col

--- --获取表结构，ID、列名、数据类型、是否为NULL、列的默认值 select COLUMN_NAME , DATA_TYPE,NULLABLE,COLUMN_ID,DATA_DEFAULT from all_tab_columns where OWNER = 'HUFENGTEST' AND Table_Name='TYC_10'; --查看主键名 select col.column_name from all_constraints con, all_cons_columns col where con.constraint_name = col.constraint_name and con.constraint_type='P' and col.OWNER = 'HUFENGTEST' and col.table_name = 'TYC_10' --获取触发器名 select trigger_name from all_triggers where owner = 'station_0' and table_name='tyc_63'; --获取触发器的内容 select text from all_source where OWNER = 'station_0' and type='TRIGGER' AND name='tyc_63_trigger_name';

import xlsxwriter#创建一个工作簿并添加一张工作表，当然工作表是可以命名的# workbook = xlsxwriter.Workbook('Expenses01.xlsx')# worksheet = workbook.add_worksheet()# 下面是我们要插入的数据# expenses = (# ['Rent', 1000],# ['Gas', 100],# ['Food', 300],# ['Gym', 50],# )## # 从第一个单元格开始，行和列的索引均为0# row = 0# col = 0## # 迭代数据并逐行写入# for item, cost in (expenses):# worksheet.write(row, col, item)# worksheet.write(row, col + 1, cost)# row += 1## # 写一个公式，计算出总和# worksheet.write(row, 0, 'Total')# worksheet.write(row, 1, '=SUM(B1:B4)')## workbook.close()mydic={"name":"wu","age":23,1001:[1,2,3],1002:{"name1":"zhang","sex1":"nan"}}mydic1={101:{"name":

#6 Z字形转换 ZigZag Conversion 将字符串 "PAYPALISHIRING" 以Z字形排列成给定的行数：（下面这样的形状） P A H N A P L S I I G Y I R 之后按逐行顺序依次排列： "PAHNAPLSIIGYIR" 实现一个将字符串进行指定行数的转换的函数: string convert(string text, int nRows); convert("PAYPALISHIRING", 3) 应当返回 "PAHNAPLSIIGYIR" 。 个人思路： 分别定义根据给定行数和当前字符长度确定所在行和列的函数，并声明二维数组按示例方式保存每个字符至相应位置，最后按行循环输出最终的字符串 代码（Java） （未通过） ： import java.lang.Math.*; class Solution { public String convert(String s, int numRows) { if(numRows>=s.length()){ return s; } int numCols = countCol(s.length(),numRows); int row=0,col=0; char c[][] = new char[numRows][numCols]; String result=""; for(int i=1;i<=s

转载自http://www.sohu.com/a/200219694_278730 接触这么多组学数据，大家肯定做过各种相关性分析。大到几个转录组样本的整体相关性分析，小到挑选了一些候选基因看它们在不同样本中的表达模式相关性。当我们做完了相关性分析的时候，常常会用下面这种图形来展示： 那么问题来了，有没有别的方法，可以让我的相关性分析展现方式更高大上呢？ 请出今天的主角， corrplot程序包 ！ 1 老规矩，第一步是安装并调用corrplot： install.packages("corrplot") library("corrplot") 2 第二步，整理数据。今天就拿一些女明星的身高、体重、年龄、微博粉丝与女神指数的数据来分析一下 （ 纯属杜撰 ） 。 3 第三步，我们读取数据，并做相关性分析。 a<-read.table(file=file.choose(),row.names=1,header=T,sep="t") b<-cor(a) 4 第四步，非常简单，可以直接作图了。 corrplot(b) #这里默认是圆形显示 还可以用饼图（ pie ），颜色（ color ）等等来显示。 corrplot(b,method="pie") corrplot(b,method="color",addCoef.col="grey") #用颜色显示，同时显示相关系数

12.6日记 线段树 HDU1540：单点修改+单点所在最长连续区间 思路 ：昨天用了set（平衡树）做的，发现简单的一批，还是学了一下线段树的做法。不过学完了之后发现，确实用线段树还是很有必要的，如果是区间修改的话，平衡树就挂了，就只能用线段树来处理了。更何况还有可能有区间所在最长连续区间之类的题目。 构造 ：每个节点存放4个值，lm记录当前区间，以左端点为左端点的最长1区间的长度，rm记录当前区间，以右端点为右端点的最长1区间的长度，mm记录当前区间最长1区间的长度，col是辅助数组，如果当前区间全都是1，那么col=1，如果当前区间全都是0，那么col=0，否则col=-1。显然col可以直接用mm来代替，所以简单写的话存放3个值就可以。 pushup ：（核心操作） lm：如果左儿子全为1，则lm[id]=lm[id*2]+lm[id*2+1]（因为会扩展到右区间），否则lm[id]=lm[id*2] rm：如果右儿子全为1，则rm[id]=rm[id*2]+rm[id*2+1]（因为会扩展到右区间），否则rm[id]=rm[id*2+1] mm：三个值的最大值：mm[id]=max(mm[id*2],mm[id*2+1],rm[id*2]+lm[id*2+1]) col：用mm的值去推。如果mm=0则col=0，如果mm=r-l+1则col=1，否则col=-1。

