元组

merkle 树结构（M-Tree） Merkle hush Tree用于验证一组数据值。使用最简单的形式解决适合主存的点查询和数据集查询认证问题。M-Tree是二叉树，其中叶节点包含数据值的hush，非叶子节点包含其两个子节点hash of the concatenation值。 查询任何一个数值的真实性需要对比计算log (n) 个hush值，因为 其他结构 我们还提供了所有技术的分析成本模型，给出了各种性能指标。本文主要贡献：详细的分析建模，使用户能够决定哪种结构最能满足他们的需要。 介绍三个应用在静态场景（即在外包数据库中所有者的和服务器之间不发生数据更新）中保证查询正确性和完整性的三个方法： 1. Aggregated Signatures with B±trees（ASB-Tree） 首先，所有者分别对数据库中所有连续的元组取hush值并进行签名，假设某种排序次序方式为A。 给定两个连续的元组r i ，r j ，owner将（r i ，s i ）发送给服务器，其中s i =S(r i |r j )，‘|’是表示字符串的规范配对，这些字符串可以唯一地被解析回其两个组件中；第一个和最后一个元组可以与特殊标记记录配对。 为了提高服务器的查询效率，在属性A的顶部构建B+树。 服务器可以为所有结果发送一个组合签名S π ，而不是每个查询结果都发送一个签名

3.1 列表list list列表是一种数据项构成的有限序列，即按照一定的线性顺序，排列而成的数据项的集合，在这种数据结构上进行的基本操作包括对元素的的查找，插入，和删除. 在python中，使用方括号[]表示列表 成员有序且可重复出现 列表常见的操作 操作 说明 list.append(obj) 在列表后面新增元素 del list[i] 删除元素 len(list) 求列表长度 list[i] 读取第i个元素 list[-i] 读取倒数第i个元素 list[i,j] 从第i个元素截取 list.index(objc) 从列表中找出某个值第一次出现的地方 list.index(i,obj) 在第i个元素的位置插入元素 list.pop(i) 移除第i个元素，并返回其值 3.2 集合set 在python中，使用花括号{}或set()函数创建集合 注意：当我们要创建一个空集合的时候，只能用set()进行创建，因为{ }表示的是空的字典 成员无序且不可重复出现 集合常见的操作 操作 说明 set.add(item) 往集合里添加一个元素 set.update(item) 往集合里添加元素，item是可迭代对象，如，列表、元组、字典等 set.remove(item) 将元素item从集合set中移除，如果元素不存在，则会发生错误 set.discard(item)

#1. 元组的元素可以通过中括号[]来获取。 tup = ( 's' , 't' , 'r' , 'i' ) tup [ 0 ] #输出结果：'s' #2. 序列转化成元组： tuple ( [ 4 , 0 , 2 ] ) #输出结果：(4， 0 ，2) #3. 元组中的元素可以是序列： tup = tuple ( [ 'foo' , [ 1 , 2 ] , True ] ) tup [ 1 ] . append [ 3 ] tup #输出结果：('foo', [1, 2, 3], True) 来源： CSDN 作者： hamimelon2020 链接： https://blog.csdn.net/weixin_40945354/article/details/104202753

zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。 我们可以使用 list() 转换来输出元组列表， dict()转换来输出字典。 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。 示例一 1 >>>a = [1,2,3] 2 >>> b = [4,5,6] 3 >>> c = [4,5,6,7,8] 4 >>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象 5 >>> zipped 6 <zip object at 0x103abc288> 7 >>> list(zipped) # list() 转换为列表 8 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 9 >>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致 10 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 11 12 >>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式 13 >>> list(a1) 14 [1, 2, 3] 15 >>> list(a2) 16 [4, 5, 6] 17 >>> View Code 示例二--dict() 1 tlists = [("a",

Python公共操作 运算符 公共方法 容器类型转换 一、运算符 运算符 描述 支持的容器类型 + 合并 字符串、列表、元组 * 复制 字符串、列表、元组 in 元素是否存在 字符串、列表、元组、字典 not in 元素是否不存在 字符串、列表、元组、字典 示例： str1 = 'hello ' str2 = 'world' list1 = [ 1 , 2 ] list2 = [ 3 , 4 ] tuple1 = ( 1 , 2 ) tuple2 = ( 3 , 4 ) # 字符串 print ( str1 + str2 ) # hello world # 列表 print ( list1 + list2 ) # [1, 2, 3, 4] # 元组 print ( tuple1 + tuple2 ) # (1, 2, 3, 4) 二、公共方法 2.1常用公共方法 函数 描述 len() 计算容器中元素的个数 del 或 del() 删除 max() 返回容器中元素的最大值 min() 返回容器中元素最小值 range(start, end, step) 生成从start到end的数字 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象（如列表、元组或字符串）组成一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环中 2.2 len() str1 = 'hello '

