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《python算法教程》Day9 - 快速排序法快速排序法简介代码展示
这是《python算法教程》第9篇读书笔记，笔记的主要内容为快速排序法。 快速排序法简介 快速排序法运用分治法的方式，将需要排序的序列细分成小序列进行排序。
1K100发布于 2018-05-02 - 来自专栏DotNet 致知
C#语言入门详解-9方法（下）
dis_k=b478163ebba8b48e39adef5783643ae9&dis_t=1648518665&vid=wxv_1516728031007014913&format_id=10002&support_redirect
46150编辑于 2022-03-29 - 来自专栏sktj
Kubernetes(9:数据)
作用是在Pod中共享数据 创建Pod，volumeMounts ? image.png emptyDir是Host上创建的临时目录，其优点是能够方便地为Pod中的容器提供共享存储，不需要额外的配置。
41520发布于 2019-09-24 数据特征选择法
最近一直在做车辆驾驶行为分析方面的研究，今天看到一篇论文，里面原始数据特者提取的方法可以收藏一下。
73460发布于 2018-05-09- 来自专栏数据派THU
解读《数据安全法》
来源：深信服科技、计算机与网络安全本文多图，建议阅读5分钟本文为你解读《数据安全法》。
61930编辑于 2022-09-27 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-9)
高可用服务读写分离计算节点支持读写分离功能，并且支持配置读写分离权重读写分离功能说明要使用读写分离功能，需在数据节点中配置主备存储节点。读写分离功能默认设置为关闭。 -- 不开启读写分离：0；可分离的读请求发往所有可用数据源：1；可分离的读请求发往可用备数据源：2；事务中发生写前的读请求发往可用备数据源：3--><property name="weightForSlaveRWSplit strategyForRWSplit参数为1时可设置主备存储节点的读比例，设置备存储节点读比例后<em>数据</em>节点下的所有备存储节点均分该比例的读任务。 strategyForRWSplit参数为2时<em>数据</em>节点上的所有可分离的读任务会自动均分至该<em>数据</em>节点下的所有备存储节点上，若无备存储节点则由主存储节点全部承担。 用户级别的读写分离可通过管理平台创建<em>数据</em>库用户页面添加用户或编辑用户开启用户级别的读写分离。
23110编辑于 2024-11-29 - 来自专栏技术集锦
练习9—数据计算
题目 写一个简单的函数实现下面的功能：具有三个参数，完成对两个整型数据的加、减、乘、除四种操作，前两个为操作数，第三个参数为字符型的参数。 ; } 说明 注意switch-case语句中case处的数据类型，因为设定了变量c为char类型，所以需要使用 c = input.next().charAt(0) 语句接收用户键盘上的单个字符输入
30720编辑于 2022-06-03 - 来自专栏HUBU生信
数据结构：链表的头插法和尾插法
（C） 数据结构头插： 在头节点的后面进行插入操作，后一个插入进来的值，在前一个插入进来的值与头节点之间。 sizeof(Lnode)); p->data = data; p->next = L->next; L->next = p;//头插法 尾插法： 设法找到插入结点的上一个结点，总而言之，尾插法就是要使后面插入的结点在前一个插入结点和NULL值之间。 p->data = data; fp->next = p; p->next = NULL; fp = p;//尾插法
2.3K20发布于 2018-12-27 - 来自专栏Debug客栈
数据结构 折半查找法
算法性能 时间复杂度： log 2 n + 1 平均查找长度： log 2 n + 1 – 1 注意事项 折半查找法必须为有序数列。 mid; } return -1; } int main(){ int i, val, ret; int a[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
71210发布于 2019-12-23 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【DBMS 数据库管理系统】数据仓库中 数据追加 ( 时标方法 | DELTA 文件法 | 前后映像文件法 | 日志文件法 )
文章目录 一、数据追加 概念 和 方法 二、时标方法 三、DELTA 文件法 四、前后映像文件法 五、日志文件法 一、数据追加 概念 和 方法 ---- 数据仓库 数据追加 : "数据追加" 概念 : ) ; "数据追加" 途径 : 时标方法 DELTA 文件法 前后映像文件法 日志文件法 二、时标方法 ---- 时标方法 : 前提 : 数据含有 时标 字段 ; 操作 : 对新 插入 或 更新 的数据记录 , 加上最新的时标 ; 缺点 : 很多数据库中的属性字段中 , 没有 “时标” 字段 , 此时就无法进行数据追加 ; 三、DELTA 文件法 ---- DELTA 文件法 : 设计应用程序 , 让 应用程序 ---- 前后映像文件法 : 先对数据库做一次快照 A , 抽取数据库数据 到 数据仓库 中 , 在做一次快照 B , 对比 AB 两个快照的差异 , 确定追加的数据 ; "前后映像文件法" 缺点 : 扫描一次数据库都很占用资源 , 这里对比 2 个快照 , 需要扫描 2 次数据库 , 这样会 占用大量的资源 , 影响系统性能 ; 五、日志文件法 ---- 日志文件法 : 数据库固有机制
