null

这是一个普遍的问题（但是我正在使用C＃），最好的方法是什么（最佳实践），对于以集合为返回类型的方法，您是否返回null或空集合？ #1楼 我想在这里举例说明。 在这里考虑一个案例。 int totalValue = MySession.ListCustomerAccounts() .FindAll(ac => ac.AccountHead.AccountHeadID == accountHead.AccountHeadID) .Sum(account => account.AccountValue); 在这里考虑我正在使用的功能.. 1. ListCustomerAccounts() // User Defined 2. FindAll() // Pre-defined Library Function 我可以轻松地使用 ListCustomerAccount 和 FindAll 代替。 int totalValue = 0; List<CustomerAccounts> custAccounts = ListCustomerAccounts(); if(custAccounts !=null ){ List<CustomerAccounts> custAccountsFiltered = custAccounts.FindAll(ac => ac.AccountHead

输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点，只能调整树中结点指针的指向。 /** public class TreeNode { int val = 0; TreeNode left = null; TreeNode right = null; public TreeNode(int val) { this.val = val; } } */ ///？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？ public class Solution { TreeNode head = null; TreeNode realHead = null; public TreeNode Convert(TreeNode pRootOfTree) { ConvertSub(pRootOfTree); return realHead; } private void ConvertSub(TreeNode pRootOfTree) { if(pRootOfTree==null) return; ConvertSub(pRootOfTree.left); if (head == null) { head = pRootOfTree; realHead = pRootOfTree; } else { head.right = pRootOfTree;

题目描述: 输入两个链表，找出它们的第一个公共结点。（注意因为传入数据是链表，所以错误测试数据的提示是用其他方式显示的，保证传入数据是正确的） 代码描述： /* public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val) { this.val = val; } }*/ public class Solution { public ListNode FindFirstCommonNode ( ListNode pHead1 , ListNode pHead2 ) { if ( pHead1 == null || pHead2 == null ) { return null ; } ListNode p1 = pHead1 ; ListNode p2 = pHead2 ; while ( p1 != p2 ) { p1 = p1 . next ; p2 = p2 . next ; if ( p1 != p2 ) { //若其中某个链表的指针已经遍历为null，则把该指针指向另一链表的头结点，较长链表也到null时也指正指向另一链表头结点。如此一来两个链表的遍历就是同步状态，继续遍历还是没有共同节点的话，最后结果就是同是指向两个链表的尾部null，循环结束。 if ( p1 == null ) p1 =

1.空值替换为其他值 建df时的空值表示形式为:null null val df = Seq("a", null, "c", "b").toDF("col1") df.show() var df4 = df.na.fill(value="qqq",Array[String]("col1")) df4.show() df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [col1: string] +----+ |col1| +----+ | a| |null| | c| | b| +----+ df4: org.apache.spark.sql.DataFrame = [col1: string] +----+ |col1| +----+ | a| | qqq| | c| | b| +----+ 2.其他值转换为空值 此时的空值形式为 “null” val df2 = df.withColumn("col1", regexp_replace(col("col1"), "NullNone", "null")) df2.show() df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [col1: string] +----+ |col1| +----+ | a| |null| | c| | b| +----+ val df3 = df2

题意：给你一个数列，区间更新和区间询问 解题思路：splay指针版撸的，4700 ms险过 解题代码： 1 // File Name: spoj3468.cpp 2 // Author: darkdream 3 // Created Time: 2014年11月05日 星期三 19时40分26秒 4 5 #include<vector> 6 #include<list> 7 #include<map> 8 #include<set> 9 #include<deque> 10 #include<stack> 11 #include<bitset> 12 #include<algorithm> 13 #include<functional> 14 #include<numeric> 15 #include<utility> 16 #include<sstream> 17 #include<iostream> 18 #include<iomanip> 19 #include<cstdio> 20 #include<cmath> 21 #include<cstdlib> 22 #include<cstring> 23 #include<ctime> 24 #define LL long long 25 #define maxn 100010 26 using namespace std;

public class PhoneUtil { /** * 手机号验证 * * @param str * @return 验证通过返回true */ public static boolean isMobileNo(String str) { Pattern p = null; Matcher m = null; boolean b = false; p = Pattern.compile("^[1][3,4,5,6,7,8,9][0-9]{9}$"); // 验证手机号 m = p.matcher(str); b = m.matches(); return b; } /** * 电话号码验证 * * @param str * @return 验证通过返回true */ public static boolean isPhone(String str) { Pattern p1 = null, p2 = null; Matcher m = null; boolean b = false; p1 = Pattern.compile("^[0][1-9]{2,3}-[0-9]{5,10}$"); // 验证带区号的 p2 = Pattern.compile("^[1-9]{1}[0-9]{5,8}$"); // 验证没有区号的 if (str.length() > 9) { m =

主键约束 能够唯一确定一张表中的一条记录，也就是我们通过给某一字段添加约束，就可以使得该字段不重复且不为空 mysql> use test Database changed mysql> create table user( -> id int primary key, -> name varchar(20) -> ); Query OK, 0 rows affected (0.14 sec) mysql> show tables; +----------------+ | Tables_in_test | +----------------+ | pet | | user | +----------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> describe user; +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+------+-----+---------+-------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | | | name | varchar(20) | YES | | NULL | | +-----