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搞定常被问的数组和排序算法，附面试题

：" + Arrays.toString(arr)); 程序执行结果：排序前：[2, 8, 13, 11, 6, 7] 排序后：[2, 6, 7, 8, 11, 13] 03 选择排序每次从待排序的数据元素中选出最小...（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。...：" + Arrays.toString(arr)); 程序执行结果：排序前：[2, 8, 13, 11, 6, 7] 排序后：[2, 6, 7, 8, 11, 13] 关于更多的排序算法，后面会有专门的章节进行介绍...题目解析：使用 Arrays.binarySearch 之前一定要先调用 Arrays.sort() 对数组进行排序，否则返回的结果有误，本数组返回的结果是 ﹣1，是因为没有使用排序的结果，正确的使用请查看以下代码...在 Java 中很多集合的内部都是依赖数组实现的，如 ArrayList 和 HashMap 等。数组的冒泡排序和选择排序也是面试常考的内容，很多公司会要求面试者手写冒泡排序。

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英雄之舞—凌波微步

飞凫若神—async.series 男孩不知从那里艺成归来，这次的逼格完全上升了N个档次！ async.series([ cb => this._moveAndCall(this....可能有人看不明白这里的”=>”，它被我称之为一阳指（箭头函数），这里为了方便大家，再给一个老式的写法： var self = this; async.series([ function(cb)...$Hero.sing('大海无量', cb); } ... ]); async.series除了可以串行执行一个数组中的函数外，还支持对象作为参数： async.series({...async.series([ ... ], () => { cc.log('舞步结束'); }) async.series的最后一个参数，同样是一个完成回调，整个多人舞步华丽结束！...让我这个半吊子的导演来说两句：分享async.js在Cocos中应用的想法很早就有了，但一直没付诸行动，有网友在公众号上留言问什么时候出一篇使用async优雅处理动画的教程，我当时一口就答应了。

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盘点那些必问的数据结构算法题之快速排序算法

盘点那些必问的数据结构算法题之快速排序算法 0 概述快速排序也是基于分治模式，类似归并排序那样，不同的是快速排序划分最后不需要merge。...快速排序算法不算复杂的算法，但是实际写代码的时候却是最容易出错的代码，写的不对就容易死循环或者划分错误。...本文代码见 https://github.com/shishujuan/dsalg/tree/master/code/alg/sort 1 朴素的快速排序这个朴素的快速排序有个缺陷就是在一些极端情况如所有元素都相等时...，使用插入排序可以得到很好的性能，而且在排序很小的子数组时，插入排序比快速排序更快，可以在数组比较小时选用插入排序，而大数组才用快速排序。...4 非递归写快速排序非递归写快速排序着实比较少见，不过练练手总是好的。需要用到栈，注意压栈的顺序。

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答粉丝问|用冒泡对txt文本里的英文字串排序

根据现有条件，笔者作本文回答粉丝疑问，并更改条件如下：如何用python实现将一个储存了很多英文字符串的txt文档重新以首字母的顺序排列好。...解决方案要实现这一操作，首先就要清楚python读写文件的函数，其次是排序方法的选择，由于粉丝要求使用冒泡排序，所以笔者用冒泡排序的方法为大家讲解。...首先先做好准备工作，用random库创建好一个随机的含有字母的txt文本，然后根据txt的排版对其进行读取，将读取出的元素放入一个列表里面，在列表里面进行冒泡排序即可。...切记千万不要用字符串直接进行排序，那样会出现报错。...，只要掌握了对文件的读取和写入，并且掌握一些排序的算法就可以做到，如果大家有什么不懂的或者有什么提议，可以在我们公众号留言，算法与编程之美与你一起共同进步。

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盘点那些必问的数据结构算法题之基础排序算法

盘点那些必问的数据结构算法题之基础排序算法 0 概述排序算法也是面试中常常提及的内容，问的最多的应该是快速排序、堆排序。...需要提到的一点就是：插入排序，冒泡排序，归并排序，计数排序都是稳定的排序，而其他排序则是不稳定的。...选择排序的思想就是第i次选取第i小的元素放在位置i。...归并排序的非递归实现其实是最自然的方式，先两两合并，而后再四四合并等，就是从底向上的一个过程。...而桶排序则是在输入符合均匀分布时，可以以线性时间运行，桶排序的思想是把区间 [0，1) 划分成 N 个相同大小的子区间，将 N 个输入均匀分布到各个桶中，然后对各个桶的链表使用插入排序，最终依次列出所有桶的元素

