前言: lodash(一)中只是研究了array中的多种方法,接下来就是经常用到的循环遍历问题 过程: 1._.forEach(collection, [iteratee=_.identity], [thisArg])  遍历 _.forEach([22,33,11,55],function (value) {//若一个参数,返回的便是其value值 console.log(value);//22 33 11 55 }); _.forEach([22,33,11,55],function (va

场景 从接口返回的数据是集合,却是 object 类型的.这个时候需要遍历这个集合.现提供两种方法. 方法一: 因为集合是可枚举的,所以可以尝试转为 IEnumerable 类型,然后遍历即可. static void Main(string[] args) { var list = new List<Foo> { new Foo{ Id = 1, Name = "aaa" }, new Foo{ Id = 2, Name = "bbb" }, new

假设我们通过以下的方式用字符串来抽象我们的文件系统: 字符串"dir\n\tsubdir1\n\tsubdir2\n\t\tfile.ext"代表了: dir subdir1 subdir2 file.ext 目录 dir 包含一个空子目录 subdir1 和一个包含文件file.ext的子目录 subdir2. 字符串 "dir\n\tsubdir1\n\t\tfile1.ext\n\t\tsubsubdir1\n\tsubdir2\n\t\tsubsubdir2\n\t\

思路: 简单搜索 总结: dfs 框架 1. 需要打印路径. 在 dfs 函数中假如 vector 变量, 不用 & 修饰的话就不需要 undo 2. 不需要打印路径, 可设置全局变量 ans, 在 dfs 函数中对 ans 判定, 判定的位置尽可能的多 3. 对 tree 遍历, 有两种办法, 第一种是 if(root == NULL) 第二种是 if(root->left == NULL), 我一般用第二种, 效率比较高, 但是在第二种 return 1, 第一种 return 0 4.

lodash是一套工具库,内部封装了很多字符串.数组.对象等常见数据类型的处理函数. 1.lodash的引用 import _ from 'lodash' 用一个数组遍历来说明为什么要使用lodash 常规数组遍历 agent.forEach(function (n,key) { agent[key].agent_id = agent[key].agent_name; return agent; }) 使用lodash来遍历 _.forEach(agent,function(n,key) { a

tree traversal tree 遍历 中序,顺序,左中右 先序,先父节点,中左右 后序,先子节点,左右中 二叉搜索树 "use strict"; /** * * @author xgqfrms * @license MIT * @copyright xgqfrms * @created 2020-06-21 * @modified * * @description * @augments * @example * @link * */ const log = console.l

一.下载framework源码: google已经把framework源码托管在了gitHub上: https://github.com/android/platform_frameworks_base 大家自行下载最新的源码,如果打不开Git的朋友,可以下载我以前下载的(2015年10月28日): http://pan.baidu.com/s/1pJAHXWJ 二.下载Source Insight并安装: Source Insight下载地址: http://download.csdn.net

博客搬至blog.csgrandeur.com,cnblogs不再更新. 新的题解会更新在新博客:http://blog.csgrandeur.com/2014/01/15/LeetCode-OJ-Solution/ ———————————————————————————————————————— ———————————————————————————————————————— LeetCode OJ 题解 LeetCode OJ is a platform for preparing tech

常用集合类及构建自定义集合 1.更多集合接口:IList<T>.IDictionary<TKey,TValue>.IComparable<T>.ICollection<T> 2.主要集合类:List<T>.IDictionary<TKey,TValue>.SortedDictionary<TKey,TValue>和SortedList<T>        Stack<T>.Queue<T>

树.二叉树.三叉树.平衡排序二叉树AVL 一.树的定义 树是计算机算法最重要的非线性结构.树中每个数据元素至多有一个直接前驱,但可以有多个直接后继.树是一种以分支关系定义的层次结构.    a.树是n(≥0)结点组成的有限集合.{N.沃恩}     (树是n(n≥1)个结点组成的有限集合.{D.E.Knuth})      在任意一棵非空树中:        ⑴有且仅有一个没有前驱的结点----根(root).        ⑵当n>1时,其余结点有且仅有一个直接前驱.         ⑶所有结

------------------------------------------------------------------部门部分-------------------------------------------------------------------------------------------- 首先实现对根部门的增删改查,这里需要一个treeview控件 部门,增加一个AddDeptDlg窗体,这里修改部门传值给子窗体我想到的有两种方法1,定义一个公共类,在里面定义

1.hive是什么? 2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么? 3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析? 连接:http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html            美团大众点评上:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html hive是什么? Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近

转载:http://www.cnblogs.com/yaojingang/p/5446310.html 在了解了MapReduce实现SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的,整个编译过程分为六个阶段: Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree 逻辑层优化器进行O

1.Linux命令: ls >查看列表(蓝色为文件夹,白色为文件) ls -a >显示包括隐藏文件的所有文件 ls -l >以列表的形式显示 ls -lh >类似于ls -l ls -i >显示编号 sl.LS >跑火车 la >查看所有目录及文件 ls > a.text >重定向 cmatrix (-Red) >数码雨 tree >当前路径以树形结构展示 tree / >遍历所有文件 htop或者top >进程(q退出) |

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400644430159.html Hive跟Impala貌似都是公司或者研究所常用的系统,前者更稳定点,实现方式是MapReduce,因为用Hue的时候,在groupby中文的时候,出现了点问题,并且看到写很长的SQL语句,经常会看到起很多个Job,因此想了解下Hive怎么将SQL转化成MapReduce的Job.以后写SQL的时候,大概就了解怎么去做优化了.下面是看到的一片优秀的文章(美团的技术博客),我粘过

定义最多有两棵子树的有序树,称为二叉树.二叉树是一种特殊的树.递归定义:二叉树是n(n>=0)个有限结点构成的集合.N=0称为空二叉树:n>0的二叉树由一个根结点和两互不相交的,分别称为左子树和右子树的二叉树构成.二叉树中任何结点的第1个子树称为其左子树,左子树的根称为该结点的左孩子:二叉树中任何结点的第2个子树称为其右子树,左子树的根称为该结点的右孩子.如下图是一个二叉树: 满二叉树和完全二叉树在一棵二叉树中,如果所有分支结点都存在左子树和右子树,并且叶子结点都在同一层上,这样的二叉树称作满

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL

文章转自:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的

常用爬虫. 0. Snoopy是什么? (下载snoopy)   Snoopy是一个php类,用来模仿web浏览器的功能,它能完成获取网页内容和发送表单的任务.   Snoopy的一些特点:   * 方便抓取网页的内容   * 方便抓取网页的文本内容 (去除HTML标签)   * 方便抓取网页的链接   * 支持代理主机   * 支持基本的用户名/密码验证   * 支持设置 user_agent, referer(来路), cookies 和 header content(头文件)   * 支持

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL