数据结构

最大子序和 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 运算代码如下： class Solution { public : int maxSubArray ( vector < int > & nums ) { if ( nums . size ( ) == 0 ) return NULL ; int max = nums [ 0 ] ; int sum = 0 ; for ( int i = 0 ; i < nums . size ( ) ; i ++ ) { sum = 0 ; for ( int j = i ; j < nums . size ( ) ; j ++ ) { sum + = nums [ j ] ; if ( sum > max ) max = sum ; } } return max ; } } ; 此代码首先判断了数组是否是空的，这个要不要随你了。然后定义max是用来存储最大值的，sum是用来求和的。首先循环数组长度次数的i，在i里面再次循环数组长度次数的j，目的是用来找出最大的和，所以做一下简单的判断，一直不断的找出最大的和，最终返回即可。 像这样的暴力做法，运算的确很费时间。 来源： CSDN 作者： 想扣篮的Phineas 链接： https://blog.csdn.net/BryceFei

Python学习之路，点击有全套Python笔记 栈（stack），有些地方称为堆栈，是一种容器，可存入数据元素、访问元素、删除元素，它的特点在于只能允许在容器的一端（称为栈顶端指标，英语：top）进行加入数据（英语：push）和输出数据（英语：pop）的运算。没有了位置概念，保证任何时候可以访问、删除的元素都是此前最后存入的那个元素，确定了一种默认的访问顺序。 由于栈数据结构只允许在一端进行操作，因而按照后进先出（LIFO, Last In First Out）的原理运作。 实现 栈可以用顺序表实现，也可以用链表实现。 步骤： Stack() 创建一个新的空栈 push(item) 添加一个新的元素item到栈顶 pop() 弹出栈顶元素 peek() 返回栈顶元素 is_empty() 判断栈是否为空 size() 返回栈的元素个数 class Stack : """栈""" def __init__ ( self ) : self . __list = [ ] def push ( self , item ) : # 添加一个新的元素item到栈顶 self . __list . append ( item ) def pop ( self ) : # 弹出栈顶元素 return self . __list . pop ( ) def peek ( self ) : #

数据库概述 数据存储阶段 【1】 人工管理阶段 缺点 ： 数据无法共享,不能单独保持,数据存储量有限 【2】 文件管理阶段 （.txt .doc .xls） 优点 ： 数据可以长期保存,可以存储大量的数据,使用简单 缺点 ： 数据一致性差,数据查找修改不方便,数据冗余度可能比较大 【3】数据库管理阶段 优点 ： 数据组织结构化降低了冗余度,提高了增删改查的效率,容易扩展,方便程序调用，做自动化处理 缺点 ：需要使用sql 或者 其他特定的语句，相对比较复杂 数据库应用 融机构、游戏网站、购物网站、论坛网站 ... ... 基础概念 数据 ： 能够输入到计算机中并被识别处理的信息集合 数据结构 ：研究一个数据集合中数据之间关系的 数据库 ： 按照数据结构，存储管理数据的仓库。数据库是在数据库管理系统管理和控制下，在一定介质上的数据集合。 数据库管理系统 ：管理数据库的软件，用于建立和维护数据库 数据库系统 ： 由数据库和数据库管理系统，开发工具等组成的集合 数据库分类和常见数据库 关系型数据库和非关系型数据库 关系型： 采用关系模型（二维表）来组织数据结构的数据库 非关系型： 不采用关系模型组织数据结构的数据库 开源数据库和非开源数据库 开源：MySQL、SQLite、MongoDB 非开源：Oracle、DB2、SQL_Server 常见的关系型数据库 MySQL、Oracle

