1.mysql聚集函数 AVG() 返回某列的平均值 COUNT() 返回某列的行数 COUNT(*)对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（NULL）还是非空值 ...COUNT(column)对特定列中具体值的行进行计数，忽略NULL值 MAX() 返回某列的最大值 MIN() 返回某列的最小值 SUM() 返回某列值之和 如：select...2.数据分组 GROUP BY select pro,COUNT(*) as num_pro from table GROUP BY pro; 根据pro进行分组计算每组的数量 具体使用GROUP...GROUP BY子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式（但不能是聚集函数），如果在select中使用表达式，则必须在GROUP BY子句中指定相同的表达式且不能使用别名 。...BY 输出排序顺序 LIMIT 要检索的行数
在日常工作中，经常会遇到需要在每组内排名，比如下面的业务需求： 排名问题：每个部门按业绩来排名 topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励 面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。...上面这个结果确实按我们的要求在每个班级内，按成绩排名了。...聚合函数作为窗口函数，可以在每一行的数据里直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少（最大值、最小值等）。同时可以看出每一行数据，对整体统计数据的影响。...四.注意事项 partition子句可是省略，省略就是不指定分组，结果如下，只是按成绩由高到低进行了排序： select *, rank() over (order by 成绩 desc) as...3.注意事项 窗口函数原则上只能写在select子句中 4.窗口函数使用场景 1）业务需求“在每组内排名”，比如： 排名问题：每个部门按业绩来排名 topN问题：找出每个部门排名前N的员工进行奖励 下一次会跟大家分享一些窗口函数的面试题
在经济领域，比如国内生产总值和居民消费价格指数等计量经济学的多元时间序列是按季度或年度测量的，这会导致数据长度较短。 第二，真实世界的时间序列数据往往是计数值（而非实值）。...我们将这个系统称为 RRLDS，该系统有利于建模有限的计数数据来检索固有维度。...第二个阶段是通过 DA 观察模型将隐含状态 xt 映射到响应 yt 上，这可以学习其离散性质。 推理（E 步骤） 学习（M 步骤） ?...这些模型的一个基本假设是高维时间序列可以使用一些基本的、低维的和随时间变化的隐含状态来表征。但是，已有的 LDS 建模方法基本上是学习一个规定了维度的隐含空间。...当处理长度较短的高维时间序列数据时，这样的模型会很容易过拟合。我们提出了降秩线性动态系统（RRLDS），可以在模型学习过程中自动检索隐含空间的固有维度。
，便于统一管理 特殊文件 特指系统中的各类I/O设备 所有的输入输出外部设备都被看作特殊文件便于统一管理 按文件方式提供给用户使用 1.3 文件操作 1.3.1 文件“打开”(重点) 为了避免多次重复地检索目录...通常由时间决定 顺序结构 记录按关键字(词)排列 顺序文件的优缺点 对诸记录进行批量存取时，存取效率高 交互应用场合的查找/修改记录性能差 增加/删除记录比较困难 运行记录文件，或称为事务文件 只有顺序文件才能存储在磁带上...优点 检索速度快 主要用于对信息处理的及时性要求较高的场合 缺点 存储费用高，因为除了主文件外，还需配置一张索引表 每个记录都有一个索引项 当增加新记录/删除记录时，需对索引表进行修改 索引顺序文件...为顺序文件建立一张索引表，为每组中的第一个记录建立一个索引项。 实现了组间索引，组内顺序。 ? 索引顺序文件 3 目录管理 对目录管理的要求如下 实现“按名存取” 。...访问计数:每当有一进程要访问此i结点时，将该访问计数加1，访问完再减1。 文件所属文件系统的逻辑设备号。
分组取每组最大值 案例：按课程号分组取成绩最大值所在行的数据 select 课程号,max(成绩) as 最大成绩 from score group by 课程号; 分组取每组最小值 案例：按课程号分组取成绩最小值所在行的数据...这样使用窗口函数的作用就是，可以在每一行的数据可以直观的看到，截止到本行数据，统计数据是多少行，同时可以看到每一行数据，对整体统计数据的影响。 7、如何在每个组里面比较 ?...由于这里可以通过preceding关键字调整作用范围，在以下场景中非常适用： 在公司业绩名单排名中，可以通过移动平均，直观地查看到与相邻名次业绩的平均、求和等统计数据。...order by 加上去如果是用avg,sum这样的函数的话就是计算相邻的数据，所以如果遇到要每组数据大于平均数据的业务问题的话就不能加order by了，不然出来的平均数就不对了 窗口函数使用场景 1...）经典top N问题 找出每个部门排名前N的员工进行奖励 2）经典排名问题 业务需求“在每组内排名”，比如：每个部门按业绩来排名 3）在每个组里比较的问题 比如查找每个组里大于平均值的数据，可以有两种方法
