pivot

目录 1、锚点 1.1、锚点基本知识 1.2、锚点合并时 1.3、锚点分开时 2、轴心点 2.1、轴心点基本知识 3、anchorPosition 3.1、锚点合并时 3.2、锚点分开时 4、anchorPosition与position 5、RectTransform.offsetMax/offsetMin 6、RectTransform.sizeDelta 1、锚点 1.1、锚点基本知识 锚点就是如图四个小三角，可以合并也可以分开。 锚点的位置是以父元素为参照的，设置锚点居中，则会设置在父元素的中心点而不是轴心点 1.2、锚点合并时 此时的UI元素为绝对布局，即非stretch状态，RectTransform面板属性显示为： 此时不论分辨率和父物体怎么变，其长宽都不会变。 此时pos XY = anchoredPosition的XY，且anchoredPosition不会改变（后面会介绍）。 1.3、锚点分开时 此时的UI元素为相对布局，即stretch状态，RectTransform面板属性显示为： 其上下左右的值是不会变的，即UI元素四个角和四个锚点的距离是不变的。 如果想让UI元素跟着父物体进行等比缩放，就把四个锚点放在四个角即可。 2、轴心点 2.1、轴心点基本知识 了解轴心点之前需要了解Unity界面左上角的一个按钮。 这个按钮有两种状态： Center：

原文链接： 面试官：手撕十大排序算法，你会几种？ 演示地址： 点击查看演示 在前面三期，介绍了动态规划的两个主要特性：交叠子问题和最优子结构，并用七种方式求解第n项斐波那契数，感受了算法的强大，你是否也领略到它的精髓呢？ 《深入浅出理解动态规划（一） | 交叠子问题》 《深入浅出理解动态规划（二） | 最优子结构》 《用x种方式求第n项斐波那契数，99%的人只会第一种》 今天我们就来讨论面试官最喜欢问到的排序算法吧，从冒泡排序、选择排序、插入排序等十大排序算法的排序步骤、代码实现两个方面入手，彻底搞清实现原理，保证面试道路一路畅通。 01 排序算法的概述 所谓排序算法，就是通过特定的算法因式将一组或多组数据按照一定模式进行重新排序。 这种新序列遵循着一定的规则，体现出一定的规律，因此，经处理后的数据便于筛选和计算，大大提高了计算效率。 02 排序算法的分类 03评价标准 （1）时间复杂度：即从序列的初始状态到经过排序算法的变换移位等操作变到最终排序好的结果状态的过程所花费的时间度量。 （2）空间复杂度：就是从序列的初始状态经过排序移位变换的过程一直到最终的状态所花费的空间开销。 （3）稳定性：稳定性是不管考虑时间和空间必须要考虑的问题，往往也是非常重要的影响选择的因素。 04 实现步骤与代码 冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单直观的排序算法

交换排序之快速排序（Java） 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结，意在于个人学习和经验汇总，如有什么地方侵权，请联系本人删除，谢谢！ 快速排序法介绍 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列 代码 package cn.guizimo.sort; import java.util.Arrays; public class QuickSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {-9, 78, 0, 23, -587, 71}; System.out.println("排序前"); System.out.println(Arrays.toString(arr)); quickSort(arr, 0, arr.length - 1); System.out.println("排序后"); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void quickSort(int[] arr, int left,

---恢复内容开始--- Bron - Kerbosch 算法计算图的最大全连通分量(团clique) 最大独立集： 顶点集V中取 K个顶点，其两两间无连接。 最大团：　顶点集V中取 K个顶点，其两两间有边连接。 最大团中顶点数量 = 补图的最大独立集中顶点数量 补图定义： 　 G = <V, E> 　　　　the complement of G, \bar{G} = <V, V \times V - E> 　　　　 　　　　详见连接： http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%A3%9C%E5%9C%96 　　　　更详细的： http://en.wikipedia.org/wiki/Bron%E2%80%93Kerbosch_algorithm 　　　　 就可以通过求其补图中最大团中顶点数量,就可得出原图中最大独立集中顶点数量了. 对于求解 最大团中顶点数量 的搜索过程中用到的剪枝,如下 1 . 剪枝1：常用的指定顺序, 即枚举第i个顶后, 以后再枚举时枝考虑下标比大它的, 避免重复。 2 . 剪枝2：自己开始从前往后的枚举顶点, TLE两次. 后来从后往前枚举顶点，发现可以利用顶点之间的承袭性.我用num[i] 记录的可选顶点集合为 V[i, i+ 1 , ... , n] 中的最大团数目， 目标是求num[ 1 ]. 分析易知, num[i] =

前置依赖 1.Redis依赖gcc和tcl环境，所以要先安装gcc和tcl 执行下面语句安装gcc： yum install gcc - c + + 若提示是否继续，输入y继续安装 执行下面语句安装tcl： yum install - y tcl 下载redis解压并安装 1.下载redis安装包 wget http: //download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz 下载完成可在用户主目录看到redis-3.2.8.tar.gz 2.解压安装包 tar xzf redis - 3.2 .8 . tar . gz 解压完成后得到redis-3.2.8文件 3.进入redis目录，编译安装redis cd redis - 3.2 .8 编译 make 安装 make install 出现上面界面表示安装成功 启动redis 1.使用下面命令启动redis . / src / redis - server 出现以下界面代表启动成功： 按ctrl+c可退出当前界面 修改redis配置文件 1.找到redis配置文件redis.conf 2.使用 vi redis.conf 命令进入配置文件 3.修改 1)注释bind 127.0.0.1 2）redis默认不是以守护线程的方式运行，默认以前端模式运行，修改daemonize为yes，即修改为

0、算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 比较类排序 ：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 非比较类排序 ：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度 ：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度： 是指算法在计算机 内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 1.1 算法描述 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数； 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个； 重复步骤1

Pandas是一个基于Numpy的数据分析包，这个库就是为数据分析而生的，你可以像操作Excel一样操作Pandas，实现数据的选择排序、筛选过滤、统计分析等功能，实际上，Pandas就是Python中的Excel，在学习Pandas之后你会更加深刻的理解这句话是多么的形象准确的。 为了简化表示，本文示例中的pd表示pandas库，即import pandas as pd。 一、基础数据结构DataFrame和Series Pandas中最基础的数据结构就是DataFrame和Series，从数组的角度理解，可以将DataFrame看作是二维数组，将Series看作是一维数组，当然，最直观的理解就是DataFrame是一个Excel表格，由行索引、列名和数据（二维数组）组成，而Series是则表中的一列数据，只有行索引和数据（一维数组）两部分。 1. 创建DataFrame和Series 一个DataFrame可以看作是由行索引、列名及数据（二维数组）三部分构成，对于行索引，在Pandas中的处理是比较特殊的，比如有n行数据，默认情况下，行索引会是我们熟悉的从0到n-1的索引号，但是我们也可以自己指定每一行的行索引，或者说是行标签，通过行标签同样也能取到对应行的数据。当然，列名如果没有指定，同样是0到n-1的序号。 通过列表创建DataFrame： 通过字典创建DataFrame：