https://blog.csdn.net/hanli1992/article/details/82982434

python 里面的单下划线与双下划线的区别 Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量. _xxx 不能用'from moduleimport *'导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格:避免用下划线作为变量名的开始. 因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下 划线作为变量名的开始.一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用. 当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习

Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量. _xxx 不能用'from moduleimport *'导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格:避免用下划线作为变量名的开始. 因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下 划线作为变量名的开始.一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用. 当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯.因为变量名__xxx__对Python 来

Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量. _xxx 不能用'from moduleimport *'导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 以单下划线开头(_foo)的代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用“from xxx import *”而导入:以双下划线开头的(__foo)代表类的私有成员:以双下划线开头和结尾的(__foo__)代表python里特殊方法专用的标识,如 __init__()代表类的构造函数. 结论: 1._x

Python 用下划线作为变量前缀和后缀指定特殊变量. _xxx 不能用'from moduleimport *'导入 __xxx__ 系统定义名字 __xxx 类中的私有变量名 核心风格:避免用下划线作为变量名的开始. 因为下划线对解释器有特殊的意义,而且是内建标识符所使用的符号,我们建议程序员避免用下划线作为变量名的开始.一般来讲,变量名_xxx被看作是“私有 的”,在模块或类外不可以使用.当变量是私有的时候,用_xxx 来表示变量是很好的习惯.因为变量名__xxx__对Python 来说有

来自为知笔记(Wiz)

Roche 454,Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式.在基因组De Novo测序过程中,Roche454的单端测序读长可以达到400p,经常用于基因组骨架的组装,而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap.下面以solexa为例,对单端测序(Single-ead)和双端测序(Paied-end和Mate-pai)进行介绍. Single-ead.Paied-end和Mate-pai主要区别在测序文库的构建方法上.1.单端测序

看到双端队列(deque)了,书上是这样说的:除了栈和队列外还有一种限定性数据结构是双端队列:双端队列是限定插入和删除操作在表的两端进行的线性表:尽管双端队列看起来似乎比栈和队列更灵活,但实际上在应用程序中远不及栈和队列有用,故在此不作详细讨论.于是乎就跳了过去讲链队列和循环队列去了,我想反正是复习嘛,没有考试的压力,不要放过就是了,再说就算双端队列远不及栈和队列有用,也要知道怎么个没用法.所以就查了下:                                              

打开 IP Catalog,搜索 Block Memory Generator,即可看到其 Memory Type 可分为 5 中,分别是单口 RAM(Single Port RAM).伪双口 RAM(Simple Dual Port RAM).真双口 RAM(True Dual Port RAM).单口 ROM(Single Port ROM).双口 ROM(Dual Port ROM). 单口 RAM 与伪双口 RAM.真双口 RAM 的区别在于: 单口 RAM 只有一个时钟(clka)(时

单链表: insertFirst:在表头插入一个新的链接点,时间复杂度为O(1) deleteFirst:删除表头的链接点,时间复杂度为O(1) 有了这两个方法,就可以用单链表来实现一个栈了,见http://blog.csdn.net/a19881029/article/details/22579759 find:查找包含指定关键字的链接点,由于需要遍历查找,平均需要查找N/2次,即O(N) remove:删除包含指定关键字的链接点,由于需要遍历查找,平均需要查找N/2次,即O(N) publi

1.继续学习单链表,终于摆脱数组的魔爪了,单链表分为数据域(前突)和引用域(指针域)(后继),还有一个头结点(就好比一辆火车,我们只关心火车头,不关心其它车厢,只需知晓车头顺藤摸瓜即可),头结点没有前突,尾结点没有后继,注意不是前仆后继. public class Node {//包装车厢 /** * 人无完人,如有bug,还请斧正 */ public long data;// 数据域 public Node next;// 指针域,后指针 public Node previous;// 指针域

回顾 哈喽大家好!又是元气满满的周~~~二哈哈,不知道大家中秋节过的如何,马上又是国庆节了,博主我将通过三天的时间,给大家把项目二的数据添上(这里强调下,填充数据不是最重要的,最重要的是要配合着让大家明白 nuxt.js 是如何一步步实现服务端渲染的),虽说是基于 Nuxt 的,但是数据源还是我们的老数据,就是 .net core api 的数据,和上一个项目中使用的是一样的,这里要说下,有的小伙伴说想要我的数据,这里暂时说抱歉,因为里边有一些我的私人的记录,还有一些网站密码啥的,我自己懒得一条

