last

:last-child----represents the last element among a group of sibling elements. CSS伪类 :last-child 代表在一群兄弟元素中的最后一个元素。 举个例 子： 从代码和图可以看出:last-child选择了最后一个li标签。 同时，我们换另外一段代码，看看是否还有这样的效果。 从代码和图可以看出，:last-child并没有起到我们想要的作用。如果，这个时候去掉最后的div标签，再看看效果。 这时，效果出来了，那么，可以总结了。 :last-child表示其 父元素的最后一个子元素，且这个元素是css指定的元素 ，才可以生效。 注意： :last-child 这里父元素的子元素一定是css指定元素才生效 :last-of-type 关于:last-of-type手册中是这么解释的： The :last-of-type CSS pseudo-class represents the last element of its type among a group of sibling elements. CSS伪类:last-of-type代表在一群兄弟元素中的最后一个指定类型的元素。 直接用上面两个栗子。 没有干扰元素，OK。 有干扰元素，OK。 :last-of

MySQL 主备数据库切换报错1396处理方法，操作步骤如下： mysql> show slave status \G; *************************** 1. row *************************** Slave_IO_State: Waiting for master to send event Master_Host: 196.55.3.180 Master_User: repl Master_Port: 3311 Connect_Retry: 60 Master_Log_File: mysql-bin.000002 Read_Master_Log_Pos: 1674 Relay_Log_File: relay-log.000002 Relay_Log_Pos: 367 Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000001 Slave_IO_Running: Yes Slave_SQL_Running: No Replicate_Do_DB: Replicate_Ignore_DB: Replicate_Do_Table: Replicate_Ignore_Table: Replicate_Wild_Do_Table: Replicate_Wild_Ignore_Table: Last_Errno:

1.线性表 线性表 （英语：Linear List）是由n（n≥0）个 数据 元素（ 结点 ）a[0]，a[1]，a[2]…，a[n-1]组成的 有限序列 。 其中： 数据元素的个数n定义为表的长度 = "list".length() （"list".length() = 0（表里没有一个元素）时称为空表） 将非空的线性表（n>=1）记作：（a[0]，a[1]，a[2]，…，a[n-1]） 数据元素a[i]（0≤i≤n-1）只是个抽象符号，其具体含义在不同情况下可以不同 一个数据元素可以由若干个数据项组成。数据元素称为记录，含有大量记录的线性表又称为文件。这种结构具有下列特点：存在一个唯一的没有前驱的（头）数据元素；存在一个唯一的没有后继的（尾）数据元素；此外，每一个数据元素均有一个直接前驱和一个直接后继数据元素。 2.线性表的存储结构 顺序表 链表 单链表 动态单链表 静态单链表 双链表 循环链表 单循环链表 双循环链表 静态链表 3.顺序表 利用数组的连续存储空间顺序存放线性表的各元素 3.1结构体定义 如果需要使用自定义的结构体来维护一个顺序表，通常来讲结构体的元素一般是一个固定大小的数组（可用长度足够大），以及当前数组存放的元素个数，也即数组的长度 typedef struct LNode *List; struct LNode { ElementType Data

本文翻译自官网：Detecting Patterns in Tables Beta https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/streaming/match_recognize.html 搜索一组事件模式是一种常见的用例，尤其是在数据流的情况下。 Flink带有一个 复杂的事件处理（CEP）库 ，该 库 允许在事件流中进行模式检测。 此外，Flink的SQL API提供了一种关系查询方式，该查询具有一系列内置函数和基于规则的优化来表达查询，这些查询可以直接使用。 2016年12月，国际标准化组织（ISO）发布了SQL版本的新版本，其中包括SQL中的 行模式识别 （ ISO / IEC TR 19075-5：2016 ）。 它允许Flink使用该 MATCH_RECOGNIZE 子句 合并CEP和SQL API，以 在SQL中进行复杂的事件处理。 MATCH_RECOGNIZE子句启用以下任务： 使用 PARTITION BY和ORDER BY子句一起逻辑分区和排序数据 。 使用 PATTERN 子句 定义要搜索的行模式 。 这些模式使用与正则表达式相似的语法。 行模式变量的逻辑组件在DEFINE子句中指定。 在 MEASURES 子句中 定义度量

public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E> implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable 其中Deque为双端队列 add(E e)方法如下，就是在链表的最后一项，在其next项附上要添加的数据 /** * Appends the specified element to the end of this list. * * <p>This method is equivalent to {@link #addLast}. * * @param e element to be appended to this list * @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add}) */ public boolean add(E e) { linkLast(e); return true; } /** * Links e as last element. */ void linkLast(E e) { final Node<E> l = last; final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); last =

