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我们很高兴地宣布发布了新版本的Stimulsoft Reports和Stimulsoft Dashboards 2021.1，现在可以下载。此主要版本随附.NET Core编译，从Google BigQuery获取数据并使用PHP的PDO驱动程序的功能，新的健壮的目录组件，以及表，数据透视表，列表框和其他组件的许多新功能。 下载Stimulsoft Reports、Stimulsoft Ultimate、Stimulsoft Dashboards【慧都网】 .NET Core中的编译 在新版本中，当使用.NET Core框架时，我们增加了对报表编译的支持。现在，您可以使用所有报告工具功能，例如运行时编译，函数，将报告发布为类。.NET Core 3.1的编译仅在Windows系统上可用，.NET 5.0在所有受支持的系统上都可用。 新组件-目录 在2021.1版本中，我们添加了一个新的报表组件-目录。该组件将帮助您为报表创建交互式目录，而无需编写任何代码或脚本。只需将其添加到模板中并标记要为其生成内容的报表组件。呈现报告时，将生成一个带有导航报告的目录。 新的适配器Google BigQuery 从此版本开始，可以直接从报表设计器连接到在线服务Google BigQuery。为此，请在数据源创建窗口中选择BigQuery类型，填写数据存储访问字段或使用授权文件。拥有数据后

seaborn.heatmap()的参数 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs) ⚪ 绘制热图 uniform_data = np.random.rand(10,12) #随机创建10行12列的数组 pd.DataFrame(uniform_data) #以一个数据框的格式来显示 f,ax = plt.subplots(figsize=(9,6)) #定义一个子图宽高为9和6 ax存储的是图形放在哪个位置 ax = sns.heatmap(uniform_data,vmin = 0,vmax = 1) #vmin,vmax定义了色彩图的上下界 # sns.heatmap(uniform_data) #此语句会默认图形的大小画热图 　　 ⚪

递归确实是一种优雅强大的技术， 但是好多代码库都偏爱使用迭代，即使使用递归， 也都往往对递归调用的最大栈深度提前做预估或限制等。可能考虑递归性能一般低于迭代。有些问题，我们可能先是使用递归解决， 然后再转变成对应的迭代版本， 练习递归到迭代的转换，也有助于我们理解问题的递归结构。 树是典型的递归定义数据结构, 对应的操作也是递归的实现，如二叉树的遍历: type node struct { link [2]*node data rune } func preOrder(root *node) { if root != nil { fmt.Printf("%c ", root.data) preOrder(root.link[0]) //left subtree preOrder(root.link[1]) //right subtree } } func inOrder(root *node) { if root != nil { inOrder(root.link[0]) //left subtree fmt.Printf("%c ", root.data) inOrder(root.link[1]) //right subtree } } func postOrder(root *node) { if root != nil { postOrder(root.link[0])

选择排序法：每次遍历整个数组，选出其中最小值。如果数组长度为n，则需要(n-1)+(n-2)+...+2+1次操作，则用大O表示法表示应该为O(n*n/2)，但是大O表示法省略诸如1/2这样的常数，因此该方法的大O表示为O(n^2)。 Python代码： >>> def findSmallest(arr): smallest = arr[0] smallest_index = 0 for i in range(1 , len(arr)): if arr[i] < smallest: smallest = arr[i] smallest_index = i return smallest_index >>> def selectionSort(arr): newArr = [] for i in range(len(arr)): smallest = findSmallest(arr) newArr.append(arr.pop(smallest)) return newArr 测试： >>> selectionSort([5,3,6,2,10 ]) [ 2, 3, 5, 6, 10 ] >>> C#代码： namespace Algorithms { public static class SelectionSort { public static List< double >

1. 二分法：一组n个数字（有序排列）找到一个准确的数字，用二分法最多只要找log2n次。 def binary_search(list, item): low = 0 high = len(list) - 1 while low <= high: mid = round((low + high) / 2 ) guess = list[:mid] if guess == mid: return mid if mid > item: high = mid-1 continue else : low = mid + 1 continue return None my_list = [1,3,6,9,12,16,17,21,29,32 ] print (binary_search(my_list, 3)) 2. 选择排序： 在内存中，数组空间不够时，内存必须重新分配新的足够的空间给数组；但是列表不需要全部重新分配，只要分配多余的空间给新来的元素，并用随机的内存地址串在一起。 但是要读取列表时，不能直接读取后面的元素，必须先访问元素1，然后元素2，直到最后一个元素。数组可以随意访问。 选择排序或者叫冒泡排序： def findSmallest(arr): smallest = arr[0] smallest_index = 0 for i in range(1,len(arr)): #

编程合集： https://www.cnblogs.com/jssj/p/12002760.html 前言：不仅仅要实现，更要提升性能，精益求精，用尽量少的时间复杂度和空间复杂度解决问题。 【程序78】 实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。 如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。 必须原地修改，只允许使用额外常数空间。 以下是一些例子，输入位于左侧列，其相应输出位于右侧列。 1,2,3 → 1,3,2 3,2,1 → 1,2,3 1,1,5 → 1,5,1 /** * 实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。 * 如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。 * 必须原地修改，只允许使用额外常数空间。 * 以下是一些例子，输入位于左侧列，其相应输出位于右侧列。 * 1,2,3 → 1,3,2 * 3,2,1 → 1,2,3 * 1,1,5 → 1,5,1 */ public class Subject78 { public static void main(String[] args) { int [] arr = new int []{2,3,1,3,3 }; new Subject78().nextPermutation