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2021-04-22 12:20:35
php中count 多维数组长度统计实现方法 有需要的朋友可参考一下下。
下面程序运行结果为()代码如下
复制代码
?$numb=array(
array(10,15,30),array(10,15,30),array(10,15,30)
);
echo count($numb,1);
A.3
B.12
C.6
D.9
答案:B
count函数中如果mode被设置为 COUNT_RECURSIVE(或 1),则会递归底计算多维数组中的数组的元素个数(也就是你结果的12)。如果不设置mode默认为0 。不检测多维数组(数组中的数组)(结果3)。
首先遍历的是外面的数组array得出有两个元素(”color1″,”color2″,”color3″) 为3
再遍历(”color1″,”color2″,”color3″)数组得出的是9个元素 为9
结果就是3+9=12
参考
代码如下
复制代码
echo(count($fruits[0]));
?>
你说的可能是用其他方式定义的数组,比如直接用:代码如下
复制代码
echo(count($fruits[0]));
?>
这样那就输出3,因为php中的数组不要求索引必须连续,参考手册上有如下一段:
数组
PHP 中的数组实际上是一个有序图。图是一种把 values 映射到 keys 的类型。此类型在很多方面做了优化,因此你可以把它当成真正的数组来使用,或列表(矢量),散列表(是图的一种实现),字典,集合,栈,队列以及更多可能性。因为可以用另一个 PHP 数组作为值,也可以很容易地模拟树。
实例
获得二维或多维数组的第一维的长度,这是个常用的程序判断,比如你读取的数组是一个二维数组:代码如下
复制代码
如果你想统计数组$arr的长度,也就是说该二维数组只有两条新闻,你想要的数字也是2,但是如果使用count($arr)不同版本的php,统计的结果是不一样的;
后来在php手册中发现,count函数还有第二个参数,解释如下:
count函数有两个参数:
0(或COUNT_NORMAL)为默认,不检测多维数组(数组中的数组);
1(或COUNT_RECURSIVE)为检测多维数组,
所以如果要判断读取的数组$arr是不是有新闻信息,就要这样写了:代码如下
复制代码
你可以使用这样的代码来测试该函数:代码如下
复制代码
好了,到此位置,已经解决php中获取二维或多维数组的第一维长度的问题
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2021-01-12:多维快查多维查询系统,你了解的解决方案都有哪些?
2021-01-12 20:29:09多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范,并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句...福哥答案2021-01-12:
这个面试题很偏,连题意都不知道。
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范,并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式,Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象(如集或成员)或标量值(如字符串或数字)。
SQL ServerAnalysis Services 中的 MDX 查询和表达式可用于执行以下操作:
1.从 SQL ServerAnalysis Services 多维数据集向客户端应用程序返回数据。
2.设置查询结果的格式。
3.执行多维数据集设计任务,包括定义计算成员、命名集、范围分配和关键绩效指标 (KPI)。
4.执行管理任务,包括维度和单元安全性。
MDX 在很多方面与关系数据库常用的 SQL 语法看起来很相似。但是,MDX 并非 SQL 语言的扩展,在许多方面都有别于 SQL。为了创建用于设计或保护多维数据集的 MDX 表达式,或创建 MDX 查询以返回多维数据并设置其格式,您需要了解有关 MDX 和维度建模的基本概念、MDX 语法元素、MDX 运算符、MDX 语句以及 MDX 函数。摘要:网络应用中内容主导的系统需要管理海量的多维数据,比如新闻网页中的标题、图片、作者、时间等多维信息;拼接成网页地址的多个字符串片段;视频分发系统中描述一个片段的多个特征等。大规模多维数据通常是以集合的形式保存在互联网系统中的。因此,需要一种表示多维集合元素的数据结构以及判断元素是否属于某个集合的算法,也就是多维集合的元素表示与存在性查询算法。类似的解决方案除了有低时间和空间复杂度的要求,而且还要能够支持灵活的查找方式,并有效处理高相关查询。 本文的研究工作采用了一种概率型数据结构来表示多维集合的元素,这种刻画能够有效地节省空间,并保存同一个元素不同属性之间的关联信息,从而实现快速准确的查询。在此基础上,提出了一种能够快速准确地支持多维集合中的元素表示与存在性查询的数据结构和相关算法。 