• 12.python 模块使用,面向对象介绍


    一.简介

      模块是一个保存了Python代码的文件。模块能定义函数,类和变量。模块里也能包含可执行的代码

      模块分为三种:

    • 自定义模块
    • 内置标准模块
    • 开源模块(第三方)

    自定义模块:

      

    模块导入

    import module
    from module.xx.xx import xx
    from module.xx.xx import xx as rename  
    from module.xx.xx import *

    导入自定义模块时注意路径,查看库文件sys.path,sys.path.append('路径')添加自定义路径

    二.内置模块

    time模块

    time模块提供各种操作时间的函数

    说明:一般有两种表示时间的方式:
           1.时间戳的方式(相对于1970.1.1 00:00:00以秒计算的偏移量),时间戳是惟一的
           2.以数组的形式表示即(struct_time),共有九个元素,分别表示,同一个时间戳的struct_time会因为时区不同而不同

    
    
    The tuple items are:
    year (including century, e.g. 1998)
    month (1-12)
    day (1-31)
    hours (0-23)
    minutes (0-59)
    seconds (0-59)
    weekday (0-6, Monday is 0)
    Julian day (day in the year, 1-366)
    DST (Daylight Savings Time) flag (-1, 0 or 1)
     
    •  函数
    time() -- 返回时间戳
    sleep() -- 延迟运行单位为s
    gmtime() -- 转换时间戳为时间元组(时间对象)
    localtime() -- 转换时间戳为本地时间对象
    asctime() -- 将时间对象转换为字符串
    ctime() -- 将时间戳转换为字符串
    mktime() -- 将本地时间转换为时间戳
    strftime() -- 将时间对象转换为规范性字符串
    常用的格式代码:

    %Y Year with century as a decimal number.
    %m Month as a decimal number [01,12].
    %d Day of the month as a decimal number [01,31].
    %H Hour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
    %M Minute as a decimal number [00,59].
    %S Second as a decimal number [00,61].
    %z Time zone offset from UTC.
    %a Locale's abbreviated weekday name.
    %A Locale's full weekday name.
    %b Locale's abbreviated month name.
    %B Locale's full month name.
    %c Locale's appropriate date and time representation.
    %I Hour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
    %p Locale's equivalent of either AM or PM.


    strptime() -- 将时间字符串根据指定的格式化符转换成数组形式的时间
    常用格式代码:
    同strftime
    • 举例
     View Code

    2.datetime模块

    定义的类有: 
    datetime.date    --表示日期的类。常用的属性有year, month, day
    datetime.time    --表示时间的类。常用的属性有hour, minute, second, microsecond

    datetime.datetime  --表示日期时间
    datetime.timedelta   --表示时间间隔,即两个时间点之间的长度

    • date类

    date类表示日期,构造函数如下 :

    datetime.date(year, month, day);

    year (1-9999)

    month (1-12)

    day (1-31)

    date.today()  --返回一个表示当前本地日期的date对象

    date.fromtimestamp(timestamp) --根据给定的时间戮,返回一个date对象

     View Code

        date.year()   --取给定时间的年

        date.month()  --取时间对象的月

        date.day()  --取给定时间的日

    date.replace()  --生成一个新的日期对象,用参数指定的年,月,日代替原有对象中的属性

    date.timetuple()  --返回日期对应的time.struct_time对象

    date.weekday()  --返回weekday,Monday == 0 ... Sunday == 6

    date.isoweekday() --返回weekday,Monday == 1 ... Sunday == 7

    date.ctime()    --返回给定时间的字符串格式

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    import datetime
    from dateutil.relativedelta import relativedelta
    # 获取当前时间的前一个月
    datetime.datetime.now() - relativedelta(months=+1)
    # 获取当天的前一个月
    datetime.date.today() - relativedelta(months=+1
     View Code
    • time 类