一、题目 描述 将一些整数按倒置值排序后输出.所谓倒置,是指把整数各位倒过来构成一个新数,例如:13倒置成了31. 输入 第一行的整数N表示后面列出的组数。...每组数的第一个整数n表示后面将有n个整数。（每组数据量不超80） 输出 将每组数按倒置值进行排序输出.其每组数的结果占一行. ...代码如下： #include using namespace std; int main() { int n, m; int arr1[100], arr2[100]; //设计数组...arr2[j] = sum; } for (int i = 0; i < n; i++) //将数值arr2中数值由小到大排序，arr1按arr2
要求输出课程号和选修人数，查询结果按人数降序排列，若人数相同，按课程号升序排列。 5 ． 检索学号比 WANG 同学大，而年龄比他小的学生姓名。...6 ．检索姓名以 WANG 打头的所有学生的姓名和年龄。 7 ．在 SC 中检索成绩为空值的学生学号和课程号。 8 ． 求年龄大于女同学平均年龄的男学生姓名和年龄。...----思路：先贺高老师的所有课程，再每组平均成绩 select sc.c#,avg(score) from teacher,course,sc where teacher.t#=course.t#...); 自己写的:select c# ,max(score)as 最高分 ,min(score) as 最低分 from dbo.sc group by c# 19、按各科平均成绩从低到高和及格率的百分数从高到低顺序...（PS：返回0个证明是工资第一高，1个是第二高，2个是第三高……） 2.再取得数据库中的第二个元组 select count(*) from Employee where DepartmentId=2
例如，地理数据通常按层次分组，可能是全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。...-0.355365 0.3545068 # 3 -2.144649 0.1727358 fixef(lmer.both) ranef(lmer.both) #我们简单地运行3个回归，每组一个...lmer.alpha)[[1]] g.alpha # beta随机效应图 fit.lin iplot(g.alpha 结果显示有三个图，第一个是截距（alpha）依赖于组，第二个是斜率...fit.lines.both$group <- factor(rep(1:3,each=nsamples)) # 现在执行3个单独的线性回归（每组一个） lm.mcmc.1 <- MCMCglm(y...每组只有一个单独的线性回归。对于蓝色和红色组，线条在大多数情况下非常适合数据，但对于只有三个数据点的绿色组，线条遍布整个地方，因为没有任何先验信息，估计数据的斜率和偏移量非常不确定。
排名第二的是COH和CRMLEAD的组合，出现了78722次。...回到这个需求本身，假设待检索的输入数据不是从ABAP数据库表中来，而是来自HTTP请求，或者第三方系统发过来的IDOC，此时我们无法再使用OPEN SQL本身的SELECT COUNT操作，而只能在ABAP...GROUP SIZE自动计算出来，每组各自的obtyp和stsma的值，以及组内行记录的条目数，存储在REFERENCE INTO指定的变量group_ref里。...当数据源并非ABAP数据库表，而分组统计的需求为简单的计数操作(COUNT)时, 优先用LOOP AT ... GROUP BY ......GROUP SIZE，使得计数操作通过GROUP SIZE在ABAP kernel完成，以获得较好的性能。
Map 过程负责执行过滤和排序，例如将学生按名字排序到队列中，每个名称由一个队列维护。 Reduce 方法负责执行汇总操作，例如计算学生的数量。...排名第二的是 COH 和 CRMLEAD 的组合，出现了 78722 次。 上图这个结果是怎么统计出来的呢？...回到这个需求本身，假设待检索的输入数据不是从 ABAP 数据库表中来，而是来自 HTTP 请求，或者第三方系统发过来的 IDOC，此时我们无法再使用 OPEN SQL 本身的 SELECT COUNT...第二种办法，就是本文标题所述，使用 ABAP 740 新引入的 REDUCE 关键字： REPORT zreduce1....当数据源并非 ABAP 数据库表，而分组统计的需求为简单的计数操作(COUNT)时, 优先用LOOP AT … GROUP BY … GROUP SIZE，使得计数操作通过 GROUP SIZE 在ABAP
