1.用VBA做自动更新高级筛选 我做个高级筛选但不能自动更新,想请教各位如何用VBA做。
2.JavaScript中利用Array filter() 方法压缩稀疏数组
3.å¦ä½ä¸è§ååå¾
4.I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"
5.polars源码解析——DataFrame
用VBA做自动更新高级筛选 我做个高级筛选但不能自动更新,想请教各位如何用VBA做。
从以下的示例中,以及FILTE这个对象的源码时代模拟面试属性来看,无法遍历筛选列出的项目。我觉的可以换个方法,例如生成透视表,再遍历透视表中的值,然后再删除透视表。
Dim w As Worksheet
Dim filterArray()
Dim currentFiltRange As String
Sub ChangeFilters()
Set w = Worksheets("Crew")
With w.AutoFilter
currentFiltRange = .Range.Address
With .Filters
ReDim filterArray(1 To .Count, 1 To 3)
For f = 1 To .Count
With .Item(f)
If .On Then
filterArray(f, 1) = .Criteria1
If .Operator Then
filterArray(f, 2) = .Operator
filterArray(f, 3) = .Criteria2
End If
End If
End With
Next
End With
End With
w.AutoFilterMode = False
w.Range("A1").AutoFilter field:=1, Criteria1:="S"
End Sub
JavaScript中利用Array filter() 方法压缩稀疏数组
什么是稀疏数组
数组元素的索引不一定要连续的,它们之间可以有空缺。odoo.apk源码每个javaScript数组都有一个length属性。针对非稀疏数组,该属性就是数组元素的个数;针对稀疏数组,length比所有元素的个数要大。
Array
filter()
方法会跳过稀疏数组中缺少的元素,它的返回数组总是稠密的。
(1)压缩稀疏数组的空缺:
var
dense
=
sparse.filter(
function(currentValue)
{
return
true;
}
);
(2)压缩稀疏数组的空缺,并且删除
undefined
和
null
元素:
var
dense
=
sparse.filter(
function(currentValue)
{
return
currentValue
!==
undefined
&&
currentValue!=
null;
}
)
总结
以上所述是小编给大家介绍的JavaScript中利用Array
filter()
方法压缩稀疏数组,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的c 连接sqlite源码支持!
您可能感兴趣的文章:javascript稀疏数组(sparse
array)和密集数组用法分析JavaScript中的稀疏数组与密集数组[译]
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import flash.display.Sprite;
import flash.display.Loader;
import flash.net.URLRequest;
import flash.display.BitmapData;
import flash.events.Event;
import flash.events.MouseEvent;
import flash.filters.GlowFilter;
import flash.filters.DropShadowFilter;
var spArray:Array = new Array();
var rows,cols,w,h,i,j,m,n:Number;
var filterArray:Array = new Array();
//å®ä¹è¡æ°åæ°
rows = ;
cols = 8
//ç»æ²çº¿çéè¦åæ°ï¼curWidth为è´å¡å°æ²çº¿çåæ°
var curWidth:Number;
var ellipseA:Number;
var ellipseB:Number;
//å è½½å¾ç
var url = new URLRequest("1.jpg");
var _loader = new Loader();
_loader.load(url);
_loader.contentLoaderInfo.addEventListener(Event.COMPLETE,onImgLoad);
//å®ä¹æ»¤é
var color1:Number = 0xCCFF;
var alp1:Number = 0.8;
var blurX1:Number = 2;
var blurY1:Number = 2;
var strength1:Number = 2;
var quality1:Number = 3;
var inner1:Boolean = false;
var knockout1:Boolean = false;
var filter1:GlowFilter = new GlowFilter(color,alp1,blurX1,blurY1,strength1,quality1,inner1,knockout1);
filterArray.push(filter1);
var splArray:Array = new Array();
var distance:Number = 3;
var angleInDegrees:Number = 3;
var color:Number = 0x;
var alp:Number = 0.8;
var blurX:Number = 3;
var blurY:Number = 3;
var strength:Number = 1;
var quality:Number = 3;
var inner:Boolean = false;
var knockout:Boolean = false;
var hideObject:Boolean = false;
