要实现这个拖动重排序功能，主要是用到了RecycleView的ItemTouchHelper类 首先是定义一个接口 interface ItemTouchHelperAdapter { fun...getMovementFlags方法中的dragFlags参数 如果是水平拖动，则用 ItemTouchHelper.LEFT or ItemTouchHelper.RIGHT 如果是竖直方向上拖动，...则是用 ItemTouchHelper.UP or ItemTouchHelper.DOWN 最后绑定到我们的RecycleView上 val adapter = MyAdapter(myDataset...RecycleView支持拖动重排序的功能。...作者介绍 中年程序猿，十年移动端开发老司机，分享一线开发经验和知识，正在探索通过副业渡过中年危机 越努力越幸运，加油，一起遇见更好的自己
但由于hash_set/hash_map都是基于hashtable之上，所以不具备自动排序功能。因为hashtable没有自动排序功能。...堆/快速/归并排序：利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序，将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中，这样得到了10个排好序的文件（记为 ）。...12、5亿个int找它们的中位数。 思路一：这个例子比上面那个更明显。...首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。...这次计数之后，再统计一下，看中位数所处的区间，最后将高位和低位组合一下就是结果了。
但由于hash_set/hash_map都是基于hashtable之上，所以不具备自动排序功能。为什么?因为hashtable没有自动排序功能。...所以，综上什么样的结构决定其什么样的性质，因为set/map都是基于RB-tree之上，所以有自动排序功能，而hash_set/hash_map都是基于hashtable之上，所以不含有自动排序功能，至于加个前缀...，不是存储他们的值，出现一次，则count+1 堆/快速/归并排序 利用快速/堆/归并排序按频率排序，将排序好的query和对应的query_cout输出到文件，就得到了10个排好序的文件 ?...首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。...5亿个int找它们的中位数 思路一 将int划分为2^16个区域 读取数据,统计落到各个区域里的数的个数 根据统计结果判断中位数落到哪个区域,同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数 第二次扫描,只统计落在这个区域中的那些数即可
但由于hash_set/hash_map都是基于hashtable之上，所以不具备自动排序功能。为什么?因为hashtable没有自动排序功能。 ...堆/快速/归并排序：利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序，将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中，这样得到了10个排好序的文件（记为 ? ）。...也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。 14、5亿个int找它们的中位数。 思路一：这个例子比上面那个更明显。...首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。...这次计数之后，再统计一下，看中位数所处的区间，最后将高位和低位组合一下就是结果了。
所以实际应用中的最佳快速选择实现，应该是使用三者中位数法选取分割点，设置阈值，如果遇到了极端情况，切换到中位数的中位数 (BFPTR) 来保证最坏情况下的时间复杂度 真巧呢，Lucene 就是这么实现的...检查参数 定义递归的最大深度 调用快速选择 什么是递归的最大深度 在原理部分讲到，实际应用时，使用三者中位数来进行快速选择，但是如果递归太多次，会认为遇到了极端情况，会切换到中位数的中位数 来进行分割点的选择...这里定义的阈值是：`递归深度 > 2*lg(n). quickSelect 明显可以看出来，这里的 quick 不是快速选择的中名词（整个类才是真的快速选择)，而是一个形容词，形容是比较快的选择，那么就是三者中位数方法的快速选择实现了...想一下： 快速选择的目的，是对一个未排序的数组，求第 k 大的元素。 求中位数，是求数学上的中位数. 也是求未排序的数组中，求第length/2大的元素。...image.png 总结 快速排序和快速选择，都是特别有用的，快排应用于大量的工业排序，快速选择应用于 topK 问题 快速排序和选择的核心，在于所谓主元（切割点）的选择 切割点的选择，有很多种优化方法
C语言中如何获取数组的中位数在C语言编程中，获取数组的中位数是一项常见而重要的任务。中位数是一个数组中的一个特殊值，它将该数组分为两个等长的部分。...对数组进行排序：首先，我们需要对给定的数组进行排序，以便能够准确地找到中位数。在C语言中，可以使用快速排序、归并排序或插入排序等算法对数组进行排序。2....如果数组长度为奇数，则中位数的值就是位于中位数位置的元素；如果数组长度为偶数，则中位数的值为中间两个元素的平均值。...下面是一个实现获取数组中位数的示例代码：#include// 快速排序void quickSort(int arr[], int left, int right) {int i = left, j =...double median = getMedian(arr, length);printf(\数组的中位数为 %.2f\\ median);return 0;}在这个示例代码中，我们首先使用快速排序算法对给定的数组进行排序