前言 标题用“有套路”来形容一种数据结构，似乎有点不尊重的意思。不过，我倒是觉得，一种实用的学科，就是应该产生一点套路，这才能发挥体系化研究的优势，套路就是一种保证： 在不投入更多创造性与努力的情况下，依旧能获得比起随意进行相关操作更好的结果 。一门成熟的学科都应如是，如果研究许久，在学科所研究的许多问题的实践上还不如一些“天赋”“灵感”，那就不得不说这门学科的“伪科学”或者“水分”还是蛮大的了。 言归正传，这篇文章将会是一系列寻找算法与数据结构的文章的开篇，树由于其特性，是递归、分治等等重要算法思想的典型载体，同时套路性较强又具有一定规律和难度，上手后，也可以获得总结其他算法“套路”的必要经验。作为一个训练的开头，还是很合适了。 树的定义与理解 先简要谈谈树的抽象定义：树本质上是一种无向图（ 图：由顶点与路径构成的数据结构 ），其中，任意两个顶点之间 有且只有一条 路径。简而言之，树是一种具有特殊性质的图。 树的结构非常直观，而且树的大多数结构具有一个重要性质： 递归 。主要来说，就是树具有某一性质时，往往其子树也具有同样的性质。比如说，一个树如果是二叉搜索树，其子树也必须是二叉搜索树。 根据这样的性质，遇到树的问题，很自然会考虑如何合理使用递归算法，其实质就是：分解为子问题，最后解决基本情况，把复杂的递归过程交给计算机来处理。所以，树类型代码的特点就是简洁（不过换句话说

wpa_supplicant代码初探收藏 这几天在尝试把wpa_supplicant移植到windows ce上，替换微软的WZC。先把源代码down下来，了解了一下大致的结构。 wpa_supplicant运行的整个 核心就是 eloop_run 函数 。这个函数负责处理应用程序的请求和数据链路层发来的EAPOL数据。eloop的针对不同的平台有好几个实现版本，我这里只讨论针对WIN32的eloop_win.c版本。 外部需要通过调用eloop_register_event或者eloop_register_read_sock来注册一个回调函数，并绑定了一个相应的事件。eloop会等待每一个事件的发生，并在事件发生时调用相应的回调函数进行处理。 所有与平台相关的网络驱动程序接口，都被通过wpa_driver_ops结构抽象成统一的接口，不管你是WEXT或者NDIS。因此也实现了平台无关性。 此外，wpa_supplicant与应用层通信的方式多种多样，有pipe、socket，你也可以实现自己的方式。只需要实现几个基本的函数就可以了： wpa_supplicant_global_ctrl_iface_init wpa_supplicant_global_ctrl_iface_deinit wpa_supplicant_ctrl_iface_init wpa_supplicant

1. 启动命令 wpa supplicant 在启动时，启动命令可以带有很多参数，目前我们的启动命令如下： wpa_supplicant /system/bin/wpa_supplicant -Dwext -ieth0 -c/data/wifi/wpa_supplicant.conf -f/data/wifi/wpa_log.txt wpa_supplicant对于启动命令带的参数，用了两个数据结构来保存， 一个是 wpa_params, 另一个是wpa_interface. 这主要是考虑到wpa_supplicant是可以同时支持多个网络接口的。 wpa_params数据结构主要记录与网络接口无关的一些参数设置。 而每一个网络接口就用一个wpa_interface数据结构来记录。 在启动命令行中，可以用-N来指定将要描述一个新的网络接口，对于一个新的网络接口，可以用下面六个参数描述： -i<ifname> : 网络接口名称 -c<conf>: 配置文件名称 -C<ctrl_intf>: 控制接口名称 -D<driver>: 驱动类型 -p<driver_param>: 驱动参数 -b<br_ifname>: 桥接口名称 2. wpa_supplicant 初始化流程 2.1. main()函数： 在这个函数中，主要做了四件事。 a. 解析命令行传进的参数。 b. 调用wpa

文章目录 python的IDLE常用快捷键 python注释 python编码规范 python变量 python字符串编码 python类型转化 python数据结构 list tuple dict set python深拷贝与浅拷贝 python的IDLE常用快捷键 F1 打开 Python 帮助文档 Python文件窗口和Shell 均可用 Alt + P 浏览历史命令（上一条） 仅 Python Shell 窗口可用 Alt + N 浏览历史命令（下一条） 仅 Python Shell 窗口可用 Alt + / 自动补全前面曾经出现过的单词，如果之前有多个单词具有相同前缀，可以连续按下该快捷键，在多个单词中间循环选择 Python 文件窗口和 Shell 窗口均可用 Alt + 3 注释代码块 仅 Python 文件窗口可用 Alt + 4 取消代码块注释 仅 Python 文件窗口可用 Alt + g 转到某一行 仅 Python 文件窗口可用 Ctrl + Z 撤销一步操作 Python 文件窗口和 Shell 窗口均可用 Ctrl + Shift + Z 恢复上—次的撤销操作 Python 文件窗口和 Shell 窗口均可用 Ctrl + S 保存文件 Python 文件窗口和 Shell 窗口均可用 Ctrl + ] 缩进代码块 仅 Python 文件窗口可用

