排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件，您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。
不知平常各位打牌时候是否遇到过这样的场景：四人打完升级后，面对两幅混乱的扑克牌，走了一人后想打斗地主，现在要把他们分出一副来，于是打算先排序后分离，然后各种花色，数字，摆满一桌子，乱成一团，等排好了，5分钟过去了……
select:提取要查询的数据 where:筛选满足条件的元素
但有时我们需要根据多个条件或属性来进行排序。为了演示这一点，我们创建一个结构体来作为示例。
JDK1.8 中增加了Stream流，Stream流是一种流式的处理数据的风格，也就是将要处理的数据当作流，在管道中进行传输，并在管道的每个节点对数据进行处理，如过滤、排序、转换等。
解题思路： 题目要求我们将数组元素分块，分块的子数组分别升序排序后连接起来，需要与原数组升序排序后相同，要求我们输出能分得最多得块数。
❝库来自于STL。定义了设计用于元素范围的函数集合。比如我们对一个元素集合求最值可以使用min或max，又或者对元素集合进行排序可以使用sort等等。❞ 不修改内容的序列操作 all_of 对范围内的「所有元素」是否满足给定条件。 限制：C++11引入。 any_of 对范围内的「任何一个元素」是否满足给定条件。 限制：C++11引入。 none_of 对范围内的「所有元素」是否不存在满足的给定条件。 限制：C++11引入。 for_each 对范围内的每个元素调用指定函数。 find 返回等价于给定值的第
关于 SQL 中的 HAVING，相信大家都不陌生，它往往与 GROUP BY 配合使用，为聚合操作指定条件
目前，数据库优化器分两种，一种是基于规则优化器；另一种是基于成本优化器，这两种优化器各有千秋。但现在大部分成熟的数据库优化器都是两种优化器结合起来使用，这样做为了优化器在执行计划Plan的构建速度和准确性之间找到一个好的平衡点。
最近两天在测需求和写脚本的时候，遇到的两个场景，学会的mongodb的查询用法，分享给大家。
在进行操作讲解前，先展示当前 MongoDB 中已存在的文档，集合名称article
JUC中提供了大量的Queue/Deque集合，用于满足程序员在多种高并发场景中的数据管理和数据通信需求，常用的Queue/Deque集合如图9-1所示（后面多处使用队列称呼Queue/Deque集合，实际上只是从不同的维度称呼同样的事物）。
$match是MongoDB聚合函数中最常见的函数之一。它允许用户根据指定的条件过滤文档。例如，如果我们有一个存储员工信息的集合，并且想要查找所有工资大于5000的员工，可以使用以下命令：
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
一天，楼主和隔壁小男孩一起坐电梯，中途进来一位高挑的美女，她牵着一条雪白的贵宾犬
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解，特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快，需要搜索的元素越多，前者比后者就快越多。 数组的速度：读取O(1)，插入O(n)，删除O(n) 链表的速度：读取O(n)，插入O(1)，删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
这篇文章在进行组合算法设计和教学过程中展示了一种基于数学归纳法的方法，尽管这种方法并不能涵盖设计算法时的所有可能方法，但它包含了大部分已知的技术方法。同时这种方法也提供了一个极好的并且也是直观的结构，从而在解释算法设计的时候显得更有深度。这种方法的核心是通过对数学定理证明过程中和设计组合算法过程中的两种智力过程进行类比。尽管我们承认这两种过程是为不同的目的服务的并且取得的是不同类型的结果，但是这两者要比看上去的更加相似。这种说法可以通过一系列的算法例子得到验证，在这些算法中都可以采用这种方法进行设计和解释。我们相信通过学习这种方法，学生能够对算法产生更多的热情，也能更深入更好的理解算法。
Java程序员编程时需要混合面向对象思维和一般命令式编程的方法，能否完美的将两者结合起来完全得依靠编程人员的水准：
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。
作为非关系数据库的代表--Mongo，可以说是让人又爱又恨，让人爱的是它的便捷性，让人恨的是它的配置，实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
上一篇文章：(2条消息) 【JDK8 新特性4】方法引用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
Redis 数据结构与内存管理策略（上） 标签： Redis Redis数据结构 Redis内存管理策略 Redis数据类型 Redis类型映射 作者：王清培(Plen wang) 沪江Java资深架构师 ---- Redis 数据类型特点与使用场景 String、List、Hash、Set、Zset 案例：沪江团购系统大促 hot-top 接口 cache 设计 Redis 内存数据结构与编码 OBJECT encoding key、DEBUG OBJECT key 简单动态字符串（simple dy
关系：实际上是一张二维表，表的每一行是一个元素，每一列是一项属性。 元组：指的是一个关系上属性集的笛卡尔积的一个元素。大部分情况一下，我们可以理解为表的一行数据。
来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307
1维直线、2维平面（长宽）、3维空间（长宽高 | xyz轴）、4维时空（xyz轴+时间轴）
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。 关系模
map - 将集合中的每个元素映射为另一个元素 示例：将数字集合中的每个元素平方并返回平方后的集合。
写在前面：文章里面的图片公式都是逆天一个个打出来画出来的，公式系列基本上都提供了源码
本篇文章参考云深i不知处的文章 原文链接：https://blog.csdn.net/mu_wind/article/details/109516995
希尔排序（ShellSort）是以它的发明者Donald Shell名字命名的，希尔排序是插入排序的改进版，实现简单，对于中等规模数据的性能表现还不错 排序思想 前情回顾：直接插入排序（对插入排序不熟
