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数据结构与算法学习笔记之为用于高考名次排序的排序算法

今天我们来看看有没有更快捷的排序方法？ 正文 　　桶排序 原理： 将需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，排序完成，再将每个桶的数据都取出来，组成新的有序的数据。 　　...O(n*log(n/m))，当桶的个数m接近n时，桶排序的时间复杂度接近O（n） 　　　局限性： 　在桶排序的过程中，划分桶时，需要桶和桶之间有着天然的大小顺序，这样桶内元素排序完成以后就不需要在外部排序...适用环境： 　　适用于外部排序中，外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大内存有限，无法将数据全部加载到内存中。...当排序数据为n时，所处的范围并不大的时候，比如最大值是k，我们就将数据分为k个桶。这样就剩去了桶内排序； 　　　如何通过成绩高效的排序出名次？ 　　　　...局限： 　　1.由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以也可以用基数排序算法排序。

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Java的栈帧和动态链接是什么？

，比如，栈帧和动态链接指的是什么？...运行时数据区（Runtime Data Area）：JVM的核心内存空间结构模型，主要包括以下子区域： 方法区（Method Area）：用于存储虚拟机加载的类信息、常量、静态变量，以及即时编译器编译后的代码等数据...JVM中的栈帧 在Java虚拟机（JVM）中，栈帧（Stack Frame）是用于支持方法调用和执行的数据结构，是方法执行时的内存模型。...符号引用是编译原理中的概念，可以包括类和接口的全限定名、字段的名称和描述符、方法的名称和描述符等。...总的来说，符号引用转为直接引用是Java类加载过程中解析阶段的一个重要步骤，它确保了符号引用能够被正确地解析为内存中的直接引用，从而实现Java程序的正常运行。 所以，你了解栈帧和动态链接了么？

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    动态 | 谷歌开源 TF-Ranking：专用于排序学习的可扩展 TensorFlow 库

    排序是一种以最大化整个列表效用为目的，对项目列表进行排序的过程，适用于搜索引擎、推荐系统、机器翻译、对话系统，甚至还能用于计算生物学等众多领域。...在许多情况下，这些排序学习技术会被应用于大规模数据集，在这一场景中，TensorFlow 的可伸缩性会成为一个优势。然而，目前 TensorFlow 还不能直接支持学习排序。...TF-Ranking 快速且易用，并能创建高质量的排序模型。该统一框架让机器学习研究人员、实践者和爱好者能够在单个库中评估和选择一系列不同的排序模型。...现有算法和指标支持 排序学习算法的目标是最小化在项目列表上定义的损失函数，以优化任意给定请求的排序。...多条目评分面临的一个挑战是难以推断哪些条目必须进行分组并在子组中评分。然后，每个条目累积下来的分数将被用于排序。

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    【初阶数据结构】详解插入排序 && 希尔排序（内含排序的概念和意义）

    前言 初级数据结构系列已经进入到了排序的部分了。相信大家听到"排序"这个词，第一时间会想到冒泡排序，因为这个是大家学习C语言时，遇到的第一个真正意义上的排序算法。...那么在这个系列中，有八大排序算法，都会给大家一一讲解它的实现思路，以及对应的代码实现！ 那么在本文中，我们就开启排序算法的第一个章节 —— “插入排序” 和 “希尔排序”。 1....排序的概念及其应用 在正式讲解插入排序和希尔排序之前，我要带着大家理解我们为什么需要排序？以及排序在我们生活中有什么应用？学完这些之后，大家也许对排序算法就不会那么迷茫了。...好了，在了解完排序的重要性之后，我们就要正式迈入学习插入排序和希儿排序的殿堂中了。 2. 插入排序 插入排序，通常我们也称它为直接插入排序。...然后，缩小gap的值，重复上述分组和排序的工作。当gap = 1时，就相当于直接插入排序了。 上面这个思想很重要，是理解希尔排序的核心！

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    动态Linq的逻辑与和逻辑或的条件查询

    首先需要做的是一个查询界面和写一个数据库查询方法。用户在输入框中输入多个指标，将根据指标的格式生成LINQ的Where语句。...那么查询字符串就变成了： (北京 上海 重庆)(2000 2010) 人口 这样括号之间是与的关系，括号内的内容是或的关系。 但是真正的难点是如何用LINQ来实现动态的或查询。...我第一想到的是Dynamic LINQ（具体参见：这里），这个在之前的项目中用过，特别强大，但是在这里用起来不是很方便，所以又想自己实现一套动态OR查询的方法，结果由于时间和能力有限，也没有做出来，最后终于找到一个很好的类库...LinqKit，这个类库中有一个 PredicateBuilder类，可以非常简单的实现动态的逻辑或查询。...items)                 {                     predicate = predicate.Or(WhereCondition(item));//这里就是要用的动态逻辑或查询

