滑动窗口 DStream.window(window length,sliding interval) batch interval:批处理时间间隔，spark streaming将消息源（Kafka）...是批处理间隔的N（N>=1）倍。 sliding interval:滑动窗口时间长度，窗口操作执行的时间间隔。...假设spark streaming 从kafka的largest 偏移量处开始消费 对于一个新的消费者： 每隔一次batch interval，会更新一次offset（拉取的数据为该batch interval...上述语义为：每隔2分钟，将当前最后3分钟的数据生成一个windowed DStream（如果有多个RDD，则合并他们） 在14个batch interval 里会执行7次窗口数据处理，除了第一个窗口长度为...在实际应用中：window length – sliding interval >=应用中给定的需要统计的累计最大时长，这样才不会因为当前窗口遗漏某些特殊时间段的数据。
给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。...示例 1： 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出：[3,3,5,5,6,7] 解释： 滑动窗口的位置 最大值 ---------
Tag : 「数学」、「几何」、「排序」、「双指针」、「滑动窗口」 给你一个点数组 points 和一个表示角度的整数 angle ，你的位置是 location，其中 且 都表示 X-Y...对于每个点，如果由该点、你的位置以及从你的位置直接向东的方向形成的角度 位于你的视野中 ，那么你就可以看到它。 同一个坐标上可以有多个点。...在你的视野中，所有的点都清晰可见，尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上，你仍然可以看到 [3,3] 。...具体的，设夹角数组长度为 ，此时令 ，从而将问题彻底转换为求连续段问题。 求解最长合法连续段 可用「双指针」实现「滑动窗口」来做。...，预处理出 points 的所有角度复杂度为 ；对所有角度进行排序的复杂度为 ；使用双指针实现滑动窗口得出最大合法子数组的复杂度为 ；整体复杂度为 空间复杂度： 最后 这是我们「
TCP滑动窗口在数据发送和接收的安全性保障要依赖于确认重传机制: RTT和RTO是确认重传机制下的两个概念 RTT：发送一个数据包到收到对应的ACK，所花费的时间 RTO：重传时间间隔,(发送端发送数据包后就设置重传时间...,重传时间内都没有接收到ACK发送端将进行重传,如果发送端接收到了ACK,则RTO失效)(RTO是由RTT计算出来的) RTO所代表的确认重传机制即是TCP数据安全性和滑动窗口数据安全性的保障....TCP使用滑动窗口做流量控制与乱序重排 保证TCP的可靠性(TCP将数据包拆成一个个报文段,不可能每次只传一个)(建立在确认重传基础上) 保证TCP的流控特性(TCP发送包会携带window,告诉对方我有多少缓存...,你计算一下你可以发多少发多快) 接收方的有效缓存计算(用于发送方评估和决定发送速率等流量控制) TCP滑动窗口机制
题目描述 这是 LeetCode 上的「992. K 个不同整数的子数组」，难度为「困难」。...Tag : 「双指针」、「滑动窗口」 给定一个正整数数组 ，如果 的某个子数组中不同整数的个数恰好为 ，则称 的这个连续、不一定不同的子数组为好子数组。...例如， 中有 个不同的整数： ， ，以及 。 返回 中好子数组的数目。...提示： 滑动窗口 对原数组每个 而言： 找到其左边「最远」满足出现 个不同字符的下标，记为 。...这时候形成的区间为 那么对于 其实就是代表以 为右边界（必须包含 ），不同字符数量「恰好」为 的子数组数量 我们使用 数组存起每个位置的 ；使用 数组存起每个位置的
在这篇文章中，我们将探讨滑动窗口模式，了解它的工作原理，以及如何在 Go Web 服务中实现滑动窗口模式的 TPS 限制。 什么是滑动窗口模式？...滑动窗口模式是一种用于网络数据传输或者服务请求控制的技术。其核心思想是将时间划分为多个固定的时间窗口，通过计算某段时间窗口内的请求数量，来决定是否允许新的请求。...如果某段时间窗口内的请求数量已达到阈值，则新的请求将被阻止或者排队等待，直到进入下一个时间窗口。 与固定窗口模式相比，滑动窗口模式更加平滑。...在固定窗口模式中，窗口的更换可能导致突然大量的请求得到处理，进而导致服务压力的突然增加。而滑动窗口模式通过持续滑动的窗口，可以避免这种情况，实现更平滑的请求控制。...如何实现滑动窗口模式的 TPS 限制？ 实现滑动窗口模式的关键在于如何记录和计算每个时间窗口的请求数量。常见的方法是使用一个队列来记录每个请求的时间戳，队列的长度就代表了窗口内的请求数量。
Flink窗口分为滚动（tumbling）、滑动（sliding）和会话（session）窗口三大类，本文要说的是滑动窗口。 下图示出一个典型的统计用户访问的滑动窗口。 ?...我们可以将size / slide叫做“粒度”，亦即上述代码中返回的Collection集合的大小。粒度越大（“细”），滑动窗口之间的重合也越大。...直觉上我们需要用粒度为1440 / 3 = 480的滑动窗口来实现它，但是细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点： 状态 由代码可知，WindowOperator内维护了窗口本身的内部状态windowState...细粒度滑动窗口会造成维护的定时器增多，内存负担加重。...简单来讲就是： 弃用滑动窗口，用长度等于原滑动窗口步长的滚动窗口代替； 每个滚动窗口将其周期内的数据做聚合，打入外部在线存储（内存数据库如Redis，LSM-based NoSQL存储如HBase）；
