文章背景：Excel二维表中记录着多行多列的数据，有时需要按行或按列排序，使数据更加清晰、易读。下面分别对按列排序和按行排序进行介绍。...对于商品编号一列，存在文本型数字，因此，按列排序时会出现排序提醒。 将任意类似数字的内容排序 所有类似数字的文本会以数字大小排序。...分别将数字和以文本形式存储的的数字排序 首先排序的是数字，其次排序的是数字和字母混合的文本。...按行排序 视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0b78lyaaaaaapuabszbfqjpvaxwdabpaaaaa.f10002.mp4? 本例中，行一代表各个月份。...在进行按行排序时，数据区域不包括A列。在Excel中，没有行标题的概念。因此，排序前如果框中A列的话，A列也将参与排列，会排到12月份之后，而这不是我们想要的结果。
在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...算法（步骤） 以下是执行所需任务要遵循的算法/步骤。− 创建一个函数sortingMatrixByRow（）来对矩阵的每一行进行排序，即通过接受输入矩阵m（行数）作为参数来逐行排序。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...例 以下程序使用嵌套的 for 循环返回给定输入矩阵的按行和按列排序的矩阵 - # creating a function for sorting each row of matrix row-wise...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
是通过它的形状，还是通过它的重量？ 当我们在分布式环境中存储一些数据的时候，不得不面对的一个选择，就是ID生成器。 使用一个唯一的字符串，来标识一条完整的记录。...无奈的选择UUID 虽然UUID在大多数语言中都有相关的类库，但除非迫不得以，我们一般不会使用它。UUID虽然不会重复，但它非常的长，长的让人望而生畏。...配置的机器/节点/分片 ID — 10 位（总共支持 2^10 = 1024 个节点） 序列号 - 12 位（机器的本地计数，所以支持的并发已经很高了） 相比起UUID来，雪花算法所生成的ID是排序的，...另外，它的速度更快，它可以使用默认字母表每秒生成超过 220 万个唯一 ID，使用自定义字母表时每秒可以生成超过 180 万个唯一 ID，且几乎没有碰撞几率。...如果你的ID对顺序性没有什么严格的要求，比如使用了kv等非常松散的数据库，那么NanoID是你的不二选择。 End 介绍了这么多，你会用哪种ID生成器呢？
excelperfect 通常，我们按列排序数据。然而，有些情况下我们需要按行排序数据，如下图1所示。 ? 图1 下面，我们讲解这是如何实现的。...步骤1：选择要排序的数据，注意不要选左侧的标题，如下图2所示。 ? 图2 步骤2：单击功能区“数据”选项卡“排序和筛选”组中的“排序”命令，如下图3所示。 ?...图3 步骤3：在弹出的“排序”对话框中，单击“选项”按钮。在出现的“排序选项”中，选择“方向”下的“按行排序”，如下图4所示。 ?...图4 步骤4：按“确定”后，在“排序”对话框的“主要关键字”下拉框中选“行6”，如下图5所示。 ? 图5 单击“确定”，得到的结果如下图6所示。 ?
1.随机数长度控制,定义一个长度变量（length），生成可控长度的随机数： Math.random().toString(36).substr(3,length) 2.引入时间戳： Date.now(
背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。...如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一...此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。...单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。...后台, 基础研发平台, 分布式, 唯一ID, 高可用, 高性能, 技术工程, 基础架构
iOS - 4.5+ (支持): 根据包名随机生成的设备标识号。注意：在设备重置后会重新生成。 ? 移动设备（手机）的唯一ID有哪些 在移动广告领域，设备的ID 是用来追踪一个人的最重要的标识。...对于与外部数据打通而言，移动设备ID 是能与公司外的数据进行打通、交换、补充的唯一性ID，也是市场上大家都认可的ID。...既然移动设备ID 如此的重要，那我们就来聊一聊，有哪些ID我们是可以使用的： 一、IMEI IMEI是国际移动设备识别码，一串15位的号码，每部通过正规渠道销售的GSM手机均有唯一的IMEI码。...原苹果设备的唯一识别ID，它是40个字符组成。 1、IOS体系下：无法获取 在IOS旧版本可以使用，但在IOS7.0以后版本苹果停用了此ID，新版都无法获取。...六、其它 IDFV、openUDID、UUID IDFV是苹果设备给单个APP自身用于追踪用户的唯一ID，这个IDFV在一个APP内是唯一的，跨APP就不唯一了，因此只能用于单个APP自身用于追踪用户行为
