问题描述 如何求得任意N个整数的最大值与最小值 解决方案 解决这个问题有三种常见思路，第一种思路比较简单粗暴，就是对用户输入的每个整数两两之间进行比较，直到找到最大的整数和最小的整数为止。...第二种思路是将用户输入的整数放入一个空列表中，然后利用Python内置的max()函数和min()函数分别得到最大值和最小值。...第三种思路与第二种思路类似，也是将用户输入的整数放入一个空列表，然后对列表进行排序，列表下标为0的数即为最小值，列表下标为N-1的数即为最大值。...但在我们的实际操作中，用户难免会失误输入错误的数据类型，导致Python无法正常处理某一个或者一段代码的时候就终止运行并出现报错。 如下图: 这时候我们需要对代码进行调整，增强其处理异常数据的能力。...结语 求得任意N个整数的最大值与最小值方法多种多样，其中，将用户输入的整数放入一个空列表，随后对列表进行排序，并增强其处理异常数据的能力使我们的代码更加高效有用！
： 如图我们看到查询结果按项目ID进行分区，并统计课程数， 如项目ID:7CF46B88-0B4D-49A0-A0D8-08B9AF064AC5，包含了1个课程； 项目ID:EE8AFC3F-5E82-...，如两个第1后是第3 3 dense_rank() 排序，有并列则按上一数值递增，如两个第1后是第2 4 count(字段名) 求个数 5 max(字段名) 求最大值 6 min(这段名) 求最小值 7...sum(字段名) 求和 8 avg(字段名) 求平均值 9 first_value(字段名) 求第一个值 10 last_value(字段名) 求最后一个值 11 lag(字段名，[行数]) 取指定列...//learn.microsoft.com/zh-cn/sql/t-sql/functions/avg-transact-sql?...view=sql-server-ver16&redirectedfrom=MSDN 至此 partition by 的使用我们就介绍到这里，具体使用中我们还需要灵活掌握。
其实collect方法可以接受各种Collectors接口的静态方法作为参数来实现更为强大的规约操作，比如查找最大值最小值，汇总，分区和分组等等。....*; 规约与汇总 最大最小值 Collectors.maxBy和Collectors.minBy用来计算流中的最大或最小值，比如按卡路里的大小来筛选出卡路里最高的食材： list.stream()...方法可以一次性返回元素个数，最大值，最小值，平均值####和总和： IntSummaryStatistics iss = list.stream().collect(summarizingInt(Dish...chicken，french fries，rice，season fruit，pizza，prawns，salmon ####reducing Collectors.reducing方法可以实现求和，最大值最小值筛选...举个使用reducing求最大值的例子： list.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::max)); // 800 或者：
它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。...支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。 用于处理大量数据，从而提高查询效率。 1.3 常见聚合函数 常见的聚合函数包括： COUNT：计算行数。 SUM：计算数值列的总和。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...OVER 子句是 SQL 中用于配合窗口函数进行灵活计算的关键字，通过指定分区、排序和行范围，可以对查询结果的特定窗口进行精确的聚合和分析。...综合考虑上述注意事项和优化建议，可以更好地处理和利用数据库中的 NULL 值，提高查询的准确性和性能。
注意，一些JDBC类型(如bit/boolean)不利于维护最大值，因此这些类型的列不应该列在此属性中，并且在处理过程中会导致错误。如果没有提供此列，则将考虑表中的所有行，这可能会影响性能。...表中总行数除以分区大小给出生成的SQL语句(即流文件)的数量。值为0表示将生成一个流文件，其SQL语句将获取表中的所有行。...注意，一些JDBC类型(如bit/boolean)不利于维护最大值，因此这些类型的列不应该列在此属性中，并且在处理过程中会导致错误。如果没有提供此列，则将考虑表中的所有行，这可能会影响性能。...表中总行数除以分区大小给出生成的SQL语句(即流文件)的数量。值为0表示将生成一个流文件，其SQL语句将获取表中的所有行。...如果设置了，GenerateTableFetch将确定列的最小值和最大值，并使用最小值作为初始偏移量。然后，获取页面的SQL基于这个初始偏移量和值的总差(即最大值-最小值)除以页面大小。
上一篇文章 ： (9条消息) 【JDK8 新特性 5】Stream流介绍和常用方法的使用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客 目录 1、Stream流中的结果到集合中 2、Stream流中的结果到数组中...3、对流中数据进行聚合计算 3.1 获取最大值 3.2 获取最小值 3.3 求总和 3.4 平均值 3.5 统计数量 4、 对流中数据进行分组 5、对流中数据进行多级分组 6、对流中数据进行多级分区...基本使用如下 3、对流中数据进行聚合计算 当我们使用Stream流处理数据后，可以像数据库的聚合函数一样对某个字段进行操作。 比如获取最大值，获取最小值，求总和，平均值，统计数量。...当我们使用Stream流处理数据后，可以根据某个属性将数据分组： 5、对流中数据进行多级分组 我们还可以对数据进行多级分组： 6、对流中数据进行多级分区 Collectors.partitioningBy...分区: Collectors.partitionBy 。 拼接: Collectors.joinging。
