对结构数组进行排序并不能像我期望的那样工作 - 腾讯云开发者社区

在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。使用 sort（）函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...例以下程序使用 python 内置 sort（）函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...例以下程序仅使用一个 for 循环且不带内置函数以波形对输入数组进行排序 - # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论在本文中，我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比，O（log N）时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。

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使用for循环对 golang 中结构体数组取值进行修改时，需要注意的问题

key2 string key3 string } testData := []a1{ a1{"1","2", "3"}, a1{"4","5", "6"}, } 上面的代码定义了一个结构体...，声明了一个数组。...采用循环变量可以修改数组中结构体的取值： for i := 0; i < len(testData); i++ { testData[i].key3 = "999" } fmt.Printf(..."%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取的下标值，然后用下标方式引用的数组项也可以直接修改： for idx, _ := range testData...{ testData[idx].key3 = "999" } fmt.Printf("%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取数组项不能修改数组中结构体的值

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使用Unsafe实现“无锁”的原子数据结构 | 锁系列-Java中的锁

这个Unsafe有个compareAndSwap方法是原子的，并且使用这个方法可以实现高性能的lock-free的数据结构。...现在我们假设一个场景，多个线程试图同时访问计数器：首先我们定义一个计数器的接口： ? 然后我们定义一个工作线程 CounterClient ，里边使用我们传入的具体实现的Counter： ?...结果自然是正确的。其实原子类型的内部实现就是使用Unsafe的CAS。事实上，这个例子非常的简单，但它却展示了Unsafe的力量和神奇之处。...就像我们前面说到的那样，CAS原子操作可以被用作实现“无锁”的数据结构。...有很多问题，如ABA问题，指令重新排序等。另外其实也可以尝试在counter添加volatile关键字来避免死锁。另外就是Unsafe这个类，我们普通的开发并不能轻易的访问到。

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PHP实现堆排序

经验工作了，面试我工作这家公司时被技术面打击得不行，因为自己的数据结构等基础学得实在太差，虽然原来是想做设计师的说。。。不过看在PHP写得还凑合的份上能来实习了，但还是决心恶补一下基础。...其实自己之前也确实感觉到了基础的重要性，一些比较深的东西都比较底层，不学好根本没法进行。像我之前用PHP做websocket，就牵扯到数据包、数据帧等概念，搞不清楚，连数据都没法处理，还得后来补。...所以我准备重新学一下数据结构,算法,网络等基础知识，也在此跟大家提个醒,别像我一样走反了方向，甚至到明白过来就已经晚了。今天来说一下被问到的堆排序的问题，当时被问到时，连完全二叉树的概念都忘了。...不过幸好我还有一点点数据结构基础，看了点资料也有些明白了，所以想用PHP写一下二叉树的堆排序，顺便也复习下二叉树，堆等数据结构。...堆堆(heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称，通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。

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因为我说：volatile 是轻量级的 synchronized，面试官让我回去等通知！

不要向小强那样，因为一句：volatile 是轻量级的 synchronized，而与期望已久的大厂失之交臂。 volatile 有两大特性：保证内存的可见性和禁止指令重排序。...内存可见性要了解内存可见性先要从 Java 内存模型（JMM）说起，在 Java 中所有的共享变量都在主内存中，每个线程都有自己的工作内存，为了提高线程的运行速度，每个线程的工作内存都会把主内存中的共享变量拷贝一份进行缓存...：检测到 flag 变为 true flag 被修改成 true 指令重排指令重排是指在执行程序时，编译器和处理器常常会对指令进行重排序，已到达提高程序性能的目的。...这说明 volatile 只是轻量级的线程可见方式，并不是轻量级的同步方式，所以并不能说 volatile 是轻量级的 synchronized，终于知道为什么面试官让我回去等通知了。...方法把此数组赋值为更新后的值，使用 volatile 可以使读线程很快的告知到数组被修改，不会进行指令重排，操作完成后就可以对其他线程可见了，核心源码如下： public class CopyOnWriteArrayList

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因为我说：volatile 是轻量级的 synchronized，面试官让我回去等通知！

volatile 是并发编程的重要组成部分，也是面试常被问到的问题之一。不要向小强那样，因为一句：volatile 是轻量级的 synchronized，而与期望已久的大厂失之交臂。...volatile 有两大特性：保证内存的可见性和禁止指令重排序。那什么是可见性和指令重排呢？接下来我们一起来看。...内存可见性要了解内存可见性先要从 Java 内存模型（JMM）说起，在 Java 中所有的共享变量都在主内存中，每个线程都有自己的工作内存，为了提高线程的运行速度，每个线程的工作内存都会把主内存中的共享变量拷贝一份进行缓存...：检测到 flag 变为 true flag 被修改成 true 指令重排指令重排是指在执行程序时，编译器和处理器常常会对指令进行重排序，已到达提高程序性能的目的。... 方法把此数组赋值为更新后的值，使用 volatile 可以使读线程很快的告知到数组被修改，不会进行指令重排，操作完成后就可以对其他线程可见了，核心源码如下： public class CopyOnWriteArrayList

