lodash 提取前N个元素 take

_.take(array, [n=1]) 从数组的起始元素开始提取 N 个元素. <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <me…

面试被问到 ,你能选择出前几个元素吗?括弧只能使用css 我当时是一脸懵逼... 回去的路上思考一路终于想到了解决办法虽然为时已晚但是觉得很有意义... 首先要用到否定选择器 : :not() 当然可以理解为取反其次需要用到的是 : :nth-child(n) 注意此处的参数n是可以选择选择设置最小值得即最小为1 即为 :nth-child(n+1) 结合使用即为: 选择前五个元素: ==> :not(:nth-child(n+4)) ps:希望可以帮到后续面试的同学,实际的工作…

集合的前N个元素

集合的前N个元素:编一个程序,按递增次序生成集合M的最小的N个数,M的定义如下: (1)数1属于M: (2)如果X属于M,则Y=2*x+1和Z=3*x+1也属于M: (3)此外再没有别的数属于M. [分析] 可以用两个队列a和b来存放新产生的数,然后通过比较大小决定是否输出,具体方法如下: (1)令fa和fb分别为队列a和队列b的头指针,它们的尾指针分别为ra和rb.初始时,X=1,fa=fb=ra=rb＝1: …

算法导论学习之线性时间求第k小元素+堆思想求前k大元素

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3…

Mysql 查找表中的多组前n大元素

博客已搬家,更多内容查看https://liangyongrui.github.io/ Mysql 查找表中的多组前n大元素如果时单组很简单,只需要排序后去前n个就行了,但是多组排序似乎就不是那么好做了. 解法: 假设需要比较的字段是a,找出前n大的行,则答案为count(比a小且和比较行在同一组的行) < n的行.(说起来有点绕..看个例子就懂了) 假设有这样的一个表 Employee Id Name Salary DepartmentId 1 Joe 70000 1 2 Henry 800…

寻找无序数组中的前k大元素

题目描述以尽可能小的代价返回某无序系列中的两个最大值,当有重复的时设置某种机制进行选择. 题解首先要考虑的是重复的数的问题. A.不处理重复数据方法:在处理第k大的元素时不处理重复的数据,也就是将原数组进行降序排序后,下标为k-1的元素. B.去除重复数据方法:忽略重复的数据,这时候需要首先对a进行去重处理(可以用哈希表),然后再按A的方法求解. 先排序,再求解: 用快排或堆排序,平均时间复杂度为O(N*logN),然后取出前k个,于是总时间复杂度为O(NlogN)+O(k)=O(NlogN…

python把列表前几个元素提取到新列表

需要添加几个就循环几次 list = ['a','b','c','d','e'] new_list = [] for i in range(3): print(list[i]) new_list.append(list[i]) print(new_list) …

spark dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat…

利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报文组成596像素图像CNN识别；或者直接去掉header后payload的前1024字节（2）传输报文的大小分布特征；也有加入时序结合LSTM后的CNN综合模型

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…

[leetcode]347. Top K Frequent Elements 最高频的前K个元素

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements. Your algorithm's time complexity must be bet…

c语言实践创建两个包含8个元素的double类型数组，第二个元素的每个元素的值都是对应前一个元素的前n个元素的和

意思就是第二个元素的num[2]等于第一个元素的num[0]+num[1]+num[2] #define COUNT 8 int main(void) { double num1[COUNT]; double num2[COUNT]; ; ; int i; int j; printf("please enter 8 double number\n"); ; i < COUNT; i++) { scanf_s("%lf",&num1[i]); } ; i…

