将经常查询保存到map 不需要每次都查询

  • 2024-08-04

信1705-2 软工作业最大重复词查询思路： （1）将文章（一个字符串存储）按空格进行拆分（split）后，存储到一个字符串（单词）数组中。 （2）定义一个Map，key是字符串类型，保存单词；value是数字类型，保存该单词出现的次数。 （3）遍历（1）中得到的字符串数组，对于每一个单词，考察Map的key中是否出现过该单词，如果没出现过，map中增加一个元素，key为该单词，value为1（

通过学习学会了文本的访问,了解一点哈希表用途.经过网上查找做成了下面查询文章重复词的JAVA程序. 1 思 思路: (1)将文章(一个字符串存储)按空格进行拆分(split)后,存储到一个字符串(单词)数组中. (2)定义一个Map,getkey是字符串类型,保存单词:value是数字类型,保存该单词出现的次数. (3)遍历(1)中得到的字符串数组,对于每一个单词,考察Map的getkey中是否出现过该单词,如果没出现过,map中增加一个元素,key为该单词,value为1(第一次出现): 如果

Java实现Qt的SIGNAL-SLOT机制（保存到Map中，从而将它们关联起来，收到信号进行解析，最后反射调用）

SIGNAL-SLOT是Qt的一大特色,使用起来十分方便.在传统的AWT和Swing编程中,我们都是为要在 监听的对象上添加Listener监听器.被监听对象中保存有Listener的列表,当相关事件发生时,被监听 对象会通知所有Listener.而在Qt中,我们只需通过connect方法连接两个对象上的方法就可以了,非常 方便.优雅地实现了传统的观察者Observer模式.   Qt是如何办到的呢?对于发出SIGNAL的对象,我们需要在其头文件定义中声明Q_Object宏,之后Qt的 预处理器

MySQL慢查询（二） - pt-query-digest详解慢查询日志

一.简介 pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog.General log.slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析.可以把分析结果输出到文件中,分析过程是先对查询语句的条件进行参数化,然后对参数化以后的查询进行分组统计,统计出各查询的执行时间.次数.占比等,可以借助分析结果找出问题进行优化. 二.安装pt-query-digest 1.下载页面:https://www.pe

MySQL慢查询（二） - pt-query-digest详解慢查询日志 pt-query-digest 慢日志分析

随笔 - 66 文章 - 0 评论 - 19 MySQL慢查询(二) - pt-query-digest详解慢查询日志 一.简介 pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog.General log.slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析.可以把分析结果输出到文件中,分析过程是先对查询语句的条件进行参数化,然后对参数化以后的查询进行分组统计,统计出各查询的执行时间.次数.占比等

Redis使用场景一，查询出的数据保存到Redis中，下次查询的时候直接从Redis中拿到数据。不用和数据库进行交互。

maven使用: <!--redis jar包--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data

【redis，1】java操作redis： 将string、list、map、自己定义的对象保存到redis中

一.操作string .list .map 对象 1.引入jar: jedis-2.1.0.jar   2.代码 /**      * @param args      */     public static void main(String[] args) {                  //连接redis服务     Jedis jedis = new Jedis("192.168.88.15",6379);                  //password验证-假设

为什么查询出来的数据保存到Arraylist?插入删除数据为啥用LinkedList？

引言:这是我在回答集合体系时,被问到的一个问题,也是因为没有深入学习所以回答的并不是很好,所以这两天看了一下,以下是我的一些回答与学习方法. 学习方法:我们学习,系统性的学习肯定是比零散的学习更有效的,针对一个问题,要对它涵盖的内容都进行学习,而不是只针对问题本事,死记硬背,所以我也是从头学起,从最顶级的接口到实现类的源码. 今天我主要讲是针对Arraylist以及LinkedList的区别进行回答,如果你想从头来一遍,这是我学习的文章.https://www.cnblogs.com/Carpe

吴裕雄--天生自然python数据清洗与数据可视化：MYSQL、MongoDB数据库连接与查询、爬取天猫连衣裙数据保存到MongoDB

本博文使用的数据库是MySQL和MongoDB数据库.安装MySQL可以参照我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/tszr/p/12112777.html 其中操作Mysql使用到的python模块是pymysql,下面是有关这个模块的使用说明: 创建一个数据库test create DATABASE taobao; 下面将要安装一个navicat for mysql这样的软件,下载链接:https://www.pcsoft.com.cn/soft/20832.html?

