#array操作

[clonecoding-ja]

JavaScriptのスプレッド構文：ArrayとObjectsの効率的な操作方法

この記事は、現代のJavaScriptにおけるスプレッド構文の重要性と使用方法に焦点を当てています。スプレッド構文は、ArrayやObjectsの効率的な操作手法を提供し、コードの簡潔性と効率性を向上させます。記事はスプレッド構文の基本的な理解から、ArrayやObjectsにおける使用方法、一般的なエラーの解決策までを詳細に解説しています。

スプレッド構文を使うことで、ArrayやObjectsを展開し、結合する方法、オブジェクトのプロパティを効率的に操作する方法、関数引数として活用する方法などが具体的なコード例とともに説明されています。また、スプレッド構文の使用に伴う一般的なエラーやその解決策も紹介されて��り、読者はスムーズなプログラミング体験を得るためのポイントを押さえることができます。

この記事を通じて、読者はJavaScriptでスプレッド構文を使いこなすための手法やベストプラクティスを学び、ArrayやObjectsの操作を効率的に行うスキルを向上させることができるでしょう。

[chilin99999-blog]

[JS] 陣列操作實務範例

Array操作系列文：http://chilin99999.tumblr.com/tagged/array%E6%93%8D%E4%BD%9C

這篇文章，舉幾個比較貼近實務的case，與大家分享。

如果大家想對Array做什麼害羞的事(?)，可以在底下留言。

版主會的話就將其補上～

let data = { title: 'Javascript超級大亂鬥', players: { teamA: [ { name: 'David', age: 18, score: 6688, }, { name: 'Peter', age: 16, score: 5689, } ], teamB: [ { name: 'Kelly', age: 62, score: 7566, }, { name: 'Diana', age: 24, score: 4089 } ] }, };

情境１：找出Diana是否為玩家

data.players.teamA.concat(data.players.teamB).some(d => d.name === 'Diana'); // true

情境２：從players清單中刪除Peter

Object.keys(data.players).forEach((key) => { let team = data.players[key]; let index = team.map(d => d.name).indexOf('Peter'); if(index > 0) team.splice(index, 1); });

情境３：找出分數最高的玩家

data.players.teamA.concat(data.players.teamB).reduce((pre, cur) => { return pre < cur ? pre : cur; }); // {name: "Diana", age: 24, score: 4089}

情境４：將新成員Tom隨機加入某隊

let playerTom = { name: 'Tom', age: 87, score: 8787, }; let randomTeam = Math.floor((Math.random()) + 1) ? 'teamA' : 'teamB'; data.players[randomTeam].push(playerTom);

[o-2-s]

モディファイア

モディファイアとは オブジェクトのメッシュ構造に手を加えずに装飾可能になるため、非破壊的な操作とも呼ばれます。 モディファイアの操作はは主に4つ（Modify、Generate、Deform、Physics）のカテゴリに分けられます。 ※作業しながら理解していっているので正直全ての説明ができない状態なので追々加筆していきたいと思っています。（理解してから書きたいので） Generate 形状をう変更する時に使われます。 Array配列BevelベベルBooleanブーリアンBuildビルドDecimateポリゴン数削減Edge Split辺分離Geometry NodesジオメトリノードMaskマスクMirrorミラーMultiresolutionマルチレゾリューションRemeshリメッシュScrewスクリューSkinスキンSolidify厚みづけSubdivision…

[ginggotisga]

Vmware fusion pro 10 key 無料ダウンロード.Mac用のVMWare Fusion Pro

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                                                                          Your browser is not supported on VMware Customer Connect..Mac VMware Fusion 12 Pro 密钥分享() - JoyNop

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Jun 07,  · Fusion12mac破解版、VMware Fusion、VMware Fusion Pro for mac 专业特别版是一款专门为mac系统用户设计的mac虚拟机软件。vmware fusion功能作用与Parallels Desktop类似。vmware fusion pro使用简单，功能强大，让mac系统上��用户也能够使用windowsFusion破解版、VMware Nov 04,  · Mac VMware Fusion 12 Pro 密钥分享 () 工具. 37 条评论. 次阅读. VMware Fusion 12pro 密钥分享. 更新内容：. 支持 macOS 11 Big Sur. 将 macOS 11 Big Sur 作为主机操作系统运行。 Nov 18,  · As a very excellent virtual machine software with very high performance under Mac OS, VMware Fusion (Pro) is the best way to seamlessly run Windows on a Mac computer. It provides the ultimate Windows experience on a Mac OS, enables you to directly run Windows, Linux, Android or other OS at the same time without having to restart your Mac OS         

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ホストオペレーティングシステム： Mac OS X ゲストオペレーティングシステムは次のとおりです。 ウインドウズ10 Windows8. X。 Windows 7。 Windows XP。 Mac OS VMware Fusion Proは、macOSで最高の仮想マシンモニターの1つとして宣伝されています。俊敏性、生産性、セキュリティを毎日提供します。このアプリは、あらゆるレベルの専門知識を持つユーザーが非常に簡単にナビゲートできます。.