我们提出的大规模多维数据查询算法(乘积型布鲁姆过滤器Cartesian-join ofBloom Filters,简称CBF)不仅能够较好的处理完整查询、不完整查询和相关查询,而且还能够有较低的时间复杂度和空间复杂度。相比传统的基于表的解决方案,CBF能够明显节省存储空间;与标准布鲁姆过滤器比较,CBF能够使用同样的空间支持多维元素的完整查询,同时还能额外支持提供不完整信息的元素存在性查询。 论文从理论上推导出了CBF的虚警率的解析表达式和最优哈希函数个数与元素个数及存储空间的关系,证实了CBF的虚警率具有与SBF基本相同的形式。从理论上分析了算法的时间复杂度和空间复杂度,CBF的时间复杂度与维数成正比,与集合元素个数无关。在占用空间不低于其下限的情况下,CBF空间复杂度与标准的布鲁姆过滤器相同。 我们使用公共数据集与合成数据集来检验我们的理论推导的正确性。公共数据集由56663条二维数据构成,用于验证CBF虚警率和最优哈希函数个数解析表达式。合成数据集用来验证时间复杂度、空间复杂度、算法可用性等内容。我们选取了虚警率与最优哈希函数实验、维度扩展性实验、完整查询实验、不完整查询实验、空间复杂度实验和时间复杂度实验。并将实验结果与理论推导进行比较。实验证明了我们的理论推导的准确性。在实验中,我们使用大约10个比特来保存一个元素,虚警率约为1%。 为了使用多线程技术来加速集合表示和存在性查询过程,我们迸一步提出了基于CBF的改进算法——并行化乘积型布鲁姆过滤器Parallel Cartesian-join ofBloom Filters,简称PCBF。该算法在继承CBF的优势的同时,避免了对同一个元素进行哈希时不同哈希数据点出现冲突的问题,能够较好地支持多线程加速,可以较快地完成集合元素表示。我们通过理论分析和实验验证了PCBF的算法特性。理论分析和实验证明,PCBF的性能和CBF基本一致,同时可以在使用多线程加速技术后有较好的性能。 最后,本文展示了CBF和PCBF算法的应用场景和未来的研究方向。
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发布时间:2021-01-05 16:38:55
来源:亿速云
阅读:80
作者:Leah
今天就跟大家聊聊有关怎么在php中利用count获取多维数组的长度,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
代码如下:
$numb=array(
array(10,15,30),array(10,15,30),array(10,15,30)
);
echo count($numb,1);
A.3
B.12
C.6
D.9
答案是B
count函数中如果mode被设置为 COUNT_RECURSIVE(或 1),则会递归底计算多维数组中的数组的元素个数(也就是你结果的12)。如果不设置mode默认为0 。不检测多维数组(数组中的数组)(结果3)。
首先遍历的是外面的数组array得出有两个元素("color1″,"color2″,"color3″) 为3
再遍历("color1″,"color2″,"color3″)数组得出的是9个元素 为9
结果就是3+9=12
参考示例:
复制代码 代码如下:
$fruits = array (
array (1, 2,null,null, 5, 6),
array (1, 2,null,null, 5, 6),
);
echo(count($fruits[0]));
?>
如果用其他方式定义的数组,比如:
复制代码 代码如下:
$fruits[0][0]=1;
$fruits[0][3]=1;
$fruits[0][4]=1;
echo(count($fruits[0]));
?>
这样那就输出3,因为php中的数组不要求索引必须连续,参考手册上有如下一段:
数组:PHP 中的数组实际上是一个有序图。图是一种把 values 映射到 keys 的类型。此类型在很多方面做了优化,因此你可以把它当成真正的数组来使用,或列表(矢量),散列表(是图的一种实现),字典,集合,栈,队列以及更多可能性。因为可以用另一个 PHP 数组作为值,也可以很容易地模拟树。
实例:
获得二维或多维数组的第一维的长度,这是个常用的程序判断,比如你读取的数组是一个二维数组:
复制代码 代码如下:
$arr=array(
0=>array('title' => '新闻1', 'viewnum' => 123, 'content' => 'ZAQXSWedcrfv'),
1=>array('title' => '新闻2', 'viewnum' => 99, 'content' => 'QWERTYUIOPZXCVBNM')
);
?>
如果你想统计数组$arr的长度,也就是说该二维数组只有两条新闻,你想要的数字也是2,但是如果使用count($arr)不同版本的php,统计的结果是不一样的;
后来在php手册中发现,count函数还有第二个参数,解释如下:
count函数有两个参数:
0(或COUNT_NORMAL)为默认,不检测多维数组(数组中的数组);
1(或COUNT_RECURSIVE)为检测多维数组,
所以如果要判断读取的数组$arr是不是有新闻信息,就要这样写了:
复制代码 代码如下:
if(is_array($arr) && count($arr,COUNT_NORMAL)>0 )
{
.....
} else {
.....