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    c++中的动态数组和动态结构体、string类学习总结

    大家周末好，今天给大家分享c++中的动态数组和动态结构体以及string类的学习总结，在今天写文章之前，给大家分享一个可以面试刷题的地方，如果大家平时没啥事情或者离面试时间比较久，可以尝试去牛客网里面去刷题...运行阶段指的是程序正在运行，编译阶段指的是编译器将程序组合起来时；一个比较形象的比喻：运行阶段就好比度假时，选择参观哪些景点取决于天气和自己的心情（这种方式就比较灵活了）；而编译阶段更像是不管什么情况下...2、动态数组的创建： （1）首先你的弄明白啥动态数组，从字面意思来看，就是这个数组是动态的，可控制的，也就是我们刚才提到的面向对程编程，它侧重程序在运行阶段，这也就是意味着我们动态数组，在运行阶段的时候...二、动态结构体： 1、创建动态结构体： 动态结构体的概念和动态数组的概念理解一致。...我们现在来看一下动态结构体时如何被创建的： inflatable *p = new inflatable; 这里将把存储inflatable（表示结构体类型）结构的一块可用内存的地址分配给指针p了。

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    Mysql进阶优化篇05——子查询的优化和排序优化

    相关推荐： MySql进阶索引篇01——深度讲解索引的数据结构：B+树 Mysql进阶索引篇02——InnoDB存储引擎的数据存储结构 Mysql进阶索引篇03——2个新特性，11+7条设计原则教你创建索引...这样会消耗过多的 CPU 和 IO 资源，产生大量的慢查询。 子查询的结果集存储的临时表，不论是内存临时表还是磁盘临时表都 不会存在索引 ，所以查询性能会受到一定的影响。...在 MySQL 中，支持两种排序方式，分别是 FileSort 和 Index 排序。 Index 排序中，索引可以保证数据的有序性，就不需要再进行排序，效率更更高。...2.4 filesort的算法 排序的字段若不在索引列上，则 filesort 会有两种算法：双路排序 和 单路排序 双路排序（慢） MySQL4.1 之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据...， 读取行指针和 order by 列，对他们进行排序，然后扫描已经排序好的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出 从磁盘取排序字段，在 buffer 进行排序，再从 磁盘取其他字段 。

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    Redis中过期键的内部数据结构，如何监控和调整过期键的数量和删除策略

    图片Redis中过期键的内部数据结构在Redis中，过期键的内部数据结构是通过一个称为"Expires"的跳跃表(sorted set)来组织和存储的。"...Expires"跳跃表由多个节点组成，每个节点代表一个过期时间戳和对应的键集合。每个节点按照过期时间戳从小到大排序，从而方便根据过期时间进行快速查找和删除。...具体的存储结构如下：每个节点由一个过期时间戳（expire time）和一个字典（dict）组成。字典中的键是过期时间戳对应的数据库编号、键名和值的三元组，值为NULL。...改进方法然而，这种存储结构也存在一些潜在的优化或改进空间，例如：可以使用更紧凑的数据结构来存储过期键的时间戳和键集合，以减小内存占用。...可以引入更复杂的数据结构，如跳跃表和散列表的混合结构，从而进一步提高查找和删除过期键的效率。可以使用多级索引结构来优化过期键的范围查找和删除操作。

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    【数据结构实战】一起探索快速排序和归并排序的奥秘

    上一篇我们讲了各大排序之间的差距，以及他们实现的思路和代码，本期我们将详细的研究一下快速排序和归并排序的奥秘 一、快速排序优化 1.1 选取关键字...，他甚至没有插入排序快，因此我们可以在选择关键字的时候先比较一下最左边、最右边和中间的，选出他们中间的那个数值作为关键字，就能让快速排序的效率条一些 int FindMid(int a, int b,...2.1 归并排序的思想 归并排序和快速排序类似，都是需要把大区间分为小区间排序，不同的是快速排序是先将数字排好再去划分小区间（先序遍历），而归并排序是需要先递归到最小区间...memcpy(a + i, tmp + i, sizeof(int)*(end2 - i + 1)); } gap *= 2; } free(tmp); } 至此，数据结构的所有内容已全部更完啦...（鼓掌）（欢呼）（尖叫） 从下一期我们将开始c++部分和Linux部分的学习~

