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题目 给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。 删除完毕后，请你返回最终结果链表的头节点。...你可以返回任何满足题目要求的答案。 （注意，下面示例中的所有序列，都是对 ListNode 对象序列化的表示。）...对于链表中的每个节点，节点的值：-1000 <= node.val <= 1000....哈希表 建立包含当前节点的前缀和sum为Key，当前节点指针为Value的哈希表 当sum在哈希表中存在时，两个sum之间的链表可以删除 先将中间的要删除段的哈希表清除，再断开链表 循环执行以上步骤 ?...，值为0 newHead->next = head; ListNode *prev = newHead, *cur = head, *temp; unordered_map
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。...在本篇文章中，我们将探讨如何使用MySQL查询获取表中的倒数第二个记录。 一、查询倒数第二个记录 MySQL中有多种方式来查询倒数第二个记录，下面我们将介绍三种使用最广泛的方法。...使用DESC关键字，可以按照倒序来排序你的记录。LIMIT 1, 1表明我们要跳过最后一条记录，然后只返回一条，也就是第二条。这种方法比较简单，但在处理大型表时可能会比较慢。...----+-----+ | id | name | age | +----+------+-----+ | 4 | Lily | 24 | +----+------+-----+ 三、查询某个字段为最大值的整条数据...使用哪种方法将取决于你的具体需求和表的大小。在实际应用中，应该根据实际情况选择最合适的方法以达到最佳性能。
可这次我是想在此基础上，能变成能转换任何论坛的，因此不想借助他自带的存储过程。...先前有一点很难做，因为一般的主键都是自动递增的，在自动递增的时候是不允许插入值的，这点让我一只很烦，今天有时间，特地建立了一个表来进行测试 字段名 备注 ID 设为主键 自动递增 Name 字符型...建立以后，我先随便输入了一些数据（当中输入的时候，ID是不允许输入的，但会自动递增） 随后我运行一条Sql语句： insert into [Test] (id,name) values (4,'asdf...'); 很明显，抛出一个Sql错误： 消息 544，级别 16，状态 1，第 1 行 当 设置为 OFF 时，不能为表 'Test' 中的标识列插入显式值。 ...PS1:今天公司上午网站出现问题，造成了很严重的后果，我很坚信我的同事不会犯connection.close()的错误，错误原因还没有查到，星期一准备接受全体惩罚 PS2：年会要到了，要我表演节目，晕死
题目： 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。...满足这种要求的排序方法是（ ） A.先按k1进行直接插入排序，再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序，再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序，再按k2进行直接插入排序...D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序 答题思路： 首先我们要明确题意，这一题的排序是针对k1和k2全体进行的，而不是说我排好k1后，再对每组相同的k1进行k2的排序。...70 如上表所示，我们发现如果k1排序不稳定，那么对于相同的k1，可能k2不满足“在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后”。...所以k1的排序算法必须稳定。 综上，我们要选一个排序顺序为k2、k1，且k1排序算法要稳定的选项，所以答案为D。
原则上，可以通过从头到尾读取整个片段文件，记录每个键的最新值的偏移量，来恢复每个片段的哈希表。为了加快恢复速度，可以考虑将每个片段的哈希表快照存储在磁盘上，以便更快的加载到内存中。...现在，我们将简单地改变片段文件的形式：要求键值对「按照键进行排序」，这种格式被称为「排序字符串表」（Sorted String Table，SSTable），其要求每个键在每个合并的片段文件中只出现一次...个不同值的列转化为 个单独的位图，每个位图对应一个不同的值，其中的一个位对应为一行，如果行具有该值，则该位为 1，否则为 0（相当于把一列具体数值变成了一坨仅包含 0 或 1 的文件）。...3.2 列存储中的排序 在列存储中，行的存储顺序并不太重要，但是需要一次排序整行，以保证可以正确维护列与列之间的关系。数据库管理员可以基于常见查询的知识来选择要排序表的列，以提升查询的速度。...另一方面，C-Store 提出了一种列存储的改进方式：同时存储不同方式排序的冗余数据，以便在处理查询时，可以选择最适合特定查询模式的排序版本。
我们把这个格式称为排序字符串表(Sorted String Table)，简称 SSTable。我们还要求每个键只在每个合并的段文件中出现一次。 如何让你的数据能够预先排好序呢？...这可以高效地完成，因为树已经维护了按键排序的键值对 收到读取请求时，首先尝试在内存表中找到对应的键，如果没有就在最近的硬盘段中寻找，如果还没有就在下一个较旧的段中继续寻找 在后台运行一个合并和压缩过程，...以合并段文件并将已覆盖或已删除的值丢弃掉 上述操作只会遇到一个问题: 如果数据库崩溃，则最近的写入(在内存表中，但尚未写入硬盘)将丢失。...性能优化 当查找数据库中不存在的键时，LSM 树算法可能会很慢: 你必须先检查内存表，然后查看从最近的到最旧的所有的段，然后才能确定这个键不存在。...全文搜索和模糊索引 到目前为止所讨论的所有索引都假定你有确切的数据，并允许你查询键的确切值或具有排序顺序的键的值范围。他们不允许你做的是搜索类似的键，如拼写错误的单词。这种模糊的查询需要不同的技术。
，也需要记录元素的先后添加顺序，才选择使用LinkedHashSet TreeSet：Set接口的实现类，也拥有set接口的一般特性，但是不同的是他也实现了SortSet接口，它底层采用的是红黑树算法（...Unicode值的数字大小进行排序）String（按照字符串中字符的Unicode值进行排序）类等。...Map总结： java的Map(映射)是一种把键对象和值对象进行映射的集合，其中每一个元素都包含了键对象和值对象，其中值对象也可以是Map类型的数据，因此，Map支持多级映射，Map中的键是唯一的，但值可以不唯一...，Map集合有两种实现，一种是利用哈希表来完成的叫做HashMap，它和HashSet都是利用哈希表来完成的，区别其实就是在哈希表的每个桶中，HashSet只有key，而HashMap在每个key上挂了一个...HashMap：哈希表的实现原理中，先采用一个数组表示位桶，每个位桶的实现在1.8之前都是使用链表，但当每个位桶的数据较多的时候，链表查询的效率就会不高，因此在1.8之后，当位桶的数据超过阈值（8）的时候
处理步骤： 1)、从n个数据对象中任意选出k个对象作为初始的聚类中心 2)、计算剩余的各个对象到聚类中心的距离，将它划分给最近的簇 3)、重新计算每一簇的平均值(中心对象) 4)、循环2-3直到每个聚类不再发生变化为止...4.K近邻 1)基础思想： 通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。...规则化项的引入，在训练(最小化cost)的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而在训练的过程中避免了去选择那些某一维...3)堆排序 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。 堆排序是不稳定的。...table tablename 5)外键能不能为空 外键可以为空，为空表示其值还没有确定; 如果不为空，刚必须为主键相同。
处理步骤： 1)、从n个数据对象中任意选出k个对象作为初始的聚类中心 2)、计算剩余的各个对象到聚类中心的距离，将它划分给最近的簇 3)、重新计算每一簇的平均值(中心对象) 4)、循环2-3直到每个聚类不再发生变化为止...4.K近邻 1)基础思想： 通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例，K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。...规则化项的引入，在训练(最小化cost)的过程中，当某一维的特征所对应的权重过大时，而此时模型的预测和真实数据之间距离很小，通过规则化项就可以使整体的cost取较大的值，从而在训练的过程中避免了去选择那些某一维...3)堆排序 堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。 堆排序是不稳定的。...truncate table tablename 5)外键能不能为空 外键可以为空，为空表示其值还没有确定; 如果不为空，刚必须为主键相同。
