文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。...图4 无论使用上述哪种方法，最终的结果如下图5所示。 ?
； B+树是尽量将随机读变成顺序读提高查询性能； ES更进一步，在倒排表和二分查找的基础上，在将词典索引搬到内存查找，所以查询效率会更快点 然后term index是怎么生成的？...，加上header存的1位，转为字节存储，而不是用int(4个字节)存储，仅仅6个值就用了24字节 在返回结果的时候，其实也并不需要把所有的数据直接解压然后全部返回，可以直接返回一个迭代器iterator...，直接通过迭代器的next方法逐一取出压缩的文档ID，通过这种方法极大的节省计算和内存开销 ES使用索引帧可以极大地节省posting list占用的磁盘空间和内存开销，同时ES为了提高filter过滤器查询的性能...(fitler, segment数据空间)和ID列表的映射。...Posting List中的每一个id，逐个在另外两个Posting list中查找看是否存在，最后得到交集的结果； 如果使用bitset，bitset是基于bitmap的，直接按位与，得到的结果就是最后的交集
：使用传统的for循环遍历 这种方法通过遍历一个列表，并检查其元素是否存在于另一个列表中来实现交集。...然后，我们遍历list2，并检查其元素是否存在于set1中。如果存在，则将其添加到交集列表中。请注意，由于HashSet不保证元素的顺序，因此交集列表中的元素顺序可能与原始列表不同。...，特别是在处理小数据集或数据集不适合并行处理时。...方法七：使用Java的并发工具类 如果你在处理非常大的数据集，并且希望利用多核处理器的能力，你可以考虑使用Java的并发工具类，如ForkJoinPool，来并行计算交集。...通过以上方法的介绍和实践，希望能够帮助你更好地理解Java中List集合交集的计算，并能够在实际开发中灵活运用。 术因分享而日新，每获新知，喜溢心扉。
众所周知，awk不是一个工具/命令，它其实是一种『编程语言』。 对于后台开发工程师而言，不管你是什么语言的工程师。对于统计线上数据，从日志提炼信息等等场景，awk都是必备神器！...可以将待筛选的用户id存入一个文件userid.txt。一行一个id。 过滤data.txt，找到userid.txt中的用户id的数据来输出。...getline new_data.txt （分号也可以去掉） BEGIN语法是在逐行解析之前执行的一段代码...这里它会加载userid.txt将用户id存入关联数组a中：key是用户id，value是1。 后面的代码块开始逐行解析，用data.txt的第二列做key去关联数组a中查找。...如果查找到value为1，就输出整行。 关联数组就类似其他语言里面的dict或map。 简化：交集和差集 这一行码可以改成求两个文件的交集。只需要调整读取的列号即可。
在Oracle的领导下，位图通常使用运行长度编码(RLE)进行压缩。在先前工作的基础上，我们引入了Roaring Bitmap格式，它使用压缩数组而不是RLE。...在创造的和真实的数据上，我们发现Roaring bitmaps经常比其他压缩方案表现的更好（２倍以上），而且比其他压缩方案更快（交集比较速度达到其他方案的900倍）。...为了超越基于RLE的格式，如WAH和Concise，我们还依赖于几种算法策略(见4)。例如，当计算两个稀疏块的交集时，我们可以使用基于二分搜索的方法，而不是像RIDBit那样的线性时间合并方法。...它还使得支持排序和选择查询的速度比使用典型的位图更快成为可能：: rank查询计算范围[0,i]内集合位的数量，而select查询查找第i个集合位的位置。...我们也可以在适当的地方执行其中的一些操作： 1.当计算两个位图容器之间的并集时，可以修改其中一个位图容器，而不是生成一个新的位图容器。
例如，公式： =VLOOKUP(A4,$A:$C,3,false) 在列A至列C组成的区域中精确查找单元格A4中的内容，并返回列C中相应的值。...如果将单元格区域作为要查找的值，并且输入的不是数组公式： =VLOOKUP($A:$A,$A:$C,3,FALSE) 那么Excel将为查找值使用隐式交集，上面公式的结果如下图5所示。 ?...图5 隐式交集非常快！ Excel非常有效地执行隐式交集，仅将单个单元格引用传递给公式或函数，而不是整个区域。...图7 如果使用在参数前添加+号的技巧，那么UDF参数必须是与数据类型匹配的Variant、Double、String或Boolean类型，而Range和Object不起作用，因为Excel总是传递结果值而不是引用...小结 1.在使用函数时使用隐式交集（Implicit Intersection）非常有效。 2.+号技巧非常好，但容易忘记使用！ 3.像fImplicit这样的通用辅助函数比+号更快且更友好。
它们之间的区别有两点： sort() 方法是对原列表进行操作，而 sorted() 方法会返回一个新列表，不是在原来的基础上进行操作。...sort() 是应用在列表上的方法，而 sorted() 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。...print(i, v) # output 0 python 1 go 2 java 查找列表中出现最频繁的元素 使用 max() 函数可以快速查找出一个列表中出现频率最高的某个元素。...Python2 中判断某个 key 是否存在，可以使用 has_key，但这个方法在 Python3 中已经被移除了。...另一种方法是使用 in 关键字，不仅兼容 Python2 和 Python3，速度还更快，强烈推荐。
在本文中，我将介绍一些的最常见的拖垮性能的一些编程代码，并推荐相应的解决方法，为你的 Python 涡轮增压！...": "789-0123"}, # ... more contacts ] 查找云朵君的号码意味着要扫描列表，可能要检查每一个联系人。...解决方法：具有超能力的数据结构 字典：快速查找的好帮手 如果要通过关键字（如 "姓名"）进行搜索，字典就是你的救星。...筛选线索这些数字将指出真正的瓶颈，帮助你将优化工作集中在影响最大的地方。 04：重复造轮子 重新造轮子就像决定徒步穿越整个国家，而不是乘坐飞机前往目的地。...解决方法：更聪明地工作，而不是更努力地工作 一次读完（如果合适）： 对于较小的文件，有时最快的方法是将其全部读入内存： with open("huge_log.txt", "r") as file:
