集合运算

1.理解符号串与集合运算。 L={A,B, … ,Z,a,b, … ,z} D={0,1, … ,9} 说明下表示的含义： LUD:全部字母和数字的集合 LD ：由一个字母后跟一个数字组成的所有符号串集合 L 4 ：由 4个字母组成的所有符号串的集合 L* ：由字母组成的所有符号串包括空符号串的集合 D+ ：以字母开头，后跟字母、数字组成的所有符号串集合 L(LUD)* ：由一个或若干个数字组成的所有符号串集合 2.文法 G(Z):Z->aZb|ab定义的是什么样的语言？ Z->ab Z->aZb->aabb Z->aZb->aaZbb->aaabbb 由若干个 a后跟若干个b 组成的所有符号串集合，且 a的个数等于b的个数。 3. 写出教材 22页例2.2中标识符的文法四元组形式(VN,VT,P,S)。 设 I 为标识符， L 为小写字母， D 为数字 V N ={I,L,D} V T ={L,D} P={I->L,I->IL,I->ID,L->L,D->D} S={I} 4.写出下列表达式的最左推导、最右推导。 G(E): E=> E + T | T T=>T * F | F F=>（E）| i i*i+i i+i*i i+(i+i) 注意观察最左和最右推导过程的不同。 i*i+i 最左推导： E=>E+T=>T+T=>T*F+T=>F*F+T=>i*F+T=>i*i+T=>i

集合的特点 互异性 可以利用这个特性去重 >>> b="ABCCBA" >>>> setb=set(b) >>> setb {'A', 'B', 'C'} #去重 >>> listb=list(b) >>> listb ['A', 'B', 'C', 'C', 'B', 'A'] >>> set(listb) {'A', 'B', 'C'} 无序性 >>> setc={'C', 'B', 'A'} >>> setc {'A', 'B', 'C'} 确定性 放在集合里的可以是字符串，元组等不可变对象，不可以是列表，字典，集合等可变对象。 创建方法 花括号，使用逗号分隔元素（区别于字典，字典的元素是键值对） set frozenset（创建不可变集合） 集合的方法 添加元素：add ，update 删除 ： pop ， remove， discard，clear #remove 和 discard 的区别： 删除不存在元素的时候是否报错 >>> setb {'A', 'B', 'C'} >>> setb.remove("D") Traceback (most recent call last): File "<pyshell#215>", line 1, in <module> setb.remove("D") KeyError: 'D' >>> setb.discard("D")

第三章 数据类型 3.1 整型（int） 3.1.1 整型的长度 py2中有：int有取值范围，对于32位系统而言：-2^31~2^31-1 ​ 对于64位系统而言：-2^63~2^63-1 ​ 超出范围后，py2自动转换成long(长整型)数据。 py3中有：int （int/long）只有int数据. 3.1.2 整除 py2和py3中整除是不一样. py2:整除只保留整数,小数位会舍去.若要保留小数.则在文件头加 from __future__ import division py3整除保留所有. 3.2 布尔（bool） 布尔值就是用于表示真假。True和False。 其他类型转换成布尔值：只有''/0/[]/{}/()/set()转换为bool值为False,其余都是True. 3.3 字符串（str） 字符串是写代码中最常见的 : 单引号，如'王飞' 双引号，如”王大“ 三引号，如“”“王小”“”，三引号支持换行。 注意：整型数据可以+和×，字符串数据也可以+和×。如 name='五五开' new_name=name*3 print（new_name） # '五五开五五开五五开' python内存中的字符串是按照：unicode 编码存储。对于字符串是不可变数据类型。 3.3.1字符串的格式化 字符串格式化的意义，大部分字符过于冗长，使用字符串格式化能大大加快效率

set ：无序，不重复，add pop(添加和去除) frozenset ：（不可变集合） 一旦设置好 无法进行修改，好处： frozen可以作为dict的key set初始化的方式 s = set("abcdea") s2 = set(["a","b","c","d","e","f"]) s3 = {1,2,4} python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算. sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合，sets不记录元素位置或者插入点。因此，sets不支持 indexing, slicing, 或其它类序列（sequence-like）的操作。 下面来点简单的小例子说明把。 >>> x = set('spam') >>> y = set(['h','a','m']) >>> x, y (set(['a', 'p', 's', 'm']), set(['a', 'h', 'm'])) 再来些小应用。 >>> x & y # 交集 set(['a', 'm']) >>> x | y # 并集 set(['a

世界上最容易的事是坚持，最难的事也是坚持。开通博客园已两月有余，但实际上笔者本人的活跃度非常低，痛定思痛，自己选的路含泪也要走下去，继续坚持！ 本文承接前几个月的python数据类型系列，完成对字典与集合两种数据类型的介绍，并结束python数据类型系列。 字典是python语言中常用的数据类型之一，顾名思义，一个字典就是许多“键值对”的集合，一个键值对就是字典的一个数据元素，示例如下： 从上图可以看到，该字典含有三个键值对，每个键值对的“键”都是字符串，“值”有数值型、布尔型和字符串。当然，python字典的键值对的“键”与“值”可以是任何python基本数据类型，即“键”可以是数值型，“值”可以是列表，“键”可以是元组，“值”可以是另一个字典，如此等等；需要注意的是，同一个字典中，每一个键值对的“键”在该字典中是唯一的，“值”没有限制，同一字典中两个不同的键值对的“值”完全可以相同。 再来看一下“集合”这个数据类型，但凡接触过数学中的集合概念，那么理解python的集合也就非常容易了。与数学中的集合一样，python的集合就是一些互异数据的组合，示例如下： 需要注意：定义空集合不能直接用大括号的方式，那样python解释器会把它理解为一个空子典，而是使用图中特定的方法定义空集合。 集合定义好后，可以对其进行交、差、并等常见运算（多个集合之间），和数学中的集合一样

