遍历

以...为例 let arr = [1,2,3,4] let Arr = [ {id: 0, name: '小明' }, {id: 1, name: '小白' }, {id: 2, name: '小红' }, {id: 3, name: '小新' } ] for for (let i = 0; i < 6; i++) { } for in 遍历数组索引 for (i in arr) { console.log(i); }// 0、1、2、3 for of 　 遍历数组元素值 for (v in arr) { console.log(i); } // 1、2、3、4 forEach 遍历数组中的每一项，没有返回值，对原数组没有影响 arr.forEach((value,index,arr) => { }); value 必需,当前元素 index 可选,当前元素的索引值 arr 可选,当前元素所属的数组对象 indexOf 返回某个指定的值在数组中首次出现的位置 arr.indexOf(value,fromindex) value 必需,规定需检索的字符串值。 fromindex 可选的整数参数,规定在字符串中开始检索的位置 lastIndexOf 返回某个指定的值在数组中最后出现的位置，用法同 indexOf find 返回一个符合条件的数组第一个元素值 常用语法： arr

目录 ConcurrentHashMap源码走读 简介 放入数据 容器元素总数更新 容器扩容 协助扩容 遍历 ConcurrentHashMap源码走读 简介 在从JDK8开始，为了提高并发度， ConcurrentHashMap 的源码进行了很大的调整。在JDK7中，采用的是分段锁的思路。简单的说，就是 ConcurrentHashMap 是由多个 HashMap 构成。当需要进行写入操作的时候，会寻找到对应的 HashMap ，使用 synchronized 对对应的 hashmap 加锁，然后执行写入操作。显然，并发程度就取决于 HashMap 个数的多少。而在JDK8中换了一种完全不同的思路。 首先，仍然是使用 Entry[] 作为数据的基本存储。但是锁的粒度被缩小到了数组中的每一个槽位上，数据读取的可见性依靠 volatile 来保证。而在尝试写入的时候，会将对应的槽位上的元素作为加锁对象，使用 synchronized 进行加锁，来保证并发写入的安全性。 除此之外，如果多个Key的 hashcode 在取模后落在了相同的槽位上，在一定数量内（默认是8），采用链表的方式连接节点；超过之后，为了提高查询效率，会将槽位上的节点转为使用红黑树结构进行存储。 还有一个比较大的改变在于当进行扩容的时候，除了扩容线程本身，如果其他线程识别到了扩容进行中，则会尝试协助扩容。

概述 对象（object）是 JavaScript 语言的核心概念，也是最重要的数据类型 生成方法 var obj = { foo: 'Hello', bar: 'World' }; 对象就是一组“键值对”（key-value）的集合，是一种无序的复合数据集合。 键名与键值之间用冒号分隔，两个键值对之间用逗号分隔 键名 对象的所有键名都是字符串（ES6 又引入了 Symbol 值也可以作为键名），所以加不加引号都可以。上面的代码也可以写成下面这样。 var obj = { 'foo': 'Hello', 'bar': 'World' }; 如果键名是数值，会被自动转为字符串。 var obj = { 1: 'a', 3.2: 'b', 1e2: true, 1e-2: true, .234: true, 0xFF: true }; obj // Object { // 1: "a", // 3.2: "b", // 100: true, // 0.01: true, // 0.234: true, // 255: true // } obj['100'] // true 上面代码中，对象obj的所有键名虽然看上去像数值，实际上都被自动转成了字符串。 如果键名不符合标识名的条件（比如第一个字符为数字，或者含有空格或运算符），且也不是数字，则必须加上引号，否则会报错。 // 报错

860. 柠檬水找零 在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。 顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。 每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。 注意，一开始你手头没有任何零钱。 如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。 示例 1： 输入：[5,5,5,10,20] 输出：true 解释： 前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。 第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。 第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。 由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。 示例 2： 输入：[5,5,10] 输出：true 示例 3： 输入：[10,10] 输出：false 示例 4： 输入：[5,5,10,10,20] 输出：false 解释： 前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。 对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。 对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。 由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。

一、二叉树的基本操作 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef char ElemType; typedef struct Node { ElemType data; struct Node *lchild, *rchild; } BiTree; BiTree *createBT() //键盘输入创建二叉树 { BiTree *b; ElemType ch; scanf("%c", &ch); fflush(stdin); // 清空键盘缓冲 if(ch != '#') // #表示空 { b = (BiTree *)malloc(sizeof(BiTree)); b->data = ch; printf("请输入%c的左孩子：", ch); b->lchild = createBT(); printf("请输入%c的右孩子：", ch); b->rchild = createBT(); } else b = NULL; return b; } void createBT(BiTree *&b, char *s) //用括号表示法的字符串s生成二叉树b { BiTree *st[100], *t; //st存放树结点的栈 int top = -1; int k; //k=1表示左孩子， k=2表示右孩子 b = NULL; while

描述： 　　填充每一个节点的下一个右侧指针，给定一个完美二叉树，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下： 　　struct Node { 　　int val; 　　Node *left; 　　Node *right; 　　Node *next; 　　} 　　填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。 　　初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。 解答： 　　看到该问题的描述，从图形上直观的来看，本题和二叉树的层次遍历是相关的。因为填充右侧节点的操作总是在统一层上进 行的。而二叉树的遍历总是分为递归和迭代算法两种，我们也尝试使用两种算法来解决问题。 　　首先使用递归的算法，递归算法的核心是找出所有操作的自相似性，因此我们观察对于每个节点的操作。如果当前的节点为空 则不进行任何操作。若当前的节点不为空，若其左子树存在的话，则右子树也是必然存在的，且其next指向其右子树。右子树的next 取值则取决于当前节点的next,若当前节点的next存在，则右子树的next为root->next->left。则按照此分析写出来的递归代码如下： class Solution { public: //首先为递归的写法，该道题为二叉树的层次遍历的应用 Node* connect