    time类表示时间,由时、分、秒以及微秒组成

    time.min()  --最小表示时间

    time.max()  --最大表示时间

    time.resolution()  --微秒

     View Code
    • datetime类

    datetime是date与time的结合体,包括date与time的所有信息

    datetime.max()  --最大值

    datetime.min()  --最小值

    datetime.resolution() --datetime最小单位

    datetime.today()  --返回一个表示当前本地时间

    datetime.fromtimestamp()  --根据给定的时间戮,返回一个datetime对象

    datetime.year()  --取年

    datetime.month()  --取月

    datetime.day()  --取日期

    datetime.replace()  --替换时间

    datetime.strptime()  --将字符串转换成日期格式

    datetime.time()  --取给定日期时间的时间  

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    3.sys模块

       用于提供对解释器相关的访问及维护,并有很强的交互功能

    常用函数:

    sys.argv --传参,第一个参数为脚本名称即argv[0]

    sys.path --模块搜索路径

    sys.moudule --加载模块字典

    sys.stdin  --标准输入

    sys.stdout  --标准输出

    sys.stderr  --错误输出

    sys.platform --返回系统平台名称

    sys.version  --查看python版本

    sys.maxsize  --最大的Int值

    举例:

    复制代码
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    #传参
    import sys
    
    print(sys.argv[0])
    print(sys.argv[1])
    print(sys.argv[2])
    
    
    ##运行
    python argv.py argv0 argv1
    argv.py
    argv0
    argv1
    复制代码
     View Code
    复制代码
    #sys.exit()系统返回值 
    
    >>> import sys
    >>> sys.exit(0)
    
    C:>echo %ERRORLEVEL%
    0
    
    #windows查看系统返回值命令
    echo %ERRORLEVEL%
    #linux查看系统返回值命令
    echo $?
    复制代码
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    4.pickle模块

      pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换

     pickle模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

    Functions:

    dump(object, file)
    dumps(object) -> string
    load(file) -> object
    loads(string) -> object

    pickle.dumps(obj)--把任意对象序列化成一个str,然后,把这个str写入文件
    pickle.loads(string)  --反序列化出对象
    pickle.dump(obj,file)  --直接把对象序列化后写入文件
    pickle.load(file)  --从文件中反序列化出对象
    复制代码
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import pickle
    accounts = {
        1000: {
            'name':'USERA',
            'email': 'lijie3721@126.com',
            'passwd': 'abc123',
            'balance': 15000,
            'phone': 13651054608,
            'bank_acc':{
                'ICBC':14324234,
                'CBC' : 235234,
                'ABC' : 35235423
            }
        },
        1001: {
            'name': 'USERB',
            'email': 'caixin@126.com',
            'passwd': 'abc145323',
            'balance': -15000,
            'phone': 1345635345,
            'bank_acc': {
                'ICBC': 4334343,
            }
        },
    }
    #把字典类型写入到文件中
    f = open('accounts.db','wb')
    f.write(pickle.dumps(accounts))
    f.close()
    
    #2,反序列出对象并修改其内容,并将修改内容重新写入文件
    file_name = "accounts.db"
    f = open(file_name,'rb')
    account_dic = pickle.loads(f.read())
    f.close()
    
    account_dic[1000]['balance'] -= 500
    f = open(file_name,'wb')
    f.write(pickle.dumps(account_dic))
    f.close()
    
    
    #3,反序列化对象并查看其内容
    
    f = open('accounts.db','rb')
    acountdb = pickle.loads(f.read())
    print(acountdb)
    复制代码
    复制代码
    dic = {
        'k1': [1,2],
        'k2': [3,4]
    }
    #1.将对象写入文件
    f = open('test','wb')
    pickle.dump(dic,f)
    f.close()
    #2.将文件中内容反序列化,并读出
    f = open('test','rb')
    dic2 = pickle.load(f)
    print(dic2)
    f.close()
    复制代码

    5.os模块

    作用:

      用于提供系统级别的操作

    函数: 

