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排序8: 计数排序
排序思想 2. 图解 3. 代码实现 3.1 逻辑 4. 特性总结 ---- 1. 排序思想 计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用。 操作步骤： 1. 我们统计完所有数字出现的次数之后，根据次数将数字填入到原数组中，就完成了排序。 这种数字对应下标的叫做绝对映射。 c、排序（将统计好的数字放到数组）：我们遍历一遍排好的数组，次数大于1的数字（这里取到的数字需要重新加上min）按次数放到原数组中。 计数排序在数据范围集中时，效率很高，但是适用范围及场景有限。 2. 时间复杂度： O(MAX(N, 范围 )) 3.
48020编辑于 2023-03-31 - 来自专栏博文视点Broadview
网络爬虫之网页排重：语义指纹
小编说：网络爬虫让我们高效地从网页获取到信息，但网页的重复率很高，网页需要按内容做文档排重，而判断文档的内容重复有很多种方法，语义指纹是其中比较高效的方法。 即使在同一个网站，有时候不同的URL地址可能对应同一个页面，或者存在同样的内容以多种方式显示出来，所以，网页需要按内容做文档排重。 例如，一个企业商品搜索。 判断文档的内容重复有很多种方法，语义指纹的方法比较高效。语义指纹是直接提取一个文档的二进制数组表示的语义，通过比较相等来判断网页是否重复。 另外一种方法是通过布隆过滤器来判断语义指纹是否重复。 提取网页语义指纹的方法是：从净化后的网页中，选取最有代表性的一组关键词，并使用该关键词组生成一个语义指纹。 地名、专有名词等，名词性的词汇往往有更高的语义权重。 第2步：将特征项按照词权值排序。 第3步：选取前n个特征项，然后重新按照字符排序。如果不排序，关键词就找不到对应关系。
95720发布于 2020-06-11 - 来自专栏Laikee Tech Space
layui 异步数据排序重加载
//console.log(obj.type); //当前排序类型：desc（降序）、asc（升序）、null（空对象，默认排序） //console.log( this); //当前排序的 th 对象 //type 0 积分降序 1积分升序 2邀请数降序 3邀请数升序 // if(obj.field { type=""; } } if(obj.field=="invitenum"){ //积分排序 //console.log(type); table.reload('userList-table', { initSort: obj, //记录初始排序 ，如果不设的话，将无法标记表头的排序状态。
71620编辑于 2022-04-25 - 来自专栏全栈程序员必看
java数组排序去重_JAVA数组去重排序
; i++) { arr[i] = (int) (Math.random() * 100) + 1; //随机赋值 System.out.print(arr[i] + ” “); } /* *冒泡排序法 } System.out.println(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + ” “); //排序后的数组 } /* * 数组去重 */ for(int i=0;i0&&arr[i-1]==arr[i]) break; System.out.print(arr[i] + ” “); }//去重后的数组 }
1.6K30编辑于 2022-09-07 - 来自专栏Spark学习技巧
必读|spark的重分区及排序
当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。 昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。 假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。 repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。 ) (4,also) (4,if) (4,including) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00002 (47,) (17,to) (8,
1.5K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏Spark学习技巧
必读|spark的重分区及排序
当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。 更多大数据小技巧及调优，spark的源码文章，原理文章及源码视频请加入知识星球。 假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。 repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。 ) (4,also) (4,if) (4,including) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00002 (47,) (17,to) (8, (2,Python) (2,locally) (2,This) (2,Hive) (2,SparkPi) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ 上面只是一个简单的使用，关于二次排序及高效结合
1.9K20发布于 2018-08-20 - 来自专栏第三方工具
Java8 - sum求和，将 List 集合转为 Map，key去重(groupingBy)，sorted排序
