遍历

for循环 for循环，通过下标，对循环中的代码反复执行，功能强大，可以通过index取得元素。在处理比较复杂的处理的时候较为方便。 foreach循环 foreach，从头到尾，对于集合中的对象遍历。适用于简单的遍历。 foreach使用的时候，会锁定集合的对象，期间不能进行修改。 使用的选择 foreach相对于for循环，代码减少了，但是foreach依赖IEnumerable。在运行的时候效率低于for循环。当然了，在处理不确定循环次数的循环，或者循环次数需要计算的情况下。使用foreach比较方便。而且foreach的代码经过编译系统的代码优化后，和for循环的循环类似。 可以说，foreach语句是for语句的特殊简化版本，在遍历数组、集合方面，foreach为开发人员提供了极大的方便。在复杂的循环设计时，还是应该使用for循环更加的灵活。 转载于:https://www.cnblogs.com/liyasong/p/6387843.html 来源： CSDN 作者： weixin_30659829 链接： https://blog.csdn.net/weixin_30659829/article/details/98670738

表示“重复”这个含义的词有很多, 比如循环(loop), 递归(recursion), 遍历(traversal), 迭代(iterate). 循环 算是最基础的概念, 凡是重复执行一段代码, 都可以称之为循环. 大部分的递归, 遍历, 迭代, 都是循环. 递归 的定义是, 根据一种(几种)基本情况定义的算法, 其他复杂情况都可以被逐步还原为基本情况. 在编程中的特征就是, 在函数定义内重复调用该函数. 例如斐波那契数列, 定义F(0)=1, F(1)=1, 所有其他情况: F(x)=F(x-1)+F(x-2). 所有大于1的整数经过有限次的反推之后都可以转换到两种基本情况. 而在编程中, 算法则是这样的: int F(x) { if(x==0 || x==1) return 1; //这里是退出递归的条件, 以保证在有限次递归后能够得到结果 return F(x-1)+F(x-2); //转化为更为基本的情况, 重复调用自身进行计算 } 迭代在数学和编程中有不同的含义. 迭代(数学) : 在循环的基础上, 每一次循环, 都比上一次更为接近结果. 例如下面是一个迭代的例子： int result = 0; for(int i=0; i<10; i++) result += i; //每一次循环之后, result都更加接近结果45 有很多数学问题, 都是迭代算法, 如牛顿迭代法

一、概述 普通for循环在遍历集合时使用下标来定位集合中的元素。java在JDK1.5开始支持foreach循环，foreach在一定程度上简化了对集合的遍历。但某些情况下，foreach是不能完全代替for循环的。 限制场景： 1、foreach适用于 数组 或实现了 iterator的集合类 。foreach就是使用Iterator接口来实现对集合的遍历的。 2、在用foreach循环遍历一个集合时，不能改变集合中的元素，如增加元素、修改元素。否则会抛出ConcurrentModificationException异常。想了解原因的可以 研究一下源码 。 也不能修改集合中的元素（不报异常），但可以修改元素的属性。 二、验证之旅 （1）添加或移除元素 添加和移除是一样的，这里只给出了移除的代码。感兴趣的童鞋们可以自己试一试，毕竟纸上得来终觉浅嘛。 1、普通for循环进行添加或移除元素 由输出结果可知，普通for循环，成功移除了元素“jingjing”。 2、foreach循环添加或移除元素 由输出结果可知，foreach循环抛出ConcurrenModificationException异常。 （2）修改元素 1、普通for循环修改元素 由输出结果可知，普通for循环成功将list集合中的每一个元素修改成“nini” 2、foreach循环修改元素 由输出结果可知 ，

