首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏猫头虎博客专区

    LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====>>> <建议收藏>)

    今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注

    35710编辑于 2024-04-07
  • 来自专栏python、mysql、go知识点积累

    07-02 django 6-10

    2. nginx是一个开源的高性能的HTTP服务器和反向代理: 1.作为web服务器,它处理静态文件和索引文件效果非常高; 2.它的设计非常注重效率,最大支持5万个并发连接,但只占用很少的内存空间; 因为外键约束会影响插入和删除性能; 2.使用缓存,减少对数据库的访问; 3.在orm框架下设置表时,能用varchar确定字段长度时,就别用text; 4.可以给搜索频率高的字段属性,在定义时创建索引

    1.1K40发布于 2020-04-14
  • 来自专栏C语言例题100题

    C语言经典例题100(6-10)

    思路: 使用循环嵌套来写这个代码,我们首先要让i=1的时候,做一遍1的乘法运算,也就是说我们的j<=i,所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历,范围要小于等于i,以此递增。

    43910编辑于 2025-06-04
  • 来自专栏大数据成长之路

    Hadoop源代码分析【6-10】

    小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程,以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。

    75320发布于 2021-01-27
  • 来自专栏全栈开发那些事

    6-10 二分查找 (20分)

    L是用户传入的一个线性表,其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较,并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置,即数组下标(注意:元素从下标1开始存储)。找到则返回下标,否则返回一个特殊的失败标记NotFound。

    36020编辑于 2023-02-27
  • 来自专栏Gorit 带你学全栈系列

    编程入门、进阶100例(6-10题)

    本期用先用java去实现代码,后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例

    70610编辑于 2021-12-09
  • 来自专栏机器学习/数据可视化

    MySQL50-4-第6-10题

    MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题,涉及到的主要知识点: 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?

    31910发布于 2021-03-01
  • 来自专栏Corley的开发笔记

    C语言经典习题100例(二)6-10

    给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/,希望大家喜欢。

    55920发布于 2020-07-23
  • 来自专栏一个会写诗的程序员的博客

    mysql 查看索引、添加索引、删除索引命令添加索引删除索引

    · Non_unique 如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。 · Key_name 索引的名称。 · Seq_in_index 索引中的列序列号,从1开始。 · Collation 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中,有值‘A’(升序)或NULL(无分类)。 · Cardinality 索引中唯一值的数目的估计值。 基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机 会就越大。 · Sub_part 如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。 · Index_type 用过的索引方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)。 · Comment 添加索引 ALTER TABLE Persons ADD CONSTRAINT uc_PersonID UNIQUE (Id_P,LastName) 删除索引 mysql> alter

    5.1K10发布于 2018-08-17
  • 来自专栏【趣学C语言和数据结构100例】

    【趣学C语言和数据结构100例】6-10

    【趣学C语言和数据结构100例】 问题描述 6.一个球从 100m 高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,求它在第 10 次时共经过多少米,第 10 次反弹多高。 7.猴子吃桃问题。猴子第 1 天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第 2 天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第 1 天共摘多少个桃子。 8.迭代法求 x = 根号 a。求平方根的迭代公式为 x(n+1) = 1/2 * (xn + a/xn) 9.用牛顿迭代法求下面方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 70.用筛选法求 100 之内的素数。 代码分析 6. 物理公式的规律应用 每次落地后反弹回原高度的一半,初始total_m,第一次为total_m *= 0.5,for循环计算n次的,共经过,使用sum来计数。 7. 数学公式的规律应用 已知结果,找倒推规律,求初始。由后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 可知,前一天 = ( 后一天 + 1 ) *2,定义天数day,使用while(day–),求第一天。 8. 巴比伦法 迭代公式为 x(n+1) = 1/2 (xn + a/xn) 初次猜测,x0=a/2,那么,代入公式得到x1 使用while开始代法,令x0=x1,代入公式得到x1 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度(例如 1e−51e−5)时停止迭代。 9. 牛顿迭代法的求解 牛顿迭代法 :x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f’(x(n)) 对于本题,方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 x0,x1=1.5,f,f1 f(x(n))=2x³ - 4x² + 3x - 6 f’(x(n)) =6x² -8x +3 每次令 x0 = x1; f = ( ( 2 * x0 - 4 ) * x0 + 3 ) * x0 -6; f1 = ( 6 * x0 - 8 ) * x0 + 3; x1 = x0 - f / f1; 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度(例如 1e−51e−5)时停止迭代。 10. 筛选法 筛选法:又称为筛法。先把以个自然数按次序排列起来。1不是质数,也不是合数,要划去第二个数2是质数留不来,而把2后面所有能被2整除的数都划去。2后面第一个没划去的数是3,把3留下,再把3后面所有能被3整除的数都划去。3后面第一个没划去的数是5,再把与后面所有能被5整除的数都划去。这样一直做下去,就会把不超过N的把5留下,全部合数都筛掉,留下的就是不超过N的全部质数。 具体思路:先初始化数组,初始化为数字本身,如果访问过,则赋值为0。定义两个for循环,第一个访问到100,然后判断为0,则跳过。否则进行,从该数开始,到100,找到该数的倍数,并赋值为0。 代码实现 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(){ // 6.一个球从100m高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,再反弹求它在第10次时共经过多少米,第10次反弹多高。 double total_m = 100.0,sum = 0.0; for(int i = 0; i < 10; i++) { sum += total_m; total_m /= 2; sum += total_m; } printf("第10次时共经过%f米,第10次反弹%f米",sum,total_m); // 7.猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第1天共摘多少个桃子。) 分析:后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 --> 前一天 = ( 后一天 + 1 ) * 2 int day = 9; int prev , cur = 1; while( day > 0) { prev = ( cur + 1 ) * 2; cur = prev; day--; } printf("第1天共摘%d个桃子",cur); // 8.迭代法求x=根号a。求平方根的迭代公式为x(n+1)=1/2 * (xn+a/xn) // 分析:牛顿迭代法 :x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f'(x(n)) https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/106365314 float a ,

