本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100061794 1049 数列的片段和 (20 分) 给定一个正数数列，我们可以从中截取任意的连续的几个数...给定正整数数列，求出全部片段包含的所有的数之和。...输出格式： 在一行中输出该序列所有片段包含的数之和，精确到小数点后 2 位。...分析：将数列中的每个数字读取到temp中，假设我们选取的片段中包括temp，且这个片段的首尾指针分别为p和q，那么对于p，有i种选择，即12…i，对于q，有n-i+1种选择，即i, i+1, … n，所以...p和q组合形成的首尾片段有i * (n-i+1)种，因为每个里面都会出现temp，所以temp引起的总和为temp * i * (n – i + 1)；遍历完所有数字，将每个temp引起的总和都累加到sum
1049 数列的片段和 (20 分) 给定一个正数数列，我们可以从中截取任意的连续的几个数，称为片段。...给定正整数数列，求出全部片段包含的所有的数之和。...如本例中 10 个片段总和是 0.1 + 0.3 + 0.6 + 1.0 + 0.2 + 0.5 + 0.9 + 0.3 + 0.7 + 0.4 = 5.0。...输出格式： 在一行中输出该序列所有片段包含的数之和，精确到小数点后 2 位。...输入样例： 4 0.1 0.2 0.3 0.4 输出样例： 5.00 【我的代码】 1// 1049 数列的片段和 (20 分).cpp : 此文件包含 "main" 函数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 之前看到一道面试题，要求使用js写千分位，当时面试时有点懵逼，但是后来参考网上的写法与自己的思考，写出了千分位。...以下是通过网上的代码，本人进行了进一步优化后的代码，仅供参考。 相比较与网上的方法，我的方法实现了能对小数也进行处理的功能，不会出现如果数字是小数，分割千分位就是出错的问题。...首先在开始的时候对数字做处理，使用split方法将转化为string类型的字符串在“.”位处分割开，然后装进数组中 然后将前半部分（整数部分）反转过来 使用循环判断长度，三位长度就增加一个逗号。...DOCTYPE html> 千分位 的长度 if(i % 4 == 3){ //当长度为三位时，使用splice方法增加逗号。
1049 数列的片段和 (20 分) 给定一个正数数列，我们可以从中截取任意的连续的几个数，称为片段。...给定正整数数列，求出全部片段包含的所有的数之和。...输入格式： 输入第一行给出一个不超过 10^5 的正整数 N，表示数列中数的个数，第二行给出 N 个不超过 1.0 的正数，是数列中的数，其间以空格分隔。...输出格式： 在一行中输出该序列所有片段包含的数之和，精确到小数点后 2 位。...解释如下：我们知道连续片段无非就是两个左右端点构成，连续片段要包含我们计算的某个元素ai，那么左端点就有i种选择，在ai及之前都可以，同理右端点有n-i+1个选择也不难理解，根据乘法原理，即得结论~ /
薪酬数据分析的训练营已经开始了好几天了，这几天有好多的同学来问一些薪酬中位值的问题，因为今天的课程刚好讲到了薪酬的分位置的计算，今天的一位同学的问题，我觉得非常的有代表意义，所以我拿出来做一个分享...其实这个同学的问题是想问中位值的分位是根据层级去分呢，还是去根据岗位去计算。...，那我们就需要调整各个层级的50分位，在根据薪酬宽带变动比来进行各个层级腥臭宽带的调整。...2、从岗位角度出发，我们在分析薪酬数据的时候，我们会比较关注岗位的薪酬数据，比如我们想知道某某岗位的薪酬在市场是否有竞争力，这个时候我们需要了解这个岗位有多少的层次，每个层级有多少的样品，这个岗位是否有第三方的分位值数据...，然后再对该岗位进行分析，这种分位置的分析可以帮助我们对关键的岗位进行分析，调整薪资，提升竞争力。
导入 pandas import pandas as pd 创建测试数据 df = pd.DataFrame([[2021, 'A', 95],[2021, 'A', 92], [2021, 'A',...分组后，使用 rank df['group_pct'] = df.groupby(['year', 'grade']).rank(ascending=True, pct=True) 注意：如果除去分组的字段后...2021 B 50 0.500000 5 2021 B 30 0.250000 6 2021 B 60 0.750000 分组内 百分位...最接近 0.25 的行 df['group_pct_25'] = (df['group_pct']-0.25).abs() >>> df
