随笔分类 - Python
摘要：先说总结，白话来讲，@wraps相当于是装饰器的装饰器。 python内置的方法使用解释，看起很复杂的样子┓( ´∀` )┏ 下面举个栗子： 不用@wraps时，打印出来是酱婶儿的 使用之后看起来清爽了很多 通过对比结果，@wraps的作用猜出来个大概。 使用之后它返回的是参数test_func方法
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摘要：@property装饰器作用：把一个方法变成属性调用 使用@property可以实现将类方法转换为只读属性，同时可以自定义setter、getter、deleter方法 @property&@.setter 把方法变成属性，只需要在方法前添加@property装饰器即可。 继续添加一个装饰器@bir
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摘要：logging模块：应用程序的灵活事件日志系统，可以打印并自定义日志内容 logging.getLogger 创建一个log对象 创建一个log对象 setLevel：设置日志级别 setLevel：设置日志级别 日志级别 打印日志 打印日志 默认只有超过warning级别的日志才会打印 loggi
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摘要：使用python实现《剑指offer》面试题ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ，以此记录。 2_实现Singleton模式 题目：实现单例模式 单例模式，是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中，应用该模式的一个类只有一个实例。即一个类只有一个对象实例。
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摘要：二叉树的遍历，分为深度优先遍历，以及广度优先遍历。 在深度优先遍历中，具体分为如下三种： 先序遍历：先访问根节点，再遍历左子树，再遍历右子树； 中序遍历：先遍历左子树，再访问根节点，再遍历右子树； 后序遍历：先遍历左子树，再遍历右子树，再访问根节点； 针对上图二叉树，三种遍历结果为： 先序遍历：50
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摘要：md5方法在hashlib库中，使用前需要先导入。它的主要方法为update，copy，以及转换为二进制，十六进制。 用法说明： 实例如下：
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摘要：用python3.6.5创建mysql库时出现如下报错，虽然报错，但是数据库可以插入成功。 解决方法 python版本：3.6.5 mysql版本： 8.0.12 1. 首先查看下mysql字符集 2. 根据上述查询结果，修改sql语句 DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE ut
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摘要：二叉搜索树 定义：如果一颗二叉树的每个节点对应一个关键码值，且关键码值的组织是有顺序的，例如左子节点值小于父节点值，父节点值小于右子节点值，则这棵二叉树是一棵二叉搜索树。 类（TreeNode）：定义二叉搜索树各个节点 在该类中，分别存放节点本身的值，以及其左子节点，右子节点，父节点的值。 类（BS
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摘要：链表基础（Linked list） 定义 链表：是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的指针(Pointer) 链表的基本元素： 节点：每个节点有两个部分，左边部分称为值域，用来存放用户数据；右边部分称为指针域，用来存放指向下一个元素的指针。 head:hea
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摘要：扩展算法 树 二叉查找树（binary search tree） 对于其中的每个节点，左子节点的值都比它小，而右子节点的值都比它大 O(log n) 数组与二叉查找树运行时间对比 数组 二叉查找树 查找 O(log n) O(log n) 插入 O(n) O(log n) 删除 O(n) O(log
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摘要：K最近邻算法（k-nearest neighbours，KNN） 算法 使用 使用KNN来做两项基本工作——分类和回归： 分类就是编组； 回归就是预测结果（如一个数字）。 特征抽取 用于确定两个元素相似程度 方法 使用毕达哥拉斯公式 回归（regression） 回归可以预测结果 方法 挑选合适的特
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摘要：动态规划 原理 动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。但仅当每个子问题都是离散的，即不依赖于其他子问题时，动态规划才管用 比较方法 可以使用表格法逐个罗列分析，每个表格中填写子问题最优解 示例 包容量为4磅，商品有三件，吉他（$1500），音响($3000)，电脑($2000)，尽可能装下总和最贵
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摘要：贪婪算法 每步都采取最优的做法，即每步都选择局部最优解，最终得到的就是全局最优解。 在有些情况下，贪婪策略显然不能获得最优解，但非常接近。完美是优秀的敌人，有时候，只需找到一个能够大致解决问题的算法，此时贪婪算法正好可派上用场，因为它们实现起来很容易，得到的结果又与正确结果相当接近。 近似算法（ap
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摘要：狄克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm） 找出最快的路径使用算法——狄克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）。 使用狄克斯特拉算法 步骤 (1) 找出最便宜的节点，即可在最短时间内前往的节点。 (2) 对于该节点的邻居，检查是否有前往它们的更短路径，如果有，就更新
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摘要：广度优先搜索（breadth first search） 图 最短路径问题（shorterst-path problem） 解决最短路径问题的算法被称为广度优先搜索。 最短路径问题解决步骤 (1) 使用图来建立问题模型。 (2) 使用广度优先搜索解决问题。 图的定义 图模拟一组连接。 图由节点（no
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摘要：散列表 散列函数 定义 散列函数“将输入映射到数字”。即无论你给它什么数据，它都还你一个数字。 散列函数必须满足一些要求 l 它必须是一致的。例如，假设你输入apple时得到的是4，那么每次输入apple时，得到的都必须为4。 l 它应将不同的输入映射到不同的数字。 例如， 如果一个散列函数不管输入
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摘要：递归 实例：在盒子中寻找钥匙 方法1：使用while循环 (1) 创建一个要查找的盒子堆。 (2) 从盒子堆取出一个盒子，在里面找。 (3) 如果找到的是盒子，就将其加入盒子堆中，以便以后再查找。 (4) 如果找到钥匙，则大功告成！ (5) 回到第二步。 方法2：使用递归 (1) 检查盒子中的每样东
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摘要：内存的工作原理 需要将数据存储到内存时，请求计算机提供存储空间，计算机返回一个存储地址。需要存储多项数据时，有两种基本方式——数组和链表。 数组和链表 数组 使用数组意味着所有内容在内存中都是相连的（紧靠在一起的）。 在数组中添加新元素，如果没有了空间，就得移到内存的其他地方，因此添加新元素的速度会
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摘要：二分查找 基本概念 二分查找是一种算法，其输入是一个有序的元素列表。如果要查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置；否则返回null。 使用二分查找时，每次都排除一半的数字 对于包含n个元素的列表，用二分查找最多需要log2n步，而简单查找最多需要n步。 示例： 如果列表包含8个数字，你最多需要检
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