奇怪的现象 前几天跟同事聊起来，在计算机内部float比较是很坑爹的事情。比方说,0.1+0.2得到的结果竟然不是0.3?...在十进制中也会存在这样的问题，数字不能准确地表示像1/3这样的数字，所以你必须舍入到0.33之类的东西 - 你不要指望0.33 + 0.33 + 0.33加起来就是1。...因此我们在比较两个float是否相等时，不能仅仅依靠 == 来进行判断，而是当他们两者的差小于一个我们可以容忍的小值时，就可以认为他们就是相等的。 Python中是如何解决的？...各种语言中都有类似的处理方式，python中是这样处理的？...使用math.isclose方法，传入需要比较的两个数和可以接受的精度差值即可。
在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...()# 定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印...RDD 的内容print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。
在 PHP 中如果要交换两个变量的值，一般使用中间临时变量来处理，比如： $tmp = $x; $x = $y; $y = $tmp; 比如上面交换临时变量 x 和 y 的值，就要用到临时变量 其实可以是用...PHP 函数 list 来处理： list($x,$y) = array($y, $x); 这样一行代码就简洁得多了，如果使用 PHP 7.1 及以上的版本，还可以使用短数组语法（[]）： [$x,
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...key（键）顺序不一样，pandas 会如何处理这种情况呢？...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。
当做 Leader，从而继续对外提供读写服务（当然，需要注意的一点是，在新版本的 Kafka 中，Replica 也可以对外提供读请求了），利用多副本机制在一定程度上提高了系统的容错性，从而提升了系统的高可用...顺序写入 大家都知道，对于磁盘而已，如果是随机写入数据的话，每次数据在写入时要先进行寻址操作，该操作是通过移动磁头完成的，极其耗费时间，而顺序读写就能够避免该操作。 “零拷贝”技术 ?...Kafka 是否会丢消息，答案相信仔细看过前面两个问题的同学都比较清楚了，这里就不在赘述了。...在低版本中，比如作者公司在使用的 Kafka0.8 版本中，还没有幂等性的特性的时候，消息有可能会重复被存储到 Kafka 上（原因见上一个问题的），在这种情况下消息肯定是会被重复消费的。...系统设计的复杂度会比较大，当然这个比较牵强，毕竟高版本的 Kafka 已经实现了。 ? 从上图可以看出，从从 Partition 上读取数据会有两个问题。
Kafka 中的消息是否会丢失和重复消费？ 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列？ 为什么 Kafka 不支持读写分离？ kafka 如何保证系统的高可用、数据的可靠性和数据的一致性的？...当做 Leader，从而继续对外提供读写服务（当然，需要注意的一点是，在新版本的 Kafka 中，Replica 也可以对外提供读请求了），利用多副本机制在一定程度上提高了系统的容错性，从而提升了系统的高可用...顺序写入 大家都知道，对于磁盘而已，如果是随机写入数据的话，每次数据在写入时要先进行寻址操作，该操作是通过移动磁头完成的，极其耗费时间，而顺序读写就能够避免该操作。...Kafka 是否会丢消息，答案相信仔细看过前面两个问题的同学都比较清楚了，这里就不在赘述了。...系统设计的复杂度会比较大，当然这个比较牵强，毕竟高版本的 Kafka 已经实现了。 从上图可以看出，从从 Partition 上读取数据会有两个问题。
