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Ascall对照表

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leetcode 3. 无重复字符的最长子串----滑动窗口篇1,双指针篇1

无重复字符的最长子串题解集合 滑动窗口---双指针法 哈希优化 数组(桶)代替哈希 动态规划 ---- 滑动窗口—双指针法 思路: 这道题主要用到思路是:滑动窗口 什么是滑动窗口? len++; maxLength = max(maxLength, len); //然后end指针再继续后移 } return maxLength; } }; ---- 哈希优化 temp = s[end]; //出现重复字符----注意:仅当s[start,end) 中存在s[end]时更新start //因为随着滑动窗口大小和位置的变化,可能某些数据原先已经存入了哈希中 ] = end; len++; maxLength = max(maxLength, len); } return maxLength; } }; ---- 数组(桶)代替哈希 注意:这里选择ascall码做桶,数组大小为128.因为ascall的范围是0----127,数组内所有元素初始值为-1,当某个字符出现时,就将其的ascall码对应在数组中的位置值改成当前字符下标

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    c++模板学习03之普通函数与模板函数区别

    int add(int a, int b) { return a + b; } int main() { int a = 10; int b = 20; char c = 'a'; //a对应的ascall 码为97 //将字符c转化为ascall对应的数值与变量a相加 cout << add(a, c) << endl; cout << add(a, b) << endl; system("pause T> int add(T a, T b) { return a + b; } int main() { int a = 10; int b = 20; char c = 'a'; //a对应的ascall T> int add(T a, T b) { return a + b; } int main() { int a = 10; int b = 20; char c = 'a'; //a对应的ascall

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    滑动窗口

    2.用数组内元素ascall和当前位置(或出现的次数)建立新数组。新数组下标为该字符ascall、大小为出现的位置或次数。 3. 用一次循环筛选出符合特定条件的连续数据。 这里讲解一下思路: 第一步:先将所有的字符选择一个方式归类(便于后续遍历),这里的归类采用以每个字母的ascall值作为下标,其数组值为字符出现在题中的坐标信息。

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    29.python ord函数

    """     str=input("请输入任意字符:") yin=shu=kong=qita=0 for i in str:       # 小写字母a~z的ascall码对应为:65-91      # 大写字母A~Z的ascall码对应为:97-123     if(ord(i)>=97 and ord(i)<=122) or (ord(i)>=65 and ord(i)<=90):

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    Hive操作二(管理、外部、分区

    Hive操作二(管理、外部、分区) *管理 --我们目前所创建的都是管理,也叫内部 --Hive会控制管理数据的生命周期,Hive默认会将数据存储在/user ,LOCATION告诉Hive数据位于哪个路径下 2.因为是外部,所以Hive并非认为其完全拥有这份数据,删除该时并不会删除这份数据,只会删除描述的元数据信息 *管理VS外部 --可以用 DESCRIBE EXTENDED tablename语句的输出中查看到是否是管理或外部 --对于管理,可看到如下信息 ) 注:如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源是外部的话,那么生成的新也是外部 如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源是管理的话,那么生成的新也是管理 如果语句有EXTERNAL关键字而源是管理的话,那么生成的新是外部 *分区管理 --管理和外部都可以加分区 eg:CREATE TABLE IF NOT

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    PostgreSQL·账户余额消费储蓄

    账户/余额/消费储蓄适用于购物车等金钱来往账面等等。

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    多重(广义

    但是在我们常见的某些应用,比如Excel的表格中,我们发现并不一定是线性,Excel中的就明显是二维的结构 ? 那么在数据结构中,我们会使用这种广义上的吗? 答案是会,我们也会、或者说我们也能使用这样的非线性。其实我们早就已经在使用这样的非线性、广义了,那就是多维数组。不难发现二维数组就可以抽象成Excel当中的的样子。 可能会有人发现一个小小的问题,就是为什么我又将广义叫作多重呢? 这其实只是一个理解角度的不同而带来的不同叫法罢了,多重这种叫法想表达的主要意思是中的元素可以是另一个,而这另一个中的元素又可以是一个,相当于“一重又一重”的,所以叫多重。 对于这样的应用场景,显然需要使用到一个多重,准确的说是一个二维的多重,其中一维表示课程,另一维表示学生,就像下面的图。那么提到二维的多重,我们脑海中最先浮现的应该就是二维数组了? ?