学号 20182315 《数据结构与面向对象程序设计》第10周学习总结 教材学习内容总结 第十周主要讲图的相关构成，因此我的学习思路是：依次学习图的类别，图得实现方法，图的遍历，最优图。 图的类别：图可分为有向图，无向图，带权图。顾名思义，无向图即为节点与节点之间没有方向。有向图的节点与节点之间有方向。带权图节点与节点之间的边有意义，其边有权值。 图得实现方法：图的实现方法有连接表，连接矩阵。连接矩阵本质上是一个二维数组，分为横向和纵向两个方向。可以以横向到纵向定义节点方向。连接表即为二维数组，数组头为每一个结点，后序结点为与数组头连接的结点。 图的遍历：图的遍历较为复杂，分为广度优先遍历与深度优先遍历。 （1）广度优先遍历：广度优先遍历要用到队列知识存放结点和MashMap来确定是否访问过此结点， 将起始点存入队列中，将其标记为以访问存入MashMap中。在将结点从队里取出，搜索该结点所连接的结点，将他们存入队中，设为以访问。再将他们依此取出进行上述操作，直到队列里没有需要操作的数字。 （2）深度优先遍历：广度优先遍历用栈来代替队列，因为他有先进先出的特性，另外，深度优先遍历直到结点进入迭代器将其设为已访问。 图的连接性：图得连接性可通过遍历来体现，如果图是全部连接起来的，那无论通过哪个节点进行遍历，遍历结点的结果都是一样的。如果不连通，那必定有一个结点的遍历结果为1。

目录 20182324 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》第10周学习总结 教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 代码调试中的问题和解决过程 代码托管 上周考试错题总结 结对及互评 点评： 点评过的同学博客和代码 其他（感悟、思考等，可选） 学习进度条 参考资料 20182324 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》第10周学习总结 教材学习内容总结 1、图 ( graph ) 由顶点 ( vertice ) 和边 ( edge ) 构成。一个图（Graph）是一个序偶<V, E>，记为G = <V, E>，其中： （ 1 ）V = { v1 , v2 , … , vn } 是有限非空集合，vi 称为结点，V 称为结点集。 （ 2 ）E 是有限集合，称为边集。E 中的每个元素都是 V 中顶点偶对，称之为边。 图中表示边的顶点对是无序的图是无向图 ( undirected graph )。图中的边是顶点的有序对的图称为有向图 ( directed graph，or digraph ) 2、图的表示：图可以用文字符号表述，也可以用图形描述，有两种形式： （ 1 ）集合表示：对于一个图 G，如果将其记为 G = < V , E >，并写出 V 和 E 的集合表示，称为图的集合表示。 （ 2 ）图形表示：用小圆圈表示 V 中的结点，用由 u

背景： 通过Mobaxterm从本地上传虹膜数据，一共79个类，每类里包含左右眼各400张数据，总共63200张，上传期间断网不确定是否传完。 思路： 1.首先遍历总类别数是否正确，若不足79，返回“上传失败！” 2.逐一遍历左右眼@#￥##￥%￥%￥突然想到了os.walk（）！ os.walk()用类似于深度遍历的方式遍历文件夹中的子文件夹以及文件。每次返回一个三元组分别包含root，dirs,filesroot：当前文件夹的名称dirs: root文件夹下的子文件夹files:root文件下下的文件 1 import os 2 filepath= '/media/disk/jiangxue/data/JLU-6.0/' 3 count=0 4 for root,dirs,files in os.walk(filepath): 5 if (len(dirs)==79 or len(dirs)==0 or len(dirs)==2): 6 if (len(files)==0 or len(files)==400): 7 print( root,'上传成功！') 8 else: 9 print(root,'上传失败！') 运行结果： ……/media/disk/jiangxue/data/JLU-6.0/16/R 上传成功！ /media/disk/jiangxue/data

20182328 2019-2020-1 《数据结构与面向对象程序设计》第十周学习总结 教材学习内容总结 图的概念 图由顶点和边组成。 邻接的(adjacent)：图中的两个顶点之间有一条连通边。 邻居：邻接顶点。 自循环（环）：连通一个顶点及其自身的边。 路径：由一个顶点到达另一个顶点。 路径长度：路径边的条数（顶点数 - 1）。 环路：一种首顶点和末顶点相同且没有重边的路径。没有环路则是无环的(acyclic)。 图的种类 无向图：是一种边为无序结点对的图。 完全的：无向图拥有最大数目的连通顶点的边。对于n个顶点的无向图，要是完全的，要有n(n-1)/2条边，假设没有边是自循环的。 连通的：无向图中任意两个顶点之间都存在一条路径。 无向树：一种连通的无环无向图，其中一个元素被指定为树根。 有向图：也称双向图，一种边为有序顶点对的图。 有向图的路径不是双向的，反方向路径不成立。 有向树：指定一个元素作为树根。 不存在其他顶点到树根的连接。 每个非树根元素恰好有一个连接。 树根到每个其他顶点都有一条路径。 网络：一种每条边都带有权重或代价的图。路径权重是该路径中各条边权重的和。 图的算法 遍历 广度优先遍历：类似树中的层次遍历。把图的每一邻接的横向依次遍历。 深度优先遍历：顾名思义，把图的每一邻接的纵向遍历，类似树的前序遍历。