优化 对冒泡排序常见的改进方法是加入标志性变量 exchange，用于标志某一趟排序过程中是否有数据交换。...插入排序 要点 直接插入排序是一种最简单的插入排序。 插入排序：每一趟将一个待排序的记录，按照其关键字的大小插入到有序队列的合适位置里，知道全部插入完成。...算法最开始以一定的步长进行排序。然后会继续以一定步长进行排序，最终算法以步长为 1 进行排序。当步长为 1 时，算法变为插入排序，这就保证了数据一定会被排序。...已知的最好步长序列是由 Sedgewick 提出的(1, 5, 19, 41, 109,…)，该序列的项来自这两个算式。 这项研究也表明“比较在希尔排序中是最主要的操作，而不是交换。”...算法思想 从待排序序列中，找到关键字最小的元素； 如果最小元素不是待排序序列的第一个元素，将其和第一个元素互换； 从余下的 N - 1 个元素中，找出关键字最小的元素，重复 1、2 步，直到排序结束。
在日常的开发过程中我们会遇到以下 11 种常见的修饰符，本文将从最基础的底层和原理帮你理解和疏通这些常见修饰符语法说明以及常见的开发应用案例。 ?...---- 一、11 种常见的 Java 修饰符 1、修饰符应用表 修饰符 类 构造方法 方法 数据 块 解释 (default) √ √ √ √ √ 类、构造方法、方法或数据域在所在的包中可见 public...备注：数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述，其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明，使用数据字典为简单的建模项目。...以上我们总结了在日常的开发过程中会遇到的 11 种常见的修饰符，并从最基础的底层和原理理解和疏通这些常见修饰符语法说明以及常见的开发应用案例。...其中具体的内容还有很多，本文就暂不一一列举，待日后根据开发需要补充完毕。 ? ---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！
一、cut 1.1 软件介绍 cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至标准输出。如果不指定 File 参数，cut 命令将读取标准输入。...，对文本文件内的内容进行排序，排序是计算机编程中非常重要的一项工作，排序之后的数据更加具有规律，并且更方便处理。...排序主要可以分为三种情况，第一种是最常见的根据数字大小进行排序，例如根据坐标位置大小进行排序，根据比对的分值大小排序结果；第二种是根据根据字符大小进行排序，比如abcdef 这种顺序，或者根据基因名字进行排序...计算频数 cat scores.txt | cut -f 2 | uniq -c cat scores.txt | cut -f 2 | uniq -c | sort -n -k1 #3 找出重复项...cat scores.txt | cut -f 2,3 | uniq -D #4 忽略固定列 cat scores.txt | uniq -f 1 -D 写在最后：有时间我们会努力更新的
在很多场景下，我们需要某个表是按照某列预先排过序的，这有很多好处。 也就是说：预先排序，是一个在计算中用到的重要技巧。 请先直接记住吧。...[某列] , 排序，... ) 解释：在主表中新增一列，增加的这列会替代主表与参考表的公有列，新增的列值将依据【参考表 [某列]】按【排序】方式来进行。...T = // 目的：将明细表的某列替换为索引，若该列有重复项，重复项的索引号相同。...] ) ) // 为明细表建立一个索引列替换在主表中出现的列，并按主表的列排序 RETURN SUBSTITUTEWITHINDEX( FactTable , "Index" , MasterTable...T = // 目的：为明细表按某列添加索引，若该列有重复项，重复项的索引号相同。
对于查询，更多的需求是查询某列数据或者某几列数据，按列存储的数据库能够大大减少磁盘数据的扫描范围以及磁盘与内存之间的IO，从IO层面提高了查询效率。...按列存储能够忽略附属字段的磁盘扫描与IO。 综合来讲，从查询的角度来讲，按列存储要优于按行存储。 三、基础知识 （一）表结构 clickhouse使用的表结构与常见的关系数据库有一定的区别。...排序列也是索引列，高频用作查询条件的字段添加到排序列有利于提高查询效率。 2、主键 主键的定义比较奇怪，仅仅是起到过滤查询索引的作用，没有唯一约束的效果。...在数据迁移的过程中，不可避免会出现重复数据导入的情况，业务上能够容忍部分重复数据，或者从应用端处理重复数据，可以选择此引擎。...ReplacingMergeTree(create_time)填入参数为版本字段，重复记录保留版本号最大最在行；允许为空，默认保留重复行最后插入的记录。
