为啥 选择了 NSDocumentDirectory 还是返回一个array 而不是一个 直接一个 document 的目录 String

Object.defineProperty() 方法会直接在一个对象上定义一个新属性,或者修改一个已经存在的属性, 并返回这个对象. 语法EDIT Object.defineProperty(obj, prop, descriptor) 参数 obj 需要定义属性的对象. prop 需定义或修改的属性的名字. descriptor 将被定义或修改的属性的描述符. 返回值 返回传入函数的对象,即第一个参数obj 描述EDIT 该方法允许精确添加或修改对象的属性.一般情况下,我们为对象添加属性是通过

date.js // JavaScript Document var gMonths=new Array("一月","二月","三月","四月","五月","六月","七月","八月","九月","十月","十一月","十二月"); var WeekDay=new Ar

Array.forEach原理,仿造一个类似功能 array.forEach // 设一个arr数组 let arr = [12,45,78,165,68,124]; let sum = 0; // 遍历该数组求和 arr.forEach(function(item,index){ sum += item; }) console.log(sum); 如上 我们使用forEach可遍历一个数组,并取出其index,item,还有 数组本身 然后根据返回的值可以实现你想要的功能,比如求和 原理 该函

函数可以没有返回值案例,编写一个函数,从终端输入一个整数,打印出对应的金字塔 import scala.io.StdIn object work02 { def main(args: Array[String]): Unit = { println("请输入一个数") var num:Int=StdIn.readInt() val pige=(num:Int)=>{ for (i<-1 to num){ for (j<-1 to num-i){ print("

题目要求:写一个递归函数DigitSum(n),输入一个非负整数,返回组成它的数字之和,例如,调用DigitSum(1729),则应该返回1+7+2+9,它的和是19 #include<stdio.h> int DigitSum(int num)//定义DigitSum()函数,返回值为int { if(num<10) return num; else return num%10+DigitSum(num/10); } int main() { int ret = DigitSum(17

//写一个递归函数DigitSum(n),输入一个非负整数,返回组成它的数字之和,例如,调用DigitSum(1729),则应该返回1+7+2+9,它的和是19 #include <stdio.h> int DigitSum( int n ) { int i; int sum = 0; i = n % 10; if( n != 0 ) { n = n / 10; sum = DigitSum( n ) + i; } return sum; } int main() { printf("

如何把一个Array 复制到ArrayList中? string[] array = new string[]{" 1", "2"," 3", "4"," 5" }; ArrayList list = new ArrayList();一:使用for循环,将array数组中的数据逐步加入到ArrayList的对象中: //1.for循环            for (int i = 0; i < ar

写一个递归函数DigitSum(n),输入一个非负整数,返回组成它的数字之和,例如,调用DigitSum(1729),则应该返回1+7+2+9,它的和是19 #include<stdio.h> int main() { int DigitSum(n); int a; printf("请输入一个数字\n"); scanf("%d",&a); printf("组成它的数字之和为%d\n",DigitSum(a)); return

出题:求数组中最长递增子序列的长度(递增子序列的元素可以不相连): 分析: 解法1:应用DP之前需要确定当前问题是否具有无后效性,也就是每个状态都是对之前状态的一个总结,之后的状态仅会受到前一个状态的影响:对于递增子序列 而言,可以首先确定前面k个元素的最长子序列,然后计算增加一个元素之后的最长子序列.由于每个位置i都会与0-i的每个位置之前的LIS进行比较,并选 择保持递增的一个序列,所以总能找到LIS,但是时间复杂度为O(N^2),空间复杂度为O(N): 此解法的性能的瓶颈在于对于位置为i+