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分割字符串,把字符串和索引合成一个 pair<string, int>,放在容器 vector 里面进行排序,最后合成答案即可
餐厅经营的好坏需要用数据来说明,如果一个餐厅生意惨淡,那么应该先收集最近的数据,然后进行数据分析,再对应相应出现的问题进行解决和做出对应的商业调整。今天开始我们分析一来家餐厅的数据。
枚举 s 的所有子串,判断当前和 t 中的子串的「汉明距离」总和是否不大于 maxCost ,更新最大长度即可。
有理数是整数和分数的集合,有理数的小数部分是有限或者无限循环的数;小数部分为无限不循环的数为无理数;
将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。 桶内排完序之后,再把每个桶里的数据按照顺序依次取出, 组成的序列就是有序的了。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
①我们可以在命令提示符(cmd)中输入"Python"命令来启动Python解释器,通过以下命令执行该脚本:python3 文件名.py
这个教程我将通过一些实用的实例和最佳实践的方式列举出 PHP 中常用的数组函数。每个 PHP 工程师都应该掌握它们的使用方法,以及如何通过组合使用来编写更精简且易读的代码。
会员价值度用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标。
这里可以单独查看其中的内容 data['nick'],计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
我们知道快速排序的时间复杂度期望值是O(nlogn),其中O(logn)是利用了二分法进行远距离比较和交换元素的位置。如果不去做比较交换计算,有没有可能有一种算法,它的时间复杂度期望值能降低到O(n)线性时间呢?
② 归纳步骤 : 根据 数学归纳法的种类 , 进行不同方式的证明 , 这里有 第一数学归纳法 和 第二数学归纳法 两种归纳法 ;
有很多时候,需要对某一类数据进行汇总,如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少,如下:
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下:
窗口函数也称为OLAP函数,OLAP 是OnLine Analytical Processing 的简称,意思是对数据库数据进行实时分析处理。例如,市场分析、创建财务报表、创建计划等日常性商务工作。窗口函数就是为了实现OLAP 而添加的标准SQL 功能。
对Sql比较了解的同学,应该都听过Sql中的窗口函数,感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了,在Python中也有类似的窗口函数。
数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
本文介绍了五种常用的统计分析方法,包括分组分析、分布分析、交叉分析和结构分析,以及相关分析。这些方法可以用于研究数据的不同方面,以了解数据的构成、分布特征和变量间的关系。
基数序和计数排序一样无需进行比较和交换,和桶排序一样利用分布和收集两种基本操作进行排序。基数排序是把每一个元素拆成多个关键字,一个关键字可以在每一个元素上同等的位置进行计数排序,一个元素拆成多个关键字可以看作是要进行几轮分桶,以一个元素最长的长度为准。
字典的计数/求和都是通过利用,字典keys键的唯一性进行统计,当key键出现相同时进行数量的加一或者进行keys键的值求和!
二、窗口函数的基本用法 1.基本语法 2.设置窗口的方法 1)window_name 2)partition by 子句 3) order by子句 4)rows 指定窗口大小 3.开窗函数中加order by 和 不加 order by的区别
本文探讨了如何实现一个高并发、幂等的计数器服务,该服务用于处理外部的 inc 请求以增加特定视频的播放计数。考虑到网络延迟和重试等因素,该服务需要确保每个请求至少被处理一次,同时避免重复计数。我们使用了 MySQL 用于持久化存储计数数据,并用 Redis 进行幂等性检查。本文通过 Go、Java 和 Python 三种编程语言展示了具体的实现代码,并对核心逻辑进行了详细解释。Java 代码部分更是进行了全流程的展示,包括幂等性检查、数据库更新和已处理请求的记录。这样的设计不仅确保了高并发处理能力,还实现了请求的幂等性。
前几天看到一篇文章,给大家列出了Pandas的常用100函数,并将这100个函数分成了6类:统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
1 . 组合分析方法使用 : 使用组合分析方法证明组合数时 , 先指定集合 , 指定元素 , 指定两个计数问题 , 公式两边是对同一个问题的计数 ;
在此项目中,我们将使用 MATLAB Simulink 和 HDL 编码器创建自定义 IP -- AWB。
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前,对于新入门的小白来说,事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时,EXCEL也有它的一些不足之处,即它无法非常有
作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前,对于新入门的小白来说,事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时,EXCEL也有它
简单来说,这个类用于在多线程情况下的求和。 官方文档的说明 从关键方法 add 包含了一个Cell数组,Striped64的一个内部类 Padded variant of Atomic
本文主要介绍 SQL(Structured Query Language)中 GROUP BY 语句的相关知识,同时通过用法示例介绍 GROUP BY 语句的常见用法。
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。函数功能:summarize()可以将数据框折叠成一行:
今天我们要对用户消费行为进行分析,用户消费行为数据分析项目旨在利用大量用户消费数据,通过数据挖掘和分析技术,深入了解用户在产品或服务上的消费行为模式和习惯。通过对数据的挖掘和分析,该项目可以帮助企业更好地了解其用户,优化产品或服务,提高用户满意度,增加用户忠诚度,并在竞争激烈的市场中获得优势
它有两个参数,第一个参数是要执行的语句,可以是beanshell语句或者是文件地址,是必选参数;第二个参数是保存结果的变量名称,非必选参数。
4.3.2 count(distinct id) 和 count(distinct 1)
R², RMSE, MAE 如果你像我一样,你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标,而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准,但在什
⭐本专栏旨在对JAVA的基础语法及知识点进行全面且详细的讲解,完成从0到1的java学习,面向零基础及入门的学习者,通过专栏的学习可以熟练掌握JAVA编程,同时为后续的框架学习,进阶开发的代码能力打下坚实的基础。 🔥本文已收录于JAVA基础系列专栏: Java基础教程 免费订阅,持续更新。 📷 文章目录 1. switch语句 1.1 switch语句结构 1.2 switch语句练习-春夏秋冬 2. for循环 2.1 for循环结构 2.2 for循环练习-输出数据 2.3 for循环练习-求和
在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
设置列名dataframe.columns=['col1','col2','col3']
前段时间,有朋友在群里问,46万行数据,分客户及订单先后求其累计数——即输入46万条,按客户算出每一条的累计数后,仍然输出46万条……
之所以被叫做桶,是因为根据数据状况将每个索引值看做为一个容器,也就是相当于一个桶; 在遍历数据的时候将根据需要将数据放入每个桶中,遍历结束后将桶依次倒出.
上文中分析了AtomicLong以及Unsafe,本文将为大家带来LongAdder的分析.LongAdder之前在guava以及hystrix等中出现,但是目前已经出现在jdk8标准库中了,作者是著名的Doug lea大师。
桶排序、计数排序、基数排序 三种排序算法的时间复杂度是 O(n) 。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。
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在数据分析中,数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作,正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
1. 锁类型 锁是数据库区别与文件系统的一个关键特性,锁机制用于管理对共享资源的并发访问。 InnoDB使用的锁类型,分别有: 共享锁(S)和排他锁(X) 意向锁(IS和IX) 自增长锁(AUTO-INC Locks) 1.1. 共享锁和排他锁 InnoDB实现了两种标准的行级锁:共享锁(S)和排他锁(X) 共享锁:允许持有该锁的事务读取行记录。如果事务 T1 拥有记录 r 的 S 锁,事务 T2 对记录 r 加锁请求:若想要加 S 锁,能马上获得;若想要获得 X 锁,则请求会阻塞。 排他锁:允许持有该锁
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集,它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
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