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AnastasiyのMac用Extension Managerは、拡張機能、プラグイン、パネルをAdobe Creative SuiteとCreative Cloudに簡単にインストールできる非常に便利なアプリです。 このアプリは、MagicPickerカラーホイール、MixColorsカラーミキサー、DiskFontsフォントマネージャーなど、すべてのサードパーティの拡張機能をサポートしていま.

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Apple iMovie Apple iMovieを使用すると、見事なHDムービーやハリウッドスタイルの予告編を作成できます。ビデオライブラリを参照して、お気に入りのビデオを簡単に共有できます。ビデオは外部デバイスからインポートして、簡単に微調整、再配置、編集してから、共有したりDVDに書き込んだりできます。 機能が含まれます： 日付でサイドバーのイベントをソートするオプション新しいタイトルのフォント、サイズ、色を変更す.

Adobe Premiere Pro CC 業界や愛好家の間で広く知られているAdobe Premiere Pro CCは、巨大なサイズのビデオ編集スイートです。これはプロレベルのソフトウェアであると言っても過言ではないようです。AdobePremiere Pro CCは、Hollywordの映画スタジオで映画レベルの制作を編集するためによく使用されます。 Adobe Premiere Pro CCには学習曲線がありますが、このソフトウェ. Google Earth Pro for Mac Google Earthは、私たち自身の惑星の見方を文字通り変えました。 Google Earthプロフライを使用すると、どこにでも移動して、衛星画像、地図、地形、3D建物を表示できます。リストは続きます。最近追加されたのは、宇宙空間の銀河、海の峡谷、アートギャラリー、スキーコースです。 主な機能は次のとおりです。 数十年の歴史的な画像で世界的な変化を見る 時間の経過とともに近所がどのように変.

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                                                                          Join or Sign In.Microsoft Visual Studio Ultimate - Free download and software reviews - CNET Download

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Download Microsoft Visual Studio Service Pack 1 for Windows to update Visual Studio to the latest service pack ing System: Windows May 12,  · A security issue has been identified leading to a vulnerability in MFC applications that are built with Visual Studio and ship the Microsoft Visual C++ Service Pack 1 Redistributable Package Oct 30,  · このリリースには、Microsoft テスト マネージャーでのコード化された UI テストと操作の記録を、KB がインストールされた Internet Explorer 9 または Internet Explorer 10 を実行するコンピューターで正常に実行できるようにする、Visual Studio SP1 の更新プログラムが含まれています。         

 ナレッジベース記事: KB Windows 7, Windows 8, Windows Server R2 Bit x86 , Windows Server R2 x64 editions, Windows Server Service Pack 2, Windows Server R2, Windows Server Service Pack 2, Windows Vista Service Pack 2, Windows XP Service Pack 3.

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Download Microsoft Visual Studio Service Pack 1 の更新プログラム KB from Official Microsoft Download Center. Surface デバイス オリジナルで、あり続ける 今すぐ購入. Microsoft Visual Studio Service Pack 1 の更新プログラム KB ここで言語を選択すると、そのページのすべてのコンテンツが選択した言語に変更されます。 言語を選択:.

イタリア語 スペイン語 ドイツ語 フランス語 ロシア語 中国語（簡体） 中国語 繁体 日本語 英�� 韓国語. ダウンロード DirectX End-User Runtime Web Installer ダウンロード. このリリースには、Visual Studio SP1 テスト ツールに対する更新プログラムと Windows 8 および Visual Studio の互換性の修正が含まれています。. 詳細 バージョン:. ファイル サイズ:. システム要件 サポートされるオペレーティング システム. インストール方法 このページの [ダウンロード] をクリックしてダウンロードを開始するか、 [言語の変更] ドロップダウン リスト ボックスの一覧で別の言語をクリックし、[変更] をクリックします。 次のいずれかの操作を実行します。 すぐにインストールを開始するには、[ 実行 ] をクリックします。 コンピューターにファイルをダウンロードして後でインストールする場合は、[ 保存 ] をクリックします。 インストールを取り消す場合は、[ キャンセル ] をクリックします。.

関連リソース サポート技術情報の文書 マイクロソフトをフォローする Facebook Twitter.

[clonecoding-ja]

JavaScriptのスプレッド構文：ArrayとObjectsの効率的な操作方法

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[774]

[[0 1] [2 3] [4 5]] それでは、軸(axis)を指定して結果を見てみましょう。 a.sum(axis=0) 実行結果は以下のようになります。縦方向に集計された結果が表示されます。 array([6, 9]) 軸(axis)を1に変更してみます。 a.sum(axis=1) 実行結果は以下のようになります。 array([1, 5, 9])

PythonのNumPyにおける軸（axis）の操作方法【初心者向け】 | TechAcademyマガジン

[craftloading57]

Neo4j Python

要通过python来操作Neo4j，首先需要安装py2neo，可以直接使用pip安装。 pip install py2neo 在完成安装之后，在python中调用py2neo即可，常用的有Graph,Node,Relationship。 from py2neo import Graph,Node,Relationship 连接Neo4j的方法很简单：. The Python Driver 1.7 supports older versions of python, Neo4j 4.1 will work in fallback mode with that driver. Neo4j Cypher Tutorial With Python. In this course student will learn what is graph database, how it is different from traditional relational database, why graph database is important today, what is neo4j, why neo4j is the best graph database available in the market, students will also get the idea about cypher query and uses of cypher query(all CRUD operations and complete sets of uses cases.