}
?>
你可以使用这样的代码来测试该函数:
复制代码 代码如下:
$arr=array(
0=>array('title' => '新闻1', 'viewnum' => 123, 'content' => 'ZAQXSWedcrfv'),
1=>array('title' => '新闻2', 'viewnum' => 99, 'content' => 'QWERTYUIOPZXCVBNM')
);
echo '不统计多维数组:'.count($arr,0);//count($arr,COUNT_NORMAL)
echo "
";echo '统计多维数组:'.count($arr,1);//count($arr,COUNT_RECURSIVE)
?>
看完上述内容,你们对怎么在php中利用count获取多维数组的长度有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入!
在多维分类(MDC)中,输出空间中包含多个类别变量,每个类别变量对应一个异构的类别空间。由于类别空间的异构性,在从MDC样例中学习预测模型时,考虑类别变量之间的依赖关系非常具有挑战性。本文提出了一种新的名为SLEM的多维分类方法,它在编码的标记空间而非原始的异构标记空间中学习预测模型。具体来说,SLEM方法工作流程可以分为编码-训练-解码三个阶段。编码阶段通过成对分组、独热转换和稀疏线性编码三种级联操作,将每个类别向量映射为实值向量。训练阶段则在编码所得标记空间内学习了一个多输出回归模型。解码阶段通过改进正交匹配追踪算法对多输出回归模型的预测输出进行稀疏重构,得到未见示例的预测类别向量。实验结果清楚地显示了SLEM方法相对于已有MDC方法的优越性。
本期AI TIME PhD直播间,我们邀请到东南大学博士生——贾彬彬,为我们带来分享《基于稀疏标记编码的多维分类方法》。
贾彬彬:
从2017年9月开始在东南大学计算机科学与工程学院攻读博士学位,主要研究方向为多维分类(Multi-Dimensional Classification),目前发表CCF A类期刊1篇、会议3篇,CCF B类期刊3篇,CCFC类会议1篇。
01
背 景
在本文中,我们主要关注多维分类(Multi-Dimensional Classification,MDC)问题。为了更好地理解多维分类的定义,我们首先将多类分类(Multi-Class Classification,MCC)与多维分类进行对比。如下图所示,在多类分类中每个示例仅对应一个类别变量,而在多维分类中,每个示例对应多个类别变量。
对于学术界研究较多的多标记分类(Multi-Label Classification, MLC), 它输出空间中的标记可以看作是多个类似于MDC的二进制类别变量,如下图所示。但从概念上讲,MLC中的所有标记都属于同一个类别空间。也就是说,MDC与MLC主要的不同之处在于:MDC通常假设语义空间是异构的,而MLC通常假设语义空间是同构的。
下面举两个关于MDC的例子来帮助我们进一步理解多维分类的概念。在对一段音乐进行分类时,可以根据流派、乐器、语言等多个角度进行分类;在对一篇新闻文本进行分类时,亦可以根据主题、情感、区域等多个角度进行分类;两个例子中提到的分类的“角度”就是多维分类中我们所说的维度:
下面是MDC的已有工作,这些工作都是在原始输出空间学习预测模型,而我们提出的SLEM方法则是关注在变换的标记空间中学习预测模型。
02
方 法
我们提出了Sparse Label Encoding for MDC(SLEM)方法,该方法在变换的输出空间中学习MDC模型。
首先我们给出MDC问题的正式定义,如下图所示。
SLEM方法包含三个阶段:编码-训练-解码。
在编码阶段,将符号型类别向量转换为实值的类别向量。编码阶段总共有三个步骤:Pairwise grouping(成对分组)、One-hot conversion(独热转换)、稀疏线性编码。第一步成对分组是将输出空间转换到输出空间,如下图所示,目的是让独热转换的结果更加稀疏。
第二步独热转换将类别空间转换到二进制空间,以方便后面的数值计算操作。
第三步稀疏线性编码将二进制空间转换为实数值空间,将独热转换得到的相互独立的标记表示转换为整体的表示。
在训练阶段,我们在编码所得标记空间内学习了一个多输出回归模型。在解码阶段,基于多输出回归模型的预测输出通过执行编码阶段的逆运算来确定未见示例的预测类别向量。
03
实 验
数据集:数据集总共11个,样本个数从300+到18000+,如下图所示。
评价指标:采用了Hamming Score、Exact Match、Sub-Exact Match三个评价指标。
对比算法:
实验结果:
下面给出的实验结果是一个win/tie/loss的实验结果,详细实验结果参见论文;可以看到,相比于五种对比方法,SLEM方法在总共144个配置中的132个配置上取得了更优或者至少相当的结果。
提
醒
论文链接:
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3447548.3467397
https://aclanthology.org/2021.naacl-main.242/
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整理:爱国
审核:贾彬彬
直播预告
3月9日 14:00-17:40 NeurIPS专场六
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3月9日 19:30-20:30 青年科学家-23
期待马学喆老师为大家带来精彩分享~
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