列表 列表是Python中最基本的数据结构，列表是最常用的Python数据类型，列表的数据项不需要具有相同的类型。列表中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。 Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。 一、创建一个列表 只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示： list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ]; list3 = ["a", "b", "c", "d"]; 与字符串的索引一样，列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。 二、访问列表中的值 使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示： #!/usr/bin/python list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]; list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]; print "list1[0]: ", list1[0] print "list2[1:5]: ", list2[1:5] 以上实例输出结果： list1[0]

概述 Storm是一个免费开源的分布式实时计算系统。Storm能轻松可靠地处理无界的数据流，就像Hadoop对数据进行批处理 编程模型 spout：数据读取数据、接收数据、将数据写出到blot bolt:可以有多个，它是处理数据的类，相当于将MapReduce中的map类整体抽取出来，Reduce整体抽取出来。可以单独写一个bolt去分割数据，写一个blot去合并数据。 元组（Tuple） 元组（Tuple），是消息传递的基本单元，是一个命名的值列表，元组中的字段可以是任何类型的对象。Storm使用元组作为其数据模型，元组支持所有的基本类型、字符串和字节数组作为字段值，只要实现类型的序列化接口就可以使用该类型的对象。元组本来应该是一个key-value的Map，但是由于各个组件间传递的元组的字段名称已经事先定义好，所以只要按序把元组填入各个value即可，所以元组是一个value的List。 流（Stream） 流是Storm的核心抽象，是一个无界的元组系列。源源不断传递的元组就组成了流，在分布式环境中并行地进行创建和处理。 水龙头（Spout） Spout是拓扑的流的来源，是一个拓扑中产生源数据流的组件。通常情况下，Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为拓扑内部的源数据。 Spout可以是可靠的，也可以是不可靠的。如果Storm处理元组失败，可靠的Spout能够重新发射

八种数据类型分别是： number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值） list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）、set（集合）。 下面，我将这八种类型的相关知识，做一个梳理。 1.number（数字类型） 2.string（字符串类型） 3.Boolean（布尔值）与空值 4.list（列表类型） 5.tuple（元组类型） 6.dict（字典类型） 7.set（集合类型） 8.数据类型装换 八种数据类型分别是： number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值） list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）、set（集合）。 下面，我将这八种类型的相关知识，做一个梳理。 1.number（数字类型） 2.string（字符串类型） 3.Boolean（布尔值）与空值 4.list（列表类型） 5.tuple（元组类型） 6.dict（字典类型） 7.set（集合类型） 8.数据类型装换 列表、元组、集合、字典的区别 列表 元组 集合 字典 英文 list tuple set dict 可否读写 读写 只读 读写 读写 可否重复 是 是 否 是 存储方式 值 值 键(不能重复) 键值对(键不能重复) 是否有序 有序 有序 无序 无序，自动正序 初始化 [1,'a'] ('a',

5. 数据结构 本章将详细介绍一些您已经了解的内容，并添加了一些新内容。 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。这里是列表对象方法的清单： list. append ( x ) 在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。 list. extend ( iterable ) 使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。 list. insert ( i , x ) 在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 a.insert(0, x) 插入列表头部， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。 list. remove ( x ) 移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素，则抛出 ValueError 异常。 list. pop ([ i ]) 删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置， a.pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素。（ 方法签名中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示方法)。 list. clear () 删除列表中所有的元素。相当于 del a[:] 。 list. index ( x [, start [, end ]])

列表 元组 字典 集合的区别是python面试中最常见的一个问题。这个问题虽然很基础，但确实能反映出面试者的基础水平。 1.列表 　　列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔。 　　列表的特点：有序，数据可变，数据可重复，数据类型可不同，可嵌套。 　　创建 一个列表：tl = [1, 'Hello', 1, "你好", [2, 'World']] 　　初步可以看到它的语法、数据可重复、数据类型可不同、可嵌套等特点，如果用print函数多输出几次就会发现它是有序的，下面我们看一下列表的常用操作，同时也证明列表数据可变。 （1）list.append()追加成员，添加到末尾 tl = [1, 'Hello', 1, "你好", [2, 'World']] print(tl) tl.append('test') print(tl) 　　输出： [1, 'Hello', 1, '你好', [2, 'World']] [1, 'Hello', 1, '你好', [2, 'World'], 'test'] （2）list.pop(i)删除第i个成员，并可将删除的数据赋值给变量 tl = [1, 'Hello', 1, "你好", [2, 'World']] print(tl) a = tl.pop(3) print(tl) print(a) 　　输出： [1, 'Hello'