self.indexOf

时间: 2024-07-04 17:00:53 浏览: 58
`indexOf` 是 JavaScript 中数组对象的一个方法,用于查找指定元素在数组中第一次出现的位置索引。如果找到该元素,它会返回该元素的索引;如果没有找到,返回 -1。这个方法是区分大小写的,也就是说,`"abc".indexOf("a")` 和 `"abc".indexOf("A")` 的结果会不同。 语法如下: ```javascript array.indexOf(searchElement[, fromIndex]) ``` - `searchElement`: 需要搜索的元素。 - `fromIndex` (可选): 从数组的哪个位置开始搜索,默认为 0。 示例: ```javascript let fruits = ["apple", "banana", "cherry"]; console.log(fruits.indexOf("banana")); // 输出 1,因为 "banana" 在索引 1 处 console.log(fruits.indexOf("mango")); // 输出 -1,因为 "mango" 在数组中不存在 ```
相关问题

解释代码:const { value } = e.target; const newExpandedKeys = dataList .map((item) => { if (item.title.indexOf(value) > -1) { return getParentKey(item.key, defaultData); } return null; }) .filter((item, i, self) => item && self.indexOf(item) === i); setExpandedKeys(newExpandedKeys as React.Key[]); setSearchValue(value); setAutoExpandParent(true);

这段代码使用了React Hooks中的useState和useEffect钩子函数。它们用于处理React组件的状态和生命周期。 这段代码的作用是根据用户在搜索框中输入的内容,过滤并展开相应的树形菜单节点。 具体的代码逻辑如下: - const { value } = e.target;:获取用户在搜索框中输入的内容。 - const newExpandedKeys = dataList.map(...):遍历树形菜单的数据源dataList,根据用户输入的内容过滤出符合条件的节点,并获取它们的父节点的key。 - .filter((item, i, self) => item && self.indexOf(item) === i):去重过滤,确保只展开每个父节点一次。 - setExpandedKeys(newExpandedKeys as React.Key[]):将符合条件的节点的父节点的key作为新的展开节点设置为组件的状态。 - setSearchValue(value):将搜索框中的值设置为组件的状态。 - setAutoExpandParent(true):将自动展开父节点的状态设置为true,确保展开的节点可见。 其中getParentKey函数是一个自定义函数,用于获取节点的父节点的key。

class SeqList: def __init__(self, maxsize=None): self.maxsize = maxsize self.length = 0 self.data = [None] * self.maxsize def __len__(self): return self.length def __getitem__(self, index): if 0 <= index < self.length: return self.data[index] else: raise IndexError("Index out of range") def __setitem__(self, index, value): if 0 <= index < self.length: self.data[index] = value else: raise IndexError("Index out of range") def __contains__(self, value): return value in self.data def index(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: return i raise ValueError("Value not found") def count(self, value): return self.data.count(value) def insert(self, index, value): if self.length >= self.maxsize: raise Exception("SeqList is full") if index < 0: index = 0 elif index > self.length: index = self.length for i in range(self.length-1, index-1, -1): self.data[i+1] = self.data[i] self.data[index] = value self.length += 1 def remove(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: for j in range(i, self.length-1): self.data[j] = self.data[j+1] self.data[self.length-1] = None self.length -= 1 return raise ValueError("Value not found") def pop(self, index=None): if not self.length: raise Exception("SeqList is empty") if index is None: index = self.length - 1 value = self[index] self.remove(value) return value def add(self, value): self.insert(self.length, value) def insert_ordered(self, value): index = 0 while index < self.length and self.data[index] < value: index += 1 self.insert(index, value) 给这段代码的每小段加注释

