无重复字符的最长子串题解集合 滑动窗口---双指针法 哈希表优化 数组(桶)代替哈希表 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; } }; ---- 哈希表优化 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表中 ] = end; len++; maxLength = max(maxLength, len); } return maxLength; } }; ---- 数组(桶)代替哈希表 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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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
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。
""" 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):
Hive表操作二（管理表、外部表、分区表） *管理表 --我们目前所创建的表都是管理表，也叫内部表 --Hive会控制管理表数据的生命周期，Hive默认会将表数据存储在/user ，LOCATION告诉Hive数据位于哪个路径下 2.因为是外部表，所以Hive并非认为其完全拥有这份数据，删除该表时并不会删除这份数据，只会删除描述表的元数据信息 *管理表VS外部表 --可以用 DESCRIBE EXTENDED tablename语句的输出中查看到表是否是管理表或外部表 --对于管理表，可看到如下信息 ) 注：如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源表是外部表的话，那么生成的新表也是外部表 如果语句省略 EXTERNAL 关键字而源表是管理表的话，那么生成的新表也是管理表 如果语句有EXTERNAL关键字而源表是管理表的话，那么生成的新表是外部表 *分区管理表 --管理表和外部表都可以加分区 eg:CREATE TABLE IF NOT
账户表/余额表/消费储蓄表 此表适用于购物车等金钱来往账面等等。
但是在我们常见的某些应用，比如Excel的表格中，我们发现表并不一定是线性表，Excel中的表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表吗？ 答案是会，我们也会、或者说我们也能使用这样的非线性表。其实我们早就已经在使用这样的非线性表、广义表了，那就是多维数组。不难发现二维数组就可以抽象成Excel当中的表的样子。 可能会有人发现一个小小的问题，就是为什么我又将广义表叫作多重表呢？ 这其实只是一个理解角度的不同而带来的不同叫法罢了，多重表这种叫法想表达的主要意思是表中的元素可以是另一个表，而这另一个表中的元素又可以是一个表，相当于“一重又一重”的表，所以叫多重表。 对于这样的应用场景，显然需要使用到一个多重表，准确的说是一个二维的多重表，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表，我们脑海中最先浮现的应该就是二维数组了? ?
常用于分库分表 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、批量建表
文章目录 外部表 内部表 分区表 分桶表 外部表 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建外部表 ( external) create drop table techer; 再次查看 hadoop fs -ls /user/hive/warehouse/myhive.db/techer（数据依然存在） 内部表 创建数据库 create database myhive; 选择数据库 use myhive; 创建内部表 create table student(t_id string,t_name string) row 分桶表 是在已有的表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; 在基本表中查询数据插入到分桶表
表的高级操作：倾斜表&事务表 Hive倾斜表（Skewed Tables） 什么是倾斜表？ 对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。 但如果表A是Skewed Tables，A.id=1被设置为倾斜值，那么在执行表A与表B的Join操作时，会自动进行以下优化： 将B表中id=1的数据加载到内存哈希表中，分发到A表的所有Mapper任务中 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; 事务表的创建 首先对事务表进行创建，首先需要是ORC表，然后进行分桶，并在表中添加属性’transactional 假设有一张表名为t，分桶数量只有2的表，那它的文件结构应该是下面这种形式。 对于事务表，可以查看所有正在进行的事务操作： SHOW TRANSACTIONS; 事务表的压缩 随着对事务表的操作累积，delta文件会越来越多，事务表的读取会遍历合并所有文件，过多的文件数会影响效率
事实表与维度表 ? ? 前文介绍了一维表和二维表的异同及相互转换 今天再来解释一下事实表与维度表 先来看下表。回忆下，这是一维表二维表？ ? 单行记录就能锁定全部信息，个别列存在数量重复，没二话，显然是一维表 那是不是结账系统里的订单表就是这副样子？ 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表定位、变更一条记录即可，而不必在流水表里进行全表扫描。 那“事实表”也就不难理解了 ? 事实表：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：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，维度表要设多广多深，
