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用户界面控件Telerik UI for WinForms发布R2 2019|附下载

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Telerik UI for WinForms 拥有适用Windows Forms的110多个令人惊叹的UI控件。所有的UI for WinForms控件都具有完整的主题支持，可以轻松地帮助开发人员在桌面和平板电脑应用程序提供一致美观的下一代用户体验。更多资源请查看【全方位解析Telerik平台】【 Silverlight Telerik控件学习之GridView双向绑定】【如何在运行时修改Telerik控件的主题】【 Telerik UI for WinForms R2 2019免费下载】具体更新内容如下：新增： File Dialogs – 打开文件对话框、保存文件对话框和打开文件夹对话框这些都完全可用，可在整个应用程序中提供一直的外观简化的Ribbon – RadRibbonBar中的简化布局允许更紧凑的外观和UX，它将动态调整大小 RadDomainUpDown – 文本框和一对向上和向下箭头按钮的组合，用于浏览预定义的项目列表 RadFormConverter现在公开在表单的智能标记内，允许在MS和RadForms之间轻松转换。实现了面向.NET Core的Visual Studio模板当网格中没有行时，应显示新的行消息。添加了新属性：radGridView1.MasterTemplate.SelectNewRowAsCurrent

冒泡法试错

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void bubble_sort(int arr1[],int sz) { int flag = 1;//优化的地方在这里，可以先判断后在进行 int i = 0; int j = 0; int tmp; for (j = 0; j < sz - 1; j++) { for (i = 0; i < sz - 1 -j;i++)//每走一趟，判断两个数的次数就减少一次`` { if (arr1[i]>arr1[i + 1]) { tmp = arr1[i]; arr1[i ] = arr1[i+1]; arr1[i + 1] = tmp; flag = 0; } if (flag == 1) { break; } } } } void main() { int i; int arr1[] = { 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0 }; int sz = sizeof(arr1) / sizeof(arr1[0]); bubble_sort(arr1,sz);//这个时候有得删去[]，表示的是整个数组 for (i = 0; i < sz; i++) { printf("%d", arr1[i]); } } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4404863/blog/4822072

python 排序堆排序

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算法思想：　　堆排序利用堆数据结构设计的一种排序算法，堆是一种近似完全二叉树的结构，同时满足堆积的性质，即对于任意的i均有ki>=k(2i+1),ki>=k(2i+2) 步骤：将数组转化为最大堆将当前堆的根结点和最后一个结点交换，然后将前n-1个元素转化为最大堆重复上一过程为什么要是最大堆呢，因为这样方便再第二步交换的时候可以将最大的放在最后，得到最后升序的结果算法实现：　　堆排序的主要复杂的地方就是在于生成最大堆的算法，而且这一算法要能被后面调整最大堆的时候用上，因为调整最大堆时候是从根节点开始向下的，所以生成最大堆的算法也设计为从堆中只有只有一个或两个子节点的结点开始（很好找n-2//2),一层一层的向上，而在每个节点的调整过程中，都是从上到下的，如果和子节点交换了，就再对这个子节点调整。经过对比，这也是生成最大堆的算法中最快的一种。 def heap_sort5(collection): length=len(collection) def adjustment(collection,index,heap_length): #index要加入堆中的一个数，index是collection中的下标 #当队列已经变成大顶堆的时候，通过让根节点和最后一个元素交换，然后在对前n-1个元素组成的堆进行调整，重新变为大顶堆 #为了实现上面的功能

python实现·十大排序算法之冒泡排序(Bubble Sort)

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简介冒泡排序( Bubble Sort )是经典排序算法之一，属于交换排序的一种，基本的排序思路是：从头开始两两元素进行比较，大的元素就往上冒，这样遍历一轮后，最大的元素就会直接筛选出来。然后再重复上述操作，即可完成第二大元素的冒泡。以此类推，直到所有的元素排序完成。算法实现步骤比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换它们两个(确定排序规则：从小到大或从大到小)；对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；重复步骤1~3，直到没有任何一对元素需要比较，那么排序完成。 Python 代码实现 # bubble_sort 代码实现 from typing import List # 冒泡排序 def bubble_sort(arr: List[int]): """ 冒泡排序(Bubble sort) :param arr: 待排序的List,此处限制了排序类型为int :return: 冒泡排序是就地排序(in-place) """ length = len(arr) if length <= 1: return for i in range(length): is_made_swap = False ## 设置标志位，若本身已经有序，则直接break for j in range(length - i - 1

【JS】395-重温基础：事件

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本文是重温基础系列文章的第二十篇。这是第三个基础系列的第一篇，欢迎持续关注呀！重温基础系列的【初级】和【中级】的文章，已经统一整理到我的【Cute-JavaScript】(http://js.pingan8787.com)的JavaScript基础系列中。今日感受：电影有时候看的是缘分。本章节复习的是JS中的事件，事件冒泡捕获代理模拟等等。前置知识： JavaScript与HTML的交互式通过事件来实现的，是文档或浏览器窗口中发生的一些特定的交互瞬间。 1.事件流事件流描述的是从页面中接收事件的顺序，通常有这样两种完全相反的事件流概念：事件冒泡流（IE团队提出）和事件捕获流（网景团队提出）。 1.1 事件冒泡冒泡事件（Event Bubbling）：事件开始时由最具体的元素接收（文档中嵌套层次最深的那个节点），然后逐层向上传播到较为不具体的节点（文档），看下示例代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title> leo 事件冒泡 </title> </head> <body> <div id = "leo" > 点击 </div> </body> </html> 点击页面中 <div> 元素，这个 click 事件就会按照下面顺序传播： <div> <body> <html> document 由此可见