目录 前言 快速排序 思路分析 快速排序案例 排序过程断点调试 快速排序测速 快速排序 快速排序法介绍： 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。...思路分析 快速排序的思路由上图所示： 首先是找到一个基准点，这个不一定非要是中位数，也可以是任意一位，可以自主分割，在什么位置都可以，这里我们以中位来学习 根据中位数为基准，将需要排序的数组分为两份...，之后分别交换位置，保证比中位数小的都在左边，比中位数的都在右边，此时左右两边虽然无序，但是都保证一定规则 之后按照递归，再次将左边选出中位数，右边选出中位数，递归到不能交换为止 快速排序案例 要求:...，代表左边已经没有大于中位数的数了，反之右边也一定没有小于中位数的 此时，交换两边不符合条件的数字，将比0大的七十八交换到右边吗，将比0小的-567交换到左边 交换完成之后，判断左右两边此时小标的数字是否与中位数相等...，再拿小冷的快速排序测试一下，算法的精妙之处一下就能感受到了
（最大值、最小值、平均值、中位数等），比如想要查看年龄的最大值，如何实现呢？...user_info.age.max() ------------------------ 40 类似的，通过调用 min、mean、quantile、sum 方法可以实现最小值、平均值、中位数以及求和。...：总数，去重后的个数、最常见的值、最常见的值的频数。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。..., dtype: category Categories (3, interval[float64]): [(17.999, 25.0] < (25.0, 30.0] < (30.0, 40.0]] 排序功能
我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。 ?...df.sentiment.mean() 结果为： 0.7114015318571119 结果数值超过0.7，整体上顾客对这家店的态度是正面的。 我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。...df.sentiment.median() 结果为： 0.9563139038622388 我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。...Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值最低的那条，可以这样执行： df.sort(['sentiment'])[:1] 结果为： ?...不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速定位到那些可能有问题的异常点(anomalies)。从效率上，比人工处理要高出许多。 你读完这条评论，长出了一口气。
Python科学计算：用NumPy快速处理数据 Python中一个非常重要的第三方库就是NumPy。 它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。...统计数组中的中位数median()、平均数mean() a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) #求中位数 print np.median(a) print...你可以用median()和mean()求数组的中位数、平均值，同样也可以求得在axis=0和1两个轴上的中位数、平均值。你可以自己练习下看看运行结果。...、heapsort分别表示快速排序、合并排序、堆排序。...在NumPy中重新对数组进行了定义，同时提供了算术和统计运算，你也可以使用NumPy自带的排序功能，一句话就搞定各种排序算法。
在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 智谱清言： 为了找到数组 X 和 Y 中所有 2n 个元素的中位数，我们可以使用快速排序（quicksort）算法。...x 中的中位数 iX := partition(x, 0, n-1) // 快速排序找到数组 y 中的中位数 iY := partition(y, 0, n-1)...} } arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1] return i + 1 } 这个程序首先对数组 x 和 y 进行快速排序找到各自的中位数...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 天工： 可以使用类似于快速选择算法的方法来解决这个问题。具体来说，可以通过以下步骤找到数组 X 和 Y 中所有 2n 个元素的中位数： 1....使用快速选择算法找到数组 Z 中的中位数，时间复杂度为 O(lgn)。 3. 根据中位数的位置可以确定数组 X 和 Y 中的中位数。
文心一言： 为了在线性时间内解决任意顺序统计量的选择问题，我们可以使用一个基于快速选择算法的方法。快速选择算法是基于快速排序的思想，可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第k小的元素。...} 这个算法使用快速选择的思想，通过不断划分数组，将问题规模缩小到线性时间复杂度内。...在每次划分中，我们使用median()函数找到当前数组的中位数，并根据中位数的位置与k的关系，确定下一步要在哪个子数组中查找第k小的元素。最终，我们可以在线性时间内找到第k小的元素。...在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 讯飞星火： 为了设计一个线性时间复杂度的选择问题算法，我们可以使用一个称为“快速选择”的算法。...快速选择算法是基于快速排序算法的思想，但它只处理了数据中的一部分，因此在最坏情况下具有线性时间复杂度。
pattern-defeating-quicksort简介 pdqsort是一种不稳定的混合排序算法，采用了快速排序和插入排序的结合，以避免快速排序在小数组上的性能下降。...总结：结合插入排序、快速排序和堆排序三种排序优势。 第二个版本 在第一个版本中，由于快速排序的速度制约着pdqsort的整体排序效率。...遍历数组，寻找数组中位数：遍历迭代的代价高，综合表现得性能不好，尽管能带来很不错的效果。 平衡寻找 pivot 所需要的开销及 pivot 带来的性能优化：寻找近似中位数。...近似中位数选取方法如下： n⩽8n⩽8n⩽8 时在纯快排里pivot会直接选固定元素，但在pdqsort里这种规模的序列会直接用插入排序。...n⩽50n⩽50n⩽50 时，采样三个元素，选择三个元素中的中位数。 n>50n>50n>50 时，采样九个元素，选择九个元素中的中位数。
