关于索引的理解以前以为的索引，就是在表中的一个主键列，比如id，但其实如果id在没有加特殊意义的情况下，id列就仅仅是一个列，如select student where id = 1001；其实和select student where name = "小明";效率并没有差多少，本质上都需要遍历，而且是全表遍历完，找到where后面对应的条件的行进行返回。而加了主键的话，也只是加了一种
1、必备知识点1.1 轴在numpy中可以理解为方向,使用0,1,2…数字表示,对于一个一维数组,只有一个0轴,对于2维数组(shape(2,2)),有0轴和1轴，对于三维数组(shape(2,2, 3)),有0,1,2轴有了轴的概念之后,我们计算会更加方便, 比如计算一个2维数组的平均值,必须指定是计算哪个方向上面的数字的平均值1.2 numpy中矩阵的转置方法t.transpose()t.T
String（字符串）Python中的字符串用单引号 ' 或双引号 " 括起来，同时使用反斜杠 \ 转义特殊字符。字符串的截取的语法格式如下：变量[头下标:尾下标]索引值以 0 为开始值，-1 为从末尾的开始位置。[一个是值，一个是位置。看图。所以str = 'Runoob' print (str[0:-1]) # 输出第一个到倒数第二个的所有字符没问题]加号 + 是字符串的连接符， 星号 * 表
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2023-09-29 15:21:13
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在日常工作中我们不可避免地会遇到慢SQL问题，比如笔者在之前的公司时会定期收到DBA彪哥发来的Oracle AWR报告，并特别提示我某条sql近阶段执行明显很慢，可能要优化一下等。对于这样的问题通常大家的第一反应就是看看sql是不是写的不合理啊诸如：“避免使用in和not in，否则可能会导致全表扫描”“ 避免在where子句中对字段进行函数操作”等等，还有一种常见的反应就是这个表有没有加索引？绝
Java GC机制(重要程度:★★★★★)主要从三个方面回答:GC是针对什么对象进行回收(可达性分析法)，什么时候开始GC(当新生代满了会进行Minor GC，升到老年代的对象大于老年代剩余空间时会进行Major GC)，GC做什么(新生代采用复制算法，老年代采用标记-清除或标记-整理算法)，感觉回答这些就差不多了，也可以补充一下可以调优的参数(-XX:newRatio,-Xms,-Xmx等等)。
Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型(整数，字符串，浮点数，python对象)index查看series索引，values查看series值series相比于ndarray，是一个自带索引index的数组--> 一维数组 + 对应索引series和dict相比，series更像是一个有顺序的字典创建方法1.由字典创建，字典的key就是index，values就是values
一、索引器df = pd.read_csv(....)下面的df都是指数据名1.列索引 从表中取出一列：df[‘列名’] 例如：df[‘Name’] 或者用 .列名 取出，这和 [列名] 是等价的（要求取出单列，且列名中不包含空格）例如：df.Name。从表中取出多列：df[[‘列名1’,‘列名2’]] 例如：df[[‘Gender’, ‘Name’]]2.行索引 【a】以字符串为索引 index
文章目录1、基本概念1.1、索引(index)1.2、文档(document)1.3、映射(mapping)1.4、动态映射(Dynamic Mapping)1.5、主分片（Primary Shard)与副本(Replica Shard)2、基本api的操作2.1、创建索引2.2、查看索引信息2.3、显示索引的mapping定义2.4、删除索引2.5、插入文档数据2.5.1、手动声明mappin
这里写目录标题1.map介绍2.map的方法find()用法erase()用法map的添加元素swap()用法lower_bound（）和upper_bound（）用法3.访问map4.map的第三个参数—————仿函数 1.map介绍1.map中的所有元素都是pair，pair中第一个元素为key(键值)，起到了索引的作用，第二个元素为value（实值）,所有元素都会根据元素的键值按照一定的准
public enum color {red=1,green=2,blue=3}Type typ = typeof(color); 1、根据 索引获取 字符串 结果为 “red” 字符串string s = typ.GetEnumName(1); 2、根据字符串获取索引 结果为 0string s = Enum.Format(typ, En
原创
2022-06-30 14:57:27
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文章目录一、整数索引二、切片索引2.1、一维数组切片2.2、多维数组切片三、整数数组索引3.1、 一维数组的整数数组索引3.2、多维数组的整数数组索引四、布尔索引五、花式索引参考文档 数组索引是指使用方括号（[]）来索引数组值,numpy提供了比常规的python序列更多的索引工具。除了按整数和切片索引之外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。下面逐一学习。一、整数索引这种机制有助于基于
String[] names = { "吴松", "钱东宇", "伏晨", "陈陆", "周蕊", "林日鹏", "何昆", "关欣" }; int[] scores = { 89, 90, 98, 56, 60, 91, 93, 85 }; int max = scores[0]; int i...
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2018-08-31 12:34:00
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## Python根据索引位置填写元素的实现步骤
为了帮助你理解Python中如何根据索引位置填写元素，我将提供一份简单的步骤流程。下面是整个过程的表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 创建一个列表或其他可变的序列对象 |
| 第二步 | 使用索引位置选择要填写的元素 |
| 第三步 | 为该索引位置上的元素赋新值 |
下面将逐步展示每个步骤
原创
2023-10-11 11:23:48
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数据库
索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
索引的优缺点概述 建立索引的目的是加快对表中记录的查找或排序。 为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。详述第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。第二，可以大大加快数据的检索速度，
今天在 交流群里看到有同学讨论使数组随机化的问题，其中给出的算法很不错，让我想起了之前自己实现过的不怎么“漂亮”的方法。想想我们有时候在繁忙的写业务代码时只是为了实现其功能，并未花太大心思去思考是否有更好的实现方法。就这个数组问题(随即排序一个数组里的值，返回一个新数组)来说，我以前的实现方法是这样的：function randArr(arr) {
var ret = [],
ob
## Python根据值找索引的实现步骤
为了帮助你理解如何在Python中根据值找到索引，我将提供以下步骤和相应的代码示例。首先，让我们看一下整个过程的流程图：
```mermaid
journey
title 根据值找索引的实现步骤
section 创建一个列表
section 使用index()方法找到索引
```
接下来，让我一步步解释每个步骤的细节，并提供相
# Python根据值获取索引的实现方法
## 概述
在Python中，我们经常需要根据某个值在列表或数组中获取对应的索引位置。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，教会一名刚入行的小白如何实现“python根据值获取索引”的功能。
## 实现步骤
下面是实现“python根据值获取索引”的步骤表格：
| 步骤 | 任务 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含值的列表或数组
原创
2023-09-18 07:04:18
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# Series 数据结构
# Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引
import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块
s = pd.Series(np.random.rand(5))
print(s)
print(type(s))
# 查看数
Pandas—结构化数据(DataFrame)来源 & 转成字典(dict)
如下内容如提到df，都代表的是DataFrame的结构化数据
1.单独获取df里面的三个部分index/colume/values
在推荐的博文里面，我们已经介绍了，如何把df数据转化为一个包含三个key的大字典。
那么如果只是想获取某一部分，如何获取呢？
from pandas.core.frame impor
读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目：380.常数时间插入、删除和获取随机元素710.黑名单中的随机数-----------本文讲两道比较有技巧性的数据结构设计题，都是和随机读取元素相关的，我们前文 水塘抽样算法 也写过类似的问题。这写问题的一个技巧点在于，如何结合哈希表和数组，使得数组的删除操作时间复杂度也变成 O(1)？下面来一道道看。实现随机集合这是
