vue 价格区间实现代码

vue 价格区间实现代码相关知识

• 数据分析：广州房租价格现状（4）

  源码 概述 前言 统计结果 爬虫代码实现 爬虫分析实现 后记 前言 八月份的时候，由于脑洞大开，决定用 python 爬虫爬取了深圳的租房数据，并写了文章《用Python告诉你深圳房租有多高》，文章得到了一致好评和众多转载。由于我本身的朋友圈大多都在广州、深圳，因此，早就有挺多小伙伴叫我分析一下广州的租房价格现状，这不，文章就这样在众多呼声中出炉了。然后，此次爬虫技术也升级了，完善了更多细节。源码值得细细探究。此次分析采集了广州 11 个区，23339 条数据，如下图： 其
• Android工具类之时间日期格式化代码大全

  本文收录了常见常用的时间日期格式化代码片段。。。> //java 时间格式化问题SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss", Locale.CHINA);;//注意:出现相差8小时就是时区问题,要设置时区Locale.CHINA,不然默认是格林时区Java Date,long,String 日期转换 //String类型的毫秒值转为longlong longTime =Long.parseLong(String);//1、java.util.Date类型转换成long类型java.util.Date dt = new Date(); System.out.println(dt.toString());   //java.util.Date的含义long lSysTime1 = dt.getTime()&nbs
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• 使用ESLint ＆ Prettier美化Vue代码

  Prettier 是一个有见识的代码格式化工具。它通过解析代码并使用自己的规则重新打印它，并考虑最大行长来强制执行一致的样式，并在必要时包装代码。如今，它已成为解决所有代码格式问题的优选方案；支持 JavaScript、 Flow、 TypeScript、 CSS、 SCSS、 Less、 JSX、 Vue、 GraphQL、 JSON、 Markdown 等语言，您可以结合 ESLint 和 Prettier，检测代码中潜在问题的同时，还能统一团队代码风格，从而促使写出高质量代码，来提升工作效率。beautify-vue-by-eslint-and-prettier备注，此文首发于使用 Vuepress 搭建的新 Web 应用：静晴轩别苑；如果您对此感兴趣，可以移步查看：使用ESLint ＆ Prettier美化Vue代码。初始化 Vue 项目推介在格式化代码方面， Prettier 确实和 ESLint 有重叠，但两者侧重点不同：ESLint 主要工作就是检查代码质量并给出提示，它所能提供的格式化功能很

vue 价格区间实现代码相关课程

• 前端模拟面试，给你真实的求职体验和面试经验 知己知彼，百战不殆。面试是求职者与面试官双方的交锋，每个问题都有含义，每个回答都能影响你的面试结果。如何理解面试问题背后的内涵，如何给出有效回答，如何适当展示自己的优势？本课程邀请5位不同背景的前端求职者，真实还原面试过程，并复盘面试表现，更直观、更有效地帮助大家提升面试技巧，优化面试表现。

  讲师：双越 入门 108人正在学习

• (打造简历金牌项目)Vue+Go 开发企业级微服务网关项目 本课程带你手把手设计并实现一个通用型前端+后端一体的微服务网关项目，同时利用Go语言本身的性能优势，打造网关的优越性能，提升自身硬实力，还能收获微服务网关项目作品，丰富个人简历。

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• 混合开发入门 Vue结合Android/iOS开发仿京东项目App 本课程融合Vue、Android等流行的前端和移动端技术，混合开发经典电商APP——京东。课程将复杂功能与知识点完美融合，带你真实感受到明星级产品开发的全过程。除此之外，还有一流用户体验和优秀交互设计等你一探究竟，拓宽开发眼界。

