昨天看了编程珠玑第一章的内容, 发现bitmap对于统计某一个范围内的整数个数效率很高, 就自己实现了一下: 这是原始的bitmap, 用于统计0~maxSize是否出现, 也可以用于排序 public class BitMap { private int[] arr ; private final int mask = 0X1F ; //用于表示偏移量 private final int shift = 5 ; //用于表示index处于arr的第几个 public BitMap(int ma

在angular中使用ng-repeat时数组中有重复元素,要用item in items track by $index,不然会报错 <div class="" ng-init="names=[1,2,3,4,5,5]"> <p>循环对象:</p> <ul> <li ng-repeat="x in names track by $index"> {{ x }}</li> &

需求:统计列表list1中元素3的个数,并返回每个元素的索引 list1 = [3, 3, 8, 9, 2, 10, 6, 2, 8, 3, 4, 5, 5, 4, 1, 5, 9, 7, 10, 2] 在实际工程中,可能会遇到以上需求,统计元素个数使用list.count()方法即可,不做多余说明 返回每个元素的索引需要做一些转换,简单整理了几个实现方法 1 list.index()方法 list.index()方法返回列表中首个元素的索引,当有重复元素时,可以通过更改index()方法__s

1. 统计数组中元素总结 1.1 统计元素出现的次数 为了统计元素出现的次数,我们肯定需要一个map来记录每个数组以及对应数字出现的频次.这里map的选择比较有讲究: 如果数据的范围有限制,如:只有小写字母.1000以内的正数等,这时我们可以通过一个数组来充当map: 如果数据的范围没有限制,或者数据范围很大:如:int的数据范围,这时我们可以通过HashMap存储对应的key和value: 可参考代码: for(int i = 0; i< nums.length; i++){ count[nu

backtracing是一个常用的解法.之前遇到一个题目,求一个集合的子集, 例如给定{1,2,3,4,5},求其大小为3的子集. 利用backtracing可以较快的给出答案. 然而,该题还有一个变种,即如果集合中有重复的元素怎么办. 例如,{1,1,1,2,2,3,4,5} 依然使用backtracing,这里要多一个判断. 例如,对于{1,1,1}来说,取长度为2的子集. 那么我们可以限制死,只能取从第一个1开始的连续的两个1.那么这种情况只有一个.

使用 find 命令: x = :;%生成数组 k = find( x > & x < );%查找大于2小于5的元素的数组下标 size(k,) %统计的元素的个数

来自:天蝎圣诞结 利用Python字典统计 利用Python的collection包下Counter类统计 利用Python的pandas包下的value_counts类统计 字典统计 a = [1, 2, 3, 1, 1, 2] dict = {} for key in a: dict[key] = dict.get(key, 0) + 1 print(dict) collection包下Counter类统计 from collections import Counter a = [1, 2,

 问题描述: * 给定一个整数数组a,长度为N,元素取值范围为[1,N]. * 统计各个元素出现的次数,要求时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1). * 可以改变原来数组结构.  思路: * 从第一个元素开始遍历,每遍历到一个元素,将(该元素值 - 1 记为index)作为一个下标值,令该下标对应的元素值为元素 index+1出现的次数. * 若下标index为负值,说明该元素已经处理过,跳过: * 判断,若a[index]为正,则赋初值-1:若为负,则执行减1操作. * 最后,数组中存储的

message= 'There are moments in life when you miss someone so much that you just want to pick them from your dreams and hug them for real! Dream what you want to dream;go where you want to go;be what you want to be,because you have only one life and o

三种统计方法: A=ceil(rand(,)*); a=; %第一种 sum(A(:)==a): %第二种 length(find(A==a); %第三种 logical=(A=a); sum(logical(:));

Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 8638  Solved: 3327[Submit][Status][Discuss] Description 在xoy直角坐标平面上有n条直线L1,L2,...Ln,若在y值为正无穷大处往下看,能见到Li的某个子线段,则称Li为可见的,否则Li为被覆盖的.例如,对于直线:L1:y=x; L2:y=-x; L3:y=0则L1和L2是可见的,L3是被覆盖的.给出n条直线,表示成y=Ax+B的形式(|A|,