    40800编辑于 2024-10-23
  • 来自专栏desperate633

    深入理解四种数据库索引类型(- 唯一索引非唯一索引 - 主键索引(主索引) - 聚集索引非聚集索引 - 组合索引)唯一索引非唯一索引主键索引(主索引)聚集索引非聚集索引5.组合索引(联合索引)

    唯一索引/非唯一索引 主键索引(主索引) 聚集索引/非聚集索引 组合索引 唯一索引/非唯一索引 唯一索引 1.唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引,这个或者这些字段的值组合起来在表中不可以重复 非唯一索引 2.非唯一索引是在表上一个或者多个字段组合建立的索引,这个或者这些字段的值组合起来在表中可以重复,不要求唯一。 主键索引(主索引) 3.主键索引(主索引)是唯一索引的特定类型。 表中创建主键时自动创建的索引 。一个表只能建立一个主索引。 聚集索引/非聚集索引 4.聚集索引(聚簇索引),表中记录的物理顺序与键值的索引顺序相同。一个表只能有一个聚集索引。 扩展:聚集索引和非聚集索引的区别?分别在什么情况下使用? 聚集索引和非聚集索引的根本区别是表中记录的物理顺序和索引的排列顺序是否一致。 建议使用非聚集索引的场合为: a.此列包含了大数目的不同值; b.频繁更新的列 5.组合索引(联合索引) 基于多个字段而创建的索引就称为组合索引。

    14.7K20发布于 2018-08-22
  • 来自专栏lgp20151222

    索引之单列索引和组合索引

    前几天老大叫我做了下索引优化,故将学到的东西记录下来。 1)单列索引就不多说了,不设限制的唯一索引,值唯一的唯一索引,一个表一个非空的主键索引 2)组合索引 组合索引,多个列组合的索引。 最左前缀 若有组合索引(a,b,c),那么根据最左前缀,数据库成立了三个索引(a)(a,b)(a,b,c), 重点: 这里可以看出n个列的组合索引,实际新建的普通 索引是n个, 索引的列数是n(n+1) 1.索引的大小应该小于数据表的大小 因为,每个数据不一定用的是最大的长度,而且建立索引的时间高于插入数据,实际上通常满足索引的列数小于数据库的列数,就能确保索引的大小应该小于数据表的大小。 当然,具体公司具体分析,像淘宝的数据服务器估计为了查询速度,索引大小应该远高于数据表大小。 2.组合索引第一个不应该包含单列索引 原因,重复。 (学名组合索引的前导索引/前导列) 3.创建索引时,若一些用于模糊查询的可以只截前面一段,用于查询 优化索引创建时间,索引大小等 4)注意点 1.操作:order by,where,join,查询条件:

    1.9K30发布于 2018-09-10
  • 来自专栏学习

    浙江大学PTA程序设计C语言基础编程练习题6-10

    这是最终结果:程序正确读取输入并按指定格式输出,浮点数保留两位小数,符合样例预期。

    37610编辑于 2025-12-17
  • 来自专栏ShyNodes

    覆盖索引,联合索引,索引下推

    覆盖索引: 如果查询条件使用的是普通索引(或是联合索引的最左原则字段),查询结果是联合索引的字段或是主键,不用回表操作,直接返回结果,减少IO磁盘读写读取正行数据 最左前缀: 联合索引的最左 N 个字段 ,也可以是字符串索引的最左 M 个字符 联合索引: 根据创建联合索引的顺序,以最左原则进行where检索,比如(age,name)以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引, 单以name=‘张三’ 不会使用索引,考虑到存储空间的问题,还请根据业务需求,将查找频繁的数据进行靠左创建索引。 索引下推: like 'hello%’and age >10 检索,MySQL5.6版本之前,会对匹配的数据进行回表查询。