前言：最近在做财务系统的开发功能，要求在导出的word文档里面的数字，要以千分位的格式处理显示，于是写了一下下面的方法，希望可以帮助到需要的小伙伴/*** 格式化数字为千分位显示；* @param* @...(text); } catch (Exception e) { number = 0.0; } return df.format(number);}上面的代码主要进行判断小数点的位置...，以及小数点前的位置进行格式化的处理，具体的方法：DecimalFormat/*** Creates a DecimalFormat using the given pattern and the symbols...DecimalFormatSymbols.getInstance(Locale.getDefault(Locale.Category.FORMAT)); applyPattern(pattern, false);}占位符的处理
在薪酬模块的数据分析中，我们经常要对层级和岗位的薪酬数据进行各个分位值的计算，但是由于公司架构的变动，我们层次和岗位也都会变动，一旦这些做了变动，我们如何快速的自动能调整各个层级的分位值数据呢，以前我们的方法是对原始的数据表进行数据透视表...，然后在透视表中进行筛选，再做数据的各个分位值计算 比如下面是对各个职级做数据透视表，然后再按照职级进行分类，再通过PERCENTILE的函数来算各个职级的分位值数据。...那如何解决这个问题呢，就是说不管我的层级数据怎么进行改变，我的各个分位值的数据都会随着原始的数据进行变化。...我们先来看下面这张表 这是一个比较简单的各个职级的薪酬数据，我们需要求每个职级的各个分位值数据，然后要求如果我的职级人数增加了，对应的分位值也要跟着做变化。...，只需要用PERCENTILE函数去取L列的数据即可，函数如下 就可以获得各个分位值的数据，即使在D列和L列数据增加的情况下，各个职级的分位值数据都会自动的进行变化，动画图如下：
引言 为了演示上一篇我们所说的PHP中反射的应用，本篇接着讲反射的应用。因为其特性，是操作函数和方法的，是函数的操作者，类的操作者，所以显得格外重要。 ?...函数本身在PHP中是不存在的，这里是伪代码。...有没有可能，根据函数名，获取函数的内部代码呢？ 学习时间 这个您真得拿好小本本记好了，非常地重要。这个功能如果是做全局的文档，可能非常实用。...生成的文档，自动把函数的内部方法写出来，作为代码示例，实时修改，实时生效。...，并且得到了函数开始和结束的行数。
作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦校对：和中华 本文约1100字，建议阅读5分钟本文将带你探索Dask和DataTable，这两个类 Pandas 库。...我们将根据 Pandas、Dask 和 Datatable 在以下参数上的表现对它们进行排名： 1....描述 Dask 和 DataTable DataFrame 转换到Pandas DataFrame 的代码片段 2....但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1.
法1： >>> "{:,}".format(56381779049) '56,381,779,049' >>> "{:,}".format(5638177904...
问题描述： sql写入数据时没有对千分位分隔符的逗号进行处理，查询到excel或者用PQ，PB连接也没问题，但是sql语句里面做计算的话就只会取第一个逗号之前的部分进行计算 说明：数据类型为varchar...删除字符串里的某个字符？replace替换掉行不行？...最终还是找到解决 办法了： 替换 replace SELECT CAST(REPLACE(字段,",","")AS UNSIGNED INTEGER ) FROM 表名 解读: #把千位分隔符替换成空...select REPLACE(字段,",","") FROM 表名 #转换为没有任何形式的int SELECT CAST(字段 AS UNSIGNED INTEGER) FROM `表名` 删除应该也是可以的...，附上链接，有兴趣的可以研究研究 https://blog.csdn.net/chenlu5201314/article/details/72851955
我们将根据 Pandas、Dask 和 Datatable 在以下参数上的表现对它们进行排名： 1....描述 Dask 和 DataTable DataFrame 转换到Pandas DataFrame 的代码片段 2....将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas，我们已经知道df.to_csv()方法。...但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...因此，我们还将在此分析中考虑此 DataFrame 转换所花费的时间。 使用 Pandas、Dask 和 DataTable 将 DataFrame 保存到 CSV 的代码片段 实验装置： 1.