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    SqlServer 循环建、删除、更新

    常用于分库分 1、批量删除 declare @outter int declare @inner int declare @tablePrefix varchar(30) declare @tableName delete from '+@tableName+'') set @inner=@inner+1 end set @inner=0 set @outter=@outter+1 end 2、批量建

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    hive中外部、内部、分区、分桶

    文章目录 外部 内部 分区 分桶 外部 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建外部 ( external) create drop table techer; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/techer(数据依然存在) 内部 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建内部 create table student(t_id string,t_name string) row 分桶 是在已有的结构之上新添加了特殊的结构 开启hive的桶表功能 set hive.enforce.bucketing=true; 设置桶(reduce)的个数 set mapreduce.job.reduces load data local inpath ‘/export/servers/hivedatas/course.csv’ into table course_common; 在基本中查询数据插入到分桶

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    的高级操作:倾斜&事务

    的高级操作:倾斜&事务 Hive倾斜(Skewed Tables) 什么是倾斜? 对于一列或多列中出现倾斜值的,可以创建倾斜(Skewed Tables)来提升性能。 但如果A是Skewed Tables,A.id=1被设置为倾斜值,那么在执行A与B的Join操作时,会自动进行以下优化: 将B中id=1的数据加载到内存哈希中,分发到A的所有Mapper任务中 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 事务的创建 首先对事务进行创建,首先需要是ORC,然后进行分桶,并在中添加属性’transactional 假设有一张名为t,分桶数量只有2的,那它的文件结构应该是下面这种形式。 对于事务,可以查看所有正在进行的事务操作: SHOW TRANSACTIONS; 事务的压缩 随着对事务的操作累积,delta文件会越来越多,事务的读取会遍历合并所有文件,过多的文件数会影响效率

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    事实与维度

    事实与维度 ? ? 前文介绍了一维和二维的异同及相互转换 今天再来解释一下事实与维度 先来看下表。回忆下,这是一维二维? ? 单行记录就能锁定全部信息,个别列存在数量重复,没二话,显然是一维 那是不是结账系统里的订单就是这副样子? 上图可见,流水表里把大量汉字换成字母/数字编码,将对表格大小起到重要作用 修改信息时也只要在维度定位、变更一条记录即可,而不必在流水表里进行全扫描。 那“事实”也就不难理解了 ? 事实:表格里存储了能体现实际数据或详细数值,一般由维度编码和事实数据组成 维度:表格里存放了具有独立属性和层次结构的数据,一般由维度编码和对应的维度说明(标签)组成 现实工作中,维度要设多广多深,

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    转发表(MAC)、ARP、路由总结

    ,本文详细介绍了三张至关重要的:转发表、ARP与路由的在网络数据包转发功能中发挥的作用,以及它们协同工作的原理,顺便也会接着之前的文章继续谈谈交换机和路由器的一些事儿。 是否有数据帧中目的MAC地址的匹配条目,如果有,则会根据MAC中记录的对应端口将数据帧转发出去,这一转发方式称为“单播”(Unicast)。 在路由器中也有一张,这张叫做路由,通过在网络节点上运行路由协议,记录并更新去往不同网段的路径信息。 小结 路由负责记录一个网络到另一个网络的路径,路由器依赖路由协议及其确定的路由完成三层,即网络层的数据转发工作。 参考资源 ---- [1] 详解网络传输中的三张,MAC地址、ARP缓存以及路由 [2] 单播、多播(组播)和广播的区别 [3] 路由详解 [4] 传输层协议概述 [5] MAC、IP和路由传输封装过程