Java8 - sum求和，将 List 集合转为 Map，key去重(groupingBy)，sorted排序 package com.example.core.mydemo.java8; public setAmount(Integer amount) { this.amount = amount; } } package com.example.core.mydemo.java8; .mapToInt(GoodsPriceDTO::getAmount).sum(); System.out.println("amt=" + amt); //Java8 =" + map2); //如果出现相同的key，那么会抛出重复key的异常 //Duplicate key com.example.core.mydemo.java8. .sorted(Comparator.comparing(GoodsPriceDTO::getAmount)).collect(Collectors.toList()); //按价格排序
42410编辑于 2024-10-09 - 来自专栏搞前端的李蚊子
数组对象的去重然后排序
data: 1 },{ name: 'fff', data: 4 }, ]; const sort = arr => { // 去重 val.name] = val; newArr.push(val); }; }); // 最简单的使用sort去重 let sortArr = newArr.sort((a, b) => { return a.data - b.data; }); // 冒泡排序去重
1.3K130发布于 2018-03-14 - 来自专栏技术集锦
练习8—指针实现排序
解题步骤 （1）定义指针； （2）接收输入值； （3）排序； （4）输出结果； Java import java.util.Scanner; public class E20210813 {
32030编辑于 2022-06-03 - 来自专栏分享学习
HashSet内部的自动排序和去重原理
Hashset内部排序是根据ASCII码进行排序 HashSet的自动取重是根据hashcode 和 equals 进行比较的，而不是直接使用等号，因为对于引用类型的数据来说，等于号比较的是引用之间的地址
1.5K20发布于 2021-05-20 - 来自专栏Hadoop数据仓库
MySQL 数字辅助表去重、排序、行转列
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53895786 一、需求 一个字段有多行记录，查询结果为去重排序的一行记录，例如记录值为：
2.7K10发布于 2019-05-25 - 来自专栏乐行僧的博客
8-快速排序算法
思想： 使用划分函数讲待排序序列划分三个部分，[l, p-1] < e e [p+1, r] > e, 其中元素e的位置已经确定，然后分别递归处理两个部分，直到整个区间全部处理完成。 一些关键点： 不稳定的排序算法 初始状态待排序序列基本有序，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，性能非常差 空间复杂度与递归树的高度成正比，平均来看是O(log2n) 划分函数的选择非常重要 优化，随机划分 ，当基本有序时采用插入排序，使用更好的划分函数 代码: #include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> typedef int bool QuickSort(a, l, p - 1); QuickSort(a, p + 1, r); } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8,
24830编辑于 2022-02-25 - 来自专栏WindCoder
Java8的List Object 去重
故用HashSet去重时必须重写这两个方法。 HashSet去重 假设只对userLiset1去重，先将userLiset1转为HashSet，再转回List即可： Set<User> us = new HashSet(); us.addAll(userLiset1 ); List<User> newUsers = new ArrayList<User>(us); stream去重 此为Java8始有的方式stream+lambdas： List<user> newUsers 两个List合并及去重 可以使用thenComparing对判重条件进行追加，程序会自动依次对比。 参考资料 Java 8 根据属性值对列表去重 合并java 8中的两个对象列表？ Java List\<Object>去掉重复对象
2.2K30发布于 2020-01-21 - 来自专栏Liusy01
k8s重器之Service
Service是k8s的核心，通过创建Service，可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址，并将请求进行负载分发到各个容器应用上。 #端口协议，支持TCP、UDP，默认是TCP port: int #宿主机端口 targetPort: int #目标Pod的端口 nodePort: int #k8s 可看到Service被分配的ip，对应的port以及选择的标签信息 （2）负载均衡 目前k8s提供了两种负载均衡策略：RoundRobin和SessionAffinity 1、RoundRobin
57130发布于 2020-11-03 - 来自专栏全栈程序员必看
JS数组添加数据、数组排序、数组去重
