我最近遇到一条评论如下:
多维数组需要很长时间才能访问数组。为了提高它们的缓存和访问速度,建议将索引从小到大,即声明rmq数组,如rmq[11][11][1002][1002],而不是rmq[1002][1002][11][11]。
我试过一个代码来测试同样的东西。在守则1中:
int pre_compute[18][100001]; //global variable
int main(){
/*some precomputations on pre_compute array
of the order of size of the array*/
我有一个大型的数据集(> 900万行),在站点上检测到单个动物的时间和位置。我想计算每一个站之间的距离,每一个动物的路径,因为它在不同的站之间旅行,以及它所花费的时间在不同的站之间。然后,我想总结一下路径各个部分的总距离和时间。
对于此数据集中的每个个体,每次在固定点检测到数据时,都会组织数据。如果个体长时间处于静止点,那么这个时期有多个记录(每隔30秒)。
我可以总结一下下面的数据,每次当一个人到达一个站点时,我可以得到1行数据(见下文)。然而,当一个人不止一次到达同一站时,输出就不识别了。
例如。
id <- c("A", "A", "A
我将一系列的时间差存储在一个名为min_time_diff的变量中。现在,我想返回时间差最小的行。
out = df3.loc[min_time_diff.idxmin()]
但我只想让它返回一个名为'Date'的特定列值,并创建一个包含几个列值的新pandas数据帧。我已经把它们存储在像a,b,c...etc这样的独立变量中了,我是不是每次都要用df['col1']=a,df['col2']=b,还是有更简单,更简单的方法呢?
edit-当我这样做的时候- out = df3.locmin_time_diff.idxmin(),它返回一个包含很
我想在我的数据库中找到两个函数名之间的时间差。数据库如下所示:
我想做的是找出两个具有相同名称的连续函数名之间的时间差。例如,输出将是位于行号"2“和行号"3”的"getPrice“,然后是位于行"3”和行"5“的”getPrice“的时间差,以此类推,用于所有其他时间和所有其他函数名。请帮助我,非常感谢!
我试过了
SELECT a.lid, a.date, (b.date-a.date) as timeDifference
FROM myTable a
INNER JOIN myTable b ON b.lid = (a.lid+1)