Neo4j Python Book

Neo4jDeveloper(s)Neo4jInitial release2007; 14 years ago(1)Stable releaseRepositoryWritten inJavaTypeGraph databaseLicense

Source code:GPLv3 and AGPLv3

Binaries:Freemiumregisterware

Websiteneo4j.com

Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java) is a graph database management system developed by Neo4j, Inc. Described by its developers as an ACID-compliant transactional database with native graph storage and processing,(3) Neo4j is available in a GPL3-licensed open-source 'community edition', with online backup and high availability extensions licensed under a closed-source commercial license.(4) Neo also licenses Neo4j with these extensions under closed-source commercial terms.(5)

Neo4j is implemented in Java and accessible from software written in other languages using the Cypher query language through a transactional HTTP endpoint, or through the binary 'bolt' protocol.(6)(7)(8)(9)

History(edit)

Version 1.0 was released in February 2010.(10)

Neo4j version 2.0 was released in December 2013.(11)

Neo4j version 3.0 was released in April 2016.(12)

In November 2016 Neo4j successfully secured $36M in Series D Funding led by Greenbridge Partners Ltd.(13)

In November 2018 Neo4j successfully secured $80M in Series E Funding led by One Peak Partners and Morgan Stanley Expansion Capital, with participation from other investors including Creandum, Eight Roads and Greenbridge Partners.(14)

Release history(edit)

Release historyReleaseFirst release(15)Latest

minor version(16)

Latest release(16)End of Support Date(15)Milestones1.02010-02-23Old version, no longer maintained: 1.0N/A2011-08-23Kernel, Index, Remote-graphdb, Shell(17)1.12010-07-30Old version, no longer maintained: 1.1N/A2012-01-30Graph-algo, Online-backup(17)1.22010-12-29Old version, no longer maintained: 1.2N/A2012-06-29Server including Web Admin, High Availability, Usage Data Collection(17)1.32011-04-12Old version, no longer maintained: 1.3N/A2012-09-12Neo4j Community now licensed under GPL, 256 Billion database primitives, Gremlin 0.8(17)1.42011-07-08Old version, no longer maintained: 1.4N/A2013-01-08The first iteration of the Cypher Query Language, Experimental support for batch operations in REST1.52011-11-09Old version, no longer maintained: 1.5N/A2013-03-09Store Format Change, Added DISTINCT to all aggregate functions in Cypher,

New layout of the property store(s), Upgraded to Lucene version 3.5(17)

1.62012-01-22Old version, no longer maintained: 1.6N/A2013-07-22Cypher allShortestPaths, management bean for the diagnostics logging SPI, gremlin 1.4(17)1.72012-04-18Old version, no longer maintained: 1.7N/A2013-10-18Moved BatchInserter to a different package, lock free atomic array cache, GC monitor(17)1.82012-09-28Old version, no longer maintained: 1.8N/A2014-03-28Bidirectional traversals, Multiple start nodes(17)1.92013-05-21Old version, no longer maintained: 1.9.92014-10-132014-11-21Performance improvement on initial loading of relationship types during startup,

Pulled out Gremlin as separate plugin to support different versions(17)

2.02013-12-11Old version, no longer maintained: 2.0.42014-07-082015-06-11Extending model to “labeled” property graph and introduced visual IDE(17)(18)2.12014-05-29Old version, no longer maintained: 2.1.82015-04-012015-11-29Cypher new cost based planner, Fixes issue in ReferenceCache, potential omission, potential lock leak(17)2.22015-03-25Old version, no longer maintained: 2.2.102016-06-162016-09-25Massive Write Scalability, Massive Read Scalability, Cost-based query optimizer,

Query plan visualization(19)

2.32015-10-21Old version, no longer maintained: 2.3.122017-12-122017-04-21Break free of JVM-imposed limitations by moving the database cache off-heap,

Spring Data Neo4j 4.0, Neo4j-Docker Image, Windows Powershell Support, Mac Installer, and Launcher(20)

3.02016-04-16Old version, no longer maintained: 3.0.122017-10-032017-10-31user-defined/stored procedures called APOC (Awesome Procedures on Cypher),

Bolt binary protocol, in-house language drivers for Java, .NET, JavaScript and Python(21)(18)

3.12016-12-13Old version, no longer maintained: 3.1.92018-06-052018-06-13Causal Clustering, Enterprise-Class Security and Control, User-Defined Functions,

Neo4j IBM POWER8 CAPI Flash, User and role-based security and directory integrations(22)(18)

3.22017-05-11Old version, no longer maintained: 3.2.142019-02-262018-11-31Multi-Data Center Support, Causal Clustering API, Compiled Cypher Runtime, Node Keys,

Query Monitoring, Kerberos Encryption, Clustering on CAPI Flash, Schema constraints,

new indexes and new Cypher editor with syntax highlights and autocompletion(23)(18)