因为大量的数据，特别是配置信息，都是以数据库表结构的一维表存储最为合理，一般一个配置是多列内容来定义其多样的属性。...用DataGridView最有优势之处在于，可以直接让DataTable直接绑定即可，同时带有丰富的事件可与用户交互，并且保留有用户常用的排序功能，筛选功能也容易实现，用Dataview来绑定数据源即可...image.png 若直接在Checkbox列上写CellValueChanged事件，会发现不起作用的。当然这一步也不可少。...DataGridView原生功能没有实现通过按住某行拖动的方式实现不同行之间的排序问题。...在Excel催化剂上的使用场景为，对工作表的手工排序操作。
算法面试高频题，求前K个数，或者求中位数 ? 引至51CTO 三路快排算法思路 将数组分为三部分，随机选择数组中的一个数，使数组左边都小于这个数，右边大于这个数。 在递归处理左边数组，右边数组。...step1排列数组的时间复杂度是O(N)，空间复杂度是O(1) step2 递归调用的复杂度O(logN) 总体的时间赋值度O(NlogN) Step 1 算法解释 def __QuickSort...，有优化作用 gt = r ##右边的指针位置 lt = l ##左边的指针位置 i = l+1 ## 遍历指针 while(i<gt):...__QuickSort(a,l,lt) ##递归调用 求中位数算法 利用快速排序思想，只处理中位数所在的区域（中数、大数或小数） 中位数在大数区，对大数区快速排序 中位数在小数区，对小数区快速排序 中位数在中数区...，返回 考虑中位数是len//2，len//2-1情况 def __swap(a,i,j): tmp = a[i] a[i] = a[j] a[j] = tmp def
主要有以下四种方式： 索引方式 使用场景 基础索引 获取单个元素 切片 获取子数组 布尔索引 根据比较操作，获取数组元素 数组索引 传递索引数组，更加快速，灵活的获取子数据集 数组的索引主要用来获得数组中的数据...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。...【例】对于如下二维数组,形式如下,利用Python计算其中位数。 关键技术:利用median()函数可以计算中位数,若为偶数个数值,则中位数为中间两个数的均值。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
更多精彩，请关注我的 算法专栏 (●'◡'●) 本篇带来利用大小堆解决“获取数据流的中位数”的问题。 题目： 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。...例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。 进阶: 如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？...因此实现的数据结构需要既需要快速找到中位数，也需要做到快速调整。 首先能想到就是二叉搜索树，在平衡状态下，树顶必定是中间数，然后再根据长度的奇偶性决定是否取两个数。...根据只需获得中间数的想法，可以将数据分为左右两边，一边以最大堆的形式实现，可以快速获得左侧最大数， 另一边则以最小堆的形式实现。其中需要注意的一点就是左右侧数据的长度差不能超过1。
（最大值、最小值、平均值、中位数等），比如想要查看年龄的最大值，如何实现呢？...user_info.age.max() 40 类似的，通过调用 min、mean、quantile、sum 方法可以实现最小值、平均值、中位数以及求和。...：总数，去重后的个数、最常见的值、最常见的值的频数。...此外，如果我想要统计下某列中每个值出现的次数，如何快速实现呢？调用 value_counts 方法快速获取 Series 中每个值出现的次数。...dtype: category Categories (3, interval[float64]): [(17.999, 25.0] < (25.0, 30.0] < (30.0, 40.0]] 排序功能
s=60&v=4' 配置首页模块 首页默认展示3个模块，服务器信息、快速操作、最近动作，大家可以根据需要来显示或者隐藏某些模块。...服务器信息 隐藏： SIMPLEUI_HOME_INFO = False 显示： SIMPLEUI_HOME_INFO = True 快速操作 隐藏： SIMPLEUI_HOME_QUICK...如果改为True，自定义和系统菜单将会并存 menu_display 过滤显示菜单和排序功能 该字段用于告诉simpleui，是否需要开启过滤显示菜单和排序功能。...需要注意的是：开启后每次访问admin都会重读配置文件，所以会带来额外的消耗。...后续可考虑扩展Model的 Meta class 进行配置图标 字段 说明 name 模块名字，请注意不是model的命名，而是菜单栏上显示的文本，因为model是可以重复的，会导致无法区分 icon
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/80877374 类似于标准的set以rb_tree为底层实现，hash_set以hashtable...为底层实现，hash_set的底层操作也是由hashtable提供。...运用set，为的是能够快速的搜索元素。这一点无论其底层是rb_tree或是hashtable，都可以达成任务。...但是rb_tree有自动排序的功能，而hashtable是没有，反应的结果是set元素有自动排序功能，而hash_set没有。...hash_set完全相同，唯一的区别在于插入的时候使用的insert_equal函数(允许插入重复值)而不是insert_unique(不允许插入重复值)。
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