今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
假设现有一组数据,最大的数据是1000,那么便会开一千个大小的空间,这种属于绝对映射,在极端的场景下,极易造成空间上的浪费，比如现在有5,99,88,1000,8888,452,635,82,777,555,只有10个数但是最大的数是8888因此要开8888大小的空间,剩余的空间全部都浪费了。
计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，其核心思想是通过计数每个元素的出现次数来进行排序，适用于整数或有限范围内的非负整数排序。这个算法的特点是速度快且稳定，适用于某些特定场景。在本文中，我们将深入探讨计数排序的原理、步骤以及性能分析。
前言 给定一个已排序的非重复整数数组和一个目标值，如果找到目标，则返回索引。如果不是，返回索引按顺序插入时的位置。 题目 给定一个已排序的非重复整数数组和一个目标值，如果找到目标，则返回索引。如果不是，返回索引按顺序插入时的位置。 （用二分法查找解决） 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,5,6], 7 输出: 4 示例 4: 输入: [1,3,5,6], 0 输出: 0 二分法查找 二分查找也称折
数组是C#编程中非常重要的数据结构，它是一种用于存储相同类型元素的集合。通过数组，我们可以方便地访问和处理多个相关数据，这在很多编程场景下都是非常有用的。本文将详细介绍C#数组的创建与操作，包括数组的声明、初始化、访问元素、修改元素、获取数组长度、遍历数组以及使用多维数组等内容。
Python之NumPy实践之数组和矢量计算 1. NumPy（Numerical Python）是高性能科学技术和数据分析的基础包。 2. NumPy的ndarray:一种对位数组对象。NumPy最
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了丰富的功能来处理和操作数组数据。在本文中，我们将深入了解NumPy的高级索引功能，这些功能允许我们根据特定条件或索引数组来访问和修改数组的元素，为数据科学和数组操作提供了更大的灵活性和控制力。
回调函数实际上是一个指针，指向的是一个函数。它作为一个参数传递给另一个函数，并且在特定的条件下被执行。
1、概述 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，它的部分功能如下： 1）ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 2）对整组数据进行快速运算的标准数学函数 3）用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 2、ndarray的创建 这一节，我们主要关注ndarray数组的创建，我们主要有以下几种方式： 数组转换 创建数组的最简单的方法就是使用array函数，将Python下的list转换为ndarray。 #通过数组创建一个ndarray data1
Numpy中对数组索引的方式有很多（为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组），比如：
1）ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。
难点分析：是不是和笔者一样，刚看完一遍题目都不知道它在问什么~经过多次揣摩之后，笔者终于懂了这道题目到底在问什么。其实它就是给定一个数组，然后看看数组中是否包含正整数1,2,3,4。。。找出第一个未出现的正整数。比如实例1，从1开始，元素有1，有2，没有3，所以输出的是3。这道题目本身没有什么难点，但是要是加上最后说明的条件，那可就不一样。它要求算法的时间的复杂度为O(n)，且只能使用常数级别的空间，就意味着你不能用for循环的嵌套，也不能使用创建一个与原数组等长的数组的方式来解决这个问题。
这道题使用桶排序的思路，即 “一个萝卜一个坑”，就可以解决。可以就使用题目中的例子，在纸上写写画画，就能得出思路，只不过在编码上需要注意一些细节。
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，你不能重复利用这个数组中同样的元素。
给定一个排序过后的数组和一个目标值，查找给定目标值在数组中的索引值，若不存在这个值，则返回如果该值存在时的索引值。（注意是，排序过的数组）
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
dynamic和data_detection的详解：Elasticsearch dynamic mapping（动态映射） 策略.
数组（Array）应该是最基础的数据结构之一，它由相同类型的元素组成的集合，并按照一定的顺序存储在内存中。每个元素都有一个唯一的索引，可以用于访问该元素。
对一个排序算法来说，一般从如下3个方面衡量算法的优劣： 时间复杂度：主要是分析关键字的比较次数和记录的移动次数。 空间复杂度：分析排序算法中需要多少辅助内存。 稳定性：若两个记录A和B的关键字值相等，但排序后A、B的先后次序保持不变，则称这种算法是稳定的；反之，就是不稳定的。
本章包括 30 个问题，涉及数组、集合和几个数据结构。其目的是为在广泛的应用中遇到的一类问题提供解决方案，包括排序、查找、比较、排序、反转、填充、合并、复制和替换。提供的解决方案是用 Java8-12 实现的，它们也可以作为解决其他相关问题的基础。在本章的最后，您将掌握广泛的知识，这些知识对于解决涉及数组、集合和数据结构的各种问题非常有用。
一些相关的概念 堆是一棵顺序存储的完全二叉树。 大根堆：每个结点的值都大于或等于子结点的值，这样的堆称为大根堆。 小根堆：每个结点的值都小于或等于子结点的值，这样的堆称为小根堆。 建立一个大根堆的时间复杂度为O(N) 二叉树在数组中的表示：对于索引为K的父节点，其左孩子为（2K+1） 右孩子为（ 2K+2）。一个节点的父节点索引为(K-1)/2。 堆排序的思想 将待排序的n个元素构造成一个大顶堆(小顶堆也可以，下面以大顶堆为例)。此时，这个序列的最大值就是大顶堆的根结点；然后，将大顶堆的根结点与堆数组中的最后一个元素进行交换，交换后，大顶堆的根结点存放的就是堆数组中的最后一个元素，大顶堆的根结点中存储的原始的最大值被移走啦；接着，将剩下的n-1个元素重新调整后，构造成一个新的大顶堆，重复上面的步骤，被移动的元素就构成了一个有序的数据。 整个步骤有两个关键操作 1.建立大根堆。从右至左，从下往上进行调整
给定一个非负整数数组 A，返回一个数组，在该数组中， A 的所有偶数元素之后跟着所有奇数元素。 你可以返回满足此条件的任何数组作为答案。
