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Java中如何高效判断数组中是否包含某个元素

这是一个Java中经常用到的并且非常有用的操作。同时,这个问题在Stack Overflow中也是一个非常热门的问题。...投票比较高的几个答案中给出了几种不同的方法,但是他们的时间复杂度也是各不相同的。本文将分析几种常见用法及其时间成本。...查找有序数组中是否包含某个值的用法如下: public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {...基本思想就是从数组中查找某个值,数组的大小分别是5、1k、10k。这种方法得到的结果可能并不精确,但是是最简单清晰的方式。...3703useSet: 35183useLoop: 3218useArrayBinary: 14useArrayUtils: 3125 其实,如果查看ArrayUtils.contains的源码可以发现,他判断一个元素是否包含在数组中其实也是使用循环判断的方式

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【100个 Unity实用技能】☀️ | UGUI中 判断屏幕中某个坐标点的位置是否指定UI区域

------------------❤️分割线❤️------------------------- Unity 实用技能学习 【100个 Unity实用技能】☀️ | UGUI中 判断屏幕的某个点的位置是否指定...UI区域 问题使用场景:需要判断玩家此时点击的某个点是否某个指定的UI区域,如果在区域则响应点击事件,不在区域时不进行响应事件。...然后再使用RectTransform的Contains()方法就可以判断某个坐标点是否该RectTransform区域内部了。...,必须先转为本地坐标localPoint //判断点击的坐标点是否rectTrans.rect矩形 if (rectTrans.rect.Contains...第二种方法:根据坐标计算 除了使用上面第一种方法中使用API来判断之外,还可以计算坐标去进行对比,查看对应的坐标点是否UI区域

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Oceanus 腾讯微视数据的实践-统计某时间段的uv、pv

导语 实时计算中,经常会遇到需要计算某个时间段的pv、uv这类需求,完成该类需求有多种方式,本文以微视数据端计算启动数据的pv、uv为应用场景,来介绍常用的两种实现方式。...业务背景: 为了实时监控微视端app启动以及启动方式的情况,需要实时的统计每10分钟及每小时pv、uv。这里pv,每收到一条启动日志即+1,uv则需要依据启动的唯一标识qimei来做去重处理。...窗口方式:使用窗口的方式,来计算pv、uv,即根据需求的时间段,来设定窗口的大小,例如需要计算10分钟的pv、uv则需要开一个10分钟时长的统计窗口,对于pv不需要做去重处理,对于uv,需要借用flink...计算pv较简单,在这里不做介绍,例如下面使用hyperloglog来做去重,来计算uv,maven中添加导入hyperloglog的依赖: com.clearspring.analytics...借用redis:使用redis方式来计算某时间段的pv、uv,如果是需要计算任意时间段,可以使用redis的zset结构或者是通过hash分片,都是把统计的时间窗口放在redis的key上,计算uv,

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平面几何:判断点是否凸多边形

今天我们来实现判断点是否凸多边形的算法。 需求 提供一个凸多边形(用点数组表示),以及一个点,判断这个点是否多边形。 凸多边形,指的边不存在自我相交,且内角小于 180 度的多边形。...我们需要这个算法实现图形拾取,判断鼠标是否落在图形上。 思路 之前的 求两向量的夹角的文章 中我提到过,对于两个向量,我们可以利用叉积的符合右手定则,判断两个向量的位置关系。...屏幕坐标系(x 轴向右,y 轴向下)下,对于向量 a 和 b 的叉积,若结果为正,则 b a 的右侧;若结果为负,则 b a 的左侧。...特殊的,如果结果为 0,表示两向量同一方向上,属于边缘场景。你可以认为属于左边,或者属于右边。 我们计算凸多边形的所有边向量,和边向量起点到起点的叉乘,记为点相对边的方向。...如果方向都是左边,或都是右边,则点在凸多边形,否则点不在凸出变形。 特殊的,对于点在某条边上,它介于和不在凸多边形上的中间态,属于边缘情况,读者可自行定义。

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某个范围随机生成一些数据_cut out删除造句

本文最后采用的擦除方式为:利用固定大小的矩形对图像进行遮挡,矩形范围,所有的值都被设置为0,或者其他纯色值。而且擦除矩形区域存在一定概率不完全原图像中的(文中设置为50%)。...最主要的区别在于cutout中,擦除矩形区域存在一定概率不完全原图像中的。而在Random Erasing中,擦除矩形区域一定在原图像。...不过Cutout更多情况下效果更好。这两种方法在用到自己的任务中,还得进行实验比较,才能得到更好的结果。...但是现实场景中,遮挡问题一直都是一个难以处理和解决的问题。为了更好的实现对遮挡数据的模拟,利用Random Erasing的方式,将原数据集中一部分保持原样,另外一部分随机擦除一个矩形区域。...选择一个满足所有矩形部分都在图像的左上角坐标,将这个矩形区域都设置为统一的和图像其他区域无关的纯色值。 结果: 虽然十分简单,但是效果非常惊艳。

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如何优化docker容器MySQL性能

前言: 现代数据库应用中,性能和可靠性是至关重要的。对于运行在 docker中的 MySQL 容器,通过优化配置可以充分利用宿主机的的性能,从而提升数据库的整体性能和响应速度。...下面将介绍如何通过编辑 MySQL 容器中的配置文件来优化其性能,并详细说明操作步骤。 正文: 随着云计算和容器化技术的普及,越来越多的应用选择容器中运行数据库服务。...MySQL 是广受欢迎的开源数据库之一,而在容器环境中运行 MySQL 时,优化配置尤为重要,以充分发挥容器和底层硬件的潜力。...本文中,将探讨如何优化运行在 docker中的 MySQL 容器的配置,以提高其性能和稳定性。用 Docker 作为容器运行时环境,这里我认为你已经具有一定的 Docker 使用经验。...最后: 本文中,介绍了如何通过编辑 MySQL 容器的配置文件来优化其性能,并提供了详细的操作步骤。

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平面几何:判断点是否多边形(射线法)

之前我们讲解了如何利用叉乘 判断点是否凸多边形。但该算法限制较大,多边形必须为凸多变形。 最近我的图形编辑器又新增了星形图形,然而这个星形又不是凸多边形。...于是我再基于射线法,实现一个较通用的算法,支持判断点是否在任意多边形。 实现后的图形拾取效果如下。 射线法原理 这里我们用射线法来实现。 原理很简单,从点引出一条射线,计算射线和多边形的交点数量。...奇数的时候,目标点刚好在 “” 的子区域中;而偶数的时候则是 “外”。 这里我们讨论的是非自交的多边形。但该算法特定的自交多边形也是适用的。...然后我们判断射线是否边的 y 范围:a.y 是否小于等于目标点的 y 值,且 b 大于目标点的 y 值。...如果 y 在线段范围,我们再判断 目标点是否边的左侧。 判断左右?是不是觉得这个问题很熟悉呢。没错,又是你,叉积。之前判断 点在凸多边形 也用到。 关于叉积,这里就不再展开讲了,说太多了。

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