由于HashMap本身是无序的，我希望能够按照各个流量模型的value值进行排序输出，所以我又开始了学习Java的短暂旅途。 没想到除了java一行代码打印心形以外，又发现了一行代码。...LinkedHashMap 我自己最常用的HashMap。HashMap是一种非常常见、非常有用的集合，但在多线程情况下使用不当会有线程安全问题。...基础写法 这是一个比较基础的写法，思路是先将HashMap转换成List数据，然后使用Collections.sort方法进行排序，然后重新添加到LinkedHashMap集合对象当中...Map.Entry::getValue, (v1, v2) -> v1 + v2, LinkedHashMap::new)); output(linkedHashMap); 哈哈，又是一行代码创造的奇迹...valueMapper：Value 的映射函数 mergeFunction：当 Key 冲突时，调用的合并方法 mapSupplier：Map 构造器，在需要返回特定的 Map 时使用 虽然从HashMap
遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名...name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) # 输出每一行 1 2 3 按行遍历itertuples()
目录 1 代码 1 代码 public class IdGenerator { public static final long WORKER_ID = ipKeyGenerator();...lastTimestamp = currentMillis; long nextId = currentMillis - 1295884800000L << 22 | WORKER_ID
在移动广告领域，设备的ID 是用来追踪一个人的最重要的标识。 对于APP自身产品而言，使用设备唯一ID可以追踪到用户从下载到激活、注册、使用、流失、回归的全流程数据，对产品运营工作非常有帮助。...对于与外部数据打通而言，移动设备ID 是能与公司外的数据进行打通、交换、补充的唯一性ID，也是市场上大家都认可的ID。...既然移动设备ID 如此的重要，那我们就来聊一聊，有哪些ID我们是可以使用的： 一、IMEI IMEI是国际移动设备识别码，一串15位的号码，每部通过正规渠道销售的GSM手机均有唯一的IMEI码。...三、UDID 原苹果设备的唯一识别ID，它是40个字符组成。 1、IOS体系下：无法获取 在IOS旧版本可以使用，但在IOS7.0以后版本苹果停用了此ID，新版都无法获取。...六、其它 IDFV、openUDID、UUID IDFV 是苹果设备给单个APP自身用于追踪用户的唯一ID，这个IDFV在一个APP内是唯一的，跨APP就不唯一了，因此只能用于单个APP自身用于追踪用户行为
如何保证 ID 的全局唯一性？ 分库分表之后如何生成全局唯一的数据库主键呢？ 数据库中的主键如何选择？...使用唯一 ID 作为主键 如果使用唯一 ID 作为主键，就需要保证 ID 的全局唯一性，如何保证唯生成全局唯一性的ID ?...，性能会比较好，但是这样有个问题， 随着业务服务器的数量变多，很难保证机器 ID 的唯一性。...有的方案是采用 数据库自增id ,或者 zookeeper获取唯一的机器ID。...另外一个部署方式是将信号发生器作为独立的服务部署，业务使用信号发生的时候需要多一次网络调用，存在对内网调用性能的损耗，发号器部署实例是有限的，一般可以将机器 ID卸载配置文件里，这样可以保证机器 ID的唯一性
几乎我见过的所有大型系统中，都需要一个唯一 ID 的生成逻辑。...别看小小的 ID，需求和场景还挺多： 这个 ID 多数为数字，但有时候是数字字母的组合； 可能随机，也可能要求随时间严格递增； 有时 ID 的长度和组成并不重要，有时候却要求它严格遵循规则，或者考虑可读性而要求长度越短越好...有多台 application 的 host，但是只有一个数据库。本质上这是耍了个小赖皮，把某分布式系统唯一 ID 的生成逻辑寄托到一个特定的数据库上，于是分布式系统存在中心节点了。...比如我见过这样的逻辑，用 host 的唯一编号来作前缀（保证环境中节点编号的唯一性即可），毫秒数来生成 ID 的主体部分。看似简单，一样可以解决唯一 ID 的问题。...在分布式系统中，它比前面说的方案有更多优势，比如长度一致，比如没有一个毫秒内最多只能生成一个的要求。但是，尽管可以认为它是唯一的，基于随机数产生的 UUID 冲突却是理论上可能存在的。
分布式ID的特性 全局唯一 不能出现重复的ID，这是最基本的要求。 递增 有利于关系数据库索引性能。 高可用 既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。...Redis Redis 提供了自增的原子命令，可以保证唯一、有序。 优点： 简单，自有能力。 高并发环境下性能好，优于数据库。 维护成本低于数据库。 缺点： 主从切换时也可能会重复发号。...雪花算法 给每台机器分配一个唯一标识，然后通过下面的结构实现全局唯一ID： 时间戳 + 机器标识 + 自增序列号 毫秒在高位，自增序列在低位，一定是递增的。 优点： 生成性能高。...小结 不同的方案有不同的特点，需要根据自己的需求场景来选择适合的。...例如在美团早期，ID方案就是多种形式的： 有的业务通过 DB 自增的方式生成 有的业务通过 Redis 缓存来生成 有的业务直接用 UUID 生成 后来推出了一个类雪花算法的分布式ID服务：Leaf，QPS
array为需要排序的数组,key为排序的键名 function arraySortByKey($array, $key, $asc = true) { $result...= array(); // 整理出准备排序的数组 foreach ( $array as $k => &$v ) { $values[$k] =...$v[$key] : ''; } unset($v); // 对需要排序键值进行排序 $asc ?