常用面试题（对应的知识点） 一、什么时候适合用computed，什么时候适合用watch 1、computed 属性的结果会被缓存，除非依赖的响应式属性变化才会重新计算。不可以在data中定义和赋值 2、watch ⑴监听data属性中数据的变化 ⑵监听路由router的变化 ⑶进行深度监听，监听对象的变化 <script> export default { data () { return { group: { data1: '1', data2: '2', data3: '3' } } }, watch: { group: { data1: function () { // do something }, // deep设为了true 如果修改了这个group中的任何一个属性，都会执行handler这个方法 deep: true }, // 有时候我们就想关心这个对象中的某个属性 'group.data3' (newVal) { console.log(newVal) } } } </script> 共同例子： <template> <div class="home"> <input type="text" v-model="name" /> <button type="button" @click="set">set</button> <p>Full name:{{

Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If the last word does not exist, return 0. Note: A word is defined as a character sequence consists of non-space characters only. Example: Input: "Hello World" Output: 5 Solution1； class Solution: def lengthOfLastWord(self, s: str) -> int: if s: return len(s.strip().split(" ")[-1]) else: return 0 来源： https://www.cnblogs.com/mrdoghead/p/11869839.html

解题思路： 我们每次都判断当前结点的值与下一个节点的值是否重复 如果重复就循环寻找下一个不重复的节点，将他们链接到——新链表的尾部（其实就是删除重复的节点） public ListNode deleteDuplication(ListNode pHead) { if (pHead == null || pHead.next == null) return pHead; ListNode next = pHead.next; if (pHead.val == next.val) { while (next != null && pHead.val == next.val) next = next.next; return deleteDuplication(next); } else { pHead.next = deleteDuplication(pHead.next); return pHead; } } 非递归版： public class Solution { public ListNode deleteDuplication(ListNode pHead) { if (pHead==null || pHead.next==null){return pHead;} ListNode Head = new ListNode(0); Head.next = pHead;

1 #条件查询 2 /* 3 4 语法 5 select 6 查询列表 7 from 8 表名 9 where 10 筛选条件 11 分类： 12 1. 按条件表达式筛选 13 条件运算符：> < = != <> >= <= 14 15 2. 逻辑表达式筛选 16 逻辑运算符：&& || ！ 17 and or not 18 19 3.模糊查询 20 like 21 between and 22 in 23 is null 24 25 */ 26 #一.按条件表达式筛选 27 28 #案例1：查询工资大于12000员工信息 29 30 SELECT 31 * 32 FROM 33 employees 34 WHERE 35 salary > 12000; 36 37 #案例2：查询部门编号不等于90号的员工名和部门编号 38 39 SELECT 40 last_name, 41 department_id 42 FROM 43 employees 44 WHERE 45 department - id; 46 47 48 #二.按逻辑表达式筛选 49 50 #案例1：查询工资在lW到2W之间 51 52 SELECT 53 last_name, 54 salary, 55 commission_pct 56 FROM 57 employees 58 WHERE 59 salary

背景: 公司将线上hadoop RM接入ZK 实现高可用 但ZK Znode 默认存储1M,当存储数据量大时候可能导致线上业务的崩溃 处理方案如下: 1，修改ZK配置 增加默认存储上限 2，修改RM数据存储在zk中的路径结构 使结构拆分能支撑更大的数据 问题一 修改ZK配置 增加默认存储上限 主要为修改配置参数 在zk各节点上修改配置 （修改为3M大小） vi zkServer.sh 新增配置到图中位置 ZOO_USER_CFG="-Djute.maxbuffer=3145728" 修改zkCli.sh (不修改 客户端命令行 将不能取得超出1M的数据) 即使如此 当我们代码客户端也不能取得超出大小的数据 需要添加环境变量 如下 System.setProperty("jute.maxbuffer",String.valueOf(3145728)); 同样的yarn的配置也要修改 不然也是白搭yarn-env.sh 新增一行 YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="$YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS -Djute.maxbuffer=10240000" 问题2 优化zk中存储结构yarn 在zk中的存储如下 ROOT_DIR_PATH |--- VERSION_INFO |--- EPOCH_NODE |--- RM_ZK_FENCING_LOCK