之前的文章我们介绍了一下 Java 中的构造方法，接下来我们再来看一下 Java 中的引用型数组类型。 现在我们想定义一个坐标系，然后通过横坐标（row）和纵坐标（col）来确定一个坐标点，代码如下： 1 public class HelloWorld { 2 public static void main(String[] args) { 3 Point p1 = new Point(1, 2); 4 p1.print(); // (1,2) 5 6 Point p2 = new Point(3, 4); 7 p2.print(); // (3,4) 8 9 } 10 } 11 12 class Point { 13 int row; 14 int col; 15 16 Point(int row, int col) { 17 this.row = row; 18 this.col = col; 19 } 20 21 void print() { 22 System.out.print("(" + row + "," + col + ")"); 23 } 24 25 } 通过以上代码我们可以获取坐标系上的某个点，如（1，2）或（3，4），但是如果我们想获取一个点的坐标集合，如：[(1,2),(3,4),(5,6),(7,8)]，那该如何实现呢。 我们先来看一下之前说过的 int

<script> var data = { "txt": "leungs", "ckb": "2", "rdo": "2", "sel": "3", "area": "sentens","title":"render form demo..." }; $(function () { $("[col]").each(function () { var col = $(this).attr("col"); var type = $(this).attr("type"); if (type) { switch (type) { case "checkbox": var ckb_checked = $(this).attr("value") == data[col] ? true : false; $(this).attr("checked", ckb_checked); break; case "radio": var rdo_checked = $(this).attr("value") == data[col] ? true : false; $(this).attr("checked", rdo_checked); break; default: $(this).val(data[col]); break; } } else { $(this).html(data[col]); }

文章地址: https://www.cnblogs.com/sandraryan/ 最近由于 一些不可描述的原因 要好好学习，研究一下Ant design这个前端框架。 祭上官网： https://ant.design/index-cn 引入 这儿我就用cdn引入了 附上我用的cdn的官网链接 （https://www.bootcdn.cn/） css和js都要引入~ <link href = "https://cdn.bootcss.com/antd/4.0.0-alpha.6/antd.css" rel = "stylesheet" > <script src = "https://cdn.bootcss.com/antd/4.0.0-alpha.6/antd.js" > < /script> 栅格系统 每一个ui框架最主要的布局几乎都是栅格系统，大多是12或24等分的。（栅格系统中的列是指 1 到 24 的值来表示其跨越的范围。） 例如，三个等宽的列可以使用 <Col span={8} /> 。如果一个 row 中的 col 总和超过 24，那么多余的 col 会作为一个整体另起一行排列 （鉴于偶尔分不清行列的单词，列在这里： 行（row）和列（col） ） 页面内容应当放置于 col 内，并且，只有 col 可以作为 row 的直接元素。 ant

传送门 题意： 给出一颗以 \(1\) 为根的有根树，初始所有结点的颜色为 \(1\) 。 之后有两个操作，一种是每次将距离 \(a\) 结点距离不超过 \(l\) 的所有儿子结点颜色染为 \(c\) ；另一种是询问结点 \(a\) 的颜色。 现在就要回答第二个操作。 思路： 我们先求出树的 \(dfs\) 序，那么显然每个点可以用 \((dfn[i],deep[i])\) 这样在二维空间中的一个点来表示，那么问题就转换为了空间中的矩阵修改以及单点查询。 那么直接上 \(kd-tree\) 就好了，矩阵修改的时候减减枝，复杂度为 \(O(q\sqrt{n})\) 。 注意一下，这里查询的时候，一开始我是 \(O(logn)\) 复杂度的单点查询，但这样是有问题的，比如在同一维上有多个点时，这时 \(kd-tree\) 的处理有问题，不知道该往左儿子还是右儿子走（可以提前在排序规则那里多加一个判断）。简单起见，直接矩阵查询就行了，复杂度也变为了 \(O(q\sqrt{n})\) 。 代码如下： （调的好难受啊） /* * Author: heyuhhh * Created Time: 2019/11/27 19:34:08 */ #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <cmath>