1.一维数组去重: /** * 一维数组去重,返回格式为索引数组 * @param array $data 待去重的数组 * @return array */ public static function arrayUnique(array $data): array { return array_keys(array_flip($data)); } 2.一维数组去零: /** * 过滤数组值为0的数据,需为不重复的数组 * @param array $data 待过滤数组 * @param b

JavaScript-数组去重由慢到快由繁到简演化   indexOf去重 Array.prototype.unique1 = function() { var arr = []; for (var i = 0; i < this.length; i++) { var item = this[i]; if (arr.indexOf(item) === -1) { arr.push(item); } } return arr; } [1,2,3,'4',3,4,3,1,'34',2].unique

indexOf去重 Array.prototype.unique1 = function() { var arr = []; for (var i = 0; i < this.length; i++) { var item = this[i]; if (arr.indexOf(item) === -1) { arr.push(item); } } return arr; } [1,2,3,'4',3,4,3,1,'34',2].unique1(); //[1, 2, 3, "4"

js数组去重的三种常用方法总结 第一种是比较常规的方法 思路: 1.构建一个新的数组存放结果 2.for循环中每次从原数组中取出一个元素,用这个元素循环与结果数组对比 3.若结果数组中没有该元素,则存到结果数组中 复制代码代码如下: Array.prototype.unique1 = function(){ var res = [this[0]]; for(var i = 1; i < this.length; i++){  var repeat = false;  for(var j = 0;

$input = array("a" => "green", "red", "b" => "green", "blue", "red"); //常见做法: $result = array_unique($input); print_r($result); Array ( [a] => green [0] => red [1] => blu

vm._render是怎么实现的 上述updateComponent方法调用是运行了一个函数: // src\core\instance\lifecycle.js updateComponent = () => { vm._update(vm._render(), hydrating) } 其中会先运行vm._render函数,那么vm._render函数又是从哪里定义的呢?我们回到src\core\instance\index.js,这里一开始会运行renderMixin方法,而renderM

定义和用法 splice() 方法向/从数组中添加/删除项目,然后返回被删除的项目. 注释:该方法会改变原始数组. 语法: Array.prototype.splice(index,count[,elm1,elm2...n]) 描述: 使用Array类型的splice方法可以对数组元素进行插入.替换.删除.该方法讲直接影响当前的数组对象(与.slice(index1,index2)方法不同)并返回被删除的数组项. 参数: index  :数组中元素的起始下标. count  :需要要被删除或替换

本文介绍的是一维数组的去重 合并数组的方法 array_merge: 数字键,直接往后添加,key重置 字符串键,后面的数组的值会替代前面的值 +: 数字键,后面的数组的值不会替代前面的值 字符串键,后面的数组的值会替代前面的值 合并数组并去重 //1.单数组去重复 array_unique($arrTest) //2.多数组去重复 array_keys(array_flip($arr1)+array_flip($arr2)) 测试功能 $arr1 = [1,2,3,4,5]; $arr2 =

function arrTrans(num, arr) { // 一维数组转换为二维数组 const iconsArr = []; // 声明数组 arr.forEach((item, index) => { const page = Math.floor(index / num); // 计算该元素为第几个素组内 if (!iconsArr[page]) { // 判断是否存在 iconsArr[page] = []; } iconsArr[page].push(item); }); retu

1---join() //1----->join()方法将数组中所有元素都转化<<字符串>> //并连接在一起 //array.join()方法是string.split()方法逆向操作 var a=[1,2,3];//创建一个包含三个元素的素组 var c=["多多","梦曦","洛瑶"]; console.log(a.join()) console.log(a.join(" ")) conso

在Object C也提供了类似C#中的Array数组对象,在Object C中使用NSArray 来创建数组:但是在Object C中NSArray 只能存放对象类型的指针,不能存放int,char,double等基本数据类型. 一. 不可变数组对象 这个和之前的NSString有些类似,NSArray 能够创建不可变的数组对象.一旦初始化这个对象就不能动态的修改和增加这个数组. (1)使用arrayWithObjects来初始化数组内容,参考如下代码: NSArray *items=[NSAr