85200编辑于 2023-03-28 - 来自专栏橙子探索测试
思维模式|假设前置数据法
永远不要局限思维，记得要发散思维，与众不同 如果系统中A模块是发布岗位，B模块是岗位详情，小王测试的是A模块，小张测试的是B模块，小张在测试B模块时往往很少去考虑前置模块A产生的各种类型、各种异常不确定数据 ，导致了经常出现一些问题，如果小张当时考虑了A模块可能产生的所有前置数据，去测试B系统，后面就不会频繁出现一系列问题，这就是我们今天要讨论的假设前置数据法。 所以前置模块、前置数据皆有可能发生 以上case情况，我们可以通过岗位数据库，快速构造出各种数据，去测试岗位详情的容错等情况，保证了岗位详情测试的全面性和稳定性。
61330发布于 2020-01-26 - 来自专栏Debug客栈
数据结构 分块查找法
方法描述 将n个数据元素”按块有序”划分为m块（m ≤ n）。 1:-1; } int main(){ int i, j=-1, k, key; int a[] = {33,42,44,38,24,48, 22,12,13,8,9,20, 60,58,74,49,86,53
91430发布于 2019-12-23 - 来自专栏数据猿
七种常见的数据分析法之：象限法
导读 象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一，在应用上有多种多样的变化。 来源：诸葛io数据教练丨作者：诸葛io 数据猿官网 | www.datayuan.cn ? 什么是象限分析法？ ? 看上面这张图，你看出来了什么？ 是的，一个初中时就学会的坐标轴，X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限，这就是我们要说的象限分析法。 针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点，然后将这次营销活动的效果归到每个象限，4个象限分别代表了不同的效果评估。 so，现在了解什么是象限分析法了么？ 当然，你了解的还不够。 象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一，在应用上有多种变化，例如下图： ? 象限分析法有什么用？ 1.找到问题的共性原因 通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。
3.3K20发布于 2019-11-19 - 来自专栏数据结构与算法
数据结构基础详解:哈希表【理论计算篇】开放地址法_线性探测法_拉链法详解
是一种数据结构，特点是：数据元素的关键字与其存储地址直接相关。解释说明已知关键字，能计算出来它的存储地址若不同的关键字通过散列函数映射到同一个值，则称他们为“同义词”。 处理冲突的方法3.1 拉链法前面提到的拉链法就是处理冲突的一种方法3.2 开放定址法线性探测法平方探测法伪随机序列法3.2.1开放地址法的定义开放地址法的核心就是说把其他地址开放，发生冲突时，可以把关键字放入其他的地址数学公式 :star:线性探测法平方探测法伪随机序列法==注意==：H(key)是哈希函数，哈希函数的计算是哈希函数，开放地址的计算是另一个东西，切不可混淆。 使用开放地址法计算ASL的时候，要注意空位置的判断也要算作一次比较，和上面的拉链法不同，可以理解为拉链法比较的是空指针，开放地址法是空的元素，所以算作一次采用开放定址法时，删除结点不能简单地将被删结点的空间置为空 例题如下:【1999年 9分】4.2 开发地址法之线性探测法求平均成功查找长度与查找失败长度重点讲解：1.当用哈希函数算完之后，使用线性探测的时候，要注意，分母变成了表长，不是哈希函数中的modx中的x
2K01编辑于 2024-10-08 - 来自专栏CSDN搜“看，未来”
数据结构（9）-- 跳表
文章目录 跳表 跳表的搜索 跳表的插入 抛硬币 跳表的删除 跳表的代码实现 跳表数据结构 初始化跳表 插入节点 删除节点 销毁跳表 为什么Redis要用跳表来实现有序集合？ 跳表(skip list) 对应的是平衡树(AVL Tree)，是一种 插入/删除/搜索 都是 O(log n) 的数据结构。它最大的优势是原理简单、容易实现、方便扩展、效率更高。 节点，发现17比其大，向后搜索，发现6后面的节点指向了Nil(第4层)，那么搜索的层数降低1层， 从此节点的第3层开始搜索，发现下个节点是25，大于17，那么再降低一层，从2层开始搜索，发现第2层是9， 小于17，继续搜索，发现9节点的下一个数是17，搜索完成。 ---- 跳表的代码实现 跳表数据结构 如上图中的E节点，表示的是头节点，一般跳表的实现，最大有多少层(MAX_LEVEL)是确定的。所以e的个数是固定的。
50730发布于 2021-09-18 - 来自专栏全栈程序员必看
Landsat 9 数据详细介绍
