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何在无序数组查找第K小

如题:给定一个无序数组,如何查找第K小值。...例子如下: 在一个无序数组查找 k = 3 小数 输入:arr[] = {7, 10, 4, 3, 20, 15} 输出:7 在一个无序数组查找 k = 4 小数 输入:arr[] = {7...注意,如果思路理解了,那么该题目的变形也比较容易处理,比如 (1)给定一个无序数组查找最小/大k个数,或者叫前k小/大所有数。...剖析:思路是一样,只不过在最后返回时候,要把k左边所有的数返回即可。 (2)给定一个大小为n数组,如果已知这个数组,有一个数字数量超过了一半,如何才能快速找到该数字?...剖析:有一个数字数量超过了一半,隐含条件是在数组排过序后,中位数字就是n/2下标,这个index值必定是该数,所以就变成了查找数组第n/2index值,就可以利用快排分区找基准思想,来快速求出

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MongoDB脚本:集合字段数据大小分位数统计

日常开发,有时需要了解数据分布一些特点,比如这个colllection里documents平均大小、全部大小等,来调整程序设计。...对于系统已经存在大量数据情况,这种提前分析数据分布模式工作套路(最佳实践)可以帮助我们有的放矢进行设计,避免不必要过度设计或者进行更细致设计。...参见:https://www.mongodb.com/docs/v4.4/reference/operator/aggregation/collStats/#mongodb-pipeline-pipe....下面的命令可以显示 COLLECTION 满足条件status=’active’,字段FIELD_A, FIELD_B数据大小quantile analysis。...实际使用时用自己集合名、字段名以及过滤条件进行替换即可。 //最大Top10和百分比分布。

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数据结构与算法-二维数组查找

题目:二维数组查找 在一个二维数组,每一行都按照从左到右递增顺序排序,每一列都按照从上到下递增顺序排序。请完成一个函数,输入这样一个二维数组和一个整数,判断数组是否含有该整数。...例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组查找数字 7,则返回 true;如果查找数字 5,由于数组不含有该数字,则返回 false。 ?...解决思路 用具体问题入手 本题以 7 为查找对象,其步骤如下: 先取右上角数字 9,由于 9 大于要查找 7 ,故 7 肯定不在此列,删除此列, (a) 所示;再取新数字 8 ,同理 8 大于... (d) 所示; 在剩余两行两列,再取右上角数 7 ,此时和查找数相同,结束,如不相同,则继续。...代码实现 测试用例: 要查找数在数组查找数字不在数组(大于数组中所有的值,小于数组中所有的值,在某两个数字之间) 空数组 # -*- coding:utf-8 -*- class Solution

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二分法查找有序数组对应数据索引

1 问题 在有序(升序或降序)数组查找对应数据索引时,通常采取循环暴力求解:遍历数组全部数据,直到数据等于目标值时,返回目标值索引。但是,当数组数据足够多时,暴力求解会占用大量时间。...那么,该如何减少查找过程中所花费时间呢?...简单来说,就是把需要查询数据其所在区间逐渐缩小,直到区间内只有需要数据。不断把查询区间对半缩小,避免无用功。这样可以节省大量时间。...:35613用时:0.0002653999999893131s''' 3 结语 在有序(升序或降序)数组查找对应数据索引,当数组数据过多时,可以使用“二分法”优化查找所花费时间。...经过测试,使用time()模块统计程序运行时所花费时间后,发现使用“二分法”查找比暴力查找快了3500倍之多,证明该方法是有效

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MongoDB Document CRUD Operations