    复制代码
     1 os.getcwd()                 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径
     2 os.chdir("dirname")         改变当前脚本工作目录;相当于shell下cd
     3 os.curdir                   返回当前目录: ('.')
     4 os.pardir                   获取当前目录的父目录字符串名:('..')
     5 os.makedirs('dir1/dir2')    可生成多层递归目录
     6 os.removedirs('dirname1')   若目录为空,则删除,并递归到上一级目录,如若也为空,则删除,依此类推
     7 os.mkdir('dirname')         生成单级目录;相当于shell中mkdir dirname
     8 os.rmdir('dirname')         删除单级空目录,若目录不为空则无法删除,报错;相当于shell中rmdir dirname
     9 os.listdir('dirname')       列出指定目录下的所有文件和子目录,包括隐藏文件,并以列表方式打印
    10 os.remove()                 删除一个文件
    11 os.rename("oldname","new")  重命名文件/目录
    12 os.stat('path/filename')    获取文件/目录信息
    13 os.sep                      操作系统特定的路径分隔符,win下为"\",Linux下为"/"
    14 os.linesep                  当前平台使用的行终止符,win下为"	
    ",Linux下为"
    "
    15 os.pathsep                  用于分割文件路径的字符串
    16 os.name                     字符串指示当前使用平台。win->'nt'; Linux->'posix'
    17 os.system("bash command")   运行shell命令,直接显示
    18 os.environ                  获取系统环境变量
    19 os.path.abspath(path)       返回path规范化的绝对路径
    20 os.path.split(path)         将path分割成目录和文件名二元组返回
    21 os.path.dirname(path)       返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素
    22 os.path.basename(path)      返回path最后的文件名。如何path以/或结尾,那么就会返回空值。即os.path.split(path)的第二个元素
    23 os.path.exists(path)        如果path存在,返回True;如果path不存在,返回False
    24 os.path.isabs(path)         如果path是绝对路径,返回True
    25 os.path.isfile(path)        如果path是一个存在的文件,返回True。否则返回False
    26 os.path.isdir(path)         如果path是一个存在的目录,则返回True。否则返回False
    27 os.path.join(path1[, path2[, ...]])  将多个路径组合后返回,第一个绝对路径之前的参数将被忽略
    28 os.path.getatime(path)      返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间
    29 os.path.getmtime(path)      返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间
    复制代码

    6.hashlib模块

      作用:

      用于加密相关的操作,代替了md5模块和sha模块,主要提供 SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512 ,MD5 算法 

     View Code

      加密算法缺陷,即:通过撞库可以反解。所以,有必要对加密算法中添加自定义key再来做加密

     View Code

      7.random

      作用:

      生成随机变量

    import random
     
    print(random.random())
    print(random.randint(1, 2))
    print(random.randrange(1, 10))
    复制代码
    import random
    checkcode = ''
    for i in range(4):
        current = random.randrange(0,4)
        if current != i:
            temp = chr(random.randint(65,90))
        else:
            temp = random.randint(0,9)
        checkcode += str(temp)
    print checkcode
    复制代码
     
     
    参考链接
    https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1
     

    python 面向对象(进阶篇)

    成员

    类的成员可以分为三大类:字段、方法和属性

    注:所有成员中,只有普通字段的内容保存对象中,即:根据此类创建了多少对象,在内存中就有多少个普通字段。而其他的成员,则都是保存在类中,即:无论对象的多少,在内存中只创建一份。

    一、字段

    字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同,

    • 普通字段属于对象
    • 静态字段属于
     字段的定义和使用

    由上述代码可以看出【普通字段需要通过对象来访问】【静态字段通过类访问】,在使用上可以看出普通字段和静态字段的归属是不同的。其在内容的存储方式类似如下图:

    由上图可是:

    • 静态字段在内存中只保存一份
    • 普通字段在每个对象中都要保存一份

    应用场景: 通过类创建对象时,如果每个对象都具有相同的字段,那么就使用静态字段

    二、方法

    方法包括:普通方法、静态方法和类方法,三种方法在内存中都归属于类,区别在于调用方式不同。

    • 普通方法:由对象调用;至少一个self参数;执行普通方法时,自动将调用该方法的对象赋值给self
    • 类方法:由调用; 至少一个cls参数;执行类方法时,自动将调用该方法的复制给cls
    • 静态方法:由调用;无默认参数;
     方法的定义和使用

    相同点:对于所有的方法而言,均属于类(非对象)中,所以,在内存中也只保存一份。

    不同点:方法调用者不同、调用方法时自动传入的参数不同。

    三、属性  

    如果你已经了解Python类中的方法,那么属性就非常简单了,因为Python中的属性其实是普通方法的变种。

    对于属性,有以下三个知识点:

    • 属性的基本使用
    • 属性的两种定义方式

    1、属性的基本使用

     属性的定义和使用

    由属性的定义和调用要注意一下几点:

    • 定义时,在普通方法的基础上添加 @property 装饰器;
    • 定义时,属性仅有一个self参数
    • 调用时,无需括号
                 方法:foo_obj.func()
                 属性:foo_obj.prop

    注意:属性存在意义是:访问属性时可以制造出和访问字段完全相同的假象

            属性由方法变种而来,如果Python中没有属性,方法完全可以代替其功能。

    实例:对于主机列表页面,每次请求不可能把数据库中的所有内容都显示到页面上,而是通过分页的功能局部显示,所以在向数据库中请求数据时就要显示的指定获取从第m条到第n条的所有数据(即:limit m,n),这个分页的功能包括:

    • 根据用户请求的当前页和总数据条数计算出 m 和 n
    • 根据m 和 n 去数据库中请求数据 
     View Code

    从上述可见,Python的属性的功能是:属性内部进行一系列的逻辑计算,最终将计算结果返回。

    2、属性的两种定义方式

    属性的定义有两种方式:

    • 装饰器 即:在方法上应用装饰器
    • 静态字段 即:在类中定义值为property对象的静态字段

    装饰器方式:在类的普通方法上应用@property装饰器

    我们知道Python中的类有经典类和新式类,新式类的属性比经典类的属性丰富。( 如果类继object,那么该类是新式类 )
    经典类,具有一种@property装饰器(如上一步实例)

    复制代码
    # ############### 定义 ###############    
    class Goods:
    
        @property
        def price(self):
            return "wupeiqi"
    # ############### 调用 ###############
    obj = Goods()
    result = obj.price  # 自动执行 @property 修饰的 price 方法,并获取方法的返回值
    复制代码

    新式类,具有三种@property装饰器

    复制代码
    # ############### 定义 ###############
    class Goods(object):
    
        @property
        def price(self):
            print '@property'
    
        @price.setter
        def price(self, value):
            print '@price.setter'
    
        @price.deleter
        def price(self):
            print '@price.deleter'
    
    # ############### 调用 ###############
    obj = Goods()
    
    obj.price          # 自动执行 @property 修饰的 price 方法,并获取方法的返回值
    
    obj.price = 123    # 自动执行 @price.setter 修饰的 price 方法,并将  123 赋值给方法的参数
    
    del obj.price      # 自动执行 @price.deleter 修饰的 price 方法
    复制代码
     

    注:经典类中的属性只有一种访问方式,其对应被 @property 修饰的方法
          新式类中的属性有三种访问方式,并分别对应了三个被@property、@方法名.setter、@方法名.deleter修饰的方法

    由于新式类中具有三种访问方式,我们可以根据他们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除

    复制代码
    class Goods(object):
    
        def __init__(self):
            # 原价
            self.original_price = 100
            # 折扣
            self.discount = 0.8
    
        @property
        def price(self):
            # 实际价格 = 原价 * 折扣
            new_price = self.original_price * self.discount
            return new_price
    
        @price.setter
        def price(self, value):
            self.original_price = value
    