var filter:DropShadowFilter = new DropShadowFilter(distance,angleInDegrees,color,alp,blurX,blurY,strength,quality,inner,knockout,hideObject);
filterArray.push(filter);
//对æ¯ä¸ªæ ¼åçå½¢ç¶åå§å,å¦æleft, right, up, downå ¨é¨ä¸ºtrue表示åé¢æå¡«å çæ¤å
for (i = 0; i < rows; i ++)
{
for (j = 0; j < cols; j++)
{
var ms:MySplit = new MySplit(i,j);
//é¦å è°ç¨éæºæ°ï¼ç¡®è®¤æ¬æ ¼å³æ¹åä¸æ¹æ¯å¦å¡«å
m = int(Math.random() * 2);
n = int(Math.random() * 2);
if (m == 1 && j < cols - 1)
{
ms.right = true;
}
if (n == 1 && i < rows - 1)
{
ms.down = true;
}
//æ£æµæ¬æ ¼å·¦æ¹æ¯å¦éè¦å¡«å
if (j > 0 &&! splArray[i * cols + j - 1].right)
{
ms.left = true;
}
//æ£æµæ¬æ ¼ä¸æ¹æ¯å¦éè¦å¡«å
if (i > 0 && ! splArray[(i - 1) * cols + j].down)
{
ms.up = true;
}
splArray.push(ms);
}
}
//主å¤çå½æ°
function onImgLoad(event:Event):void
{
var bitmap:BitmapData = new BitmapData(_loader.width,_loader.height);
w = _loader.width / cols;
h = _loader.height / rows;
//curWidthå§ç»è®¾ä¸ºè¾å°è¾¹çååä¹ä¸ã以éåºé¿å®½æ¯å¾ä¸åè°çç»é¢
curWidth = h < w? h / 4 : w /4;
//ellipseAå§ç»è¾å¤§,è¿æ ·å¯ä»¥éåºç«çæ横ççæ¤å
ellipseA = h > w ? h / 5:w / 5;
ellipseB = h < w? h / 5: w /5;
//é个åå²å¾ç
for (i = 0; i < rows; i ++)
{
for (j = 0; j < cols; j++)
{
bitmap.draw(_loader);
var sampleSprite:Sprite = new Sprite();
sampleSprite.graphics.lineStyle();
sampleSprite.graphics.beginBitmapFill(bitmap);
myDraw(sampleSprite, splArray[i*cols + j]);
sampleSprite.graphics.endFill();
if (_loader.width > )
{
sampleSprite.scaleX = / (w * rows);
sampleSprite.scaleY = / (w * rows)
}
sampleSprite.x = 2 * j ;
sampleSprite.y = 2 * i ;
addChild(sampleSprite);
sampleSprite.filters = filterArray;
spArray.push(sampleSprite);
sampleSprite.addEventListener(MouseEvent.MOUSE_DOWN, onDown);
sampleSprite.addEventListener(MouseEvent.MOUSE_UP, onUp);
}
}
}
//ç»å¾å½æ°
function myDraw(sprite:Sprite, ms:MySplit)
{
sprite.graphics.drawRoundRect(j * w, i * h, w, h, 5, 5);
if (ms.right)
{
sprite.graphics.moveTo(w*(j+1), i*h);
sprite.graphics.curveTo(w*(j+1) - curWidth, i * h + h / 2, w*(j+1), (i+1)*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*(j+1)-0.5*curWidth, i*h+0.5*h-0.5*ellipseA,ellipseB,ellipseA);
}
else if(j < cols - 1)
{
sprite.graphics.moveTo(w*(j+1), i*h);
sprite.graphics.curveTo(w*(j+1) + curWidth, i * h + h / 2, w*(j+1), (i+1)*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*(j+1)+0.5*curWidth - ellipseB, i*h+0.5*h-0.5*ellipseA,ellipseB,ellipseA);
}
if (ms.left)
{
sprite.graphics.moveTo(w*j, i*h);
sprite.graphics.curveTo(w*j + curWidth, i * h + h / 2, w*j, (i+1)*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*j+0.5*curWidth - ellipseB, i*h+0.5*h-0.5*ellipseA,ellipseB,ellipseA);
}
else if (j > 0)
{
sprite.graphics.drawEllipse(w*j-0.5*curWidth, i*h+0.5*h-0.5*ellipseA,ellipseB,ellipseA);
sprite.graphics.moveTo(w*j, i*h);
sprite.graphics.curveTo(w*j - curWidth, i * h + h / 2, w*j, (i+1)*h);
}
if (ms.down)
{
sprite.graphics.moveTo(w*j, (i+1)*h);
