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  • 常见的数据结构和算法小结List 栈 (操作受限的线性表,后进先出,LIFO) 常见应用: 模拟递归。大量的递归调用会消耗许多时间和内存,而栈虽然效率较低,但是空间利用率高。 进制转换。 括号匹配。 表达式求值。 ...

    常见的数据结构和算法小结List

    (操作受限的线性表,后进先出,LIFO)
    常见应用:

    1. 模拟递归。大量的递归调用会消耗许多时间和内存,而栈虽然效率较低,但是空间利用率高。
    2. 进制转换。
    3. 括号匹配。
    4. 表达式求值。

    队列

    (操作受限的线性表,先进先出,FIFO)
    常见应用:

    1. 求余算术。
    2. 排队问题。
    3. 使用重复密钥改进的凯撒加密

    链表

    (任意的存储单元存储,逻辑顺序和物理顺序不一定相同)
    常见应用:

    1. LRU 缓存淘汰算法。
    2. 多项式相加问题。
    3. 两个链表的归并问题。
    4. 链串(在字符处理方面的应用)。

    二叉树

    常见应用:

    1. 表示算术表达式或命题公式
    2. 二叉树遍历
    3. 前缀码的设计
    4. B-Tree,B±Tree
    5. 红黑树
    6. 二叉搜索树

    (一个数组,被看成一个近似的完全二叉树)
    常见应用:

    1. 斐波那契堆
    2. 优先级队列
    3. 海量数据topk问题
    4. 堆排序
    5. 求动态集合中位数

    散列表

    (根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构)
    常见应用:

    1. +链表实现URL缓存淘汰算法。
    2. 网站的缓存页面。
    3. 散列算法实现:MD5、SHA-1。
    4. 文件检验。
    5. 数字签名。
    6. 鉴权协议。
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  • Python提供多种数据类型来存放数据项集合,主要包括序列(列表list和元组tuple),映射(如字典dict),集合(set),下面对这几种一一介绍:一 序列1.列表list列表是一种有序的集合,相对于元组和字符串的不同是它其中的...

    Python提供多种数据类型来存放数据项集合,主要包括序列(列表list和元组tuple),映射(如字典dict),集合(set),下面对这几种一一介绍:

    一 序列

    1.列表list

    列表是一种有序的集合,相对于元组和字符串的不同是它其中的元素可变,可以随时添加和删除其中的元素。

    (1)创建list

    在命令行中测试,如下: >>> L1 = [1,2,3]

    >>> L1

    [1, 2, 3]

    >>> L2 = ['abc']

    >>> L2

    ['abc']

    >>> L3 = ["a","b","c"]

    >>> L3

    ['a', 'b', 'c']

    注意,字符串的一定要加引号。

    通过list对字符串创建列表非常有效,比如: >>> L = list("Python")

    >>> L

    ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

    (2)访问list

    根据索引来访问,注意不能越界,这一点跟数组特别像: >>> L[0]

    'P'

    >>> L[-1]

    'n'

    (3)添加新元素

    用append()方法,把新元素追加到list的末尾;insert()可以将一个新元素添加到特定的位置。

    (4) 删除元素

    删除元素可以采用pop()方法,执行L.pop()删除list的最后一个元素,如果是特定位置的话可以采用pop(2),2表示的是位置。

    (5)替换

    替换很简单,直接索引就可以。

    (6)打印 >>> L = ['a','b','c']

    >>> for i in L:

    print(i)

    a

    b

    c

    2. tuple

    (1)创建

    与list所不同的是,tuple一般采用()括起来,命令行中测试,如下: T= 1,2,3

    >>> T

    (1, 2, 3)

    >>> T = (1,2,3)

    >>> T

    (1, 2, 3)

    >>> T = "abc"

    >>> T

    'abc'

    创建空元组:T = ()

    定义一个元素的元组:

    >>> T = (1)

    >>> T

    1

    这样运行了结果是对的,看起来也没错,但是这种定义其实并不正确,这种定义的不是tupel,而是1这个数,这是因为括号()既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1。所以定义含一个元素的元组时必须加一个逗号,如下: >>> T = (1,)

    >>> T

    (1,)

    (2)访问

    直接索引就好,如下: >>> T =(1,2,3)

    >>> T[1]

    2

    (3)更改

    上述定义的tuple是不变的,但是我们可以在tuple中定义list对其进行修改: >>> T = (1,2,['a','b'])

    >>> T[2][0]

    'a'

