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摘要: MySQL常用的四种引擎的介绍 (1):MyISAM存储引擎:不支持事务、也不支持外键,优势是访问速度快,对事务完整性没有 要求或者以select,insert为主的应用基本上可以用这个引擎来创建表 支持3种不同的存储格式,分别是:静态表;动态表;压缩表 静态表:表中的字段都是非变长字段,这样每个记 阅读全文
posted @ 2018-05-18 09:58 朝阳的向日葵 阅读(241) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1862是密码被修改了。 修改方法: 1.以root登录账户: 账户与密码都是root 2.修改密码 3.重新登录: 注意:登录的是哪个用户修改的就是哪个用户的登录密码。 阅读全文
posted @ 2018-05-18 09:29 朝阳的向日葵 阅读(296) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 怎么加快查询速度,优化查询效率,主要原则就是应尽量避免全表扫描,应该考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。 建立索引不是建的越多越好,原则是: 第一:一个表的索引不是越多越好,也没有一个具体的数字,根据以往的经验,一个表的索引最多不能超过6个,因为索引越多,对update和inse 阅读全文
posted @ 2018-05-18 09:16 朝阳的向日葵 阅读(355) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 简而言之,就是__str__和__unicode__都是为了再管理站点中加载这个表时想显示什么属性,当然一般都是显示一个name,大体来讲是通用的。下面是抄的csdn上面的一篇文章。 str()是Python的一个“魔幻”方法,这个方法定义了当object调用str()时应该返回的值。Django在 阅读全文
posted @ 2018-05-14 22:04 朝阳的向日葵 阅读(570) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 二叉树简单实现: class Node: def __init__(self,item): self.item = item self.child1 = None self.child2 = None class Tree: def __init__(self): self.root = None 阅读全文
posted @ 2018-05-14 12:07 朝阳的向日葵 阅读(365) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 希尔排序: 观察一下”插入排序“:其实不难发现她有个缺点: 如果当数据是”5, 4, 3, 2, 1“的时候,此时我们将“无序块”中的记录插入到“有序块”时,估计俺们要崩盘, 每次插入都要移动位置,此时插入排序的效率可想而知。 shell根据这个弱点进行了算法改进,融入了一种叫做“缩小增量排序法”的 阅读全文
posted @ 2018-05-14 11:22 朝阳的向日葵 阅读(461) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 插入排序的主要思想是每次取一个列表元素与列表中已经排序好的列表段进行比较,然后插入从而得到新的排序好的列表段,最终获得排序好的列表。 比如,待排序列表为[49,38,65,97,76,13,27,49],则比较的步骤和得到的新列表如下: (带有背景颜色的列表段是已经排序好的,红色背景标记的是执行插入 阅读全文
posted @ 2018-05-14 11:06 朝阳的向日葵 阅读(224) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 选择排序比较好理解,好像是在一堆大小不一的球中进行选择(以从小到大,先选最小球为例): 1. 选择一个基准球 2. 将基准球和余下的球进行一一比较,如果比基准球小,则进行交换 3. 第一轮过后获得最小的球 4. 在挑一个基准球,执行相同的动作得到次小的球 5. 继续执行4,直到排序好 时间复杂度:O 阅读全文
posted @ 2018-05-14 11:01 朝阳的向日葵 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 快速排序(QuickSort)划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos,编程时候的关键点 快速排序: 既然能把冒泡KO掉,马上就激起我们的兴趣,tnd快排咋这么快,一定要好好研究一下。 首先上图: 从图中我们可以看到: left指针,right指针,base参照数。 其实思想是蛮简单的, 阅读全文
posted @ 2018-05-14 10:58 朝阳的向日葵 阅读(779) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、创建本地分支 local_branch git branch local_branch 2、创建本地分支local_branch 并切换到local_branch分支 git checkout -b local_branch 3、切换到分支local_branch git checkout lo 阅读全文
posted @ 2018-04-27 18:52 朝阳的向日葵 阅读(511) 评论(0) 推荐(0)
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