20182324 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》实验9报告 课程：《程序设计与数据结构》 班级： 1823 姓名： 殷宇豪 学号： 20182324 实验教师：王志强 实验日期：2019年12月2日 必修/选修： 必修 1.实验内容 1.初始化：根据屏幕提示（例如：输入1为无向图，输入2为有向图）初始化无向图和有向图（可用邻接矩阵，也可用邻接表），图需要自己定义（顶点个数、边个数，建议先在草稿纸上画出图，然后再输入顶点和边数） 2.图的遍历：完成有向图和无向图的遍历（深度和广度优先遍历） 3.完成有向图的拓扑排序，并输出拓扑排序序列或者输出该图存在环 4.完成无向图的最小生成树（Prim算法或Kruscal算法均可），并输出 5.完成有向图的单源最短路径求解（迪杰斯特拉算法） 2. 实验过程及结果 （1）根据屏幕提示初始化无向图和有向图 （2）完成有向图和无向图的遍历 （3）图的拓扑排序 （4）无向图的最小生成树 （5）图的单源最短路径求解 3. 实验过程中遇到的问题和解决过程 问题1：对 Java 中 Iterator 的理解 问题1解决方案： java.util.Iterator 在 JDK 帮助文档中这样阐述：public interface Iterator<E> 对 collection 进行迭代的迭代器。迭代器取代了 Java

20182326 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》实验九报告 课程：《程序设计与数据结构》 班级： 1823 姓名： 刘颖洁 学号：20182326 实验教师：王志强 实验日期：2019年12月2日 必修/选修： 必修 1.实验内容 (1) 初始化：根据屏幕提示（例如：输入1为无向图，输入2为有向图）初始化无向图和有向图（可用邻接矩阵，也可用邻接表），图需要自己定义（顶点个数、边个数，建议先在草稿纸上画出图，然后再输入顶点和边数）（2分） (2) 图的遍历：完成有向图和无向图的遍历（深度和广度优先遍历）（4分） (3) 完成有向图的拓扑排序，并输出拓扑排序序列或者输出该图存在环（3分） (4) 完成无向图的最小生成树（Prim算法或Kruscal算法均可），并输出（3分） (5) 完成有向图的单源最短路径求解（迪杰斯特拉算法）（3分） 2. 实验过程及结果 (1) 初始化：根据屏幕提示初始化无向图和有向图 (2) 图的遍历：完成有向图和无向图的遍历（深度和广度优先遍历） (3) 完成有向图的拓扑排序，并输出拓扑排序序列或者输出该图存在环 (4) 完成无向图的最小生成树，并输出 (5) 完成有向图的单源最短路径求解 3. 实验过程中遇到的问题和解决过程 问题1： 问题1解决方案： 问题2： 问题2解决方案： 其他（感悟、思考等） 复习了以前的知识

1. 抛出问题 在大规模数据处理中，经常会遇到的一类问题：在海量数据中找出出现频率最好的前k个数，或者从海量数据中找出最大的前k个数，这类问题通常被称为top K问题。例如，在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词；在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等。 针对top K类问题，通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆（就是上面提到的最小堆），即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树活着Hash统计每个小数据集中的query词频，之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数，最后在所有top K中求出最终的top K。 eg：有1亿个浮点数，如何找出其中最大的10000个？ 2. 如何解决 1）全局排序法 这是最容易想到的方法，将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。 但是在32位的机器上，每个float类型占4个字节，1亿个浮点数就要占用400MB的存储空间，对于一些可用内存小于400M的计算机而言，很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。其实即使内存能够满足要求（我机器内存都是8GB），该方法也并不高效，因为题目的目的是寻找出最大的10000个数即可，而排序却是将所有的元素都排序了，做了很多的无用功。 2）局部淘汰法 该方法与全局排序法类似