        @price.deltter
        def price(self, value):
            del self.original_price
    
    obj = Goods()
    obj.price         # 获取商品价格
    obj.price = 200   # 修改商品原价
    del obj.price     # 删除商品原价
    复制代码

    静态字段方式,创建值为property对象的静态字段

    当使用静态字段的方式创建属性时,经典类和新式类无区别

    复制代码
    class Foo:
    
        def get_bar(self):
            return 'wupeiqi'
    
        BAR = property(get_bar)
    
    obj = Foo()
    reuslt = obj.BAR        # 自动调用get_bar方法,并获取方法的返回值
    print reuslt
    复制代码

    property的构造方法中有个四个参数

    • 第一个参数是方法名,调用 对象.属性 时自动触发执行方法
    • 第二个参数是方法名,调用 对象.属性 = XXX 时自动触发执行方法
    • 第三个参数是方法名,调用 del 对象.属性 时自动触发执行方法
    • 第四个参数是字符串,调用 对象.属性.__doc__ ,此参数是该属性的描述信息
     View Code

     由于静态字段方式创建属性具有三种访问方式,我们可以根据他们几个属性的访问特点,分别将三个方法定义为对同一个属性:获取、修改、删除

     实例

     注意:Python WEB框架 Django 的视图中 request.POST 就是使用的静态字段的方式创建的属性

     Django源码

    所以,定义属性共有两种方式,分别是【装饰器】和【静态字段】,而【装饰器】方式针对经典类和新式类又有所不同。

    类成员的修饰符

    类的所有成员在上一步骤中已经做了详细的介绍,对于每一个类的成员而言都有两种形式:

    • 公有成员,在任何地方都能访问
    • 私有成员,只有在类的内部才能方法

    私有成员和公有成员的定义不同:私有成员命名时,前两个字符是下划线。(特殊成员除外,例如:__init__、__call__、__dict__等)

    1
    2
    3
    4
    5
    class C:
     
        def __init__(self):
            self.name = '公有字段'
            self.__foo = "私有字段"

    私有成员和公有成员的访问限制不同

    静态字段

    • 公有静态字段:类可以访问;类内部可以访问;派生类中可以访问
    • 私有静态字段:仅类内部可以访问;
     公有静态字段
     私有静态字段

    普通字段

    • 公有普通字段:对象可以访问;类内部可以访问;派生类中可以访问
    • 私有普通字段:仅类内部可以访问;

    ps:如果想要强制访问私有字段,可以通过 【对象._类名__私有字段明 】访问(如:obj._C__foo),不建议强制访问私有成员。

     公有字段
     私有字段

    方法、属性的访问于上述方式相似,即:私有成员只能在类内部使用

    ps:非要访问私有属性的话,可以通过 对象._类__属性名

    类的特殊成员

    上文介绍了Python的类成员以及成员修饰符,从而了解到类中有字段、方法和属性三大类成员,并且成员名前如果有两个下划线,则表示该成员是私有成员,私有成员只能由类内部调用。无论人或事物往往都有不按套路出牌的情况,Python的类成员也是如此,存在着一些具有特殊含义的成员,详情如下:

    1. __doc__

      表示类的描述信息

     View Code

    2. __module__ 和  __class__ 

      __module__ 表示当前操作的对象在那个模块

      __class__     表示当前操作的对象的类是什么

     lib/aa.py
     index.py

    3. __init__

      构造方法,通过类创建对象时,自动触发执行。

     View Code

    4. __del__

      析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。

    注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。

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    5. __call__

      对象后面加括号,触发执行。

    注:构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()

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    6. __dict__

      类或对象中的所有成员

    上文中我们知道:类的普通字段属于对象;类中的静态字段和方法等属于类,即:

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     7. __str__

      如果一个类中定义了__str__方法,那么在打印 对象 时,默认输出该方法的返回值。

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    8、__getitem__、__setitem__、__delitem__

