Python : 3.7.0          OS : Ubuntu 18.04.1 LTS         IDE : PyCharm 2018.2.4       Conda : 4.5.11    typesetting : Markdown   code """ @Author : 行初心 @Date : 18-9-23 @Blog : www.cnblogs.com/xingchuxin @Gitee : gitee.com/zhichengji

前言 一般情况,我们在Java中给数组排序,比起自己写个冒泡排序,更加喜欢使用Java中自带的sort方法,也就是Arrays.sort方法 但是,这个方法只会将数组从小到大排列,如果我们需要从大到小排列的数组,怎么办呢? 思路 我的想法是,把经过Arrays.sort方法之后从小到大排列的数组,后面位置的元素与之前的元素进行交换,这样,不就是实现了从大到小的排列了吗? 需要注意的是:我们得分两种情况,一种是数组中的元素个数是偶数,另外一种则是数组的元素个数为奇数 下面则是我实现的方法,经过测试

List.sort() 默认的情况下是从小到大的排列. 例如: List<int> list = new List<int>();             list.Add(-2);             list.Add(10);             list.Add(8);             list.Add(6);             list.Add(4); list.Sort(); 这时候的输出结果是 -2,4,6,8,10; 如果,要将list中的数据从

#coding=gbk ''' 1.将单词表中由相同字母组成的单词归成一类,每类单词按照单词的首字母排序,并按 #每类中第一个单词字典序由大到小排列输出各个类别. #输入格式:按字典序由小到大输入若干个单词,每个单词占一行,以end结束输入. #cinema #iceman #maps #spam #aboard #abroad #end #输出格式:一类单词一行,类别间单词以空格隔开. #aboard abroad #cinema iceman #maps spam ''' result=[]

#include<stdio.h> int main() { /*冒泡排序:从大到小*/ /*i=0 第1轮(i+1):需要比较9次(sizeArr-i-1)*/ /*i=1 第2轮(i+1):需要比较8次(sizeArr-i-1)*/ /*i=2 第3轮(i+1):需要比较7次(sizeArr-i-1)*/ /*共比较9轮(sizeArr-1)*/ int arr[10]={20,10,7,15,58,2,45,122,4,52}; int sizeArr=sizeof(arr)/sizeo

1.有时候我们做echart时,从后台接收返回回来的数据,没有按顺序排列,这里我遇到的是区间的值,看图 我这里是处理好了的,一开始,50-100这个区间在数组的最后一列,也就是在150-200后面的这个位置 2.如何处理呢: 我是这样做的,我将这个区间的值取出来后用parseInt进行转换,这样我们就会得到每个区间的第一个位置的数字, 比如(0,100,150,50),然后在将它从小到大排列,看代码: this.meberSale.sort((a, b) =>{ return parseInt(

#include <stdio.h>main(){    int x;    printf("请输入要排序数字个数:");    scanf("%d",&x);    int i,j,k,a,b,num[x];    printf("输入数据:");    for(i=0;i<x;i++)        scanf("%d",&num[i]);    for(j=0;j<x;j++)  

a = [3,7,4,9]a = sorted(a,reverse=True)print(a)#[9, 7, 4, 3]

在近期的Hadoop的学习中,在学习mapreduce时遇到问题:让求所给数据的top10,们我们指导mapreduce中是有默认的排列机制的,是按照key的升序从大到小排列的 然而top10问题的求解需要按照降序排列.在网上找了很长时间才得以解决,解决方法如下: 自定义一个比较器,这个比较器要继承WritableComparator类,代码如下: import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Writ

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author: Minion-Xu 小堆序实现从大到小排序,大堆序实现从小到大排序 重点的地方:小堆序堆顶的元素一定是堆里最小的,大堆序堆顶的元素一定是堆里最大的 小堆序:满足任何从上到下的线路依次增长 大堆序:满足任何从上到下的线路依次减小 效率:时间效率O(nlogn) 空间效率O(1) ''' #堆排序:因为队列里的元素是不满足小堆序的,所以首先要构建小堆序 #构建完小堆序后,从堆顶弹出元素(

Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

手摸手教你如何在 Python 编码中做到小细节大优化 在列表里计数 """ 在列表里计数,使用 Python 原生函数计数要快很多,所以尽量使用原生函数来计算. """ elements = list(range(1, 1000001)) # 常见写法 num = 0 for n in elements: num += 1 # 建议写法 len(elements) 过滤一个列表 """ 过滤一个列表,推导列表的方式

网上有一个Python100小例子的栏目,里面代码良莠不齐,于是下面就自己实现了其中的一些案例. 01.py # coding:utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # __author__ = '郭 璞' # __date__ = '2016/8/24' # __Desc__ = ''' 题目:有1.2.3.4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少? 程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是

Pythonic其实是个模糊的含义,没有确定的解释.网上也没有过多关于Pythonic的说明,我个人的理解是更加Python,更符合Python的行为习惯.本文主要是说明一些Python的惯用法和小技巧,其实与上一篇<编码规范>有异曲同工之妙,都是为了增加代码可读性,但Pythonic可能还会从性能的角度进行考虑. 首先是两个不得不说的Python的特性List Comprehension和Generator Expression,非常精简的语法,很大程度上取代了冗长for循环. 1. 列表解

using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Text.RegularExpressions; namespace c编程练习题 { class Program { public struct student //结构体的用法. { public int code; public string

这是关于Python的第9篇文章,介绍如何用Python设计一个经典小游戏:猜大小. 在这个游戏中,将用到前面我介绍过的所有内容:变量的使用.参数传递.函数设计.条件控制和循环等,做个整体的总结和复习. 游戏规则: 初始本金是1000元,默认赔率是1倍,赢了,获得一倍金额,输了,扣除1倍金额. 玩家选择下注,押大或押小: 输入下注金额: 摇3个骰子,11≤骰子总数≤18为大,3≤骰子总数≤10为小: 如果赢了,获得1倍金额,输了,扣除1倍金额,本金为0时,游戏结束. 程序运行结果是这样的: 现在

背景 最近处理文本文档时(文件约2GB大小),出现memoryError错误和文件读取太慢的问题,后来找到了两种比较快Large File Reading 的方法,本文将介绍这两种读取方法. 准备工作 我们谈到"文本处理"时,我们通常是指处理的内容.Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易.文件对象提供了三个"读"方法: .read()..readline() 和 .readlines().每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量,但它们

Python之路番外:PYTHON基本数据类型和小知识点 一.基础小知识点 1.如果一行代码过长,可以用续行符 \换行书写 例子 if (signal == "red") and \ (car == "moving"): car = "stop" else : pass 等同于 if (signal == "red") and (car == "moving"): car = "stop"

现在很多的事情都可以用算法来解决,在编程上,算法有着很重要的地位,将算法用函数封装起来,使程序能更好的调用,不需要反复编写. Python十大经典算法: 一.插入排序 1.算法思想 从第二个元素开始和前面的元素进行比较,如果前面的元素比当前元素大,则将前面元素 后移,当前元素依次往前,直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面, 然后选择第三个元素,重复上述操作,进行插入,依次选择到最后一个元素,插入后即完成所有排序. 2.代码实现 def insertion_sort(arr): #插入排序 #

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

python实用30个小技巧 展开1.原地交换两个数字Python 提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换(变量值)的方法,请参见下面的示例: In [1]: x,y = 10 ,20 In [2]: print(x,y) 10 20 In [3]: x, y = y, x In [4]: print(x,y) 20 10 赋值的右侧形成了一个新的元组,左侧立即解析(unpack)那个(未被引用的)元组到变量 <x> 和 <y>. 一旦赋值完成,新的元组变成了未被引用状态并且被标记