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-拼字典序的实现

字典序:给定一个字符串类型的数组strs,请找到一种拼顺序,使得将所有字符串拼起来组成的大字符串是所有可能性中字典顺序的并放回这个大字符串。 思路:1.字典序,12345这五个数,按不同的顺序排列,所有的排列中前面的是12345,后面的是 54321。 2.使用比较函数usort(arr,costomcomp),自定义比较大的函数,costomcomp(a,b) return a+b > b+a3.str_split 单个字符串转数组4.字符转ascii

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Mysql几种join

概述相信有开发或DBA伙伴,对于mysql处理多表关联方式或者说性能方面一直不太满意,对于开发提交的join查询,一般都是比较抗拒的,从而建议将join进行拆分,避免join带来的性能问题,同时也避免了程序与数据库带来网络开销的问题 在5.5以后的版本中,MySQL通过引入INLJ和BNL来优化嵌套执行, 今天主要介绍三种join Nested-Loop Join (NLJ) 和 Index Nested-Loop Join (INLJ) 和Block Nested-Loop Join(BNL) .Mysql常见的几种1.嵌套循环(Nested-Loop Join(NLJ)) 2.基于索引的嵌套循环(Index Nested-Loop Join(INLJ)) 3.基于块的嵌套循环(Block Nested-Loop Join(BNL)示例表CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11

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    mongodb数、数修改

    mongodb数、数修改mongodb数是20000。所以业界流传一段话,千万级以下的用mysql、千万级以上的用mongodb,亿级以上的用hadoop。 查看mongodb数mongodbbinmongo>db.serviceStatus().connections;current数值+available数值就是当前mongodb数修改mongodb 数在启动里边加参数  --maxConns=20000或者在 etcmongod.cnf (我自己见的配置文件添加 maxConns=20000)重启mongodb如果当前mongodb数没有变成 etcinit.dmongod还有一个地方可能影响到mongodb数,Linux系统默认一个进程大打开文件数目是1024,修改rc.localvi etcrc.local很好我这里的一个进程大打开文件数目远远大于 20000注意,这里修改了数后,一定要重启mongodbFrom: http:blog.csdn.netmotian06articledetails17605369另外,提高客户端的PoolSize

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    生成树-Prim和Kruskal

    Prim1.概览普里姆(Prim),图论中的一种,可在加权通图里搜索生成树。 意即由此搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为。 2.简单描述1).输入:一个加权通图,其中顶点集合为V,边集合为E;2).初始化:Vnew = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Enew = {},为空;3).重复下列操作,直到Vnew 中,将边加入集合Enew中;4).输出:使用集合Vnew和Enew来描述所得到的生成树。 下面对的图例描述image.png3.简单证明prim反证:假设prim生成的不是生成树1).设prim生成的树为G02).假设存在Gmin使得cost(Gmin)

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    |Prim生成树

    02—生成树看下生成树的定义在一给定的无向图 G = (V, E) 中,(u, v) 代表顶点 u 与顶点 v 的边,而 w(u, v) 代表此边的权重,若存在 T 为 E 的子集且为无循环图 生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)或 prim(普里姆)求出。 03—prim(普里姆)描述输入:一个加权通图,其中顶点集合为V,边集合为E;初始化:Vnew = {A},其中 A 为顶点集合V中的任一节点(起始点),Enew = {},为空;while 04—解决问题01选择D为起始点,在可选顶点集合中选择与D相权为A,Vnew = {D, A}, Enew={DA }? 在可选顶点集合中,选择与D或A相权为F,Vnew = {D,A,F},Enew={DA, DF}?重复以上过程,直到Vnew=V, ?

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    生成树(Kruskal和Prim

    而今天我们要说一个非常实用的——生成树的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种来进行实现! 1什么是生成树在给定一张无向图,如果在它的子图中,任意两个顶点都是互相通,并且是一个树结构,那么这棵树叫做生成树。当顶点之间的图有权重时,权重之和的树结构为生成树! 生成树如上图所示,一幅两两相的图中,找到一个子图,到所有的节点,并且边的权重(也就是说边的数量也是的,这也保证了其是树结构).2Kruskal(克鲁斯卡)Kruskal是一种贪心 在这个中,重要的一环就是判断两个节点在不在同一个集合内,很多人想,那你直用一个set来保存不就好了? 并查集实现和详解对所有节点遍历建立并查集,按照边的权重建立堆取出堆堆顶数据,并判断两端节点是否在同一集合如不在,则将这两个节点添加到同一集合,着将边加入生成边,如在,则不进行操作,为无效边重复上面的操作