题目描述 这是 LeetCode 上的「220. 存在重复元素 III」，难度为「中等」。 Tag : 「滑动窗口」、「二分」、「桶排序」 给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。...我们希望使用一个「有序集合」去维护长度为 k 的滑动窗口内的数，该数据结构最好支持高效「查询」与「插入/删除」操作： 查询：能够在「有序集合」中应用「二分查找」，快速找到「小于等于 的最大值」和「...例如 AVL，能够让我们在最坏为 的复杂度内取得到最接近 u 的值是多少，但本题除了「查询」以外，还涉及频繁的「插入/删除」操作（随着我们遍历 nums 的元素，滑动窗口不断右移，我们需要不断的往...= null && r - u <= t) return true; // 将当前数加到 ts 中，并移除下标范围不在 [max(0, i - k), i) 的数（维持滑动窗口大小为...整体复杂度为 空间复杂度： 桶排序 上述解法无法做到线性的原因是：我们需要在大小为 k 的滑动窗口所在的「有序集合」中找到与 u 接近的数。
提示: s 和 p 仅包含小写字母 双指针（滑动窗口） 这是一道使用双指针实现滑动窗口的裸题。...整体复杂度为 空间复杂度： 优化 check 解法一中每次对滑动窗口的检查都不可避免需要检查两个词频数组，复杂度为 。...当处理 s 的滑动窗口子串时，尝试对 中的词频进行「抵消/恢复」操作： 当滑动窗口的右端点右移时（增加字符），对 执行右端点字符的「抵消」操作； 当滑动窗口的左端点右移时（减少字符），对...同时，使用变量 统计 p 中不同字符的数量，使用变量 统计滑动窗口（子串）内有多少个字符词频与 相等。...构造 的复杂度为 ，统计 中不同的字符数量为 ，对 s 进行滑动窗口扫描得出答案的复杂度为 。
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...2,5,1 }， { 2,3,4,[2,6,2],5,1 }， { 2,3,4,2,[6,2,5],1 }， { 2,3,4,2,6,[2,5,1] } 代码: //给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size) { ArrayList
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...解题思路 法一：简单的暴力法 法二：双向队列 用一个双向队列，队列第一个位置保存当前窗口的最大值，当窗口滑动一次，判断当前最大值是否过期（当前最大值的位置是不是在窗口之外），新增加的值从队尾开始比较...，把所有比他小的值丢掉。...参考代码 法一：简单的暴力法 import java.util.ArrayList; public class Solution { public ArrayList maxInWindows
滑动窗口协议 还可以看我的另一篇博客，有更详细的介绍：http://www.cnblogs.com/xcywt/p/8401523.html 属于TCP协议中的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生...TCP利用一个滑动的窗口来告诉发送端对它所发送的数据能够提供多大的缓冲区，由16位定义，最大为65535个字节。...滑动窗口本质上是描述接收方的TCO数据报缓冲区大小的数据，发送方根据这个数据来计算自己最多能发送多长的数据。这个窗口大小为0时，发送方将停止发送数据。...TCP采用可变大小的滑动窗口大小是为了取得更好的性能。...TCP规定的窗口大小是由接收方通告的，通过采取慢启动和拥塞避免算法等机制来使带宽和性能取得最佳 传递效率问题： 单个发送字节，单个确认，会使网络中增加很多不必要的报文（比如需要20字节的IP头，20字节的
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组 {2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1} 及滑动窗口的大小 3，那么一共存在 6 个滑动窗口，他们的最大值分别为 {4, 4, 6, 6, 6, 5}。...解题思路 维护一个大小为窗口大小的大顶堆，顶堆元素则为当前窗口的最大值。 假设窗口的大小为 M，数组的长度为 N。...在窗口向右移动时，需要先在堆中删除离开窗口的元素，并将新到达的元素添加到堆中，这两个操作的时间复杂度都为 log2M，因此算法的时间复杂度为 O(Nlog2M)，空间复杂度为 O(M)。...heap.peek()); for (int i = 0, j = i + size; j < num.length; i++, j++) { /* 维护一个大小为 size 的大顶堆
题目 链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/1624bc35a45c42c0bc17d17fa0cba788 来源：牛客网 给定一个数组和滑动窗口的大小...，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...代码 注意点： ArrayDeque的几个API：pollFirst、peekFirst等 ArrayDeque保存的是下标 最新的数的下标是必定加进去的。...ArrayList result = new ArrayList(); if (size==0) return result; int begin;// 滑动窗口最左边数的