然而，即使在最前沿的算法中，该算法的复杂程度为 O(n 3 )，其中 n 是树中元素的数量。如果在 React 中使用了该算法，那么展示 1000 个元素所需要执行的计算量将在十亿的量级范围。...然后给每个节点生成一个唯一的标志：图片 在遍历的过程中，每遍历到一个节点，就将新旧两棵树作比较，并且只对同一级别的元素进行比较：图片 也就是只比较图中用虚线连接起来的部分，把前后差异记录下来。...例子1：同一层级的所有节点只发生了位置变化： 图片按新集合中顺序开始遍历B在新集合中 lastIndex(类似浮标) = 0, 在旧集合中 index = 1，index > lastIndex 就认为...比如当前遍历的所有节点类型都相同，其内部文本不同，在用index作key的情况下，当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作，导致了新旧集合中在进行diff比较时，相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...（5）key使用注意事项：如果遍历的列表子节是作为纯展示，而不涉及到列表元素顺序的动态变更，那使用index作为key还是没有问题的。
然后给每个节点生成一个唯一的标志： 图片 在遍历的过程中，每遍历到一个节点，就将新旧两棵树作比较，并且只对同一级别的元素进行比较： 图片 也就是只比较图中用虚线连接起来的部分，把前后差异记录下来。...例子1：同一层级的所有节点只发生了位置变化： 图片 按新集合中顺序开始遍历 B在新集合中 lastIndex(类似浮标) = 0, 在旧集合中 index = 1，index > lastIndex 就认为...比如当前遍历的所有节点类型都相同，其内部文本不同，在用index作key的情况下，当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作，导致了新旧集合中在进行diff比较时，相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...在开发过程中，尽量减少类似将最后一个节点移动到列表首部的操作。当节点数量过大或更新操作过于频繁时，这在一定程度上会影响 React 的渲染性能。。...（5）key使用注意事项： 如果遍历的列表子节是作为纯展示，而不涉及到列表元素顺序的动态变更，那使用index作为key还是没有问题的。
然而，即使在最前沿的算法中，该算法的复杂程度为 O(n 3 )，其中 n 是树中元素的数量。 如果在 React 中使用了该算法，那么展示 1000 个元素所需要执行的计算量将在十亿的量级范围。...例子1：同一层级的所有节点只发生了位置变化： 图片 按新集合中顺序开始遍历 B在新集合中 lastIndex(类似浮标) = 0, 在旧集合中 index = 1，index > lastIndex 就认为...比如当前遍历的所有节点类型都相同，其内部文本不同，在用index作key的情况下，当我们对原始的数据list进行了某些元素的顺序改变操作，导致了新旧集合中在进行diff比较时，相同index所对应的新旧的节点其文本不一致了...在开发过程中，尽量减少类似将最后一个节点移动到列表首部的操作。当节点数量过大或更新操作过于频繁时，这在一定程度上会影响 React 的渲染性能。。...（5）key使用注意事项： 如果遍历的列表子节是作为纯展示，而不涉及到列表元素顺序的动态变更，那使用index作为key还是没有问题的。
根据转换后的训练实例，就可以利用机器学习方法进行分类函数的学习： 输入一个查询和文档对，机器学习排序能够判断这种顺序关系是否成立，如果成立，那么在搜索结果中Doc1应该排在Doc2...通过这种方式，就完成搜索结果的排序任务。 文档对方法（PairWise Approach）只考虑了两个文档对的相对先后顺序，却没有考虑文档出现在搜索列表中的位置。...文档对方法（PairWise Approach）将同一个查询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例。 3....不同的评分函数，其6种搜索结果排列组合的概率分布是不一样的。所以可以通过不同的评分函数分布与实际分布比较得出最优的那个评分函数作为排序模型。如何判断 h 和 f 与虚拟的最优评分函数 g 更接近？...Bayesian Personalized Ranking 5.1 BPR介绍 在推荐系统中，分为召回和排序两个阶段。
