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WinCC 中如何获取在线 表格控件中数据的最大值 最小值和时间戳

1 1.1 <读取 WinCC 在线表格控件中特定数据列的最大值、最小值和时间戳，并在外部对 象中显示。如图 1 所示。...左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值，右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。 1.2 <使用的软件版本为：WinCC V7.5 SP1。...创建两个文本变量 8 位字符集类型的变量 “startTime”和“endTime”，用于设定在 线表格控件的开始时间和结束时间。如图 2 所示。...6.在画面中配置文本域和输入输出域 用于显示表格控件查询的开始时间和结束时 间，并组态按钮。用于执行数据统计和数据读取操作。如图 7 所示。...项目激活后，设置查询时间范围。如图 10 所示。 2. 点击 “执行统计” 获取统计的结果。如图 11 所示。 3.最后点击 “读取数据” 按钮，获取最大值、最小值和时间戳。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （191）-- 算法导论14.2 1题

为了支持MINIMUM、MAXIMUM、SUCCESSOR和PREDECESSOR操作，我们可以在每个节点中添加两个额外的字段：min和max，分别表示该节点及其所有子节点中的最小值和最大值；以及prev...然后，我们定义了update、insert、findMin、findMax、findSuccessor和findPredecessor函数，这些函数分别用于更新节点信息、插入新节点、查找最小值、查找最大值...每次插入新节点或旋转调整平衡时，都会更新这些指针。这样，在O(1)时间内就可以获取到任意节点的最小值、最大值以及后继和前驱节点。...首先，为每个节点添加两个指针：left_min和right_max。这些指针分别指向该节点子树中的最小值和最大值。 当插入一个新节点时，需要更新所有相关节点的left_min和right_max指针。...由于我们已经通过增强了指针结构，因此可以在O(1)时间内完成这些操作。 值得注意的是，其他操作如插入、删除和查找的渐近性能不会受到影响。

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python-数据库编程-SQL的基础语法和命令

创建数据库和表格在SQL中，我们可以使用CREATE命令来创建数据库和表格。...该表格包含三个字段：id，name和email。id字段是主键，用于唯一标识每个客户。插入数据使用INSERT命令可以将数据插入表格中。...我们使用INSERT INTO命令将三个客户的数据插入到“customers”表格中。...以下是一个从“customers”表格中删除第二个客户的示例：DELETE FROM customersWHERE id = 2;在上面的示例中，我们使用DELETE命令从“customers”表格中删除...以下是一些常用的聚合函数：COUNT：计算行数AVG：计算平均值SUM：计算总和MAX：查找最大值MIN：查找最小值以下是一个使用SUM函数计算“customers”表格中所有客户的id之和的示例：SELECT

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算法和数据结构: 七 二叉查找树

从图中可以看出，二叉查找树中，最左和最右节点即为最小值和最大值，所以我们只需迭代调用即可。...查找Floor(key)的值就是所有=key的最小值，下图是Floor函数的查找示意图： ?...三 分析 二叉查找树的运行时间和树的形状有关，树的形状又和插入元素的顺序有关。在最好的情况下，节点完全平衡，从根节点到最底层叶子节点只有lgN个节点。...对于N个不同元素，随机插入的二叉查找树来说，其平均查找/插入的时间复杂度大约为2lnN，这个和快速排序的分析一样，具体的证明方法不再赘述，参照快速排序。...它和二分查找一样，插入和查找的时间复杂度均为lgN，但是在最坏的情况下仍然会有N的时间复杂度。原因在于插入和删除元素的时候，树没有保持平衡。

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数据结构之堆 → 不要局限于堆排序

所以它是一个小顶堆 　　由此我们可以得出：大顶堆的根节点存放的肯定是最大值，小顶堆的根节点存放的肯定是最小值 　　大顶堆能够快速得到最大值、小顶堆能够快速得到最小值，但也就仅此而已了。...堆中其他节点的顺序是未知的，大顶堆中不能确定最小值，小顶堆中不能确定最大值 　　数组如何实现完全二叉树 　　用数组来实现完全二叉树，是不是感觉很怪？...　　实现兼容了 自然比较器 和 自定义比较器 两种情况， 自然比较器 默认是升序排序 比较器 升序对应的是小顶堆，降序对应的是大顶堆 　　下移 → shiftDown 　　在位置 k 处插入元素...　　indexOf 　　查找元素的位置索引 　　因为堆不是为了快速查找而建立的，所以其时间复杂度是 O(N) 　　remove & removeAt remove 是删除元素。...Java 中是 PriorityQueue ，只要你们去看它的源码，你们就会发现我上述 堆操作 的代码实现和 PriorityQueue 的基本一致，你们懂的： 拿来主义 　　获取极值 　　快速得到最大值或最小值

