parseInt 可以接受 2 个函数。 parseInt(string, radix) 解析一个字符串并返回指定基数的十进制整数， radix 是2-36之间的整数，表示被解析字符串的基数。...如果参数不是一个字符串，则将其转换为字符串(使用 ToString 抽象操作)。字符串开头的空白符将会被忽略。 radix 可选 从 2 到 36，表示字符串的基数。...描述 parseInt函数将其第一个参数转换为一个字符串，对该字符串进行解析，然后返回一个整数或 NaN。 如果不是NaN，返回值将是以第一个参数作为指定基数 radix 的转换后的十进制整数。...对于 radix 为10以上的，英文字母表示大于9的数字。例如，对于十六进制数（基数16），则使用 A 到 F 。...由于某些数字在其字符串表示形式中使用e字符（例如 6.022×23 表示 6.022e23 ），因此当对非常大或非常小的数字使用数字时，使用 parseInt 截断数字将产生意外结果。
选择排序（Selection Sort）：在未排序的数据中找到最小（大）的元素，放置在已排序的数据末尾。时间复杂度为O(n^2)。...数字排序：基数排序对于数字排序特别有效，可以在线性时间内完成排序，而非像快速排序和归并排序那样在最坏情况下需要 O(nlogn) 的时间复杂度。...字符串排序：由于字符串也可以被看作数字序列，因此基数排序在字符串排序中也很有效。例如，可以使用基数排序对英文单词进行排序。...计数排序的优化：可以对计数排序进行优化，通过使用基数排序来解决计数排序中的内存问题和性能问题。在对计数排序的计数过程中，如果数组非常大，会导致内存问题。...对于这种情况，可以使用基数排序将大型数组分成小块，然后在每个块上运行计数排序。
什么是基数排序？ 基数排序（Radix Sort）是一种非比较整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。 2....基数排序的工作原理 2.1 按位排序 从最低有效位（或最高有效位）开始，根据每一位的数字将整数分配到相应的桶中。 2.2 收集整数 按照桶的顺序（0至9）收集桶中的整数。...基数排序的性能 时间复杂度：O(nk)，其中n是输入元素的数量，k是数字的最大位数。 空间复杂度：O(n + k)。 5. 基数排序的优缺点 优点：对于数字位数不是非常大的序列，基数排序非常高效。...缺点：只适用于整数排序，且与数字的位数有关。 总结 基数排序是一种非常特殊的排序算法，它通过多次的按位排序和收集来实现整体的排序。这种方法在处理整数序列时特别有效，特别是当整数的范围相对集中时。...掌握基数排序的原理和代码实现，可以帮助我们理解如何通过非比较的方式对整数进行排序，这在某些特定场景下可能非常有用。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。...但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。 在本文中，我们将探讨在 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...例如，我们可以将值 0、1 和 2 分配给名为“颜色”的特征的类别，然后将它们转换为二进制表示：0 变为 00，1 变为 01，2 变为 10。该技术结合了标签编码和独热编码的优点。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。
这是因为我们要确保对于这一位上的相同数字，它们在排序后的相对顺序保持不变。 归纳步骤：当我们从 k 位整数排序推广到 k+1 位整数排序时，我们需要假设所用的底层排序算法是稳定的。...具体来说，在证明过程中，我们需要确保在将数字转换为对应的基数表示时，排序的稳定性得以保持。...基数排序的核心思想是将每个数字转换为对应的基数表示，然后对这些基数表示进行排序，最后再将这些基数表示转换回原数字。在这个过程中，如果底层排序算法是稳定的，那么基数排序的稳定性就可以得到保障。...在证明基数排序的正确性时，我们需要假设快速排序（或其变体）是稳定的，以确保在将数字转换为基数表示和将基数表示转换回原数字的过程中，排序的稳定性得以保持。...在将数字转换为基数表示和将基数表示转换回原数字的过程中，排序的稳定性得以保持。通过这样的实现，我们可以确保基数排序的正确性。
