项管44项自测的PPTX动画

菜单id = 7的菜单项所拥有的按钮项 SELECT T1.*, TT.BUTTONID, TT.NAME FROM TBBUTTON T1 LEFT JOIN (SELECT * FROM TBMENUBUTTON T2 LEFT JOIN TBMENU T3 ON T2.MENUID = T3.ID WHERE T3.ID = 7 ) TT ON T1.ID = TT.BUTTONID

二叉堆(Binary Heap) 二叉堆是完全二叉树(或者近似完全二叉树):其满足堆的特性:父节点的值>=(<=)任何一个子节点的键值,并且每个左子树或者右子树都是一 个二叉堆(最小堆或者最大堆):一般使用数组构建二叉堆,对于array[i]而言,其左子节点为array[2*i],其右子节点为 array[2*i+1]:二叉堆支持插入,删除,查找最大(最小)键值的操作,但是合并二叉堆的复杂度较高,时间复杂度为O(N):但是二项堆或者斐波 那契堆则仅需要O(logN): 二项树(Binomial

作者简介: 张亮,当当网架构师.当当技术委员会成员.消息中间件组负责人.对架构设计.分布式.优雅代码等领域兴趣浓厚.目前主导当当应用框架ddframe研发,并负责推广及撰写技术白皮书. 一.为什么需要作业(定时任务)? 作业即定时任务.一般来说,系统可使用消息传递代替部分使用作业的场景.两者确有相似之处.可互相替换的场景,如队列表.将待处理的数据放入队列表,然后使用频率极短的定时任务拉取队列表的数据并处理.这种情况使用消息中间件的推送模式可更好的处理实时性数据.而且基于数据库的消息存储吞吐量远远

1:js中的splice方法 splice(index,len,[item])    注释:该方法会改变原始数组. splice有3个参数,它也可以用来替换/删除/添加数组内某一个或者几个值 index:数组开始下标        len: 替换/删除的长度       item:替换的值,删除操作的话 item为空 如:arr = ['a','b','c','d'] 删除 ----  item不设置 arr.splice(1,1)   //['a','c','d']         删除起始下

1:js中的splice方法 splice(index,len,[item])    注释:该方法会改变原始数组. splice有3个参数,它也可以用来替换/删除/添加数组内某一个或者几个值 index:数组开始下标        len: 替换/删除的长度       item:替换的值,删除操作的话 item为空 如:arr = ['a','b','c','d'] 删除 ----  item不设置 arr.splice(1,1)   //['a','c','d']         删除起始下

1:js中的splice方法 splice(index,len,[item])    注释:该方法会改变原始数组. splice有3个参数,它也可以用来替换/删除/添加数组内某一个或者几个值 index:数组开始下标        len: 替换/删除的长度       item:替换的值,删除操作的话 item为空 如:arr = ['a','b','c','d'] 删除 ----  item不设置 arr.splice(1,1)   //['a','c','d']         删除起始下

Array.prototype.sum= function(l,r){ l=l==undefined ? 0 : l; r=r==undefined ? this.length - 1 : r; var s = 0; for(var i = l;i <= r;i++){s+=this[i];} return s; } 使用: var ar = new Array(1,3,4,-1,-2,3,4,-2,4); console.log(ar.sum(0,2))

list1=[10,11,12,11,12,13,15,13,14,15]list2=[]list3=[]list4=[]for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) else: list3.append(i) list4.append(list1.index(i))print(list2)print(list3)print(list4)

在计算机科学中,二项堆(Binomial Heap)是一种堆结构.与二叉堆(Binary Heap)相比,其优势是可以快速合并两个堆,因此它属于可合并堆(Mergeable Heap)数据结构的一种. 可合并堆通常支持下面几种操作: Make-Heap():创建并返回一个不包含任何元素的新堆. Insert(H, x):将节点 x 插入到堆 H 中. Minimum(H):返回堆 H 中的最小关键字. Extract-Min(H):将堆 H 中包含最小关键字的节点删除. Union(H1, H2