列表的定义格式 示例: 列表的下标索引(千万别超出范围!!!) 示例: 正向和反向 取出嵌套列表的元素:(二维数组) 列表的常用的操作方法 查找某元素的下标 示例: 修改元素 插入元素 示例: 追加元素 追加一个:(append) 示例: 追加一批:(extend) 示例: 删除元素 示例: 删除某元素在列表中的第一个匹配项 示例: 清空列表内容 示例: 统计某元素在列表中的数量 示例: 统计列表中有多少元素 示例: 案例: 实现: 列表的循环遍历

源码基于jdk1.8 这一片主要讲述ConcurrentHashMap如何实现低粒度锁的插入,如何实现统计元素个数,如何实现并发扩容迁移 系列文章目录和关于我 一丶ConcurrentHashMap概述 支持高并发读写的哈希表,ConcurrentHashMap中每一个方法都是线程安全的,并且读数据通常不需要加锁,并发的性能远优于Hashtable. //每一个方法都是线程安全,但是复合操作并不一定安全,如下的contains然后put ConcurrentHashMap<Object, Obj

<span style="font-size:24px;">//////第一种方法 // NSMutableArray *arr = [NSMutableArray array]; // for (int i = 0; i < 13; i ++) { // [arr addObject:[NSString stringWithFormat:@"lanou%d",i + 1]]; // } // NSLog(@"%@",arr);

实际应用场景:从Excel导入数据时,存在某个标识符相同的多条数据,需要进行合并,因此需要统计重复元素,可以利用Bag包下的getCount()进行统计,代码如下: package test.com.dflzm.tpme.szjh; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Set; import

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_38893241/article/details/80414977在<pandas数据框,统计某列数据与其他文件对应关系的个数>之后,我发觉简单版的元素个数统计问题没有说清楚,就在这里介绍两个统计pandas数据框里面列.行元素个数的方法: 代码如下: import pandas as pdimport numpy as np

1.bitmap位图 1.1 bitmap位图的概念 首先来看一个例子,字符串big, 字母b的ASCII码为98,转换成二进制为 01100010 字母i的ASCII码为105,转换成二进制为 01101001 字母g的ASCII码为103,转换成二进制为 01100111 如果在Redis中,设置一个key,其值为big,此时可以get到big这个值,也可以获取到 big的ASCII码每一个位对应的值,也就是0或1 例如: 127.0.0.1:6379> set hello big OK 1

1.bitmap位图 1.1 bitmap位图的概念 首先来看一个例子,字符串big, 字母b的ASCII码为98,转换成二进制为 01100010 字母i的ASCII码为105,转换成二进制为 01101001 字母g的ASCII码为103,转换成二进制为 01100111 如果在Redis中,设置一个key,其值为big,此时可以get到big这个值,也可以获取到 big的ASCII码每一个位对应的值,也就是0或1 例如: 127.0.0.1:6379> set hello big OK 1

概述 所谓的BitMap算法就是位图算法,简单说就是用一个bit位来标记某个元素所对应的value,而key即是该元素,由于BitMap使用了bit位来存储数据,因此可以大大节省存储空间,这是很常用的数据结构,比如用于Bloom Filter中.用于无重复整数的排序等等.bitmap通常基于数组来实现,数组中每个元素可以看成是一系列二进制数,所有元素组成更大的二进制集合. 基本思想 我用一个简单的例子来详细介绍BitMap算法的原理.假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(

前言:本来我是做电视应用的,但是因为公司要出手机,人员紧张,所以就抽调我去支援一下,谁叫俺是雷锋呢!我做的一个功能就是处理手机中的应用ICON,处理无非就是美化一下,重新与底板进行合成和裁剪,用到了很多Bitmap的知识.本来之前一直想写一些关于Bitmap的博客,正好这是个机会,因此Bitmap那些事系列博客诞生了.这个系列我会把学习Bitmap的一些知识发布出来供大家参考和交流. 在手机中图片一般都是指Bitmap图片,为什么要说Bitmap呢?因为大家在开发应用的时候,都会使用一些图片来表

一.BitMap是什么 通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身,value对应0或1,我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. 二.Redis中的BitMap Redis从2.2.0版本开始新增了setbit.getbit.bitcount等几个bitmap相关命令.虽然是新命令,但是并没有新增新的数据类型,因为setbit等命令只不过是在set上的扩展. Redis的bitmap让我们可以实时的进行统计,并且极其节