（同样是在各个分组内）． dense_rank()l是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名。...是一个正的偏移量，是一个往回检索以前的行的数目。 arg3是在arg2表示的数目超出了分组的范围时返回的值。...rank则跳过 rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名（同样是在各个分组内） dense_rank()l是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名。...希望检索的当前行分区的偏移量 DEFAULT是在OFFSET表示的数目超出了分组的范围时返回的值。...----通过上面的语句可知，ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)中是按照NAME字段分组，按AGE字段排序的。
忐忑不安地考完试，Lele拿到了全班的成绩单，这张成绩单是按学号顺序排好的。Lele很想知道班里到底有多少人分数比他高，现在就请你帮帮他，帮他数一下到底有多少人的分数比他高吧。...每组数据包括两行。 第一行有两个正整数N K(0 < N <1000,0 < K<=N),分别表示成绩单上一共的学生数目，和Lele的学号。...第二行有N个整数Xi（0<=Xi<=100）分别表示各个学生的成绩，以学号递增顺序给出，第一个学生学号为1。...Output 对于每组数据，请在一行里输出班里一共有多少个学生成绩高于Lele Sample Input 1 3 2 81 72 63 Sample Output 1 Hint：...班级一共3人，LeLe的学号是2，三个学生的分数分别是81， 72和63，所以有一个人的分数比他的高 简单题。。。。
姓名为关键字，索引表中为每组的第一个记录（不是每个记录）的关键字值，用指针指向主文件中该记录的起始位置。索引表只包含关键字和指针两个数据项，所有姓名关键字递增排列。...对目录的管理要求如下： （1）实现按名存取：即用户只须向系统提供所需访问的文件的名字，便能够快速准确地找到指定文件在外存上的存储位置，这是目录管理中最基本的功能； （2）提高目录检索速度：通过合理地组织目录结构的方法...接着，系统再将路径名中的第二个分量名ast读入，用它与放在132号盘块中的第二级目录文件中各目录项的文件名顺序进行比较，又找到匹配项，从中得到ast的目录文件放在26号索引结点中，再从26号索引结点中得知...用户的符号目录中的tt.c指向了用户zhang的b.c文件，此时用户zhang删除了6号对应的b.c文件之后，用户wang再去访问的时候就会发现id为6的地址发生了变化，就会重新更新tt.c对应的id，这种检索方式不仅效率高...此时，应该为这些索引块再建立一级索引，称为第一级索引，还可再建立索引，称为第二级索引等等，称为多级索引分配。
希尔排序 希尔排序与插入排序原理相同，希尔排序是一种分组插入排序算法 > 首先取一个整数d1=n/2，将元素分为d1个组，每组相邻两元素之间距离为d1，在各组内之间插入排序。...> 取第二个整数d2=n/2，重复上述分组排序过程，直到di=1，即所有元素在同一组内直接插入排序 > 希尔排序每趟并不使某些元素有序，而是使整体数据越来越接近有序；最后一趟排序使所有数据有序。...def shell_sort(li): d=len(li) //2 while d>=1: insert_sort_gap(li,d) d //=2 计数排序...计数排序是对列表进行排序，列表中的数大小在0到100之间，时间复杂度为O(n) 对于一个数组，我们先写出一个从0到5的数，然后在这些数后边写上每个值在列表中出现的次数 我们在整个数组中先写出这些统计的值的数默认为...0 我们找出出现的次数后： 将其按大小写出：1，1，1，2，2，3，3，3，4，5 > 希尔排序代码： def count_sort(li,max_count=100): count=[0 for