ref 类型表示采用了非唯一索引，或者是唯一索引的非唯一性前缀，返回数据返回可能是多条。因为虽然使用了索引，但该索引列的值并不唯一，有重复。...Using temporary：使了用临时表保存中间结果，MySQL 在对查询结果排序时使用临时表，常见于排序 order by 和分组查询 group by。效率低，要避免这种问题的出现。...在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。 6. 常见索引哪几类？...该算法的思路是，把所有的页面都保存在一个类似钟面的「环形链表」中，一个表针指向最老的页面。...最不常用算法 最不常用（LFU）算法，这名字听起来很调皮，但是它的意思不是指这个算法不常用，而是当发生缺页中断时，选择「访问次数」最少的那个页面，并将其淘汰。
它通过生成的颜色代码表再次查找像素颜色的重复序列，并创建一个可引用代码的第二张表。但是，在任何时候都不会丢失任何图像数据，而仅仅是以可以读取而不改变它的方式进行排序和重新组织。...为了更好地理解这个过程，回想一下你能够从我的描述中重新创建的光栅图像网格。 这一次，在那张原始图像上增加一点细节：多几个像素，其中一个是稍微深一些的蓝色。...第一行第一至三列是A，第一行第四列是B，第二行第一列是A，第二行第二列是C，第二行第三列是A，第二行第四列是B。 这种方法能够在几个地方简化像素对像素的描述（"第1列到第3列是..."）...更小、更有特色的PNG通常是光栅图像的更好选择，尽管两者在文件大小和视觉保真度方面都远逊于SVG，而在图标或线条艺术等使用案例中，矢量图像是最突出的。...GIF最常见的现代用例是动画，但有更有效的、更容易获得的现代视频格式来满足这一目的。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 item_name 是明细项物品名称 item_price 是该明细项的总价钱 前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解...需求：修改 item_name 是 lzze 的价格(item_price)为 3.5 下面是答案了 ---- 方式1 局部修改值，是 pandas 目前最不直观的操作。...初学者最常见的错误做法： 1df.query('item_name=="Izze"')['item_price']=3.5 可以看出来，pandas 给出警告！
Sorted Set（有序集合）: 特点: 不重复元素集合，每个元素都有一个分数，按分数排序。 适用场景: 排行榜系统，需要根据权重对元素进行排序，如游戏积分排行榜。...选择步骤: 分析数据特性: 考虑数据的结构（是否包含多个字段、是否需要排序、是否有重复项）、数据量大小、读写模式（读多还是写多）。...其次在使用Redis时，除了之前提及的常见错误外，还有一些优化建议以及常犯错误值得留意，以确保系统的高效稳定运行： 常见优化建议： 合理选择数据结构：根据业务场景精确选择合适的数据结构，以最小化内存使用和优化访问速度...内存优化： 定期清理不再使用的键值对，避免内存泄漏。 使用maxmemory-policy配置内存淘汰策略，如LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）。...安全：总是设置密码保护，使用requirepass配置项，并且避免在生产环境中使用无密码访问。 监控与日志：启用Redis的慢日志和监控，及时发现并解决性能瓶颈。
使用频率最高的一般有12个小招: 首行作标题、修改数据类型、删除(重复、错误、空项目)、拆分、提取、合并、替换、填充、移动、排序、格式、逆透视。 ? ?...PQ中丰富的数据类型，只需要单击列名称左边的符号即可快速修改。 ? 3 删除重复、错误、空项目 这个功能与Excel非常相似，当我们想剔除表中的重复行、错误项目时，右键单击列，删除重复项或删除错误。...9 移动 这个最简单，尝试一下鼠标按住某一列拖动来移动列的位置，这个良心设计比起Excel真是好用得多。此外，你也会看见移动功能下有特定选项供使用。 ?...10 排序 这个排序与Excel是一样的，在筛选下拉箭头下可以对数据排序。(不要小看排序功能，在复杂数据分析时，排序配合索引列在行数据处理时会有奇效，在这里做个预先提示。) ?...所以有了PQ，这几个常见功能我们不用再纠结背公式了~ 12 逆透视 最后这个是一个大招！我们从他人那里获得数据往往格式多样，有时还是二维表，然而我们只有它转变成一维表才能进一步利用和分析。 ?
