小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，时光飞逝，不知不觉来南京工作已经一年了，从2018年参加工作至今，今年是我工作最快乐的一年，遇到一群志同道合的小伙伴，使我感觉太美好了。...今天是2022年的最后一天，小编在这里给大家分享一个好用的脚本，也希望各位小伙伴明年工作顺利，多发pepper。...使用pip安装 pip install biopython pip install pandas 查看脚本参数 python Fasta_sort_renames.py -h 实战演练 # 只对...fasta文件中的序列进行命令 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s F -a rename_fasta.fna...# 对fasta文件中序列根据序列长短进行排序，并对排序后的文件进行重命名 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s
我有一个设备,然后好多APP都来控制这个设备. 每个APP都有一个标识符,设备想要和某个APP通信 设备的数据里面需要携带着APP的标识符....简单的处理就是设备去把每一个APP的标识符记录下来 然后设备发送数据的时候根据标识符一个一个的去发送数据. 但是设备不可能无限制的记录APP的标识符....往里存储的时候判读下有没有这条数据 如果有这个数据,就把这个数据提到buff的第一个位置,然后其它数据往后移 如果没有这个数据就把这个数据插到buff的第一个位置,其它数据也往后移 使用 1.我封装好了这个功能...2.使用的一个二维数组进行的缓存 ? 测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(新数据) 1.先存储 6个0字符 再存储6个1字符 ? 2.执行完记录6个0字符,数据存储在缓存的第一个位置 ?...测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(已经存在的数据) 1.测试一下如果再次记录相同的数据,缓存把数据提到第一个位置,其它位置往后移 ?
前言 python 中对集合执行排序是非常简单。 那希望按文本长度排序，把长的文本排到后面，如何做到？ 元素是复杂的结构，比如字典。如何按分数降序排序？ 需要同时对多个字段排序呢？...对多个字段，应用不同的升降序排序呢？ 最后，怎么定义出类似 pandas 的排序函数？ 今天我将带大家闯过这些关卡，当然也会讲解其中的关键技巧。...设置参数 reverse 指定为降序 ---- 第四关，多列排序 这里需要同时对分数和年龄进行降序排序。 同样，需要设置参数 key ，但 lambda 表达式中到底要返回什么呢？...要解决这个问题，我们需要简单了解 python 稳定排序的意思。 首先，只对分数进行排序。 现在只看这两行记录。...利用稳定排序的特性，我们可以把规则反方向执行。 首先，只对年龄执行升序排序。 注意分数相同的2笔记录，他们现在的前后次序是符合要求的。 行13：对结果再次按分数降序排序。
答案当然是否定的。为了让你轻松理解桶排序的核心思想，我刚才做了很多假设。实际上，桶排序对要排序数据的要求是非常苛刻的。...我们查分数的时候，系统会显示我们的成绩以及所在省的排名。如果你所在的省有 50 万考生，如何通过成绩快速排序得出名次呢？...桶内的数据都是分数相同的考生，所以并不需要再进行排序。我们只需要依次扫描每个桶，将桶内的考生依次输出到一个数组中，就实现了 50 万考生的排序。因为只涉及扫描遍历操作，所以时间复杂度是 O(n)。...那我们如何快速计算出，每个分数的考生在有序数组中对应的存储位置呢？ 这个处理方法非常巧妙，很不容易想到。思路是这样的：我们对 C[6] 数组顺序求和，C[6] 存储的数据就变成了下面这样子。...再比如，如果要排序的数据中有负数，数据的范围是 [-1000, 1000]，那我们就需要先对每个数据都加 1000，转化成非负整数。
信息检索时，给定一个查询目标，我们需要算出最符合要求的结果并返回，这里面涉及一些特征计算、匹配等算法，对于海量的数据，如果仅靠人工来干预其中的一些参数来进行排序的话，是远远不能达到要求的，而 L2R 算法就是用来解决这种问题的...优缺点 Pointwise 算法实现简单，易于理解，但它只对给定 Query 单个文档的相关度进行建模，仅仅考虑了单个文档的绝对相关度，Pointwise 只学习到了文档和 Query 的全局相关性，对排序先后顺序有一定的影响...Pairwise 方法是目前比较流行的方法，它将整个排序问题转为二元分类问题，即构建的是一个二分类器，对一个文档对 做二分类，一类是 Doc1 排序前于 Doc2，另一类则相反...但 Pairwise 使用的是两文档之间相关相关度的损失函数，而它和真正衡量排序效果的指标之间存在很大不同，甚至可能是负相关的，如可能出现 Pairwise Loss 越来越低，但 NDCG 分数也越来越低的现象...在 DCG 的表达式中，r(i)表示在模型给出的排序中，排名为 i 的元素的实际分数，这里通过 2^r(i)-1 运算放大了其分数的差异，log_2(i+1) 是每个元素的折价，由于排序靠前的元素被选取的概率更大
奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。...RM 模型的输入是问题和答案，输出是一个标量即分数。 由于模型太大不够稳定，损失值很难收敛且小模型成本较低，因此，RM 模型采用参数量为 6B 的模型，而不使用 175B 的模型。...1.2.2 损失函数 奖励模型的训练数据是人工对问题的每个答案进行排名，如下图所示： 图片 对于每个问题，给出若干答案，然后工人进行排序，而奖励模型就是利用排序的结果来进行反向传播训练。...D：人工对答案进行排序的数据集； x：数据集D中的问题； K：每个问题对应的答案数量； yw和yl：问题x对应的K个答案中的两个，且yw的排序比yl高，由于是一对，也称 pairwise；...奖励模型的损失函数为什么会比较答案的排序，而不是去对每一个答案的具体分数做一个回归？ 每个人对问题的答案评分都不一样，无法使用一个统一的数值对每个答案进行打分。
今日我们来修炼一门比较快速的排序算法-快速排序。快速排序流行的原因是它实现简单，并且在多数应用中比其他排序算法快的多。...习练快速排序，先要了解如下两个概念： 分治思想 关于排序，江湖盛传有一种分治思想,能大幅度提高排序心法的性能。所谓分治，即：化大为小，分而治之。达到治小而治大的成效。...3 结果的正确性 这个指标是菜菜自己加上的，我始终认为一个优秀的算法最终得到的结果必须是正确的。...原理 基本思想：选取一个元素作为分割点，通过遍历把小于分割点的元素放到分割点左边，把大于分割点的元素放到分割点元素右边。然后再按此方法对两部分数据分别排序，以此类推，直到分割的数组大小为1。...,公式代表的是算法的复杂度增长的趋势，而不是具体计算复杂度的公式。
Zset 不仅可以存储键值对，还可以为每个元素分配一个分数，然后根据这个分数进行排序。这使得 Zset 非常适合用于实现排行榜、时间线等功能。...3.3、跳跃表（skiplist） 跳跃表是一种可以进行快速查找的有序数据结构，它通过维护多级索引来实现快速查找。这种方式的优点是查找和修改数据的性能较高，但是占用的内存也较多。...跳跃表（skiplist）是一种可以进行快速查找的有序数据结构，它通过维护多级索引来实现快速查找。...Mysql 为什么使用 B +树，而不是跳表？...Redis 的 ZSet 为什么使用跳表而不是B+树 Redis 是内存存储，不存在 IO 的瓶颈，所以跳表的层数的耗时可以忽略不计，而且插入数据时不需要开销以平衡数据结构（写多）。
Redis ZSET 详解 Redis 中的 ZSET（有序集合）是一种有序的数据结构，它类似于 SET（集合），但每个成员都关联着一个分数（score），通过分数来进行排序。...这使得 ZSET 既可以像 SET 一样快速查找成员，又可以按照分数从小到大或从大到小进行排序。 ZSET 的特点包括： 有序性：成员按照分数的顺序排列，可以进行范围查询和排名操作。...唯一性：每个成员都是唯一的，但不同成员可以有相同的分数。 快速查找：和 SET 类似，ZSET 也可以在 O(1) 的时间复杂度内查找单个成员。...的值的运算时可能会丢失精度，如果对score进行运算时尽可能使用整数运算。...zremrangebyscore xjzset 0 3 热搜词汇功能实现 我们设计思路是 将每个搜索词作为有序集合的成员，而搜索次数作为成员的分数，每次搜索的时候对这个搜索词的分数加1，这样可以根据搜索次数对热搜词进行排序
快速排序 快速排序是对冒泡排序的一种改进。...它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一 部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序 过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列...将大于或等于key的元素放到到数组右边，小于key的元素放到数组的左边。此时左边部分中各元素都小于 或等于key，而右边部分中各元素都大于或等于key； 然后，左边和右边的数据可以独立排序。...快速排序是冒泡排序的的基础上改进的，但是效率比冒泡排序要高很多，因其跳跃性大，而冒泡排序只是相邻的两个数，每次排序只能和旁边交换，跳跃性比较小，因此效率相对比较低。...快速排序是一个不稳定的算法，在经过排序之后，可能会对相同值的元素的相对位置造成改变。 快速排序基本上被认为是相同数量级的所有排序算法中，平均性能最好的。
菜鸟我，当年还是能手写一种，毕竟面试前我刚好刻意的准备过“默写快排”。 下面，我们就来分析分析----快速排序。 背景 来自百科： 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。...它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以[递归]进行，以此达到整个数据变成有序序列...O(1)的，也就是个常数级；而真正消耗空间的就是递归调用了，因为每次递归就要保持一些数据： 最优的情况下空间复杂度为:O(log2n)；每一次都平分数组的情况 最差的情况下空间复杂度为：O( n )；退化为冒泡排序的情况...快速排序法总结 默认取第一个元素为轴心点（轴心点的确认区分了 “快速排序法”和“随机排序法”）两种算法，而随机排序则随机rand一个元素为轴心点； 如果两个不相邻元素交换，可以一次交换消除多个逆序，加快排序进程...后记 最后再说说，其实你觉得快速排序在工作中有用吗？工作近十年的我真的没用过，但我知道这个快排的思路。如果面试前不准备，我反正是肯定写不出来的，你呢？ 学习算法，收获有两个：思维开发和应付面试。