    >>> T[2][0] = 'c'

    >>> T

    (1, 2, ['c', 'b'])

    在tuple中,虽然元素不可以修改,但是我们可以对其进行连接组合: >>> T1 = [1,2,3]

    >>> T2 = [4,5,6]

    >>> T3 = T1 + T2

    >>> T3

    [1, 2, 3, 4, 5, 6]

    3.字符串

    (1)创建 >>> str = "Hello Python"

    >>> str

    'Hello Python'

    (2)访问

    >>> str[0]

    'H'

    (3)相加

    >>>str = "hello "

    >>>str = "Python"

    >>> str3 = str1 + str2

    >>> str3

    'Hello Python'

    4.通用的序列操作方法

    (1)索引

    在访问序列元素中用到,如下: >>> L = ['a','b','c']

    >>> L[1]

    'b'

    >>> T = (1,2,3)

    >>> T[0]

    1

    >>> str = "Python"

    >>> str[4]

    'o'

    (2)分片

    分片用来访问一定范围内的元素,分片通常通过冒号相隔的两个索引来实现,常见的有如下几种: >>> a = list(range(10))

    >>> a

    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

    >>> b = a[1:5]

    >>> b

    [1, 2, 3, 4]

    >>> c = a[-3:-1]

    >>> c

    [7, 8]

    >>> d = a[1:10:2]

    >>> d

    [1, 3, 5, 7, 9]

    二 映射(字典)

    映射中的每个元素都有一个专业的名字,叫做键。字典是Python中唯一内建的映射类型,下来我们对其进行详细介绍:

    (1)键类型

    字典(dict)是一个存放无序的键值映射(key/value)类型数据的容器字典的键可以是数

    字、字符串或者是元组,键必须唯一。在Python中,数字、字符串和元组都被设计成不可变类型,而常见的列表以及集合(set)都是可变的,所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型,这正是Python中的字典最强大的地方。

    (2)创建 >>> d = {}

    >>> d[1] = 1

    >>> d

    {1: 1}

    >>> d['cat'] = 'Lucy'

    >>> d

    {1: 1, 'cat': 'Lucy'}

    (3)查找

    dict是通过key来查找value,表示的是意义对应的关系,可以通过d[key]的方式来访问dict:

    >>> d['cat']

    'Lucy'

    (4)遍历 >>> d = {}

    >>> d['cat'] = 'Lucy'

    >>> d['dog'] = 'Ben'

    >>> for key in d:

    print(key + ":",d[key])

    结果

    cat: Lucy

    dog: Ben

    (5)优缺点

    dict的第一个特点是查找速度快,而且查找的速度与元素的个数无关,而list的查找速度是随着元素的增加而逐渐下降的;第二个特点是存储的key-value序对是没有顺序的;第三个特点是作为key得到元素是不可变的,所以list不能作为key。

    dict的缺点是占用内存大,还会浪费很多内容。

    三 集合(set)

    dict是建立了一系列的映射关系,而set是建立一系列无序的,不重复的元素。

    (1)创建

    创建set的方式是调用set()并传入一个list,list的元素将作为set的元素。

    >>> S = set([1,2,3])

    >>> S

    {1, 2, 3}

    重复元素在Set中自动过滤,如:

    >>> S = set([1,1,2,3,4,5,4])

    >>> S

    {1, 2, 3, 4, 5}

    (2)添加

    add()添加,有重复元素可以添加,但不会有效果: >>> S.add(4)

    >>> S

    {1, 2, 3, 4, 5}

    >>> S.add(9)

    >>> S

    {1, 2, 3, 4, 5, 9}

    (3)删除

    >>> S.remove(9)

    >>> S

    {1, 2, 3, 4, 5}

    (4)交集,并集

    set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集:

    >>> S1 = set([1,2])

    >>> S2 = set([2,3])

    >>> S1&S2

    {2}

    >>> S1|S2

    {1, 2, 3}

    set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,也就无法保证set内部“不会有重复元素”

    四 list,tuple,dict和set的主要区别

    1 .list

    list是一个使用方括号括起来的有序元素集合;

    List 可以作为以 0 下标开始的数组,任何一个非空 list 的第一个元素总是 L[0],负数索引从 list 的尾部开始向前计数来存取元素。任何一个非空的 list 最后一个元素总是 L[-1];