以下是 Map 的一些特性： Map 中的每个元素都包含一对键值对（key-value pair）。 Map 中的键（Key）是唯一的，但值（Value）可以重复。...解答：HashTable 和 HashMap 对 null 键和 null 值的处理不同，主要是因为它们的设计和实现方式不同。...而在 HashMap 中，对 null 键和 null 值做了特殊处理。对于 null 键，HashMap 会将其存储在哈希表的一个特定位置，而不是通过计算哈希值来确定位置。...支持 LRU 算法：如果 LinkedHashMap 的构造函数的 accessOrder 参数为 true，那么就可以实现最近最少使用（LRU）算法。...红黑树：TreeMap 的底层数据结构是红黑树，红黑树是一种自平衡的二叉查找树。在红黑树中，每个节点都包含了一个键值对，节点之间的排序关系由键决定。
map抽象数据类型定于如下，该结构是键与值之间的关联的无序集合。map中的键都是唯一的，因此键和值之间存在一对一的关系。...如果键已经在map中，那么用新值替换旧值 get(key)给定一个键，返回存储在map中的值或None del使用del map[key]形式的语句从map中删除键值对 len()返回存储在map中的键值对的数量...每次遍历表将下一个最大的值放在其正确的位置。 选择排序 选择排序改进了冒泡排序，每次遍历列表只做一次交换，为了做到这一点，一个选择排序在遍历时寻找最大值，并在遍历完成之后，将其放在正确的位置。...插入排序 插入排序仍然是O（n^2），工作方式略有不同，始终在列表较低的位置维护一个排序的子列表。然后将每个新项插入之前的子列表，使得排序的子列表成为较大的一个项。...希尔排序 希尔排序，有时也称为递减递增排序，通过将原始列表分解为多个较小的子列表来改进插入排序，每个子列表使用插入排序进行排序。选择这些子列表的方式是希尔排序的关键。
如何选择分表键 分表键，即用来分库/分表的字段，换种说法就是，你以哪个维度来分库分表的。比如你按用户ID分表、按时间分表、按地区分表，这些用户ID、时间、地区就是分表键。...这是一种空间换时间的思想。 全局表：比如系统中所有模块都可能会依赖到的一些基础表（即全局表），在每个数据库中均保存一份。...如果你是分了两个库，那你就可以每个库都根据时间排序，然后都返回2页数据，然后把两个数据库查询回来的数据汇总，再根据创建时间进行内存排序，最后再取第2页的数据。...水平分表：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。 垂直分库：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。...垂直分表：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。 15.分表要停服嘛？不停服怎么做？ 不用停服。
改进算法 Best-Bin-First：通过设置优先级队列（将“查询路径”上的结点进行排序，如按各自分割超平面与查询点的距离排序）和运行超时限定（限定搜索过的叶子节点树）来获取近似的最近邻，有效地减少回溯的次数...构建过程 ： 随机选择两个点，执行k为2的聚类，用垂直于这两个聚类中心的超平面将数据集划分 在划分的子空间内进行递归迭代继续划分，直到每个子空间最多只剩下K个数据节点 最终形成一个二叉树结构。...（即相邻的数据被查找到的概率）确定哈希表的个数， 每个table内的hash functions的个数（也就哈希的键长），以及跟LSH hash function 自身有关的参数 ；利用上面的哈希函数组...query划分子向量，计算子向量和对应段的所有簇心的距离，得到距离表（m×k*矩阵） 遍历样本库中的向量，根据距离表，计算每个样本与查询向量的距离和返回k个距离最接近的样本 距离计算 SDC(symmetric...建图流程 计算节点的最大层次l； 随机选择初始入口点ep，L为ep点所在的最大层； 在L～l+1层，每层执行操作：在当前层找到距离待 插节点最近的节点ep，并作为下一层的输入； l层以下为待插元素的插入层
这里以位图编码为例进行介绍，如下图所示: 通常情况下，一列中不同值的数量与行数相比要小得多。...例如: 零售商可能有数十亿的销售交易，但只有 100,000 个不同的产品 现在我们可以拿一个有 n 个不同值的列，并把它转换成 n 个独立的位图： 每个不同值对应一个位图，每行对应一个比特位。...对于第一排序列中具有相同值的行，可以用第二排序列来进一步排序。...一个简单的游程编码可以将该列压缩到几 KB —— 即使表中有数十亿行。 第一个排序键的压缩效果最强。第二和第三个排序键会更混乱，因此不会有这么长的连续的重复值。...它是按不同维度分组的聚合网格，如下所示: 数据立方的两个维度，通过求和聚合 如上图所示，现在每个事实都只有两个维度表的外键，分别是日期和产品。