缺点: 1单向解析，无法定位文档层次，无法同时访问同一文档的不同部分数据(因为逐 行解析, 当解析第n行是, 第n-1行已经被释放了, 无法在进行操作了). 2....优点: 1 分析能够立即开始，而不是等待所有的数据被处理 逐行加载,节省内存. 2 有助于解析大于系统内存的文档 有时不必解析整个文档,它可以在某个条件得到满足时停止解析. 2....访问是双向的，可以在任何时候在树中双向解析数据。 缺点: 文档全部加载在内存中 , 消耗资源大. 3....JDOM解析 目的是成为Java特定文档模型，它简化与XML的交互并且比使用DOM实现更快。 优点: 1 使用具体类而不是接口，简化了DOM的API。...常用方法: 1. 通过文档对象, 获取XML文档中的根元素对象 Element root = doc.getRootElement(); 2.
一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...3、先编译后调用 使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码)，而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。...4、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。...7、优化算法时间 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。...分布式：multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。...优化算法时间 法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。...因此如果涉及到求list交集，并集或者差的问题可以转换为set来操作。 针对循环的优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。...函数选择 在循环的时候使用xrange而不是range;使用xrange可以节省大量的系统内存，因为xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素。...而range()將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在python3中xrange不再存在，里面range提供一个可以遍历任意长度的范围的iterator。
其中，关于“匹配位数”最多的，这个逻辑要细说一下，用上图中例子“abc”说明，最终要求匹配的是"ab"，而不是"abcd"，具体是： 基于“abc”去查找，如果没有找到，去掉末尾一位，继续找...1、将数据直接字符数提取成全部可能的字符串 比如，abc，拆分为a，ab，abc，这个使用List.Transform函数直接实现： 2、提取后，与需要匹配查找的数据源做一个交集...这样，自然就保留了两边都同时存在的数据： 3、 取交集的最后一项就是我们想要的结果 如果需要合并在一起一步解决，也可以将上面的几个步骤内容进行组合即可： - 3 - 在日常工作中...，有大量的数据匹配问题，需要经过多层次的数据处理，然后才能“筛选”（查找）到自己真正想要的匹配值，从这一点上来说，Excel传统函数的确存在一些弱点： 在Excel的传统函数中，比较难实现类似Power...Query中的表、列表的批量预处理，所以使用的时候需要各种复杂的套路或技巧（不一定公式很长）才能处理——这一点对大部分用户来说，都十分困难。
所以一个索引是由数据结构和再次基础之上的算法组成的。 索引的成因其实主要还是因为数据量大，造成的数据查找定位的麻烦，所以索引的目的就是为了更快的获得数据准备的。...那么会有一个问题，我先提出来，为什么是 B+TREE ，为什么B+TREE 是我们最常见的索引的类型，而不是别的，不是BRIN, 不是 GIST ,GIN 。...个人看法：一个最简单的数据结构，配合一个简单的算法，以及更快能估算出计算成本的方案，是一个应该被POP的方法，B+TREE 就是。 为了估计b树搜索的代价，我们需要计算深度。...位图方式的好处，主要体现在，查询中节省时间，减少在查询中的数据存储在大量的计算中对CPU的计算要求不高，并且可以有效的利用并行的方式进行计算。...3 Sort - Merge Sort Merge 的方法是通过对需要连接的两个表的属性数据进行排序，获得两个表的顺序的数据，然后根据两个表的顺序性的数据笛卡尔积，在比对的过程中，凡是具有相同值的两个行是不会在出现笛卡尔积的结果中的
一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。...3、先编译后调用 使用eval()、exec()函数执行代码时，最好调用代码对象(提前通过compile()函数编译成字节码)，而不是直接调用str，可以避免多次执行重复编译过程，提高程序性能。...4、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。...7、优化算法时间 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。...分布式：multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式，可以在此基础上开发出分布式的程序。 不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