3.32017-10-24Old version, no longer maintained: 3.3.92018-11-022019-04-28Write performance is 55% faster than Neo4j 3.2, Neo4j Data Lake Integrator toolkit, Neo4j ETL(24)3.42018-05-17Old version, no longer maintained: 3.4.172019-11-192020-03-31Multi-Clustering, New Data Types for Space and Time, Performance Improvements(25)3.52018-11-29Older version, yet still maintained: 3.5.282021-04-202021-11-28Native indexing, Full-text search, The recommended index provider to use is native-btree-1.0(26)4.02020-01-15Older version, yet still maintained: 4.0.112021-01-112021-07-14Java 11 is required, Multiple databases, Internal metadata repository “system” database,

Schema-based security and Role-Based Access Control, Role and user management capabilities,

Sharding and federated access, A new neo4j:// scheme(27)(28)

4.12020-06-23Older version, yet still maintained: 4.1.82021-03-192021-12-23Graph privileges in Role-Based Access Control (RBAC) security, Database privileges for transaction management, Database management privileges, PUBLIC built-in role, Cluster Leadership Control, Cluster Leadership Balancing, Cypher Query Replanning Option, Cypher PIPELINED Runtime operators, Automatic routing of administration commands(29)4.22020-11-17Current stable version:4.2.5 2021-04-092022-05-16(Administration) ALIGNED store format, Procedures to observe the internal scheduler, Dynamic settings at startup, WAIT/NOWAIT in Database Management, Index and constraint administration commands, Filtering in SHOW commands, Backup/Restore improvements, Compress metrics on rotation, Database namespace for metrics, neo4j-admin improvements, HTTP port selective settings (Causal Cluster) Run/Pause Read Replicas, Database quarantine (Cypher) Planner improvements, Octal literals (Functions and Procedures) round() function, dbms.functions() procedure (Security) Procedures and user defined function privileges, Role-Based Access Control Default graph, PLAINTEXT and ENCRYPTED password in user creation, SHOW CURRENT USER, SHOW PRIVILEGES as commands, OCSP stapling support for Java driver(30)

Old version

Latest version

Future release

Licensing and editions(edit)

Neo4j comes in 2 editions: Community and Enterprise. It is dual-licensed: GPL v3 and a commercial license. The Community Edition is free but is limited to running on one node only due to the lack of clustering and is without hot backups.(31)

The Enterprise Edition unlocks these limitations, allowing for clustering, hot backups, and monitoring. The Enterprise Edition is available under a closed-source Commercial license.

Data structure(edit)

In Neo4j, everything is stored in the form of an edge, node, or attribute. Each node and edge can have any number of attributes. Both nodes and edges can be labelled. Labels can be used to narrow searches. As of version 2.0, indexing was added to Cypher with the introduction of schemas.(32) Previously, indexes were supported separately from Cypher.(33)

Neo4j, Inc.(edit)

Neo4j is developed by Neo4j, Inc., based in the San Francisco Bay Area, United States, and also in Malmö, Sweden. The Neo4j, Inc. board of directors consists of Michael Treskow (Eight Roads), Emmanuel Lang (Greenbridge), Christian Jepsen, Denise Persson (CMO of Snowflake), David Klein (One Peak), and Emil Eifrem (CEO of Neo4j).(34)

See also(edit)

References(edit)

^Neubauer, Peter (@peterneubauer) (17 Feb 2010). '@sarkkine #Neo4j was developed as part of a CMS SaaS 2000-2007, became released OSS 2007 when Neo Technology spun out' (Tweet) – via Twitter.

^https://neo4j.com/release-notes/neo4j-4-2-5/.

^Neo Technology. 'Neo4j Graph Database'. Retrieved 2015-11-04.

^Philip Rathle (November 15, 2018). 'Simplicity Wins: We're Shifting to an Open Core Licensing Model for Neo4j Enterprise Edition'. Retrieved 2019-01-16.

^Emil Eifrem (April 13, 2011). 'Graph Databases, Licensing and MySQL'. Archived from the original on 2011-04-26. Retrieved 2011-04-29.

^'Bolt Protocol'.

^Todd Hoff (June 13, 2009). 'Neo4j - a Graph Database that Kicks Buttox'. High Scalability. Possibility Outpost. Retrieved 2010-02-17.

^Gavin Terrill (June 5, 2008). 'Neo4j - an Embedded, Network Database'. InfoQ. C4Media Inc. Retrieved 2010-02-17.

^'5.1. Transactional Cypher HTTP endpoint'. Retrieved 2015-11-04.

^'The top 10 ways to get to know Neo4j'. Neo4j Blog. February 16, 2010. Retrieved 2010-02-17.

^'Neo4j 2.0 GA - Graphs for Everyone'. Neo4j Blog. December 11, 2013. Retrieved 2014-01-10.

^'Neo4j 3.0.0 - Neo4j Graph Database Platform'. Release Date. April 26, 2016. Retrieved 2020-04-23.

^'Neo Technology closes $36 million in funding as graph database adoption soars'. SiliconANGLE. Retrieved 2016-11-21.

