背景 前几天碰到一个问题,现场并发很高,数据量很大(6T),主备库经常出现临时文件过多. 临时文件概念: 当私有进程buffer不够用时,会将buffer内容dump到tempfile供数据库正常sql使用.常见的几个功能场景:ExecSorts.ExecHashJoin.ExecMergejoin.tempTable.CTE等,当work_mem或者是temp_buffers不足以容纳sql中间功能环节结果集时会产生tempfile. 通过work_mem可以设置会话Query使用的临时内存的

catalogue . PHP Hash表 . PHP数组定义 . PHP变量实现 . PHP常量实现 1. PHP Hash表 0x1: 基本概念 哈希表在实践中使用的非常广泛,例如编译器通常会维护的一个符号表来保存标记,很多高级语言中也显式的支持哈希表. 哈希表通常提供查找(Search),插入(Insert),删除(Delete)等操作,这些操作在最坏的情况下和链表的性能一样为O(n). 不过通常并不会这么坏,合理设计的哈希算法能有效的避免这类情况,通常哈希表的这些操作时间复杂度为O(1)

一.题目描述 找出数组中重复的数字 > 在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0-n-1 的范围内.数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次.请找出数组中任意一个重复的数字. 二.思路分析 算法(Algorithm)指的是解题的方案,是一系列解决问题的明确动作.所以说算法没有语言区分,只要我们的方案是完整的任何语言都可以实现它.我是C++出身但是从事Java多年,下面将是通过java来实现算法 考察点 任何算法基本上都可以通过暴力枚举来解决,但

前言 nginx的hash表有几种不同的种类, 不过都是以ngx_hash_t为基础的, ngx_hash_t是最普通的hash表, 冲突采用的是链地址法, 不过这里冲突的元素不是一个链表, 而是一个数组, 为了加快访存速度,这种hash表只用于存储一些静态的信息, 例如所有头部信息, 配置信息等等. 涉及数据结构 /*hash元素数据结构包含key和value*/ typedef struct { /*hash值*/ void *value; /*hash表原始key的长度, 即name长度*

hash表又称散列表,通过把关键字key经过hash函数映射到hash表中某个位置获取记录. 存放记录的数组又称为hash表,映射函数称为hash函数 下面是php中实现hash表的方法 <?php /*hash表又称散列表,通过把关键字key经过hash函数映射到hash表中某个位置获取记录. * * 存放记录的数组就是hash表 * */ class hashtable{ private $buckets;//存储数据的数组 private $size = 10;//数组长度 public

运行Floodlight,在Mininet中新建一个拓扑之后,并未添加相关的流表项,但是主机之间却可以相互通信.执行pingall操作,任意两个主机之间都能通.相当于没有任何路由表的路由器,它是怎么让这些网络中的主机通信的呢? 原因在于Floodlight默认启用了Forwarding模块.说这个模块之前,首先说说Floodlight 中流表的两种添加方式:主动式和反应式. 官网上的文档是这么说的:http://docs.projectfloodlight.org/display/floodli

C++ STL unordered_map用法 在C++11中,unordered_map作为一种关联容器,替代了hash_map,unordered_map的底层实现是hash表,所以被称为无序关联容器. 不管是map还是unordered_map都是一种 key-map(value) 映射的容器,提供非常高的查找效率,下面我们来了解unordered_map的用法. 预备知识 在讲解unordered_map之前,我们先得了解一些预备知识: 元素类型 除常用的语言内置类型以外,unorder

Hash表算法处理海量数据处理面试题 主要针对遇到的海量数据处理问题进行分析,参考互联网上的面试题及相关处理方法,归纳为三种问题 (1)数据量大,内存小情况处理方式(分而治之+Hash映射) (2)判断元素是否在集合中(布隆过滤器+BitMap) (3)各种TOPN(存储和各种排序) 经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入. 可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序

哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.具体的介绍网上有很详细的描述,如闲聊哈希表 ,这里就不再累述了: 哈希表在像Java.C#等语言中是与生俱来的.可是在C的世界中,似乎只有自己动手,丰衣足食:在网上google了一把,大致有几个版本,我会一一来分析对比: 首先先来交代一下哈希表实现中需要注意的一些概念: (主要参考:这里) 1.哈希函数 也叫散列函数,