大家好，我是Tom哥~ 有这么一道题： 今年高考，有1000万的考生参加了考试，满分750，小明靠了680分，他想知道自己的全国排名，如何快速排序呢？...整个区间最大跨度是 20，我们将其分成了4个桶，然后再采用快速排序对每个桶里的元素排序。...满分750，考生的分数最小可能是0分，最高是750分，所以我们就分为了 751 个桶，按分数将考生放入对应的桶中。...方案一：遍历排序好的数组，由于是由大到小且有序的，我们找到第一个680的元素，便得到最终的排名。 方案二：对算法进行优化，每个桶配备一个计数器，桶中每添加一个元素，计数器加一。...但如果是对若干数量的手机号由小到大排序，怎么解决呢？ 我们知道，手机号是11位，范围太大，而桶排序和计数排序，对数据范围有较高要求，显然手机号不太合适。 这里介绍一种新的排序算法，基数排序。
三、排序查询及聚合函数 1排序查询 order，订单、排序的意思，在数据库中order就是排序的意思，和前面我们学的sort是一样的。 ?...②根据指定条件排序 现在只对男生排序，故加一个where条件判断。 注意：where是紧接着from+表名后面的。 其中排序默认是升序，所以可以省略不写。...②根据年龄、分数组合排序 多重排序，先根据前面的条件排序，再根据后面的条件排序。 2聚合函数 SQL语言中定义了部分的函数，可以对查询结果进行操作，也就是聚合函数。 ?...min(score)：求分数这列的最小值。 用法和上述一样，就不再赘述了。 再次强调： null是不参与运算的。 可以使用ifnull(列名，默认值)给null设定一个默认值。...where是在分组之前进行过滤的，having 是在分组之后进行过滤的。 having可以接聚合函数和别名，where都不可以，也就是说having查询条件比where广。
下面我给出每一种算法的实现思路，Python程序实现和应用场景。...20元的到 2 桶… 91 至 100 的放到第 10 个桶中，然后对每个桶内的数据进行快速排序，再依次从1 桶、2 桶、3 桶 、10 桶取出元素，就得到有序的订单信息。.../K 个桶分别进行快速排序并输出。...in range(0,length): buckets[(data_list[i] - min)//bucket_size ].append(data_list[i]) #依次对桶内数据进行快速排序...第一次分区后如果小文件均小于可用内存大小，那么可以依次对这些小文件数据全部读入内存进行快速排序，排序完再写回磁盘，最后依次读取这些小文件并输出到一个大文件中，达到排序的效果。
设置星标不迷路 其实计数排序是桶排序的一种特殊情况。 桶排序的核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。...场景重现 高考查分数系统，系统会展示我们的成绩以及所在省的排名。假如 H 省有 80 万考生，如何通过成绩快速排序得出排名呢？ 再比如统计每个省人口的每个年龄人数并且从小到大排序，又如何实现呢？...其实就是每个数组下标位置对应的是数列数据出现的次数，最后直接遍历该数组，输出元素的下标就是对应的分数，下标对应的元素值是多少我们就输出几次。 桶内的数据都是分数相同的考生，所以并不需要再进行排序。...刚刚所说的是朴素版的排序，只是简单的按照统计数组的下标输出元素值，并没有给原始数列进行排序。 在现实中，给学生排序遇到相同分数的就分不清谁是谁？...划重点了同学们：**我们对 countArray[6] 数组顺序求和，countArray[k] 里面存储的是 ≤ k 分数的考生个数 **。这样加的目的是什么？
它的基本思想是： 选择一个基准数，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分； 其中左部分数据小于这个基准数,右边部分数据都大于这个基准数,也就是右部分大于左部分。...然后，再按此方法对这两部分数据分别进行排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。...快速排序是采用的分治法进行遍历的，我们将它看作一棵二叉树，它需要遍历的次数就是二叉树的深度，而根据完全二叉树的定义，它的深度至少是lg(N+1)。因此，快速排序的遍历次数最少是lg(N+1)次。...这个应该非常简单，还是将快速排序看作一棵二叉树，它的深度最大是N。因此，快读排序的遍历次数最多是N次。...由此可见 经典快排会随着我们数据的情况不同时间复杂度不同,这就造成了可能出现极端情况 二随机快排 跟经典快排不同的情况是我们的比较基准不是最后一个数,而是随机选一个数字.
