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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
55610发布于 2021-06-01 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
86130发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ? ->next = nullptr; (*h)->prior = nullptr; /**/ dul_node *p = (*h); int x = 0; cout << "\n请依次输入数据以创建链表
63220发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
62120发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。 输入格式: 本题目没有输入。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
\ \ (f_w(x^{(i)}) = y^{(i)}) \end{cases} 图片 图片 图片 图片 w + y^{(i)}x^{(i)} = w +x^{(i)} 实际就是权重向量和训练数据的特征向量的加法运算
1.4K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
计算所有位点的HWE的P值 plink --bfile HapMap_3_r3_8 --hardy plink.hwe的数据格式： CHR 染色体 SNP SNP的ID TEST 类型 A1 minor
5.6K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏TakinTalks稳定性社区
蚂蚁集团：Apache HoraeDB时序数据库性能提升2-4倍是如何做到的？
背景 Apache HoraeDB 是蚂蚁集团针对高基数时序数据场景设计并优化的开源时序数据库，后捐献给 Apache 软件基金会。 3.1 优化思路 我们的优化思路可以概括为四个主要环节—— 首先，由于我们去除了精确的倒排索引，面临的挑战是如何进行快速的数据检索，或者说，如何减少不必要的 IO 操作。 CPU 解压优化：针对 CPU 在解压数据时的高消耗问题，我们采用了直接的优化思路。 通过随机分区，数据的分布更加均匀，避免了热点的产生，从而优化了数据的写入和查询过程。 3.5.1 优化挑战一：单机热点 挑战： 在 HoraeDB 的早期版本中，父表和子表被视为对等的物理资源表。 3.5.2 图1 - 采用计算计算下推的策略降低网络IO 3.5.3 优化挑战三：SQL 执行过程的优化 挑战： 在深入讨论分布式查询优化之前，我们需要理解 SQL 查询在传统数据库中的执行过程。
1.4K10编辑于 2024-04-28 - 来自专栏PHP在线
数据优化
数据优化 读写分离,在X2的版本中，我们引入了多SQL服务器的支持，在主从服务器中，你可以配置写服务器跟读服务器，这样对于负载高的站点中可以使用这个 功能达到读写分离，降低由于写过程序中造成的MySQL 例如： /** * 数据库主服务器设置, 支持多组服务器设置, 当设置多组服务器时, 则会根据分布式策略使用某个服务器 * @example * $_config['db']['1']['dbhost / 字符集 * $_config['db']['1']['pconnect'] = '0';// 是否持续连接 * $_config['db']['1']['dbname'] = 'x1';// 数据库 2、查看帖子时，如果增量点击数到100，则使用进程锁将数据更新到thread表并更新增量点击数为0。 3、回贴时将增量点击数和回复数一起更新到thread表，并更新增量点击数为0。 4、执行计划任务：每天3点，5分钟一次，一次取500条数据更新到thread表， 并删除此500条数据，以减少forum_threadaddviews表的大小。
78480发布于 2018-03-07 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。 Max:p[r]; }printf("%d\n",Max); return 0; } 总结这种题目一般都是有套路，需要两个函数一个是查找父亲，同时更新和优化数据 int Find(int x){
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏授客的专栏
MySQL 性能优化--优化数据库结构之优化数据大小
通常，执行查询期间处理表数据时，小表占用更少的内存。 表列 l 尽可能使用最效率(最小)的数据类型。比如，使用更小的整型以便于获取更小的表。 同时，COMPACT行格式也会影响utf8或utf8mb4数据在CHAR类型列中的存储。 ROW_FORMAT=DYNAMIC选项创建的表 参考连接： http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/dynamic-format.html l 不同表中用相同的数据类型声明携带相同信息的数据列 标准化 l 正常，尽量保持数据不重复。赋予列名唯一ID，有必要的话，在其它更小表中使用这些id，而不是重复冗长的值，比如名称和地址，join子句中通过引用这些id来join表。 l 如果速度比磁盘空间，保存多份数据副本的维护成本更重要，例如，在一个商业智能场景中，分析来自大表的所有数据，可以适当放宽标准化规则，冗余数据信息或创建汇总表以获取更快的速度。
3.1K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库优化 – SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 SQL优化 执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。 很可能SQL语句需要优化 接下来我们用一段实际优化案例来说明SQL优化的过程及优化技巧。 、增加索引、SQL改写等操作 查看优化后的执行时间和执行计划 如果优化效果不明显，重复第四步操作 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
4.2K10编辑于 2022-10-04 - 来自专栏JAVA杂谈
数据库优化 - SQL优化
是时候 关注 我们一波了 前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。 本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 获取问题SQL 不同数据库有不同的获取方法，以下为目前主流数据库的慢查询SQL获取工具 MySQL 慢查询日志 测试工具loadrunner Percona公司的ptquery等工具 Oracle AWR SQL优化 执行计划 完成SQL优化一定要先读执行计划，执行计划会告诉你哪些地方效率低，哪里可以需要优化。 （每个数据库的执行计划都不一样，需要自行了解） explain sql ?
