你后面的报错，要不是因为前面 drop 过了那一行已经没有了，就是
1. 加了 inplace 返回值是 None，加了赋值等于把 PageDF 清空了
2. index 从 0 开始，dfmaxrow 得减一
3. 如果 index 不是自动生成而是从原始数据读取的，可能不是 0 到 n-1 这样的。df.drop(df.index[-1], axis=0)试试

之前不管是古龙黑角还是丝瓜都自己努力 solo 过了。贝爷野队翻车 n 局硬是给打弃坑了

优秀 star 一波

@maxco292 异或是 Z2 上的交换群。看到这个我才告别硬记真值表，并且理解为啥它有交换律

我感觉，楼主写作软件起作用的地方，重点在引用古籍、那个外国学者以及最后的棉花和铁。

编译不通过再正常不过了，参数不对、路径不对、依赖没弄好可有可能。甲甚至完全可以说我自己编译都是先跑个小脚本处理好各种问题，然后 svn 的代码就能编译了，而且脚本 /文档也交接了。

@ofooo #34 O(1)是“空间”复杂度。不用 set 就用异或呀，大家很多层都讨论了

异或的亮点不就是 o(1)空间复杂度吗？如果 set 都用了，那还不如直接循环一遍不在里面就加，在里面就删掉，或者干脆用 dict 计数。有种杀鸡用牛刀的感觉

lz 想把随机生成的密码再次加密，来当做注册用的密码，这其实完全没意义吧？对网站来说还是个随机敲出来的乱码密码

除非你想防的是本地木马破解你的密码数据库

一切战术转换家

user 的特征就是他看过 /点过的 items 啊，你要天天看金融，不管你实际职业是包租婆还是教师还是真的金融，推荐的都是金融

这也是协同过滤的优点，不用自己拍脑袋想标签。你要自己选标签当然可以，但显然这不是个容易的事。标签选的不好，可能你辛辛苦苦弄了几百个标签，忽悠所有用户填好信息，到头来还不如协同过滤

@xpresslink #50 那你也得看我回复的是谁

@SeaRecluse #37 你说的这个性质叫传递性

如果没有传递性，a<b<c 这个式子本身的意义就是模糊的

一个猜想，可能是按点击量调整出来的，一般越靠前的看得人越多，有的人看一半弃坑了

所以预测出来的那个 4 维向量是个啥？

如果 int 范围有限，而数组很长（接近 int 总数量），就直接 bitmap

如果数组相对短，就自己做一个简单的 hashset，比如除 1000 取余数，1000 这个数的大小取决于 int 范围和数组长度

如果数组特别短，可以直接排序或者二叉搜索树

甚至可以先扫一遍了解数据分布

每种方法的优缺点，空间时间复杂度都可以和面试官讨论

196884 = 196883 + 1

@AlisaDestiny #30 上次看到还是问的上帝（
回答是可以，因为上帝 /玉皇大帝甚至不受逻辑限制，只要你信奉