    1.5K40发布于 2021-07-28
  • 来自专栏用户2442861的专栏

    mysql 创建 主键索引 唯一索引 全文索引 多列索引 添加索引

    查看索引  show index from 数据库表名 alter table 数据库add index 索引名称(数据库字段名称) PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `) INDEX(普通索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) FULLTEXT(全文索引) ALTER 这是最基本的索引,它没有任何限制。 它与前面的"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。

    8.9K10发布于 2018-09-19
  • 来自专栏民工哥技术之路

    从认识索引到理解索引「索引优化」

    认识索引 认识索引是什么东西非常关键,一个非常恰当的比喻就是书的目录页与书的正文内容之间的关系,为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。 索引的类型 B-Tree 索引 以 B-Tree 为结构的索引是最常见的索引类型,比如 InnoDB 和 MyISAM 都是以 B-Tree 为索引结构的索引,事实上是以 B+ Tree 为索引结构,B-Tree 哈希索引 哈希索引是基于哈希表实现的,只有精确匹配索引所有列的查询才有效。方法是,对所有的索引列计算一个 hash code,hash code 作为索引,在哈希表中保存指向每个数据行的指针。 常见优化方法 联合索引最左前缀原则 复合索引遵守「最左前缀」原则,查询条件中,使用了复合索引前面的字段,索引才会被使用,如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。 范围列可以用到索引,但是范围列后面的列无法用到索引,索引最多用于一个范围列,如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。

    1K30发布于 2020-09-16
  • 来自专栏Goboy

    ES索引:索引管理

    索引管理再讲索引(Index)前,我们先对照下 ElasticSearch Vs 关系型数据库:PUT /customer/_doc/1{ "name": "DLBOY"}系统默认是自动创建索引的如果我们需要对这个建立索引的过程做更多的控制 那么我们需要做两件事:第一个禁止自动创建索引,第二个是手动创建索引。 索引创建成功后,你可以向该索引中添加文档,执行搜索操作以及执行其他与索引相关的操作。索引是Elasticsearch中组织和存储数据的重要结构。 这个响应表明文档成功地被索引到了"test-index-users"索引中,索引操作是成功的,只有一个分片成功地完成了索引操作。 v'| grep users打开/关闭索引关闭索引POST /test-index-users/_close索引关闭操作将导致该索引不可用,文档无法查询,但数据仍然存在。

    1.5K70编辑于 2023-11-02
  • 来自专栏ops技术分享

    Mysql资料 索引--索引管理

    索引管理 MySQL的索引分类 索引分类 1.普通索引index :加速查找 2.唯一索引 主键索引:primary key :加速查找+约束(不为空且唯一) 唯一索引:unique:加速查找+约束 (唯一) 3.联合索引 -primary key(id,name):联合主键索引 -unique(id,name):联合唯一索引 -index(id,name):联合普通索引 4.全文索引fulltext 其他的如空间索引SPATIAL,了解即可,几乎不用 索引类型 我们可以在创建上述索引的时候,为其指定索引类型,分两类 hash类型的索引:查询单条快,范围查询慢 btree类型的索引:b+树,层数越多, 索引; MyISAM 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Full-text 等索引,不支持 Hash 索引; Memory 不支持事务,支持表级别锁定,支持 B-tree、Hash 等索引 index name on s1(id,name); #添加普通联合索引 查看索引 mysql> show index from stu; 查看sut表的索引 删除索引 drop index name

    1.1K00发布于 2021-06-09
  • 来自专栏源码之路

    「Mysql索引原理(二)」Mysql高性能索引实践,索引概念、BTree索引、B+Tree索引

    索引是什么 2. 索引的类型 3. BTree索引 概念 举例:以5阶数为列 4. B+Tree索引 概念 5阶B+Tree插入举例 B+树的优点 可以使用B+树索引的查询类型 B+Tree索引的限制 索引是什么 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。 存储引擎首先在索引中找到对应值,然后根据匹配的索引记录找到对应的数据行。 索引的类型 并没有统一的索引标准,不同存储引擎的索引的工作方式并不一样,也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。 即使多个存储引擎支持同一种类型的索引,其底层的实现也不一样。 mysql中常用的索引类型包括BTree索引、B+Tree索引、哈希索引。

    2K21发布于 2020-09-03
  • 来自专栏微信公众号:Java团长

    ElasticSearch索引 VS MySQL索引

    这类问题网上很多答案,大概意思呢如下: ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎,它会对数据进行分词后保存索引,擅长管理大量的索引数据,相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询。 说的不是很透彻,没有解析相关的原理;不过既然反复提到了索引,那我们就从索引的角度来对比下两者的差异。 我们可以为最底层的数据提取出一级索引、二级索引,根据数据量的不同,我们可以提取出 N 级索引。 当我们查询时便可以利用这里的索引变相的实现了二分查找。 ES 索引 MySQL 聊完了,现在来看看 Elasticsearch 是如何来使用索引的。 正排索引 在 ES 中采用的是一种名叫倒排索引的数据结构;在正式讲倒排索引之前先来聊聊和他相反的正排索引。 ?

    2K20发布于 2020-10-26
领券