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    循环神经网络的原理和基本结构是什么？

    RNN的原理和基本结构如下：原理：RNN的基本思想是在神经网络中引入时间步的概念，将当前时间步的输入和上一时间步的输出作为输入，同时将上一时间步的隐藏状态作为当前时间步的输入，从而实现对序列数据的处理和记忆...基本结构：RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收序列数据的输入，隐藏层包含循环神经元，用于处理序列数据和记忆历史信息，输出层用于生成序列数据的输出。...RNN的隐藏层可以通过时间步的方式进行展开，形成一个时间序列的结构。循环神经元：RNN的循环神经元包含一个状态向量和一个激活函数，用于处理序列数据和记忆历史信息。...在每个时间步，循环神经元接收当前时间步的输入和上一时间步的输出，同时计算当前时间步的隐藏状态和输出。循环神经元的状态向量可以通过反向传播算法进行更新，从而实现对序列数据的学习和记忆。...时间步：RNN的时间步是指在序列数据中的每个时间点上，RNN接收输入和输出的过程。在每个时间步，RNN的隐藏层会接收当前时间步的输入和上一时间步的输出，同时计算当前时间步的隐藏状态和输出。

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    Spring的学习笔记（十七）——SpringDataJpa动态查询和复杂的多表操作

    Specifications动态查询 有时我们在查询某个实体的时候，给定的条件是不固定的，这时就需要动态构建相应的查询语句，在Spring Data JPA中可以通过JpaSpecificationExecutor...多表之间的关系和操作多表的操作步骤 表关系 一对一 一对多： 一的一方：主表 多的一方：从表 外键：需要再从表上新建一列作为外键...@JoinColumn 作用：用于定义主键字段和外键字段的对应关系。...：中间表的外键字段关联对方表的主键字段 @JoinColumn 作用：用于定义主键字段和外键字段的对应关系。...动态查询 一对多操作，在实体类里面配置一对多的关系映射 多对多操作，在实体类里面配置多对多的关系映射 对象导航查询测试 主体对象查询所有的关联对象 关联对象查询所属的主体对象 多表查询的级联操作

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    用于动态内存的 C++ 中的 new 和 delete 运算符

    动态分配内存的一种用途是分配可变大小的内存，这对于编译器分配的内存是不可能的，除了可变长度数组。 最重要的用途是提供给程序员的灵活性。我们可以在需要和不再需要时自由分配和释放内存。...C 使用malloc() 和 calloc()函数在运行时动态分配内存，并使用 free() 函数释放动态分配的内存。...数据类型可以是任何内置数据类型，包括数组或任何用户定义的数据类型，包括结构和类。...= new data-type(value); Example: int *p = new int(25); float *q = new float(75.25); 分配内存块：  new 运算符也用于分配数据类型的内存块...delete[] p; // 使用 new 和 delete 说明动态分配和释放内存的 C++ 程序 #include using namespace std; int main

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    C++ 中用于动态内存的 的 new 和 delete 运算符

    动态分配的内存在堆上分配，非静态和局部变量在堆栈上分配内存。 什么是应用程序？ 动态分配内存的一种用途是分配可变大小的内存，这对于编译器分配的内存是不可能的，除了可变长度数组。...C 使用malloc() 和 calloc()函数在运行时动态分配内存，并使用 free() 函数释放动态分配的内存。...C++ 支持这些函数并且还有两个操作符new和delete以更好、更简单的方式执行分配和释放内存的任务。 这篇文章是关于 new 和 delete 操作符的。...数据类型可以是任何内置数据类型，包括数组或任何用户定义的数据类型，包括结构和类。 ...cust* var1 = new cust(); // 工作正常，不需要构造函数 cust* var = new cust(25) // 如果注释此行，请注意错误 分配内存块：  new 运算符也用于分配数据类型的内存块

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    Librdkafka用于kafka topic-partition的相关数据结构和操作

    topic-partition是kafka分布式的精华, 也是针对kafka进行生产或消费的最小单元; 在这篇里我们开始介绍相关的数据结构 内容如下: rd_kafka_topic_partition_t...rd_kafka_topic_partition_list_t rd_kafka_toppar_s ---- rd_kafka_topic_partition_t 所在文件: src/rdkafka.h 定义了一个partition的相关数据结构...rd_kafka_topic_partition_t; rd_kafka_topic_partition_list_t 所在文件: src/rdkafka.h 用来存储 rd_kafka_topic_partition_t的可动态扩容的数组...->elems[idx+1], (rktparlist->cnt - idx) * sizeof(rktparlist->elems[idx])); return 1; } 排序...放入cgrp的op queue里 rd_kafka_q_enq(rktp->rktp_cgrp->rkcg_ops, rko); } 获取用于消费的有效的offset void rd_kafka_toppar_offset_request

