C语言pointer table

2024-11-09

C语言讲义——指针(pointer)

指针是C语言最重要的特性之一, 也是最容易被误解的特性之一. 现代计算机把内存分割为字节(Byte), 每个字节都有唯一的地址(Address), 如果内存中有n个字节,可以把地址看做0~n-1的数. 程序中的每个变量都占据字节(至少1字节),把第一个字节的地址称为"变量的地址", 假设变量int i占有内存2000~2003,则变量i的地址是2000. 指针变量(pointer variable) 口诀: 变量有位置,位置有地址指针是变量,其值为地址指针就是地址,指针变量就是存储

R语言data.table包fread读取数据

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

R语言reads.table 自动将字符串变成了逻辑值

今天遇到了一个问题,文件中有一列的值为全为F, 用read.table 读取的时候,自动将F 变成了false 对于这样的转换,可以通过 colClass 参数控制 colClass 参数指定每一列的类型,numeric, integer, character, logical 等等,只需要将全是F的那一列指定为 character 就可以了 read.table( "file.txt" , sep = "\t", header=FALSE, stringsAsF

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言基因组数据分析可能会用到的data.table函数整理

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

R语言数据分析利器data.table包—数据框结构处理精讲

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

Table Lookup

做OJ的时候,做过类似的,即hash.算法很简单,关键是书上写的和做OJ,是完全不同的风格.有很多值得学习的地方. /* * Table Lookup * 详见<<C程序设计语言>>(英文版*第二版) P143 * * This code is typical of what might be found in the symbl table * management routines of a macro processor or a compiler. * For exampl

03. Go 语言容器

Go语言容器(container) 变量在一定程度上能满足函数及代码要求.如果编写一些复杂算法.结构和逻辑,就需要更复杂的类型来实现.这类复杂类型一般情况下具有各种形式的存储和处理数据的功能,将它们称为"容器(container)". 在很多语言里,容器是以标准库的方式提供,你可以随时查看这些标准库的代码,了解如何创建,删除,维护内存. 本章将以实用为目的,详细介绍数组.切片.映射,以及列表的增加.删除.修改和遍历的使用方法.本章既可以作为教程,也可以作为字典,以方便开发者日常的查询和

R之data.table速查手册

R语言data.table速查手册介绍 R中的data.table包提供了一个data.frame的高级版本,让你的程序做数据整型的运算速度大大的增加.data.table已经在金融,基因工程学等领域大放光彩.他尤其适合那些需要处理大型数据集(比如 1GB 到100GB)需要在内存中处理数据的人.不过这个包的一些符号并不是很容易掌握,因为这些操作方式在R中比较少见.这也是这篇文章的目的,为了给大家提供一个速查的手册. data.table的通用格式: DT[i, j, by],对于数据集DT,

【quick-cocos2d-x】Lua 语言基础

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. 使用quick-x开发游戏有两年时间了,quick-x是cocos2d-Lua的一个豪华升级版的框架,使用Lua编程.相比于C++,lua的开发确实快速便捷了许多,下文只是lua这门语言的一个基础知识点,没有涵盖整个Lua的内容,但是作为对lua入门的初步了解还是可以的,由于内容精简了不少,所以语言上可能会有点跳跃,但是问题不大. 要了解一门语言,首先要了解的是语言的标识符.保留字.常量和变量,命名规范和注释以及数据类型等.然后是运算符.控制流语句

将基因组数据分类并写出文件，python，awk，R data.table速度PK

由于基因组数据过大,想进一步用R语言处理担心系统内存不够,因此想着将文件按染色体拆分,发现python,awk,R 语言都能够非常简单快捷的实现,那么速度是否有差距呢,因此在跑几个50G的大文件之前,先用了244MB的数据对各个脚本进行测试,并且将其速度进行对比. 首先是awk处理,awk进行的是逐行处理,具有自己的语法,具有很大的灵活性,一行代码解决,用时24S, #!/usr/bin/sh function main() { start_tm=date start_h=`$start_tm

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 由于业务中接触的数据量很大,于是不得不转战开始寻求数据操作的效率.于是,data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求. data.table可是比dplyr以及Python中的pandas还好用的数据处理方式. 网络上充斥的是data.table很好,很棒,性能棒之类的,但是从我实际使用来看,就得泼个水,网上博客都是拿一

R语言中知识点总结（二）

一些函数不知道什么意思要查,看数值例子,做笔记,知道函数的功能,函数和返回值. 网页上查找关键词,巧用查找(ctrl+F) 数据读取处理,有read.table read R-读取数据(导入csv,txt,excel文件) read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的

R语言之数据处理常用包

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

可编辑表格(Editable Table)

需求分析 1.单击table的每个cell后,给cell加上一个尺寸相当的input; 2.input后把value传给cell的innerHTML; 3.失焦后删除input. HTML <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="gb2312" /> <link rel="stylesheet" type="text/css" href=&qu

SQLAlchemy 学习笔记（一）：Engine 与 SQL 表达式语言

个人笔记,如有错误烦请指正. SQLAlchemy 是一个用 Python 实现的 ORM (Object Relational Mapping)框架,它由多个组件构成,这些组件可以单独使用,也能独立使用.它的组件层次结构如下: 其中最常用的组件,应该是 ORM 和 SQL 表达式语言,这两者既可以独立使用,也能结合使用. ORM 的好处在于它自动处理了数据库和 Python 对象之间的映射关系,屏蔽了两套系统之间的差异.程序员不需要再编写复杂的 SQL 语句,直接操作 Python 对象就行

R读取大数据data.table包之fread

>library(data.table)>data=fread("10000000.txt")>Read 9999999 rows and 71 (of 71) columns from 3.375 GB file in 00:02:36##一千万行,耗时160s.##同样的数据用read.table函数读取要600s. 参考资料: R语言data.table速查手册:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059570.html https:

data.table

data.table: Extension of 'data.frame' 安装 data.table install.packages("data.table") 官网:https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/ 参考手册:https://cran.r-project.org/web/packages/data.table/data.table.pdf 官网教程使用 R语言data.table包是自带包data.frame

TCPL 札记

1.函数原型符合设计要求,函数定义符合认知规律,做到见名知义,最少词汇量包含最大的信息量. 2.合理运用空行提高代码的可读性.从框架上来说有: 变量定义初始化变量处理输出返回值 3.采用伪码的方式简化问题,降低编程难度,如打印最长文本行的算法框架: while(还有未处理的行) if(该行比已处理的最长行还要长) { 保存该行为最长行保存该行的长度 } 打印最长的行 4.状态变量辅助字符串处理,如统计单词数中的 #define IN 1 #define OUT 0 初始化state =

jQuery 控制表单和表格

这里总结了jQuery中对表格和表单的一些常用操作, 通过这里的实例和操作肯定对jQuery的掌握有一个新得提高, 希望大家耐心看完, 多实践. <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3

Keil C51 中的函数指针和再入函数

函数指针是C语言中几个难点之一.由于8051的C编译器的独特要求,函数指针和再入函数有更多的挑战需要克服.主要由于函数变量的传递.典型的(绝大部分8051芯片)函数变量通过堆栈的入栈和出栈命令来传递.因为8051只有有限的堆栈空间(128字节或更少的64字节),函数变量必须通过不同的方式进行传递.8051的PL/M-51编译器,介绍在固定的存储空间存储变量的方式.当使用连接器时,程序建立一个调用树,计算出函数变量的互斥空间,然后覆盖它们.这就是连接器的“OVERLAY”指令.因为PL/M-51不

C语言pointer table

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