2.4K20发布于 2019-11-06 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
【数据库】数据库优化（SQL优化）
【数据库】数据库优化（SQL优化） sql语句优化 1.查询的模糊匹配 尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。 11.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 用下面的语句替换： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 23.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的 29.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ， 以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create 33.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
6.3K40发布于 2018-03-15 - 来自专栏JAVA杂谈
数据库优化 - 实例优化
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。 减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前：数据库平均响应时间500ms 优化目标：数据库平均响应时间200ms 数据库服务器 CPU占用率变少 优化前：数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前：数据库IO WAIT为30% 优化目标：数据库IO WAIT低于10% 数据库优化误区 在进行数据库优化的时候可能会有以下几个误区： 优化之前一定要深入了解数据库内部原理 优化是有“套路”的，照着这些“套路”你也可以很好的完成数据库优化 不断调整数据库参数就可以最终实现优化 数据库实例优化 数据库实例优化遵循三句口诀：日志不能小、缓存足够大、连接要够用。 数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷（ fsync）到磁盘上，才能保证数据的持久性。
2K30发布于 2019-10-30 - 来自专栏授客的专栏
MySQL 性能优化--优化数据库结构之优化数据类型
优化数字数据(Numeric Data) l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值，选择用数字列好过用字符串列。 参考连接： http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/optimize-character.html 优化BLOB l 当存储一个包含文本数据的大二进制对象 l 由于检索和展示BLOB值的性能要求和其它数据类型不一样，可以考虑把特定于BLOB的表放在不同的存储设备，甚至是一个单独的数据库实例。 optimize-blob.html 使用PROCEDURE ANALYSE ANALYSE([max_elements[,max_memory]]) ANALYSE（）检测来自查询的结果并返回分析结果，为每列的数据类型给出可能帮助减小表的优化建议 ANALYSE()用于检测优化数据类型是否应该为ENUM,如果有多余max_elements个补重复值，则ENUM不为建议类型。
5.5K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏cwl_Java
性能优化-MySQL数据库优化
2、mysql数据库优化 可以从哪几个方面进行数据库的优化？如下图所示： ? 这个时候就要了解sql优化 B、数据库表结构优化 根据数据库的范式，设计表结构，表结构设计的好直接关系到写SQL语句。 C、系统配置优化 大多数运行在Linux机器上，如tcp连接数的限制、打开文件数的限制、安全性的限制，因此我们要对这些配置进行相应的优化。 D、硬件配置优化 选择适合数据库服务的cpu，更快的IO，更高的内存；cpu并不是越多越好，某些数据库版本有最大的限制，ＩＯ操作并不是减少阻塞。 注：通过上图可以看出，该金字塔中，优化的成本从下而上逐渐增高，而优化的效果会逐渐降低。
5.1K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏Ken的杂谈
Spring Boot入门教程2-4、使用Spring Boot+MyBatis多数据源配置（xml配置版）
一、前言 什么时候需要用到多数据源配置？ 当你的项目需要访问多个数据库的时候 本篇开发环境 1、操作系统： Windows 10 X64 2、Java SDK： jdk-8u141 3、Maven：3.5 4、IDE：IntelliJ IDEA 2017 5、Spring Boot：1.5.6 本项目构建基于：https://ken.io/note/springboot-course-basic-curd-xml 二、多数据源配置 创建数据库 &表 1.1、手动创建数据库test 1.2：创建表：note DROP TABLE IF EXISTS `note`; CREATE TABLE `note` ( `id` int(11) NOT (application.yml) 这里去掉MyBatis的配置 #数据库连接配置 courseDataSource: driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
1.3K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
20820编辑于 2022-11-30 - 来自专栏PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 其独特的动态效率优化算法更是一大亮点，该算法可使芯片的转换效率最高达到 90%。 以 9V 输入充 3 串电池的场景为例，即便在这种相对复杂的情况下，它仍能保持 90% 以上的高效率，这一数据在同类产品中处于领先地位。 实测数据显示，在给 3 节 2000mAh 电池充电时，XSP30 快充输入比传统充电方案节省了 2 小时，进一步凸显了其在充电速度上的优势。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
60010编辑于 2025-11-12
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