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    【数据结构】手撕排序(排序的概念及意义、直接插入和希尔排序的实现及分析)

    一、排序的概念及其运用 1.1排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起 来的操作。...内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据 的排序。...空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法 4. 稳定性：稳定 2.3步骤： 确定已排序和未排序部分： 初始时，认为数组的第一个元素（索引为0）是已排序部分，其余元素是未排序部分。...希尔排序的提出在计算机科学领域引起了广泛的关注和研究。许多研究者开始寻找各种优秀的增量序列以证明这个算法的优越性。然而，直到现在，关于希尔排序的复杂度证明仍然是一个难题。...希尔排序法的基本思想是：先选定一个整数，把待排序文件中所有 记录分成个组，所有距离为的记录分在同一组内，并对每一组内的记录进行排序。然后，取，重 复上述分组和排序的工作。

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    MySQL进阶篇(03)：合理的使用索引结构和查询

    一、高性能索引 1、查询性能问题 在MySQL使用的过程中，所谓的性能问题，在大部分的场景下都是指查询的性能，导致查询缓慢的根本原因是数据量的不断变大，解决查询性能的最常见手段是：针对查询的业务场景，设计合理的索引结构...2、索引使用原则 索引的使用并不是越多越好，而是针对业务下的查询场景，不断的改进和优化，例如电商系统中用户订单的场景，假设存在如下表结构： CREATE TABLE `ds_user` ( `id`...(create_time)或排序; 基于订单状态的筛选(order_state)和统计； 基于产品(product_name)的数据统计分析； 这样一个流程分析走下来，即可以在开发初期，确定哪些结构是查询必须用到的...业务场景：基于用户自己对订单查询，和管理系统，订单和用户的关联查询，所以订单表的user_id需要一个索引。...； 索引通过减少扫描表的行数提高查询的效率； 2、索引的缺点 创建索引和维护索引，会耗费空间和实际； 查询以外的操作增删改等，都需要动态维护索引； 3、索引使用总结 索引机制在MySQL中真的非常复杂，

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    【数据结构和算法】--- 基于c语言排序算法的实现（2）

    ： 冒泡排序是一种非常容易理解的排序 时间复杂度： O(N^2) 空间复杂度： O(1) 稳定性： 稳定 1.2 快速排序 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为...（如有疑问请参考：【数据结构和算法】— 二叉树（3）–二叉树链式结构的实现（1））规则即可快速写出来，后序只需分析如何按照基准值来对区间中数据进行划分的方式即可。...1.4 快排非递归版 根据递归版快排的特性，相当于二叉树的前序遍历，那么我们便可利用栈后进先出的特性，来模拟递归并实现排序，栈的实现还请参考：【数据结构和算法】— 栈。...归并排序核心步骤： 归并排序 动态演示： 2.1.1 递归版 递归版的归并排序，逻辑上与二叉树的后序遍历十分相似。...此处合并即为两待排序数组[begin, mid]和[mid + 1, end]，向动态开辟的数组tmp中拷贝并排序。

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    数据结构与算法（十五）——图的拓扑排序和关键路径

    一、拓扑排序 1，拓扑排序是什么？ （1）AOV网 AOV，Activity On Vertex Network，即顶点活动网。...2，拓扑排序的算法解析 （1）数据结构设计 AOV网图的存储采用邻接表的形式进行存储。关于邻接表存储，我在《数据结构与算法（十二）——图结构初探》中做过详细介绍，这里不再赘述。...0了，则入栈 代码如下： #pragma mark - 拓扑排序 /* 1，新建一个顺序栈stack，用于存储所有的入度为零的顶点；新建count变量用于记录处理已经处理过的顶点数量 2，遍历当前图中所有的入度为...（2）遍历拓扑排序之后的顶点数组topoStack，该数组是一个栈结构，处于栈顶的顶点元素是拓扑排序的最后一个顶点，在AOE网中即汇点。...前面我们说到，拓扑排序之后获取到的顶点数组topoStack是一个栈结构，处于栈顶的顶点元素是拓扑排序的最后一个顶点，在AOE网中即汇点。

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