/分组/分区/拼接操作 除了 collect() 方法将数据收集到集合/数组中。...比如获取最大值，获取最小值，求总和，求平均值，统计数量等操作。...:"+min.get()); //求总和(使用Stream流的map()和reduce()方法亦可求和) //map()和reduce()方法实现 //...value)->{ System.out.println(key + "---->"+value.get()); }); //3.按照年龄分组,规约求每组的最大值最小值...分组和分区的区别就在：分组可以有多个组。分区只会有两个区( true 和 false) //1.一个参数 partitioningBy(Predicate<?
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。...为此我们查了开源工具DataX[1]的实现方式，其核心实现逻辑如下：首先getPkRange方法查出数据表中主键字段的最小值和最大值，然后将主键的取值在最大值和最小值之间划分成用户指定的adviceNum...除查询数据本身外，额外的开销几乎可以忽略不计（只需要一个查询查出主键字段的最小值和最大值）。 同时这种方式也存在问题： 1. 在SplitPK分布不均匀时，多个SQL执行的耗时可能差距很大。 2....既然只查询最小值和最大值无法保证均匀的划分数据，那把所有主键都先读取出来，在内存中划分区间是否可行呢？只查主键通常会命中覆盖索引，查询效率会比较高，数据量也不会很大。...用分区查询的方式，避免了Mysql的慢查询，对其他线上业务影响较小。 2. 利用Spark分布式的能力提升任务执行速度。 3.
普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值，直接返回-1； 将列表中的第一个值赋值给min和max，默认最大和最小； 循环列表，获取当前值和min或max进行对比； 当 min > cur_value...； 递归回调，获取右边列表的最大值； 注意：此处切割，会将列表不断的分，直到列表中只存在一个或两个元素时，获取最大的返回，然后再左边和右边比较，返回最大值。...分治算法获取最小值 5.1 求最小值代码分析 如果列表长度是0，直接返回-1，表示没找到最小值； 当分区只有2个值时，获取其中最小的返回 将列表分割成两个区域； 获取列表的中间位置index； 递归回调...，获取左边列表的最小值； 递归回调，获取右边列表的最小值； 注意：此处切割，会将列表不断的分，直到列表中只存在一个或两个元素时，获取最小的返回，然后再左边和右边比较，返回最小值。...：", max) min = get_min(lists, 0, len(lists) - 1) print("最小值：", min) # 通过对比获取列表中的最大值和最小值 min_and_max
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8之前 int...).reduce(0, Integer::sum); 通过sum int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 double average = menu.stream().collect(...同时求总和、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish...Map> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian)) 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
empDF.select(first("ename"),last("job")).show() 1.6 min & max 获取 DataFrame 中指定列的最小值或者最大值。...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...{ // 4.用于聚合操作的的初始零值 override def zero: SumAndCount = SumAndCount(0, 0) // 5.同一分区中的...Emp): SumAndCount = { avg.sum += emp.sal avg.count += 1 avg } // 6.不同分区中的...= buffer.getLong(0) + input.getLong(0) buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1 } } // 7.不同分区中的
一 Zabbix监控机汇总计算 用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。...parameter(s) 所需要的参数 二 具体配置示例I 单个分区剩余容量key为： last("vfs.fs.size[C:,free]",0) last("vfs.fs.size[D:,free...grpmin 最小值 grpsum 值的个数 itemfunc函数 功能描述 avg 平均值 count 值的个数 last 最新的值 max 最大值 min 最小值 sum 求和 temeperiod...参数为数值单位，如5min，1d或者86400等价，不带参数即默认为秒。...grpavg["MySQL Servers","system.cpu.load[,avg1]",last,0] #对MySQL Servers组中的system.cpu.load[,avg1]求平均值，
manifest files 文件列表 每个 manifest files 又记录了当前 data 数据块的元数据信息，其中就包含了文件列的最大值和最小值，然后根据这个元数据信息，索引到具体的文件块...partition：文件所对应的分区。 lower_bounds：该文件中，多个排序字段的最小值，下图是我的 days 和 province_id 最小值。...upper_bounds：该文件中，多个排序字段的最大值，下图是我的 days 和 province_id 最大值。...利用 Iceberg 0.11 的排序特性，将天作为分区。...在 BI 上的收益是：原先 BI 为了提升 Hive 查询速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 经常查询的条件，结合隐式分区，最终提升 BI 检索速度的同时