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Excel自动生成进度跟踪图

昨天我们讲了 excle自动生成 项目计划图 但那个是静态的，除非一切都能按照图中计划的进行，否则计划图并不实用，只能在项目开始阶段用来做计划。 那么，项目进行中如何动态的跟踪项目状态呢？...表格是图表的数据库，先写好表格。...对这种图来说，重要的就是四个数据：计划开始时间，实际开始时间，计划天数，实际使用天数 注意： 黄色部分是手工填写的 工作日使用函数=NETWORKDAYS(E7,D7)来计算 日历时间直接日期-日期即可...真的天数请看 日历计划天数和工作日天数 ? 2.插入累积条形图 ? 由于此时图表中有四项内容，需将实际开始日和实际工时置于次坐标轴上。在图表中点击右键，选择“更改系列图表类型”。 ? ?...只要将主纵坐标轴和次纵坐标轴都进行逆序类别操作，立马清晰！ ? 注意，如果还是乱，那就是主和次的时间轴没有一致! 修改 横坐标轴的最大值与最小值，使最大值和最小值位于数据区域给定日期范围附近。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （198）-- 算法导论14.3 6题

最小堆能够保证在插入、删除和查找操作中具有对数时间复杂度。...(&ds.h, i) // 从堆中删除该数，并调整堆结构 if num == ds.min { // 如果删除的数是当前最小值，则更新最小值和差值集合中的最小差值索引位置 ds.min =...树的左子树中的所有键值都小于根节点的键值，而右子树中的所有键值都大于根节点的键值。这种性质使得我们可以在O(log n)时间内找到Q中的最小值和最大值，从而计算出两个最接近的数之间的差值。...我们首先定义了一个表示树节点的结构体Node，然后实现了插入、查找最小值、查找最大值和计算最小间隔的函数。...在插入和删除操作中，我们需要更新这些字段以保持最小差值的正确性。updateMinMaxGap 函数用于更新当前节点及其子节点的最小差值、最小值和最大值。

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20个数据分析师必知必会的SQL查询语句

作为数据分析师，每天需要花费大量的时间来分析与挖掘数据当中隐藏的信息，发现新的价值，而现在绝大多数公司都是将数据存放在Mysql数据库当中，今天小编来分享25个针对每个数据分析初学者而言都需要掌握的SQL...”这一列和学生表中的“last_name”这一列合并到一块显示 SELECT last_name FROM Employee UNION ALL SELECT last_name FROM Student...最大值用到的是MAX()方法，例如查询一下哪位员工的工资拿的最多，代码如下 SELECT MAX(Salary) FROM Employee; 最小值 直接上代码吧 SELECT MIN(Salary)...FROM Employee; 插入数据 要是我们想要往表格当中插入新的数据，代码如下 INSERT INTO Employee (EmployeeID, FirstName, LastName) VALUES...UPDATE Employee SET Salary = 20000; 新建一张表 例如我们想要新建一张员工表，调用的是CREATE TABLE方法，而表中的每一列需要写清楚列名以及其数据类型，代码如下

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赖工竟然用液位计也能进行药剂消耗量的统计

，实时监测药剂池的实时液位，并且插入数据库中，通过本软件，可以自动分析出消耗液位、也可以分析出冲装过程的液位变化。...液位计统计消耗量的主要原理，首先我看一下历史曲线，其实我们可以看的出来，下降到一定程度，就开始冲装，冲装的过程时间比较短，那么我们就只需要从数据中找到最大值-最小值，就是期间液位消耗量，那么又几个期间相加就是总液位消耗量...MyTime列名，绑定（getdate()），也就是或者本地时间，自动插入本地日期、时间。...图4 步骤三： 通过excel读取SQL数据库数据，选择日期（图5）后，点击查询（图6），先将插入的数据读到表格上。见图7....主要的原理就是，从从一列开始，至上而下寻找最大值，再找最小值，第一个最大值标志为a_max,第一个最小值标志为a_min,最后我们得出，a=a_max-a_min, b=b_max-b_min…….

