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lua

Lua作为一种很强大且轻量级脚本语言的存在,对于掌握其几乎无所不能的Table(其实就是一个Key Value的结构,它很像Javascript中的Object,或是PHP中的组,在别的语言里叫Dict 对于Lua语言可参见酷壳Lua简明教程这篇Blog。 对于lua的table问题,一般的使用大多是按照value值来,使用table.sort( needSortTable , func)即可(可以根自己的需要重写func,否则会根默认来:默认的情形之下 ,如果表内既有string,number类型,则会因为两个类型直接compare而出错,所以需要自己写func来转换一下;也可根自己的需要在此func中 添加相应的逻辑来达到你的 要求); local ;这样的实现方式其实与上述将table的索引存入一个temp表中,并将此temp表按func;只不过这里 使用闭包,将此处理放置在了一个方法内来替代pairs罢了;

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LUA对Map进行

Lua中最常见的结构就是Table, 用Table表示Map很容易, 但早期Lua没有提供一个针对Map结构的方法,下面用Moonscript实现了一个Map型结构方法。 比如,我们在统计某些元素的个时,[["a", 100], ["b",10],["c",1]]这种结构,元素的个都比较少的,简单的算法都可以解决,变大时,我们可能会采用更复杂的算法去实现。 也安对应的下标移动Value组的位置,这样当Key好的同时,Value也被好了。 下面的例子没有直接使用Lua实现,用了Moonscript实现了这个简单的过程,然后通过Moonc解释程把Moonscript翻译成Lua, Moonscript天然支持类,并且用Moonscript 实现的函相对也比Lua简洁一些。

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    Sweet Snippet 系列之 Lua

    作为Lua中实现各类结构的基石,表的使用想必是贯穿于整个项目的开发过程之中,其中对表内容的想必亦是常见的需求之一,Lua内置的Table函库便提供了sort函来实现这项功能,但是仅能支持表中组部分内容的 ,而想要表中哈希部分的内容,简单的一个方法就是另写一个迭代器来支持: function order_pairs(tbl) local names_buffer = {} for name print_table(t) print_table_order(t)   基本就是这么简单~ 更新:   其实之前的实现有两个问题,使用默认的comp实现(简单的基于字符串比较),在某些情况下会得到非期望的结果

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    结构————归并

    // 判断第一段和第二段取出的哪个更小,将其存入合并列,并继续向下扫描 if (array[i] <= array[j]) { array2[k] = array , 4, 2, 6, 8, 7 }; MergeSort merge = new MergeSort(); System.out.print("前 :\t\t"); merge.printAll(array); merge.sort(array); System.out.print("后:\ A[i]; for(j=i-1;A[j]>A[0];j--){ A[j+1]=A[j]; } A[j+1]=A[0]; } } 思路:将A视为一个已经过M趟插入的表 ,则从m+1开始将后面的n个元素一次插入到前面的有表当中 最坏情况下的比较次:O(nm) 元素移动的次:O(nm) 时间复杂度:O(nm)

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    架构师进阶之路精选之Redis Lua脚本原理

    2.6版本之后支持嵌入Lua脚本,客户端使用Lua脚本,直接在服务器端原子的执行多条命令 Lua脚本执行过程 创建并修改Lua环境 1 创建基础Lua环境 2 载入函库 3 创建全局表格Lua 4 替换随机函 5 创建辅助函 6 创建redis.pcall函 7 全局环境保护 8 修改后的Lua环境保存到服务器状态的Lua属性,等待脚本执行 Redis中带有不确定性的命令: SINTER SUNION SDIFF SMEMEBERS HKEYS HVALS KEYS 注意: Redis提供了,使用上述命令后,会返回相同的结果 Redis确保检查创建变量时,添加local等参,但是没有禁止修改已经存在的全局变量 字典的作用:实现SCRIPT EXISTS命令;实现脚本的复制 EVAL命令的实现 1 根客户端给定的脚本,在Lua环境中定义Lua 2 将客户端给定的脚本保存到lua_scripts字段,进一步使用 3 执行刚刚在lua中定义的函,执行客户端给定的lua脚本 通过函保存传入的脚本好处: 1 执行方便 2 保持局部性 3 如果定义过一次,只要使用校验和即可。