二维数组的去重,能和一维的方法类似吗?import numpyc=np.array(((1,2),(3,4),(5,6),(7,8),(7,8),(3,4),(1,2)))print('二维数组:\n',c)print('去重后:',np.unique(c))然而并不能达到预期,好伤心....原因:unique()只是将二位数据转化为一维,然后再去重 下面来点干货!#方案1:转化为虚数x=c[:,0]+c[:,1]*1jprint('转化为虚数:',x)print('虚数去重后:',np.uni

该算法思路,根据我博客里面一维子数组求和的思路,可以用一个新的二维数组对该二维区域的数组进行求和,例如新的二维数组的第5个位置,就代表从1到5斜对角线的块状区域的和,即1,2,4,5这4个数的和,x个位置表示从1到x的斜对角块状区域的和,利用循环一一求出对应的和,一次循环即可,这个循环复杂度为O(nm) 接着再求出来新的二维数组中,每一个从1到X的块状区域的和均被求出,所以对于任意区域X(如图以具体的例子展示出来),只需要求出其最大值即可. 确定一个点需要两层循环,即循环O(mn),在二维数组中

自己写了一个实现多维数组去重的方法, 只是实现了功能, 至于性能没多管~  可以保留key, 这个方法是针对最终的一维数组元素去重, 如果是多维数组的两个子元素是相同的数组, 是不能去重的 protected function arrayUnique($arr) { $new_arr = []; foreach ($arr as $k=>$v){ if(!is_array($v)){ //一维数组去重 if(!in_array($v, $new_arr)){ $new_arr[$k] = $v;

炎症 (inflammation) 是机体对致炎因子的损伤所发生的一种以防御反应为主的基本病理过程.翻译后修饰(PTMs)在调节多种炎症信号通路中起着重要作用,如磷酸化(phosphorylation,P).泛素化(ubiquitination,Ub)和乙酰化(acetylation,Ac)已报道对病原体识别受体(PRR)依赖性炎症反应有多种影响.已有许多研究探讨了PTMs在先天免疫中的作用,但对其中PTM的动态变化,尤其是不同PTM间的Crosstalk却依然知之甚少. 近日,浙江大学附属第一

numpy 与 pandas 都是用来对数据进行处理的模块, 前者以array 为主体,后者以 DataFrame 为主体(让我想起了Spark的DataFrame 或RDD) 有说 pandas 是 numpy 的升级版, 实际两者相辅相成,是科学数据计算处理中的两大利器 numpy 扩展知识 numpy 常用函数 #创建各种各样的数据 import numpy as np # 定义单个列表,这时候是没有维度的 lst = np.array((1,2,3),dtype=np.int32) #(

Java集合---Array类源码解析              ---转自:牛奶.不加糖 一.Arrays.sort()数组排序 Java Arrays中提供了对所有类型的排序.其中主要分为Primitive(8种基本类型)和Object两大类. 基本类型:采用调优的快速排序: 对象类型:采用改进的归并排序. 1.对于基本类型源码分析如下(以int[]为例): Java对Primitive(int,float等原型数据)数组采用快速排序,对Object对象数组采用归并排序.对这一区别,sun在

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供

一.Arrays.sort()数组排序 Java Arrays中提供了对所有类型的排序.其中主要分为Primitive(8种基本类型)和Object两大类. 基本类型:采用调优的快速排序: 对象类型:采用改进的归并排序. 1.对于基本类型源码分析如下(以int[]为例): Java对Primitive(int,float等原型数据)数组采用快速排序,对Object对象数组采用归并排序.对这一区别,sun在<<The Java Tutorial>>中做出的解释如下: The sort

李家智<xiandafu@126.com> Table of Contents 1. 什么是Beetl 2. 基本用法 2.1. 从GroupTemplate开始 2.2. 模板基础配置 2.3. 模板资源加载器 2.4. 定界符与占位符号 2.5. 注释 2.6. 临时变量定义 2.7. 全局变量定义 2.8. 共享变量 2.9. 模板变量 2.10. 引用属性 2.11. 算数表达式 2.12. 逻辑表达式 2.13. 循环语句 2.14. 条件语句 2.15. try-catch 2.1