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最大子问题

今天来讨论一个很基础的算法问题,数列的最大子问题。这道题我是在看浙大陈姥姥的Mooc的时候看到的,算是陈越老师作为算法与数据结构开篇讲解的第一道算法实例题。...常用方法 首先,最大子和这个问题有一个众所周知的办法,即为每次从数列的开头i,往结尾N累加,当加至结尾时,由i+1再次累加,直到N-N。...而这时,分别去求他们的子和,并且在求算左半边和右半边的子和之后,把跨越二分边界的子和也求解出来。比较左半边的最大子和,以及右半边的最大子和,以及跨越边界的最大子和。...取出最大的那个数,即为整个数列的最大子和。 这是一种很常用的算法思想,可以先看代码来理解一下。...在线处理 这个问题有个最简单的算法,叫在线处理法,遍历数列的时候,顺便累加,每次累加的和若是小于0,那么我们可以认为最大子和为负数时,一定不会让后面的部分增大了,所以就可以把它丢弃,重新置当前的sum

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Oracle直方图的问题隐患

第一章 Oracle直方图介绍 众所周知 ,的直方图主要用于针对数据倾斜的情况,能帮助数据库更准确的了解数据的分布情况,从而选择更高效的执行计划。 经过测试,直方图也是存在很多问题隐患的。...,从而导致预估返回行数不准的问题。...第四章 宽过长导致的问题 对于文本型超过32位、数量型超过15位的,直方图收集后都会产生一定的问题,从而导致可选择率的不准确问题。...从而造成了评估行数的不准确问题。 因此,对宽过长的(大于32个字符)收集直方图时,要注意其可能对可选择率造成的影响。...定位出问题并分析分布后,可以采用:删除列上的直方图、HINT固定执行计划等方式,来避免后续产生低效的查询。 墨天轮原文链接:https://www.modb.pro/db/48913?

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索引顺序导致的性能问题

今天和大家分享一个很有意思的例子,关于索引的顺序导致的性能问题。...表,TEST_NOTIF_REQ_LOG, 主键基于两个(partition_key,NOTIFICATION_SEQ_NO),执行计划,update语句,还有数据分布大体如下,可以看到cpu消耗是很高的...最后我随机取了两的值,测试的数据基于这两条数据。 为了模拟,我把数据,staticstics导出到一个测试库里,可以看到查询单条数据的逻辑读还是很高的,没有走索引。 ?...重新建立索引,试着用create unique index的方式来建立索引,终于发现问题。 ? 问题基本找到了,然后建立主键,关联产生索引来看看,发现达到了预期的效果。逻辑读很低,cpu消耗也很低。...有的朋友可能说,是不是由于索引没有关联主键导致的这样的问题。如果建立索引还是按照PARTITION_KEY,NOTIFICATION_SEQ_NO 性能应该没有什么差别 ?

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org.hibernate.QueryException: could not instantiate class [com.ak47.cms.cms.dto.

这篇技术博客将帮助解决这个问题,并提供解决方案。异常背景在 Hibernate 中,我们使用 HQL(Hibernate Query Language)进行数据查询。...Step 3: 使用映射方式指定 DTO 类 如果以上步骤不能解决问题,则可以尝试使用 Hibernate 中的映射方式来指定 DTO 类的数据映射关系。...这可以通过 Hibernate 提供的 ​​@SqlResultSetMapping​​ 和 ​​@ConstructorResult​​ 注解来实现。...首先,在 DTO 类上添加 ​​@SqlResultSetMapping​​ 注解,指定返回的结果集映射关系。...它主要解决了在不同层之间传输数据时,避免暴露过多的内部实现细节和数据字段的问题。DTO模式的核心思想是将数据封装到一个简单的对象中,该对象只包含数据,不包含业务逻辑。

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解决Python spyder显示不全df和行的问题

python中有的df比较长head的时候会出现省略号,现在数据分析常用的就是基于anaconda的notebook和sypder,在spyder下head的时候就会比较明显的遇到显示不全。...spyder下head()的样子 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(np.random.rand(2,10)) #创建一个2行10的数...df.head() 很明显第4到7就省略掉了 Out[4]: 0 1 2 … 7 8 9 0 0.472565 0.262041 0.828137 … 0.007275 0.994344 0.224598...import numpy as np import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',10) #给最大设置为10 df=pd.DataFrame...100,10)) df.head(100) 好啦,这里就不展示显示100行的结果了,set_option还有很多其他参数大家可以直接官网查看这里就不再啰嗦了 以上这篇解决Python spyder显示不全df和行的问题就是小编分享给大家的全部内容了

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