一.单选题 1.下列关于继承的描述错误的是(  ) A.  在Java中允许定义一个父类的引用,指向子类对象 B.  在Java中继承是通过extends关键字来描述的,而且只允许继承自一个直接父类 C.  在Java中抽象类之间也允许出现继承关系 D.  在Java中一个子类可以继承多个抽象类,在extends关键字后一次列出,用逗号隔开 参考答案:D 语法层面上抽象类和接口的区别 1)抽象类可以提供成员方法的实现细节,而接口中只能存在public abstract方法: 2)抽象类中的成员变

List和Dictionary泛型类查找效率存在巨大差异,前段时间亲历了一次.事情的背景是开发一个匹配程序,将书籍(BookID)推荐给网友(UserID),生成今日推荐数据时,有条规则是同一书籍七日内不能推荐给同一网友. 同一书籍七日内不能推荐给同一网友规则的实现是程序不断优化的过程,第一版程序是直接取数据库,根据BookID+UserID查询七日内有无记录,有的话不进行分配.但随着数据量的增大,程序运行时间越来越长,于是开始优化.第一次优化是把所有七日内的数据取出来,放到List<T>中,

刚学python的时候认为字典是无序,通过多次插入,如di = {}, 多次di['testkey']='testvalue' 这样测试来证明无序的.后来接触到了字典查找效率这个东西,查了一下,原来字典在python内部是通过哈希表的顺序来排的,做了一些测试,比如di = {1:1,3:3,2:2,4:4,5:5} ,无论怎么改变键值对的顺序,print di 总是会{1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 4, 5: 5}.所以看起来当插入di['key']='value'时,这组键值对有时

如何在mysql查找效率慢的SQL语句呢?这可能是困然很多人的一个问题,MySQL通过慢查询日志定位那些执行效率较低的SQL 语句,用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时,mysqld 会写一个包含所有执行时间超过long_query_time 秒的SQL语句的日志文件,通过查看这个日志文件定位效率较低的SQL .下面介绍MySQL中如何查询慢的SQL语句 一.MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句 1,slow_query_log 这

1,varchar与char的区别?(1)区别一,定长和变长,char表示定长,长度固定:varchar表示变长,长度可变.当插入字符串超出长度时,视情况来处理,如果是严格模式,则会拒绝插入并提示错误信息,如果是宽松模式,则会截取然后插入.如果插入的字符串长度小于定义长度时,则会以不同的方式来处理,如char(10),表示存储的是10个字符,不论你插入的是多少,都是10个,如果少于10个则用空格填满.而varchar(10),小于10个的话,则插入多少个字符就存多少个.varchar怎么知道所存

转载自:http://blog.csdn.net/wzgbm/article/details/54691615 首先给一个简单的例子,测测list和dict查找的时间: ,-,-,-,-,,,,,,] lst = [] dic = {} ): lst.append(i) dic[i] = start = time.time() for v in query_lst: if v in lst: continue end1 = time.time() for v in query_lst: if v

zset作为有序集合,内部基于跳表或者说索引的方式实现了数据的快速查找.解决了链表查询效率低下的痛点 前言 紧接前文我们学习了Redis中Hash结构.在里面我们梳理了字典这个重要的内部结构并分析了hash结构rehash的流程从而解释了为什么redis单线程还是那么快 本章节我们将视角下推,继续学习Redis五大天王中的zset数据结构 ; zset是有序不重复集合其内部元素唯一且是有序的,他的排序标准是根据其内部score维度进行排序的. zset结构 基本单元 关于zset结构很简单,一个

CPU: select * from (select v.sql_id, v.child_number, v.sql_text, v.elapsed_time, v.cpu_time, v.disk_reads, rank() over(order by v.cpu_time desc) elapsed_rank from v$sql v) a where elapsed_rank 5 --100 0000微秒=1S AND S.PARSING_SCHEMA_NAME = USER AND TO

在对网络数据包流(Flow)进行处理的时候,一开始为了简单使用了vector做为Flow信息的存储容器,当其中的元素达到几十万时,程序的执行速度让人无法忍受.已经对vector进行过合理的预先reserve,因为不是push_back的问题,而是查找.后改为unordered_map,对于同样的数据,执行时间从3分40秒提高到10秒. unordered_map应该是一个C++11特性,较旧的编译器应该不支持.而VC++2012文档中也提到废弃了hash_map,而使用unordered_map

因为项目使用QVector,太慢了,听说QMap比QVector查找时快,所以写一个小程序试试: 从30000个数据中找5000个 程序运行截图如下: QVector QMap 一样的数据,找一样的数代码如下图: widget.h #ifndef WIDGET_H#define WIDGET_H #include <QWidget>#include <QVector>#include <QMap> namespace Ui {class Widget;} typedef