Excel文件数据保存到SQL中

1.获取DataTable /// <summary> /// 查询Excel文件中的数据 /// </summary> /// <param name="strPath">文件路径</param> /// <param name="sheetName">工作表名</param> /// <returns>DataTable</returns> public DataTa

使用pandas中的raad_html函数爬取TOP500超级计算机表格数据并保存到csv文件和mysql数据库中

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P

记录python爬取猫眼票房排行榜(带stonefont字体网页),保存到text文件,csv文件和MongoDB数据库中

猫眼票房排行榜页面显示如下: 注意右边的票房数据显示,爬下来的数据是这样显示的: 网页源代码中是这样显示的: 这是因为网页中使用了某种字体的缘故,分析源代码可知: 亲测可行: 代码中获取的是国内票房榜,稍加修改也可适用于最受期待榜和北美票房榜 解决思路如下: 1.获取网页数据后,查找字体信息,获取到字体链接,下载字体保存到本地 2.使用fontTools读取字体中的字符集,并构造字典(依据基准字体) 3.根据字典,替换网页中的相关数据信息. 注意:如果使用BeautifulSoup一定要先使用字

Springboot(八):emoji表情保存到mysql出错的解决办法

emoji表情保存到mysql出错的解决办法 今天,在前端的说明信息中输入emoji表情的时候,插入数据库会报错 百度了一下,是因为mysql数据库的字符编码集不正确,utf8无法存入表情字符,只能将字符集改为utf8mb4才可以,然后我们执行sql去改变数据库 使用 SHOW VARIABLES WHERE Variable_name LIKE 'character_set_%' OR Variable_name LIKE 'collation%'; 输出 character_set_clie

消费kafka的消息，并将其SparkStreaming结果保存到mysql

将数据保存到mysql,需要用到jdbc.为了提高保存速度,我写了一个连接池 1.保存到mysql的代码 package test05 import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql._import org.apache.spark.streaming.dstream.DStrea

将sparkStreaming结果保存到Redshift数据库

1.保存到redshift数据库的代码 package test05 import org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql._import org.apache.spark.streaming.dstream.DStreamimport org.apache.spark.{SparkCo

将sparkStreaming的结果保存到S3

将spark解析的结果保存到S3 这个和保存到本地的区别在于,你需要配置aws的key和密码,以及它的region,代码如下 package com.alo7.spark import java.util.Propertiesimport test07.DWReadS3LogToKafka_Tpuser.getPropertiesimport org.apache.log4j.{Level, Logger}import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCont

吴裕雄--天生自然PYTHON爬虫：安装配置MongoDBy和爬取天气数据并清洗保存到MongoDB中

1.下载MongoDB 官网下载:https://www.mongodb.com/download-center#community 上面这张图选择第二个按钮 上面这张图直接Next 把bin路径添加到path中,如下图: 在安装路径下自己创建一个文件mongo.conf,配置内容如下: #数据库路径dbpath=E:\mongodb\data#日志输出文件路径logpath=E:\mongodb\log\mongo.log#错误日志采用追加模式logappend=true#启用日志文件,默认启

jQuery切换网页皮肤保存到Cookie实例

效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/25.htm 以下是源代码: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xht

个人学习记录1：二维数组保存到cookie后再读取

二维数组保存到cookie后再读取 var heartsArray = [[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]]; //将二维数组编码 var hearts = escape(JSON.stringify(heartsArray)); //保存到cookie setHeartsToCookie(hearts); setTimeo

利用session_set_save_handler()函数将session保存到MySQL数据库中

PHP保存session默认的是采用的文件的方式来保存的,这仅仅在文件的空间开销很小的windows上是可以采用的,但是如果我们采用uinx或者是liux上的文件系统的时候,这样的文件系统的文件空间开销是很大的,然而session是要时时刻刻的使用的,大量的用户就要创建很多的session文件,这样对整个的服务器带来性能问题. 另一方面,如果服务器起采用群集的方式的话就不能保持session的一致性,所以我们就绪要采用数据库的方式来保存session,这样,不管有几台服务器同时使用,只要把他们的

PHP如何将session保存到memcached中？如何分布式保存PHP session

session_set_save_handler无关的memcached保存session的方法 在memcached服务器上 1)下载memcached #wget http://memcached.googlecode.com/files/memcached-1.4.15.tar.gz 2)由于memcached依赖libevent所以需要先安装libevent库,这里直接yum安装 #yum install *libevent* 3)安装memcached #./configure --p

scrapy 保存到 sqlite3

scrapy 爬取到结果后,将结果保存到 sqlite3,有两种方式 item Pipeline Feed Exporter 方式一 使用 item Pipeline 有三个步骤 文件 pipelines.py 中,编写 Sqlite3Pipeline 类 文件 settings.py 中,添加 ITEM_PIPELINES 开始运行爬虫: scrapy crawl example 1. 文件 pipelines.py 说明: 参考了官网文档的 MongoDB 的例子 要求: 表格 SQLITE

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