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （145）-- 算法导论12.1 5题

对于任意一组，我们都可以用二分查找法在O(log n)的时间复杂度内找到其对应的二叉搜索树的根节点。因此，对于所有的m组，最多需要O(m * log n)的时间来构造二叉搜索树。...现在我们来证明这个基于比较的算法最坏情况下需要 Ω(nlgn) 的时间。假设我们在构建二叉搜索树的过程中，已经选择了序列中的最大值或最小值作为当前节点的左子节点。...那么，在选择右子节点时，我们需要在剩余的 n-1 个元素中找到最小值或最大值。 我们可以用一个桶（或数组）来存储已选择的节点。在构建二叉搜索树的过程中，我们将每个节点与其对应的左子节点一起放入桶中。...当需要选择右子节点时，我们需要从桶中找到最小值或最大值。由于桶中的元素是按升序排列的，我们可以用 Ω(logn) 的时间找到最小值或最大值。...这使得查找、插入和删除的时间复杂度在平均情况和最好情况下都是 O(log n)，但在最坏情况下可能会达到 O(n)。 现在，让我们考虑如何基于比较构建一个二叉搜索树。

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面试算法：在海量数据中快速查找第k小的条目

假设从服务器上产生的数据条目数为n，这个值是事先不知道的，唯一确定的是这个值非常大，假定项目需要快速从这n条数据中查找第k小的条目，其中k的值是事先能确定的，请你设计一个设计一个满足需求并且兼顾时间和空间效率的算法...第五，对堆插入一个元素或是删除一个元素，其时间复杂度是O(lg m)....由于我们要从事先不知道的n个元素中，查找到第k小的元素，其中k的值是确定的，那么我们可以构造一个含有k个元素的大堆，当有新的元素过来时，我们从大堆的根节点获得最大值，如果新来元素的值比根节点值小，那么我们将根节点从堆中去掉...，将新节点插入到堆中，如果新来的元素值大于根节点，那么就直接忽略掉新元素，于是我们就可以始终保持所遇到的所有元素中排序在前k位的值，最后所有元素的访问完后，我们从堆的根节点处就可以得到海量数据元素中第k...根据输出结果，数组array的第17小的元素值是50，我们从大堆中拿到的根节点也是50，由此可见，算法及其代码实现是正确的。

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10w字！前端知识体系+大厂面试总结（算法篇）

希望大家多多指正，一起交流学习，在此表示感谢 一道题的解法，有很多种，对应的时间复杂度与空间复杂度也各不相同，期待你的答案，希望你可以在其中找到算法的乐趣 算法 如何学习算法 1、先掌握对应的数据结构...了解前、中、后序遍历的特点、了解二叉搜索树、了解各种题型等体系知识 同时做好对应的笔记，不建议一上来就直接用 leetcode 刷题 算法基础知识 时间复杂度 表示代码执行的次数，时间与算法中语句执行次数成正比例...target 在该数组中找出和为目标值的两个整数，并返回他们 要求时间复杂度：O(n) 思路：利用 map 存储已遍历的元素 (典型的空间换时间) // 时间复杂度O(n)、 空间复杂度O(n) function...6的节点 // t 为上文创建的二叉树 console.log(findNode(6, t.root)); 二叉查找树的最大值和最小值 最右侧的节点为二叉查找树的最大值 最左侧的节点为二叉查找树的最小值...// 该方法时间复杂度和空间复杂度均为 O(n), 从时间上来说，要比第一种方法快 function findAlone1(str) { if (!

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10w字！前端知识体系+大厂面试总结（算法篇）

希望大家多多指正，一起交流学习，在此表示感谢 一道题的解法，有很多种，对应的时间复杂度与空间复杂度也各不相同，期待你的答案，希望你可以在其中找到算法的乐趣 算法 如何学习算法 1、先掌握对应的数据结构...了解前、中、后序遍历的特点、了解二叉搜索树、了解各种题型等体系知识 同时做好对应的笔记，不建议一上来就直接用 leetcode 刷题 算法基础知识 时间复杂度 表示代码执行的次数，时间与算法中语句执行次数成正比例...target 在该数组中找出和为目标值的两个整数，并返回他们 要求时间复杂度：O(n) 思路：利用 map 存储已遍历的元素 (典型的空间换时间) // 时间复杂度O(n)、 空间复杂度O(n) function...6的节点 // t 为上文创建的二叉树 console.log(findNode(6, t.root)); 二叉查找树的最大值和最小值 最右侧的节点为二叉查找树的最大值 最左侧的节点为二叉查找树的最小值...// 该方法时间复杂度和空间复杂度均为 O(n), 从时间上来说，要比第一种方法快 function findAlone1(str) { if (!