起初的统计筛选分组都是打算用sql语言直接从mysql里得到结果来展现的。但在操作中我们发现这样频繁地访问数据库，性能会受到很大的影响，分析速度会很慢。...中where后面的东西，换句话说，能用sql实现的功能这里都可以实现 打印结果： [在这里插入图片描述] 3）distinct 去重 和sql中的distinct关键字很相似。...Comparable 接口，即有自己的排序规则，那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序，如： Comparator.comparingInt 反之, 需要调用 sorted((T,...5）一次性得到元素的个数、总和、最大值、最小值 IntSummaryStatistics statistics = list.stream().collect( Collectors.summarizingInt...分区与分组的区别在于，分区是按照 true 和 false 来分的，因此partitioningBy 接受的参数的 lambda 也是 T -> boolean //根据年龄是否小于等于30来分区 Map
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8 之前 int...通过sum,最佳写法 //推荐写成 Integer sum = invoiceList.stream().mapToInt(Invoice::getDetailSize).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 Double avg = invoiceList.stream().collect...、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics statistics = invoiceList.stream().collect(Collectors.summarizingInt...Dish>> = invoiceList.stream().collect(Collectors.groupingBy(RzInvoice::getCancelFlag)); 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。...：averagingInt、averagingLong、averagingDouble 求最大/最小值：maxBy、minBy 统计求和：summingInt、summingLong、summingDouble...Optional maxBy = intList.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo)); // minBy 求最大值...默认给了两个实现 maxBy 和 minBy ，根据比较器来比较大小并分别返回最大值或者最小值。当然你也可以灵活定制。...min 返回流中元素最小值 findFirst 返回流中第一个元素 findAny 返回流中第一个元素（随机） allMatch 接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8之前 int...reduce(0, Integer::sum); 通过sum int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 double average = menu.stream().collect(...同时求总和、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish...Boolean, List> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian)) 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8之前 int...max (); min获取流中最小值，max获取流中最大值，方法参数为 Comparator<?...sum (); 在上面求和、求最大值、最小值的时候，对于相同操作有不同的方法可以选择执行。可以选择collect、reduce、min/max/sum方法，推荐使用min、max、sum方法。...通过summarizingInt同时求总和、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics menu ....FAT ; }))); 进阶通过partitioningBy进行分区 分区是特殊的分组，它分类依据是true和false，所以返回的结果最多可以分为两组 Map < Boolean , List
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8之前 int...reduce(0, Integer::sum); 通过sum int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 double average = menu.stream().collect(...同时求总和、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish...> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian)) 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
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