什么是sketch? sketch 是一种基于散列的数据结构,可以在高速网络环境中,实时地存储流量特征信息,只占用较小的空间资源,并且具备在理论上可证明的估计精度与内存的平衡特性. 通过设置散列函数,将具有相同散列值的键值数据存入相同的桶内,以减少空间开销.桶内的数据值作为测量结果,是真实值的近似.利用开辟二维地址空间,多重散列等技术减少散列冲突,提高测量结果的准确度. (我的理解:类似于将数据归类,当你要找某一个元素时,只需再这类中找,而不需遍历全部数据,以减小空间内存) 散列: Hash,一

import java.util.Scanner; public class CountZimuShuzi { public static void main(String[] args) { System.out.println("请输入字符串:"); Scanner scan = new Scanner(System.in);//扫描器,接受控制台的输入 String scanStr = scan.nextLine();//取出控制台的一行信息 int countL = 0,cou

1.关于count(1),count(*),和count(列名)的区别 相信大家总是在工作中,或者是学习中对于count()的到底怎么用更快.一直有很大的疑问,有的人说count(*)更快,也有的人说count(列名)更快,那到底是谁更快,我将会在本文中详细介绍一下到底是count(1),count(*)和count(列明)的区别,和更适合的使用场景. 往常在工作中有人会说count(1)比count(*)会快,或者相反,首先这个结论肯定是错的,实际上count(1)和count(*)并没有区别

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/51097928 JAVA经典算法50题 [程序1]   题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?1.程序分析:兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... public class Demo01 { public static void main(String 

一.count各种用法的区别 1.count函数是日常工作中最常用的函数之一,用来统计表中数据的总数,常用的有count(*),count(1),count(列).count(*)和count(1)是用来统计表中共有多少数据.是针对全表的 SELECT COUNT(*) FROM TAB1; ) FROM TAB1; SELECT COUNT(*) FROM TAB1, TAB2; #显示两表做笛卡尔积后的行数 2.count(列)是针对于某一列的,如果此列值为空的话,count(列)是不会统计

原文 JAVA经典算法50题[程序1]   题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?1.程序分析:兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... 具体分析如下: f(1) = 1(第1个月有一对兔子)f(2) = 1(第2个月还是一对兔子)f(3) = 2(原来有一对兔子,第3个开始,每个月生一对兔子)f(4) = 3(原来有两对兔子,有一对可以生育)f(5) = 5(原来有3

转自:https://www.cnblogs.com/Caucasian/p/7041061.html 1.关于count(1),count(*),和count(列名)的区别 相信大家总是在工作中,或者是学习中对于count()的到底怎么用更快.一直有很大的疑问,有的人说count(*)更快,也有的人说count(列名)更快,那到底是谁更快,我将会在本文中详细介绍一下到底是count(1),count(*)和count(列明)的区别,和更适合的使用场景. 往常在工作中有人会说count(1)比c

今天讲讲 Union-Find 算法,也就是常说的并查集算法,主要是解决图论中「动态连通性」问题的.名词很高端,其实特别好理解,等会解释,另外这个算法的应用都非常有趣. 说起这个 Union-Find,应该算是我的「启蒙算法」了,因为<算法4>的开头就介绍了这款算法,可是把我秀翻了,感觉好精妙啊!后来刷了 LeetCode,并查集相关的算法题目都非常有意思,而且<算法4>给的解法竟然还可以进一步优化,只要加一个微小的修改就可以把时间复杂度降到 O(1). 废话不多说,直接上干货,先

count(*)通常是对主键进行索引扫描,count(列)不一定 count(*)是统计表中所有符合的记录总数,count(列)是计算表中所有符合的列的记录数 count的时候,如果没有where限制的话,mysql直接返回保存总的记录数,而有where限制的时候,总是要对mysql进行全表遍历 count(列)中的列如果是主键,则count(列)比count(*)快,否则,count(*)快 任何情况下,select count(*) from table是最优选择 尽量减少select co

[1641] 错误的算法 时间限制: 5000 ms 内存限制: 65535 K 问题描述 有道题目是这样的: 输入一个 n 行 m 列网格,找一个格子,使得它所在的行和列中所有格子的数之和最大.如果答 案不唯一,输出任意解即可.比如,在下面的例子中,最优解是(1,3),即第一行和的三列的交 点(行从上到下编号为 1~n,列从左到右编号为 1~m),所有 7个数之和为 35. 快要比赛的时候,有一个裁判想到了这样一个算法: 首先找一行 r(1<=r<=n) 使得该行所有数之和最大,然后找一列 