在bat等大公司，基本所有业务的数据量级都很庞大，那么如何在保证数据完整性的情况下快速处理成了一个通用的难题，这里列举几个例子，大致反应一些处理思想。 1.一个文件中，每一行有一个整数，有上亿行，目的：统计出现次数超过三次的整数写入到另一个文件中。 分析： （1）首先数据在文件中，既然要统计，那么有一个原则就是减少IO次数。 （2）其次数据量上亿，内存中肯定不可能全放下。 （3）需要统计次数，那么就需要知道每个整数的出现次数。 问题：既然内存中放不下每一个数据，那么就没办法知道当前拿到的数据出现了几次，也就不知道应不应该把它写入到目标文件中去。 思考：上亿的数据无法存放在内存中，我们先缩小数据量级，100w的数据是可以放在内存中的，那么我们是不是可以把上亿的数据分成100份100w的数据分开处理呢。 解决思路：先轮询一遍整个文件，对数据进行分片，分片规则：0<= num <100w放一个文件，100w<= num <200w放一个文件，依此类推。那么现在就会分为多个小文件了，我们就可以一个一个处理了，总的会进行2次IO，时间复杂度就是2n了。（PS：分治的方法，需要遍历两次，也可以使用位图，值需要遍历一次，但位图有限制，只能缩小32倍，2G内存最多可存放2^34个整数对应的位） 2.海量日志数据，提取出某日访问网站次数最多的IP 分析： （1）日志数据极其庞大

os.listdir(path)是得到在path路径下所以文件的名称列表。 open(path)是打开某个文件。 iter是python的迭代器。 所以读取某文件夹下的所有文件如下： import os path = "D:/Python34/news" #文件夹目录 files= os.listdir(path) #得到文件夹下的所有文件名称 s = [] for file in files: #遍历文件夹 if not os.path.isdir(file): #判断是否是文件夹，不是文件夹才打开 f = open(path+"/"+file); #打开文件 iter_f = iter(f); #创建迭代器 str = "" for line in iter_f: #遍历文件，一行行遍历，读取文本 str = str + line s.append(str) #每个文件的文本存到list中 print(s) #打印结果 你也可以把遍历文件夹的操作定义成一个函数，如果是文件夹就不断迭代遍历。进而读取文件夹下所有的文件（包括文件夹里中的文件） Author：立礼 Sign：人生不要有太多的幻想，而要有更多的行动 来源： CSDN 作者： 励志故事 链接： https://blog.csdn.net/LZGS_4/article/details/50371030

背景 Z字形编排过程大致是这样的：经过前期处理的图像被分为若干个 的小图像块，此时就从小图像块的左上角开始沿Z字形对图像元素进行遍历，并将遍历所得的结果重新写入等大小的图像块中 经过Z自行排列之后，原图像矩阵中的序号变为如下图所示： 总结规律 对于原始矩阵matrix中的任意元素matrix[i][j]的遍历走向规律可以分为如下三种情况（偶数情况下） 1、如果二维数组中的元素matrix[i][j]中纵坐标j是偶数，且i=0或者i=7，那么遍历路径在矩阵中的走向就是水平向右移动一格。 2、如果二维数组中的元素matrix[i][j]中横坐标i是奇数，且j=0或者j=7，，那么遍历路径在矩阵中的走向就是垂直向下移动一格。 3、除上述规则以外的情况，如果二维数组中的元素matrix[i][j]的横纵坐标和i+j是偶数，则遍历路径在矩阵中的走向就是右上角移动一格；否则，若i+j是奇数，则遍历路径在矩阵中的走向就是左下角移动一格。 当然也需要对奇数情况进行分析，过程和偶数过程一样； Java代码实现 import java.util.Scanner; /** * Z字行编排问题 * 算法之美P48 * Created by xuliugen on 2016/8/18. */ public class ZZiBianPai { public static int SIZE = 8 ; /

题目：字符串转换为整数。 思路： 将字符串转化为整数首先是遍历字符串中的每一个字符，有三种情况：首字符是正号，首字符是负号，首字符非正负号；然后遍历每一个字符进行num = num * 10 + charArray[i] - '0'，在进行这个工作之前首先需要对charArray[i]进行是否为数字字符的判断，循环遍历直到结束，输出结果； 注意事项（思考点）： （1）字符串中包含有非数字字符；（2）字符串中包含正负符号；（3）考虑最大的正整数；（4）考虑最小的负整数；（4）溢出。 开始时我的想法只考虑了第一，第二种情况： /** * 将字符串转换为整数 1:非数字字符 2:正负号 * @author Peter */ public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); String str = sc.nextLine(); int length = str.length(); int number = 0; char[] charArray = str.toCharArray(); if (charArray[0] == '-') { for (int i = 1; i < length; i++) { if (charArray[i] >