# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)...]; // fill list pojo..sort((a, b) => a.id.compareTo(b.id)); for(var i in pojo){ print(i.id);...// prints list in sorted order i.e 1 3 5 7 } } class POJO { int id; POJO(this.id); }
本章内容将对前面学习的知识进行总结，并重点讲解如何灵活使用STL中的vector和map容器，以及如何结合不同的算法进行组合。...为实现按照key长度进行排序，需要额外定义一个key_string_cmp的结构体，该结构体要重载()运算符以实现比较大小的功能。...接下来，程序使用sort()函数对转换为vector结构的序列进行排序，此处使用的是value_cmp结构体对value进行排序。...该代码的核心功能是将一个std::map容器转换为std::vector容器，并按照某种规则对该vector进行排序，以此实现对std::map中数据的排序功能。...map容器中，并对这些结构进行迭代遍历和访问。
集合的形式添加键值对 public void hPutAll(String key, Map maps) { redisTemplate.opsForHash(...().scan(key, options) zset 类型 ZSetOperations 提供了一系列方法对有序集合进行操作，添加元素(有序集合是按照元素的 score 值由小到大进行排列)。...(key, min, max, start, end) 根据 score 值获取集合元素数量 redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max) 获取集合的大小...().index(key, index); } // 根据索引范围获取list中的值 public List listGetByRange(String key...（经度和纬度） public List geoGet(String key, List nameList) { List points
使用redis有哪些好处 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted...其中常见的数据结构类型有：String、List、Set、Hash、ZSet这5种。...："+jedis.lrange("sortedList", 0, -1)); } Set操作 /* * Set集合，和List类的区别就是 * set中不会出现重复的数据 * 他可以进行聚合操作效率比较高...另一方面，如果使用RENAME对一个 key 进行改名，那么改名后的 key的生存时间和改名前一样。...所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可： 当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。
Redis常用的数据类型 String Hash List Set zSet Sorted set String类型 判断是否有key所对应的值，有则返回true，没有则返回false redisTemplate.hasKey...集合的形式添加键值对 public void hPutAll(String key, Map maps) { redisTemplate.opsForHash()...().scan(key, options) zSet类型 ZSetOperations提供了一系列方法对有序集合进行操作 添加元素(有序集合是按照元素的score值由小到大进行排列) redisTemplate.opsForZSet...> 从高到低的排序集中获取分数在最小和最大值之间的元素 redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScore(key, min, max, start,...end) 根据score值获取集合元素数量 redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max) 获取集合的大小 redisTemplate.opsForZSet
最近发现磁盘空间严重不足，都弹窗提示我了： 想想看到底哪个文件夹占的空间比较大，好做针对性的删除和清理。...奈何Windows系统没有查看文件夹大小的工具，只能鼠标放在某个文件夹上，等提示： AI时代都来临了，就让ChatGPT帮我写一个程序吧：计算指定文件夹中所有文件夹的大小并排序。...folderObj = new Folder(f.getName(), size); folders.add(folderObj); } // 根据文件夹大小进行排序...程序使用Collections.sort方法根据文件夹大小对ArrayList进行排序，并使用formatSize方法格式化文件大小并输出结果。...，把 // 根据文件夹大小进行排序 Collections.sort(folders, Comparator.comparingLong(Folder::getSize)); 修改为： // 根据文件夹大小进行排序
转载请注明出处:Java集合中List,Set以及Map等集合体系详解(史上最全) 概述: List , Set, Map都是接口，前两个继承至Collection接口，Map为独立接口 Set...(唯一，有序) 1、如何保证元素排序的呢? 自然排序 比较器排序 2、如何保证元素唯一性的呢? ...) （二）TreeSet的两种排序方式比较 排序的引入(以基本数据类型的排序为例) 由于TreeSet可以实现对元素按照某种规则进行排序，例如下面的例子 public class MyClass {...superE> comparator) 构造一个新的空 TreeSet，它根据指定比较器进行排序。...super E> comparator) 构造一个新的空 TreeSet，它根据指定比较器进行排序。