1.引出 安卓初学者一般在写android Activity的时候总是会在onCreate方法中加上setContentView方法来加载layout,通过findViewById来实现控件的绑定,刚开始的演示的layout中只有一两个组件还好,但突然之间接触一个layout中需要部署大量控件,这样就会很耽误时间,还好AndroidStudio为大家提供了方便的插件findViewByMe(大家也可以去了解注解,尤其是编译时的注解,不会影响性能喔). 2.操作演示 这里演示时,插件我已经提前安装

#include <string> #include <iostream> //查询性能最高(不允许重复数据) #include <unordered_set> using namespace std; void main() { unordered_set<string> myset{"move","jump","hello"}; //删除hash表第一个 //myset.erase(myset.

一.选择题 1.怎样能唯一确定一颗二叉树? [解析] 只要知道中序遍历顺序,再加上其余两个遍历中任意一个都可以唯一确定一个二叉树.如果不知道中序遍历顺序,则无法确定. [反例] A-B-C,A是跟,B是A的左孩子,C是B的左孩子:先序遍历是ABC,后序遍历是CBA: 而二叉树A是根,B是A的右孩子,C是B的右孩子,先序遍历和后序遍历跟上面那个一样 [扩展阅读] 二叉树序列:https://www.cnblogs.com/caozengling/p/5318504.html 2.UML的(  B

对linq查找极值的几种方法做一个效率上的比较 // 首先创建了一个10_000_000大小的PointF列表 var rdn = new Random(); var points = Enumerable .Range(0, 10_000_000) .Select(t => new PointF((float)rdn.NextDouble() * 200, (float)rdn.NextDouble() * 200)) .ToList(); // 方法一:最小/最大值只排一次序 var sth

目录 一.基本概念 二.无序表查找 三.有序表查找 3.1 二分查找(Binary Search) 3.2 插值查找 3.3 斐波那契查找 四.线性索引查找 4.1 稠密索引 4.2 分块索引 4.3 倒排索引 五.二叉排序树 六. 平衡二叉树 七.多路查找树(B树) 7.1 2-3树 7.2 2-3-4树 7.3 B树 7.4 B+树 八.散列表(哈希表) 8.1 散列函数的构造方法 8.2 处理散列冲突 8.3 散列表查找实现 8.4 散列表查找性能分析 参考书目<大话数据结构> 一.基本

转自:http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/39954227200910231032917/ 前面讨论的查找都是内查询算法,被查询的数据都在内存.当查询的数据放在外存,用平衡二叉树作磁盘文件的索引组织时,若以结点为内外存交换的单位,则找到需要的关键字之前,平均要进行lgn次磁盘读操作,而磁盘.光盘的读写时间要比随机存取的内存代价大得多.其二,外存的存取是以“页”为单位的,一页的大小通常是1024字节或2048字节. 针对上述特点,1972年R

[1]查找概论 查找表是由同一类型是数据元素(或记录)构成的集合. 关键字是数据元素中某个数据项的值,又称为键值. 若此关键字可以唯一标识一个记录,则称此关键字为主关键字. 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找分为两类:静态查找表和动态查找表. 静态查找表:只作查找操作的查找表.主要操作: (1)查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中. (2)检索某个“特定的”数据元素和各种属性. 动态查找表:在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素,

首先,“路径”分为三种: 1.绝对路径,以/开头(unix系统)或c:等盘符开头(windows系统). 2.相对路径,以.开头,有./(当前目录)和../(上级目录). 3.其他路径,不是绝对路径和相对路径,直接以目录或文件名开头的路径,如include('whatever.php'). ----------------------------------------------------------有没有那么一首歌--------------------------------------

在前面专题中讲的BST.AVL.RBT都是典型的二叉查找树结构,其查找的时间复杂度与树高相关.那么降低树高自然对查找效率是有所帮助的.另外还有一个比较实际的问题:就是大量数据存储中,实现查询这样一个实际背景下,平衡二叉树由于树深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁,进而导致效率低下.那么如何减少树的深度(当然不能减少查询数据量),一个基本的想法就是: 1.  每个节点存储多个元素 (但元素数量不能无限多,否则查找就退化成了节点内部的线性查找了). 2.  摒弃二叉树结构,采用多叉树 (由于节点内元素

下面这个程序是先定义一个整型数组,然后将其中的元素反序赋值,再用冒泡排序进行排序以后用二分查找来查找其中是否有某个数,返回值为-1时表示这个数可能小于这个数组的最小值或大小这个数组的最大值,-2表示这个数比这个数组的最小值大,最大值小,但是数组中不包含这个数,代码如下: package com.jll.sort; public class ErFenSort {    static int[] unsorted;    static int[] sorted; //测试    public st