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面试常问的十个排序算法都在这里了（含JAVA代码实现）

0.6 比较和非比较的区别常见的快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等属于比较排序。在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。...比较排序的优势是，适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说，比较排序适用于一切需要排序的情况。计数排序、基数排序、桶排序则属于非比较排序。...唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。理论上讲，选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。...希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第一批算法之一。它与插入排序的不同之处在于，它会优先比较距离较远的元素。...代价是需要额外的内存空间。归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。归并排序是一种稳定的排序方法。

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面试官爱问的10大经典排序算法，20+张图来搞定

冒泡排序简介冒泡排序是因为越小的元素会经由交换以升序或降序的方式慢慢浮到数列的顶端，就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样，故名冒泡排序。复杂度与稳定性 ?...简介选择排序是一种简单直观的排序算法，它从待排序的数据元素中选出最小或最大的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小或最大元素，然后放到已排序的序列的末尾。...快速排序在1960年提出，是考察次数最多的排序，无论是在大学专业课的期末考试，还是在公司的面试测试题目中，快速排序都极大的被使用，在实际中快速排序也极大的被使用。...每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ（n））。...简介基数排序是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。

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明明结果是对的，为什么被合并查询后得到的结果却出错了？| Power Query躲坑

最近，有位朋友在一个实际工作问题中，在表2使用合并查询从表1的结果中匹配最高（阶段）项，眼看着表1的结果是对的，但表2里却得到了错误的返回结果，具体情况如图所示：为什么会这样？...这里的问题根源其实是表1的处理问题，我以往发布的多篇文章案例中，在涉及Power Query中使用排序的问题时会强调，Power Query的排序需要增加添加索引或Table.Buffer的步骤，使排序的结果真正...所以，回到这个问题，针对表1的排序步骤，我们可以嵌套Table.Buffer函数（图中中间行为原排序操作生成的代码，无所做任何改变）：这时，我们再看表2的结果：完全正确！...而这些问题的发现和解决，一般需要对Power Query的基础知识和一些特性（问题）比较熟悉，我前期也针对学习PQ容易碰到的问题写过一些文章、录过一些视频，建议大家可以多了解： Power Query新手经常问的几个操作问题...这十个问题，Power Query初学者经常问 5个PQ错误处理方式，最后一个其实最重要！

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《数据库索引设计优化》读书笔记（三）

查询谓词中有字段C的范围条件，并且结果集按C排序。因为谓词中只有字段C有索引，所以在不添加新索引的前提下，不可能创建三星理想索引（不满足第一颗星）。...扫描现有的字段C上的索引，可以消除排序，所以C上的索引本身满足第二颗星。...有了上面的分析，第一小问的答案就是索引(C,B,D,E,F)，C后面的DB字段顺序可换，EF字段顺序可换。该索引有1个匹配列C，两个过滤列B和D。...第二小问的答案就是索引(B,D,C,E,F)，其中BD的顺序可换，EF的顺序可换。...6.2 假设1秒是我们可接受的执行时间，并且我们不愿增加一个新索引。对于上一题中的（1）方案，你需要了解哪些信息来预计它所能带来的性能提升？（1）方案扫描的是满足C > :C的索引片。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （75）-- 算法导论7.2 4题

然而，在我们的特定问题中，根据人们的习惯和支票的开具和兑付方式，支票号码的分布很可能具有一定的模式和顺序。...在我们的特定问题中，由于支票号码的分布很可能具有某种模式和顺序，因此INSERTION-SORT的性能更有可能优于QUICKSORT。...在这个问题中，由于输入序列是几乎有序的，所以 Quicksort 的最坏时间复杂度 O(n^2) 更有可能发生。...在这里插入图片描述通义千问：是的，INSERTION-SORT的性能往往要优于QUICKSORT在这个问题上。...在这里插入图片描述 chatgpt：在这个问题中，INSERTION-SORT 的性能往往要优于QUICKSORT。

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从“成都-go-戒炸鸡”的面试题开始说起

先说考察的内容，除了一些特殊的岗位，常见的算法和数据结构面试问题有如下：排序（常考的排序按频率考排序为：快速排序 > 冒泡排序 > 归并排序 > 桶排序）一般对于对算法基础有要求的公司，如果你是应届生或者工作经验在一至三年内...B树一般不会直接问，问的最多的形式是通过问 MySQL 索引实现原理（数据库知识点将在下文中讨论）。笔者面试腾讯看点部门二面被问到过。...思路总结不知道通过我上面的技术分析，聪明的读者是否已经明确本文开头“成都-go-戒炸鸡”同学提出的面试题中，哪些是技术面试重难点，哪些又是技术开发的重难点呢？...技术比重与薪资这里根据我自己招人的经验来谈一谈技术水平与薪资，就上面的面试题来看：第一层次：如果面试者能答出上面面试题中的C++基础问题和算法与数据结构题目（如 C++ 函数与hash冲突的解决、innodb...第二层次：在第一层次基础之上，如果面试者还能答出上述面试题中网络编程相关的或者多线程相关的问题（如socket函数select的缺陷，epoll模型，同步互斥，异步非阻塞，回调的概念等），可以认为面试者是个基础不错的中级开发者

