我怎样才能使挑选升序和降序的问题成为错误的证明？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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关于如何评价洗牌质量的猜想

因此，归根结底还是需要讨论洗出牌的混乱程度。为了方便讨论这个问题，我们有个基本假设：如果按照某个顺序，无论是升序还是降序，这种顺序的牌的混乱程度应该定义为0。...前者说明了评价无序序列的方式，即通过还原序列为有序进行交换元素，后者说明了若一个序列越混乱则越难还原为有序的序列，需要的次数越多，同时包含了还原为升序和降序序列需要的最小次数。...算法大致如下： //计算数组的混乱程度：无需数组通过交换元素恢复到有序（升序和降序）数组需要的最少交换次数 //暂时使用选择排序交换的次数进行计算，捎带验证 template int ...因此算法的复杂度相当高，受限于机器能力，我只测试到N=11时对应的Ch(N)。由于3个元素一下的序列不存在混乱的问题，很明显Ch(1)=Ch(2)=0。所以讨论N≥3情况下的Ch(N)才有实际意义。...遗憾的是笔者并没有给出选择排序算法计算混乱度是否正确的形式化证明和最大混乱度的简便计算方法。希望基于笔者的想法，有能人异士帮助笔者帮助解决这两个问题，必不胜感激！

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R练习50题 - 第六期

每天成交额最大的10%的股票的平均收益率和成交额最小的10%的股票的平均收益率的相关系数是多少？注：关于题目数据的问题可参考R练习50题-第一期！习题 22 22....这一题主要考察排序和选择的综合使用。首先对date和index_w300分别进行升序和降序排列，也即是先将日期升序排列，而后在每一天中将沪深300的各支股票以成分占比降序排列；接下来利用by = ....首先依据日期date、行业industry和成交额amount分别进行升序，升序和降序排列，并且删除所有成交额amount等于0的观测。...这一题主要运用了dcast将一个‘长’的表变成一个‘宽’的表，还有关于R中变量名引用问题。 line 1 与前一题类似计算出个股收益率ret，而后挑选出需要的变量。...我们与大家分享我们的知识和节操，我相信独乐乐不如众乐乐。我还有许多好玩的计划。更多的精彩内容正在路上。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

79-不要看到有order by xxx desc就创建desc降序索引-文末有赠书福利

改成order by a.object_id desc,a.object_name(一个是降序,一个是默认的升序),在这种情况下, 如果为了避免排序,才需要创建(object_id desc,object_name...为了避免多余的索引和bug, 不建议创建全是desc 降序索引....+ip_addr_start, 即结束地址在前的普通索引,而不是建开始地址的降序索引; 再次,这种写法不存在升序降序导致结果错误的问题; 最后, 这种写法还有个比较大的缺点,就是在找不到匹配的记录时...建议大家在遇到类似区间检索的业务需求,参考我公众号文章的做法,实践证明是最佳的....案例3: 原作者对这个SQL的优化建议是: 原作者把原来的top n写法改成4层的分页查询, 我个人认为有点多余: 如果原SQL是一个分页查询多次翻页的SQL,那么这个改写完全没有问题,在页数较大时

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史上最简单排序算法？看起来却满是bug

算法下面我看下伪代码实现，在证明该排序算法正确性之前，我们暂且将其命名为ICan’tBelieveItCanSort。...会不会跟我一样，觉得 ❝这不就是一个错误的冒泡排序算法么，只是把第二行把范围写错，第三行交换的条件写反了罢了。...按照降序排列。...但实际上，通过代码运行结果来分析，其确实是升序排列。下面给出证明过程。证明下面将通过数学归纳法来证明此算法的正确性。...P₁显然是正确的，而且这一步和普通的冒泡算法降序没有区别，经过第1次外循环，A[1]就是整个数组的最大元素。接着我们假设Pᵢ成立，然后证明 Pi+1 成立。下面我们开始证明新算法的正确性。

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ETL(五)：排序转换器组件的使用

1、在我的ETL(三)和ETL(三)这两篇文章中，我们使用“汇总转换”组件、“LOOKUP查找转换”组件和“表达式转换”组件，将items中的源数据，按照供应商分组，求出了产品的最大价格、最小价格…最后还根据供应商...因为我们只是对原始结果进行排序，因此不需要动源表和目标表； ① 原来的映射如下图所示； ② 先删除其它表与目标表之间的连接关系； ③ 在其他表与目标表之间，添加一个“排序转换器”组件...”组件这张表中的字段，再传递给目标表； ⑦ 点击CTRL+S保存，当出现如下界面，证明修改的映射创建完成； 2）创建任务：在W客户端中完成 ① 在之前创建的任务中，只需要刷新映射即可；...② 点击CTRL+S重新保存一下这个任务； 3）创建工作流 ① 只需要重新启动原来的工作流即可； ② 上述操作会自动打开M客户端，在M客户端可以查看执行日志，当出现了错误都可以在这里进行原因查找...比如说下面这张图：按照MANUFACTURER_ID字段进行升序排列，当MANUFACTURER_ID字段有相同值的时候，再按照MAX_PRICE字段进行降序排列；