# 定义一个SeqList类 class SeqList: # 初始化类,maxsize为列表最大长度,默认为None def __init__(self, maxsize=None): self.maxsize = maxsize self.length = 0 # 列表中元素个数 self.data = [None] * self.maxsize # 初始化列表,长度为maxsize,元素都为None # 返回列表中元素个数 def __len__(self): return self.length # 获取列表中指定位置的元素 def __getitem__(self, index): if 0 <= index < self.length: # 如果索引在列表长度范围内 return self.data[index] # 返回该位置的元素 else: raise IndexError("Index out of range") # 否则抛出索引错误 # 设置列表中指定位置的元素值 def __setitem__(self, index, value): if 0 <= index < self.length: # 如果索引在列表长度范围内 self.data[index] = value # 将该位置的元素设置为指定值 else: raise IndexError("Index out of range") # 否则抛出索引错误 # 判断列表中是否包含指定值 def __contains__(self, value): return value in self.data # 如果指定值在列表中,则返回True,否则返回False # 返回指定值在列表中第一次出现的位置 def index(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: return i # 如果找到指定值,返回其位置 raise ValueError("Value not found") # 否则抛出值错误 # 返回指定值在列表中出现的次数 def count(self, value): return self.data.count(value) # 返回指定值在列表中出现的次数 # 在指定位置插入值 def insert(self, index, value): if self.length >= self.maxsize: # 如果列表已满,抛出异常 raise Exception("SeqList is full") if index < 0: # 如果指定位置小于0,插入到列表最前面 index = 0 elif index > self.length: # 如果指定位置大于列表长度,插入到列表最后面 index = self.length for i in range(self.length-1, index-1, -1): # 从后往前遍历列表 self.data[i+1] = self.data[i] # 每个元素向后移动一位 self.data[index] = value # 将指定值插入到指定位置 self.length += 1 # 列表长度加1 # 删除列表中指定值的第一个出现的位置 def remove(self, value): for i in range(self.length): if self.data[i] == value: # 如果找到指定值 for j in range(i, self.length-1): # 从该位置往后遍历 self.data[j] = self.data[j+1] # 每个元素向前移动一位 self.data[self.length-1] = None # 将最后一个元素设为None self.length -= 1 # 列表长度减1 return # 找到第一个指定值并删除后,直接返回 raise ValueError("Value not found") # 如果找不到指定值,抛出值错误 # 删除列表中指定位置的元素 def pop(self, index=None): if not self.length: # 如果列表为空,抛出异常 raise Exception("SeqList is empty") if index is None: # 如果没有指定位置,则默认删除最后一个元素 index = self.length - 1 value = self[index] # 获取指定位置的元素值 self.remove(value) # 调用remove方法删除该元素 return value # 返回删除的元素值 # 将指定值添加到列表末尾 def add(self, value): self.insert(self.length, value) # 调用insert方法,在列表末尾插入指定值 # 按顺序将指定值插入到列表中 def insert_ordered(self, value): index = 0 while index < self.length and self.data[index] < value: # 如果列表中有比指定值小的元素 index += 1 # 继续寻找下一个元素 self.insert(index, value) # 找到第一个比指定值大的元素,将指定值插入到该位置

相关推荐

约瑟夫环改错class Node: def __init__(self,data): self.data=data self.next=Noneclass linklist: def __init__(self): self.head=None self.data=None def isEmpty(self): if self.head: return False else: return True def length(self): if self.isEmpty(): return 0 else: t = self.head n = 1 while t.next: if t.next == self.head: break t = t.next n = n + 1 return n def addhead(self,data): node = Node(data) if self.isEmpty(): self.head = node self.tail = self.head else: node.next = self.head self.head = node self.tail.next = self.head def addtail(self,data): node=Node(data) if self.isEmpty(): self.addhead(data) else: t=self.head n=1 l=self.length() while n<l: n=n+1 t=t.next t.next=node node.next=self.head self.tail=node def delete(self,index): if self.isEmpty(): print("The linked list is empty") else: t = self.head l = self.length() if index == 0: self.head = t.next self.tail.next = self.head elif index == l - 1: n = 1 while n < l - 1: t = t.next n = n + 1 t.next = self.head self.tail = t elif index > l - 1: print("Out of range") elif index < 0: print("Wrong operation") else: n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next.next t.next = a def insert(self,data,index): l = self.length() if index == 0 or self.isEmpty(): self.addhead(data) elif index >= l: self.addtail(data) else: node = Node(data) t = self.head n = 1 while n < index - 1: t = t.next n = n + 1 a = t.next t.next = node node.next = a def search(self,a): t=self.head for i in range(a): t=t.next return t.data def form(self,datalist): self.addhead(datalist[0]) for i in range(1,len(datalist)): self.addtail(datalist[i]) t = self.head while t.next != self.head: t = t.nextn,p=map(int,input().split(' '))data=[]p=p-1for i in range(1,n+1): data.append(i)print(data)datalist=[]for i in range(len(data)): datalist.append(int(data[i]))link=linklist()link.form(datalist)a=pb=[]while link.length()>0: b.append(link.search(a)) link.delete(a) a=a+p while a>=link.length(): a=a-link.length()print(b)