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    Redis Lua脚本原理

    2.6版本之后支持嵌入Lua脚本,客户端使用Lua脚本,直接在服务器端原子的执行多条命令 Lua脚本执行过程 创建并修改Lua环境 1 创建基础Lua环境 2 载入函库 3 创建全局表格Lua 4 替换随机函 5 创建辅助函 6 创建redis.pcall函 7 全局环境保护 8 修改后的Lua环境保存到服务器状态的Lua属性,等待脚本执行 Redis中带有不确定性的命令: SINTER SUNION SDIFF SMEMEBERS HKEYS HVALS KEYS 注意: Redis提供了,使用上述命令后,会返回相同的结果 Redis确保检查创建变量时,添加local等参 字典的作用:实现SCRIPT EXISTS命令;实现脚本的复制 EVAL命令的实现 1 根客户端给定的脚本,在Lua环境中定义Lua 2 将客户端给定的脚本保存到lua_scripts字段,进一步使用 3 执行刚刚在lua中定义的函,执行客户端给定的lua脚本 通过函保存传入的脚本好处: 1 执行方便 2 保持局部性 3 如果定义过一次,只要使用校验和即可。

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    《Redis设计与实现》读书笔记(三十四) ——Redis Lua脚本环境设计与实现

    5)创建辅助函,供lua调用,避免结果的不一致。 除了随机函,另一个不确定的是辅助函。 对于集合、hash等操作,输出的结果可能是无的,同样的内容输出的有可能会不同,为了消除这种不确定性,lua执行一次不确定性的redis命令后,redis会自动调用redis.sort函进行一次, 保证相同集有相同的输出。 其专门创建一个伪客户端,并且为lua脚本定制随机函等,保证脚本的执行结果在redis服务器可预测的范围内。 是lua脚本超时并且执行过写命令的情况下关闭服务器防止脏写入。

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    Python分析—

    在对海量进行分析的过程中,可能需要对进行操作。 本节教大家如何在python中对框进行一些操作。 本文目录 总结sort_values函的用法 按年龄对行进行升列 按年龄对行进行降列 按年龄升身高降框 对列进行 注意:本文沿用分析第一课【Python分析—建立 1 总结sort_values函的用法 python中默认按行索引号进行,如果要自定义框的,可以用sort_values函进行重定义。 4 按年龄升身高降框 若想按年龄升身高降框,可在python中输入如下语句: date_frame.sort_values(by = ['age','height'], ascending 至此,在python中对框进行操作已介绍完毕,大家可以动手练习一下,思考一下还可不可以对框进行别的操作 ? 。

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    -Hive

    案例实操 查询学生的成绩,并按照分列 SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score DESC; 查询学生的成绩,并按照分列 SELECT * FROM student s LEFT JOIN score sco ON s.s_id = sco.s_id ORDER BY sco.s_score 按照别名 按照分的平均值 select s_id ,avg(s_score) avg from score group by s_id order by avg; 2.9.3. 设置reduce个 set mapreduce.job.reduces=3; 查看设置reduce个 set mapreduce.job.reduces; 查询成绩按照成绩降列 select 设置reduce的个,将我们对应的s_id划分到对应的reduce当中去 set mapreduce.job.reduces=7; 通过distribute by 进行的分区 insert overwrite

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    库MongoDB-

    MongoDB 在 MongoDB 中使用 sort() 函对查询到的文档进行,sort() 函可以通过参指定的字段,并使用 1 和 -1 来指定的方式,其中 1 为升列,而 -1 是用于降列。 语法格式:db.COLLECTION_NAME.find().sort({键:1}) 查询结果按照age升。 db.c1.find().sort({age:1}); 也可以对字符串进行时按照编码顺进行。支持中文等。虽然支持,但是平时还是多按照值类型的属性进行

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    结构:

    主要改进思路是减少插入的移动次,设置步长,在初始组较大时取较大步长,通常初始步长为待组长度1/2,此时只有两个元素比较,交换一次,此时组为部分有组;之后步长依次减半直至步长为1, 即为插入,此时组已接近有,所以插入元素时移动次会相对较少,效率得到提高。 它的基本思想是:通过一趟将要分割成独立的两部分,其中一部分的所有都比另外一部分的所有都要小,然 后再按此方法对这两部分分别进行快速,整个过程可以递归进行,以此达到整个变成有列 因此,可以证明在元素个为n的列上建堆,其时间复杂度为O(n),这说明可以在一个线性时间内,将一个无建成一个大顶堆。 应用堆这种结构进行的思路很简单,首先将存放在L[1......n]中的n个元素建成初始堆,由于堆本身的特点(以大顶堆为例),堆顶元素就是最大值。

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    结构——

    (sorting) 什么是 将一组杂乱无章的按一定规律顺次列起来。 表 (datalist):它是待对象的有限集合。 主关键字(key): 对象有多个属性域, 即多个成员组成, 其中有一个属性域可用来区分对象, 作为,称为关键字。也称为码。 的目的是什么? 便于查找! 什么叫内部? 外部时,要将分批调入内存来,中间结果还要及时放入外存,显然外部要复杂得多。 算法的好坏如何衡量? 由于是存在外存中,故不可随机被存取 存储方式 地址连续的一组存储单元(记录之间的次关系由存储位置决定,实现必须借助移动记录) 静态链表(记录之间的次关系由指针指示,实现不需要移动记录 ] (不是顺次后移时将导致方法不稳定) --- 算法比较 按平均时间方法分为四类 - O(n^2)undefined - O(nlogn) - O(n^(1+r)) - O(

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    MySQL库——

    概述 通过对某个字段后,返回查询的结果。使用order by子句实现。 语法 order by 关键字 ase 升(默认) desc 降 按单字段 select 列名 from 表名 order by 要的列 ase/desc; 按多字段 select 列名 from 表名 order by 要的列1 ase/desc,要的列2 ase/desc; #案例 select * from students order by height desc ,age ase; #查询students表,先按height降,再按age升

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    lua脚本操作redis

    前言 为什么要用lua脚本操作redis库? 程的运行环境上下文 script —lua脚本 numkeys —参的个(key的个) key —redis键 访问下标从1开始,例如:KEYS[1] arg —redis键的附加参 bulk false 从redis类型到lua类型或者从lua类型到redis类型,都有以上对应规则,但是从 从lua转换到redis有一条额外的对应规则 lua boolean true 为此,redis做了以下事情: + lua没有访问系统时间或者其他内部状态的命令 + redis阻止上面所提到的脚本执行 + lua脚本调用返回命令的返回会被(字典. 不允许创建全局变量 为了防止泄露进lua环境,redis脚本不循创建全局变量.

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    JavaScript 结构与算法之美 - 桶、计、基

    (Bucket Sort) 桶是计的升级版,也采用了分治思想。 思想 将要分到有限量的几个有的桶里。 每个桶里的再单独进行(一般用插入或者快速)。 外部就是存储在外部磁盘且量大,但内存有限,无法将整个全部加载到内存中。 动画 ? bocket-sort.gif 3. 使用条件 只能用在范围不大的场景中,若范围 k 比要 n 大很多,就不适合用计。 计只能给非负整,其他类型需要在不改变相对大小情况下,转换为非负整。 当要的 n 个,所处的范围并不大的时候,比如最大值是 k,我们就可以把划分成 k 个桶。每个桶内的值都是相同的,省掉了桶内的时间。 我们都经历过高考,高考查分系统你还记得吗? 使用条件 要求可以分割独立的位来比较; 位之间由递进关系,如果 a 的高位比 b 大,那么剩下的地位就不用比较了; 每一位的范围不能太大,要可以用线性,否则基的时间复杂度无法做到

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    【趣味连载】攻城狮上传视频与普通人上传视频:(一)生成结构化