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数据结构与算法 --- 排序算法（二）

它的基本思路是将待排序的数组分成两个子序列，然后对每个子序列进行递归排序，最后将排好序的两个子序列合并成一个有序序列。...公式中 merge\_sort(p,r) 表示对下标从 p 到 r 的数组数据进行归并排序，然后将这个问题拆分成了两个子问题： merge(p,q) 和 merge(q+1,r)...合并：将相邻的子数组两两合并，形成更大的有序子数组。递归：对合并后的有序子数组重复上述步骤，直到最终得到完全有序的数组。...而在每一层的递归中，总共有 n 个元素需要进行合并操作，所以合并的时间复杂度也是 O(n) 。递归步骤：归并排序通过递归调用对子数组进行排序，每次将数组的长度减半。...我们不能像分析时间复杂度那样分析空间复杂度，因为空间复杂度是一个峰值，而时间复杂度是一个累加值，递归代码的空间消耗并不能像时间消耗那样累加，空间复杂度表示在程序运行过程中的最大消耗，而不是累加的内存消耗

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NumPy学习笔记—(33)

` 2.1.1.按照行或列进行排序 2.2.部分排序：分区 2.3.例子：k 近邻 2.4.额外内容：大 O 复杂度 3.1.创建结构化数组 3.2.高级复合类型 3.3.记录数组：面向对象的结构化数组...2.数组排序本节之前，我们主要关注 NumPy 中那些获取和操作数组数据的工具。本小节我们会介绍对 NumPy 数组进行排序的算法。...这些都是为了完成一件工作的：对数组进行排序。例如，一个简单的选择排序会重复寻找列表中最小的值，然后和当前值进行交换，直到列表排序完成。..., 5]) 如果你期望直接改变数组的数据进行排序，你可以对数组对象使用它的sort方法： x.sort() print(x) [1 2 3 4 5] 相关的函数是argsort，它将返回排好序后元素原始的序号序列...，这样的排序会独立的对每一行或者每一列进行排序。

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第四十二期：所谓的管理团队

就像我们先前观察到的那样，将团队一词用于一组人，但这并不能保证这一组人就一定能像一个团队那样工作。他们可能只是一群乌合之众，没有共同目标，没有共同价值，也不具备互补的技能。...我们层提到对管理团队来说，通常存在以下现象:团队成员的自我防御意识很强，受官僚主义的拖累，他们都被分配给不成体系的零星任务，相互隔离，加班加点工作，并且需要和其他人相互竞争。...人们并不熟悉它的邻居，他们在不同的地方工作，没有人期望孩子们在相同的城镇里定居。但是我们依然对社区心存期待。目前的现状是多数城镇已经没有维持社区的可能了。...事实上，只有在工作环境中，我们才有机会找到这样一个社区。如果它存在，我们就能发现。社区并不会从工作中自然形成。它需要被创建出来。那些创建社区的人，便是我们的幕后英雄。...你对人力资本的投资由此也得到了回报，进而愿意投资更多，再进而你的员工将会表现的更好，也更喜欢你的公司。这种正面的增强会形成一种良性的循环。当然，即使是具有良好社区氛围也未必能保证你留住自己的员工。

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【算法】快速排序与归并排序对比

, 快速排序在最坏情况下会达到 O(n^2) ; 如 : 数组 [1,2,3] 排序 , 有 6 种排列方式 , 计算这 6 种排序时间复杂度的平均期望就是 O(n \log n) ; 最坏的情况时..., 在数组原地进行排序 , 三、排序稳定性 ---- 排序的稳定性 : 假如数组中有两个相同的元素 , 给这两个相同的元素分别打上标记 , 如果每次排列得到的元素顺序都是相同的 , 则说明该排序是稳定的...; 快速排序中 , 这两个结果随机出现 , 同样使用快速排序 , 并不能保证得到的是相同的标记元素次序 ; 归并排序 , 可以保证 , 每次排序 , 得到的都是相同的结果 ; 三、局部有序与整体有序...---- 快速排序与归并排序 , 都是将数组分为两个部分 , 然后两部分再次进行递归 ; 快速排序随便选择了一个数组元素 p 作为中心点 , 将小于等于 p 的元素放在左边 , 将大于等于 p 的元素放在了右边..., 分割完毕后 , 左侧的元素肯定小于右侧的元素 ; 然后对左侧和右侧再次分别选择一个元素 m , n , 进行分割 , 分为 4 份 , 在 4 份的基础上 , 再次进行分割 , 分为 8

