器做点人力做不到的事了。

    这个时候,人们提出过 动态线路分配, 简单来讲就是,一次打电话过程会被中间的沉默分开,即 只有在真的讲话的时候才分配线路。 其理由是:

    • 在统计意义上,动态线路分配性价比更高,资源浪费更少。 (统计复用的雏形有没有…)

    这意味着什么?

    这意味着每一句编码过的话音都要携带目标电话号码,这样switch(不管是人工的还是自动的)就能查看来来往往的编码话音的 目标地址 来正确接通线路了(分组交换的雏形有没有…),这个方法解决了线路浪费的问题:

    • 自动化的switch替代人工完成复杂的频繁接线工作完成动态线路分配!

    如果故事在此完结,可能因为在不正确的阶段过于早熟,就没有后来的互联网了。幸运的是,它遭到了抵制!!

    动态线路分配大概因为以下的原因被抵制:

    • 它太不经济了,无论是支付高薪工人的工资还是设计复杂的自动设备。
    • 由于人们说话持续时间不同,动态线路分配带来的不可控等待时延让打电话的人无法忍受。
    • 电话网的规模还没有大到能让动态线路分配体现收益的程度。
    • …(我觉得上面三个应该就够了…)

    一战过去了40年,二战也过去了,现在到了冷战时期。

    战争是科技的引擎。

    一战后电话网铺开盖地,但动态线路分配的理念生不逢时,实际并未成熟。二战后,计算机科学与技术获得了巨大发展,人们开始有需求让两台计算机像打电话那样传输数据。这个用电话网肯定可以胜任。如果没有更进一步的需求,也不会有现代互联网。

    从电话网的机制可以看出,它工作的实质就是 接通一条完整的线路 ,这必然导致电话网是一种 中心控制的网络 ,一个电话公司必然是巨大的,必然是拥有自己线路和控制局的,它必然需要有一个全局视图才能完成 在自己的网络中频繁接通任意两部电话

    然而,美国在1960年代的冷战当时害怕下面这些玩意儿啊:
    在这里插入图片描述
    当时的难题是, 如何设计一张就算被上面这些玩儿轰一阵子也依然能工作的通信网络。

    牛逼的东西都不是从头设计的,分组交换网的前身正是前面谈到的动态线路分配。

    由于1960年代考虑的通信网络不再局限于话音,人们对延迟问题更加宽容,分组交换网就是在这种背景下被提出的。和动态线路分配不同的是,分组交换指的是,需要被传输的数据被分割成大小相等的小片,每一个小片都携带源地址和目标地址,这些小片独立通过网络。这些小片的名字叫packet

    计算机技术前来助力!

    存储-执行的计算机模型 让switch作为 存储-转发设备 成为可能,这样一来, 更小的大小相等的packet而不是一句长度不等的话音 得以快速通过switch,不会带来额外的延时,同时switch的存储功能可以用来平滑统计突发流量,这是真正的统计复用!

    我们来看这些技术是如何应对核打击的,这才是经理的需求!经理是不care什么存储转发,统计复用的,经理只care能否扛住核打击。

    由于一整块数据被分割成了一个个的packet,这些packet均携带了目标地址,那么它们便可以独立通过网络而不再必须背靠背同行了,这很类似古代镖局的分批押运,走不同的路径到达目的地,分担风险。这让mesh网络成为可能:
    在这里插入图片描述

    每一对节点之间都有非常多的路径可达,只要还有一条路径存在,通信就不会被破坏,在全美构建这么一张网络,足够应对任何强度的核打击,意思是说,只要美国还在,这张网就在。

    这种分布式的网络不允许存在总控局,这是完全 去中心化的 ,问题是,分散独立的switch节点在没有全局视图的前提下如何正确路由packet。

    为了避免去中心化策略带来额外的延时,packet必须沿着 最短路径 到达目的地,在这一路上的每一个switch中,packet必须被 最快速度转发到下一个switch

    • 最短路径就是BGP,OSPF,RIP等现代路由协议的雏形。
    • 最快速度接力转发就是“热土豆”的雏形。

    只要每一个switch可以将packet继续往更接近目的地的地方接力传递即可。这可以做到吗?没有全局视图的约束下完成一个全局最短路径的收敛,这是如何做到的?