    回到问题本身,究竟如何处理新到来的100条以及以后更多的,确实是一个必须想办法彻底解决下的问题。 我拿到的原始 此处适当象征性的描述下我拿到的。以下讨论,单以 10 条为例。 .mp4 /videos/Lua/记录我发现的第一个关于 Google 的 Bug.mp4 目标要求 intent 必须和问题关联起来 显而易见,应该使用 intent 作为的唯一 id。 ", "app_future":"关于混合应用开发的未来的一些思考", "google_bug":"记录我发现的第一个关于 Google 的 Bug", } ,是需要增加一个新的字段 不过,我就直接上面的类似 JSON 的结构来的。因为是由另外一个人做,懂技术,操作很简单些。 /* 生成带有等信息的文件. */ /* 支持自动生成. */ makeDataWithOrder() function makeDataWithOrder() { const fs =

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    笨法算RPS

    计算RPS最简单的方法是用一天的总访问量除以一天的总秒,不过这样得出的结论只是一个平均值,无法反映各个时间点的真实情况,真正有价值的是即时的RPS,如果有一个比较好的监控系统的话,这并不难,可惜我没有 ,而且实际上我遇到的问题还要更复杂些:大部分接口是PHP写的,少部分接口是LUA写的,为了更有针对性,需要分别计算PHP和LUA的即时RPS。 / { LUA[TIME]++; next } URL ~ /^\/bar\/lua/ { LUA[TIME]++; next } { PHP[TIME]+ + } END { rps(LUA, "LUA.log") rps(PHP, "PHP.log") } 说明:通过管道对AWK中的无组进行后要注意关闭管道。 计算得到的RPS文本格式大致如下所示: 00:00:00 115 00:00:01 85 00:00:02 95 00:00:03 85 00:00:04 90 00:00:05

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    结构7种算法(无基

    三.实验内容 用随机(介于1-100)产生10个待元素的关键字值)。 ① 采用直接插入和希尔方法对上述待进行并输出后的有列; ② 采用冒泡、快速方法对上述待进行并输出后的有列; ③ 采用简单选择、堆方法对上述待进行并输出后的有列 ; ④ 采用归并方法对上述待进行并输出后的有列; 头文件: C++ #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> 如果记录中的较多,移动较费时的,应采取简单选择法。 (2)若记录的初始状态已经按关键码基本有,则选用直接插入或冒泡法为宜。 当记录本身的信息量很大时,为避免大量时间用在移动上,可以用链表作为存储结构。插入和归并都易在链表上实现,但有的方法,如快速和堆在链表上却很难实现。

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    三月编程语言行榜已出!

    全球知名TIOBE编程语言社区发布了 2022年3月的编程语言行榜。我们一起来看看,本月榜单中有哪些值得注意的新变化吧! 自去年 10 月登顶后,Python 至今仍牢牢占榜一大哥的位置。 01 Lua重新进入TIOBE指前20名 TIOBE CEO Paul Jansen 评价称,“在2011 年的鼎盛时期,Lua 曾短暂进入前 10 名,目前尚不清楚它是否会再次回归。 第 51-100 名如下,由于它们之间的值差异较小,仅以文本形式列出(按字母): ABC, ActionScript, Alice, Apex, ATLAS, Bash, bc, BCPL, Boo 04 历史名(1987-2022) 下图为前10名编程语言的历史名,需要注意的是以下名位次取决于 12 个月的平均值 TIOBE 编程社区指是衡量编程语言受欢迎程度的一个指标,每个月更新。 请注意这个行榜只是反映某个编程语言的热门程度,并不能说明一门编程语言好不好,或者一门语言所编写的代码量多少。

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    结构|冒泡与选择

    冒泡算法可以说是算法中使用的比较频繁的,冒泡是一种简单的,它通过遍历,一次比较两个元素,如果错误就交换位置,遍历需要重复进行直到不再需要交换,才算完成。 时间复杂度:O(n^2)代码实现冒泡的代码实现并不难,对于初学者来说只需要注意循环次这个坑就行。 选择时间复杂度:O(n^2),虽然选择和冒泡的时间复杂度一样,但实际上,选择进行的交换操作很少,最多会发生 N - 1次交换。而冒泡最坏的情况下要发生N^2 2交换操作。 从这个意义上讲,交换的性能略优于冒泡。而且,交换比冒泡的思想更加直观。 选择思路 将本次遍历的第一个元素视为最小值,用mixValue记录其下标,遍历一次列表,只要存在比最小值小的,便将当前下标赋值mixValue。本次遍历结束便交换最小值和遍历起始位的

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