当我们需要对数据进行排序时，eank和sense_rank是两个非常有用的函数。在此文章中，我将向您介绍这两个函数并提供详细的语法说明。 rank函数 rank函数返回一组值在指定排序顺序下的排名。...rank FROM students; 输出： name score rank Alice 90 1 Bob 80 2 John 80 2 Mary 70 4 上述示例中，RANK()函数将根据学生的分数对他们进行排名...由于Bob和John拥有相同的得分，因此他们将被分配相同的排名，而下一个排名将被跳过。 dense_rank函数 dense_rank函数与rank函数非常相似，但不会跳过任何排名。...students; 输出： name score dense_rank Alice 90 1 Bob 80 2 John 80 2 Mary 70 3 上述示例中，DENSE_RANK()函数也将根据学生的分数对他们进行排名...总结： 在SQL中，Rank和Dense Rank函数非常有用，可以帮助我们快速对数据进行排名操作。当需要考虑排名之间是否留有空缺时，可以选择使用Rank或Dense Rank函数。
我们先来回顾下快速排序，它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行...也就是说，快速排序需要找到基准值，一部分数据比这个基准值小，一部分数据比这个基准值大。因为这个是个链表，发现即使找完基准值，也不好操作。因此，可以考虑使用归并排序算法。...归并排序算法核心步骤 归并排序核心步骤如下： 把长度为n的要排序的序列，分成两个长度为n/2的子序列； 对这两个子序列，分别采用归并排序； 将两个排序好的子序列，合并成一个最终有序的排序序列。...当快指针走到链表末节点的时候，慢指针是不是走到中间节点啦。...sortList，那我们找到head和mid子链表后，那需要用同样方法区排序这两个子链表嘛。
桶排序是计数排序的扩展版本，计数排序可以看成每个桶只存储相同元素，而桶排序每个桶存储一定范围的元素，通过映射函数，将待排序数组中的元素映射到各个对应的桶中，对每个桶中的元素进行排序，最后将非空桶中的元素逐个放入原序列中...N，共分为 M 个桶，主要步骤有： N 次循环，将每个元素装入对应的桶中 M 次循环，对每个桶中的数据进行排序（平均每个桶有 N/M 个元素） 一般使用较为快速的排序算法，时间复杂度为 O(NlogN...六、实际案例 案例一： 一年的全国高考考生人数为500 万，分数使用标准分，最低100 ，最高900 ，没有小数，要求对这500 万元素的数组进行排序。...实际上，桶排序对数据的条件有特殊要求，如果上面的分数不是从100-900，而是从0-2亿，那么分配2亿个桶显然是不可能的。所以桶排序有其局限性，适合元素值集合并不大的情况。...只写出思路即可（内存限制为 2G的意思就是，可以使用2G的空间来运行程序，而不考虑这台机器上的其他软件的占用内存）。这问题可以使用桶排序，当然还有其他更好的方案，下次再讲。
IndexSorter 工具是第一次在索引写入阶段而不是查询阶段对文档进行排序的尝试。 针对索引预排序，社区提出了一个新的概念“early termination”。...假设你要遍历出前N个文档，并且文档是按 date 字段排序的。如果索引存储在磁盘上时已经是有序的了，那么我们遍历出前N个文档就可以直接返回，而不需要遍历所有的文档。...我们把排序的操作提前到新 segment 刷盘的阶段，而不是等到 merge 阶段才排序多个 segment ：LUCENE-7579。...大多数的情况下，除非对整个数据集遍历并排序，否则 Elasticsearch 不能快速的获得 TOP N 的值。...聚合相似结构的文档存储 对相似类型的文档进行排序有很多好处。
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