此次比赛提供了广告点击相关的用户（user）、广告商品（ad）、检索词（query）、上下文内容（context）、商店（shop）等信息，参赛选手需要在这些条件下预测广告产生购买行为的概率（pCVR）...对于异常日期处理而言，仅仅考虑前六天的转化率和第七天的高转化率是不太适合的，如何处理第七天的转化率异常是这道题需要解决的一大痛点。...全量数据——all 构造四种训练集划分的目的如下： 1）构造出训练集中的差异性，方便模型融合 2）在每组训练集中，对高维特征进行选择，选择后进行特征分组 特征工程： 首先执行如下三步操作： 上述基础特征分列...Attention) 与 Lightgbm 线下差距 0.00001 (万分点) FNN/FFNN/NFM (将特征工程后放入网络结构) 与 Lightgbm 线下差距 0.0001 (千分点) 将上述模型按对该组训练集的数据敏感性训练后加权...每组特征都可以放入上述五个模型中，即组内选择出的特征数 n 乘以组内模型数 m 即为该组模型的数量 = n*m。根据模型间的相关性，分配不同的权重进行加权融合，得到该组的答案 Ans_k。
顺序结构：文件中的所有记录按关键字排列。可以按关键字的长短或英文字母书写排序。顺序结构的检索效率更高。 优点： 顺序文件的最佳应用场合是在对诸记录进行批量存取时，即每次操作 一大批记录。...具有多个索引表的索引文件 使用按关键字建立索引表的索引文件与顺序文件一样，都只能按该关键字进 行检索。...而实际应用情况往往是：不同的用户，为了不同的目的，希望能按不同的属性(或不同的关键字)来检索一条记录。...然后为顺序文件建立 一张索引表，并为每组中的第一个记录在索引表中建立一个索引项，其中含有该记录 的关键字和指向该记录的指针，索引顺序文件是最常见的一种逻辑文件形式。 3....文件链接计数。文件存取时间。 内存索引结点：放在内存中的索引结点。当文件被打开后，将磁盘索引结点拷贝到 内存索引结点中以便使用。
其基本思想是把数据按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序，随着增量逐渐减少，每组包含的数越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法终止。...算法描述如下(假设是升序排序)： 选择一个增量序列 ， ； 按增量序列个数k，对序列进行k次排序； 每次排序，根据对应的增量 ，将待排序列分割成若干长度为m的子序列，分别对各子序列进行直接插入排序...计数排序 基本原理 非比较类排序算法。...算法描述如下(假设是升序排序)： 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 对所有的计数累加(从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加)； 反向填充目标数组...算法描述如下(假设是升序排序)： 取得数组中的最大数，并取得其位数； arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成的基数数组； 对基数进行计数排序(利用计数排序适用于小范围数的特点)。
2.1.1 计数 long count = list.stream() .collect(Collectors.counting()); 也可以不使用收集器的计数函数...： long count = list.stream().count(); 注意：计数的结果一定是long类型。...第一个参数默认为流的第一个元素 第二个参数默认为流的元素 这就意味着，当前流的元素类型为数值类型，并且是你要进行归约的对象。...例：将所有人按性别划分，并计算每组最大的年龄。...(男、女)，Integer为每组最大的年龄。
（只阐述、待后期补充） 定义： 1、二分检索树是一颗二叉树 2、二分检索树每个节点的左子树的值都小于该节点的值，每个节点右子树的值都大于该节点的值 3、任意一个节点的每棵子树都满足二分检索树的定义...思路： 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止 ?...原理： 桶排序与计数排序类似，但可以解决非整数的排序 桶排序相当于把计数数组划分为按顺序的几个部分 每一部分叫做一个桶，它来存放处于该范围内的数 然后再对每个桶内部进行排序，可以使用其他排序方法如快速排序...原理： 基数排序的原理就是，先排元素的最后一位，再排倒数第二位，直到所有位数都排完。这里并不能先排第一位，那样最后依然是无序。 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。...有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。 ? 从这个图中也能看出，排序是基于桶排序实现的。
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