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java笛卡尔算法_Java 笛卡尔算法的简单实现

笛卡尔算法的Java实现: (1)循环内,每次只有一列向下移一个单元格,就是CounterIndex指向的那列。...aa2 bb3 cc1 aa2 bb3 cc2 aa2 bb3 cc3 aa2 bb3 cc4 ——————————————————————————————————————————- 最近碰到了一个笛卡尔算法要求...) * 对a中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔个数)=12/(3*4)=1次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔个数=2*2个 * 对b中的每个元素循环次数...=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔个数)=12/(2*2)=3次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔个数=2个 * 对c中的每个元素循环次数=总记录数/(元素个数*后续集合的笛卡尔个数...)=12/(2*1)=6次,每个元素每次循环打印次数:后续集合的笛卡尔个数=1个 * * 运行结果: * [[1, 2, 3], [5, 6], [7, 8]] 1,5,7, 1,5,8

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笛卡尔

在SQL中,当我们执行多表查询时,会产生一个称为笛卡尔(Cartesian product)的概念,它表示将所有可能的组合都进行连接。...一、笛卡尔的错误示例假设我们有两个表A和B,它们的数据如下:表A:idname1Alice2Bob表B:idage120230如果我们想要查询表A和表B中的所有数据,可以使用如下语句:SELECT *...FROM A, B;执行结果如下:idnameidage1Alice1201Alice2302Bob1202Bob230我们可以看到,这个查询返回了所有可能的组合,即产生了笛卡尔。...因此,在进行多表查询时,我们应该避免使用笛卡尔。二、正确的多表查询方法为了避免笛卡尔的错误,我们需要使用JOIN语句来连接多个表,并指定连接条件。...与笛卡尔不同的是,使用INNER JOIN连接表时,只返回符合连接条件的行,避免了冗余数据的产生。除了INNER JOIN之外,还有其他类型的JOIN操作可以使用。

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用java实现笛卡尔_Java实现笛卡尔

static Singleton getInstance() { /* * 一开始多线程进来,遇到锁,一个线程进去,是为空,new对象; 后续线程进入,不为空, 不操作;最后直接返回 * 对象不为 /** * 笛卡尔工具类...* * 格式:{ * { 1, 2, 3 }, * { a, b, c, d }, * { A, B, C }, * … * } * * * @return 笛卡尔组合结果 */ public...static List> cross(List> crossArgs) { // 计算出笛卡尔行数 int rows = crossArgs.size() > 0 ?...(); // 生成笛卡尔的每组数据 for (int index = 0; index < record.length; index++) { row.add(crossArgs.get(index.... * * @param sourceArgs 要产生笛卡尔的源数据 * @param record 每行笛卡尔的索引组合 * @param level 索引组合的当前计算层级 */ private

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PHP实现笛卡尔算法的实例讲解

概念 在数学中,两个集合X和Y的笛卡儿(Cartesian product),又称直,表示为 X × Y。...设A、B是任意两个集合,在集合A中任意取一个元素x,在集合B中任意取一个元素y,组成一个有序对(x,y),把这样的有序对作为新的元素,他们的全体组成的集合称为集合A和集合B的直,记为A×B,即 A×B...假设集合 A={a, b},集合 B={0, 1, 2},则两个集合的笛卡尔积为 {(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。...举例 给出三个域: D1 = { 张清玫,刘逸 } D2 = {计算机专业,信息专业} D3 = {李勇,刘晨,王敏} 则 D1,D2,D3 的笛卡尔 D = D1×D2×D3,等于: {...本个例子中的D中就会有 2X2X3=12 个元素,如果一个集合有1000个元素,有这样3个集合,他们的笛卡尔所组成的新集合会达到十亿个元素。假若某个集合是无限集,那么新的集合就将是有无限个元素。

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额,关于笛卡尔CartesianProduct

笛卡尔会产生shuffle吗? 有关窄依赖解惑 最后送一道面试题 1、笛卡尔会产生shuffle吗?...结论是:不会 如果从网上搜的话,排在前几的答案,基本都是这样: 但是仔细分析笛卡尔源码,就会发现,它的运行原理是这样的: select tmp1.a,tmp2.b from testdata2 tmp1...assertnotnull(input[0, org.apache.spark.sql.test.SQLTestData$TestData2, true])).b AS b#12] +- Scan[obj#10] 笛卡尔的分片方法...: getDependencies方法: 整个过程在map端执行,没有shuffle 2、有关窄依赖 这个如果在百度上搜相关内容,大部分都这么定义: 如果这样理解的话,就会很矛盾,笛卡尔的依赖中...不一定,下面这些情况下join不会产生shuffle 笛卡尔 BroadcastHashJoin BroadcastNestedLoopJoin 使用相同的分区器进行一次分区然后再去join,这时join

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工作总结之因为笛卡尔问题写SQL搞了半天(附笛卡尔总结)

解决过程 尝试过左连接,右连接及内连接等等,发现数据始终比实际数据多出很多,查阅资料判断是产生了笛卡尔,下文有详细的笛卡尔解释 根据指引选择where 进行多条件限制仍然不行????。...为了笛卡尔问题花了3个多小时[害] 总结教训下次先观察两张表的字段再改SQL!...比如简单两个表连接学生表(Student)和班级(Class)表,如图: 进行连接后如图: 笛卡尔 笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join)。...所有连接方式都会先生成临时笛卡尔表,笛卡尔是关系代数里的一个概念,表示两个表中的每一行数据任意组合,上图中两个表连接即为笛卡尔(交叉连接) 在实际应用中,笛卡尔本身大多没有什么实际用处,只有在两个表连接时加上限制条件...,比如说上面同样查询,用关系演算法思考的方式是“给我找到所有学生的信息,包括他们的班级信息,班级ID,学生ID,学生姓名” 用关系演算法的SQL查询语句如下: SELECT * FROM [Class

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