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    米打印机怎么电脑 米打印机电脑的方

    很多人还不了解米打印机怎么电脑,那么今天就跟大家分享下使用心得吧。 win10 1909 64位企业版1、首先将打印机数据线与电脑,打印机电源线排插2、在电脑上按下win+s组合键,在搜索栏输入控制面板并点击进入3、在查看方式图标模式下点击设备和打印机4、选择添加打印机 输入打印机的IP地址,下一步,待检测TCPIP端口完成,下一步7、待检测驱动程序型号完成,选择打印机厂商和打印机型号,下一步8、默认设置,下一步,确认打印机的名称,下一步,选择是否要共享这台打印机,下一步9、后点击完成 ,返回可以看到打印机已添加成功好了,以上就是关于米打印机如何电脑打印的内容了,希望能帮到大家哈。

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    Kruskal-生成树

    思想:1 将G的n个顶点看成n个孤立的通分支,所有的边按权从到大排序2 当查看到第k条边时,  如果断点v和w分别是当前的两个不同的通分支t1和t2中的顶点时,就用边(v,m)j将t1,t2成一个通分支 ,然后继续查看第k+1条边;  如果端点v和w当前的同一个通分支中,就直查看第k+1条边实现代码:template class EdgeNode{ friend ostream& operator

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    Prim-生成树

    基本思想:1 置S={1}2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择:  选取满足条件的i ,i属于S,j输入V-S,且c的边,并将定点j加入S中  这个过程直到S==V为止。 3 这个过程所选的边,恰好就是生成树描述:void Prim(int n,Type * * c){ T = 空集; S = {1}; while(S ! = V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; }}模版代码:template vodi Prim(int n,Type *

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    生成树(Prim和Kruskal详解)

    前言在数据结构与的图论中,(生成)生成树是一种常用并且和生活贴切比较近的一种。但是可能很多人对概念不是很清楚。 我们看下百度百科对于生成树定义:一个有 n 个结点的通图的生成树是原图的极通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图通的少的边。 生成树可以用kruskal(克鲁斯卡尔)或prim(普里姆)求出。通俗易懂的讲就是生成树包含原图的所有节点而只用少的边和的权值距离。 通过这个图我们使用某种形成生成树的就可以叫做生成树。具体实现上有两种实现方、策略分别为kruskal和prim。 直找已知点的邻边加入即可!

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    生成树之Prim和Kruskal

    一个通图可能有多棵生成树,而生成树是一副通加权无向图中一颗权值的生成树,它可以根据Prim和Kruskal得出,这两个分别从点和边的角度来解决。 Prim输入:一个加权通图,其中顶点集合为V,边集合为E; 初始化:Vn = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Enew = {}; 重复下列操作,直到Vn = V:(在集合E中选取权值的边 之后,从图的边集中选取一条权值的边,若该边的两个顶点分属不同的树 ,则将其加入子图,也就是这两个顶点分别所在的 两棵树合成一棵树;反之,若该边的两个顶点已落在同一棵树上,则不可取,而应该取下一条权值的边再试之 kruskal能够在并查集的基础很快的实现。 以下面这张图作为例子,其中左边的表格是一个并查集,表示可以通的结点。我们首先要根据权值对每条边进行排序,着开始处理每一条边的情况。 终得到下面的结果图: Kruskal实现因为我们要处理边,所以需要建立边的数据结构,并且要从给定的图中获取每一条边的数据。

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    生成树----prim----普利姆

    生成树的定义 ?生成树的代价和生成树?MST性质??普利姆(prim)?图解:?????????使用哪一种结构进行存储??数据结构设计??????????伪代码?实例??? #includeusing namespace std;#define MAX 10图中大的顶点数#define INFINITY 65535表示趋向无穷大typedef char DataType; 定义shortEdge结构体struct shortEdge { int lowcost;低代价 int adjvex;起点};有向网图的邻矩阵class Graph {private: int vertex

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    博弈之大-搜索

    ,N叉树),这是基础,因为下面的都是基于这颗树的,如下图就是一个#字棋游戏的博弈树:至于为什么需要这棵树我相信你很容易想到,计擅长什么? 没错,就是机械式穷举,试想一下,当你走了一步马后,计机准备执行兵,它就会考虑所有兵能走的情况,然后他会再穷举你下来的步骤然后再继续加深...不过回过头来想一下你就会发现这种方更适用于一些棋盘比较得如上面的 #字棋,这样计机只需要很少的搜索深度,就能选择佳方案,因此一个设计优秀的#字棋AI基本上你是赢不了的,除非你也有同他那样的穷举能力,那么输赢就要取决于谁先走了扯远了,回头再谈,这显然是一个对立的概念 ,如果你认为所谓就是穷举过程中找到的佳走差走那你就错了,既然是对立的概念,当然对象是两个人了,这里的是当前轮到AI走了,AI进行穷举并选着一条对于AI来说佳对于我来说差的走 ,但是再考虑一下,机器也是有限的,对于象棋这样棋盘较大的游戏,穷举完博弈树在当前科技下不可能,因此我们的需要一个深度即向前走几步,计机能在这个指定的比较的整数能对博弈树进行穷举着上面,

