字典查询累积

字典查询累积相关知识

• oracle简单查询之多表查询

  五、多表查询 5.1、定义 ? 针对多张表的查询,显示多个表的数据 5.2、语法格式 SELECT [DISTINCT] * | 列名称 [别名] , 列名称 [别名] ,... FROM 数据表 [别名] , 数据表 [别名] ,... [WHERE 条件(s)] [ORDER BY 字段 [ASC | DESC] , 字段 [ASC | DESC] ,...] 5.3、笛卡尔集 5.3.1、定义 ? 笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（Cartesian product），又称直积 假设集合A={a, b}，集合B={0, 1, 2}，则两个集合的笛卡尔积为{(a, 0), (a
• 字典树

  字典树：又称单词查找树，Trie树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。它有3个基本性质：根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符； 从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串； 每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。搜索字典项目的方法为：(1) 从根结点开始一次搜索；(2) 取得要查找关键词的第一个字母，并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索；(3) 在相应的子树上，取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。(4) 迭代过程……(5) 在某个结点处，关键词的所有字母已被取出，则读取附在该结点上的信息，即完成查找。以上为百科说明。我们再通俗的解释一下，字典树其实也是一种索引、映射。唯一的优势就是，他能够很快速的指定偏移量（即将字符与偏移
• python 字典

  一、特性：1、key-value结构，可变数据类型。2、key必须为可hash，且必须为不可变数据类型（字符串，数字，元祖），必须唯一。3、可存在任意多个值，可修改，不唯一。4、无序。5、查找速度快（根据key查询）。 二、字典的方法1、增加：info【“”stuo01“】=“cjk”，即把【“”stuo01“】=“cjk”加入到字典中了。2、修改：info【“”stuo01“】=“wtl”即把【“”stuo01“】=“cjk”改为【“”stuo01“】=“wtl”了。3、判断元素在不在字典里：用in方法：“stuo01” in info  在字典info里返回True，否则False；4、获取元素：get方法：info.get（“stuo01”）有，则返回该元素，没有则返还NONE；直接通过key返还：info【“stuo01”】，有则返回对应value，不过如果没有则报错，故一般用get方法。5、删除元素：pop方法：info.pop（“stuo01”）删除key为stuo01的元
• 多表查询之多表查询的概述

  1.1.1 多表查询的分类1.1.1.1 连接查询l 交叉连接:cross joinn 交叉连接：查询到的是两个表的笛卡尔积。n 语法：u select from 表1 cross join 表2;u select from 表1,表2;l 内连接:inner join(inner是可以省略的)n 显示内连接：在SQL中显示的调用inner join关键字u 语法：select from 表1 inner join 表2 on 关联条件;n 隐式内连接：在SQL中没有调用inner join关键字u 语法：select from 表1,表2 where 关联条件;l 外连接:outer join(outer可以省略的)n 左外连接：u 语法：select from 表1 left outer join 表2 on 关联条件;n 右外连接u 语法：select from 表1 right outer join 表2 on 关联条件;1.1.1.2 子查询l 子查询：一个查询语句条件需要依

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• Oracle高级查询 高级查询在数据库的开发过程中应用广泛，本教程通过大量的案例和@collen7788老师的详细讲解，从分组查询、多表查询和子查询三个方面介绍Oracle的高级查询，最后为大家安排了典型案例的应用和练习题。

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• 揭秘PHP模糊查询技术 在大数据时代，在繁杂的信息中，在PHP的开发过程中，通过什么技术能像“剪枝蔓，立主脑”一样快速准确地查找客户想要的信息？这技术就是PHP模糊查询技术，本课程就从本质上揭密PHP模糊查询技术。

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• PHP实现手机归属地查询 如今各种WEB应用层出不穷，作为一名程序员，怎能没有一技防身？本课会带大家从0开始开发一个完整的WEB应用，从框架结构到流程分析再到数据缓存，相信你学习完本课之后收获到的不仅仅是学会了开发一个应用。

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• 2.5 查询字典 通过关键字 in 检查字典中是否包含指定元素，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> 'a' in xTrue>>> 'c' in xFalse在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘a’ 是否在字典 x 中；在第 3 行，结果为真，表示键 ‘a’ 在字典 x 中；在第 3 行，使用表达式 key in dictionary，检测键 ‘b’ 是否在字典 x 中；在第 4 行，结果为假，表示键 ‘b’ 不在字典 x 中。
• 2.1 累计和、累计积 cumsum 和 cumprod 则不聚合，而是产生一个由中间结果组成的数组。案例计算 arr0 的累计和：np.cumsum(arr0)输出结果为：array([ 0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45, 55, 66, 78, 91, 105, 120], dtype=int32)可以看出，如果不指定方向，则会把数组展开为一维数组并进行累计运算。案例分别计算水平方向的累计和和垂直方向的累计积：print("计算水平方向的累计和", arr0.cumsum(axis=1))print("计算垂直方向的累计积", arr0.cumprod(axis=0))输出结果为：计算水平方向的累计和 [[ 0 1 3 6] [ 4 9 15 22] [ 8 17 27 38] [12 25 39 54]]计算垂直方向的累计积 [[ 0 1 2 3] [ 0 5 12 21] [ 0 45 120 231] [ 0 585 1680 3465]]
• 3. 单字段查询 Distinct 多用于单字段查询去重。语法如下：SELECT DISTINCT [col] FROM [table_name];其中col表示字段名，table_name表示数据表名称。
• 5.3 查询数据 @app.route('/query', methods = ['post'])def query(): keys = db.keys() dict = {} for key in keys: value = db.get(key) dict[key] = value return render_template('query.html', dict = dict)用户查询数据时，通过 POST 方法将表单提交给 /query 页面，Flask 应用将请求转发给函数 query () 处理。函数 query () 通过调用 db.keys () 获取 Redis 数据库中所有的键，调用 db.get (key) 获取键对应的值，创建一个字典 dict 存储查询结果，最后将 dict 作为参数传递给模板 query.html，模板 query.html 以 table 的形式展现键值对，如下图所示：
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• 4. 多字段查询 Distinct 也可用于多字段查询去重。语法如下：SELECT DISTINCT [col1],[col2] FROM [table_name];其中col表示字段名，table_name表示数据表名称，数字1，2表示多个字段。

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