正文字数：4964 阅读时长：7分钟 在这篇博客文章中，我们介绍了一种新的基于计算视频多方法评估融合(VMAF)百分位数的视觉质量评估方法。...例如，VMAF工具已经可以汇总谐波平均值并输出一个百分位数。在此博客的上下文中，在计算了序列的所有帧的VMAF分数之后，我们计算了第1个，第5个，第10个，第25个和第50个百分位数。...根据定义，第5个百分位数给了我们最差的5%帧的VMAF分数，而第50个百分位数是中值。...实验设置：测试管道 我们从xiphd网站上选择了4个时长1分钟的1080p/60fps视频片段。测试管道如下图所示： ?...该计算仅涉及计算所有帧的VMAF分数，计算百分位数，并从最低到最高绘制或制表。 确定VMAF百分位数与人类视觉的相关性还需要做更多的工作。
题目 在仅包含 0 和 1 的数组 A 中，一次 K 位翻转包括选择一个长度为 K 的（连续）子数组，同时将子数组中的每个 0 更改为 1，而每个 1 更改为 0。...返回所需的 K 位翻转的次数，以便数组没有值为 0 的元素。如果不可能，返回 -1。 示例 1： 输入：A = [0,1,0], K = 1 输出：2 解释：先翻转 A[0]，然后翻转 A[2]。...区间加法（差分思想） LeetCode 732. 我的日程安排表 III（差分思想） LeetCode 1674....使数组互补的最少操作次数（差分思想） 差分思想，用差分数组记录区间翻转情况 左端点翻转一次的话，长度为 K 的区间左端点+1，右端点+1的位置 -1 差分数组的前缀和为每个位置的翻转次数，翻转次数为偶数的话...{ flip[i]++;//左端点+1 ans++; flip[i+K]--;//差分，
在做薪酬的数据分析过程中，我们的基础薪酬数据来源于薪酬的年度基础数据表，在这个表的基础上，我们需要对数据进行汇总分析生成薪酬的数据分析报表，在薪酬的数据汇总报表中有薪酬的一些指标数据，比如各个层级的薪酬最大值...，最小值，各个层级的薪酬带宽，各个层级的中位值。...所以我们今天来分享下，如何基于薪酬的数据分析表来自动的生成薪酬的数据汇总表，自动的进行薪酬关键指标的计算。...首先我们来看下薪酬的数据汇总表示什么样的（看下图），在这个表里我们需要计算各个层级的最大值，最小值和中位值，那如何的来生成这些指标数据呢？...这样通过数据透视表和公式就可以快速的进行薪酬数据汇总表的生成，薪酬数据汇总表主要是输出薪酬的曲线图和薪酬的带宽曲线图，来进行薪酬外部数据的对标和内部结构的调整，所以这个是薪酬数据分析的基础。
百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...这是一个好的特性，因为多数人只关心极端的百分位。...该函数上的某一点的 y 值就是其 x 值在整体数据集中的出现概率，整个函数的面积相加就正好为 1 ，可以说它刻画了数据在数据集中的分布态势（大家较为熟悉的正太分布示意图展示的就是该函数）。...1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确的效果。
百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...这是一个好的特性，因为多数人只关心极端的百分位。...该函数上的某一点的 y 值就是其 x 值在整体数据集中的出现概率，整个函数的面积相加就正好为 1 ，可以说它刻画了数据在数据集中的分布态势（大家较为熟悉的正太分布示意图展示的就是该函数）。 ?...1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确的效果。
要求 95 分位的延迟在 5ms 左右。 这个数据系统属于无状态的服务，为了增大吞吐量和降低延迟，从存储和代码两方面进行优化。...操作引起的，对于 json 的优化，有两种思路，一种是换个高性能的 json 解析包 ，另一种是根据业务需求看能否绕过解析。...for { dosomething() } 替换耗时逻辑 火焰图中的 TplToStr 模板函数同样占到了比较大的 CPU 耗时，此函数的功能是把用户传来的参数和预制的模板拼出一个新的 string..._123478 优化完之后，火焰图中已经看不到这个函数的平顶山了，直接节省了 5%的 CPU 的调用百分比。...工具查看优化效果 整体优化完回到步骤一，重新进行 压测+pprof 看效果，看 95 分位耗时能否满足要求(如果无法满足需求，那就换存储吧~。
最近有朋友找我仿站，为了实现某些效果，要去掉访问次数千分位的逗号，说真的，倡萌没有系统学习过PHP，所以只好求教 露兜老大，得知可以通过 number_format() 函数通过千位分组来格式化数字。...PHP number_format() 函数 定义和用法 number_format() 函数通过千位分组来格式化数字。...规定用作小数点的字符串。 separator 可选。规定用作千位分隔符的字符串。 仅使用该参数的第一个字符。比如 “xyz” 仅输出 “x”。 注释：如果设置了该参数，那么所有其他参数都是必需的。...> 输出： 1,000,000 1,000,000.00 1.000.000,00 我最终使用的是以下的语句 number_format($views, 0, “.”, “”) number_format...($views, 0, “.”, “”) 注意：上面的 $views 是我自用的浏览次数统计函数中的定义参数，不能通用，你要根据自己的实际修改。
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