^'Graph database platform Neo4j locks in $80 mln Series E'. PE Hub Wire. Archived from the original on 2019-04-26. Retrieved 2018-11-01.

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^ abcdefghijk'neo4j/neo4j'. GitHub. Retrieved 2020-01-28.

^ abcd'Neo4j Open Source Project'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

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^'Neo4j 3.4.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-01-28.

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^'2.1. System requirements - Chapter 2. Installation'. neo4j.com. Retrieved 2020-01-28.

^'Neo4j 4.1.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-06-23.

^'Neo4j 4.2.0'. Neo4j Graph Database Platform. Retrieved 2020-11-26.

^'The Neo4j Editions'.

^'The Neo4j Manual v2.1.5'.

^'The Neo4j Manual v1.8.3'.

^Neo4j. 'Staff - Neo4j Graph Database'. Retrieved 2020-06-19.

External links(edit)

Official website

Neo4j Python Book

Retrieved from 'https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Neo4j&oldid=1020554218'

[chilin99999-blog]

[JS] Array資料組裝與查詢

Array操作系列文：http://chilin99999.tumblr.com/tagged/array%E6%93%8D%E4%BD%9C

不熟悉的朋友可以先翻閱前兩篇。

---

這篇文章，將介紹Array組裝與查詢的幾個語法：map, some, every, find, filter, reduce。

這些方法很具實務性，適合將DB提取的資料加工處理後渲染到View。

從DB提取的資料：

let array = [ { id: 1, name: '小明', age: 20 }, { id: 2, name: '小華', age: 26 }, { id: 3, name: '大雄', age: 13 }, { id: 4, name: '小夫', age: 15 } ];

(1) map : 將Array以特定規則組裝成新的Array

// 提取所有人的名字並組成陣列 array.map(d => d.name); // ['小明', '小華', '大雄', '小夫']

(2) some : 查詢Array中是否有符合特定規則的元素

// 是否有25歲以上的老屁股 array.some(d => d.age > 25); // true

(3) every : 查詢Array中是否每個元素都符合特定規則

// 是否沒有15歲以下小鮮肉 array.every(d => d.age >= 15); // false

(4) find : 查詢符合特定規則的第一筆資料

// 大雄，查水表囉 array.find(d => d.name === '大雄'); // {id:3, name:'大雄', age:13}

(5) filter : 篩選出符合特定規則的所有資料

// 18歲以下屁孩滾出來 array.filter(d => d.age < 18); // [{id:3, name:'大雄', age:13}, {id:4, name:'小夫', age:15}]

(6) reduce : 以特定規則進行累計運算

// 班長，統計班上所有人年紀總和 array.reduce((total, cur) => { return total + cur.age }, 0); // 74

reduce的進階用法，之後有空另撰文章介紹。

[suzukiapple]

ABC178F - Contrast

500人も通している && 1時間以上使える時間があったのに解けなかったのは不甲斐ない… 本番では作戦3の折り返すやつは思いついていたのに、Aの要素同士、Bの要素同士のペアができたときの扱いで手が止まってしまった。 あと一歩踏み込んで考える力が足りてないのかな… 解き方いろいろあるなら方針転換して違う角度から攻めるとか考えてもよかったかも。

���題リンク

https://atcoder.jp/contests/abc178/tasks/abc178_f

考え方

Bを並び替えて任意のiについてA[i]!=B[i]にできるか？という問題。 ここでは5通りの作戦でそれぞれ解いてみた。

作戦1：いくつスライドさせればよいか求める

公式解説の方式。 数学的な証明は公式解説をご覧ください。 かつっぱさんの絵がとても分かりやすかった。 各数字についていくつスライドさせれば衝突しないかをそれぞれ求めて、そのうちの最大値分スライドさせればOK。

あー　Fはこう左右からドガーンをして　ピタッとくっついたところで止めるて後ろにまわりこませる絵を考えると「ずらせばええやん」という気持ちになれるんやな　同時に必要十分条件もみえる pic.twitter.com/VMjiEfpQVp

— かつっぱ@競プロYouTuber (@catupper) September 13, 2020

本番ではスライドすればOKなことにすら気付いていなかった。 サンプルが全てスライドしかしていない優しさがあったのに、サンプルをまともに読み解けていないのは反省点。

提出コード

作戦2：要素数の多いものから貪欲

構築可能な条件は「任意の数xについて、(A+Bのxの要素数) ≦ (全要素数)/2」なので、ペアを作っている途中も常にこの条件を満たしておく必要がある。 (A+Bの要素数)の多い数が条件違反を起こすことになるので、その上位2つでペアを作ればよい。 証明はmaspyさんの記事に詳しく記載されている。

ポイントは、(A+Bの要素数)上位2つからペアを「1つだけ」作ること。 入れ替えも含めて目一杯作ってしまうと、サンプル3のときに 1 1 3 2 3 3 1 2 になってしまって2が違反してしまう。