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （83）-- 算法导论8.1 4题

因此，对于这个长度为 n 的序列的排序转化为对 n/k个序列中的k个元素的排序。试证明: 这个排序问题中所需比较次数的下界是 Ω(nlgk).(提示:简单地将每个子序列的下界进行合并是不严谨的。)...将所有过程的时间复杂度相加，我们得到 O(n*k)/3 + O(n) = Ω(nlgk). 因此，这个排序问题中所需比较次数的下界是 Ω(nlgk)....在这里插入图片描述 chatglm：为了证明这个排序问题中所需比较次数的下界是 Ω(nlgk)，我们可以使用归纳法。首先，我们考虑一个长度为 k 的子序列的排序问题。...在这里插入图片描述通义千问：我们可以使用归并排序的思想来证明这个问题的下界。...然后，它计算出每个子序列的下界，并将它们合并成一个新的序列。最后，它对合并后的序列进行排序。我们可以证明，这个排序问题中所需比较次数的下界是Ω(nlgk)。

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贪心算法(二)——一般背包问题

题目有一个背包，最多放M kg的物体（物体大小不限）；有n个物体，每个物体的重量为Wi，每个物体完全放入背包后可获得收益Pi。问：如何放置能获得最大的收益？...下面讨论的就是一般背包问题。结果集一般背包问题中，结果集可以用一个n元组表示： 1. x的下标i表示物体的序号； 2. xi表示第i个物体加入背包的部分（0<=xi<=1） ?...目标函数使用贪心法解决最优化问题的第一步，就是要从题目中抽象出目标函数，这是一个数学建模的过程。本题中，目标函数就是当前背包收益的最大值： ?...约束条件所选的物体放入背包后，不能超过背包载重M： ? 最优量度准则1：重量小的物体优先将所有物体按照重量递增的顺序排序，每次选重量最小的放入背包。...); 如果没有在sort函数中指定具体的排序规则，则容器会使用容器中存储对象内部的compareTo函数进行排序。

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你所了解的array_diff_uassoc 真的是你了解的那样吗？

最近看到一个很有意思的问题，问的是关于 array_diff_uassoc 执行阅读这个问题才明白对这个函数的误解有多深。下面是问题的简化版本: ?...直到我在自定义函数中分别输出 a,b，看到那奇葩的输出内容才觉得，那个比较函数没那么简单。为了方便看出内容，使用下面的数组替代问题中的数组内容 ?...所以，自定义函数的返回结果会影响到临时变量 lists 的输出。 php 内部首先对所有的输入数组进行进行排序。所以在自定义函数中可以看出前面的输出内容都是先把数组的键名依次进行比较。...但是，如果你的自定义函数返回值是 “有悖常理的”，比如这个问题中的函数，永远都是相等的，但是 php 同一个数组的键值不可能相同，所以这个自定义函数的比较结果其实是 "有问题的"。...当你下次使用 array_diff_uassoc 函数的时候，应该了解到，这个自定义函数并不仅仅是比较两个数组的健名是否一样，还会影响到比较之前 php 对输入数组的内部排序；自定义函数的返回结果会直接影响到

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你可能忽略了“元数据”的力量

你是否也有这样的困扰？问大模型一个很具体的问题：“请告诉我A软件的安装方法。”结果它却信誓旦旦地告诉了你B软件的安装步骤。...不可避免的，用户有时候也会选择多个元数据。比如，用户问：“帮我对比产品A和产品B的宣传文档中，产品优势部分的内容。”...组合数量应与问题中需要对比或查询的实体数量一致（如对比两个产品需生成两个组合）。...Workflow读取并理解用户提供的元数据列表分析用户输入的问题，识别关键实体和需求提取问题中明确提到的元数据关键词将问题中的关键词与元数据列表进行匹配确定需要组合的元数据维度（单维度或多维度）根据问题需求构建元数据组合检查组合是否完整覆盖问题需求验证组合是否与元数据列表完全匹配输出最终匹配的元数据组合确保输出格式符合示例要求...，并对文本段进行知识点语义向量检索聚合所有结果文本段、去重合并、重排序作为上下文提供给大模型生成最终答案你的RAG可能比这个复杂，但是加入元数据的逻辑是一样的。