    有分片功能,两个list可以相加;

    append 向 list 的末尾追加单个元素;

    insert 将单个元素插入到 list 中;

    extend 用来连接 list,使用一个 list 参数进行调用;

    append 接受一个参数, 这个参数可以是任何数据类型, 并且简单地追加到 list 的尾部;

    index 在 list 中查找一个值的首次出现并返回索引值;

    要测试一个值是否在 list 内, 使用 in, 如果值存在, 它返回 True, 否则返为 False ;

    remove 从 list 中删除一个值的首次出现;

    pop 可以删除 list 的最后一个元素, 然后返回删除元素的值,用索引删除制定位置的值;

    2.tuple

    tuple是不可变的list,创建了一个tuple就不能以任何方式改变它;

    定义tuple是将整个元素集是用小括号括起来,是有序集合;

    tuple的索引与list一样从0开始,所以一个非空的tuple的第一个元素总是t[0];

    负数索引与 list 一样从 tuple 的尾部开始计数;

    与 list 一样分片 (slice) 也可以使用。分割一个 tuple 时, 会得到一个新的 tuple;

    没有 append、extend、remove或pop方法以及index方法;

    可以使用in来查看一个元素是否存在于tuple 中。

    3.dict

    dict定义了键和值之间的一一对应关系,每个元素都是一个key-value对;

    整个元素集合用大括号括起来,有序集合;

    可以通过 key 得到value, 但不能通过vaule获取 key;

    在一个 dict中不能有重复的 key, 并且 key 是大小写敏感的;

    键可以是数字、字符串或者是元组等不可变类型;

    用del使用key可以删除dict中的独立元素;

    用clear可以清除dict中的所有元素。

    4.set

    set是建立一系列无序的,不重复的元素;

    创建set的方式是调用set()并传入一个list,list的元素将作为set的元素;

    set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value。

    以上是就是对Python数据类型的全部总结,希望对大家的学习有所帮助。

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  • 一:数据结构 1:ArrayList 底层数据结构是基于二维数组 2:LinkedList 底层数据结构是基于链表结构 3:HashSet 实现Set接口,由哈希表(实际上是一个HashMap实例)支持,保证数据唯一性。 4:HashMap jdk 1.7版本 ...

    一:List
    List的常见具体实现有:ArrayList、LinkedList、Vctor、 CopyOnWriteArrayList、Collections.synchronizedList等
    1:ArrayList 底层数据结构是基于数组,查询和修改快,增删慢。线程不安全,以前的默认初始化容量是10,现在是0,可动态扩容,扩容后的容量=初始容量+初始容量/2。
    2:LinkedList 底层数据结构是基于链表结构,增加和删除快,查询和修改慢,线程不安全。
    3:Vctor 底层数据结构是基于数组,因为在每个方法是前面都加了synchronized同步锁机制,所有线程安全。但是效率不高,现在比较少用
    4:CopyOnWriteArrayList 底层是基于数据结构,在部分方法上加了分段的同步锁机制,线程安全。但是由于添加的时候需要先复制一份数据出来,需要多消耗一些资源,因此多应用于查询多的高并发场景。
    5:Collections.synchronizedList 线程安全,一般用于高并发的场景。

    二: Set
    Set的常见实现有HashSet 、TreeSet、LinkedHashSet
    1:HashSet 底层数据结构基于hash算法实现,可保证元素不重复,但是无序
    2:TreeSet 底层数据结构是基于二叉树结构,可保证元素有序
    3:LinkedHashSet 用链表来保证元素的有序性,遍历整个集合时,效率比HashSet高,插入元素时效率略低

    三:Map
    Map的常见实现有HashMap、HashTable、LinkedHashMap、ConcurrentHashMap、Collections.synchronizedMap
    1:HashMap 1.7版本及以前底层数据结构是数组+链表 1.8开始是数组+链表+红黑树,在链表的深度大于8时自动转换成红黑树结构。 默认初始化容量是16,负载因子为0,75,可动态扩容。线程不安全,key和value 值允许为空。
    2:HashTable 区别于HashMap在加了synchronized同步锁机制,线程安全,key和value 值不允许为空,但效率低,较少使用。
    3:与HashMap的区别在与可通过链表结构,保证元素的相对有序性,线程不安全。
    4: ConcurrentHashMap 底层数据结构与HashMap类似,但是由于有synchronized同步锁机制,线程安全。通常用在高并发场景下保证数据一致性。
    5:Collections.synchronizedMap 线程安全,但是效率低,一般不使用。

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  • Python组合数据

    2019-01-22 20:17:32
    组合数据列表 list列表声明列表数据操作元组 tuple元组声明元组数据操作集合 set集合声明集合数据操作字典 dict字典声明字典数据操作 列表 list 按照有顺序的方式存储多个可以重复的数据。 列表声明 空...

