ipairs 和pairs在lua中都是遍历tbale的函数可是两者有差别 1.pairs遍历table中的全部的key-vale 而ipairs会依据key的数值从1開始加1递增遍历相应的table[i]值 如:table1 = { key1 = "val1", key2 = "val2", "val3" } pairs 会优先输出没有键的值,即先输出"val3" ,再到key1 = "val1",再 k

ipairs 和pairs在lua中都是遍历tbale的函数但是两者有区别 1.pairs遍历table中的所有的key-vale 而ipairs会根据key的数值从1开始加1递增遍历对应的table[i]值 a = {[] = ] = ] = ] = ] = "a5",} for key, value in ipairs(a) do print(key, value) end 结果: a1 a2 a3 a = {[] = ] = ] = ] = ] = "a5",

Lua系列–pairs和ipairsLua中Table的存储方式在看二者的区别之前,我们首先来看一下Lua中的table是如何在内存中进行分配的.Table的组成:1.哈希表 用来存储Key-Value 键值对,当哈希表上有冲突的时候,会通过链表的方式组织冲突元素2.数组 用来存储 数据(包括数字,表等)我们来看一个简单的例子. print('test pairs and ipairs')local t ={ [1] = 1, 2, [3] = 3, 4, [5] = 5, [6] = 6} p

57节介绍了字节流, 58节介绍了字符流,它们都是以流的方式读写文件,流的方式有几个限制: 要么读,要么写,不能同时读和写 不能随机读写,只能从头读到尾,且不能重复读,虽然通过缓冲可以实现部分重读,但是有限制 Java中还有一个类RandomAccessFile,它没有这两个限制,既可以读,也可以写,还可以随机读写,它是一个更接近于操作系统API的封装类. 本节,我们介绍就来介绍这个类,同时,我们介绍它的一个应用,实现一个简单的键值对数据库,怎么实现数据库呢?我们先来看RandomAccessF

前言 上午处理个需求需要从一个总数组中随机取出不同的元素.共使用两个方法.第一种方法较常规,经测试有bug,数据量大以后随机几次返回的对象直接是function而不是object. 当然简单数据类型应该没有这个问题.第二种是使用洗牌算法,亲测有效. 一.常规算法 /** 从数组中随机抽取数据 2016-09-09 **/ function getArrItem(arr, num) { var temp_array = new Array(); for (var index in arr) { t

前言 上传文件的时候发现总是失败,查看top发现有个进程一直cpu占用80%以上,而且名称还是随机数.kill之后,一会儿又重新生成了.突然发现居然没有在服务端杀毒的经历.在此处补齐. 安装clamav http://www.linuxdiyf.com/linux/18635.html http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90021.htm http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88981.htm 扫描 clamsca

 RandomAccessFile类可以随机读取文件,但是在测试中并不好用;File类可以测试文件存不存在,不存在可以创建文件;FileWriter类可以对文件进行重写或者追加内容;FileReader类可以读取顺序文件内容.一般用的时候都是用处理流(Scanner.BufferedReader等)包装;BufferedReader/BufferedWriter类,适合于读写文本文件;BufferedInputStream/BufferedOutputStream类,适合于包容二进制数据的文件;

TODO:从数据库中随机抽取一条记录 1.最直接,最粗暴的方法先计算记录的总数,然后选择一个从0到记录总数之间的随机数n,利用skip跳过n条记录,这是效率低下的的方法,首先的记录总数,在用skip会很耗时间: 2.那么有什么办法能够提供效率呢,方法就是给每条记录添加一个0-1的随机因子random. "random" : 0.5127909016609585 想要在记录中查找一个随机记录,只要计算出一个随机数并作为查询条件就好了 Result = db.getCollection('

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,

最近有一个需求,比较简单,就是如标题所说的,从N个元素中随机取m个元素,当然这m个元素是不能存在重复的.本以为这么简单的需求,应该有现成的工具类来实现,但是几次查找居然没找到(有知道的可以推荐下哈^_^).只好自己实现了下. 自己的实现思路也不知道是不是有问题,或者还有没有更好的思路来实现,所以在这里贴出来,供有兴趣的猿友提提建议.找找问题,或者找到更好的实现思路. 废话不多说,直接上代码(java实现) /** * 随机取num个从0到maxVal的整数.包括零,不包括maxValue * @

生成随机id 最近公司的项目游戏生成的随机不重复id,重复概率有点大, 代码如下: private static int id = 0; public static int serverID = 0; private static final Object obj = new Object(); public static long getId1() { synchronized (obj) { id += 1; return (serverID & 0xFFFF) << 48 | (

Johnson–Lindenstrauss 引理表明任何高维数据集均可以被随机投影到一个较低维度的欧氏空间,同时可以控制pairwise距离的失真. 理论边界 由一个随机投影P所引入的失真是确定的,这是由于p定义了一个esp-embedding.其概率论定义如下: u和v是从一个形状是[n样例,n特征]=[n_samples, n_features]的数据集中的任意行,p室友一个形状是[n成分,n特征]=[n_components, n_features]的随机高斯N(0,1)矩阵的投影(或一个

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这

一道华三面试题,随机生成长度为len的密码,且包括大写.小写英文字母和数字,主要Random类的使用,random.nextInt(len)表示生成[0,len)整数.具体实现见下面代码,已经很详细了. package TestProject; import java.util.Random; import java.util.Scanner; /** * 随机生成长度为len的密码,且包括大写.小写英文字母和数字 * @author xuhui */ public class Main { s

首先按照升序排列好盒号和盒质量,使其一一对应, 盒号    盒重量    随机值rand()     随机值大小排列rank 1         2001       0.01                10 2         2002       0.59                 4 3         2003       0.58                 5 4         2004       0.64                 3 5         2

Given an array of integers with possible duplicates, randomly output the index of a given target number. You can assume that the given target number must exist in the array. Note: The array size can be very large. Solution that uses too much extra sp

Given a singly linked list, return a random node's value from the linked list. Each node must have the same probability of being chosen. Follow up: What if the linked list is extremely large and its length is unknown to you? Could you solve this effi

A linked list is given such that each node contains an additional random pointer which could point to any node in the list or null. Return a deep copy of the list. 这道链表的深度拷贝题的难点就在于如何处理随机指针的问题,由于每一个节点都有一个随机指针,这个指针可以为空,也可以指向链表的任意一个节点,如果我们在每生成一个新节点给其随机指

概述 最近受一朋友提醒,问微信红包怎么实现的,当时思考了一下,觉得好像很容易,可是当真正实现的时候,发现其中有不少问题,于是小白博主查阅资料,其中资料主要来源于知乎的一篇讨论<微信红包的随机算法是怎么样实现的>,这篇文章很好,里面的很多大神给出了不错的思路.算法.乃至代码. 算法 博主的博文主要针对其中的一个算法来实现,算法具体如下: 1.确定红包总额(M).发放人数(n),计算可分配金额(A),A = M - n * 0.01,若A < 0,则转至步骤②,否则进入步骤③: 2.输入有误

python解释器示例 >>> import uuid >>> uuid.uuid1() UUID('ae6822e6-c976-11e6-82e0-0090f5f61084') >>> uuid.uuid1() UUID('af72c0a2-c976-11e6-b69e-0090f5f61084') >>> uuid.uuid1() UUID('afd03ab6-c976-11e6-8475-0090f5f61084') >&