，本文详细介绍了三张至关重要的表：转发表、ARP表与路由表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。 表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表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表，这张表叫做路由表，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 路由表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表完成三层，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表，MAC地址表、ARP缓存表以及路由表 [2] 单播、多播(组播)和广播的区别 [3] 路由表详解 [4] 传输层协议概述 [5] MAC、IP和路由传输封装过程
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。 当我们删除一个管理表时，Hive 也会删除这个表中数据。管理表不适合和其他工具共享数据。 外部表称之为EXTERNAL_TABLE；其实就是，在创建表时可以自己指定目录位置(LOCATION)；如果删除外部表时，只会删除元数据不会删除表数据； 具体的外部表创建命令，比内部表多一个LOCATION ：」 创建内部表时：会将数据移动到数据仓库指向的路径； 创建外部表时：仅记录数据所在路径，不对数据的位置做出改变； 删除内部表时：删除表元数据和数据； 删除外部表时，删除元数据，不删除数据。 根据上面命令，成功创建了内部表、外部表、分区表和分桶表。
秋天 autumn Hive表操作三（修改表） 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 *表重命名 eg: ALTER TABLE app RENAME TO user; *增加、修改和删除表分区 --ALTER TABLE tablename ADD PARTITION ... 语句用于为表（通常是外部表）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 对于外部表，分区内数据不会被删除 pv,uv，增加了message字段，因为是ALTER语句，所以只有表的元数据信息改变了 *修改表属性 --可以增加附加的表属性或者修改已经存在的表属性，但是无法删除属性
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 假设有张学生成绩表( 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 建表: create distinct Subject from TABLE1) as a set @sql = @sql + ' from TABLE1 group by name' exec(@sql) 如果上述两表互相换一下 ：即 表名(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
Hive 内部表和外部表 示例 CREATE TABLE page_view( viewTime INT, userid BIGINT, page_url STRING, 创建外部表 如果数据已经存在HDFS的/user/hadoop/warehouse/page_view上了，如果想创建表，指向这个路径，就需要创建外部表: CREATE EXTERNAL TABLE page_view 有指定EXTERNAL就是外部表，没有指定就是内部表，内部表在drop的时候会从HDFS上删除数据，而外部表不会删除。 外部表和内部表一样，都可以有分区，如果指定了分区，那外部表建了之后，还要修改表添加分区。 外部表如果有分区，还可以加载数据，覆盖分区数据，但是外部表删除分区，对应分区的数据不会从HDFS上删除，而内部表会删除分区数据。
其实不管是内部表还是外部表都可以加location关键字指定hive表的存储路径，当然也可以不加，从这点看是没有区别的。 如果不加location那么不管是内部表还是外部表都会在默认的hive配置的hdfs路径下下新建一个和表名相同的文件夹。 3、删除表内部表和外部表的区别主要体现在删除表，将上面建立的四个表都删掉。 文件夹和external_location文件夹都存在，而内部表的两个文件夹都没了，这也就是内部表和外部表的区别： 内部表删除表时，对应的hdfs的路径下的文件会删掉；外部表删除表时，对应的HDFS的路径下的文件则不会删掉 4、总结建表时带有external关键字为外部表，否则为内部表内部表和外部表建表时都可以自己指定location删除表时，外部表不会删除对应的数据，只会删除元数据信息，内部表则会删除其他用法是一样的参考
data.sqlite') # 链接数据库 cur = mydb.cursor() # 创建游标cur来执行SQL语句 # 获取表名 # Tables 为元组列表 print Tables tbl_name = Tables[0][0] # 获取第一个表名 # 获取表的列名 cur.execute("SELECT * FROM {}".format(tbl_name)) col_name_list = [tuple[0] for tuple in cur.description] pprint.pprint(col_name_list) # 获取表结构的所有信息 cur.execute("PRAGMA
分布式数据库 TDSQL MySQL版是腾讯打造的一款分布式数据库产品，具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性，同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施，为客户提供完整的分布式数据库解决方案。目前 TDSQL 已经为超过500+的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网+、政务等领域。TDSQL MySQL 版亦凭借其高质量的产品及服务，获得了多项国际和国家认证，得到了客户及行业的一致认可。
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