双11史上作业数最多，人工干预最少的一次技术保障

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引言阿里巴巴双11史上作业数最多，但人工干预最少的一次双11技术保障：从动态并发调整带来的单日10亿计算节点的节省，到数据智能编排带来的高级基线单个作业数十个小时执行时间的缩短，再到全新Bubble执行模式在百万作业获取的30%以上的性能提升。本文为大家介绍，在2020年阿里巴巴集团双11海量作业数目与突变的数据特性面前，阿里云MaxCompute 新一代 DAG 2.0 执行引擎，通过其自适应的动态执行能力和新架构上的全新计算模式，如何为双11大促数据的及时产出提供自动化保障。 1. 挑战与背景作为阿里巴巴集团技术的练兵场，双11对于阿里核心计算平台的分布式执行调度框架而言，无疑是面对海量大规模作业时，稳定性与可扩展性方面的最好检验。今天平台上每天调度执行着超过千万的分布式作业，2020双11期间(11月1号到11月11号)，作业总数超过了 1.5亿，单日作业数峰值超过 1600万，单日处理数据量超过 1.7EB。而另一方面，如同鲁肃所言，"双 11 的「变态」, 最终会变成未来的「常态」"：以计算平台每日调度执行的分布式作业数为例，每年双11的作业数，相比去年同期，都以50%以上的速度在增长，而每年双11的峰值，终究会成为来年的日常状态。 Fig. 1 每天分布作业数目与此同时，稳定性是基石，但并不是全部。在大量的作业数目和海量数据量的背后

算法——列表排序和常用排序算法

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一、列表排序　　排序就是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。　　列表排序：将无序列表变为有序列表。　　　　输入：列表　　　　输出：有序列表　　两种基本的排序方式：升序和降序。　　python内置的排序函数：sort()。二、常见排序算法　　名称复杂度说明备注冒泡排序 Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描，放到适当的位置起初，已经排序的元素序列为空选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。以此递归。快速排序 Quick Sort O(n *log 2 (n)) 先选择中间值，然后把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使用这个过程（递归）。堆排序HeapSort O(n *log 2 (n)) 利用堆（heaps）这种数据结构来构造的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树结构，并同时满足堆属性：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。近似完全二叉树希尔排序 SHELL O(n 1+ ￡

如何使用自动生成的序列创建3D图表？DevExpress WPF有妙招（Part 2)

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下载DevExpress v20.2完整版上DevExpress中文网，获取第一手最新产品资讯！通过 DevExpress WPF Controls ，您能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序，这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。本教程将指导您完成根据基础数据源自动创建3D系列所需的步骤。应该执行以下步骤，本文我们将为大家介绍3个步骤及最后结果，更多完整内容欢迎持续关注！ Step 1. 编写一个应用程序 Step 2. 添加图表并将其绑定到数据 Step 3. 自定义图表外观结果 Step 2. 添加图表并将其绑定到数据在本节中，您将添加一个图表并将该图表绑定到准备好的数据源，请按照以下步骤进行操作。像之前教程中提到的那样，将 Chart3DControl 组件添加到主窗口中。然后，将默认的系列3D存储更改为 Series3DDataSourceAdapter 对象。因此请在Properties窗口中找到 Chart3DControl.SeriesSource 属性，然后在下拉列表中选择Series3DDataSourceAdapter项。在Properties窗口中找到 Series3DDataSourceAdapter.DataSource 属性，然后单击属性标记，选择Create Data Binding...

不确定性的价值

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来源：混沌巡洋舰推荐一篇万字长文聪大脑的预测性编码讲起，区分三种不确定性，最终对我们如何应对这个充满不确定的时代，给出启示。愿读完后，你能够更全面客观的理解生活中的随机性。霍金斯是一位计算机科学家(后来成为艺术家) ，他花了两年多的时间“随机生活”。他的故事开始于在旧金山担任谷歌工程师时，他突然意识到他已经优化了自己的生活，使自己的偏好变得令人担忧的可预期。他每天早上7点准时开始工作，去最好的咖啡店，然后循环15分钟的最佳路线去上班。通过一个简单的算法，输入他一周的 GPS 跟踪数据，就可以非常准确地预测他下周同一时间的行踪和动向。他觉得，这让他在某种程度感到缺乏个人自主。尽管他的生活几乎完全符合自己的偏好，但他感觉自己陷入了困境——仿佛他已经优化了自己的生活，使自己的角色被取代了。作为回应，霍金斯使用新技术给他的生活带来了更多的变化。在两年的时间里，他按照一系列随机算法生活。一个减肥APP告诉他吃什么，一个自动算法的旅行代理商挑选出他将在未来两个月里生活的城市，一个随机的 Spotify 播放列表为这次旅行提供音乐，一个随机的 facebook 事件选择器告诉一个 Uber 司机当他到达那里的时候带他去哪里。这些算法让他去了孟买的杂技瑜伽课程和斯洛文尼亚的一个山羊养殖场，但也带他去了爱荷华州小镇圣十字酒吧，参加了八年级的长笛独奏会

数据可视化：基本图表

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"数据可视化"可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。图表是"数据可视化"的常用手段，其中又以基本图表----柱状图、折线图、饼图等等----最为常用。用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。零、序言进入正题之前，先纠正一种误解。有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是"数据可视化"的最重要目的和最高追求吗？所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。一、柱状图（Bar Chart）柱状图是最常见的图表，也最容易解读。它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，"年份"和"销售额"就是它的两个维度，但只需要比较"销售额"这一个维度。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况

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