python字典序问题实例
本文实例讲述了python字典序问题,分享给大家供大家参考。具体如下:
问题描述:
将字母从左向右的次序与字母表中的次序相同,且每个字符最大出现一次..例如:a,b,ab,bc,xyz等都是升序的字符串.现对字母表A产生的所有长度不超过6的升序字符串按照字典充排列并编码如下:
1 | 2 | .. | 26 | 27 | 28 | ... |
a | b | .. | z | ab | ac | .. |
对一个升序字符串,迅速计算出它在上述字典中的编码。
实现代码如下:
import string all_letter = string.ascii_lowercase def gen_dict(): result = {} list_num_one = [ a_letter for a_letter in all_letter ] list_num_two = [ i + j for i in all_letter for j in all_letter[all_letter.find(i)+1:]] list_num_three = [ i + j + k for i in all_letter for j in all_letter[all_letter.find(i)+1:] for k in all_letter[all_letter.find(j)+1:]] list_num_four = [ i + j + k + l for i in all_letter for j in all_letter[all_letter.find(i)+1:] for k in all_letter[all_letter.find(j)+1:] for l in all_letter[all_letter.find(k)+1:]] list_num_five = [ i + j + k + l + m for i in all_letter for j in all_letter[all_letter.find(i)+1:] for k in all_letter[all_letter.find(j)+1:] for l in all_letter[all_letter.find(k)+1:] for m in all_letter[all_letter.find(l)+1:]] list_num_six = [ i + j + k + l + m + n for i in all_letter for j in all_letter[all_letter.find(i)+1:] for k in all_letter[all_letter.find(j)+1:] for l in all_letter[all_letter.find(k)+1:] for m in all_letter[all_letter.find(l)+1:] for n in all_letter[all_letter.find(m)+1:] ] for key,value in enumerate(list_num_one + list_num_two + list_num_three + list_num_four + list_num_five + list_num_six): result.setdefault(key+1,value) return result my_dict = gen_dict() value_to_get = 'abcdef' for key,value in my_dict.iteritems(): if value == value_to_get: print key
结果:83682
即abcdef在字典中的编码。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.

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Es ist unmöglich, das MongoDB -Passwort direkt über Navicat anzuzeigen, da es als Hash -Werte gespeichert ist. So rufen Sie verlorene Passwörter ab: 1. Passwörter zurücksetzen; 2. Überprüfen Sie die Konfigurationsdateien (können Hash -Werte enthalten). 3. Überprüfen Sie Codes (May Hardcode -Passwörter).

MySQL kann ohne Netzwerkverbindungen für die grundlegende Datenspeicherung und -verwaltung ausgeführt werden. Für die Interaktion mit anderen Systemen, Remotezugriff oder Verwendung erweiterte Funktionen wie Replikation und Clustering ist jedoch eine Netzwerkverbindung erforderlich. Darüber hinaus sind Sicherheitsmaßnahmen (wie Firewalls), Leistungsoptimierung (Wählen Sie die richtige Netzwerkverbindung) und die Datensicherung für die Verbindung zum Internet von entscheidender Bedeutung.

MySQL Workbench kann eine Verbindung zu MariADB herstellen, vorausgesetzt, die Konfiguration ist korrekt. Wählen Sie zuerst "Mariadb" als Anschlusstyp. Stellen Sie in der Verbindungskonfiguration Host, Port, Benutzer, Kennwort und Datenbank korrekt ein. Überprüfen Sie beim Testen der Verbindung, ob der Mariadb -Dienst gestartet wird, ob der Benutzername und das Passwort korrekt sind, ob die Portnummer korrekt ist, ob die Firewall Verbindungen zulässt und ob die Datenbank vorhanden ist. Verwenden Sie in fortschrittlicher Verwendung die Verbindungspooling -Technologie, um die Leistung zu optimieren. Zu den häufigen Fehlern gehören unzureichende Berechtigungen, Probleme mit Netzwerkverbindung usw. Bei Debugging -Fehlern, sorgfältige Analyse von Fehlerinformationen und verwenden Sie Debugging -Tools. Optimierung der Netzwerkkonfiguration kann die Leistung verbessern

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.

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