用Python输出一个杨辉三角的例子
关于杨辉三角是什么东西,右转维基百科:杨辉三角
稍微看一下直观一点的图:
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
1 6 15 20 15 6 1
1 7 21 35 35 21 7 1
1 8 28 56 70 56 28 8 1
杨辉三角有以下几个特点:
每一项的值等于他左上角的数和右上角的数的和,如果左上角或者右上角没有数字,就按0计算。
第N层项数总比N-1层多1个
计算第N层的杨辉三角,必须知道N-1层的数字,然后将相邻2项的数字相加,就能得到下一层除了最边上2个1的所有数字。 听起来有点像递归的思想,我们不妨假设我们已经知道N-1层的数字,来计算一下N层的数字吧。
def _yanghui_trangle(n, result):
if n == 1:
return [1]
else:
return [sum(i) for i in zip([0] + result, result + [0])]
上面代码中,result表示N-1层杨辉三角的数字。实习上,我们在列表2端各补了一个0,然后计算相邻项的和,就可以直接得到结果。
稍微完善一下代码:
def yanghui_trangle(n):
def _yanghui_trangle(n, result):
if n == 1:
return [1]
else:
return [sum(i) for i in zip([0] + result, result + [0])]
pre_result = []
for i in xrange(n):
pre_result = _yanghui_trangle(i + 1, pre_result)
yield pre_result
if __name__ == "__main__":
for line in yanghui_trangle1(5):
print line
_yanghui_trangle可以用lambda的方式简写,但是可读性感觉会变差,所以还是保持现状好了。
tips: 上面的程序并没有考虑数据格式化的问题,也就是说输出不是完美的三角形。
鉴于最近在学习erlang,补上一个erlang版本的,性能上没有测试过,不过还是要惊叹于函数式语言的表达能力:
-module(yanghui).
-author(lfyzjck).
-export([triangle/1]).
triangle_next(P) ->
lists:zipwith(fun(X, Y) -> X+Y end, [0|P], P ++ [0]).
triangle(1) ->
[[1]];
triangle(N) ->
L = triangle(N - 1),
[H|_] = L,
[triangle_next(H)|L].

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MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

MySQL peut s'exécuter sans connexions réseau pour le stockage et la gestion des données de base. Cependant, la connexion réseau est requise pour l'interaction avec d'autres systèmes, l'accès à distance ou l'utilisation de fonctionnalités avancées telles que la réplication et le clustering. De plus, les mesures de sécurité (telles que les pare-feu), l'optimisation des performances (choisissez la bonne connexion réseau) et la sauvegarde des données sont essentielles pour se connecter à Internet.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

HaDIDB: Une base de données Python évolutive de haut niveau légère HaDIDB (HaDIDB) est une base de données légère écrite en Python, avec un niveau élevé d'évolutivité. Installez HaDIDB à l'aide de l'installation PIP: PiPinStallHaDIDB User Management Créer un utilisateur: CreateUser () pour créer un nouvel utilisateur. La méthode Authentication () authentifie l'identité de l'utilisateur. FromHadidb.OperationMportUserUser_OBJ = User ("Admin", "Admin") User_OBJ.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

MySQL Workbench peut se connecter à MARIADB, à condition que la configuration soit correcte. Sélectionnez d'abord "MariADB" comme type de connecteur. Dans la configuration de la connexion, définissez correctement l'hôte, le port, l'utilisateur, le mot de passe et la base de données. Lorsque vous testez la connexion, vérifiez que le service MARIADB est démarré, si le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects, si le numéro de port est correct, si le pare-feu autorise les connexions et si la base de données existe. Dans une utilisation avancée, utilisez la technologie de mise en commun des connexions pour optimiser les performances. Les erreurs courantes incluent des autorisations insuffisantes, des problèmes de connexion réseau, etc. Lors des erreurs de débogage, analysez soigneusement les informations d'erreur et utilisez des outils de débogage. L'optimisation de la configuration du réseau peut améliorer les performances

Pour les environnements de production, un serveur est généralement nécessaire pour exécuter MySQL, pour des raisons, notamment les performances, la fiabilité, la sécurité et l'évolutivité. Les serveurs ont généralement un matériel plus puissant, des configurations redondantes et des mesures de sécurité plus strictes. Pour les petites applications à faible charge, MySQL peut être exécutée sur des machines locales, mais la consommation de ressources, les risques de sécurité et les coûts de maintenance doivent être soigneusement pris en considération. Pour une plus grande fiabilité et sécurité, MySQL doit être déployé sur le cloud ou d'autres serveurs. Le choix de la configuration du serveur approprié nécessite une évaluation en fonction de la charge d'application et du volume de données.