提出コード

作戦3：折り返して並べる

似たような問題で、要素を昇順ソート→2行に折り返して並べる→縦に並んだ2個をペアとして組む というのがある。

Codeforces Round #577 (Div. 2) B. Zero Array - ARMERIA https://t.co/gwKktbDabm

— アルメリア (@armeria_betrue) September 2, 2019

十分性の証明で前に見かけたやつ(熨斗袋くんだったと思う) 例えば a1=2, a2=5, a_3=9, a4=3, a5=1 だとして、それぞれ必要な操作回数を sum/2 = 10列に以下のように並べて、縦に並んだ2個を操作すればOK 1122222333 3333334445

— てんぷら (@tempura_cpp) September 2, 2019

それをこの問題にも適用してみる。 A,Bをひとつの配列に結合して、要素を昇順ソート→2行に折り返して並べる→縦に並んだ2個をペアとして組んでみる。 ただ、Aの要素同士、Bの要素同士のペアができている場合がある。 そのときは、Aの要素同士、Bの要素同士を1つずつ取り出して、1要素をswapしてあげるとよい。 swapして同じ数字のペアができてしまわないように注意。

提出コード

作戦4：乱択

とりあえず適当にペアを作って、条件違反しているペアがある限りswapし続ける。 提出コードでは下記の通り実装してみた。

Bをshuffle →配列の左側に条件OKなペアを、右側に条件NGなペアを集める →OK/NGの境界を調べて、NG側のインデックスiを持っておく →インデックスiのペアと残り(N-1)個からランダムに選んだペアについてBの要素をswapし、 OK/NGの整頓が維持されるようにうまく並び替え →i==N(全ペア条件OK)になるまで上記swapを繰り返す

提出コードの実行時間が1801msなので、shuffleとかの乱数の引きが悪いとTLEするかも。 shuffleではなくreverseするとそこそこ早く終わる。 乱択の作法を全く分かってないので、この実装でよいのかあまり自信がありません…

提出コード：shuffle 提出コード：reverse

作戦5：Bをreverseする

乱択作戦でreverseするとよいと書いたけど、 そもそもBをreverseすると条件に違反している数は高々1種類しかない。

[条件違反していないパターン：サンプル1] A：1 1 1 2 2 3 B：3 2 2 1 1 1 [条件違反が1種類(2)だけあるパターン：サンプル3] A：1 1 2 3 B：3 3 2 1

条件違反しているペアは、適当な別のペアとswapして違反を解消すればよい。 特に乱択することもなく構築できる。

提出コード

[tak4hir0]

Googleは、企業がクラウド上で簡単かつ迅速にビジネスアプリケーションを実現するためのプラットフォーム「Business Application Platform」を発表しました。 Business Application Platformはおもに、Google CloudのサービスをAPI経由で利用しやすくする「API Gateway」、ノーコード開発ツールのAppSheetのデータソースを拡張する「Apigee data source for AppSheet」、そしてAppSheetの新機能としてノーコードでプロセスオートメーションを実現する「AppSheet Automation」の3つから構成されます。 Google CloudをAPI経由で容易に再利用 「API Gateway」は、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Google Cloud Functions、Google Cloud Runなどを用い、Google Cloud上でユーザーが構築したサービスやアプリケーションに対して、統一したAPIのエンドポイントを設定するためのサービスです。 これにより、プログラマがクラウド上で開発したロジックやデータソースを、APIを通じて容易にアプリケーションから呼び出して利用できるように��ります。 ノーコードツールのデータソースを豊富に AppSheetは、2020年1月にGoogleが買収したノーコード開発ツールです。Google SpredsheetやExcelのようなスプレッドシート、MySQLやSQL Server、PostgreSQL、AWS DynamoDBなどのデータベース、Salesforceなどをデータソースとし、簡単なGUI操作でWebブラウザやスマートフォン、タブレットに対応した業務アプリケーションを生成できます。 最大の特徴は、AppSheetがデータソースのフィールド名などを基にアプリケーションの種類などを機械学習により推測し、こんなアプリケーションがよいのではないか？ というユーザーインターフェイスやプロトタイプアプリケーションが自動生成されるというもの。 AppSheetではデータソースを設定すると、自動的に画面右のプロトタイプが生成される 機械学習のアドバイスなどを参考にプロトタイプをカスタマイズしていけば、アプリケーションができてしまいます。 参考：Googleはなぜノーコード開発ツールのAppSheetを買収し、1年半前に正式版になったばかりのApp Makerを終了させるのか？ 「Apigee data source for AppSheet」は、このAppSheetで利用できるデータソースを柔軟に拡大する機能を提供します。下記は「Accelerate digital transformation with business application platform」からの引用です。 By enabling employees to build apps that leverage Apigee APIs and require no coding, enterprises can both empower line-of-business employees without technical experience to create innovative apps and reduce traditional IT backlog. 従業員がApigee APIを活用しノーコードでアプリケーションを開発できるようにすることで、技術的な経験のない現場の従業員であっても革新的なアプリケーション開発が可能になり、従来のIT部門のバックログを減らすことができます。 ノーコードでプロセスオートメーションを構築 「AppSheet Automation」は、ノーコード開発ツールのAppSheetの新機能で、コードを書かずにプロセスオートメーションを実現するというもの。 まだアーリーアクセスの段階のため、機能の詳細は明らかにされていませんが、以下の説明を読むかぎり、人間が手作業で行っていた作業などを自動化する、いわゆる「RPA」（Robot Process Automation）に分類されるもののようです。 Powered by Google Cloud’s AI products and now available for early access, AppSheet Automation serves this need by helping businesses build and run automations faster, without having to write code. Google CloudのAI製品を搭載し、今回アーリーアクセス版として提供するAppSheet Automationは、コードを書くことなく、迅速にオートメーションを構築、実行できるようにすることで、ビジネスのニーズに応えます。 It is easily governed, ensuring data security across the entire organization, and can address a vast array of use cases, including human-centric processes, application integration, and document-based processes. これは管理が容易で、組織全体のデータセキュリティを確保しつつ、人間が行っていたプロセス、アプリケーション統合、文書ベースのプロセスなど、さまざまなユースケースに対応することができます。 これらはいずれも、職業プログラマではなく、業務の現場で働く一般の従業員などがビジネスの効率化や自動化を行うためのツール、あるいはそれを補助するためのプラットフォームといえます。 今年1月のAppSheetの買収でもそうだったように、Googleは明確に、非プログラマあるいは「シチズンデベロッパー」と呼ばれる新しい層に向けて、G SuiteやAppSheet、Google Cloudなどを訴求しようとしています。 それが今回発表された「Business Application Platform」と言え、今後もGoogleはこの分野でのさらなる強化を進めていくことでしょう。 関連記事