sprite.graphics.curveTo(w*j+0.5*w, (i+1) * h - curWidth, (j+1)*w, (i+1)*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*j+0.5*w - 0.5*ellipseA, (i+1)*h-0.5*curWidth, ellipseA,ellipseB);
}
else if(i < rows - 1)
{
sprite.graphics.moveTo(w*j, (i+1)*h);
sprite.graphics.curveTo(w*j+0.5*w, (i+1) * h + curWidth, (j+1)*w, (i+1)*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*j+0.5*w - 0.5*ellipseA, (i+1)*h+0.5*curWidth - ellipseB,ellipseA,ellipseB);
}
if (ms.up)
{
sprite.graphics.moveTo(w*j, i*h);
sprite.graphics.curveTo(w*j+0.5*w, i * h + curWidth, (j+1)*w, i*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*j+0.5*w - 0.5*ellipseA, i*h+0.5*curWidth - ellipseB,ellipseA,ellipseB);
}
else if (i > 0)
{
sprite.graphics.moveTo(w*j, i*h);
sprite.graphics.curveTo(w*j+0.5*w, i * h - curWidth, (j+1)*w, i*h);
sprite.graphics.drawEllipse(w*j+0.5*w - 0.5*ellipseA, i*h-0.5*curWidth,ellipseA,ellipseB);
}
}
function onDown(e:MouseEvent)
{
e.target.startDrag();
}
function onUp(e:MouseEvent)
{
e.target.stopDrag();
}
å¤å¶ä»£ç
I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"
本文基于JDK1.8,深入剖析了BufferedOutputStream的源码,帮助理解缓冲输出流的工作机制。
BufferedOutputStream,作为与缓冲输入流相对应的面向字节的IO类,其主要功能是通过write方法进行字节写出操作,并在调用flush方法时清除缓存区中的剩余字节。
其继承体系主要包括了基本的输出流类,如OutputStream。
相较于缓冲输入流,BufferedOutputStream的方法相对较少,但功能同样强大。ndk opencv 源码编译
BufferedOutputStream内部包含两个核心成员变量:buf代表缓冲区,count记录缓冲区中可写出的字节数。
构造函数默认初始化缓冲区大小为8M,若指定大小则按指定大小初始化。
BufferedOutputStream提供了两种主要的写方法:write(int b)用于写出单个字节,以及write(byte[] b, int off, int len)用于从数组中写出指定长度的字节。在内部实现中,使用System.arraycopy函数加速字节的复制过程。
对于上述方法在调用之后,均会进行缓冲区的清空操作,即调用内部的flushBuffer()方法。然而,820bootloader源码用户直接调用的公有flush()方法有何意义呢?
在实际应用中,当使用BufferedOutputStream进行高效输出时,用户可能需要在程序结束前调用flush()方法,以确保所有未输出的字节都能被正确处理。避免了在程序未结束时输出流的缓存区中出现未输出的字节。
flush()方法内部逻辑简单,主要通过调用继承自FilterOutputStream的out变量的flush()方法实现缓存区的清空,并将缓冲区的字节全部输出。同时,由于Java的IO流采用装饰器模式,该过程也包括了调用其他实现缓冲功能类的flush方法。
为验证flush()方法的功能,本文进行了简单的测试,通过初始化缓冲区大小为5个字节,分别测试了不调用flush()、调用close()与不调用flush()、不调用close()的情况。
测试结果显示,不调用flush()而调用close()时,输出为一个特殊符号,表明字节被正确输出。而在不调用flush()且不调用close()的情况下,输出为空,说明有字节丢失。
值得注意的是,如果在测试时定义的字节数组长度超过缓冲区大小,BufferedOutputStream可能直接使用加速机制全部写出,无需调用flush()。
综上所述,使用BufferedOutputStream时,养成在程序结束前调用flush()的习惯,能有效避免因缓存区未清空导致的数据丢失问题,确保程序的稳定性和可靠性。
polars源码解析——DataFrame
本文将深入剖析polars中DataFrame的核心构造与关键函数,如select、filter和groupby。DataFrame在polars-core的底层,基于Vec容器构建,其结构简单,由一系列Series构成,能够直接利用Vec的特性,如pop和is_empty。
select函数的执行流程涉及select_impl和select_series_impl。filter功能虽简单,但采用多线程技术提升性能,如take和sort操作。关于groupby,它首先通过接收一个基于列的迭代器进行分组,选定列后,调用groupby_with_series生成GroupBy结构,用于后续的聚合操作。
groupby的核心在于groupby_with_series,它根据传入的列名进行分组,构建GroupsProxy对象。group_tuples方法根据不同情况使用SortedSlice或Idx存储分组信息。在对DataFrame按"date"列分组并计算"temp"列数量的例子中,首先进行select操作,确定聚合列,然后执行count聚合。
在执行聚合时,polar利用groups中的索引获取分组数据,通过ChunkedArray进行并行计算,显著提高了性能。整体来看,DataFrame的这些操作都在巧妙地利用了数据结构和并行计算的优势。