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treap模版_bartender模板

查找 和一般的二叉搜索树一样，但是由于Treap的随机化结构，Treap中查找的期望复杂度是O(logn)。...但 Splay 在查找时也会调整结构,这使得 Splay 灵活性稍有欠缺。 Splay 的查找插入删除等基本操作的时间复杂度为均摊O(logN)而非期望。...为了查找快速,可以用Trie树。之后我们建立一个双关键字的Treap,关键字1为得分从小到大,关键字2为时间戳从大到小,这种排列方式的逆序,恰好是我们要的顺序(也可以直接就是逆序)。...但是如果我们要求一种 “双端优先队列”,即要求同时支持插入、取出最大值、取出最小值的操作,用一个单纯的堆就不能高效地实现了。 （可以用两个堆来实现，两堆中的元素都互指，但维护两个堆比较复杂。）...我们可以方便地使用Treap实现双端优先队列,只需建立一个 Treap,分别写出取最大值和最小值的功能代码就可以了, 无需做任何修改。由于Treap平衡性不如堆完美,但期望时间仍是 O(logN)。

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《剑指 Offer》作者是如何看待题海战术的？

从我这十几年对程序员编程面试的观察，我的结论是面试的难度在逐年增大，大家准备面试所花费的时间和精力也越来越多。 几年前要是听说谁为了准备面试刷了 200 道力扣题 ，大家都会惊为天人。...学习数据结构，首先要熟练掌握插入、删除、查找等基本操作，这些基本操作往往是解决很多面试题的关键。 例如，如果我们熟练掌握了前缀树的插入和查找操作，那么很多跟字符串前缀相关的问题都很容易解决。...此外，学习数据结构还要深刻理解每种数据结构的特点及其适用场景，这样才能在面试中合理选择数据结构解决问题。 例如，哈希表是时间效率非常高的数据结构，它的插入、删除、查找操作的时间复杂度都是 O(1)。...如果存储的元素是数字，并且解决问题需要知道数据集合里的最大值或者最小值，那么堆可能是更好的选择。...如果问题只是要求计算某个最优解（通常是最大值或者最小值）或者计算解的数目（或者判断解是否存在），那么我们应该采用动态规划解决问题。

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算法基础-二叉搜索树

同理，也可以选出左子树中的最大值 n 来替换 x 结点。...在删除最小值(最大值)结点时，可以递归调用自己，因为最值结点不可能存在两个子结点 时间复杂度 设二叉搜索树深度为 d 搜索与插入 插入操作在本质上与搜索是一样的，只不过搜索可能会在二叉树的中间停下，而插入会一直搜索到某个子结点不存在为止...只考虑最坏情况，就是把一颗二叉树从头访问到尾，二叉树的每个深度至多只被访问一次，因此时间复杂度为 O(d) 删除 删除操作的第一步是查找，设待删除项在二叉树的第 k 层，则查找操作的时间复杂度为 O(...k)，如果待删除结点有两个子结点，则需要从子树中查找最小值(最大值)，此时子树的深度为 (d-k)，则查找极值的最坏情况下时间复杂度为 O(d-k)，因此最坏情况下删除操作的时间复杂度也是 O(d) 平均性能...二叉搜索树的高度会随着元素的插入和删除变化，并且与插入和删除的顺序密切相关。

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GitHub标星3w+的项目，全面了解算法和数据结构知识

操作则是将元素从队列中移除。...时间复杂度: 索引: O(n) 搜索: O(n) 插入: O(1) 移除: O(1) 二叉查找树 二叉搜索树（BST）是一种特殊的二叉树，其任何节点中的值都会大于或者等于其左子树中存储的值并且小于或者等于其右子树中存储的值...开地址法（Open Addressing）: 在开地址法中，当插入新值时，会判断该值对应的哈希桶是否存在，如果存在则根据某种算法依次选择下一个可能的位置，直到找到一个尚未被占用的地址。...堆更准确地可以分为最大堆与最小堆，在最大堆中，父节点的键值永远大于或者等于子节点的值，并且整个堆中的最大值存储于根节点；而最小堆中，父节点的键值永远小于或者等于其子节点的键值，并且整个堆中的最小值存储于根节点...时间复杂度: 访问最大值 / 最小值: O(1) 插入: O(log(n)) 移除最大值 / 最小值: O(log(n)) 算法 排序 归并排序 归并排序是典型的分治算法，它不断地将某个数组分为两个部分

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【排序】插入排序与选择排序详解

//查找是否有比最小值小的 mini = arr[j] < arr[mini] ?...特性总结： 时间复杂度: 外层for循环从0到n-2,共执行n-1次。内层for循环每次从i+1到n,共执行n-i-1次。...begin重合时,先让begin与min交换,此时max原指向的最大值位置已改变,应对max进行修正,让其重新指向数组中真正的最大值位置。...n) { int begin = 0, end = n - 1; while (begin < end) { int mini = begin, maxi = begin; //选出最小值和最大值的位置...**实际中我们玩扑克牌时，就用了插入排序的思想 如动图： 步骤： 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果该元素(已排序)大于新元素

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