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字符串、数组

对象赋值思想:(接收后台数据绘制统计图用到了该想法) 1 /** 2 * 数组、字符串 3 * @param {[string/array ]} as [数组或者字符串] 4 * @return {[array]} [返回数组] 5 */ 6 var unique = function

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mysql截取字符串,mysql 截取字符串 拼接

1:字符串截取 LEFT(guid_,LENGTH(guid_) – 5)//1001-1002-1003 截取为 1001-1002 2:判断是否存在某字符串中 IN(‘1001′,’1002′,’ 1003’)// where id in(xxxx) 可以用查询的某个字段直接 where id in (select id from xxxx) 3:根据某个字段重复 在查询结果中加入COUNT ( DISTINCT 想要根据的字段)//select name ,age,sex ,count(distinct name ) from xxx where xxx group by name

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    字符串数组的

    字符串数组的 输入 第一行为个数n,之后n行每行一个字符串(1<n<50000) 输出 输出不重复的字符串的个数 输入样例 3 aaaa AAAa aaaa 输出样例 2  我一开始是这样写的,结果在 i++) { cin >> s[i]; } int Count = 0; for(string word:s) //for-each循环,将字符串数组 s中的每个字符串依次取出,赋值给word { if(Map[word]==0) { Count++; //统计字符串数组中不同字符串的数目 i++) { cin >> s[i]; } int Count = 0; for(string word:s) //for-each循环,将字符串数组 s中的每个字符串依次取出,赋值给word { if(Map[word]==0) { Count++; //统计字符串数组中不同字符串的数目

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    Golang数组&切片

    合并两个整型切片,返回没有重复元素的切片,有两种策略 1. 通过双重循环来过滤重复元素(时间换空间) // 通过两循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} / 效率第一,如果节省计算时间,则可以采用如下方式 // 元素 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //

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    Java中对List, Stream

    问题 当下互联网技术成熟,越来越多的趋向中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段? 你需要知道HashSet如何帮我做到了。换个思路,不用HashSet可以吗?最简单,最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较,都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。 ,那么是如何的呢? 在本题目中,要根据id,那么,我们的比较依据就是id了。 回到最初的问题,之所以提这个问题是因为想要将数据库侧拿到Java端,那么数据量可能比较大,比如10w条。

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    Flink第三弹:HyperLogLog

    HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法,预估一个集合中不同数据的个数,也就是我们常说的统计,在redis中也存在hyperloglog 类型的结构,能够使用12k的内存,允许误差在0.81% www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍,其算法实现在开源java流式计算库stream-lib提供了其具体实现代码,由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll的完整代码 getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是的结果

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    slice

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    思路:利用两个for循环.遍历数组中的每一项,对每一项又遍历这项后面的每一项。也就是将当前元素与他后面的所有元素作比较,只要碰到与当前元素相等的情况,利用j =...

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    Flink第四弹:bitmap精确

    Flink第一弹:MapState Flink第二弹:SQL方式 Flink第三弹:HyperLogLog 关于hyperloglog优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确方案都是会保存全量的数据 ,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确。 ID-mapping 在使用bitmap需要将去的id转换为一串数字,但是我们的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID,那么第一步需要将字符串转换为数字,首先可能想到对字符串做hash,但是hash UDF化 为了方便提供业务方使用,同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型,因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象,由于是按照维度来计算, 关于系列就写到这里,如果您有不同的意见或者看法,欢迎私信。 —END—

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    hiveQL

    : 以id进行分组,然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t *,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去后的数据重新存储 ,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1;  之后与其他表

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    “Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1:通过List newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2:通过Map ; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3:通过Set HashSet<>(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4:通过lambda

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    从excel中导入了一部分数据到mysql中,有很多数据是重复的,而且没有主键,需要按照其中已经存在某一列对数据进行 添加玩递增的id字段后,就可以对数据根据某个字段进行操作,策略就是保存id最小的那条数据。 DELETE FROM `table` WHERE `字段名` IN ( SELECT x FROM ( SELECT `字段名` AS x FROM `table` GROUP BY `字段名` HAVING COUNT(`字段名`) > 1 ) tmp0 ) AND `递增主键名` NOT IN ` HAVING COUNT(`字段名`) > 1 ) tmp1 )

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    JS 高效

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