Jquery过滤选择器，选择前几个元素，后几个元素，内容过滤选择器等

一.基本过滤选择器(重点掌握下列八个):first 选取第一个元素 $("div:first").css("color","red");:last 选取最后一个元素 $("div:last").css("color","red");:not 除去指定的选择器外的元素 $("div:not").css("color","red")…

iOS - 截取数组前几个元素放入新的数组,剩余的放入另外一个数组

NSArray *array = [NSArray arrayWithObjects:@"Crystal",@"Maisie",@"Lukas",@"Ruben",@"Brooklynn",@"Melody",@"Imogen",@"Skye",@"Rafael",@"Lindsey",@"Feli…

mysql 选出前五个元素

什么是 kNN 算法？

学习 machine learning 的最低要求是什么? 我发觉要求可以很低,甚至初中程度已经可以. 首先要学习一点 Python 编程,譬如这两本小孩子用的书:[1][2]便可. 数学方面,只需要知道「两点间距离」的公式(中学的座标几何会读到). 这本书第二章介绍 kNN 算法,包括 Python 程序: 其他章节的数学要求可能不同,但我目的是想说明,很多实用的人工智能的原理,其实也很简单的. kNN 是什么? For example: 开始时,所有 data points 的 l…

十依据一个有用的算法来找到最小(最大)的k的数量-线性搜索算法

例如:进入1.2.3,4,5,6.7.8此8数字,最小的4图的1,2,3,4. 思路1:最easy想到的方法:先对这个序列从小到大排序.然后输出前面的最小的k个数就可以.假设选择高速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 注:针对不同问题我们应该给出不同的思路.假设在应用中这个问题的规模不大.或者求解前k个元素的频率非常高,或者k是不固定的. 那么我们花费较多的时间对问题排序.在以后是使用中能够线性时间找到问题的解,整体来说,那么思路一的解法是最优的. 思路2:在思路1的基础上更进一…

《LINQ技术详解C#》-4.LINQ到对象

public static string[] Presidents { get; } = { "Adams", "Arthur", "Buchanan", "Bush", "Carter", "Cleveland", "Clinton", "Coolidge", "Eisenhower", "Fillmore"…

1.numpy_overview

官网文档:https://www.numpy.org.cn/ Numpy 简介导入numpy Numpy是Python的一个很重要的第三方库,很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的. Numpy的一个重要特性是它的数组计算. 在使用Numpy之前,我们需要导入numpy包: from numpy import * 使用前一定要先导入 Numpy 包,导入的方法有以下几种: import numpy import numpy as np from numpy import * f…

R的数据结构

R语言中的数据结构包括标量.向量.矩阵.数组.列表以及数据框目录 1 向量 2 矩阵 3 数据框 1 向量向量是用于存储单一数据类型(数值.字符.逻辑值)的一维数组,示例如下: a <- c(1,2,3,4,5) #数值 mode(a) b <- c('a','b','c','d') #字符 mode(b) c <- c(T,F,F,T) #逻辑 mode(c) 值得注意的是R的标量是向量的特例,是单一的元素的向量: a <- 1 b <- 'c' c <- T 虽…

Tensorflow中的数据对象Dataset

基础概念在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的: Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和"逻辑计划"对这些元素的转换操作.在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式. 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用,Iterator对象是一个迭代器,可以对Dataset中的元素进行迭代提取. 看个简单的示例: #创建一个Dataset对象 dataset = tf.data.Dataset.from_tens…

Spark快速大数据分析之RDD基础

Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD 都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD 可以包含Python.Java.Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象. 用户可以使用两种方法创建RDD:读取一个外部数据集,或在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list 和set). RDD支持两种类型的操作:转化操作和行动操作.转化操作会由一个RDD 生成一个新的RDD.行动操作会对RDD计算出一个结果,并把结果返回到驱动器程序中,或把…

