#include<stdio.h> int main() { ]={,,,,,,,,}; int i,tmp; ;i<;i++) { ) { tmp=a[i]; a[i]=a[a[i]-]; a[tmp-]=tmp; } } ;i<;i++) printf("%d ",a[i]); ; }

假设一个大小为100亿个数据的数组,该数组是从小到大排好序的,现在该数组分成若干段,每个段的数据长度小于20「也就是说:题目并没有说每段数据的size 相同,只是说每个段的 size < 20 而已」,然后将每段的数据进行乱序(即:段内数据乱序),形成一个新数组.请写一个算法,将所有数据从小到大进行排序,并说明时间复杂度. 涉及大数据处理:需要将数据hash若干小文件中,然后对各文件的数据进行排序,最后再进行堆排序或归并. #include <iostream> #include <

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(

        题目描述:给定一个数组,需要多次查找不同区间内的,第k大或者第k小的元素.         考虑题目是多次查找,如果采用只对查询区间内的元素进行排序的思路,然后输出第k大的数的策略,那么下一次进行查询时,还需要对另外一个区间进行排序,再次查找.而且,如果两次查询的区间有重叠区域的话,第一次排序时已经破坏了数组,使得第二次查询无法进行.         针对这种问题,思路之一是采用伴随数组的方法:首先,定义一个结构体,一个是数组元素,另一个是数组原来的标号,记录每个数在数组的原顺序

先说需求,本地已缓存数据源,用户输入拼音码或编号,筛选数据作为新的数据源,然后通过键盘选择. 再说问题,easyui combogrid控件,在mode为local,也就是将数据源缓存在本地的情况下,一般情况下,是通过 filter:function(q,row){ var opts=$(this).options; return row[opts.textField].indexOf(q)>-1; } 官网api也有介绍,但是在实际项目中有两个问题: 数据量较大,每次筛选很慢. 不知道是不是数

其实,微软的企业库中有一个非常不错的数据操作类了.但是,不少公司(起码我遇到的几个...),对一些"封装"了些什么的东西不太敢用,虽然我推荐过微软的企业库框架了...但是还是要"评估"...一评就是几个月...而且,一些公司有的根本就是裸ado.net开发,或者自己封装的数据库操作类非常别扭,很不好用.      这里我给大家共享一个我参照企业库中的数据操作组件编码风格写的数据库操作类,对使用它的程序员来说,编码是很舒服滴(起码我觉得很好撒).以下是代码,很简单的,

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

http://www.cnblogs.com/wang340/archive/2013/05/06/3063135.html http://www.eoeandroid.com/forum.php?mod=viewthread&tid=166052     做Android应用,不可避免的会与SQLite打交道.随着应用的不断升级,原有的数据库结构可能已经不再适应新的功能,这时候,就需要对SQLite数据库的结构进行升级了. SQLite提供了ALTER TABLE命令,允许用户重命名或添加新的

1.数据文件概述 Oracle数据库的数据文件(扩展名为DBF的文件)是用于保存数据库中数据的文件,系统数据.数据字典数据.临时数据.索引数据.应用数据等都物理地存储在数据文件中.用户对数据库中数据的操作,例如数据的插入.删除.修改和查询等,其本质都是对数据文件进行操作.所有数据文件占据空间的大小决定了数据库容量的大小. 在Oracle数据库中,为了提高系统运行效率,用户并不是直接对数据文件进行操作,而是由数据库进程将用户需要的数据先由数据文件读取到数据高速缓冲区缓存,然后再从数据高速缓冲区将数

摘要:本文介绍一下DbHelper数据操作类 微软的企业库中有一个非常不错的数据操作类.但是,不少公司(起码我遇到的几个...),对一些"封装"了些什么的东西不太敢用,虽然我推荐过微软的企业库框架了...但是还是要"评估"...一评就是几个月...而且,一些公司有的根本就是裸ado.net开发,或者自己封装的数据库操作类非常别扭,很不好用.      这里我给大家共享一个我参照企业库中的数据操作组件编码风格写的数据库操作类,对使用它的程序员来说,编码是很舒服滴(起码

其实,微软的企业库中有一个非常不错的数据操作类了.但是,不少公司(起码我遇到的几个...),对一些"封装"了些什么的东西不太敢用,虽然我推荐过微软的企业库框架了...但是还是要"评估"...一评就是几个月...而且,一些公司有的根本就是裸ado.net开发,或者自己封装的数据库操作类非常别扭,很不好用.      这里我给大家共享一个我参照企业库中的数据操作组件编码风格写的数据库操作类,对使用它的程序员来说,编码是很舒服滴(起码我觉得很好撒).以下是代码,很简单的,

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

作者: Aicken(李鸣)  来源: 博客园  发布时间: 2010-09-08 15:00  阅读: 4520 次  推荐: 0                   原文链接   [收藏] 摘要:实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008

如何不断扩充数据中心的数据规模,提升数据挖掘的价值,这是我们思考的问题,数据一方面来自于内部生产,一部分数据可以来自于互联网,互联网上的数据体量庞大,形态多样,之前blog里很多FMEer已经提出了方案,比如json,xml,正则表达式等等,但对于比较松散的HTML如何进行数据解析提取呢?我问了一下度娘,貌似没有FME下的文章,恰逢今天有时间,就写一点关于HTML提取的东东,算是自己做的笔记吧!这次我要提取的范例数据来自国土资源局土地招拍挂系统,我要提取上面的交易结果以及地块信息,样式如下图: 

Java可用org.apache.poi包来操作word文档.org.apache.poi包可于官网上下载,解压后各jar作用如下图所示: 可根据需求导入对应的jar. 一.HWPFDocument类的使用 用HWPFDocument类将数据写到指定的word文档中,基本思路是这样的: - 首先,建立一个HWPFDocument类的实例,关联到一个临时的word文档: - 然后,通过Range类实例,将数据写入这个word文档中: - 接着,将这个临时的word文档通过write函数写入指定的w

概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库,使用它可以进行数据科学计算和数据分.他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用,比如,SciPy,NumPy 和 Matplotlib,建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题. 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情,但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏.很多数据集存在数据

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

上篇介绍了如何使用JDBC链接ORACLE数据库实现对数据库的增删改查,本例是使用框架SSH来对数据库的数据进行操作. 首先说框架,现在流行的框架很多,如Struts.Hibernate.Spring等,再加上各个公司自己编写的框架,可以说有很多.使用框架是为了使java语言更加规范化,或者说按照它既定的要求一步一步来建立工程,这使得程序更加简单. 图1-工程结构图 创建工程的过程已经不需要再细说了,由于使用框架就必须引入相应的jar包,这里导入spring,struts,hibernate的各

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

一.前述 数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法  1.使用Hive ETL预处理数据 方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,