    用于索引操作,如字典。以上分别表示获取、设置、删除数据

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    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    class Foo(object):
     
        def __getitem__(self, key):
            print '__getitem__',key
     
        def __setitem__(self, key, value):
            print '__setitem__',key,value
     
        def __delitem__(self, key):
            print '__delitem__',key
     
     
    obj = Foo()
     
    result = obj['k1']      # 自动触发执行 __getitem__
    obj['k2'= 'wupeiqi'   # 自动触发执行 __setitem__
    del obj['k1']           # 自动触发执行 __delitem__

    9、__getslice__、__setslice__、__delslice__

     该三个方法用于分片操作,如:列表

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    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    class Foo(object):
     
        def __getslice__(self, i, j):
            print '__getslice__',i,j
     
        def __setslice__(self, i, j, sequence):
            print '__setslice__',i,j
     
        def __delslice__(self, i, j):
            print '__delslice__',i,j
     
    obj = Foo()
     
    obj[-1:1]                   # 自动触发执行 __getslice__
    obj[0:1= [11,22,33,44]    # 自动触发执行 __setslice__
    del obj[0:2]                # 自动触发执行 __delslice__

    10. __iter__ 

    用于迭代器,之所以列表、字典、元组可以进行for循环,是因为类型内部定义了 __iter__ 

     第一步
     第二步
     第三步

    以上步骤可以看出,for循环迭代的其实是  iter([11,22,33,44]) ,所以执行流程可以变更为:

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    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    obj = iter([11,22,33,44])
     
    for in obj:
        print i
     For循环语法内部

    11. __new__ 和 __metaclass__

    阅读以下代码:

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    class Foo(object):
     
        def __init__(self):
            pass
     
    obj = Foo()   # obj是通过Foo类实例化的对象

    上述代码中,obj 是通过 Foo 类实例化的对象,其实,不仅 obj 是一个对象,Foo类本身也是一个对象,因为在Python中一切事物都是对象

    如果按照一切事物都是对象的理论:obj对象是通过执行Foo类的构造方法创建,那么Foo类对象应该也是通过执行某个类的 构造方法 创建。

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    print type(obj) # 输出:<class '__main__.Foo'>     表示,obj 对象由Foo类创建
    print type(Foo) # 输出:<type 'type'>              表示,Foo类对象由 type 类创建

    所以,obj对象是Foo类的一个实例Foo类对象是 type 类的一个实例,即:Foo类对象 是通过type类的构造方法创建。

    那么,创建类就可以有两种方式:

    a). 普通方式

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    class Foo(object):
     
        def func(self):
            print 'hello wupeiqi'

    b).特殊方式(type类的构造函数)

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    def func(self):
        print 'hello wupeiqi'
     
    Foo = type('Foo',(object,), {'func': func})
    #type第一个参数:类名
    #type第二个参数:当前类的基类
    #type第三个参数:类的成员

    ==》 类 是由 type 类实例化产生

    那么问题来了,类默认是由 type 类实例化产生,type类中如何实现的创建类?类又是如何创建对象?

    答:类中有一个属性 __metaclass__,其用来表示该类由 谁 来实例化创建,所以,我们可以为 __metaclass__ 设置一个type类的派生类,从而查看 类 创建的过程。

    复制代码
    class MyType(type):
    
        def __init__(self, what, bases=None, dict=None):
            super(MyType, self).__init__(what, bases, dict)
    
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            obj = self.__new__(self, *args, **kwargs)
    
            self.__init__(obj)
    
    class Foo(object):
    
        __metaclass__ = MyType
    
        def __init__(self, name):
            self.name = name
    
        def __new__(cls, *args, **kwargs):
            return object.__new__(cls, *args, **kwargs)
    
    # 第一阶段:解释器从上到下执行代码创建Foo类
    # 第二阶段:通过Foo类创建obj对象
    obj = Foo()
    复制代码

    参考链接 

    https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/4766801.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wolfboy55-163-com/p/8254382.html
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