也就是说db 就是key的命名空间 key的定义通常以“:” 分隔，如：Article:Count:1 我们常用的Redis数据类型有：string、list、set、map、sorted-set...SDS会对其进行扩容，触发条件如下： 字节串初始化时，buf的大小 = len + 1，即加上定界符’\0’刚好用完所有空间 当对串的操作后小于1M时，扩容后的buf 大小 = 业务串预期长度 * 2...除此之外，string 类型的value还有一些CAS的原子操作，如：get、set、set value nx（如果不存在就设置）、set value xx（如果存在就设置）。...搞个简单的消息队列，从list头推进去，从list尾拉出来。 List类型中存储一系列String值，这些String按照插入的顺序排序。...实现方式和Map类似，由于Sorted-Set包含了Score的排序信息，ziplist内部的key-value元素对的排序方式也是按照Score递增排序的，意味着每次插入数据都要移动之后的数据，因此ziplist
根据输入JAR包和JDK已有类进行分析，最终得到利用链 本文的核心是：深入分析数据流模块（PassthroughDataflow）的每一句ASM代码，进而把握最底层的原理 1.2 整体流程 整个流程第一步是根据...，主要作用是对所有字节码中的类进行观察，下文将根据ASM定义的visit顺序进行分析 2.1 visit // 观察到某一个类的时候会先调用visit方法 public void visit ( int...opcode) { // 这些是临时变量，用于复制等指令 Set saved0, saved1, saved2, saved3; // 对模拟stack的size进行验证...Set，加入污染（这一步是外部生成的，也就是Visit其他类的生成的，根据已有信息进行污点设置。...，参考Longofo师傅的文章，对图片做了一些优化和精简 这是一个方法调用关系： 在排序中的stack和visited和sorted过程如下： 只要有子方法，就一个个地入栈 到达method7发现没有子方法
TieredMergePolicy会将IndexWriter提供的段集进行排序，在排序后的段集中选取部分（可能不连续）的段来生成一个OneMerge。...getSegmentSizes(writer, infos.asList()); // 对所有的段根据上面计算的大小进行降序排序 infosSorted.sort(new SegmentByteSizeDescending...= 0; // 所有段的大小 long minSegmentBytes = Long.MAX_VALUE; // 段大小的最小值 // 遍历每一个段文件，计算所有段的大小和段大小的最小值...} // If we have too-large segments, grace them out // of the maxSegmentCount: // 上面已经对段进行降序排序...设置了不合适的floorSegmentBytes可能会造成如下影响： floorSegmentBytes的值设置的太小，可能导致allowedSegCount过大，特别是段集中最小的段占段集的总大小特别的低
致力于容纳对象的接口是 Collection， List， Set 和 Map。在传统情况下，我们需要写大量代码才能同这些接口打交道。而且为了指定自己想使用的准确类型，必须在创建之初进行设置。...针对“键－值”对的插入和检索，这种形式具有最稳定的性能。可通过构建器对这一性能进行调整，以便设置散列表的“能力”和“装载因子” ArrayMap 由一个 ArrayList 后推得到的 Map。...用于排序和搜索列表的静态方法包含在类Collections 中，但它们拥有与 Arrays 中差不多的签名： sort(List)用于对一个实现了 Comparable 的对象列表进行排序； binarySearch...我们用的最多的是HashMap,HashMap里面存入的键值对在取出的时候是随机的,在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。 TreeMap取出来的是排序后的键值对。...定制排序 自然排序是根据集合元素的大小，以升序排列，如果要定制排序，应该使用Comparator接口，实现 int compare(To1,To2)方法 LinkedHashSet集合同样是根据元素的
：" + jedis.set("username", "frx")); System.out.println("新增 的键值对：" + jedis.set...：" + jedis.lrange("sortedList", 0, -1)); } 对Set操作的方法 //操作Set @Test public void testSet...true成功 false失败 */ public boolean hmset(String key, Map map, long time) { try {.../ ============================set============================= /** * 根据key获取Set中的所有值 * @param key...); } /** * 获取集合的大小 * * @param key * @return */ public Long sSize
： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据key进行分组聚合的操作，当然熟悉Spark算子使用的都知道像reduceByKey、groupByKey、aggregateByKey、combineByKey...例如，查找同一个key的所有不同的value值，也即是先根据key进行分组，然后去重。...=> List(v), (c: List[(String, Long)], v: (String, Long)) => v :: c, (c1: List[(String, Long...)], c2: List[(String, Long)]) => c1 ::: c2) 4．当两个数据集已经按照key进行分组，此时想对两个数据集在仍然保持分组的基础上进行join，则可以使用cgroup...这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。
