PS:终于考完试了.来一发.微机原理充满了危机.不过好在数据库89分,还是非常欣慰的. 学习内容: 1.Android中SparseArray的使用..   昨天研究完横向二级菜单,发现其中使用了SparseArray去替换HashMap的使用.于是乎自己查了一些相关资料,自己同时对性能进行了一些测试.首先先说一下SparseArray的原理.   SparseArray(稀疏数组).他是Android内部特有的api,标准的jdk是没有这个类的.在Android内部用来替代HashMap<In

下面这段代码执行效率是极慢的(根本没执行完成过): select /*+ parallel(16) */ z.small_code,trunc(hs.CREATED_AT),sum(hs.COST_SCORE) from zfs_hpoint_spend_patched_v hs  join hpoint h  on h.hpt_id = hs.hpt_id join zfs_rhaierpointoperationtype_v z  on z.small_id = h.hpt_attr1 wh

原文地址:Android学习笔记之性能优化SparseArray 学习内容: 1.Android中SparseArray的使用..   昨天研究完横向二级菜单,发现其中使用了SparseArray去替换HashMap的使用.于是乎自己查了一些相关资料,自己同时对性能进行了一些测试.首先先说一下SparseArray的原理.   SparseArray(稀疏数组).他是Android内部特有的api,标准的jdk是没有这个类的.在Android内部用来替代HashMap<Integer,E>这种

使用SparseArray更加节省内存空间的使用,SparseArray也是以key和value对数据进行保存的.使用的时候只需要指定value的类型即可.并且key不需要封装成对象类型.   HashMap是数组和链表的结合体,被称为链表散列. SparseArray是单纯数组的结合.被称为稀疏数组,对数据保存的时候,不会有额外的开销.结构如下: 这就是二者的结构,我们需要看一下二者到底有什么差异... 首先是插入: HashMap的正序插入: HashMap<Integer, String>

1.概述 LinkedList 是 Java 集合框架中一个重要的实现,其底层采用的双向链表结构.和 ArrayList 一样,LinkedList 也支持空值和重复值.由于 LinkedList 基于链表实现,存储元素过程中,无需像 ArrayList 那样进行扩容.但有得必有失,LinkedList 存储元素的节点需要额外的空间存储前驱和后继的引用.另一方面,LinkedList 在链表头部和尾部插入效率比较高,但在指定位置进行插入时,效率一般.原因是,在指定位置插入需要定位到该位置处的节点

LinkedList概述 ​ LinkedList 是 Java 集合框架中一个重要的实现,我们先简述一下LinkedList的一些特点: LinkedList底层采用的双向链表结构: LinkedList支持空值和重复值(List的特点): LinkedList实现Deque接口,具有双端队列的特性,也可以作为栈来使用: LinkedList存储元素过程中,无需像 ArrayList 那样进行扩容,但存储元素的节点需要额外的空间存储前驱和后继的引用: LinkedList在链表头部和尾部插入效

类模板使用方法:类模板名 <数据类型> 对象名: C++有个标准模板库(STL)(standard template library),编程时使用它会提高程序的可靠性. Stl 包含了(容器,算法,迭代器) 容器:容纳,包含相同元素的对象,主要用类模板实现, 序列型容器: vector 向量 List 双向链表 Deque 双端队列 关联型容器: map 映射 Set 集合 容器适配器: stack 栈 Queue 队列 迭代器: 是用于确定元素位置的数据类型,可用来遍历容器中的元素 通过迭代

Python列表倒序输出及其效率 方法一 使用Python内置函数reversed() for i in reversed(arr): pass reversed返回的是迭代器,所以不用担心内存问题. 方法二 使用range()倒序 for i in range(len(arr) - 1, -1, -1): pass 方法三 先使用list自带的reverse()函数,再用range()循环 arr.reverse() for i in range(len(arr)): pass 因为要先倒序,

HashMap,ArrayMap,SparseArray源码分析及性能对比 jjlanbupt 关注 2016.06.03 20:19* 字数 2165 阅读 7967评论 13喜欢 43 ArrayMap及SparseArray是android的系统API,是专门为移动设备而定制的.用于在一定情况下取代HashMap而达到节省内存的目的. 一.源码分析(由于篇幅限制,源码分析部分会放在单独的文章中)二.实现原理及数据结构对比 三.性能测试对比四.总结 一.源码分析稍后会在下一篇文章中补充(都写

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defa

1.尽量适用联接查询来取代子查询 2.如果要用子查询,用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN,因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的.因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历. 3.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,避免扫描多余数据,避免表扫描! 在有索引的基础上,避免以下情况,导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描: 3.1

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这条语句适用于a表比b表大的情况 select * from ecs_goods a where cat_id in(select cat_id from ecs_category b); 这条语句适用于b表比a表大的情况select * from ecs_goods a where EXISTS(select cat_id from ecs_category b where a.cat_id = b.cat_id); In select * from Awhere id in(select i

jquery选择器效率优化问题   jquery选择器固然强大,但是使用不当回导致效率问题: 1.要养成将jQuery对象缓存进变量的习惯 //不好的写法 $('#btn').bind("click",function() {}); $('#btn').css("border","1px solid red"); $("#btn").css("background-color","green&qu

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博文来源(oracle中的exists 和not exists 用法):http://chenshuai365-163-com.iteye.com/blog/1003247 博文来源(  in与exists语句的效率问题):http://www.cnblogs.com/iceword/archive/2011/02/15/1955337.html (一) exists (sql 返回结果集为真) not exists (sql 不返回结果集为真) 如下: 表A ID NAME 1    A1 2

类别 子类 表达式或描述 原因 索引 未建索引   产生全表扫描   未利用索引 substring(card_no,1,4)=′5378′ 产生全表扫描     amount/30< 1000 产生全表扫描     convert(char(10),date,112)=′19991201′ 产生全表扫描     where salary<>3000 产生全表扫描     name like ‘%张’ 产生全表扫描     first_name + last_name ='beill c

查询效率分析:子查询为确保消除重复值,必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询.在这种情况下可以考虑用联接查询来取代.如果要用子查询,那就用EXISTS替代IN.用NOT EXISTS替代NOT IN.因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行,效率较高.无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的.因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历. 建立合理的索引,避免扫描多余数据,避免表扫描!几百万条数据,照样几十毫秒完成查询.2. SQL提高查询效率2008-05-12 21:

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况 p4: 2.4 内存: 1 G os: windows 2003 数据库: ms sql server 2000 目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1. -- 建表 create table t_userinfo ( userid int identity(1,1) primary key nonclustered, nick varchar(50) not

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值推断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 能够在num上设置默认值0,确保表中num列沒有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放