    很多人可能又要摆算法了,这些都是构想之后写paper前做的事,事实上一开始的想法总是来自于生活中的实例。邮递员分拣信件或者邮政速递员送信。

    这里给一个实例,看看分布式节点在全局无知的约束下如何学习到最短路径的:
    在这里插入图片描述
    这简直就是RIP协议嘛。上图来自:
    https://www.rand.org/pubs/research_memoranda/RM3420.html
    “The Postman Analogy” 开始阅读。

    这种 分布式的,去中心化的,统计复用的分组交换网 除了抵抗核打击之外,还有一个明显的副作用,那就是 公平性

    • 每一个packet足够小,占用线路的时间足够短,这提供了细粒度的公平性基础。

    但是,这张网不是为效率而生的,它只是依靠最短路径和热土豆保证了效率而已。我们一定要记住它的设计初衷:

    • 抗核打击!
    • 抗核打击!
    • 抗核打击!

    分组交换网满足这个目标显得很轻松,显得毫无阻力,人们似乎一瞬间就接受了,Why?经理为什么不问下面的问题:

    • 你把数据分成packet之后,谁来把它们再次合成原始数据呢?

    经理当然问了,若不是计算机技术再次助力,经理显然是不会同意部署这张分组交换网的。

    40年前,经理由于拒绝switch的无收益的复杂化而拒绝了电话网的动态线路分配。

    40年后,去中心化的新网络让switch变简单了,工作量是守恒的,繁重的工作必然留给了终端,如果经理再次拒绝终端的复杂化呢?

    事实上,事情发生了变化。电话网时代,终端是简单的,复杂化必在网络核心,经理由于经济原因拒绝网络核心的复杂化,那事情就根本无法进展,事实上事情确实没有进展,动态线路分配没有被接受。然而在计算机时代,计算机终端本来就是用来做复杂工作的,数据的分割,重组全部都在计算机终端来完成,且计算机终端轻松胜任!网络的核心保持简单。

    这就是 端到端原则 。关于这个端到端原则,以及内涵的网络中立原则,有一篇精彩的辩论,大家可以抽个周末的下午欣赏:
    https://itif.org/files/2009-designed-for-change.pdf

    在这张网上铺盖一个叫做TCP/IP的协议栈,就是我们现在的互联网了。

    写在最后,我想务个虚,说个方法论相关的。

    其实,分组交换网和电话网比较,千万不要用教科书上上讲的那种分组交换和电路交换的视角,那种相当于什么都没说,死记硬背,应付面试,毫无意义。

    你把做事情的顺序和每件事的元素对调一下,事情就成了。

    假设这里有3个电话要打,我们把打完3个电话作为完成这件事的标志,那么做这件事情显然有两种方法:

    • 一个电话一个电话打,打完一个才能接着打另一个。
    • 一句话一句话说,一通电话说完一句话后换另一通电话。

    关键看你用什么粒度,这个是任务调度的根本,不信你去读读操作系统的教科书,里面就是这么讲的,但问题是为什么讲到网络就不这么讲了呢?本质上来讲,网络传输也是任务调度的子集啊!

    我自诩自己这个方法论玩得很好,我曾经用它预处理优化过4万条iptables规则:

    • 你是老老实实一条一条遍历执行iptables规则呢,还是将每一条规则的matches作为一个维度按match匹配呢?

    详情我这里不赘述,看看nf-HiPAC就知道了,就是这个思路。

    对了,还有,Nginx和Apache之间貌似也有这种关联,还有pipeline…

    正确的事情,很多地方都是一致的,我最讨厌的说法就是 “X和Y没关系”


    浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

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    千次阅读 2017-10-24 11:11:36
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空空如也

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不同元素分组分配问题