集合 集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。以下是集合最重要的两点： 　　去重，把一个列表变成集合，就自动去重了。 　　关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系。 集合的创建 set1 = set({1,2,'barry'}) set2 = {1,2,'barry'} print(set1,set2) # {1, 2, 'barry'} {1, 2, 'barry'} 集合的增 add（），update（） set1 = {'alex','wusir','ritian','egon','barry'} set1.add('景女神') print(set1) #update：迭代着增加 set1.update('A') print(set1) set1.update('老师') print(set1) set1.update([1,2,3]) print(set1) 集合的删 remove（）； pop（）；clear（）；del set1 = {'alex','wusir','ritian','egon','barry'} set1.remove('alex') # 删除一个元素 print(set1) set1.pop() # 随机删除一个元素 print(set1) set1

一、集合 1.set集合的介绍 　　集合是无序的，不可重复的数据集合，集合里面的每个元素必须是可哈希的（不可变的数据类型），但是集合是不可哈希的，所以集合做不了字典的键 　　集合的创建方式： 　　　　①：通过set()创建集合，格式 ：集合名字=set(对象)，该对象可以是任意的数据类型，但是对象里面的每个元素必须是不可变的数据类型，是可以hash的 　　　　②：通过{}创建　　 set1=set([1,2,3,4,5,6,7]) print(set1) #{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} set2=set('helloworld') print(set2) # {'r', 'h', 'w', 'd', 'l', 'o', 'e'} set3={1,2,3,4,5,6,7,8} print(set3) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} 2、集合常用的方法 　　2.1 集合的增　 set1=set({'jim','jordan','Spider Man'}) #第一种方式，通过add()添加元素 set1.add('Kong Fu Panda') print(set1) #{'Spider Man', 'Kong Fu Panda', 'jordan', 'jim'} #第二种方式，通过update()添加元素,如果添加的元素里面时可以迭代的元素

1.集合运算就是把多个查询结果组合成一个结果。 当前数据库中有stuinfo和stuinfo_2018两张表，stuinfo有4条数据：张三、王五、龙七、李四，stuinfo_2018中只有1条王五的数据。 （1）INTERSECT 交集：返回两个查询共有的结果。 （2）UNION ALL 并集重复：返回各个查询的所有结果，包括重复的数据行。 （3）UNION 并集不重复：返回各个查询的所有不重复的结果。 （4）MINUS 补集：返回第一个查询结果减去第二个查询结果的剩余数据行。 2.连接查询 （1）内连接（inner join）：两张表通过某个字段进行内连接，查询结果是通过该字段按关系运算符匹配出的数据行。 等值连接：连接条件用‘=’比较被连接的值，查询结果是被连接表中的所有行。（不等连接） 例如，关联查询学生信息表stuinfo和班级信息表class。 不等连接：连接条件用‘=’以外的运算符比较连接。 小插曲：sqlplus的界面实在是太不友好了，所以我去下载了一个sql developer，查询结果看起来清晰一点。 sql developer的下载链接： https://www.oracle.com/tools/downloads/sqldev-v192-downloads.html 为了练习连接查询，我更新了数据库里的表stuinfo 和 stuinfo_2018

python基础语法 一.基本数据类型 Number:数字 int: 整数 float: 浮点数 '2/2’得到的是一个浮点类型的结果,'2//2’得到的则是一个整型的结果;例如: 1/2=0.5 1//2=0 bool: 布尔类型,表示真(True)和假(False),布尔类型属于数字,可以通过int(True)和int(False)将布尔类型转化为数字,也可以通过bool方法将数字转换为bool类型,例如: int(True)=1 int(False)=0 bool(10)=True bool(1.3)=True bool(0)=False bool方法还可以用做非空判断: bool('abc')=True bool('')=False bool([1,2,3])=True bool([])=False bool({1,1,1})=True bool({})=False bool(None)=False complex: 复数 str:字符串,可以使用单引号,双引号和三引号表示字符串 获取一个字符的ascii码值: ord("a")=97 多行字符串:使用三引号定义多行字符串 原始字符串:r’str’,原始字符串不会去识别转义字符,而是将其原样去输出 字符串运算: +:把两个字符串拼接起来 *:例如’hello’*3，表示把’hello’这个字符串重复3次

阅读目录 equals()方法详解 hashcode() 方法详解 Hashset、Hashmap、Hashtable与hashcode()和Equals()的密切关系 java.lang.Object类中有两个非常重要的方法： public boolean equals(Object obj) public int hashCode() Object类是类继承结构的基础，所以是每一个类的父类。所有的对象，包括数组，都实现了在Object类中定义的方法。 equals()方法详解 equals()方法是用来判断其他的对象是否和该对象相等. equals()方法在object类中定义如下： public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); } 很明显是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们知道，String 、Math、Integer、Double等这些封装类在使用equals()方法时，已经覆盖了object类的equals()方法。 比如在String类中如下： public boolean equals(Object anObject) { if (this == anObject) { return true; } if (anObject instanceof String) {