事出 由于我的博客上线了，因为我的博客有评论之后会判断是不是主评论，如果是主评论就会给我发送邮件通知，如果是子评论会给收到评论的人发送邮件通知，但是这就有可能会有人恶意的刷评论会导致我的mq阻塞甚至挂掉...想法 我们可以限制单位时间内用户发送评论的次数，然后我就写了一个限流的方法，使用的是滑动窗口和redis中的zset 思路 前提 其实整体的思路不难，懂滑动窗口的应该不难理解，我一步一步来讲。...内部分析 定义一个公共的前缀 我们先看一下这个方法的参数，我的项目中是使用接收邮件的地址拼接到前缀的后边做的key，然后我们先统计一下这个这个key中有多少个value如果超过了我们规定的那么就返回...false，如果没有到我们能接受的最大请求数呢，那么就会进入下边这个方法了 计数增长 图片 这个方法呢说他每句话都是干啥的，打多少人都知道，但是其中的细节就需要好好想一下了，我就按照大家不懂滑动窗口来讲了...我先讲一下这个方法里的每个语句是干啥的然后再说思路 首先我们得到当前时间戳，然后得到窗口开启时间，为了提高效率，我们使用单例模式，然后进来之后先把所有的过期值进行清空，然后把当前的时间戳添加进去，然后更新这个
给定一个列表和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口数值的最大值。...例如：如果输入列表2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为4, 4, 6, 6, 6, 5; 针对列表2, 3, 4, 2, 6, 2..., 5, 1的滑动窗口有以下6个：[2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3, 4, 2, 6, 2, 5, 1], [2, 3,
最大的和 (滑动窗口) 原题链接 描述 给定一个长度为 n 的正整数数列 a1,a2,…,an。 初始时，数列中的每个元素要么处于可选状态，要么处于不可选状态。...3 10 5 4 7 0 1 1 0 输出样例2： 19 分析 该题目可将最大和分为两部分，即为可用状态的和sum以及选定区间内不可用状态的最大的和s 以选定区间的长度作为窗口，每次向右滑动，加上右边界状态为...，v为窗口内改变状态后最大的和，s计算当前窗口的和 for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]); //初始化a for(int i=0;i<n;i++...if(b[i]==0) s+=a[i]; //如果该数状态为0，则视其状态改变并加上该数 if(i>=k&&b[i-k]==0) s-=a[i-k]; //当i大于等于k时，窗口开始向右滑动...，每次滑动减去左边界状态为0的数 v=max(v,s); //维护窗口最大和 } printf("%lld",sum+v); return 0; }
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...窗口大于数组长度的时候，返回空 示例1 输入 [2,3,4,2,6,2,5,1],3 返回值 [4,4,6,6,6,5] 思路： 每次确定最左侧边框的值（框内最大值） 代码： public ArrayList...getMax(int[] num, int left, int right) { int max = Integer.MIN_VALUE; //找到left到right里的最大数值
题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。...例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}； 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...//给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值 public ArrayList maxInWindows(int [] num, int size)
窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？ 这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 ?...window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数，spark支持三中类型的窗口函数： 聚合函数 （aggregate functions） 排序函数（Ranking functions...() 两个函数对应的窗口是相同的（partition by id order by rank），因此，这两个函数可以在一次shuffle中完成。...这里给附上spark sql的执行计划，可以仔细品一下（hive sql的执行计划实在太长，但套路基本是一样的）： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank...可以看到sql中 if 函数的执行位置如下： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank,if(cell_type!
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