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vue 价格区间实现代码相关教程

• 4.JAVA 代码实现 在说明求解背包问题的整个过程之后，接下来，我们看看如何用 java 代码实现背包问题的求解。import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;public class Knapsack { /** * 物品内部类 */ private static class Item implements Comparable<Item>{ int type; double weight; double value; double unitValue; public Item(int type, double weight){ this.type = type; this.weight = weight; } public Item(int type, double weight,double value){ this.type = type; this.weight = weight; this.value = value; this.unitValue = value/weight; } @Override public int compareTo(Item o) { return Double.valueOf(o.unitValue).compareTo(this.unitValue); } } public static void main(String[] args){ //背包容量 double capacity = 30; //物品类型初始化数组 int[] itemType = {1,2,3,4,5}; //物品重量初始化数组 double[] itemWeight = {10,5,15,10,30}; //物品价值初始化数组 double[] itemValue = {20,30,15,25,10}; //初始化物品 List<Item> itemList = new ArrayList<>(); for(int i=0;i<itemType.length;i++){ Item item = new Item(itemType[i],itemWeight[i],itemValue[i]); itemList.add(item); } //物品按照单价降序排序 Collections.sort(itemList); //背包选择 List<Item> selectItemList = new ArrayList<>(); double selectCapacity = 0; for(Item item : itemList){ if( (selectCapacity + item.weight) <= capacity){ selectCapacity = selectCapacity + item.weight; Item selectItem = new Item(item.type,item.weight); selectItemList.add(selectItem); }else { Item selectItem = new Item(item.type, capacity-selectCapacity); selectItemList.add(selectItem); break; } } //选择结果输出 for (Item item : selectItemList){ System.out.println("选择了类型："+ item.type+" 的物品，重量为："+item.weight); } }}运行结果如下：选择了类型：2 的物品，重量为：5.0选择了类型：4 的物品，重量为：10.0选择了类型：1 的物品，重量为：10.0选择了类型：3 的物品，重量为：5.0代码中第 10 行至第 31 行定义了物品的一个内部类，用来存储一个物品的类型、重量、价值、单位重量的价值，并且实现在其中实现了一个对比函数。代码的第 35 至 42 行对应着开始的背包问题的初始化工作，分别初始化了背包容量、物品类型、物品重量、物品价值。代码的第 44 行至 51 行将所有物品按照物品内部类的格式加入数组，并且按照物品单位重量的价值进行降序排序。代码的第 53 行至第 66 行，按照背包问题的贪心选择方法选择对应的物品，并记录选择的物品类型及重量，放入到选择的物品列表中 ，代码的 69 行 71 行输出相关的物品选择结果。
• 3.3 按区间查询 按区间查询主要用到了英文状态下的冒号 “ : ” ，冒号左侧是区间的开始位置，右侧是结束位置。# 这里的 data 是上面我们从 Excel 中解析出来的数据print(data.loc[0:5,["编程语言","价格"]])# --- 输出结果 --- 编程语言 价格0 java 45.61 python 67.02 C 33.93 js 59.54 php 69.95 C++ 75.0输出解析: 这里的行索引我们传入的是区间 0:5，从结果中可以看到数据内容正是这5行的数据，其中是包含区间两端的值的。这里的行索引和列索引都可以设置为区间查找：# 这里的 data 是上面我们从 Excel 中解析出来的数据print(data.loc[3:5,"推出时间":"主要创始人"])# --- 输出结果 --- 推出时间 价格 主要创始人3 1995年 59.5 Brendan Eich4 2012年 69.9 Rasmus Lerdorf5 1983年 75.0 Bjarne Stroustrup输出解析：通过设置区间为条件，可以看到查询的结果正是对应行索引和列索引所包含内的是数据。
• 4.JAVA 代码实现 在说明求解钢条切割问题的整个过程之后，接下来，我们看看如何用 java 代码实现钢条切割问题的求解。import java.util.Scanner;public class SteelBarCutProblem { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int[] p = {0,1,5,8,9,10,17,17,20,24,30}; int[] r = new int[p.length]; int[] s = new int[p.length]; System.out.println("请输入1到"+ (p.length-1)+"之间任意一个自然数: "); int n = scanner.nextInt(); r[0] = 0; for(int i =1; i<=n; i++){ int q = Integer.MIN_VALUE; for (int j=1; j<=i; j++){ if(q < (p[j] + r[i-j])){ q = p[j] + r[i-j]; s[i] = j; } } r[i] = q; } System.out.println("长度为"+ n +"米长的钢材最大切割收益为："+r[n]); System.out.println("对应的具体每一段的切割长度如下："); while (n>0){ System.out.println(s[n]); n = n - s[n]; } }运行结果如下：请输入1到10之间任意一个自然数: 8长度为8米长的钢材最大切割收益为：22对应的具体每一段的切割长度如下：26运行结果中首先需要输入一个自然数表示要切割的钢条的长度，然后对应输出该长度钢条切割之后的最大化收益以及具体的切割方法。代码中第 8 行至第 10 行分别初始化对应长度的钢材的价格表，对应长度钢条切割之后的最大化收益数组，对应长度钢条满足最大化收益时第一次切割的长度。代码的第 15 行至第 25 行主要来实现步骤 4 中的 ExtendCutSteelRod 算法，用来计算最大化的切割收益及保存解，代码的 27 行至 32 行主要是对求解结果的输出。并且代码中引用了 Scanner 类用来进行交换处理，可以在控制台输入一段需要切割的钢条长度，然后返回对应的切割结果。
• 2.1 Vue 代码块 比如可以搜索： vue watch 回车之后可以看到对应的代码块就生成了。
• 4. 代码实现 Netty 核心原理是对客户端发送过来的数据进行解码，以及给客户端发送数据时需要进行数据的编码。同样的原理，Netty 对于 Http 协议的开发，其实也是针对 Http 格式是数据进行编码和解码而已，并没有很多神奇的地方。当然我们对 Http 格式非常的熟悉，可以自己手工去实现这个复杂的过程，Netty 也考虑到了简化开发的复杂度，因此给我们提供了相应的编解码类。接下来，我们一起感受一下。
• 4.Java 代码实现 在说明快速排序的整个过程之后，接下来，我们看看如何用 Java 代码实现快速排序算法。import java.util.Arrays;public class QuickSort { public static void main(String[] args) { //初始化需要排序的数组 int array[] = {9, 2, 11, 7, 12, 5}; //快速排序 quickSort(array,0,array.length-1); //打印出排序好的序列 System.out.println(Arrays.toString(array)); } //快速排序 private static void quickSort(int[] array,int low, int high){ if(low < high){ //找到分区的位置，左边右边分别进行快速排序 int index = partition(array,low,high); quickSort(array,0,index-1); quickSort(array,index+1,high); } } //快速排序分区操作 private static int partition(int[] array, int low, int high){ //选择基准 int pivot = array[low]; //当左指针小于右指针时，重复操作 while (low < high){ while(low < high && array[high] >= pivot){ high = high - 1; } array[low] = array[high]; while (low < high && array[low] <= pivot){ low = low + 1; } array[high] = array[low]; } //最后赋值基准 array[low] = pivot; //返回基准所在位置，基准位置已经排序好 return low; }}运行结果如下：[2, 5, 7, 9, 11, 12]代码中的第 8 行初始化一个需要排序的数组，后面按照从小到大的排序规则，实现了数组的排序。第 15 行到底 22 行是快速排序的外部结构，应用分治思想递归求解。代码 25 行至 43 行是分区操作，完成基于基准数据的左右分区，并将基准数据放置在排序好的位置，并且返回基准所在的位置，进行后续的分治操作。

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