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数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。 (2) 输入数据元素1，创建新结点，把元素1放入新结点数据域： ? (4) 输入数据元素2，创建新结点，把元素2放入新结点数据域： ? (5) 前插操作，插入到头结点的后面： ? 解释： ? 注意：赋值语句的右侧是一个地址，左侧是一个结点的指针域。 (6) 继续依次输入数据元素3，4，5，前插法创建链表的结果： ? =e)//顺链域向后扫描，直到p为空或p所指结点的数据域等于e p=p->next; //p指向下一个结点 if(!
86740发布于 2018-09-13 - 来自专栏Hank’s Blog
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) 42 58 > colMeans(x) #列的平均值 [1] 2.5 6.5 10.5 14.5 > x <- matrix(rnorm(100),10,10) #随机从正态分布中取100个数据 因此输出的结果为2行4列的矩阵(x中有4个组，每组中有2行) #同理，(2,3)就代表列*组了~ > apply(x,1,quantile,probs=c(0.25,0.75)) #quantile求数据的百分位点 0.9955696 75% 0.9735492 0.9672827 0.6039250 > x <- array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4))#表示随机从正太分布中抽取出来的24个数据
62910发布于 2020-09-16 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
引言 上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的 大纲 在项目中添加”Intents Extension“ 在 xxx.intentdefinition文件中增加一个动态类型 实现 Intent Handler 提供动态配置数据 在项目中添加”Intens Extension“ 要实现动态修改配置数据， 实现 Intent Handler 提供动态配置数据 经过上面的步骤，我们准备好了所有的配置信息，这时候我们编译一下项目，Xcode会根据xxx.intentdefinition文件生成对应的代码 timer.dynamicTime = "timer" let allTimeType = [ time, date, timer ] // 生成一个数组，把数据通过回调方法传出去 结语 本文内容讲解了如何动态修改配置数据，重点就是配置xxx.intentdefinition文件，一定要自己亲自操作一次，不然不容易理解配置是怎么跟代码对应起来的。
4K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
18210编辑于 2025-01-21 - 来自专栏coding for love
4-2 Development 和 Production 模式的区分打包
接上节4-1 Tree Shaking 概念详解末尾，我们可以看到，在 mode 进行切换时，webpack.config.js 的配置也是不一样的。这很好理解，开发环境中我们更多地是考虑开发和调试方便，生产环境我们更多考虑性能。但我们总不会每次切换环境的时候，还要手动去更改配置吧。最简单就是保存两份配置，对应不同的环境。
81640发布于 2020-02-24 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。
85530编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
Problem Description 一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len) Input 第一行输入整数len(1<=len<=1000000)，表示顺序表元素的总数； 第二行输入len个整数，作为表里依次存放的数据元素； 第三行输入整数t(1<=t<=30)，表示之后要完成t次交换
38010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
数字协变量 awk '{print $1,$2,$4}' cov.txt >cov1.txt 数据如下： 1061 1061 3 1062 1062 3 1063 1063 3 1064 1064 3
1.4K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
25830编辑于 2022-11-30 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
56620编辑于 2021-12-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
也属于这个过程，但是kNN算法中我们并没有得到模型，事实上确实如此，这可能也是KNN算法一个重要的特性，可以说kNN是一个不需要训练过程的算法，从上面的学习也可以知道，kNN算法直接将输入样例送给了训练数据集 ，在训练数据集上找到离输入样例最近的K个点，然后选出来投票数最高的哪一个标签就是预测的结果。 因此对于k近邻算法来说： k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法； 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身，在sklearn中实现kNN就是使用的这种设计方式，就是为了和其他算法进行统一
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏分享学习
数据库-面试
简述数据库的三大范式 第一范式：数据库表中的所有字段都是不可分解的原子值，说明该数据库满足了第一范式。 简述乐观锁和悲观锁 乐观锁：对于数据冲突保持一种乐观态度，操作数据时不会对操作的数据进行加锁，只有到数据提交的时候才通过一种机制来验证数据是否存在冲突。 悲观锁：对于数据冲突保持一种悲观态度，在修改数据之前把数据锁住，然后再对数据进行读写，在它释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作，直到前面一个人把锁释放后下一个人数据加锁才可对数据进行加锁，然后才可以对数据进行操作 索引是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构。在关系型数据库中，索引具体是一种对数据库中一列或多列的值进行排序的存储结构。 引入索引的好处：提高数据查询的效率。 每行数据具有多个版本，每次事务更新数据都会生成新的数据版本，而不会直接覆盖旧的数据版本。 读提交和可重复读都基于MVCC实现，有什么区别？
1.4K30编辑于 2022-02-28 - 来自专栏chimchim要努力变强啊
【面试】数据仓库面试经验总结
目录 第一部分，自我介绍 第二部分，专业知识细问 第三部分，数据治理 第四部分，开发/代码能力 第五部分，个人性格测试 ---- 第一部分，自我介绍 通常面试官会让进行自我介绍，加项目经历介绍（大多数会按简历上的内容逐条细问 2.数仓架构 3.维度建模实施步骤 数据仓库建设之总线矩阵/总线架构_chimchim66的博客-CSDN博客_总线架构 数据仓库 确定数据域 选定业务过程 确定数据粒度 确定一致性维度 确定一致性度量 （该部分有做过的话会问的细一点，可以翻看我的其他博文） 1.元数据管理 2.主数据管理 3.数据标准 4.数据安全 5.数据质量 6.数据资产化 标签化 价值化 可持续 可使用 7.数据治理的意义 数据资产化 、业务数据化、数据业务化 第四部分，开发/代码能力 1.mapreduce执行原理 2.客户端向HDFS写入数据过程 3.客户端从HDFS读数据过程 4.数据倾斜 5.优化 6.hdfs数据块的默认大小是多少 部分公司会有机试 考察sql\算法等 第五部分，个人性格测试 1.性格测试笔试题 2.一些性格测试的问题 3.比较关键的点，会的东西从容回答，不会的直接承认不会，接触少的直接告知，我认为诚信还是比较重要的，充分让面试官了解自己的能力