作者：孙湛林 来源：快学Python 基于python的金融分析与风险管理，关于numpy的基础操作梳理~ 一、N维数组 数组是numpy中最常见的数据结构，np.array() 。...切片 return_array[2:, 1:4] #第三行以后的数据，第二列到第三列。...排序 np.sort(return_array) # 默认axis=1.一行从左到右，从小到大 np.sort(return_array, axis=0) #从上往下，从小到大 说明：排序的时候，...) #全部元素的和 - 求乘积，axis原理一致 return_array.prod(axis=1) #求行乘积 - 求最值，axis原理一致 return_array.min() # 全部数据的最小值...as npr # 从均值=1，标准差=2的正态分布中取随机数，取10000次。
type 联接类型，比较重要的项，从这一项可以看出是否高效的重要依据 性能从好到坏依次如下： system：表中只有一条数据，这是一个特殊的const 类型； const：针对主键或唯一索引的等值查询扫描...实际用的不多； unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值； index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表，子查询可能返回重复值...，可以使用索引将子查询去重； index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and,or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引...rows 扫描了多少行数，也是性能评估的重要依据。 extra 额度信息，常见的有以下几种。...Using index：查询使用到了索引，列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。
将索引从groupby操作转换为列 分组是最常用的方法，让我们通过添加分组列来继续使用在上一步中创建的df0 。...排序是数据处理过程中非常常见的操作。...0.160913 0.971951 Y 3 0.548012 0.288583 0.734276 X 4 0.581093 0.750331 0.133022 Y 删除重复项后重置索引...当我们处理现实生活中的数据集时，经常会出现重复记录的情况。...C team 0 0.548012 0.288583 0.734276 X 1 0.378794 0.160913 0.971951 Y 如上所示，在“team”列删除重复项之后
MySQL是目前最流行的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于互联网和企业级应用中。索引作为数据库中的一种数据结构，是优化查询性能的关键。...索引本质上是数据表中一列或多列的有序集合，通过对这些列进行排序，可以大幅提高查询的效率。...作为连接条件的列：在JOIN操作中使用的列通常需要建立索引，以提高连接效率。 经常用于排序的列：如果查询结果需要排序，给排序列加上索引可以显著提高效率。...四、索引的优化与维护 4.1 索引的选择性 索引的选择性（Selectivity）是指索引列中不重复值的数量与表中记录总数的比值。选择性越高，索引的区分度越高，查询性能越好。...5.3 忽略联合索引的顺序 在创建联合索引时，忽略列的顺序是一个常见的错误。联合索引的顺序决定了它能否有效地用于查询。错误的顺序可能导致索引无法被使用，甚至影响查询性能。
可惜的是，经常用EXCEL表哥表妹，甚至操作六七年 的江湖老手，或多或少还是犯了些操作上的小错误，不应该呀不应该。下面，列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象，你认为哪种操作最搞笑？...【数据】，选择【排序】，选择【选项】，方向中选择【按行排序】。 8.按年按月汇总 两列数据，一列为日期，一列为数量，需要按年按月汇总数量，怎么达到目的呢？...9.删除重复项 删除重复的项目，以前都这样做，先排个序，然后做分类汇总，再将隐藏的单元格得到出来，替换掉多余的“汇总”两个字。我勒个去，够忙活一阵子了。自从有了删除重复项这个功能，删除只在一瞬间。...【数据】，选择【删除重复项】，手起刀落，立马见效。...如果你以上十项全中，那么别灰心，关注我，就可以从我发 布的信息中了解到有关OFFICE的许多内容！如果你以上十项全能，那么恭禧你，你已经达到了EXCEL中级水平，请一笑而过。