二、线性表的查找 在查找表的组织方式中，线性表是最简单的一种。 1、顺序查找 1.1、基本思想 在表的组织方式中，线性表是最简单的一种。而顺序查找是线性表查找中最简单的一种。...需要注意的是在实际应用中，不能保证被查找的数据集中各元素的关键字互不相同，所以可将二叉排序树定义中 BST 性质⑴ 里的“小于”改为“大于等于”，或将 BST性质(2)里的“大于”改为“小于等于”，甚至可同时修改这两个性质...在实际应用中，例如，同一出版社出版的所有图书，其ISBN号的前几位都是相同的，因此，若数据表只包含同一出版社的图书，构造散列函数时可以利用这种数字分析排除ISBN号的前几位数字。...从上述线性探测法处理的过程中可以看到一个现象：当表中 i, i+1, i+2 位置上已填有记录时，下一个散列地址为i、i+ I 、i+2和i+3 的记录都将填入i+3 的位置，这种在处理冲突过程中发生的两个第一个散列地址不同的记录争夺同一个后继散列地址的现象称作...散列表的装填因子α定义为: ? α标志散列表的装满程度。
排序学习是搜索推荐系统、计算广告领域的核心方法。同时排序结果的好坏，在搜索推荐任务中很大程度直接影响用户点击、转化、用户体验和收入等。...而Pair-wise损失在训练模型时，直接用两个物品的顺序关系来训练模型，就是说优化目标是物品A排序要高于物品B，类似这种优化目标。...List-wise的Loss更关注整个列表中物品顺序关系，会从列表整体中物品顺序的角度考虑，来优化模型。...Pair-wise Pair-wise的方法是将同一个查询中两个不同的Item作为一个样本，主要思想是把rank问题转换为二值分类问题。...在推荐中，List-wise损失函数因为训练数据的制作难，训练速度慢，在线推理速度慢等多种原因，尽管用的还比较少，但是因为更注重排序结果整体的最优性，所以也是目前很多推荐系统正在做的事情。
，比较常用的特征包括： • 查询词在文档中的词频信息 • 查询词的IDF信息 • 文档长度： • 网页的入链数量： • 网页的出链数量： • 网页的pageRank值； • 网页的URL...图3展示了一个训练实例：査询Q1对应的搜索结果列表如何转换为文档对的形式，因为从人工标注的相关性得分可以看出，D0C2得分最高，D0C3次之，D0C1得分最低，于是我们可以按照得分大小顺序关系得到3个如图...尽管文档对方法相对单文档方法做出了改进，但是这种方法也存在两个明显的问题： 一个问题是：文档对方法只考虑了两个文档对的相对先后顺序，却没有考虑文档出现在搜索列表中的位置，排在搜索站果前列的文档更为重要...针对这个问题的改进思路是引入代价敏感因素，即每个文档对根据其在列表中的顺序具有不同的权重，越是排在前列的权重越大，即在搜索列表前列如 果排错顺序的话其付出的代价更高• 另外一个问题是：不同的査询，其相关文档数量差异很大...文档列表方法（ListWise Approach) 单文档方法将训练集里每一个文档当做一个训练实例，文档对方法将同一个査询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例，文档列表方法与上述两种表示方式不同
如何回收更新列表是另一个主题，更多细节请参阅[2]。我们可以证明，更新列表是按照txnId的逆序自然排列的。...假如不是这样，那么就如图5中所示，因为txn1的txnId比较小，所以它比txn2启动得早，又因为它在更新列表中位于txn1的后面，所以txn2的修改时间早于txn1。...图5 2.3 对于同一个键, txnId的顺序和提交时的wallclock时间顺序相同 我们在2.2中已经证明，同一个键更新列表会按照txnId排序，这与事务的开始顺序相同。...实际上，对于同一个键，事务的开始顺序与其提交顺序相同。这是因为当一个节点要将修改添加到列表头部时，列表上的现有节点必须已经提交，图3中的代码第18行保证了这一点。 3....对于同一个键, PBMA保证了 commitTimestamp与txnId顺序相同 我们已经在第二章中证明了，如果两个事务在其生命周期中重叠并尝试修改同一个键，最多只有一个可以成功。
比如：我们生产者发送 100 条消息的话，两个消费者来消费一般情况下两个消费者会按照消息发送的顺序各自消费一半（也就是你一个我一个的消费。）...当 leader 副本发生故障时会从 follower 中选举出一个 leader,但是 follower 中如果有和 leader 同步程度达不到要求的参加不了 leader 的竞选。...每个 Broker 就会将自己的 IP 地址和端口等信息记录到该节点中去 Topic 注册 ：在 Kafka 中，同一个Topic 的消息会被分成多个分区并将其分布在多个 Broker 上，这些分区信息及与...当 Consumer 消费的时候，Zookeeper 可以根据当前的 Partition 数量以及 Consumer 数量来实现动态负载均衡。 ...... Kafka 如何保证消息的消费顺序？...总结一下，对于如何保证 Kafka 中消息消费的顺序，有了下面两种方法： 1 个 Topic 只对应一个 Partion。 （推荐）发送消息的时候指定 key/partion。
