小编bar*_*ssa的帖子

有三个整数x,y并且z(每个> = 1)和给定的上限整数n<10 ^ 6.还有,n = x + y + z和output = cos(x) + cos(y) + cos(z).

练习是最大化output.

我为此编写了一个简单的脚本,但时间复杂度为O(n ^ 3).有什么方法可以简化这个吗？

from math import cos

n = 50
x = 1
y = 1
z = 1

total = cos(x) + cos(y) + cos(z)

for x in xrange(n):
    for y in xrange(n):
        for z in xrange(n):
            if x + y + z == n:
                temp = …

当我尝试使用yarn安装node-sass作为sass-loader反应应用程序的依赖项时，出现以下错误：

yarn add v1.22.0
[1/4] Resolving packages...
warning node-sass > request@2.88.2: request has been deprecated, see https://github.com/request/request/issues/3142
warning node-sass > node-gyp > request@2.88.2: request has been deprecated, see https://github.com/request/request/issues/3142
error Couldn't find package "error-ex" on the "npm" registry.
info Visit https://yarnpkg.com/en/docs/cli/add for documentation about this command.

我已经有了最新版本的纱线和 npm。几天前，同样的命令似乎有效。但现在不工作。现在我必须切换到dart-sass而不是node-sass. 我通常在安装依赖项时不指定版本。这个错误与此有关吗？

这是我的依赖项，以防万一：

"dependencies": {
    "@babel/core": "^7.8.4",
    "@babel/plugin-proposal-class-properties": "^7.8.3",
    "@babel/preset-env": "^7.8.4",
    "@babel/preset-react": "^7.8.3",
    "babel-loader": "^8.0.6",
    "css-loader": "^3.4.2",
    "normalize.css": "^8.0.1",
    "react": "^16.12.0",
    "react-dom": "^16.12.0",
    "react-router-dom": "^5.1.2", …

我正在尝试将 Spark RDD 转换为 Pandas DataFrame。

我使用 csv 文件作为示例。该文件有 10 以下是前 3 行：

“可堆叠储物架的埃尔登底座，铂金”，穆罕默德·麦金泰尔，3，-213.25,38.94,35，努勒维特，存储和组织，0.8

“1.7 立方英尺紧凑型“立方体”办公冰箱”，Barry French，293,457.81,208.16,68.02，努勒维特，电器，0.58

“Cardinal Slant-D\xef\xbf\xbd 环形活页夹，重型乙烯基”，Barry French，293,46.71,8.69,2.99，努勒维特，活页夹和活页夹配件，0.39

我的代码在这里：

import pandas as pd\nimport pyspark\nfrom pyspark.sql import SparkSession\n\nspark = SparkSession.builder.appName("HelloWorld").getOrCreate()\nsc = spark.sparkContext\n\n\nfrom pyspark.sql.types import StructType\nfrom pyspark.sql.types import StructField\nfrom pyspark.sql.types import StringType\nfrom pyspark.sql.context import SQLContext\n\nschema = StructType([StructField(str(i), StringType(), True) for i in range(10)])\n\ntext = sc.textFile(\'data_53000kb.csv\')\ntext = text.map(lambda x: [c.strip() for c in x.split(\',\')])\ndf = spark.createDataFrame(text, schema)\ndf.toPandas()\n

此时我收到以下错误：

Py4JJavaError: An error occurred …

我有一个类，它需要一个Spark DataFrame并对其进行一些处理。这是代码：

    for column in self.sdf.columns:
        if column not in self.__columns:
            row = [column]
            row += '--' * 9
            column_table.append(row)

我在我的类的构造函数中有这个代码：

self.sdf: Optional[SparkDataFrame] = None

这sdf是在我的类执行期间动态设置的，然后将运行上面提到的 for 循环。__columns是一个字典，它应该包含 sdf 的所有列。我在运行时没有发现代码中的错误。但是当我用 键入检查我的代码时mypy，它在 for 循环的第一行显示错误：

error: Item "None" of "Optional[Any]" has no attribute "columns"

我知道最初 sdf 将是None. 但我应该认为这是一个严重的错误吗？是否有任何解决方法？

我正在尝试将在 java 8 上运行的 spring boot 2.3 应用程序迁移到 spring boot 3 java 17。问题出在存储库中。

其查询方法如下：

@Query(value = "SELECT ca FROM CorporateActionsV2 ca WHERE ( ca.dividendAmount, TO_CHAR(TO_DATE(ca.effectiveDate) - 5,'IYYY'), TO_CHAR(TO_DATE(ca.effectiveDate) - 5,'IW'), ca.tickerSerial) IN (SELECT c.dividendAmount, TO_CHAR(TO_DATE(c.effectiveDate) - 5,'IYYY'), TO_CHAR(TO_DATE(c.effectiveDate) - 5,'IW'), c.tickerSerial FROM CorporateActionsV2 c WHERE c.dividendAmount IS NOT NULL AND c.eventLabel = 'Dividend' AND c.actionStatus != 'Deleted'" +
        " GROUP BY c.dividendAmount, TO_CHAR(TO_DATE(c.effectiveDate) - 5,'IYYY'), TO_CHAR(TO_DATE(c.effectiveDate) - 5,'IW'), c.tickerSerial HAVING COUNT(*) > 1 )")
List<CorporateActionsV2> getDuplicateActions();

该实体CorporateActionsV2具有以下日期结构：

@Temporal(TemporalType.DATE) …

我遇到一个特定的用例，如果对象为空，我经常需要将它们包装起来Optional。看一下这段代码：

List<AbstractCorporateAction> cas = stream.toList();
if (cas.isEmpty()) return Optional.empty();
else return Optional.of(cas);

我检查列表是否为空，如果确实为空，则返回一个空可选，如果不是，则将其包装。原因是有时我得到列表本身的空值，有时我得到一个实际的列表，但它是空的。

通过这种方法，当返回的可选本身为空时，我不需要仔细检查底层列表。

但对于不同的数据结构，实现方式有所不同。是否有第三方库的内置方法可以实现此目的？我得到的最接近的是 fromGuava.MoreObjects#isEmpty但它只检查对象是否为空，并且在它为空的情况下不返回可选值。

我可以为此编写自己的封面，但我正在寻找一种专业、可靠的方法来实现所需的功能。