    列表 list

    按照有顺序的方式存储多个可以重复的数据。

    列表声明

    1. 空列表的声明
    x = list() #推荐
    x = []
    
    1. 非空列表的声明
    x = list([1,2,3,4,5])
    x = [1,2,3,5,5]   #推荐
    

    列表数据操作

    1. 增加
    x.append(obj)	#末尾追加数据
    x.insert(index, obj)	#指定位置增加数据
    x.extend(seq)  #末尾追加一组数据
    
    1. 删除
    del x[下标]	#根据下标删除列表中对应数据
    x.remove(obj)	#删除一个具体的数据
    x.pop()	#删除末尾的一个数据
    x.clear()  #清空列表中的所有数据
    del x 	#删除列表
    
    1. 修改
    x[下标] = new_value	#通过下标给列表中对应的数据重新赋值
    
    1. 查询
    x[下标] #通过下标直接查询该编号位置的数据
    for x1 in x:
    	print(x1)  #通过for循环遍历列表,把列表中所有数据都展示出来
    
    1. 扩展
    x.count(obj)  #查看某个指定的数据obj在列表中出现的次数
    x.index(obj)  #查看某个指定的数据obj在列表中的位置[下标]
    x.sort()  #按照自然顺序排序
    x.reverse()	#翻转列表
    len(x)	#查看列表的长度;查看列表中是否有数据
    max(x)/min(x)	#列表中数据的最大值/最小值
    

    元组 tuple

    可以存储多个可以重复的有顺序的,不能修改的数据。
    按照有顺序的方式存储多个可以重复的数据。

    元组声明

    1. 空元组的声明
    t = tuple()  #声明一个空元组  推荐
    t = ()  #声明一个空元组
    
    1. 非空元组的声明
    t = tuple(['hello']) #声明包含一个元素的元组,不推荐
    t = ('hello',) #这是一个包含单个元素的元组
    t = tuple(['hello', 'world']) #声明包含多个元素的元组,不推荐
    t = ('hello', 'world') #声明包含多个元素的元组
    t = 'hello', 'world' #声明包含多个元素的元组
    

    元组数据操作

    查询
    因为元组是不能进行修改的,所以元组没有增、删、改这些数据操作

    t.count(obj)  #查看某个指定的数据,在元组中出现的次数
    t.index(obj)  #查看某个指定的数据在元组中的位置
    len(t)  #查看元组中元素的个数/总数
    max(t)/min(t)  #查看最大/最小值
    

    集合 set

    可以存放多个、不能重复、没有顺序、可修改数据。

    集合声明

    1. 空集合的声明
    s = set()  #声明一个空集合
    
    1. 非空集合的声明
    s = set([1,2,3,4])  #声明一个非空集合
    s = {1,2,3,4}  #声明一个非空集合【推荐】
    

    集合数据操作

    1. 增加
    s.add(obj)	#随机位置上添加数据
    
    1. 删除
    s.pop()  #随机删除集合里面的数据
    s.remove(obj)  #指定删除集合里面的数据
    s.clear()  #清空集合
    del s  #删除集合
    
    1. 查询
    s1 in s  #确定数据是否在集合中存储
    for s1 in s:
    	print(s1)  #通过for循环遍历集合,把集合中所有数据都展示出来
    
    1. 修改
      集合不能直接对数据进行修改
      集合中数据的修改是通过 查询数据 删除数据 增加数据 来完成的
    2. 集合之间的操作
    s1.union(s2)  #并集
    s1.update(s2)  #并集更新
    s1.difference(s2)  #差集
    s1.difference_update(s2)  #差集更新
    s1.intersection(s2)  #交集
    s1.intersection_update(s2)  #交集更新
    

    字典 dict

    可以存放多组key-value 键值对 的 键不能重复 值可以重复的数据对。

    字典声明

    1. 空字典的声明
    d = dict()   # 声明一个空字典【推荐】
    d = {}     #  声明一个空字典
    
    1. 非空列表的声明
    d = {'key': 'value', 'key2': 'value2'} #推荐
    d = dict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2')])
    

