编程开发
暴力子字符串搜索算法
暴力子字符串搜索算法（Brute-Force String Searching Algorithm）是一种简单直接的字符串匹配算法，也叫做朴素字符串匹配算法。它...
保留最新的n个文件并删除其余文件的问题。
可以采用Python编写脚本来解决这个问题，步骤如下：查询指定目录下的所有文件，按照时间升序排列。如果文件数量小于等于n，则直接退出。循环遍历所有文件，若当前文...
保留最新版本/删除旧版本
以下是一个示例解决方案，其中演示了如何保留最新版本并删除旧版本。import osdef keep_latest_versions(directory, num...
保留最后一个重复的行
以下是一个保留最后一个重复行的示例代码：def keep_last_duplicate_line(file_path): lines_seen = set...
保留“PySpark Keep only Year and Month in Date”的年份和月份
在PySpark中，我们可以使用withColumn和split函数来保留日期中的年份和月份。下面是一个示例代码：from pyspark.sql.functi...
保留最新的KeyValuePairs在SortedList中
要在SortedList中保留最新的KeyValuePairs，可以使用以下代码示例来解决问题：using System;using System.Collec...
保留“python”单词的情况下去掉前缀和后缀
以下是一个解决方案的例子，该示例使用了Python中的正则表达式库re：import redef remove_prefix_suffix(word): ...
暴力字符串匹配算法的时间复杂度求和。
暴力字符串匹配算法即为Brute force string match算法，简称BF算法。假设文本串长度为n，模式串长度为m，BF算法的时间复杂度为O(nm)，...
保留最长子字符串，如果条件匹配。
在给出解决方法之前，需要明确问题的具体要求和条件。假设问题要求是在一个字符串中找到最长的连续子字符串，该子字符串满足某些条件。以下是一个示例解决方法，其中的条件...
保留最近7天的nlog
要保留最近7天的nlog，可以使用以下解决方法：使用NLog进行日志记录首先，确保已经安装了NLog库。可以通过NuGet包管理器或手动下载和添加引用来完成安装...
保留最近的日期
以下是一个保留最近日期的示例代码：import datetime# 创建一个包含日期的列表dates = [datetime.date(2022, 1, 1),...
保留作为字典使用的 JSON 对象的简化写法。
在JSON中，可以使用简化写法来表示一个作为字典使用的对象。以下是一些常见的简化写法示例：使用花括号 {} 表示空字典：{}使用双引号 "" 表示键名：{ "...
保留最后一个Maven快照版本在仓库中吗？
可以使用Maven的maven-dependency-plugin插件来实现保留最后一个快照版本在仓库中的功能。以下是一个示例的Maven配置： ... ...
保留最近10个文件夹，删除其它的。
可以使用Python的os模块和shutil模块，实现对文件的操作。步骤如下：获取当前目录下所有子文件夹的名称，并按创建时间进行排序（从早到晚）。import ...
保留（和加载）每个数据源的表格视图滚动位置
要保留和加载每个数据源的表格视图滚动位置，您可以使用以下方法：在适当的位置保存滚动位置，例如在视图控制器的viewWillDisappear方法中保存滚动位置：...
保留“this”在bootbox回调函数中。
在bootbox回调函数中，可以使用箭头函数来保留this的值。箭头函数没有自己的this值，而是继承了外部作用域的this值。下面是一个使用箭头函数来保留th...
保留最后一个重复行，但列不同
以下是一个解决方法的代码示例：def remove_duplicates(file_path): lines_seen = set() # 用于存储已经出...
保留最显著的一个位，清除其他位。
以下是一个示例代码，用于保留一个数的最显著位，并清除其他位。def clear_bits_except_msb(num): # 计算最显著位的位置 ...
保留最长的字符串，同时删除部分匹配的字符串。
可以用以下的 Python 代码实现：def remove_partially_matched(strings): # 先按字符串长度递减排序 st...
保留最新的7条记录，并删除所有其他查询问题。
以下是一个示例的解决方法，使用Python的pandas库来处理数据：import pandas as pd# 加载数据data = pd.read_csv("...