[kimzer]

好用的 Promise (bluebird) 與要注意的地方

背景

不是說，應該都可以用 async / await 方式��為新一代 js 操作的方式嗎，那跟 Promise 有什麼關係，反正全都 async / await 就好啦。不過，故事其實不是這麼簡單的，畢竟 async / await 其實是對 Promise 的封裝。而且，也不是大家的開發環境都是完全支援 async / await 的。所以，多多了解 Promise 還是非常重要的。

說到 js 的 Promise 大概就不得不提到 bluebird 吧，畢竟， bluebird 也算是 Promise 的完整整合方案了，也就是差不多都使用 bluebird 來取代原始的 Promise 所以，就來聊聊 bluebird 吧

設定

這部分也不多說了，反正基本上，我都會直接設定為：

const Promise = require('bluebird') global.Promise = Promise

也就是說，直接用 bluebird 取代原生的 Promise ，或是說，對於舊版本來說，就是讓它直接支援 Promise 吧，之後就不用管了

注意

其實主要是要說明要注意的地方，大部分來說，都是在考慮使用 .all, .props, .map, .each, .mapSeries, .filter, .reduce, .any, .some, .race

其實可以分幾個部分來說明

.all, .props

先說明這兩個部分：

先看例子：

Promise.all([ runPromise1(), runPromise2(), runPromise3() ]) .then(res => { console.info({ res }) }) Promise.props({ app1: runPromise1(), app2: runPromise2(), app3: runPromise3() }) .then(res => { console.info({ res }) })

相同：

兩者都是批次執行多個 Promise function

皆會執行所給定的所有 Promise function

回傳值 res 都是執行的多個 Promise 執行結果的集合

皆為並行執行，也就是說，執行多個 Promise function 時，無關先後順序，所以 不應該 作為有先後相依相關的 Promise function 處理

相異：

給予的 iterator 不同， .all 是給予一個 Array 而 .props 是 Object

最大的差別應該是產生的結果 res 格式不同，.all 是會產生 Array [] ，而 .props 則是產生 Object {}

使用建議：

如果只想要快點完成 Promise 相關的動作，而且也未必一定要考慮產生的結果，使用 .all 寫法會比較簡單方便點

如果要考慮產生的結果 res 的值，而且會運用在接下來的操作中，則建議使用 .props ，畢竟產生的結果是 Object {} 格式，可以參考使用相關的 key 作為接下來處理的對象，可以減少可能發生的對應問題與錯誤

兩者皆是 並行執行 多個 Promise function，所以仍要注意，如果一次執行太多的 Promise function ，或是太複雜的 Promise function 時，可能會有記憶體不足或是過高的 system load 問題。不過每種機器到底建議要限制多少個可並行執行的 Promise function，則可能應該因時因地作為考量

.each, .map, .mapSeries

先看例子：

Promise.resolve(items) .each(item => { console.info({ item }) return handler(item) }) .then(res => { console.info({ res }) }) const concurrency = 3 Promise.resolve(items) .map(item => { console.info({ item }) return handler(item) }, { concurrency }) .then(res => { console.info({ res }) }) Promise.resolve(items) .mapSeries(item => { console.info({ item }) return handler(item) }) .then(res => { console.info({ res }) })

相同：

傳入的項目 items 皆為 Array []

處理完成的項目 res 皆為 Array []

皆會在給定的 items Array 執行完成後，才會到 res 的結果

相異：

.each 與 .mapSeries 相似，皆會依順序處理 items 項目

.map 和 .mapSeries 產生的結果 res 皆是回傳 .map, .mapSeries 處理後的資料，而 .each 產生 res 則是原始給 .each 處理的 items 資料