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精读《算法 - 回溯》

由于两者可以相互转换，而递归理解成本较低，因此我更倾向于递归方式解决问题。...我们再观察长一点的例子，比如 3,2,1,4,5,6，可以发现，无论前面如何降序，只要最后几个是升序的，只要把最后两个扭转即可：3,2,1,4,6,5。...最后我们发现，交换后也不一定是完美下一项，因为后段是降序的，而我们已经把前面一个尽可能最小的 “大” 位改大了，后面一定要升序才满足下一个排列，因此要把后段进行升序排列。...因为后段已经满足降序了，因此采用双指针交换法相互对调即可变成升序，这一步千万不要用快排，会导致整体时间复杂度提高 O(nlogn)。...N 皇后问题 N 皇后问题是一道困难题，题目如下： n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

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深入理解Arrays.sort，怼哭面试官

,其余类型都归于对象类，Object[]；注意是没有boolean的 2.Arrays.sort()默认的是升序排序，降序排序可采用Collection.sort()匿名内部类。...正如上图我们所看到的，对于基本数据类型的排序，基本上都是用到所谓的双基准快排算法：快速排序使用的是分治思想，将原问题分成若干个子问题进行递归解决。...= 0; 定义一个数组int[] run 使之长度为MAX_RUN_COUNT + 1; 3.令run[0] = left, 然后从传入数组的最左侧left开始遍历, 若数组的前n个元素均为升序/降序排列..., 而第n + 1个元素的升/降序发生了改变, 则将第n个元素的索引存入run[1], 同时++count, 此时count的值为1; 4.从n + 1开始继续遍历, 直至升/降序再次改变, 再将此处的索引存入...67次), 证明该数组是高度结构化的, 则使用merge sort进行排序; 若count == MAX_RUN_COUNT时, 还未完成对数组的遍历, 则证明数组并非高度结构化, 则调用前文所述私有sort

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比冒泡算法还简单的排序算法：看起来满是bug的程序，居然是对的

△冒泡算法但如果你真的运行一下会发现，结果还真的是按照升序排列的。...因为该算法比冒泡排序多一半交换操作，正好可以将降序编程升序。不过，作者还是给出了严格的证明。我们定义Pᵢ是经过i次（1 ≤ i ≤ n）外循环后得到的数组。...如果算法正确，那么前i项已经是升序排列，即A[1] ≤ A[2] ≤ . . . ≤ A[i]。证明该算法正确，实际上就是证明Pₙ对于任何n都成立。...P₁显然是正确的，而且这一步和普通的冒泡算法降序没有区别，经过第1次外循环，A[1]就是整个数组的最大元素。接着我们假设Pᵢ成立，然后证明Pi+1成立。...这些线程睡醒之后，就把自己对应的数报出来即可。这样等所有线程都醒来，排序就结束了。但和作者提出的算法一样，睡眠排序由于多线程的问题，在真正实现上也有困难。

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【数据结构与算法】堆的应用：堆排序和topk问题

一.堆排序我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢...这里要注意，排升序要建大堆，排降序要建小堆; 1.假设排升序，所以建大堆； 2.堆建好后，定义一个 end 变量，令其 =n-1（数组最后一个元素的下标是n-1）； 3.堆建好后，数组第一个元素就是最大的...TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。...，也就是堆顶的数据，因为是小堆，如果该数据比堆顶数据大，则将值赋给堆顶，成为新的堆顶，不用担心会出什么问题，因为是小堆，所以那些大的数据会往下沉，如果不大于堆顶的数据，则继续从文件中取数据出来比较；...= EOF) { if (val > arr[0]) //将取出的数据与堆顶数据比较，若大于，则其成为新的堆顶 { arr[0] = val; AdjustDown(arr, 0