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

最新推荐

recommend-type

最优条件下三次B样条小波边缘检测算子研究

"这篇文档是关于B样条小波在边缘检测中的应用,特别是基于最优条件的三次B样条小波多尺度边缘检测算子的介绍。文档涉及到图像处理、计算机视觉、小波分析和优化理论等多个IT领域的知识点。" 在图像处理中,边缘检测是一项至关重要的任务,因为它能提取出图像的主要特征。Canny算子是一种经典且广泛使用的边缘检测算法,但它并未考虑最优滤波器的概念。本文档提出了一个新的方法,即基于三次B样条小波的边缘提取算子,该算子通过构建目标函数来寻找最优滤波器系数,从而实现更精确的边缘检测。 小波分析是一种强大的数学工具,它能够同时在时域和频域中分析信号,被誉为数学中的"显微镜"。B样条小波是小波家族中的一种,尤其适合于图像处理和信号分析,因为它们具有良好的局部化性质和连续性。三次B样条小波在边缘检测中表现出色,其一阶导数可以用来检测小波变换的局部极大值,这些极大值往往对应于图像的边缘。 文档中提到了Canny算子的三个最优边缘检测准则,包括低虚假响应率、高边缘检测概率以及单像素宽的边缘。作者在此基础上构建了一个目标函数,该函数考虑了这些准则,以找到一组最优的滤波器系数。这些系数与三次B样条函数构成的线性组合形成最优边缘检测算子,能够在不同尺度上有效地检测图像边缘。 实验结果表明,基于最优条件的三次B样条小波边缘检测算子在性能上优于传统的Canny算子,这意味着它可能提供更准确、更稳定的边缘检测结果,这对于计算机视觉、图像分析以及其他依赖边缘信息的领域有着显著的优势。 此外,文档还提到了小波变换的定义,包括尺度函数和小波函数的概念,以及它们如何通过伸缩和平移操作来适应不同的分析需求。稳定性条件和重构小波的概念也得到了讨论,这些都是理解小波分析基础的重要组成部分。 这篇文档深入探讨了如何利用优化理论和三次B样条小波改进边缘检测技术,对于从事图像处理、信号分析和相关研究的IT专业人士来说,是一份极具价值的学习资料。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

递归阶乘速成:从基础到高级的9个优化策略

![递归阶乘速成:从基础到高级的9个优化策略](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240319104901/dynamic-programming.webp) # 1. 递归阶乘算法的基本概念 在计算机科学中,递归是一种常见的编程技巧,用于解决可以分解为相似子问题的问题。阶乘函数是递归应用中的一个典型示例,它计算一个非负整数的阶乘,即该数以下所有正整数的乘积。阶乘通常用符号"!"表示,例如5的阶乘写作5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1。通过递归,我们可以将较大数的阶乘计算简化为更小数的阶乘计算,直到达到基本情况
recommend-type

pcl库在CMakeLists。txt配置

PCL (Point Cloud Library) 是一个用于处理点云数据的开源计算机视觉库,常用于机器人、三维重建等应用。在 CMakeLists.txt 文件中配置 PCL 需要以下步骤: 1. **添加找到包依赖**: 在 CMakeLists.txt 的顶部,你需要找到并包含 PCL 的 CMake 找包模块。例如: ```cmake find_package(PCL REQUIRED) ``` 2. **指定链接目标**: 如果你打算在你的项目中使用 PCL,你需要告诉 CMake 你需要哪些特定组件。例如,如果你需要 PointCloud 和 vi
recommend-type

深入解析:wav文件格式结构

"该文主要深入解析了wav文件格式,详细介绍了其基于RIFF标准的结构以及包含的Chunk组成。" 在多媒体领域,WAV文件格式是一种广泛使用的未压缩音频文件格式,它的基础是Resource Interchange File Format (RIFF) 标准。RIFF是一种块(Chunk)结构的数据存储格式,通过将数据分为不同的部分来组织文件内容。每个WAV文件由几个关键的Chunk组成,这些Chunk共同定义了音频数据的特性。 1. RIFFWAVE Chunk RIFFWAVE Chunk是文件的起始部分,其前四个字节标识为"RIFF",紧接着的四个字节表示整个Chunk(不包括"RIFF"和Size字段)的大小。接着是'RiffType',在这个情况下是"WAVE",表明这是一个WAV文件。这个Chunk的作用是确认文件的整体类型。 2. Format Chunk Format Chunk标识为"fmt",是WAV文件中至关重要的部分,因为它包含了音频数据的格式信息。例如,采样率、位深度、通道数等都在这个Chunk中定义。这些参数决定了音频的质量和大小。Format Chunk通常包括以下子字段: - Audio Format:2字节,表示音频编码格式,如PCM(无损)或压缩格式。 - Num Channels:2字节,表示音频的声道数,如单声道(1)或立体声(2)。 - Sample Rate:4字节,表示每秒的样本数,如44100 Hz。 - Byte Rate:4字节,每秒音频数据的字节数,等于Sample Rate乘以Bits Per Sample和Num Channels。 - Block Align:2字节,每个样本数据的字节数,等于Bits Per Sample除以8乘以Num Channels。 - Bits Per Sample:2字节,每个样本的位深度,影响声音质量和文件大小。 3. Fact Chunk(可选) Fact Chunk标识为'fact',虽然不是所有WAV文件都包含此Chunk,但它提供了额外的样本信息,如实际的样本数,对于非整数倍采样率的文件尤其有用。 4. Data Chunk Data Chunk标识为'data',是WAV文件中真正包含音频样本数据的部分。其ID后面是4字节的Size字段,表示数据区域的大小,不包括ID和Size本身。这个Chunk的内容就是连续的音频样本值,根据Format Chunk定义的格式进行编码。 所有Chunk的大小字段都是以低字节在前,高字节在后的顺序存储,这是遵循了RIFF格式的规定。理解这些Chunk的结构和内容对于处理和分析WAV文件至关重要,无论是编程处理音频数据还是进行音频文件的转换和编辑。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【递归算法揭秘】:阶乘问题的7个高效实现技巧