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排序算法

冒泡排序何为冒泡排序，废话不多说，直接上图图片从图可以看出，有多少组数据，冒泡排序就要进行多少趟，而每一趟，都是把相邻的元素进行比较，如果符合排序要求，则下一步，如果不符合就进行调换。...，有点意思，我们一般的排序算法，操控的是元素来移动，而桶排序，利用的确实数组的索引，没错，就是数组的索引。...首先数组的下标（索引号）是固定的 0，1，2，3，4，5，6，……它们具有一个固定的顺序结构，所以我们找到需要排序的数字所对应的下标，对这个下标所对应的值加一（记得提前memset数组），最后输出的时候按照顺序...，内容有点多，可能后面两个不太好理解，但理解到了也就那样昨天说了冒泡排序，今天来说下插入排序以及归并排序（归并可能要明天才能上线，今天有点事情）插入排序插入排序，一种排序方法，就像我们打扑克牌一样将牌插入指定位置...（利用分治算法的思想，分而治之，分到根部，再在返回值的同时进行排序）下面是归并排序（有时间再写，我先上代码和自己的理解，代码可能无法运行）截自YouTuBe用户：五点七边的视频这个是我自己整理的笔记下面是我自己写的代码

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基础排序算法

它通过比较相距一定间隔的元素来工作；各趟比较所用的距离随着算法的进行而减小，直到只比较相邻元素的最后一趟排序为止。...不仅如此，因为快速排序是递归的，所以这样的情形还经常发生。通常的解决方法是对于小的数组不递归地使用快速排序，而代之以诸如插入排序这样的对小数组有效的排序算法。...大型结构的排序目前为止，关于排序的全部讨论，都假设要被排序的元素是一些简单的整数。实际应用中，常常需要某个关键字对大型结构进行排序。...我们通过比较指针指向的关键字，并在必要时交换指针来进行排序。这意味着，所有的数据移动基本上就像我们对整数排序那样进行。...11.2 外部排序模型假设至少有三个磁盘驱动器进行排序工作。我们需要两个驱动器执行有效的排序，而第三个驱动器进行简化的工作。

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【C++指南】解锁C++ STL：从入门到进阶的技术之旅

举个简单的例子：当我们需要存储一组整数并对其进行排序时，如果不使用 C++中的STL，我们可能需要自己编写数组操作代码和排序算法，（在C语言中就是这样）这不仅繁琐，而且容易出错。...vector 如同一个动态数组，它的底层是连续的内存空间，支持快速随机访问，就像我们可以快速找到数组中某个下标的元素一样。在尾部插入和删除元素的效率也很高，比如往数组末尾添加一个元素很容易。...常见的算法有很多，比如 sort 算法用于对容器中的元素进行排序。假设有一个 vector ，我们可以使用 sort 函数对其内部的整数进行排序，让杂乱无章的数字变得有序。...三、STL 的优势 3.1 高效开发 STL 对常用的数据结构和算法进行了封装，极大地简化了开发过程，显著提高了开发效率。...例如，在一个包含大量键值对的 map 中查找某个特定的键，map 能够快速定位到对应的节点，而不需要像在无序数组中那样逐个遍历元素。

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翻译连载 | 附录 A：Transducing（下）－《JavaScript轻量级函数式编程》 |《你不知道的JS》姊妹篇

每个函数都期望得到一个单一的组合函数并产生一个 reducer 函数。...首先，它创建临时数组来包裹 val。然后，concat(..) 方法创建一个全新的数组来连接这个临时数组。每一步都会创建和销毁的很多数组，这不仅对 CPU 不利，也会造成 GC 内存的流失。...不幸的是，我们并不能将 strConcat(..) 添加到 compose(..) 调用中; 它的“形状”不适用于那个组合。...放空我们的大脑，让我们把注意力转移到如何在我们的程序中使用转换，而不是关心它的工作原理。...使用一个默认的函数实现，这个函数就像我们的 listCombination(..)。但是当指定一个空字符串 “” 时，会使用像我们的 strConcat(..) 这样的方法。这很酷！