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最小的k个数

有多高，以我目前不多的面试来看，在所有遇到的面试算法题中，出现原题的概率大概能有6成，如果把基于原题的变种题目算上，那么这个出现概率能到达9成，10题中9题见过。...该题分类：优化时间和空间效率解题思路初始思路：直接排序 O（nlogn）直接对数组排序，排序后前k个数就是答案，排序一般较快的是O（nlogn），显然这并不是时间复杂度最优解。...方法一：基于快速排序的变种 O（n）思路该方法需要改变原数组。还记得上一题：数组中超过一半的数字么？这一题的思路和上题类似，仅仅是换成了k个前。这种算法是受快速排序算法的启发。...在随机快速排序算法中，我们先数组中随机选择一个数字，然后调整数组中数字的顺序，使得比选中的数字小的数字都排在它的左边，比选中的数字大的数字都排在它的右边。...()); 有的小伙伴会问，为啥最大堆是最小的k个数？

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月薪3w+的这些数据挖掘SQL面试题你都掌握了吗？ ⛵

这里的信息显然来源于sales和menu两张表，我们先对它们进行关联，而问题中的『每位顾客』意味着我们会基于 customer_id 进行分组统计。...rank 函数进行订单日期排序。...sales.product_id = menu.product_idGROUP BY sales.product_idORDER BY most_purchsed DESCLIMIT 1 查询结果如下：图片第2小问是问所有顾客在这个最热门的菜上下单的次数...在这个问题中，我们要对客户购买每种产品的次数进行排名，因此使用窗口函数 rank，按customer_id划分，按客户购买产品的次数（计数）排序。...这个问题中涉及到会员信息，我们会需要所有 3 个表，我们要把它们关联起来。我们要查询客户成为会员后购买的第一件商品，因此要选出订单日期需要大于加入日期的订单。

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最小的k个数

有多高，以我目前不多的面试来看，在所有遇到的面试算法题中，出现原题的概率大概能有6成，如果把基于原题的变种题目算上，那么这个出现概率能到达9成，10题中9题见过。...本体分类：优化时间和空间效率解题思路初始思路：直接排序 O（nlogn）直接对数组排序，排序后前k个数就是答案，排序一般较快的是O（nlogn），显然这并不是时间复杂度最优解。...方法一：基于快速排序的变种 O（n）思路该方法需要改变原数组。还记得上一题：数组中超过一半的数字么？这一题的思路和上题类似，仅仅是换成了k个最小的数字。这种算法是受快速排序算法的启发。...在随机快速排序算法中，我们先数组中随机选择一个数字，然后调整数组中数字的顺序，使得比选中的数字小的数字都排在它的左边，比选中的数字大的数字都排在它的右边。...()); 有的小伙伴会问，为啥最大堆是最小的k个数？

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知识图谱入门，知识问答

基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。...基于深度学习的问答方法是基于分布式表示的，常用的有： LSTM Attention Model Memory Network KBQA的基本概念和挑战下面对一些基本概念做一个总结：问句短语定义问的是什么...排序结果返回与生成：执行查询并从结果里抽取答案。技术挑战怎样缩小自然语言和规范化结构化数据之间的鸿沟怎样处理不完全、充满噪音和异构的数据集....为了理解用户的问题，我们要理解：问题中的词汇：如died in →→ dbo:deathPalce 问题的语义结构：如 the most N →→ ORDER BY DESC(COUNT(?...该方法利用了自然语言组成的特点，可以使用从简单问题中学到的模板来解决复杂问题。QUINT架构如下图所示： ?

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美团知识图谱问答技术实践与探索

针对不同问题，美团的智能问答系统包含多路解决方案： PairQA：采用信息检索技术，从社区已有回答的问题中返回与当前问题最接近的问题答案。...带约束问题：用户的问题中通常带有众多条件，例如“故宫学生有优惠吗”，需要我们对故宫所关联的优惠政策进行筛选，而不是把所有的优惠政策都回答给用户。...，并在最终排序模块对答案约束进行打分排序。...和问题中的约束信息进行匹配计算相关度，相关度最高的Key，对应的Value即为答案。...而在KBQA中，我们可以很好地对这类问题进行压缩，不管问什么实体的位置，都问的是“位置”这条边关系，只是起始实体不同。

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