1、第一个页面跳转时，onSelect传参this_event_attendees为这条记录的子列表
Redis支持两种持久化方式，一种是RDB方式（快照：根据指定的规则“定时”将内存中的数据存储在硬盘上），另一种是AOF方式（在每次执行命令后都将命令本身记录下来）。Redis允许同时开启RDB和AOF。
基于成本优化器CBO，常用的优化规则如子查询移除、相关性拆解、笛卡尔积加等值判断转换为内关联，谓词下推等等常用优化规则Rule。如谓词下推优化规则是将判断条件下推到数据源头，来加少中间结果，在成本优化器中，每个RelNode的中间结果大小即RowCount记录数大小决定一个RelNode的成本大小，（RowCount记录数是构成CostModel成本模型元素之一），此文讲述是HiveSort下推到HiveJoin下。也具有减少中间结果，降低一个RelNode关系表达式成本功能。在Hive中Sort操作符就代表在HQL中 SORT BY field LIMIT n 语句写法，上篇文章SortRemoveRule优化规则将由SortJoinReduceRule产生的SortLimit移除，详细可参考上篇文章Hive优化器原理与源码解析系列--优化规则SortRemoveRule(一)。
每个谓词包含一个或多个比较操作符，可以是符号，也可以是关键字子句。 SQL支持以下比较操作符:
3 月 21 日是著名音乐家约翰·塞巴斯蒂安·巴赫的生日，谷歌决定以一种特殊的方式向他致敬：让人人都能以巴赫的风格创作自己的乐曲。 通过机器学习算法，谷歌开发了 Coconet 多功能模型，可以让你用巴赫的风格演奏自己写下的乐谱。你也可以通过这个小工具来体验 AI 算法如何将一些我们熟悉的旋律「巴赫化」，亦或你和巴赫「合作」的乐曲将呈现出怎样更加现代摇滚的曲风。
排序算法不稳定。 不稳定排序可以更改areInIncreasingOrder不建立顺序的元素的相对顺序。 在以下示例中，predicate为自定义HTTPResponse类型的数组提供了排序。 predicate在成功之前对错误进行排序，并按错误代码对错误响应进行排序。 enum HTTPResponse { case ok case error(Int) } let responses: [HTTPResponse] = [.error(500), .ok, .ok, .error(404), .error(403)] let sortedResponses = responses.sorted { switch ($0, $1) { case let (.error(aCode), .error(bCode)): return aCode < bCode case (.ok, .ok): return false case (.error, .ok): return true case (.ok, .error): return false } } print(sortedResponses) // Prints "[.error(403), .error(404), .error(500), .ok, .ok]" 您还可以使用此方法按降序顺序对符合“可比较”协议的元素进行排序。 要按降序对集合进行排序，请将greater-than运算符（>）作为areInIncreasingOrder参数传递。 let students: Set = ["Kofi", "Abena", "Peter", "Kweku", "Akosua"] let descendingStudents = students.sorted(by: >) print(descendingStudents) // Prints "["Peter", "Kweku", "Kofi", "Akosua", "Abena"]" 调用相关的sorted（）方法等效于调用此方法并传递小于操作符（<）作为谓词。 print(students.sorted()) // Prints "["Abena", "Akosua", "Kofi", "Kweku", "Peter"]" print(students.sorted(by: <)) // Prints "["Abena", "Akosua", "Kofi", "Kweku", "Peter"]"
对于流的处理，主要有三种关键性操作：分别是流的创建、中间操作（intermediate operation）以及最终操作(terminal operation)。
首先创建了一个包含数字 1~5 的列表。 然后利用 stream() 方法将列表转换成 Stream 对象。 接下来调用 map() 方法对每个元素进行操作，这里使用了 lambda 表达式对每个元素进行了乘以 2 的操作。 最后调用 collect() 方法将结果收集起来，并转换成 List。
MongoDB提供了一个名为db.collection.find（）的函数，该函数用于从MongoDB数据库中检索文档。
我的笔记：《Effective Java》告诉我们重写hashcode方法的最佳实践方式。 一个好的 hashcode 方法通常最好是不相等的对象产生不相等的 hash 值，理想情况下，hashcode方法应该把集合中不相等的实例均匀分布到所有可能的 hash 值上面。在企业开发中，最好使用第三方库如 Apache commons 来生成hashocde方法。
Q：什么是选择问题？ 选择问题，是假设一组 N 个数，要确定其中第 K 个最大值者。比如 A 与 B 对象需要哪个更大？又比如：要考虑从一些数组中找出最大项？
转载自 http://blog.csdn.net/yyychyzzzz/article/details/54983574
英文文档中是aggregation pipeline，直译为聚合管道，它可以对数据文档进行变换和组合。聚合管道是基于数据流概念，数据进入管道经过一个或多个stage，每个stage对数据进行操作（筛选，投射，分组，排序，限制或跳过）后输出最终结果。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141074.html原文链接：https://javaforall.cn
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说，当WHERE子句中有多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引时，优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并，从而得到最终的结果集。
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