：判断列表里有没有一个对象是对象3 list1.index(1)：查找列表里第一个为1的对象的位置 list1.count(1)：查找列表里对象为1的个数 list1[x:y]：取第x到y的对象，重新建立一个列表..., []] 使用in方法来判断对象是否在列表中： >>> 3 in listFalse >>> [] in list True 循环打印： >>> for i in list: ......dict['name']='wanger' >>> dict['age']=25 字典的比较： 字典的比较会比较字典的键，而不是字典的值,可以使用zip方式将字典的值和键反过来，这样就会比较值了，可以使用...，只是不能在原处更改，元祖在python里的特点： 任意对象的有序组合 通过偏移取数据 属于不可变序列类型 固定长度，异构，任意嵌套 对象引用的数组 元组的创建 元祖创建在只有单个元素的时候，必须加逗号...(3, 6, 4, 2) >>> tuple[2:3] (3,) 列表和元组的操作类似，列表操作里只要不是在原处修改的，都可用于元组 >>> (1,2)+(3,4) (1, 2, 3, 4) >>>
一 概述 并查集（Disjoint set或者Union-find set）是一种树型的数据结构，经常使用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。...由于它支持这两种操作，一个不相交集也常被称为联合-查找数据结构（union-find data structure）或合并-查找集合（merge-find set）。 其他的重要方法。MakeSet。...Find（x）返回x所属集合的代表，而Union（x，y）使用两个集合的代表x，y作为參数。...但在非常多情况下，我们一般选择两个集合之前代表中的一个作为新的代表。 三 不相交集合森林（有根树表示集合） 不相交集合能够用链表实现。可是还有一种更快的方法—–有根树表示集合。...在按秩合并中，具有较小秩的根在Union操作中指向较大秩的根。 rank[x]表示x节点的秩。
索引介绍 索引是一种特殊的数据库结构，被设计用来快速查询数据库表中的特定记录。索引有多种类型，就像字典有拼音查找和偏旁查找一样都是为了提高检索效率。...B+树索引 B+树索引是一种多路径的平衡搜索树，具有如下特点： 1.非叶子节点不保存数据，只保存索引值 2.叶子节点保存所有的索引值和数据 3.同级节点通过指针自小而大顺序链接 4.节点内的数据也是自小而大顺序存放...5.叶子节点拥有父节点的所有信息 结构如下图： image.png 优点 如图可知，由于数据顺序存放，所以无论是区间还是顺序扫描都更快。...非叶子节点不存储数据，因此几乎都能放在内存中，搜索效率更高 单节点中可存储的数据更多，平均扫描I/O请求树更少 平均查询效率稳定（每次查询都从根结点到叶子结点，查询路径长度相同） 缺点 新增数据不是按顺序递增时...哈希索引 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快，具有如下特点： 1.哈希索引建立在哈希表的基础上
链表 $key = 'user'; $redis - delete($key); //每次进来删除$key数据 用于测试 $redis - lPush($key,1);//从列表头部添加元素 $redis...$key1,$key2);//返回两个指定集合的交集 返回值：成功返回数组交集，失败false $redis - sUnionStore('user3',$key2,$key1);//执行sunion命令并把结果储存到新建的变量中...$key1,的成员返回1,如果成员元素不是集合的成员,或key不存在返回0 $redis - sDiffstore('user3',$key1,$key2);//执行sdiff命令并把结果储存到新建的变量中...返回值：成功返回数字，失败false $redis - sdiff($key1,$key2);//返回第一个集合中存在并在第二个集合中不存在的结果 返回值：成功返回数组，失败false 返回值：成功返回交集的个数...- hSet($key1,'name','lx');//hash中每一个key对应一个或者多个键值对；就好比mysql中的字段和值；而$key类似一条数据 $redis - hSet($key1,'age
当一个词汇在匹配 FST 的过程中，匹配到了末端节点就会继续去磁盘上去顺序查找直到可以确定找到或者没找到这个词汇。...这个数据结构我们以前在 Redis 的 zset 数据结构中遇到过，Lucene 中的 Skiplist 和 Redis 中的 Skiplist 是一样的。...只不过 Redis 的 Skiplist 全部在内存中，而 Lucene 的 PostingList 可能只是部分在内存中。...计算交集时会选择短的列表作为「驱动列表」，驱动列表的指针在往前走时，另外一个列表也要跟着往前跳。就好比一个大人和一个小孩走路，大人走得快，小孩就得跟着跑才能追赶上。...同时因为跳跃列表的高层都在内存中，所以跳起来会非常的快，这样的交集运算就会有比较好的性能。
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。...在 Python3.7+，字典被确定为有序（注意：在 3.6 中无法 100% 确保其有序性），而 3.6 之前是无序的，其长度大小可变，元素可以任意地删减和改变。...相比于列表和元组，字典和集合性能较高，查找、添加和删除操作都能在常数时间复杂度内完成。集合不支持索引操作，因为它的本质是一个哈希表，而字典支持对指定键的索引操作。...而开放寻址法中探测新的位置的方法又分为线性探测（Linear Probing）、二次探测（Quadratic probing）和双重散列（Double hashing），关于Python内部的具体的实现方法还需看源码才能知道...上图中哈希表的大小为 10，在元素 x 插入哈希表之前，已经 6 个元素插入到哈希表中。x 经过 Hash 算法计算出插入位置为下标 7 ，但是这个位置已经有数据了，所以就产生了冲突。
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