![【递归算法揭秘】:阶乘问题的7个高效实现技巧](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230927121458/What-is-Factorial.png) # 1. 递归算法的基本原理 递归算法是一种通过函数自身调用自身以解决问题的编程技巧。它允许问题被拆分成更小的子问题,每个子问题都与原问题具有相同的结构。这种算法通常用于解决可以自然分解为相似子问题的问题,如树或图的遍历。 在递归中,关键的概念是基本情况(base case)和递归步骤(recursive step)。基本情况定义了递归的终止条件,确保算法不会无限
recommend-type

python中如何提取多维训练集中输入特征的部分

在Python中,特别是使用PyTorch进行深度学习时,处理多维特征的输入通常涉及以下几个步骤: 1. **加载数据**[^2]: 使用`numpy.loadtxt`或`pandas.read_csv`等函数加载CSV或TXT文件,这些函数允许指定`delimiter`(分隔符),如逗号或制表符,来解析具有多个特征的列。例如: ```python import numpy as np data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=[0, 1, 2]) # 假设前三列为特征 ``` 2. **预处理
recommend-type

JIRA系统配置指南:代理与SSL设置

"这篇指南将介绍如何在使用代理和SSL的情况下配置JIRA系统。主要步骤包括设置Apache2作为反向代理、确保Java环境正确、安装JIRA独立版本、配置JIRA主目录以及调整Tomcat服务器设置。" 在企业环境中,JIRA常常需要部署在内网并透过代理服务器对外提供服务,同时为了保证数据安全,会采用SSL进行加密通信。以下是如何通过代理和使用SSL配置JIRA系统的方法: 1. 配置Apache2作为反向代理: - Apache2需要配置为虚拟主机,以便在同一服务器上托管多个站点。对于JIRA,我们需要创建一个专门处理"jira.example.com"域名的虚拟主机。 - 在Apache2的配置文件(如`/etc/apache2/sites-available/jira.conf`)中,添加如下配置来代理JIRA请求: ```apacheconf <VirtualHost *:443> ServerName jira.example.com SSLEngine on SSLCertificateFile /path/to/your/certificate.crt SSLCertificateKeyFile /path/to/your/private.key ProxyRequests Off ProxyPass / http://localhost:8080/ ProxyPassReverse / http://localhost:8080/ </VirtualHost> ``` - 确保启用新的虚拟主机并重启Apache2以应用更改。 2. 确保Java环境就绪: - 检查系统是否已安装Java,如果没有,需要安装。例如,在Ubuntu上,可以运行`sudo apt-get install default-jdk`。 - 修改`.bash_profile`文件,设置JAVA_HOME环境变量指向Java安装路径,并更新PATH变量: ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin export PATH ``` - 保存文件并使更改生效:`source ~/.bash_profile` 3. 使用JIRA独立版本: - 确认你正在使用的是JIRA的独立服务器版本,而不是其他部署方式。 4. 配置JIRA主目录: - 打开`jira-application.properties`文件(通常位于`/var/www/jira/atlassian-jira/WEB-INF/classes/`)。 - 修改`jira.home`属性,指定JIRA的数据存储位置: ```properties jira.home=/var/www/jira ``` 5. 调整Tomcat服务器设置: - 编辑JIRA使用的Tomcat配置文件,通常是`/var/www/jira/atlassian-jira/WEB-INF/classes/server.xml`。 - 确保Tomcat监听的端口(默认8080)与Apache2配置中的ProxyPass相匹配。 - 如果需要,还可以调整Tomcat的SSL配置,使其使用与Apache2相同的证书。 6. 重启JIRA和Apache2服务: - 停止JIRA服务:`sudo service jira stop` - 启动JIRA服务:`sudo service jira start` - 重启Apache2服务:`sudo service apache2 restart` 完成以上步骤后,你应该可以通过HTTPS访问`https://jira.example.com`来使用配置了代理和SSL的JIRA系统。如果遇到任何问题,检查Apache和JIRA的日志以获取错误信息。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