1.2K30编辑于 2022-11-13 - 来自专栏全栈程序员必看
Hbase面试题总结（大数据面试）
(2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. ：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元 格插入时的时间戳； 6）数据类型单一：Hbase 中的数据都是字符串，没有类型。 ① 半结构化或非结构化数据 ② 记录非常稀疏 ③ 多版本数据 ④ 超大数据量 5、描述 HBase 的 rowKey 的设计原则？ HBase 的机制是数据先写入到内存中，当数据量达到一定的量（如 128M），再写入磁盘中， 在内存中，是不进行数据的更新或合并操作的，只增加数据，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了 虽然我们是在进行大数据开发，但是如果可以通过某些方式在保证数据准确性同时减少数据量，何乐而不为呢？
71310编辑于 2022-08-23 - 来自专栏黑泽君的专栏
大数据技术之_32_大数据面试题_01_Hive 基本面试 + Hive 数据分析面试 + Flume + Kafka 面试
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？ 13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年 6、spark Join 常见分类以及基本实现机制 ---- 一、Hive 基本面试 1、什么是 metastore metadata 即元数据。 二、Hive 数据分析面试 场景举例：北京市学生成绩分析 成绩的数据格式：时间,学校,年纪,姓名,科目,成绩 样例数据如下: 2013,北大,1,裘容絮,语文,97 2013,北大,1,庆眠拔,语文,52 三、Flume + Kafka 面试 1、flume 如何保证数据的可靠性？ Flume 提供三种可靠性：JDBC、FILE、MEMORY Flume 使用事务的办法来保证 event 的可靠传递。
2.1K31发布于 2019-06-19 - 来自专栏精讲JAVA
Java面试之数据库面试题
它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。 与现实生活中锁一样，它可以使某些数据的拥有者，在某段时间内不能使用某些数据或数据结构。当然锁还分级别的。 9、什么叫视图？游标是什么？ 视图：是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。 一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。 10、视图的优缺点 优点： 1）对数据库的访问，因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。 3 ）维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。 4 ）对于相同的数据可产生不同的视图。 这样，如果返回的两个结果集中有重复的数据，那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
1.9K41发布于 2018-09-30 - 来自专栏大数据与知识图谱
面试篇：快手数据研发面试题
1、SQL题 用户登陆记录表login，表中数据如下： user_id,login_date 101,2021-01-01 101,2021-01-02 102,2021-01-03 101,2021- 01-04 102,2021-01-05 102,2021-01-06 102,2021-01-07 102,2021-01-08 表中一行数据代表该用户在该日期登陆过，求每一位用户连续登陆天数最大分别是多少天 解题思路： 需要造一列数据，这个列日期连续的行值相同。 1）使用用户id分组，日期排序，增加升序排序列。
1.2K20编辑于 2022-06-01 - 来自专栏精讲JAVA
Java面试之数据库面试题
它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。 与现实生活中锁一样，它可以使某些数据的拥有者，在某段时间内不能使用某些数据或数据结构。当然锁还分级别的。 9、什么叫视图？游标是什么？ 视图：是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。 一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。 10、视图的优缺点 优点： 1）对数据库的访问，因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。 3 ）维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。 4 ）对于相同的数据可产生不同的视图。 这样，如果返回的两个结果集中有重复的数据，那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
2K20发布于 2018-07-30 【java面试】数据库
欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术 作者WX:superhe199 常见的数据库有关系型数据库如MySQL、Oracle和SQL Server，以及非关系型数据库如MongoDB和Redis。 以下是一些优化数据库查询性能的方法： 使用索引：索引是数据库中的一种数据结构，可以加快查询速度。确保在常用的查询字段上创建索引，并定期优化和重新构建索引。 避免全表扫描：全表扫描是指数据库查询时没有使用索引，而是扫描整个表的每一行数据。尽量避免全表扫描，可以通过使用合适的索引来避免。 优化查询语句：编写高效的查询语句可以提高数据库查询性能。 缓存查询结果：对于一些经常查询的数据，可以将查询结果缓存在内存或其他缓存中，以减少数据库访问次数。 以上是一些常见的优化数据库查询性能的方法，具体的优化策略还要根据具体的数据库和应用场景来决定。
12310编辑于 2025-08-29- 来自专栏Albert陈凯
大数据面试问题
Runnable和Thread的区别Callable Callable与Future的介绍 sleep wait区别 hadoop源码使用了什么JAVA技术 hadoop的通讯接口RPC协议 java的数据类型 序列化是将（内存中的）结构化的数据数据，序列化成2进制 mapreduce常用的接口 mapreduce的工作流程 MR优化方式 什么样的情况下不能用mapreduce HDFS的架构 hdfs改那几个文件 mapreduce怎么实现把移动数据到移动计算的 hive 增加数据有几种方式 怎么给hive的表里面增加一个字段 增加的字段里面数据占不占内存 给字段增加值怎么增加 1g的小文件，1g的一个文件 ， 为什么小文件占的空间更大 hive建表，什么情况下见内部表 impala 依赖 怎么解决hive数据倾斜问题 hbase rowkey的设计原则 唯一 简明有意义 hbase的应用场景 你们平时PV有多少 ，数据量有多少 Hive是重点 hadoop工程师 zookeeper在hbase中作用 ZK中存的两张最重要的表 shall 数组的分隔符是什么 linux的copy 权限
71960发布于 2018-04-04
腾讯云开发者
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