经典快速排序中的partition, 将最后一个元素作为划分点. 维护两个区域. <= x 的, >x 的区域. 划分过程中还有个待定的区域. [L,less] 区域小于x, [less+1,cur) 区域大于x.   [cur,R] 待定区域. /* * 将数组中的数字, 小于等于num 的在左边, 大于num的在右边. * num为 数组中的最后一个数. */ public static int partion(int[] arr, int L, int R){ ; int cur = L…

很多笔试面试都喜欢考察快排,叫你手写一个也不是啥事.我很早之前就学了这个,对快速排序的过程是很清楚的.但是最近自己尝试手写,发现之前对算法的细节把握不够精准,很多地方甚至只是大脑中的一个映像,而没有理解其真正的本质意图.于是今天结合了<数据结构>(严蔚敏),和<算法导论>进行一番探究. 首先先给出快速排序的严蔚敏版的实现(实际上这部分的partition也是算法导论里面思考题的实现方式,细节可能不一样): public class QuickSort implements Sort…

hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件.假设block设置为128M,你的文件是250M,那么这份文件占3个block(128+128+2).这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费,但是整齐的block大小,便于快速找到.读取对应的内容.(p.s. 考虑到hdfs冗余设计,默认三份拷贝,实际上3*3=9个block的物理空间.) spark中的partition 是弹性分布式数据集RDD的最小单元,RD…

在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性. The ‘CAP’ theorem is a hot topic in the design of distributed data storage systems. However, it’s often widely misu…

Hive系列博文,持续更新~~~ 大数据系列之数据仓库Hive原理 大数据系列之数据仓库Hive安装 大数据系列之数据仓库Hive中分区Partition如何使用 大数据系列之数据仓库Hive命令使用及JDBC连接 一.背景 1.在Hive Select查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.有时候只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念. 2.分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间. 3.如果需要创建有分区的表,需要在creat…

1.分组函数group by和Oracle中分析函数partition by的用法以及区别 2.开窗函数.…

目录 Guava中Lists.partition(List, size) 方法懒划分/懒分区 背景 分析 总结 Guava中Lists.partition(List, size) 方法懒划分/懒分区 背景 前几天有同事使用这个方法,不小心点进去查看源码,源码如下,然他通过idea工具debug发现执行完Lists.partition(List, size)这一行直接就现实了个size大小如下图:看了源码后根本就没有显示的调用size这些啊,就在那思考不知道为什么? Lists.partition…

OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数               Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是:对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行. 开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小,这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化,举例如下:1:over后的写法:       over(order by salary) 按照salary排序进行累计,order by是个默认的开窗函数   over(pa…

这一次是将partition 过程中, 维护三个区域. <x   =x  >x  三区域. 还有个待定的区域. /* * 将数组划分为三个分区, 小于arr[R], 等于arr[R], 大于arr[R]; */ public static int[] partion01(int arr[], int L, int R){ ; int more = R; int cur = L; while( cur < more ){ if( arr[cur] < arr[R] ){ swap(a…

partition()从左向右寻找,以字符串中的某个元素为中心将左右分割共分割成三个元素并放入到元组中 partition()从右向左寻找,以字符串中的某个元素为中心将左右分割共分割成三个元素并放入到元组中 举个例子: 1 a = "hello is goog is world" 2 a1 = a.partition("is") 3 print(a1) 输出结果: ('hello ', 'is', ' goog is world') 我们以左侧寻找到的首个is为中心…