六、请解释如何实现算法 PERMUTE-BY-SORTING，以处理两个或更多优先级相同的情形。也就是说，即使有两个或更多优先级相同，你的算法也应该产生一个均匀随机排列。...对于两个或更多优先级相同的情形，我们可以在排序过程中对具有相同优先级的元素进行随机排序，以确保它们在输出数组中的位置是随机分布的。...具体实现方法如下： 1.定义一个比较函数 compare，用于比较两个元素之间的优先级。对于优先级相同的元素，我们可以随机选择一个作为后继元素，并将其插入到输出数组中。...在实现这种算法时，我们需要考虑如何处理具有多个相同优先级的元素的情况。 一种解决方法是使用快速排序(Quick Sort)来对列表进行排序，然后将排序后的列表重新组合成一个新的有序列表。...对于有重复元素的列表，我们可以使用快速排序的“双指针”技巧来处理这种情况。具体来说，我们可以用两个指针分别指向列表的第一个元素和最后一个元素，将它们进行比较，然后交换它们的位置。
在Java中，== 运算符用于比较两个对象引用（即内存中对象的地址）是否相同，而不是比较对象的内容是否相同。...方法重载允许在同一个类中定义多个具有相同名称但参数列表不同的方法。...函数重载是指在同一个类中，方法名相同但参数列表不同的多个方法。传入不同类型参数会根据参数的数量、顺序、类型来调用相应的方法。...2、重载（Overload）： 定义： 在同一个类中，可以定义多个方法，这些方法具有相同的名称但是参数列表不同（参数类型、参数个数或者参数顺序不同）。 目的： 允许使用相同的方法名来提供不同的行为。...覆盖允许子类提供自己的实现以替代父类方法，而重载允许在同一个类中提供多个同名但不同参数列表的方法。 包、访问控制符、static 包的引入方式和package、import的使用顺序？
和Vector在查找效率上比较高，增删效率比较低；LinkedList则正好相反。...TreeSet判断两个对象不相等的方式是两个对象通过equals方法返回false，或者通过CompareTo方法比较没有返回0 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...所以为了提高查询的效率，就要对HashMap的数组进行扩容，数组扩容这个操作也会出现在ArrayList中，这是一个常用的操作，而在HashMap数组扩容之后，最消耗性能的点就出现了：原数组中的数据必须重新计算其在新数组中的位置...负载因子衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。...这一策略在源码中的实现是通过modCount域，modCount顾名思义就是修改次数，对HashMap内容的修改都将增加这个值，那么在迭代器初始化过程中会将这个值赋给迭代器的expectedModCount
这意味着调用树的深度为，但是在调用树的同一级别上没有两个调用处理原始列表的相同部分;因此，每个级别的调用总共只需要O(n)个时间(每个调用都有一些固定的开销，但是由于每个级别上只有O(n)个调用，所以这被包含在...MergeSort归并排序：在计算机科学中，是一种高效的，通用的，基于比较的排序算法。 大多数实现产生稳定的排序，这意味着相等元素的顺序在输入和输出中是相同的。...合并两个排序的列表，A和B，等价于将A分成大小相等的块，在特殊规则下将每个块插入到B中，并合并AB对。...平滑排序的优点是，如果输入已经排序到一定程度，那么它会更接近O(n)的时间，而堆排序的平均值是O(n log n)，而不管初始排序状态如何。...在处理过程中，免不了要进行信息进行排序，快排在时空两个维度的开销都比较均衡，大量的应用软件、开发工具以及软件包都基于快排做了大量的应用。所以说快速排序改变世界，个人认为并不为过。
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