优化Cube 层次结构 理论上，对于N维，你最终会得到2 ^ N维组合。但是对于某些维度组，不需要创建这么多组合。...如果你的cube指定了一个高基数的列，比如”USER_ID”，作为”分片”维度(在cube的“高级设置”页面)，Kylin会让Hive根据该列的值重新分发数据，那么在该列有着相同值的行将被分发到同一个文件...将经常出现在同一SQL中的不同维度放置在一个维度组中，将从不出现在一个SQL查询中的不同维度设置在不同的维度组中。...Dictionary默认为dict类型，如果某个字段中的值非常大（小幽遇到过的一个字段中的值保存成文本足足有23Kb！！！）...，大到以至或者可能使得Cube在build过程中出现OOM的错误，则需要将该字段的值设置为fixed_length类型,取可以展现这个维度的前length个字节，比如对于之前那个23kb的字段值，经和业务人员协商
与索引基数值最为密切的典型场景就是：一条 SQL 在某一时刻执行比较慢，其中较为可能的原因就是当前表记录更新频繁，这条 SQL 执行计划走的索引基数值没及时更新，优化器选择走备用索引或者走全表扫描，从而非最优执行计划...影响索引基数值的相关指标： 表的 sample page 个数， 也就是表样例数据页的个数，这个在之前表样例数据计算中详细讲过。...举例 下面来举例说明索引基数在不同的数据分布场景下的变化以及对优化器的影响。...也不一定，如果后期字段 r4,r5 的数据分布有变化，可能索引 idx_u2 的顺序也得改。所以说索引的建立和数据的分布关系非常大，也就是和索引的基数关系非常大。...那之前的 SQL 2 过滤条件要是不变化，能否会用到索引呢？这个就与索引的基数值以及索引基于一定过滤条件的选择性好坏有很大的关系。
从有数据的桶中将数据取出，进行合并。升序排列时先取数字小的桶，降序反之，每个桶中的数据按添加的顺序取出，先进先出。数字为0和1的桶中没有数据，先取出数字为2的桶中的数据。 ? 7....在此基础上，走访此列表中的每一个数据，对它们进行第二轮基数排序，这次按数据的十位数进行分桶和合并。22放入数字为2的桶。 ? 10. 继续走访列表按十位数分桶。32放入数字为3的桶。 ? 11....33放入数字为3的桶。 ? 12. 一直走访完整个列表，将所有数据都放入对应的桶中。 ? 13. 从有数据的桶中将数据取出，进行合并。...当待排序列表中的最大值有 d 位时，需要进行 d 轮基数排序，时间复杂度为 O(d*(n+k)) 。 2. 稳定性 在基数排序中，需要将待排序列表中的数据进行分桶和合并。...在分桶时，如果有相等的数据，它们一定会被分到同一个桶中，是按先后顺序进入桶中的，在合并桶时，按先进先出的原则，先进桶的数据先出桶，相等数据的相对次序不会发生变化。所以基数排序是一种稳定的排序算法。
性能分析 时间复杂度：基数排序的时间复杂度通常为，其中n是元素数量，d是数字位数，r是基数的大小。...在处理较大范围的数据时，空间复杂度可能会较高。 稳定性：基数排序通常是稳定的。 实用场景 当处理的数据是整数或字符串时，基数排序是一个理想的选择。...例如，对于字符串排序，可以按照字符的ASCII码值进行排序。 当数据集的位数相对较小且分布较为均匀时，基数排序可以表现出良好的性能。...它不依赖于比较操作，因此在一些特定情况下可以优于基于比较的排序算法。 在内存充足的情况下，基数排序可以高效地处理大量数据，但在位数非常大的情况下可能会受到内存限制的影响。...总结 综上所述，基数排序是一种高效的排序算法，特别适用于处理位数相对较小且分布较为均匀的整数或字符串。但需要注意，对于位数较大的数据集或内存受限的情况，可能需要考虑其他排序算法来满足要求。
在 zsh 中你可以这么写： dec=85 hex=$(([##16]dec)) 这种方法，对于2-36的基数，都是有效的。不过数位支持0-9a-z这些字符罢了。...在 ksh93 中你可以这么写： dec=85 base54=$(printf %..54 "$dec") 这个支持的基数更大，从2-64，支持的字符也就多了 0-9a-zA-Z@_。...在 ksh，zsh中，还能这么写： typeset -i34 x=123; echo "$x" 这个是把十进制数123转换为基数为34的值，结果输出 34#31。...有个事儿你得多注意，这些转换是有限制的，比如 ksh88, zsh and pdksh 基数支持到36，ksh93支持到64。 那么对于更大的数，怎么转换呢？这就需要用到 bc / dc 程序。...bc / dc 程序支持的基数从2到POSIX支持的数字，至少可达到99。对于大于16的基数，大于9的数字用空格分隔，由0前导填充的数表示。