题目链接 题目大意： 给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ，和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] （若两个四元组元素一一对应，则认为两个四元组重复）：
题目：给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 - 1。
给定一个整数数组，编写一个函数，找出索引 m 和 n ，只要将索引区间 [m,n] 的元素排好序，整个数组就是有序的。 注意：n-m 尽量最小，也就是说，找出符合条件的最短序列。 函数返回值为[m,n]，若不存在这样的m和n（例如整个数组是有序的），请返回[-1,-1]。
题目：在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。
循环排序模式描述了一种解决包含给定范围数字的数组问题的有趣方法。具体来说，我们遍历数组的每一位数字，如果当前数字不在正确的索引上，则将其与正确的索引交换，如下图所示。如果直接把每个数字放到正确的索引上，会产生平方级的时间复杂度，而循环排序模式则可以提供线性的时间复杂度。
如果数组不存在中心索引，返回-1。如果数组有多个中心索引，应该返回最靠近左边的那一个。
思路一模仿了归并排序的merge部分。先将两个数组分别排序，排序完成之后再用两个指针分别比较两个数组的值。如果两个指针指向的值相同，则向结果集中添加该元素并且同时将两个指针向前推进。否则指向的值较小的那个指针向前推进。
对数组进行排序，以便当 A[i] 为奇数时，i 也是奇数；当 A[i] 为偶数时， i 也是偶数。
首先按照小范围的左边界进行升序排序，排序完成以后，遍历新的范围，可以放入合并队列的条件：
切片 import numpy as np # 使用切片参数start:stop:step来进行切片操作 a_array=np.arange(10) print(a_array,'\n') b_array=a_array[1:10:2] print(b_array,'\n') c_array=a_array[2:] print(c_array,'\n') d_array=a_array[:5] print(d_array) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [1 3 5 7 9] [2
为什么翻译这篇文章，因为本人对于这两种数据库是在熟悉不过了，一个是有10多年的经验，一个也有5-6年的经验，而且这两种数据库在很多部分很相似，所以翻译了此篇。另外前两天有一个同学告知，他们单位SQL SERVER 被替换成 MYSQL ，OMG 这篇文字更的写，明明有 SQL SERVER 表兄弟 POSTGRESQL ，非要找 SQL SERVER 他二舅大伯三姨的儿媳妇 MYSQL 做替换的数据库，做这样决定的人，应该被开除。
计数排序与桶排序都是以牺牲空间换时间，虽然很快，但由于可能产生大量的空位置导致内存增大，尤其是计数排序。
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
给定一个整数数组，如何快速地求出该数组中第k小的数。假如数组为[4,0,1,0,2,3]，那么第三小的元素是1
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结，大家一定要看到最后呀，非常非常用心的一篇文章，废话不多说，让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧！
Counting Sort 是一种非比较型整数排序算法，适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是，对每一个输入元素 x，确定小于 x 的元素个数，从而确定 x 在输出数组中的位置。
看到了就一块做了，两个题的要求差不多，条件不同： 给一个整数数组，找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。 你需要实现的函数twoSum需要返回这两个数的下标, 并且第一个下标小于第二个下标。注意这里下标的范围是 1 到 n，不是以 0 开头。 样例 给出 numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9, 返回 [1, 2].
给定一个整数数组，编写一个函数，找出索引 m 和 n，只要将索引区间 [m, n] 的元素排好序，整个数组就是有序的。注意：n-m 尽量最小，也就是说，找出符合条件的最短序列。函数返回值为 [m, n]，若不存在这样的 m 和 n（例如整个数组是有序的），请返回 [-1, -1]。
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转 ，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。
要注意的地方是在转移的最后剩余的是nums1还是nums2，因为是往nums1中添加，所以是nums1时不会产生影响。当剩余的是nums2时，由于添加的时候是按大的往进添加，而且nums1和nums2都是有序数组，所以剩余的nums2一定也是小于nums1的，按逻辑继续添加就可以正常实现。
当谈到关系数据库时，我不禁想到缺少了一些东西。它们到处都在使用。有许多不同的数据库：从小而有用的 SQLite 到强大的 Teradata。但是，只有几篇文章解释了数据库的工作原理。你可以自己谷歌“关系数据库是如何工作的”，看看有多少结果。而且，这些文章很短。现在，如果您寻找最新的流行技术（大数据、NoSQL 或 JavaScript），您会发现更深入的文章解释了它们的工作原理。
包含三个文件, 具体介绍请看PostgreSQL目录结构之base目录，Free Space Map and Visibility Map:
首先一种暴力的解法 我们可以直接将两个数组合并，然后直接排序 从数组的有效位的后边开始直接将num2的数组元素赋值去过，然后这样两者合并后在利用数据排序的方法一起排序。底层原理是一种快速排序。
给定一个整数数组，编写一个函数，找出索引m和n，只要将索引区间[m,n]的元素排好序，整个数组就是有序的。注意：n-m尽量最小，也就是说，找出符合条件的最短序列。函数返回值为[m,n]，若不存在这样的m和n（例如整个数组是有序的），请返回[-1,-1]。
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