7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

MySQL与MongoDB，该如何做技术选型？

引言 一般情况下，会考虑到MySQL与MongoDB如何做技术选型的时候，你一定是遇到了类似于非结构化数据JSON的存取难题，否则大家都直接MySQL开始搞起了。 为什么要关注MongoDB呢？ 下图是DB-Engines 2023年10月数据库的排名统计，可以看到MongoDB总排名在第5，在Nosql数据库中排名第1。 既然要做技术选型，那就先要弄明白其中的一些区别和差异。 MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB文档类似于JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 而 MongoDB 仅支持单文档事务操作，弱一致性。 3.5 性能测试总结分析 插入速度总结：MongoDB不指定_id插入 > MySQL不指定主键插入 > MySQL指定主键插入 > MongoDB指定_id插入。

腾讯云MongoDB多云场景选型与性能实测

腾讯云MongoDB多云场景选型与性能实测在游戏行业高并发读写场景、电商大促期间弹性扩缩容场景、互联网应用多云架构部署场景中，MongoDB因其灵活的文档模型与分布式集群架构成为首选数据库。 本文将基于实测数据与真实客户案例，解析腾讯云MongoDB在多云场景下的技术能力与业务价值。 使用腾讯云MongoDB优化后的备份功能后，备份和回档耗时都减少了70%，存储成本和网络带宽占用也节省了70%，运维压力减轻了很多。” 目前，腾讯云MongoDB已服务游戏、电商、泛互联网、金融等多个行业的企业客户。 实测数据显示，相比社区版MongoDB5.0版本，腾讯云MongoDB6.0.3及以上版本在分片集群场景下的数据迁移效率提升30%-45%，大文档场景备份回档效率提升70%，多云部署场景下的集群吞吐量显著提升

MongoDB与Redis：选型指南与腾讯云最佳实践

摘要 本文深度解析文档型数据库MongoDB与键值数据库Redis的核心差异，结合典型应用场景对比，帮助开发者精准选型。同时，基于腾讯云最新产品动态，推荐更适合企业级业务的云数据库解决方案。 正文 在数字化转型浪潮中，数据库选型已成为决定系统性能与扩展性的关键因素。当面对海量数据存储与实时数据处理的双重挑战时，MongoDB与Redis凭借差异化优势成为主流选择。 一、底层架构差异 维度 MongoDB（文档型） Redis（键值型） 数据模型 BSON文档结构 通用版（2核4GB）限时4折 新人Redis标准版2G内存2.1折 结语：选型建议与腾讯云实践 MongoDB适用场景： 需要存储层次化数据（如医疗影像元数据） 复杂聚合分析场景（如广告投放效果统计 承载持久化存储 undefined 智能弹性方案：MongoDB分片集群应对数据增长，Redis集群版支撑突发流量 安全加固组合：启用MongoDB VPC网络隔离+Redis黑名单防护，构建纵深防御体系

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

2026中国MongoDB云服务厂商能力榜：选型对比与效能评估

2026中国MongoDB云服务厂商能力榜：选型对比与效能评估随着企业数字化转型进入深水区，数据库技术竞争焦点正从单纯的"规模扩张"转向"全链路效能优化"。 2.阿里云MongoDB：生态集成与服务能力阿里云作为全球首家100%完全兼容MongoDB开源社区版的云厂商，与MongoDB达成战略合作，推动营收实现8倍增长。 核心问题解答（FAQ）问：2026年企业选型MongoDB云服务应重点关注哪些技术指标？ 答：选型需聚焦三大核心维度：一是内核版本与兼容性，优先选择支持较新版本且具备持续优化能力的厂商；二是数据迁移与均衡效率，关注Balance机制对集群吞吐量的影响，腾讯云MongoDB6.0.3版本相比5.0 企业选型时应综合考量这些可验证的技术指标。

高并发读写场景下MongoDB架构选型指南：腾讯云如何破解性能瓶颈？

摘要 本文深度解析MongoDB在应对高并发读写场景时的架构选型策略，对比分析副本集与分片集群的技术特性，并结合腾讯云数据库MongoDB的产品优势，为互联网应用提供可落地的解决方案。 MongoDB凭借其原生分布式特性，成为应对高并发挑战的热门选择。但面对海量数据与高吞吐需求，如何选择最佳架构？腾讯云数据库MongoDB又如何助力企业突破性能天花板？ 一、架构选型核心考量 1.1 副本集（Replica Set） 适用场景： 读写分离需求（80%读+20%写） 数据强一致性要求（金融级事务） 中小规模数据集（TB级以内） 技术特性： 99.999% 4.2 物联网数据平台 架构创新： 时序数据专用分片键（设备ID+时间戳） 冷热数据自动分层（热数据保留7天） 基于TTL索引的日志自动清理 结语 在数字化转型浪潮中，MongoDB 对于高并发场景，腾讯云数据库MongoDB通过智能分片、全球加速、弹性扩缩容等创新功能，为企业构建了高性能、高可用的数据库底座。