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hive求解中位数

观察如下升序编号和降序编号可以发现，当n为奇数时，中位数对应的升序编号和降序编号的差值为0，当n为偶数时，中位数对应的升序编号和降序编号的差值为1或-1 奇数情况偶数情况那么通过限定升序编号和降序编号的差值为...，我们知道row_number处理相同值的时候会随机给一个rank，所以对于不同student_id的相同分数，可能会产生不同的rank，具体来说：这时候奇数情况也会存在升序编号和降序编号的差值为...1或者-1，就会造成错误的输出。...此时可以通过限定主键的方式来使得row_number对于相同分数的不同学生，降序排和升序排的名次在逻辑上是相同的(即保证五个人升序排我是第三名，降序排我也是第三名)。...现在让你求出每个班级学生成绩的中位数。这时候仍然可以考虑升序和降序的频数累积和，两个数都需要大于等于总数一半，即为中位数。

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程序员需要自问的 10 个问题

在各类商业需求的变化中有某种模式吗？技术进步的方式中有某种模式吗？你看到同样的错误反复地蹦出来吗？理解就是领悟模式。 —— 以赛亚·伯林我该如何使它变得更简约？...当问题发生时，我们经常会想到这些话。每次你这样说时，你就失去了一个绝好的学习机会。理解问题的原因，能让你解决根本原因，并且永久消除这类错误。最起码，你将不再犯同样的错误。之前有人做过吗？...有时你会是错误的，但有时你将是正确的。这给我们带来了下一个问题…… 逻辑可以带你从A到Z，但想像力可以让你无处不在。 ——阿尔伯特·爱因斯坦今天我做错了什么吗？...不要害怕错误，你将认识失败，然后重新再来。——本杰明·富兰克林我们怎样使它成为可能？现实中，一切皆有可能，而凡事均有例外。先开始假设不管你做什么事情都是可行的，然后回推过去来工作。...永远不要在你是最聪明的地方工作。挑选拥有可以启发你、激励你做得更好的同事的工作和公司。没必要和编程有关系，在文本编辑器和命令行之外还有一个世界。从其他领域学习，并应用到你的工作中。

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二分法查找有序数组中对应数据的索引

1 问题在有序（升序或降序）的数组中查找对应数据的索引时，通常采取循环暴力求解：遍历数组中全部数据，直到数据等于目标值时，返回目标值的索引。但是，当数组中的数据足够多时，暴力求解会占用大量的时间。...2 方法可以通过“二分法”减少查找过程中所花费的时间，二分法其数学解释为：对于区间[a，b]上连续不断且f(a)*f(b)<0的函数y=f(x)，通过不断地把函数f(x)的零点所在的区间一分为二，使区间的两个端点逐步逼近零点...简单来说，就是把需要查询的数据其所在的区间逐渐缩小，直到区间内只有需要的数据。不断把查询的区间对半缩小，避免无用功。这样可以节省大量的时间。...：35613用时：0.0002653999999893131s''' 3 结语在有序（升序或降序）的数组中查找对应数据的索引，当数组中的数据过多时，可以使用“二分法”优化查找所花费的时间。...经过测试，使用time()模块统计程序运行时所花费的时间后，发现使用“二分法”查找比暴力查找快了3500倍之多，证明该方法是有效的。

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qsort(),sort()排序函数

const void *a , const void *b ) { //注意，网上很多版本是 “ return *(char *)a - *(int *)b; ” //注意： *(int *)b是错误的用法...1 : -1; //返回值的问题，显然compare返回的是一个整型，所以避免double返回小数而被丢失，用一个判断返回值。...用法： sort(first,last) 在[first, last)中的元素进行排序按升序排列注意：sort默认排序后是升序。如果要想按降序排列，需自己编写一个比较函数来实现。...也就是说，能给比较函数一个参数，用来指示是按升序还是按降序排,这回轮到函数对象出场了。为了描述方便，我先定义一个枚举类型EnumComp用来表示升序和降序。...对于这个问题来说，greater和less就足够了，直接拿过来用：升序：sort(begin,end,less()); 降序：sort(begin,end,greater<data-type

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高效备考方法-程序设计题

求和问题（1）（循环控制变量）计数器的范围。（2）和变量的初值一般为0。（3）如是分数求和，请注意整除问题。...求素数问题（1）判断一个素是否为素数。（2）求某个范围内素数的个数、和、平方根和等。 5....选择排序分升序和降序，其中降序排序，首先从数组中挑选一个最大的元素，把它和第一个元素交换，接着从剩下的n-1个元素中再挑出一个最大的元素，把它和第二个元素交换，不断重复以上过程，直到比较完最后两个元素。...三、 C编程时常犯的错误。...由于for()后多加了一个分号，使循环体变为空语句，此时只能输入一个数并输出它。 7.