PRIMARY KEY:如果要选择与排序键不同的主键，在这里指定，可选项。默认情况下主键跟排序键（由ORDER BY 子句指定）相同。...选择与排序键不同的主键 Clickhouse可以做到指定一个跟排序键不一样的主键，此时排序键用于在数据片段中进行排序，主键用于在索引文件中进行标记的写入。...这种情况下，主键表达式元组必须是排序键表达式元组的前缀(即主键为(a,b)，排序列必须为(a,b,**))。...由于旧的排序键是新排序键的前缀，并且新添加的列中没有数据，因此在表修改时的数据对于新旧的排序键来说都是有序的。...列x包含每组行中的最大值，y为最小值，d为可能任意值。
主键唯一标识表中的每个项目，因此，任意两个项目的主键都不相同。 DynamoDB 支持两种不同类型的主键： 分区键 - 简单的主键，由一个称为分区键的属性组成。...两个项目可具有相同的分区键值，但这两个项目必须具有不同的排序键值。 为将某个项目写入表中，DynamoDB 会计算分区键的哈希值以确定该项目的存储分区。...DynamoDB 支持两种索引： Global secondary index - 一种带有可能与表中不同的分区键和排序键的索引。...Local secondary index - 一种分区键与表中的相同但排序键与表中的不同的索引。 最多可以为每个表定义 5 个全局二级索引和 5 个本地二级索引。...当创建表或secondary index时，必须指定每个主键属性（分区键和排序键）的名称和数据类型。此外，每个主键属性必须定义为字符串、数字或二进制类型。
1、对象的类型与编码 Redis使用前面说的五大数据类型来表示键和值，每次在Redis数据库中创建一个键值对时，至少会创建两个对象，一个是键对象，一个是值对象，而Redis中的每个对象都是由 redisObject...注意：在Redis中，键总是一个字符串对象，而值可以是字符串、列表、集合等对象，所以我们通常说的键为字符串键，表示的是这个键对应的值为字符串对象，我们说一个键为集合键时，表示的是这个键对应的值为集合对象...hashtable 编码的集合对象使用 字典作为底层实现，字典的每个键都是一个字符串对象，这里的每个字符串对象就是一个集合中的元素，而字典的值则全部设置为 null。...与列表使用索引下标作为排序依据不同，有序集合为每个元素设置一个分数（score）作为排序依据。 ①、编码 有序集合的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。 ...比如通过如下命令 set k1 100,创建一个键为 k1，值为100的字符串对象，接着通过如下命令 set k2 100 ，创建一个键为 k2，值为100 的字符串对象，那么 Redis 是如何做的呢
这个计划的每个操作的相对成本告诉我们，排序操作是总成本的5％，而表扫描是95％的工作。 因此，如果我们想提高这个查询的性能，我们应该解决表扫描，而不是排序; 这就是为什么建议索引。...排序所选行所需的工作量可以忽略不计。 即使是单独的行流也可以分解成单独的较少行的流，以利用并行处理。 例如，如果我们将上述查询中的WHERE子句更改为WHERE Suffix为NULL。...像大多数连接一样，我们的例子通过外键/主键关系连接两个表。其中的一个表Contact（联系人）按ContactID进行排序，ContactID也恰好是其主键。...在另一个表中，SaleOrderHeader，ContactID是一个外键。...实际上，如果将鼠标放在最近查询中的“合并连接”图标上，则会使用两个适当排序的输入流匹配行，并利用它们的排序顺序。会出现。这会通知您两个表/索引的行使用内存和处理器时间的绝对最小值进行连接。
,跳跃表的实现要简单直观得多 和字典、链表或者字符串这几种在 Redis 中大量使用的数据结构不同,跳跃表在 Redis 的唯一作用,就是实现有序集数据类型跳跃表将指向有序集的 score 值和 member...域的指针作为元素,并以 score 值为索引,对有序集元素进行排序。...Redis 数据类型 RedisObject redisObject 是 Redis 类型系统的核心,数据库中的每个键、值,以及 Redis 本身处理的参数,都表示为这种数据类型 redisObject...redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。...来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录 排行榜应用，取TOP N操作 这个需求与上面需求的不同之处在于，前面操作以时间为权重，这个是以某个条件为权重，比如按顶的次数排序，这时候就需要我们的
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