() # 查看column_name字段数据重复的个数 数据选取 这里为大家总结10个常见用法。...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 这里为大家总结16个常见用法。...df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 数据分组、排序、透视 这里为大家总结13个常见用法。...(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建⼀个按列col1进⾏分组，计算col2的最⼤值和col3的最⼤值...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max
代码质量所涉及的5个方面：编码标准、代码重复、代码覆盖率、依赖项分析、复杂度分析。这5个方面很大程序上决定了一份代码的质量高低。...代码重复：PMD的CPD 插件 代码覆盖率：Eclemma 插件 依赖项分析：JDepend 插件 复杂度分析：Eclipse Metric 插件 注：某些插件需要访问外国网站才能更新 1....这个类很简单，一个常见的用户实体，包含了ID，用户名、密码、邮件等属性，并包含get set方法，一个标准的POJO。...13 重复Import同一个内容 20.Import from illegal package 从非法包中 Import内容 21....I（Instability)：I＝Ce/（Ce＋Ca），用于衡量package的不稳定性，取值范围为0－1。I＝0表示最稳定，I＝1表示最不稳定。即如果这个类不调用任何其他包，则它是最稳定的。
用训练好的模型把最不靠谱的那些数据（预测与实际差的最远）删掉，然后利用剩下的数据训练新的模型，之后再用新模型把剩下数据里最不靠谱的一些数据删掉，如此重复，直到模型在训练集上达到较高的准确度。...如果这个过程都在框架的同一列，那么红框的数据就是第一个模型的训练数据（图中的红框数据是Matcher1.1的训练数据）。...从预测准确度来看，Match1.0在训练集上只能到0.75左右，在测试集上大概0.65，很差。...把训练好的Match1.0用于预测其训练集中的所有正样本（也即原始的小黄鸡qa对），并按照预测的匹配概率对qa对进行排序。...这就是框架图里第一列到第二列的连接线。和之前的步骤一样，按匹配概率排序，把低于设定阈值的样本去掉。小黄鸡里如果我们设置阈值为0.9，清洗后可以剩下11w+的qa对。
思考 第一件要考虑的事情是需要使用索引来排序，还是先检索数据再排序。使用索引排序会严格限制索引和查询的设计。...如果这是很常见的where条件，那么我们当然就会认为很多查询需要做排序操作（例如文件排序filesort）。 分析 先在需要看看那些列拥有很多不同的取值，哪些列在WHERE子句中出现的最频繁。...接下来，需要考虑其他常见where条件的组合，并需要了解哪些组合在没有合适索引的情况下会很慢。...这些列的选择性高、使用也不频繁，可以选择忽略他们，让MySQL多扫描一些额外的行即可。...这里描述的基本原则是，尽可能将需要做范围查询的列放到索引的后面，以便优化器能使用尽可能多的索引项。 前面提到可以在索引中加入更多的列。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。...下面分别来说说几种常见的排序算法: 1、选择排序 选择排序其实就是取第一个数去跟后面的数比较，然后一轮之后得到最小的数在第一个，然后开始取第二个，重复之前的比较。 ?...插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 ?...>待排序列表{nums}') sorted_nums = quicksort(nums) print(f'选择排序完成>新列表{sorted_nums}') 4、冒泡排序 重复地走访过要排序的元素列...走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。 ?
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