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排序算法解析

用一张图概括： 1.冒泡排序 **冒泡排序（Bubble Sort）**也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。...：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全体记录进行依次直接插入排序。...该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。...作用：它通常把一个大型复杂的问题，层层转换为一个与原问题相似的，规模较小的问题来求解。递归策略只需要少量的程序就可以描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。...分为两种方法：大顶堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于升序排列；小顶堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值，在堆排序算法中用于降序排列； 7.1 排序原理堆构造原理创建一个新数组

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Leetcode No.31 下一个排列

一、题目描述实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。...当交换完成后，「较大数」右边的数需要按照升序重新排列。这样可以在保证新排列大于原来排列的情况下，使变大的幅度尽可能小。...此时 [i+1,n)必然是下降序列。如果找到了顺序对，那么在区间 [i+1,n)中从后向前查找第一个元素 j 满足 a[i] < a[j]。这样「较大数」即为 a[j]。...交换 a[i]与 a[j]，此时可以证明区间 [i+1,n) 必为降序。我们可以直接使用双指针反转区间 [i+1,n)使其变为升序，而无需对该区间进行排序。...注意如果在步骤 1 找不到顺序对，说明当前序列已经是一个降序序列，即最大的序列，我们直接跳过步骤 2 执行步骤 3，即可得到最小的升序序列。

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第3次文章：自定义类排序

对自定义类的排序方法：在现实生活中，我们需要对很多信息进行相应的排序，然后呈现给大家查看，有些数据是可以直接排序的，比如说我们最常见的数字，可以按照升序或者降序的方法来进行排列，又比如说日期，可以按照时间的远近来进行排序...所以我们在做相应的信息处理时，我们需要想办法来解决这些消息的排序问题。再或者说当我们打开淘宝网站时，呈现给我们的商品可能是按照多种排序规则最后呈现出来的结果。...int result; result = -this.pubTime.compareTo(o.pubTime);//默认的是升序，所以加一个负号成为降序 if(0 ==...，为了方便大家看清楚一点，我把核心代码单独拿出来给大家分析： // 按照发布时间降序+点击率降序+新闻标题升序 @Override public int compareTo(NewsItem...);//默认的是升序，所以加一个负号成为降序 if(0 == result) {//时间相同 //然后看点击量 result = -(this.hits-o.hits

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两千字揭密 MySQL 8.0.19 三大索引新功能：隐藏索引，降序索引，函数索引

总结：不可见索引特性可以用于测试删除某个索引对于查询性能的影响，同时又不需要真正删除索引，也就避免了错误删除之后的索引重建。...需要思考的问题：增删改操作，本身会进行索引的维护，隐藏索引是否有必要创建。...当最有效的扫描顺序混合了某些列的升序和其他列的降序时，降序索引也使优化器能够使用多列索引。...对于所有可用升序索引的数据类型，都支持降序索引。语法如下，用法简单，需要考虑索引维护的成本和实际使用场景。对于MAX，MIN，DISTINCT 降序索引进行优化。...总结： ---- 以上介绍内容虽然给带来了多样性的功能，但怎样更有效的使用，才是问题关键。特别是隐藏索引，多一个索引就是多出一份维护成本。

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一文带你学习 Python 冒泡排序

冒泡排序是一种用于对列表中的元素进行排序（按升序或降序重新排列）的基本算法。...步骤如下：逐个元素地遍历列表遇到任何两个相邻的“错误”的顺序（升序或降序）的元素时，交换它们在列表中的位置，否则什么也不做这样做直到迭代到达列表的末尾重复步骤 1 到 3，直到“错误”顺序中不再有任何相邻元素...，然后停止编写一个函数，该函数接受两个参数、一个字母列表和一个指定排序顺序，使用冒泡排序算法，让此函数返回输入列表的排序版本。...；也就是说，既没有选择升序也没有选择降序，我们在屏幕上打印一个错误。...当升序、降序以及选择错误的顺序时，我们会检查列表排列。

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【算法与数据结构】堆排序&&TOP-K问题

堆排序堆排序即利用堆的思想来进行排序，总共分为两个步骤：建堆升序：建大堆降序：建小堆利用堆删除思想来进行排序建堆和堆删除中都用到了向下调整，因此掌握了向下调整，就可以完成堆排序。...通过每次交换堆顶(最小值)和末尾元素，可以实现数组从小到大排列，也就是降序排序结果。...int); i++) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); return 0; } TOP-K问题 TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题...TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。 TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题。...再次运行效果图：总结感谢你的收看，如果文章有错误，可以指出，我不胜感激，让我们一起学习交流，如果文章可以给你一个小小帮助，可以给博主点一个小小的赞

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