即使对于非常大的团队来说，从头开始构建上述这样一个系统，都可能都需要几年时间。在 FireBolt，其能够在18个月内构建出能够生产级 Ready 云数据仓库。...当然，与 Postgres 的 SQL 方言兼容，并不意味着要和 Postgres Wire 通信协议兼容，Firebolt Driver 基于自定义的 HTTP REST 协议来和 Server 端进行通信...可以将 Planner 优化后的物理计划，转换为 ClickHouse SQL方言，这样ClickHouse 能够将 SQL 方言转换为可以直接执行的计划。...ClickHouse 中的分布式查询处理对于某些形状的查询非常有效。例如，选择率高的表扫描的查询、按字段分组的低基数分布式聚合以及Broad Join。...Firebolt已经实现了2K+Firebolt特定的SQL查询测试用例。
radix 参数用于指定使用哪种数字系统，例如基数为 16（十六进制）表示字符串中的数字应从十六进制数解析为十进制数。...此特性已弃用 如果字符串以任何其他值开头，则基数为 10（十进制） 这个可能有点抽象，举个例子就显而易见了 结果： 分析一下： 第a，b,c我相信是没问题的，主要作用就是识别数字...然后看到e，发现e我们在声明赋值的时候是parseint(" 60 "),但结果还是60，发现什么？...第三个规律然后相对于h,j,l有符号的”“的情况，只读取后面一位数字,也就是纯数字优先。...("10", 2); // 将二进制字符串"10"转换为整数 console.log(num2); // 输出: 2 var num3 = parseInt("ABC", 16); // 将十六进制字符串
在基数排序过程中，每一轮排序都会根据当前有效位的值，将所有元素分配到不同的桶中。桶的数量通常为10，对应于十进制数系统中的10个数字（0-9）。...在每一轮排序中，需要对n个元素进行分配到b个桶的操作，然后将桶中的元素按照顺序取出，这两个操作的时间复杂度均为O(n)。对于最大位数为d的情况，需要进行d轮排序操作。...因此，总的时间复杂度为O(d*(n+b))。空间复杂度：基数排序的空间复杂度主要取决于桶的数量b。在每一轮排序中，需要使用额外的存储空间来存放各个桶。...当元素的位数较小且分布均匀时，基数排序的效率较高。但是，当元素的位数非常大或者元素的分布不均匀时，基数排序的时间复杂度和空间复杂度可能会增加。此外，基数排序对于负数的排序需要进行额外的处理。...然后，遍历数组arr，统计每个数字出现的次数，将统计结果存入count数组中。接下来，计算每个数字在输出数组output中的位置，通过累加前面的计数值，将其存入count数组中。
Rest Server：提供restful接口 Query Engine：使用开源的calcite框架实现sql的解析，是sql引擎层 Routing：负责将解析生成的执行计划转换层cube缓存的查询...如果超过百万，我们将其称为超高基维度，Kylin 支持超高基维度，但是在 Cube 设计中额外注意超高基维度，它们可能会使 Cube 体积非常大、查询变慢。...各维度在Rowkeys中的顺序如何设置？ 各维度在Rowkeys中的顺序，对于查询的性能会产生较明显的影响。...A COUNT(*) 1 1 2 1 3 1 4 1 之后根据B维度从A维度衍生出来的映射关系，将A替换为B，则如下所示 B COUNT(*) a 1 b 1 c 1 b 1 最后会对以上结果进行聚合操作...，如下所示 B COUNT(*) a 1 b 2 c 1 因此，如果从维度表主键到某个维度表维度所需要的聚合工作量非常大，那么定义一个普通的维度可能是一种更好的选择。
formatSpec = '%d %f';sizeA = [2 Inf];读取文件数据并按列顺序填充输出数组 A。fscanf 在整个文件中重新使用格式 formatSpec。...fscanf 在读取文件时，会尝试将数据与 formatSpec 指定的格式进行匹配。数值字段下表列出了可用于数值输入的转换设定符。fscanf 将值转换为其十进制（以 10 为基数）的表示形式。...数值字段类型转换设定符详细信息有符号整数%d以 10 为基数%i文件中的值确定相应基数： 默认值以 10 为基数。 如果初始数字为 0x 或 0X，则值为十六进制（以 16 为基数）。...如果初始数字为 0，则值为八进制（以 8 为基数）。...%e%g 默认值以 10 为基数。 如果初始数字为 0x 或 0X，则值为十六进制（以 16 为基数）。 如果初始数字为 0，则值为八进制（以 8 为基数）。