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可能是最可爱的一文读懂系列：皮卡丘の复杂度分析指南

它只是重新排列原始数组中的数字，因此，空间复杂度是个常量，即O（1）或者Θ（1）。插入排序你喜欢打牌吗？在抓牌时，我们往往需要对牌组进行排序。插入排序的思想非常类似于对牌组进行排序。...我们递归地将数组划分为较小的数组们，并对它们进行排序与合并以重新获得原始数组。这实质上意味着我们将例如1000的数组分成两半，每组500。...我们来看看合并排序算法。该算法分为两个函数，一个递归函数对给定数组的两半分别进行排序，另一个则将两半合并在一起。...用T(N)表示对由N元素组成的数组进行排序所完成的工作量（或所花费的时间）。上述关系表明，所花费的总时间等于将数组的两半分别排序所花费的时间加上将其合并所花费的时间。...我们定义T(N)为对含有N个元素的数组进行排序所需的工作量。

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C++模版：从基础到进阶

arr; } T& operator[](int index) { return arr[index]; }};在这个例子中，Array是一个类模版，它可以用来创建任何类型的数组...案例分析让我们通过一个具体的例子来看看C++模版的强大之处。假设我们要实现一个通用的排序函数，可以对任何类型的数组进行排序。...这个排序函数可以对任何类型的数组进行排序，只要这个类型支持>运算符。5. 小结C++模版是一种强大的特性，它允许我们编写灵活且高效的代码。...这个版本的Array类模版使用了T**类型的数组来存储数据，而不是T*类型的数组。1.2 函数模版偏特化需要注意的是，C++标准不允许函数模版偏特化。...注意事项和常见的坑2.1 模版参数推导在使用函数模版时，编译器会根据我们提供的实际参数类型推导模版参数的类型。然而，这个过程并不总是像我们期望的那样工作。

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专题一：预处理数据（使用sklearn-preprocessing）

标准化数据集的标准化(Standardization)对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求。...如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差)，那么这些机器学习算法的表现可能会比较差。...在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化) 中有很多地方都假定了所有特征都是以0为中心而且它们的方差也具有相同的阶数。...如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那么它就会在学习算法的目标函数中占据主导位置，导致学习器并不能像我们所期望的那样，从其他特征中学习。...来计算训练集上的平均值和标准偏差，以便以后能够在测试集上重新应用相同的变换。

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机器学习教程：最大熵文本分类器

不像我们在前面的文章中讨论过的朴素贝叶斯分类器，最大熵并不假定这些特征是有条件地相互独立的。MaxEnt基于最大熵原理，并从适合我们训练数据的所有模型中选择具有最大熵的模型。...按照自然语言处理和信息检索中常用的标准词袋框架，令{ ,..., }为文档中出现的个词。然后每个文档由一个稀疏数组表示，用1和0表示一个特定的单词是否存在于文档的上下文中。...和朴素贝叶斯的情况一样，构建这个模型的第一步是收集大量的训练数据，这些训练数据由以下格式表示的样本组成：( , )，其中包括文档（稀疏数组）的上下文信息，而是包含这些信息的类。...当一个特定的统计量对我们的分类有用时，我们要求我们的模型符合这个统计量。为此，我们将限制模型赋予特征函数的期望值的期望值。...可以证明，如果我们找到了，最大限度提高了偶问题的参数，给出一个文件X被归类为的概率等于： [10] 考虑到我们已经找到了我们模型的lamda参数，所以，为了对新文档进行分类

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原理解析Service Mesh与ESB、API管理与消息代理的关系

更高级的“可靠性”功能，如操作系统内网络堆栈中的TCP，则可以跟踪重复、确认、超时、排序、丢失的单元等东西，并可以进行故障重试、数据包重新排序等。 ?...但是，正如@tef_ebooks在Twitter⑥上指出的那样，这种做法用力过度，有些矫枉过正了。它往往会成为架构的瓶颈，用它来进行流量控制、路由、策略执行等并不像我们想象那么容易。...然而，就像我们在前面的消息代理例子中看到的那样，当采用集中治理时，我们会有一次处理过多事情的风险。例如，我们会想，当API调用通过我们的网关时，为何不添加路由、转换和编排呢？...这种方法需要在每种语言/框架/运行环境上进行大量投资。我们基本上必须在跨语言/框架上加倍努力，并期望它们能够有效、正确和一致地工作。 ?...正如Phil Calcado说的那样⑫，这与TCP/IP网络层的工作非常相似；网络功能被推入到操作系统中，但它们并不是应用程序的一部分。

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高并发 MySQL 优化指南

这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。...可能很多人之前没机会接触到这些，或者系统压力不大不需要太多优化，缺乏像我以前那样的经历。但是如果想要跳槽进大厂，或者想要这类实战经验给自己面试加分，还是需要恶补一下。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点，集训四天，吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程：让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理...(扫二维码报名领取) Java并发编程涉及Java多线程的工作原理及应用、Java线程池的工作原理及应用，以及锁、进程调度算法等内容分布式缓存的原理及应用涉及分布式缓存介绍、Ehcache原理及应用

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使用 Python 对波形中的数组进行排序

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