例如，查找同一个key的所有不同的value值，也即是先根据key进行分组，然后去重。...= mutable.Set[(String, Long)]() val rdd = df.rdd.map { row => val id = row.getAs[String]("id"...( (v: (String, Long)) => List(v), (c: List[(String, Long)], v: (String, Long)) => v :: c,...(c1: List[(String, Long)], c2: List[(String, Long)]) => c1 ::: c2) 4．当两个数据集已经按照key进行分组，此时想对两个数据集在仍然保持分组的基础上进行...这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。
return (int)(timeId % array.length()); } calculateTimeIdx方法用当前的时间戳除以每个窗口的大小，再和array数据取模。...StatisticNode进行统计，统计60秒内的数据，并将60秒的数据分割成60个小窗口 在设置当前窗口的时候如果里面没有数据直接设置，如果存在数据并且是最新的直接返回，如果是旧数据，那么reset原来的统计数据...> { @Override public void configUpdate(List value) { Map(); if (list == null || list.isEmpty()) { return newRuleMap; } Map<K, Set<FlowRule...对rule的必要字段进行校验，如果传入了过滤器那么校验过滤器，然后过滤resource为空的rule，最后相同的resource的rule都放到一起排序后返回。
(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。 ...Iterable[(sessionId, count)]进行排序, 并取每个Iterable的前10 把数据封装到 CategorySession 中 ?...RDD[品类id, Iterator[(sessionId, count)]] map内部，对iterator排序，取前10 ---- */ ?...需要排10次 val temp: List[Map[Long, List[(String, Int)]]] = cids.map(f = cid => { // 2.1 先过滤出来点击...mapValues((it:Iterable[(String,Int)]) =>{ // 不要把Iterable直接转成list再排序 var set = mutable.TreeSet
是得到了第一层的menus（相当于Tree中的root节点），然后需要设置他的子菜单（left 和 right） 因为menus中有所有的菜单(父子都有)， 所以我们在设置...（对isTop进行排序） //分页查询 Page pageN = new Page(pageNum,pageSize); Page page...菜单要按照父菜单id 和 OrderNum进行排序 接口 实现 //todo 菜单列表 @GetMapping("/list") public ResponseResult getAll(String...菜单要按照父菜单id 和 OrderNum进行排序 */ @Override public ResponseResult getAll(String status, String menuName)...按照父菜单 和 orderNum进行排序 wrapper.orderByAsc(Menu::getParentId); wrapper.orderByAsc(Menu::getOrderNum
()); } return result; } // Map步骤 解析出一行中的单词，对这些单词进行计数 public static class...WordCount排序实现 在第一节中，我们实现了WordCount功能，并且得到了每个单词的统计计数，但这些计数没有按照从大到小进行排序，不方便我们分析。...接下来，我们在上一节的基础上，对处理好的单词计数进行排序。...由于reducer默认会按照key进行排序，那么我们可以将统计计数作为key进行map，但是由于Hadoop自带的LongWritable默认是从小到大排序的，因此我们需要实现一个能从大到小的key类型...0 : 1)); } } // 自定义分区器 根据数字大小决定处理数据的reducer 3500是拍脑袋定的，实际上应该采样 public static class
int compareTo(Delayed o)比较方法，DelayQueue 使用该方法对元素进行排序。...而且如果 size 数量大于 20 亿，有可能超过 int 的范围，使用 size 方法无法获取到大小，在 java8 中引入了 mappingCount 方法，返回值类型为 long。...任何集合类都可以通过使用同步包装器变成线程安全的,如下： //线程安全的列表 List list1 = Collections.synchronizedList(new ArrayList...()); //线程安全的map Map map1 = Collections.synchronizedMap(new HashMap()); //线程安全的set...Arrays.parallelSort 对一个基本数据类型或对象的数组进行排序 Arrays.paralletSetAll 用一个函数计算得到的值填充一个数组。
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