MongoDB数据查询 db.collection.find():查询所有数据 MongoDB数据过滤查询 通过在find方法传入Query Filter Documents,Query Filter...#查找size字段嵌套字段uom值为in记录 db.inventory.find( { "size.uom": "in"} ) 数组查询 # 查找tags字段为["red", "blank"...( { "tags": { $size: 3} } ) 嵌套数组文档查询 # 查找数组文档包含{ warehouse: "A", qty: 5 }该元素文档所有记录,字段顺序也要保持一致 db.inventory.find...db.inventory.find( { "instock": { # 查找查找instock数组对象中有qty>10和qty<=20元素(可以不在一个文档所有记录 db.inventory.find...#查找item字段不存在所有记录 db.inventory.find( { item : { $exists: false} } ) MongoDB数据更新 MongoDB更新数据主要有以下三种方式

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MongoDB实战面试指南:常见问题一网打尽

MongoDB支持多种类型索引,字段索引、复合索引、多键索引等。 3. 问题:如何在MongoDB执行聚合操作?...问题:MongoDB地理空间索引是什么?如何使用它们进行地理空间查询? 答案:MongoDB支持地理空间索引,允许用户高效地执行地理空间查询,查找点、线和多边形之间空间关系。...问题:MongoDB$elemMatch操作符有什么作用?如何使用它? 答案:MongoDBelemMatch操作符用于在嵌套数组字段查询满足多个条件元素。...例如,如果我们有一个包含嵌套文档数组字段items,每个文档都有price和quantity字段,我们可以使用以下查询语句来查找价格大于10且数量小于5项:db.collection.find({...MongoDB数据结构是面向文档,每个文档都可以有不同字段和值。字段名可以是字符串,值可以是任何BSON支持数据类型。MongoDB还支持嵌套文档和数组字段,允许存储复杂数据结构。

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MongoDB传统关系型数据对比

表格列定义了表格每个字段,而每行包含了一组相关数据。这种模型非常适合存储结构化数据,例如订单、客户和产品等。MongoDB使用文档模型来存储数据,其中每个文档包含多个字段。...文档可以嵌套,从而使得它可以存储非结构化或半结构化数据。文档字段可以是字符串、整数、浮点数、日期、数组嵌套文档等。...下面是一个示例,展示了如何在传统关系型数据库和MongoDB存储同一组数据:传统关系型数据库:Table: Customers+----+----------+----------------+| id...JSON查询语言非常灵活,可以嵌套字段、使用比较操作符、使用逻辑操作符等。...下面是一个示例,展示了如何在传统关系型数据库和MongoDB查询数据:传统关系型数据库:SELECT name FROM customers WHERE address.city = 'Anytown'MongoDB

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何在MySQL获取表某个字段为最大值和倒数第二条整条数据

在MySQL,我们经常需要操作数据数据。有时我们需要获取表倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确SQL查询语句,可能会浪费很多时间。...------+-----+ | id | name | age | +----+------+-----+ | 4 | Lily | 24 | +----+------+-----+ 三、查询某个字段为最大值整条数据...,再用这个价格查出对应数据。...4.1、使用组合查询,先查询到最小价格是多少,再用这个价格查出对应数据。...使用排名,子查询和嵌套查询三者之一,可以轻松实现这个功能。使用哪种方法将取决于你具体需求和表大小。在实际应用,应该根据实际情况选择最合适方法以达到最佳性能。

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MongoDB嵌入式数据模型

嵌入式文档设计在MongoDB,文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套文档称为嵌入式文档。嵌入式文档设计是MongoDB嵌入式数据模型核心,因为它决定了如何组织和存储数据。...嵌入式文档和数组使用MongoDB嵌入式文档和数组是一种强大工具,可以用来存储和操作复杂数据结构。...嵌入式文档使用在MongoDB,可以将嵌套文档嵌入到其他文档,以组成更复杂数据结构。...通过这种方式,可以将复杂数据结构组合成单个文档,并且可以在单个查询检索整个文档。数组使用在MongoDB数组可以包含嵌套文档和其他数组。...这使得可以轻松地存储和操作复杂数据结构,列表、多级目录和树形结构。