一.关于count的一些谣言: 1.count(*)比count(val)更慢!项目组必须用count(val),不准用count(*),谁用扣谁钱! 2.count(*)用不到索引,count(val)才能用到. 3.count(*)是统计出全表的记录,是吞吐量的操作,肯定用不到索引. 4.count(1)比count(*)的速度快. 二.验证count(*)和count(val) 1.首先创建一个表,使用count(*)和count(val)查询比较: ----删除echo表----SQL>

http://poj.org/problem?id=1469 COURSES Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 19419   Accepted: 7642 Description Consider a group of N students and P courses. Each student visits zero, one or more than one courses. Your task is

写在前面 整个项目都托管在了 Github 上:https://github.com/ikesnowy/Algorithms-4th-Edition-in-Csharp 这一节内容可能会用到的库文件有 Measurement 和 TestCase,同样在 Github 上可以找到. 善用 Ctrl + F 查找题目. 习题&题解 1.4.1 解答 即为证明组合计算公式: C(N, 3) = N! / [(N - 3)! × 3!]= [(N - 2) * (N - 1) * N] / 3!= N

阅读本文大概需要 6.6 分钟. SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了.在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数. 而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数.这些实践经验的背后是怎样的机制,以及为什么需要/可以是这样,就是此文想要探讨的. 先来看一下概况: MySQL COUNT( * ) 在 2 种存储引擎中的部

在优化IPOL网站中基于DCT(离散余弦变换)的图像去噪算法(附源代码) 一文中,我们曾经优化过基于DCT变换的图像去噪算法,在那文所提供的Demo中,处理一副1000*1000左右的灰度噪音图像耗时约450ms,如果采用所谓的快速模式耗时约150ms,说实在的,这个速度确实还是有点慢,后续曾尝试用AVX优化,但是感觉AVX真的没有SSE用的方便,而且AVX里还有不少陷阱,本以为这个算法优化没有什么希望了,但前几日网友推荐了一片论文<Randomized Redundant DCT Effice

select count(*)是MySQL中用于统计记录行数最常用的方法. count方法可以返回表内精确的行数,每执行一次都会进行一次全表扫描, 以避免由于其他连接进行delete和insert引起结果不精确. 在某些索引下是好事,但是如果表中有主键,count(*)的速度就会很慢,特别在千万记录以上的大表. 如果用 explain 命令速度会快很多,因为 explain 用并不真正执行查询,而是查询优化器[估算]的行数. 在一个1500万条记录的表中测试,用select count(*)耗时

因为最近一段时间接触了一些Leetcode上的题目,发现许多题目的解题思路相似,从中其实可以了解某类算法的一些应用场景. 这个随笔系列就是我尝试的分析总结,希望也能给大家一些启发. 动态规划的基本概念 一言以蔽之,动态规划就是将大问题分成小问题,以迭代的方式求解. 可以使用动态规划求解的问题一般有如下的两个特征: 1.有最优子结构(optimal substructure) 即待解决问题的最优解能够通过求解子问题的最优解得到. 2.子问题间有重叠(overlapping subproplems)

Description 有道题目是这样的: 输入一个 n 行 m 列网格,找一个格子,使得它所在的行和列中所有格子的数之和最大.如果答 案不唯一,输出任意解即可.比如,在下面的例子中,最优解是(1,3),即第一行和的三列的交 点(行从上到下编号为 1~n,列从左到右编号为 1~m),所有 7 个数之和为 35. 快要比赛的时候,有一个裁判想到了这样一个算法: 首先找一行 r(1<=r<=n) 使得该行所有数之和最大,然后找一列 c(1<=c<=m) 使得该列 所有数之和最大,最后直

CRC16算法系列文章: CRC16算法之一:CRC16-CCITT-FALSE算法的java实现 CRC16算法之二:CRC16-CCITT-XMODEM算法的java实现 CRC16算法之三:CRC16-CCITT-MODBUS算法的java实现   前言 CRC16算法有很多种,本篇文章会介绍其中的CRC16-CCITT-XMODEM算法 功能 实现CRC16-CCITT-XMODEM算法 支持int.short类型 支持选择数组区域计算 实现 package cc.eguid.crc16

作者:贾春生,http://dwz.win/myg SELECT COUNT( * ) FROM TABLE 是个再常见不过的 SQL 需求了. 在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数. 而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数.这些实践经验的背后是怎样的机制,以及为什么需要/可以是这样,就是此文想要探讨的. 先来看一下概况,MySQL COUNT( *