    字典数据操作

    1. 增加
    d['key'] = 'value'	#都是字符串
    d['admin'] = ['admin', '123456']  # key是一个字符串,value是一个列表
    d['manager'] = {'username':'manager','password': '123'}  # key是一个字符串,value是一个字典
    d.setdefault('admin', 'Administrator')  #如果admin已经在字典中存在,下面的这行代码什么都不做,如果admin在字典中不存在的~ 新增数据
    
    1. 删除
    d.pop('admin')  # 删除一个指定key值的键值对数据
    d.popitem()  #随机删除一个
    d.clear()  #清空字典
    
    1. 查询
    # 通过key直接查询对应的value值
    print(d['admin'])
    print(d.get('manager'))
    
    # 循环遍历 key值
    for x in d:
        print("---------->", x, ':', d.get(x))
    # 查询字典中的key值
    print(d.keys())
    # 查询字典中所有的value值
    print(d.values())
    # 查询字典中的所有item[条目、键值对]值
    print(d.items())
    
    # 循环遍历keys()
    # for x in d:
    for x in d.keys():
        print(x, '----', d.get(x))
    
    # 循环遍历 键值对
    for k, v in d.items():
        print(k, '---items()--', v)
    
    1. 修改
    d['admin'] = '123456' #将字典中对应 key admin的值修改成 123456
    
    1. 扩展
    'manager' in d  #判断指定的key 是否存在字典中
    d.update(d1)  #吧字典d1的键值对更新到d中
    d.copy()  #返回字典d的复制
    d.fromkeys(seq,value)  #返回一个新的字典 seq中的元素作为键key,value作为所有键的初始值
    
    展开全文
  • } /** * json -> List * * @param * @param content * @param valueType * @return */ public static List toList(String content, Class valueType) { JsonNode node = null; try { node = mapper.readTree...
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  • STL数据结构小

    2017-09-16 13:22:48
    STL数据结构**1.队列 queue –> 优先队列 priority_queue 2.栈 stack 3.向量 vector 4.双向链表 list 5.集合 set –> 可重复集合 multiset 6.映射map**队列先进先出 push(x) 将x加入队列 pop( ) 将第一位移除...
  • 数据集合小

    2013-02-18 17:01:17
    范型集合   类型 增加项 删除项 查找项 长度限制 是否可拷贝 Array O(n)* ...List O(n)* O(n) O(n) 否 是 Lin
  • 本文汇总了Python列表list一些常用的对象方法,可供初学者参考或查询,具体如下: 1.list.append(x) 把元素x添加到列表的结尾,相当于a[len(a):] =[x],代码如下: >>> a=[1,2,3,4,5] >>> a [1, 2, 3, 4, 5] >>> a....
  • List与Map用法小

    2018-01-20 16:30:48
    来创建,不过有时候只用来临时存储一下数据的时候,就不要多余的创建一些类出来了,可以随便的创建List就行。 下面说明一下,自定义创建List,与修改内容: 1、创建List,并初始话里面的内容 List> list...
  • python数据类型小

    2019-05-28 21:37:51
    List(列表[]) 有序 Tuple(元组()) 不可变 Dictionary(字典{}) Set(集合{}) 无需 1.数字赋值 允许同时赋值,且不需要声明类型 a = b = c = 1 a, b, c = 1, 2, “runoob” 2.string 格式化方式 编码方式 ...
  • list set map 理解小

    2019-06-26 11:37:21
    list是可重复集合继承至collection接口 set是不可重复集合继承至collection接口 Map为独立接口中存储的数据是没有顺序的, 其 key 是不能重复的,它的值是可以有重复的。 List 的实现类有 ArrayList,Vector 和 ...
  • SpringMvc数据绑定小

    2017-11-30 18:35:29
    Java类型 from表单 AJAX Controller ①基本类型的封装类String name="attr" data:{"attr" : "val"} @RequestParam("attr")...①的数组/List name="attr" value="val1" name="attr" value="val2"
  • 数据结构-跳表skiplist

    2020-03-13 17:23:30
    概述 常用的数据结构有线性的数组和非线性结构的链表,而非线性数据结构中典型的有平衡二叉树(AVL),红黑树,B树,LSM树,skiplist 树,bitmap,hash表等,其中我们经常... 这里详细介绍一下跳表这个特殊的数据结...
  • 分析Vector、ArrayList、Hashtable、HashMap数据结分享一下线性表,链表,哈希表是常用的数据结构,在进行Java开发时,JDK已经为我们提供了一系列相应的类来实现基本的数据结构。这些类均在java.util包中。本文试图...

空空如也

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