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    六、Hive中的内部、外部、分区和分桶

    在Hive数据仓库中,重要点就是Hive中的四个。Hive 中的分为内部、外部、分区和分桶。 内部 默认创建的都是所谓的内部,有时也被称为管理。 当我们删除一个管理时,Hive 也会删除这个中数据。管理不适合和其他工具共享数据。 外部称之为EXTERNAL_TABLE;其实就是,在创建时可以自己指定目录位置(LOCATION);如果删除外部时,只会删除元数据不会删除数据; 具体的外部创建命令,比内部多一个LOCATION :」 创建内部时:会将数据移动到数据仓库指向的路径; 创建外部时:仅记录数据所在路径,不对数据的位置做出改变; 删除内部时:删除元数据和数据; 删除外部时,删除元数据,不删除数据。 根据上面命令,成功创建了内部、外部、分区和分桶

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    Hive操作三(修改

    秋天 autumn Hive操作三(修改) 注:大多数表属性可以通过ALTER TABLE语句来进行修改,这种操作会修改元数据,但不会修改数据本身 *重命名 eg: ALTER TABLE app RENAME TO user; *增加、修改和删除分区 --ALTER TABLE tablename ADD PARTITION ... 语句用于为(通常是外部)增加一个新的分区 eg: ALTER TABLE app ADD IF NOT EXISTS PARTITION 即使是使用ALTER TABLE...ADD PARTITION 语句增加的分区,分区内的数据也是会同时和元数据信息一起被删除的 对于外部,分区内数据不会被删除 pv,uv,增加了message字段,因为是ALTER语句,所以只有的元数据信息改变了 *修改属性 --可以增加附加的属性或者修改已经存在的属性,但是无法删除属性

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    sql纵向转成横向

    rollup having Grouping(语文)=1     and Grouping(数学)=1     and Grouping(英语)=1 ---- SQL语句之普通行列转换 假设有张学生成绩( Result)如下 Name Subject Result 张三 语文  73 张三 数学  83 张三 物理  93 李四 语文  74 李四 数学  84 李四 物理  94 建: create distinct Subject from TABLE1) as a set @sql = @sql + ' from TABLE1 group by name' exec(@sql) 如果上述两互相换一下 :即 名(cj) 姓名 语文 数学 物理 张三 73  83  93 李四 74  84  94 想变成 Name Subject Result 张三 语文  73 张三 数学  83 张三 物理

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    Hive 内部和外部

    Hive 内部和外部 示例 CREATE TABLE page_view( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, 创建外部 如果数据已经存在HDFS的/user/hadoop/warehouse/page_view上了,如果想创建,指向这个路径,就需要创建外部: CREATE EXTERNAL TABLE page_view 有指定EXTERNAL就是外部,没有指定就是内部,内部在drop的时候会从HDFS上删除数据,而外部不会删除。 外部和内部一样,都可以有分区,如果指定了分区,那外部建了之后,还要修改添加分区。 外部如果有分区,还可以加载数据,覆盖分区数据,但是外部删除分区,对应分区的数据不会从HDFS上删除,而内部会删除分区数据。

    50220

    Hive内部和外部

    其实不管是内部还是外部都可以加location关键字指定hive的存储路径,当然也可以不加,从这点看是没有区别的。 如果不加location那么不管是内部还是外部都会在默认的hive配置的hdfs路径下下新建一个和名相同的文件夹。 3、删除内部和外部的区别主要体现在删除,将上面建立的四个都删掉。 文件夹和external_location文件夹都存在,而内部的两个文件夹都没了,这也就是内部和外部的区别: 内部删除时,对应的hdfs的路径下的文件会删掉;外部删除时,对应的HDFS的路径下的文件则不会删掉 4、总结建时带有external关键字为外部,否则为内部内部和外部时都可以自己指定location删除时,外部不会删除对应的数据,只会删除元数据信息,内部则会删除其他用法是一样的参考

    1.2K20

    python sqlite 获取名、

    data.sqlite') # 链接数据库 cur = mydb.cursor() # 创建游标cur来执行SQL语句 # 获取名 # Tables 为元组列表 print Tables tbl_name = Tables[0][0] # 获取第一个名 # 获取的列名 cur.execute("SELECT * FROM {}".format(tbl_name)) col_name_list = [tuple[0] for tuple in cur.description] pprint.pprint(col_name_list) # 获取结构的所有信息 cur.execute("PRAGMA

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