大数据文摘出品Python太慢了！除了这个缺点，Python可以说是有无数个优点，但就是这个缺点，让无数程序员吐槽不已。现在，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过一个新的编译器来改变这种状况——Codon。Codon 是一个新的基于Python的编译器，能让用户编写的Python代码，运行效率与C或C++程序相当。这很香了。装上了涡轮增压的PythonPython的主要优势在于语法简单易学，这样许多非专业程序员也能体会到编码带来的乐趣。“我们意识到，人们不一定想学习一门新语言或一种新工具，尤其是那些非技术人员。所以我们想，让我们把Python语法、语义和库合
大数据文摘出品Python太慢了！除了这个缺点，Python可以说是有无数个优点，但就是这个缺点，让无数程序员吐槽不已。现在，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员希望通过一个新的编译器来改变这种状况——Codon。Codon 是一个新的基于Python的编译器，能让用户编写的Python代码，运行效率与C或C++程序相当。这很香了。装上了涡轮增压的PythonPython的主要优势在于语法简单易学，这样许多非专业程序员也能体会到编码带来的乐趣。“我们意识到，人们不一定想学习一门新语言或一种新工具，尤其是那些非技术人员。所以我们想，让我们把Python语法、语义和库合
文章目录前言安装步骤1.将Ubuntu升级到最新2.Postgresql数据库安装3.Odoo服务安装4.服务启动/停止/重启5.开启防火墙6.查看服务是否启动7.Odoo及PostgreSQL安装目录结构8.Odoonginx80端口极简配置8.1.安装nginx8.2确定nginx正常8.3修改nginx参数8.4重启nginx服务使用配置生效前言本文将指导你在广泛使用的Linux发行版Ubuntu20.4上安装Odoo服务。本文部署环境：Ubuntu20.04+PostgreSql12+Odoo16+Nginx1.8。整个部署过程预计需花费30分钟左右。安装步骤1.将Ubuntu升级到最
文章目录前言安装步骤1.将Ubuntu升级到最新2.Postgresql数据库安装3.Odoo服务安装4.服务启动/停止/重启5.开启防火墙6.查看服务是否启动7.Odoo及PostgreSQL安装目录结构8.Odoonginx80端口极简配置8.1.安装nginx8.2确定nginx正常8.3修改nginx参数8.4重启nginx服务使用配置生效前言本文将指导你在广泛使用的Linux发行版Ubuntu20.4上安装Odoo服务。本文部署环境：Ubuntu20.04+PostgreSql12+Odoo16+Nginx1.8。整个部署过程预计需花费30分钟左右。安装步骤1.将Ubuntu升级到最
并查集路径压缩并查集里的find函数里可以进行路径压缩，是为了更快速的查找一个点的根节点。对于一个集合树来说，它的根节点下面可以依附着许多的节点，因此，我们可以尝试在find的过程中，从底向上，如果此时访问的节点不是根节点的话，那么我们可以把这个节点尽量的往上挪一挪，减少数的层数，这个过程就叫做路径压缩。如下图中，find(4)的过程就可以路径压缩，让数的层数更少。节点4往上寻找根节点时，压缩第一步，树的层数就减少了一层：节点2向上寻找，也不是根节点，那么把元素2指向原来父节点的父节点，操后后树的层数相应减少了一层，同时返回根节点0。find过程代码修改为：//查找过程,查找元素p所对应的集合
并查集路径压缩并查集里的find函数里可以进行路径压缩，是为了更快速的查找一个点的根节点。对于一个集合树来说，它的根节点下面可以依附着许多的节点，因此，我们可以尝试在find的过程中，从底向上，如果此时访问的节点不是根节点的话，那么我们可以把这个节点尽量的往上挪一挪，减少数的层数，这个过程就叫做路径压缩。如下图中，find(4)的过程就可以路径压缩，让数的层数更少。节点4往上寻找根节点时，压缩第一步，树的层数就减少了一层：节点2向上寻找，也不是根节点，那么把元素2指向原来父节点的父节点，操后后树的层数相应减少了一层，同时返回根节点0。find过程代码修改为：//查找过程,查找元素p所对应的集合
并查集快速合并对于一组数据，并查集主要支持两个动作：union(p,q)-将p和q两个元素连接起来。find(p)-查询p元素在哪个集合中。isConnected(p,q)-查看p和q两个元素是否相连接在一起。在上一小节中，我们用id数组的形式表示并查集，实际操作过程中查找的时间复杂度为O(1)，但连接效率并不高。本小节，我们将用另外一种方式实现并查集。把每一个元素，看做是一个节点并且指向自己的父节点，根节点指向自己。如下图所示，节点3指向节点2，代表3和2是连接在一起的，节点2本身是根节点，所以指向自己。同样用数组表示并查集，但是下面一组元素用parent表示当前元素指向的父节点，每个元素指
并查集快速合并对于一组数据，并查集主要支持两个动作：union(p,q)-将p和q两个元素连接起来。find(p)-查询p元素在哪个集合中。isConnected(p,q)-查看p和q两个元素是否相连接在一起。在上一小节中，我们用id数组的形式表示并查集，实际操作过程中查找的时间复杂度为O(1)，但连接效率并不高。本小节，我们将用另外一种方式实现并查集。把每一个元素，看做是一个节点并且指向自己的父节点，根节点指向自己。如下图所示，节点3指向节点2，代表3和2是连接在一起的，节点2本身是根节点，所以指向自己。同样用数组表示并查集，但是下面一组元素用parent表示当前元素指向的父节点，每个元素指
并查集快速查找本小节基于上一小节并查集的结构介绍基础操作，查询和合并和判断是否连接。查询元素所在的集合编号，直接返回id数组值，O(1)的时间复杂度。...privateintfind(intp){ assertp>=0&&pcount; returnid[p];}...合并元素p和元素q所属的集合，合并过程需要遍历一遍所有元素,再将两个元素的所属集合编号合并，这个过程是O(n)复杂度。...publicvoidunionElements(intp,intq){ intpID=find(p); intqID=find(q); if(pID==qID) return; for(
并查集快速查找本小节基于上一小节并查集的结构介绍基础操作，查询和合并和判断是否连接。查询元素所在的集合编号，直接返回id数组值，O(1)的时间复杂度。...privateintfind(intp){ assertp>=0&&pcount; returnid[p];}...合并元素p和元素q所属的集合，合并过程需要遍历一遍所有元素,再将两个元素的所属集合编号合并，这个过程是O(n)复杂度。...publicvoidunionElements(intp,intq){ intpID=find(p); intqID=find(q); if(pID==qID) return; for(
