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1NF→2NF→3NF→BCNF
一、候选键 vs 组合键(先给定义,再给例子) 候选键 = 所有能“唯一定一行”的最小字段集,不管它是 1 列还是 n 列。 1 列就能唯一 → 单属性候选键 n 列拼一起才能唯一 → 组合候选键(简
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栈、队列、链表各自的头/尾指针约定不同
链式栈(只需一端操作) 只在一头做 push/pop,所以只需一个“活动”指针 top 空:top = bottom = NULL 1 个元素:top = bottom = 同一个结点,top = b
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二叉树的前序中序后序遍历
日常二叉树访问规则: 对B这课子树进行递归先序遍历(前序遍历),按照根左右顺序:
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递归图解数据结构
青蛙跳台阶: 一次只能跳一级或跳两级 f(n)从上到下,f(n-1)和f(n-2)
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二叉树数据结构
每个节点都会被一个指针连向它,除了根节点以外 二叉树节点数量:n 指针域数量:2*n 非空指针域为n-1(根节点) 空指针域n+1 存储数据
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数组存储二叉树节点
6种形态: 满二叉树和完全二叉树: 完全二叉树: 最后一层叶子节点可以为空,并且叶子必须靠左排列
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队列先进先出
定义一个长度为3的数组,刚开始空front=rear=0,入队函数:front不变,rear向右移动 出队 对头front 入队rear 队尾 当rear=size=3时,队列已满,退出入队函数
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python print格式化中用format还是%,还是f,什么时候用数字来 这些格式化数字{}中有时候有数字,有时候没有数字
python print格式化中用format还是%,还是f,什么时候用数字来 这些格式化数字{}中有时候有数字,有时候没有数字
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python的read("/n"),write("\n")底层如何工作
python的read("/n"),write("\n")底层如何工作
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所以函数内只要有赋值,赋值左边变量就是局部变量
是的,在函数内部只要对变量有赋值操作,Python 就会把它当作局部变量,除非你用 global 或 nonlocal 显式声明。 x = 10 def foo(): x = 5 # 这是新的局部变量
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内置函数有的要对象.函数名,有的直接函数名
内置函数有的要对象.函数名,有的直接函数名
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pow(base, exp[, mod])
some types, such as ints, are able to use a more efficient algorithm when invoked using the three-ar
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my_iter 和my_gen ,这两个对象,我怎么进入对象内部取看看数据怎么存储的
class MyIterator: def __init__(self, data): self.data = data self.index = 0 def __iter__(self): retu
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迭代器试一试1
class iterator(): def __init__(self,lst): self.lst = lst def __iter__(self): return self def __next_
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可迭代对象(Iterable) 例如 list、tuple、set、str 等,它们每次调用 iter(x) 都会新建一个独立的迭代器,所以可以被反复遍历。
伪代码 可迭代对象(Iterable)例如 list、tuple、set、str 等,它们每次调用 iter(x) 都会新建一个独立的迭代器,所以可以被反复遍历。
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迭代器都是在__iter__里面return self吗在
对,如果只是问「迭代器」本身,那答案是:是的,必须 return self。Python 的数据模型文档里写得非常明确:iterator.__iter__()Return the iterator o
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for i in c: print(i) for循环是调用iter(),调用__next__()没有呀
for 循环确实调用了 __next__(),但不是你显式写的,而是 Python 解释器在背后自动调用的。 for i in c: print(i) Python 实际上在背后做了这些事: _ite
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迭代器是类对象,生成器是函数
迭代器: 需要定义一个类,并实现 __iter__() 和 __next__() 方法 示例: class Countdown: def __init__(self, step): self.step
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当一个函数中包含 yield 关键字时,Python 会自动为这个函数生成 __iter__ 和 __next__ 方法
这意味着这个函数变成了一个生成器函数,调用它时会返回一个生成器对象,而不是直接执行函数体 生成器对象是一个迭代器,它实现了 __iter__ 和 __next__ 方法 。__iter__ 方法返回生
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自定义多迭代类型
# 返回多个独立的可迭代对象 class MultiIterator: def __init__(self, wrapped): self.wrapped = wrapped # 封装将被迭代的对象
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raise (StopIteration)这段代码场景
class Next: def __init__(self, wrapped): self.wrapped = wrapped self.offset = 0 def __iter__(self):
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为什么iter(c1)就会调用__getitem__,iter函数不是自动调用对象得__iter__方法吗
class cls: def __init__(self,data): self._data = data def __getitem__(self,index): return self._data
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报错啦:TypeError: __iter__()missing 1 required positional argument: 'index'
class cls: def __init__(self,data): self.data = data def __iter__(self,index): print("call item") re
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python打包拆包
定义阶段——形参里的 ** 是 打包/收集 def foo(**kw): # 这里的 ** 把调用者传来的所有 key=value 收成一个 dict print(type(kw), kw) 这个位置
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纯 Python 内置序列类型切片都是返回新对象
类别切片结果典型例子是否返回新对象 不可变序列 新对象(拷贝) str, bytes, tuple ✅ 总是新对象 可变序列 新对象(拷贝) list, bytearray ✅ 总是新对象 纯 Pyt
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