目录 1.基本情况 2.Landsat9数据介绍 2.1 Landsat系列波段信息图谱 2.2 Landsat9基本信息 2.2.1 Quick Facts 2.2.2 LANDSAT9 波段信息 ，实际于于2021年9月27日发射，并已经开始采集第一批数据，2021年10月31日获取到遥感数据。 Landsat 9 的 OLI-2 和 TIRS-2 的 14 位数据将其增加到 16,384 个数据值。 然而，不同之处在于，Landsat 9 将下行链接 OLI-2 产生的所有 14 位数据，与从 Landsat 8 的 OLI 下行链接的 12 位数据相比，为其图像提供更大的位深度。 Landsat9数据目前成处于检查期，后期将于USGS网站免费共享。
5.2K20编辑于 2022-09-15 - 来自专栏机器学习/数据可视化
数据平滑9大妙招
今天给大家分享9大常见数据平滑方法：移动平均Moving Average指数平滑Exponential Smoothing低通滤波器多项式拟合贝塞尔曲线拟合局部加权散点平滑LoessKalman滤波小波变换 它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。 指数平滑的主要特点包括：加权平滑：指数平滑使用指数权重来平滑数据。较新的数据点获得更高的权重，而较旧的数据点获得较低的权重。这意味着它对最近的数据更为敏感，从而更好地捕获了数据的最新趋势。 7, 8, 9])y = np.array([10, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])# 三阶多项式拟合degree = 3coefficients = np.polyfit(x, y 数据平滑：Savitzky-Golay滤波器旨在平滑数据，减小数据中的高频噪声和突发波动。它保留了数据中的趋势和主要特征，同时去除了噪声。
6K44编辑于 2023-10-13 - 来自专栏Debug客栈
数据结构 键树查找法
定义 键树查找法 又称数字查找树（根节点子树>=2个），键树节点存储的不是某个关键字，而是组成关键字的单个符号。 ;//存储关键字的数组 int num;//关键字长度 }KeysType; //定时结点结构 typedef struct DLTNode{ char symbol;//结点中存储的数据 T 为用孩子兄弟表示法表示的键树，K为被查找的关键字。 DLTree SearchChar(DLTree T, KeysType k){ int i = 0; DLTree p = T->first;//首先令指针 P 指向根结点下的含有数据的孩子结点 叶子结点中含有关键字域和指向该关键字的指针域； 除叶子结点之外的结点（分支结点）：含有 d 个指针域和一个整数域（记录该结点中指针域的个数）； d 表示每个结点中存储的关键字的所有可能情况，如果存储的关键字为数字，则 d= 11（0—9，
71820发布于 2019-12-23 - 来自专栏c/c++
【数据结构】筛选法建堆
前言 hello hello~ ，这里是大耳朵土土垚~ ，欢迎大家点赞关注收藏 1.建堆的方法 给你一个顺序表或数组（一串数据），通常来说建堆有两种方法一种堆向上调整算法，一种堆向下调整算法建堆也就是筛选法建堆 }可以表示为： ①第一个数据1可以看成一个堆，从第二个节点8开始向上调整，发现1<8，不需要交换： ②前面两个数据1和8已经构成小堆，从第三个元素开始向上调整，发现1<9不需要交换： ③前面三个数据已经构成小堆 ，从第四个数据5开始向上调整，发现5<8交换,交换后1<5，不需要交换： ④前面四个数据构成小堆，从第五个数据3开始向上调整建堆，发现3<5交换，1>3不交换： ⑤前面五个数据构成小堆，从第六个数据2开始往上调整建堆 NlogN logN是以2为底的 3.筛选法建堆及时间复杂度 筛选法建堆需要利用我们的向下调整算法： ✨堆向下调整算法 //堆向下调整算法 void AdjustDown(int* arr,int 这里同样要注意，堆向下调整时，其节点左右子树必须是堆，我们从最后一个非叶子节点开始调整是因为其左右子树只有一个数据，可以看成堆 以int arr[] = {1,8,9,5,3,2}为例，图解如下：
63310编辑于 2024-06-06 - 来自专栏架构师成长之路
回溯法 -数据结构与算法
1.回溯法算法思想： 定义： 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。 事实上，当我们将问题的有关数据以一定的数据结构存储好以后（例如，旅行商问题存储赋权图的邻接矩阵、定和子集问题是存储已知的n+1个数、4皇后问题用整数对(i,j)表示棋盘上各个位置，不必先建立一个解空间树 具有限界函数的深度优先生成法称为回溯法。（回溯法 = 穷举 + 剪枝）。 回溯法依赖的两种数据结构 回溯法通常在解空间树上进行搜索，一般依赖的两种数据结构：子集树和排列树 子集树（遍历子集树需O(2^n)计算时间）： 一般有装载问题、符号三角形问题、0-1背包问题、最大团问题 7.回溯法的应用 应用回溯法有： 1）装载问题 2）批处理作业调度 3）符号三角形问题 4）n后问题 5）0-1背包问题 6）最大团问题 7）图的m着色问题 8）旅行售货员问题 9）圆排列问题
1.9K30编辑于 2022-04-14
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