1、Python中内置的4种数据结构： 列表list、元组tuple、字典dict、集合set 2、python中6种基础的数据类型包括： 　　1 Number(数字) 　　2 String(字符串) 　　3 List(列表) 　　4 Tuple(元组) 　　5 set(集合) 　　6 Pictionary(字典) 按照可变数据和不可变数据来区分： 　　不可变数据(3个)：Number(数字),String(字符串)，Tuple(元组) 　　可变数据（3个）：List(列表),Dictonary(字典)，set(集合) 创建方式： 　　创建列表: listT=[1,2,3,4,5] 　　创建元组：tup2=(1,2,3,4,5) 　　创建字典：dict2={"abc":123,"def":789} 　　创建集合：student={'Tom','Jim','Mary'} 列表：列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表(所谓嵌套)【插入数据可重复，数据不唯一】 listT=[1,"2",(3,4,5,6),[7,8,9],{"10":11},{12,13,14}]　　　　#列表可以存储数据类型：数字，字符，元组，列表，字典，set print listT #得：[1, '2', (3, 4, 5, 6), [7, 8, 9], {'10': 11}, set(

广义表，又称为列表。记作： LS = （a 1 ,a 2 ,…,a n ） ;（ LS 为广义表的名称， a n 表示广义表中的数据）。 广义表可以看作是线性表的推广。两者区别是：线性表中的数据元素只能表示单个数据元素；广义表中的单个数据元素 a i ，既可以是单个元素，也可以是广义表。 原子和子表 在广义表中，单个元素被称为 “原子”；包含的广义表被称为 “子表”。 例如： A = () ：A 表示一个广义表，只不过表是空的，广义表 A 的长度为 0。 B = (e) ：广义表 B 中只有一个原子 e ，长度为 1。 C = (a,(b,c,d)) ：广义表 C 中有两个元素，原子 a 和子表 (b,c,d) ，广义表C的长度为 2。 D = (A,B,C) ：广义表 D 中有三个元素：子表 A、B、C，长度为 3 ，这种表示方式等同于： D = ((),(e),(b,c,d)) 。 E = (a,E) ：广义表 E 中有两个元素，原子 a 和它本身，长度为 2 。这是一个递归的表，等同于：E = (a,(a,(a,…)))。 A = () 和 A = (()) 是不一样的：前者是空表，长度为 0 ；后者表的长度为 1 ，包含的元素是一个子表，只不过这个子表是空表。 表头和表尾 当广义表不为空时，称表中的第一个元素为表的 “表头” ；剩余所有元素组成的表为 “表尾” 。

1. 广义表的定义 每个元素可以为Atom，原子，也可以为线性表。 线性表的推广。线性表元素有唯一的前驱和后继，为线性表，而广义表是多层次的线性表 表头：第一个元素，可能是原子，可能是广义表 表尾：除了第一个元素，剩余的元素，所构成的广义表 举例： A = (a,b,(c,d),e) head(A) = a tail(A) = (b,(c,d),e) 遍历操作： 取表头，取表尾 ，取表头.. 长度：最外层的元素数，即最外层的','+1 深度：括号层数 2. 广义表的两种存储结构（子表法） 2.1链式存储结构 - 每个数据元素可以用一个节点表示 元素可以为原子或列表 原子节点：标志域、值域 列表节点：标志域、指示表头的指针域、指示表尾的指针域 空表：A = NULL 除了空表，表头指针指向一个表节点，表节点再分表头、表尾... 最高层表节点(可能原子、子表)的个数就是表长度? A = (a,b,(c,d),e) 最高层表头是先a,表尾是(b,(c,d),e)，表头是b,表尾((c,d),e)..就是第一层的表尾直到为空之前，有过的表尾指针+1 判断是否在同一层次？ 是这样的： 最高层处于同一层，后继的tail指针指向的是同一层，否则，head指针，或者表头是Atom，都是下一层。 2.2扩展线性表存储结构 不是用表头表尾指针了，而是，每一个节点，不管是子表还是原子