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    【Python】实现距离

    # 距离的Python实现# 数据集形式data=,]# 聚类结果形式result=,,,,...]# 其中,为一个聚类 import math def start_cluster(data , t): zs = ] # 聚类中心集,选取第一个模式样本作为第一个聚类中心Z1 # 第2步:寻找Z2,并计阈值T T = step2(data, t, zs) # 第3,4,5步,寻找所有的聚类中心 get_clusters(data, zs, T) # 按近邻分类 result = classify(data, zs, T) return result # 分类def classify(data min_dis index = i if max_min_distance > T: zs.append(data) # 迭代 get_clusters(data, zs, T) # 寻找Z2,并计阈值 ) if temp_distance > distance: distance = temp_distance index = i # 将Z2加入到聚类中心集中 zs.append(data) # 计阈值

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    ——Python实现】大堆和

    # _*_ encoding:utf-8 _*_大堆 class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data = < self.data: self.data.pop() self.count -= 1 self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置,保持大堆 堆的索引位置已经大于两个孩子节点,不需要交换了 break self.data, self.data = self.data, self.data count = j----class MinHeap(object): 堆 self.data.pop() self.count -= 1 self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置,保持

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    训练 公倍数

    问题描述 已知一个正整数N,问从1~N中任选出三个数,他们的公倍数大可以为多少。输入格式 输入一个正整数N。输出格式 输出一个整数,表示你找到的公倍数。

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    大相关冗余(mRMR)

    考虑特征x与分类目标c,计I(x,c),I(x,c)的大代表了x与c之间的关联度的大。从所有特征中选出与c之间互信息大的m个特征,就可以得到与c相关的m个特征。 大相关度与冗余度设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个相关特征,使得S满足如下公式:?可见目标是选出m个平均互信息大的集合S。 终目标是求出拥有大相关度-冗余度的集合S,直优化下式:?直观上说D的增大,R的减都会使得目标函数增大。假设现在S中已有m-1个特征,现在需要从余下的特征中选择第m个特征。 为了达到此目的,可以分两步进行:第一步,利用mrmr选出候选特征集;第二步,利用其它方选出精简特征集。流程如下图所示? 主要步骤:将数据进行处理转换的过程(注:为了计两个特征的联合分布和边缘分布,需要将数据归一化到之间,并且将每一维特征使用合理的数据结构进行存储)计特征之间、特征与响应变量之间的分布及互信息对特征进行

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    GraphCuts解析,Graphcuts大流,割实例

    This implementation uses an adjacency list graph representation.邻链表 Memory allocation: Nodes: 22 bytes 这块主要就是要理解,什么是maxflow,以及节点后分割的类型是SOURCE还是SINK分别意味着什么graphcuts时间复杂度与其他大流的比较:?

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    每日系列【LeetCode 684】冗余

    每一个边的元素是一对 ,满足 ,表示顶点 和 的无向图的边。返回一条可以删去的边,使得结果图是一个有着 个节点的树。如果有多个答案,则返回二维数组中后出现的边。答案边 应满足相同的格式 。 如果根结点相同,那么就产生环了,直输出这个冲突边就行。否则的话就要把这两棵子树到一起,简单的做就是直到 下面,当作它的子结点,那么就需要更新 。下面讲两个常用的并查集优化。 按秩合并:合并两棵子树的时候,为了使得合并后的子树高度尽量,我们需要把高度的那棵子树在高度高的那棵下面,当作儿子。所以我们定义一个 数组,用来记录 这个结点作为根结点的子树高度,初始时全都是 。 那么在合并的时候,把 值到大的下面去,如果一样怎么办呢?随便,然后把合并后的根结点 值加 就行了。 1 def same(self, u, v): u, v = self.find(u), self.find(v) return u == v 作者简介:godweiyang,知乎同名,华东师范大学计机系硕士在读

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    PostgreSQL语

    :SELECT column-list FROM table_name ;参数说明: column_list:它指定要检索的列或计。table_name:它指定要从中检索记录的表。 PostgreSQL中,有以下类型的: 内(INNER JOIN)左外(LEFT OUTER JOIN)右外(RIGHT OUTER JOIN)全(FULL OUTER JOIN)跨 左外返回从“ON”条件中指定的左侧表中的所有行,只返回满足条件的另一个表中的行。 右外返回从“ON”条件中指定的右侧表中的所有行,只返回满足条件的另一个表中的行。 FULL外从LEFT手表和RIGHT表中返回所有行。 它将NULL置于不满足条件的位置。

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