好久以前帮学弟学妹们总结的计算机入门基础资料，我觉得算是很好的科普入门资料了。毕竟是我辛苦一字一字写出来的。。。...目录 1.1.1 计算机的发展史 1946年ENIAC在宾夕法尼亚大学被制作，数字积分式计算机 冯诺依曼体系： 计算机采用二进制 运用存储器 Ram：随机访问存储器 应用在内存上...数字计算机、模拟计算机、混合计算机 按照使用范围分类 专用计算机 通用计算机 按照性能分类 巨型机 大型计算机 小型计算机 微型计算机 工作站 服务器（server...位权：位权从零开始 基数：基进制几就是基数 按权展开式：基数进制的结合 十进制的转换为任意进制的数：除以基数取余，余数逆序写 任意进制转换为十进制（一般规律）：按权展开式求和 十进制小数转换为二进制：...1.1.13 计算机系统的组成 计算机由硬件和软件组成 系统软件：操作系统，数据库软件， sql 应用软件：后期下载 qq ps cad office 总线（Bus）：计算机各大部件都要连接在总线上与计算机进行通信
python input输入读取数字 1、从Python3开始，input返回一个字符串，必须将其显式转换为ints，使用int。...x = int(input("Enter a number: ")) y = int(input("Enter a number: ")) 2、可以接受任何基数并使用int函数将它们直接转换为基数。...Enter a number: 10101010101 >>> data 1365 第二个参数告诉输入的数字的基数是什么，然后它在内部理解并转换它。... File "", line 1, in ValueError: invalid literal for int() with base 2: '1234' 对于可以具有小数部分的值...，类型将是float而不是int： x = float(input("Enter a number:")) 以上就是python input输入读取数字的方法，希望对大家有所帮助。
， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。...在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。...，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。...Redis推出了HyperLogLog Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、...在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
对于Presto这种分布式SQL引擎，计数的实现原理值得深入研究，特别是基数统计。关于普通计数和基数计数，最典型的例子莫过于PV/UV。...二、基数统计主要算法在SQL语法里面，基数统计对应到count(distinct field)或者aprox_distinct()。通常做精确计数统计需要用到Set这种数据结构。...对于一个待进行基数统计的集合(例如一个表中符合条件的字段值)，为了降低估计的错误率，我们分成m组。...四、基数统计在Presto中的落地对于基数统计问题Presto支持两种实现方式。一种是追求精确的count distinct; 另一种是提供近似统计的approx_distinct。...或者在设计产品的时候，对于一些场景的计数，可以优先提供近似估计，如果用户确实需要精确计数，那么在管理好用户响应时间预期下，再提供查询精确值的接口。
为了我们的目的，记住这0是假的就足够了。 基数 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 当我们从零数到九时，每个数字（0-9）都有不同的符号。...不同的计数系统有不同的基数，因此，相同的数字在计数系统中可以指代不同的数字。...11 在不同的计数系统中可能表示不同的数字。...如果基数是 2，那么它指的是数字 3。如果基数是 16，那么它指的是数字 17。...1'基数 10 中的字符串指的是数字 1。
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