//二维数组 Data.push({ "value":Table[i].字段}); //多维数组 Table.push(Data); } //数组排序 ]=Data[j+1]; Data[j+1]=temp; }; }; }; return Data; }; //数组去重
5K30编辑于 2022-07-01 - 来自专栏Java架构师必看
十大排序8–堆排序(Heap Sort）
堆排序 文章目录 堆排序 基本介绍 大顶堆举例说明 堆排序的基本思想: 简单的思路 代码实现 将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆 //编写一个堆排序的方法 完整代码 总结: 图解: 基本介绍 堆排序是利用堆这种数据结构二设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,他的最好最坏,平均复杂度都为O(nlogn)， 它也是不稳定排序 堆是具有一下性质的完全二叉树:每个节点的值都大于或者等于其左右孩子节点的值 二叉树), 调整成一个大顶堆 //将一个数组(二叉树), 调整成一个大顶堆 /** * 功能： 完成 将 以 i 对应的非叶子结点的树调整成大顶堆 * 举例 int arr[] = {4, 6, 8, 5, 9}; => i = 1 => adjustHeap => 得到 {4, 9, 8, 5, 6} * 如果我们再次调用 adjustHeap 传入的是 i = 0 => 得到 {4, 9, 8, 5, 6} => {9,6,8,5, 4} * @param arr 待调整的数组 * @param i 表示非叶子结点在数组中索引 * @param lenght 表示对多少个元素继续调整， length
59220发布于 2021-04-22 - 来自专栏AI算法之心
京东电商搜索中的语义检索与商品排序
文章作者：王松林、唐国瑜 京东算法工程师 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读：本文将介绍京东搜索场景中的两块技术，语义检索与商品排序。 如下图所示，不同的 head 可以捕获 query 不同的语义 ( query=苹果，语义可以是手机和水果 )，捕获不同的品牌属性 ( query=手机，品牌可以是华为、小米 )，捕获不同的产品属性 ( 语义检索效果展示 语义检索上线后获得了很好的体验效果，不仅提升了转化，长尾流量降低了近10%的 query 改写率，也就是说用户不需要多次改写 query，就能获得想要的商品结果。 ? 03 商品排序 下面介绍下商品排序： 商品排序主要是根据用户的输入对商品进行打分排序。 04 总结 我们介绍了语义检索召回和商品排序，在京东搜索服务上部署并取得了良好效果。我们还在尝试一些业内其他流行的方法，比如 GNN、KG、MMoE 等方向，也获得了不错的成绩。
1.6K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏算法其实很好玩
Day4-线性表-排序链表去重
二 题目 Q：给定排序的链表，删除重复元素，只保留重复元素第一次出现的节点 那么对于以下这个链表 2→3→3→5→7→8→8→8→9→9→10 则返回 2→3→5→7→8→9→10 三 分析 排序链表，意味着，重复元素都是相邻的，即你前面删完的重复元素，后面不会出现~ 这第一种情况比较好理解，用两个指针，pre和cur，cur指向当前节点，pre指向前驱节点。 int main(){ Node a(2); Node b(3); Node c(3); Node d(5); Node e(7); Node f(8) ; Node g(8); Node h(8); Node i(9); Node j(9); Node k(10); a.next = &b; b.next
1K20发布于 2019-07-16 - 来自专栏飞扬的花生
C#List的排序和简单去重总结
List集合在开发过程中很常见，经常我们要对该集合进行一系列操作，本文介绍如何将该集合内的元素进行排序，博主制作简单WinForm应用程序进行演示。 因此List<int>就可以直接进行排序。 ,所以我们必须实现它来完成自己希望的比较，例如自己定义一个学生类Student,改类中有ID、姓名、年龄等属性，我们可以选择年龄属性作为排序属性 3，带有比较器参数，可以指定排序范围的Sort方法--- Text = string.Join(",", this.dataList.ToArray()); } ///
/// 去重 string.Join(",", this.dataList.ToArray()); } /// /// 自定义排序部分排序 1.6K90发布于 2018-01-18 - 来自专栏AI智韵
用于实时语义分割的可重参数化双分辨率网络
尽管现有的实时语义分割模型在准确性和速度之间取得了令人称赞的平衡，但其多路径块仍然影响着整体速度。为了解决这个问题，本研究提出了一种专门用于实时语义分割的重参数化双分辨率网络（RDRNet）。 关键词：实时语义分割，多分支，双分辨率深度网络，重参数化，金字塔池化模块。 一、引言 语义分割是计算机视觉领域中的一项关键任务，它要求将图像中的每个像素分配到一个特定的语义类别中。 此外，认识到PAPPM[8]与DAPPM[7]相比性能快速但相对较弱，我们提出了一种新的金字塔池化模块：可重参数化金字塔池化模块（RPPM）。 主要贡献总结如下： 通过利用多路径块在训练中的优势来提升模型性能，并在推理过程中将多路径块重参数化为单路径块以提升推理速度，我们提出了一种新颖的模型，称为可重参数化双分辨率网络（RDRNet），用于实时语义分割 PIDNet [8] 提出了一个三分支架构，利用三个分支分别解析详细信息、深层语义信息和边界信息。
74810编辑于 2024-10-22
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