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multi-key索引和wildCard索引场景比较

不能对数组进行哈希 不支持对嵌套对象进行查询; WildCard index 在上文中,查询数组元素某个字段,就需要对字段单独加索引,用起来很不方便。..."}).explain() 在元素"name":"xiaoming",goodAt.database字段值为数组,我们看看能否走索引匹配 db.employee2.find({"goodAt.database...侵入查询测试 进一步在wildCard索引数组元素下,添加对象,能否走索引?...在使用时,需要注意: multi-key索引主要加快数组遍历,功能纯粹; wildCard可以侵入遍对象或数组内部,避免单属性创建索引,更加灵活; wildCard不会遍历连续嵌套两层以上数组; 不建议太多层嵌套...,尽量控制在3层以内; 关于作者:雷彻 搜狐集团数据库团队高级运维工程师,具有丰富数据库运维经验,精通数据库架构设计、性能优化及故障诊断,目前负责MySQL及MongoDB运维管理工作,并参与公司数据库云平台开发建设

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三藏一面:为什么要用 NoSQL

另外 JSON 格式存进 MongoDB 后,即使读取一个 JSON 不存在字段也不会导致 SQL 那样语法错误。...上面提到新增了一个昵称字段,但是历史数据是没有这个字段,如果查询历史数据,则返回数据不会有这个字段,虽然查询不会报错,但是取值时,会返回 null。...因为是用 JSON 存储,而 JSON 又可以表示复杂数据结构,比如字段可以存数组字段可以嵌套字段,而且可以存很多字段。换做 MySQL,则需要设计几张表来存。...顺着面试官思路,可以知道面试官想问是关系型数据库有哪些不足之处。 关系型数据不足之处 (1)存储是行记录。 不能存储数组嵌套字段等格式数据。 (2)扩展表结构不方便。...另外也解决了部分存储格式问题,因JSON 可以表示数组,还可以嵌套字段存储。 列式存储型 比如 HBase,按照列来存储数据,解决了大数据场景下 I/O 问题。

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有了 MySQL,为什么还要 NoSQL?

另外 JSON 格式存进 MongoDB 后,即使读取一个 JSON 不存在字段也不会导致 SQL 那样语法错误。...上面提到新增了一个昵称字段,但是历史数据是没有这个字段,如果查询历史数据,则返回数据不会有这个字段,虽然查询不会报错,但是取值时,会返回 null。...因为是用 JSON 存储,而 JSON 又可以表示复杂数据结构,比如字段可以存数组字段可以嵌套字段,而且可以存很多字段。换做 MySQL,则需要设计几张表来存。...顺着面试官思路,可以知道面试官想问是关系型数据库有哪些不足之处。 关系型数据不足之处 (1)存储是行记录。 不能存储数组嵌套字段等格式数据。 (2)扩展表结构不方便。...另外也解决了部分存储格式问题,因JSON 可以表示数组,还可以嵌套字段存储。 列式存储型 比如 HBase,按照列来存储数据,解决了大数据场景下 I/O 问题。

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MongoDB索引解析:工作原理、类型选择及优化策略

一、MongoDB索引工作原理 MongoDB主要使用B+树作为其索引结构。B+树是一种自平衡树,能够保持数据有序,并且允许对数据进行高效插入、删除和查找操作。...对于数组每个元素,MongoDB都会为其创建一个索引条目,使得我们可以高效地查询数组字段包含特定元素文档。 4....三、MongoDB索引创建 在MongoDB,创建索引是一个相对简单过程,但需要根据数据特性和查询需求来选择合适索引类型和字段。以下是创建不同类型索引示例: 1....多键索引 对于数组字段MongoDB会自动为多键索引每个数组元素创建索引条目。...任何在 createdAt 字段上超过3600秒(1小时)文档都将被自动删除。