.map 可以多加一個 concurrency 參數，可以確保在執行 .map 時，同時並行處理的項目，當完成後，才處理接下來給定的 items 項目，直至所有給定的 items 處理完畢

使用建議：

除非在特定情況，必須要使用給定的值 (如，只是提供其他處理，並不考慮 .each 處理) 否則都 不 應該使用 .each

如果要增加執行速度，建議使用 .map ，但是為了要確保系統穩定性，建議使用 concurrency 參數的設定

如果非常確定要確保 順序 (如：排序相關)，則應該使用 .mapSeries

.map, .filter, .reduce

例子：

const concurrency = 3 const initialNumber = 0 /** * map * / Promise.resolve(items) .map(item => { console.info(item) return handler(item) }, { concurrency }) .then(res => { console.info(res) }) /** * filter * / Promise.resolve(items) .filter(item => { if (checkCondition(item)) { return handler(item) } }, { concurrency }) .then(res => { console.info(res) }) /** * reduce * / Promise.resolve(items) .reduce(item => { return handler(item) }, initialNumber) .then(total => { console.info(total) })

相同：

皆是傳入 Array

操作概念與原生 [].map，[].filter 與 [].reduce 概念相似

.map 與 .filter 皆有 concurrency 設定可以提供

相異：

.map 輸入時有多少個 Array item，則亦是回傳 Array 相同 item 數目

.filter 輸入時有多少個 Array item，根據處理後，回傳的 Array item 數目可能會比較少或是為空 Array

.reduce 輸入時有多少 Array item，根據處理後，以及給定的 initialNumber 相加後的處理總數，如果沒有提供 initalNumber，則會回傳 undefined

.map 與 .reduce 基本上在標準 js 的使用來說，reduce 功能會比較強大，但是，在 Promise (bluebird) 中，則是完全不一樣的操作概念

使用建議：

.filter 處理 Array 來說，更適合與可能輸入的 Array element 數目與輸出數目不相同情形 (如：部分使用 .map 操作時，不需要的資料會變成 undefined，而 .filter 則沒有此一問題)

.reduce·更適合使用於單純計算綜合，如果沒有設定 initialNumber 時，則沒有任何有意義的回傳值

.all，.some，.any，.race

例子：

Promise.all([ runPromise1(), runPromise2(), runPromise3(), runPromise4() ]) .then(res => { console.info({ res }) }) const count = 2 Promise.some([ runPromise1(), runPromise2(), runPromise3(), runPromise4() ], count) .then(res => { console.info(res) }) .catch(Promise.AggregateError, (err) => { err.forEach(error => { console.error(error) }) }) Promise.any([ runPromise1(), runPromise2(), runPromise3(), runPromise4() ]) .then(res => { console.info(res) }) Promise.race([ runPromise1(), runPromise2(), runPromise3(), runPromise4() ], count) .then(res => { console.info(res) })

相同：

皆是傳入多個 (Array) 的 Promise / Iterable 項目

相異：

.all 會執行所有給定的 Promise / Iterable 項目，而且，所有項目必須是執行成功的，並且，回傳值也是 Array 的格式

.some 必須制定 count 的數值， count 數值必須代表最先完成 (無論成果或失敗 - resolve / reject) 的 Promise / Iterable 項目，回傳值為 Array ，長度應該與給定的 count 長度相同

如果想要擷取失敗 (不是過慢) 的項目，則可以使用 Promise.AggregateError 將所有的錯誤訊息整合、輸出

.any 類似於使用 .some 方式，而 count = 1 的概念，而且回傳資料為單一項目，而不是 .some 的 Array 格式

.race 與 .any 或是 .some 相似，但是， .race 只會擷取最快成功完成的一筆資料，作為回傳值

使用建議：

如果想要取得最早成功完成的項目，則應該考慮 .race 方式

如果只要取得最先完成的項目，無論成功與否，則可以考慮使用 .any 的方式

如果期望有些功能是成功，有些失敗，而且有設定最小必須成功的限制筆數，則應該使用 .some 方式

如果要確定每一個 Iterable 都必須成功，則應該使用 .all 或是 .props 方式

[clonecoding-ja]

JavaScriptのスプレッド構文：ArrayとObjectsの効率的な操作方法

この記事は、現代のJavaScriptにおけるスプレッド構文の重要性と使用方法に焦点を当てています。スプレッド構文は、ArrayやObjectsの効率的な操作手法を提供し、コードの簡潔性と効率性を向上させます。記事はスプレッド構文の基本的な理解から、ArrayやObjectsにおける使用方法、一般的なエラーの解決策までを詳細に解説しています。

スプレッド構文を使うことで、ArrayやObjectsを展開し、結合する方法、オブジェクトのプロパティを効率的に操作する方法、関数引数として活用する方法などが具体的なコード例とともに説明されています。また、スプレッド構文の使用に伴う一般的なエラーやその解決策も紹介されており、読者はスムーズなプログラミング体験を得るためのポイントを押さえることができます。

この記事を通じて、読者はJavaScriptでスプレッド構文を使いこなすための手法やベストプラクティスを学び、ArrayやObjectsの操作を効率的に行うスキルを向上させることができるでしょう。