7-14 电话聊天狂人(25 分) 给定大量手机用户通话记录,找出其中通话次数最多的聊天狂人. 输入格式: 输入首先给出正整数N(≤10​5​​),为通话记录条数.随后N行,每行给出一条通话记录.简单起见,这里只列出拨出方和接收方的11位数字构成的手机号码,其中以空格分隔. 输出格式: 在一行中给出聊天狂人的手机号码及其通话次数,其间以空格分隔.如果这样的人不唯一,则输出狂人中最小的号码及其通话次数,并且附加给出并列狂人的人数. 输入样例: 4 13005711862 13588625832 1

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 0x00 摘要 0x01 简述 1.1 基类 1.2 功能 0x02 定义 2.1 思路 2.2 代码 0x03 HashTable 3.1 定义 3.2 HashTableContainer 3.3 调用 3.4 concurrent_unor

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 定义 0x03 构建 3.1 调用 3.2 构造函数 3.3 如何确定slot 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 alltoall 4.3 Reorder 4.3.1 思路 4.3.2 图示 4.4 slot id 4.

当显示多条结果时,存储在变量中非常智能,变量类型会自动转换为一个数组. 在下面的例子中,使用GetType()可以看到$a变量已经不是我们常见的string或int类型,而是Object类型,使用-is操作符来判断是否是个数组,返回True则是数组,返回False则不是. 如果要统计数组的行数,用我们前面学到的一个方法count即可.例如要看一下$a变量值的行数: 数组都有一个下标索引,用于访问其中的值,从0开始.例如我要访问$a第六行结果,在Powershell Console中输入$a[5]

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 第一部分:Top K 算法详解问题描述百度面试题:    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.    假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G. 必备知识:    什么是哈希表?    哈希

一,set和hash_set简介 在STL中,set是以红黑树(RB-Tree)作为底层数据结构的,hash_set是以哈希表(Hash table)作为底层数据结构的.set可以在时间复杂度为O(logN)的情况下插入,删除和查找数据.hash_set操作的时间度则比较复杂,取决于哈希函数和哈希表的负载情况. 二,SET使用范例(hash_set类似) #include <set> #include <ctime> #include <cstdio> using na

转载自:http://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/6885657 [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] hash表,有时候也被称为散列表.个人认为,hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构.链表使用十分方便,但是数据查找十分麻烦:二叉树中的 数据严格有序,但是这是以多一个指针作为代价的结果.hash表既满足了数据的查找方便,同时不占用太多的内容空间,使用也十分方便.

在研究MonetDB时深入的学习了hash算法,看了作者的文章很有感触,所以转发,希望能够使更多人受益! 十一.从头到尾彻底解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver  出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.  说明:本文分为三部分内容,    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法.----------------------------------

[ 声明:版权全部,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] hash表,有时候也被称为散列表.个人觉得,hash表是介于链表和二叉树之间的一种中间结构.链表使用十分方便,可是数据查找十分麻烦:二叉树中的数据严格有序,可是这是以多一个指针作为代价的结果.hash表既满足了数据的查找方便,同一时候不占用太多的内容空间,使用也十分方便. 打个比方来说,全部的数据就好像许很多多的书本.假设这些书本是一本一本堆起来的,就好像链表或者线性表一样,整个数据会显得非

千万别! 非常多人这样说,也包括我. Linux内核早就把HASH路由表去掉了.如今就仅仅剩下TRIE了,只是我还是希望就这两种数据结构展开一些形而上的讨论. 1.hash和trie/radix hash和tire事实上是能够统一在一起的.具有同样hash值的多个项具有一个共同的特征,这个特征怎么提取呢?无疑这就是hash函数的工作.而trie树(或者radix树,管它呢)的一棵子树也有共同的特征,这个特征怎么提取呢?无疑这就是该子树根节点的父节点指示的某些bits在这棵子树的每个节点都具有同样

Hash表(Hash Table)   hash表实际上由size个的桶组成一个桶数组table[0...size-1] . 当一个对象经过哈希之后.得到一个对应的value , 于是我们把这个对象放到桶table[ value ]中.当一个桶中有多个对象时.我们把桶中的对象组织成为一个链表. 这在冲突处理上称之为拉链法. 负载因子(load factor)   如果一个hash表中桶的个数为 size , 存储的元素个数为used .则我们称 used / size 为负载因子loadFact