虽然分类在数据结构里,但是实际上是个贪心题...... 我自己一开始想到了一个错误的贪心.后来发现对于相等值的处理不行. 有个很神的转化,就是把排好序的队列以及对应的原下标都给搞出来. 然后考虑其中一段:若这一段属于同一个双端队列,那么原下标一定呈单谷状. 相等的值如何处理呢?因为相等的值可以任意在排序后的序列里交换位置,所以我们可以任意设计它们的原下标而达到单谷状态来为我们所用. 所以特判一下就好了.时间O(nlogn),因为有排序. (惨痛的教训:把 == 写成了 = ) /********

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用

单端队列 用于同一进程中的队列,可以叫做单进程队列. queue 遵循先进先出,先进去的必须先出来 1.先进先出: impore queue q = queue.Queue() 实例化一个对象 q.put(1) put()  放值 q.put('abc') q.put([1,2,3]) q.get() get()  取值   谁先进去,就先取谁. 2.后进先出: import queue q = queue.LifoQueue() q.put(1) q.put(2) print(q.get())

双端链表:双端链表与传统链表非常相似.只是新增了一个属性-即对最后一个链结点的引用 如上图所示:由于有着对最后一个链结点的直接引用.所以双端链表比传统链表在某些方面要方便.比如在尾部插入一个链结点.双端链表可以进行直接操作 但传统链表只能通过next节点循环找到最后链结点操作.所以双端链表适合制造队列. 下面的双端链表类.有几个重要方法. insertFirst(插入首链结点) 这个方法与上篇博文的单链表是基本一样的.唯一区别就是,多了个last引用的操作.正常由于last是指向尾链结点的引用,

# -*- coding: utf-8 -*- class Node(object): __slots__ = ('value', 'prev', 'next') # save memory def __init__(self, value=None, prev=None, next=None): self.value, self.prev, self.next = value, prev, next class CircularDoubleLinkedList(object): ""

栈是元素的有序集合,添加操作与移除操作都发生在其顶端,先进后出栈操作:创建空栈,增删(顶端),查(顶端元素,元素个数,是否为空)应用:将十进制数转换成任意进制数 class Stack: # 用列表创建一个空栈 def __init__(self): self.items = [] # 将一个元素添加到栈的顶端 def push(self, item): self.item.append(item) # 将栈顶端的元素移除 def pop(self): return self.items.pop

本题直接求解十分困难,因为在不知道整个序列的数字规律时当前所作决策都无法保证最优性. 考虑正难则反,题目转化为将一个非降序列分成尽量少的几段,让每段对应原问题的双端队列. 先将原数组排序,由于原数组下标对应了插入的顺序,那么根据双端队列的性质,被划分出的每一段的下标都应该满足单谷性质(最先插入的在最中间,之后向两边递增). 又发现由于是非降序列,那么相同数字的次序不是固定的,可以通过交换两个相同数字使答案更优. 所以此题做法为:对数字相同的每一段依次考虑,利用贪心策略把当前序列(下标)递减或递增

题目链接: http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/binary-tree-zigzag-level-order-traversal/ 二叉树的锯齿形层次遍历 给出一棵二叉树,返回其节点值的锯齿形层次遍历(先从左往右,下一层再从右往左,层与层之间交替进行) 样例 给出一棵二叉树 {3,9,20,#,#,15,7}, 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回其锯齿形的层次遍历为: [ [3], [20,9], [15,7] ] 思路: 我们用双端队列模拟一下

题目链接:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/sliding-window-maximum/# 滑动窗口的最大值 给出一个可能包含重复的整数数组,和一个大小为 k 的滑动窗口, 从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的最大值. 样例 给出数组 [1,2,7,7,8], 滑动窗口大小为 k = 3. 返回 [7,7,8]. 解释: 最开始,窗口的状态如下: [|1, 2 ,7| ,7 , 8], 最大值为 7; 然后窗口向右移动一位: [1, |