要排序的元素类： public static class NameCount implements Comparable { Collator collator...集合： List NameCountList = Lists.newArrayList(); 该集合中有多个元素后，按name排序的实现： Collections.sort(NameCountList
乱花渐欲迷人眼，Overlay技术的选择多种多样。目前最流行的Overlay技术方案应该就是VXLAN协议，这很大程度上与思科、Arista、博通、VMware这些网络巨头在背后的支持有关。...当然VXLAN被引入的另外一个原因是它能够很好的解决传统VLAN ID有限的问题，能够在不同IP网络之间建立二层的互通。...如果现网设备支持VXLAN并且具备VXLAN隧道终端节点（VTEP）的功能，那么VXLAN是实现Overlay方案的不错选择。...在这种情况下使用Labeled BGP(带有标签分发能力的BGPV4)而不是VxLAN也是个很好的选择。...物理网络上可以创建多个vxlan网络，这些vxlan网络称为隧道，不同节点的虚拟机能够通过隧道直连。每个vxlan网络由唯一的VNI 标识，不同的 vxlan 可以不相互影响。
Docker并不是唯一的容器化工具，可能还有更好的选择…… ? 在容器的早期时代（其实更像是4年前），Docker是容器游戏中唯一的玩家。...但现在情况已经不一样了，Docker不再是唯一的一个，而只是其中一个容器引擎而已。...POD ID NAME STATUS CREATED # OF CONTAINERS INFRA ID 211eaecd307b mypod...构建镜像 对于容器引擎来说，一般都只选择Docker。但是，当涉及到构建镜像时，选择的余地还是比较多的。 首先，介绍一下Buildah。...唯一的例外是（在我看来）与Docker的区别是，由Buildah构建的镜像是基于用户的，因此用户可以只列出自己构建的镜像。
，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。...这个记录标识上的查询，往往又有分页或者排序的业务需求，例如： 拉取最新的一页消息 select message-id/ order by time/ limit 100 拉取最新的一页订单 select...这就引出了记录标识生成（也就是上文提到的三个XXX-id）的两大核心需求： 全局唯一 趋势有序 这也是本文要讨论的核心问题：如何高效生成趋势有序的全局唯一ID。...1000，会生成重复的ID 这个缺点要了命了，不能保证ID的唯一性。...它的Machine Identifier则是作为构造函数的选项参数 options.mid 传入。 没思路，全自主随机生成？ 选择UUID？
选择排序是一种简单的排序，时间复杂度是O(n^2)，在未排序的数组中找到最小的那个数字，然后将其放到起始位置，从剩下未排序的数据中继续寻找最小的元素，将其放到已排序的末尾，以此类推，直到所有元素排序结束为止...我们先看下选择排序的一段代码 function selectSort(arr) { const len = arr.length; var minIndex, temp; for (let...arr[minIndex] = temp; } return arr; } selectSort([6,12,80,91,8,0]); 我们画个图还原排序所有过程，具体如下 从每次循环中我们可以知道选择排序...再言简意赅点，选择排序就是 1、假设第一个元素是最小值 2、从剩余元素中选择与第一个元素比较元素大小，确认最小索引值，然后交换位置 3、从剩余位置依次循环，假设剩余位置为最小值，然后从剩余元素中选择与之进行比较...，然后确认是否交换位置 4、直到循环到最后一个索引为止 总结 1、选择排序时间复杂度是O(n^2) 2、假设首个元素是最小的元素，在剩余未排序的元素中与之进行比较，如果比它小，就确认最小位置索引，与之交换位置
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