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MongoDB入门

数据记录行/文档 column field 数据字段/域 index index 索引 tablejoins 表连接,MongoDB不支持 primary key _id 主键,MongoDB自动将...数据类型 MongoDB文档类似于JSON格式,与javascript对象神似 Json包含6数据类型,只有null、布尔、数字、字符串、数组、对象这几种数据类型.JSON没有日期类型,只有一种数字类型...数据类型 描述 null 用于表示空值获不存在字字段 32位整形,64位整形,64位浮点数 javascript只有一种数字类型,而MongoDB中有上面3类型,默认情况下shell数字都被...Date() 正则表达式 采用javascript正则表达式语法 函数 可以包含javascript代码, {a:function(){……}} 二进制 shell脚本无法使用,通过其他语言驱动...同json数组一样,数组是一组值,数组可以包含不同数据类型对象,甚至是嵌套数组 内嵌文档 内嵌文档就是把整个MongoDB文档当作另一个文档中键值。

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.NET 云原生架构师训练营(模块二 基础巩固 MongoDB 写入和查询)--学习笔记

2.5.3 MongoDB -- 写入和查询 写入 查询 查找操作符 逻辑操作符 其他 嵌套对象 数组 游标方法 写入 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/...db.getCollection('questions').find({"tags":{$in: ["c#"]}}) 逻辑操作符 Name Description $and 满足多个条件 $or 满足多个条件一个...$not 不匹配,或者字段不存在 $nor 多个条件,一个都不满足 // 满足多个条件一个 db.getCollection('questions').find({$or: [ {"tags":...$type 字段类型 // 存在某个字段则显示 db.getCollection('questions').find({"best": {$exists:1}}) // 不存在某个字段则显示 db.getCollection...('questions').find({"best.content":{$eq: "最好答案"}}) 数组 Name Description $all 所有元素匹配,匹配简单类型数组 $elemMatch

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MongoDB数据模型设计和索引创建

MongoDB数据模型是非常重要,它可以直接影响到数据性能和可扩展性。在本文中,我们将介绍如何设计MongoDB数据模型,并创建索引来提高查询效率。...下面是一些在MongoDB设计数据模型最佳实践:尽量将相关数据放在同一个文档,这样可以避免多次查询或使用$lookup等聚合操作。避免使用嵌套文档层数过多,这样会影响查询效率和可扩展性。...下面是一些在MongoDB创建索引最佳实践:对于经常用作查询条件字段,应该创建单字段索引。对于多个字段一起查询情况,应该创建复合索引。...对于查询频率较低字段,可以不创建索引,以减少存储和维护索引开销。在创建索引时,需要根据查询模式和数据量来选择适当索引类型(B树索引、哈希索引等)。...下面是一些示例代码,演示如何在MongoDB创建索引:创建单字段索引:db.collection.createIndex({ name: 1 })上述代码将为名为“collection”集合“name

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MongoDB权威指南学习笔记(2)--设计应用

如果你查询只需要查找索引包含字段,那就根据没必要获取实际文档。...设计多个字段索引时,应该将会用于精确匹配字段防到索引前面,将用于范围匹配字段放到最后 索引对象和数组 mongo允许对嵌套字段数组建立索引,嵌套对象和数组字段可以与符合索引顶级字段一起使用...一般来说,数据生成越频繁,就越不应该将这些数据内嵌到其他文档 如果内嵌字段或者内嵌字段数量时无限增长,那么应该将这些内容保存在单独集合,使用引用方式进行访问 如果某些字段时文档数据一部分,...那么需要将这些字段内嵌到文档 如果在查询文档时经常需要将需要将某个字段排除出去,那么这个字段应该放在另外集合 内嵌数据与引用数据比较: 更适合内嵌 更适合引用 子文档较小 子文档较大 数据不会定期改变...不适合MongoDB场景 不支持事务 在多个不同维度上对不同类型数据进行连接 注: 上述测试在MongoDB 3.4.3-8-g05b19c6成功 上述文字皆为个人看法,如有错误或建议请及时联系我

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