【LeetCode题解】347_前K个高频元素（Top-K-Frequent-Elements）

目录描述解法一:排序算法(不满足时间复杂度要求) Java 实现 Python 实现复杂度分析解法二:最小堆思路 Java 实现 Python 实现复杂度分析解法三:桶排序(bucket sort) 思路 Java 实现 Python 实现复杂度分析更多 LeetCode 题解笔记可以访问我的 github. 描述给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素. 示例 1: 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2] 示例 2…

jquery根据(遍历)html()的内容/根据子元素的内容（元素文本）来选择（查询），在子元素前加入元素

<ul> <li>First</li> <li>second</li> <li>third</li> </ul> var son = $("ul li").contents();//获取子元素内容文本数组 for (var i = 0 ; i< son.length ; i++ ){ if( son[i] == "first" ){//筛选文本为“First”的元素…

leetcode.排序.347前k个高频元素-Java

1. 具体题目给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素. 示例 1: 输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 输出: [1,2] 示例 2: 输入: nums = [1], k = 1 输出: [1] 2. 思路分析首先需要统计数组中各不同元素的出现频率,将其存入哈希表中.之后应将元素按照出现的频率排序,取频率最高的前 k 个元素.为了省去排序的时间,考虑创建一个数组将元素填入,该数组下标为元素的出现频率.由于可能存在出现频率相同的元素,所以将数组元素…

力扣 - 347. 前 K 个高频元素

目录题目思路1(哈希表与排序) 代码复杂度分析思路2(建堆) 代码复杂度分析题目 347. 前 K 个高频元素思路1(哈希表与排序) 先用哈希表记录所有的值出现的次数然后将按照出现的次数进行从高到低排序最后取前 k 个就是答案了代码 class Solution { public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { HashMap<Integer, Integer> hashtable = new HashMap<>(…

高性能的JavaScript库---Lodash

上周在仿做Nodejs社区的时候,遇到了lodash这个javascript库,很惭愧,那也是我第一次听说lodash.人嘛,对于新鲜的事物总是会或多或少感到些好奇的,于是就毫不犹豫地去lodash官网逛了逛......咦...这货我怎么感觉在哪儿见过?......额,尼玛这不就是underscore吗?难道是升级版?于是接着各种百度,google......先在这里简单总结一下吧! lodash中文网上的第一句话是这么说的: 这是一个具有一致接口.模块化.高性能等特性的 JavaScript…

前端MVC Vue2学习总结（六）——axios与跨域HTTP请求、Lodash工具库

一.axios Vue更新到2.0之后宣告不再对vue-resource更新,推荐使用axios,axios是一个用于客户端与服务器通信的组件,axios 是一个基于Promise 用于浏览器和 nodejs 的 HTTP 客户端javaScript工具.通俗来说可以实现客户端请求服务器端提供的服务获得数据. 源码与帮助:https://github.com/axios/axios 服务器端跨域支持请查看:http://www.cnblogs.com/best/p/6196202.html#_l…

文本离散表示（三）：TF-IDF结合n-gram进行关键词提取和文本相似度分析

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h…

惰性求值——lodash源码解读

前言 lodash受欢迎的一个原因,是其优异的计算性能.而其性能能有这么突出的表现,很大部分就来源于其使用的算法--惰性求值. 本文将讲述lodash源码中,惰性求值的原理和实现. 一.惰性求值的原理分析惰性求值(Lazy Evaluation),又译为惰性计算.懒惰求值,也称为传需求调用(call-by-need),是计算机编程中的一个概念,它的目的是要最小化计算机要做的工作. 惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算.这种程序实际上是从末尾开始反向执行的.它会判断自己需要返回什么,并继续向后…

lodash学习资料

二.Lodash Lodash是一个具有一致接口.模块化.高性能等特性的 JavaScript 工具库.它内部封装了诸多对字符串.数组.对象等常见数据类型的处理函数,其中部分是目前 ECMAScript 尚未制定的规范,但同时被业界所认可的辅助函数.目前每天使用 npm 安装 Lodash 的数量在百万级以上,这在一定程度上证明了其代码的健壮性,值得我们在项目中一试. 官网:https://lodash.com/ 中文文档:http://www.css88.com/doc/lodash/ 英文帮…