1.数据 --创建职员表create table tbEmp( eID number primary key, --职员编号 eName varchar2(20) not null, --职员姓名 eSex varchar2(2) not null --职员性别 check(esex in ('男','女')), eAge number not null check(eage>=18), --职员年龄 eAddr varchar2(50) not null, --职员地址 eTel varcha

需求: 快速的获取一个列表中最大/最小的n个元素. 方法: 最简便的方法是使用heapq模组的两个方法nlargest()和nsmallest(),例如: In [1]: import heapqIn [2]: nums = [1, 0, -23, 45, 34, -11, 0, 2, 99, 103, -78]In [3]: print(heapq.nlargest(3, nums))[103, 99, 45]In [4]: print(heapq.nsmallest(3, nums))[-7

本文是受网文 <一次非常有意思的SQL优化经历:从30248.271s到0.001s>启发而产生的. 网文没讲创建表的数据过程,我帮他给出. 创建科目表及数据: CREATE TABLE tb_course ( id NUMBER not null primary key, name NVARCHAR2(10) not null ) Insert into tb_course select rownum,dbms_random.string('*',dbms_random.value(6,10

C++ code: #include <iostream> #include <fstream> #include <map> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; int main() { multimap<int,string> agemap;//以年龄为键,以个人信息为值,年龄必有重复,定义成multimap可自动排序 ifstream infil

第一步:进入mysql界面 //查询多少秒 才属于慢查询. show variables like ‘long_query_time’ ; 第二步: //更改这个时间值  如:select语句执行超过1秒就属于慢查询范围 set long_query_time=1 ;//可以修改慢查询时间 第三步: //把慢查询的sql记录到我们的一个日志中 在默认情况下,我们的mysql不会记录慢查询,需要在启动mysql时候,指定记录慢查询才可以 bin\mysqld.exe - -safe-mode  -

工作中遇到一个大表记录中有非法非数字字符,不想用正则语法去做, 用一条SQL语句查出来的方法如下: select * from table where translate(col,'*0123456789','*')  is not null

// ConsoleApplication2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<numeric> #include<list> #include<iterator> #inc

最近被算法虐了一下,刷一下leetcode,找找存在感 如题: Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. Exam

可以使用如下sql语句: select t1.username,t1.logon_time last_logon_time,t2.account_status,created 账号创建时间 from (select username,max(timestamp) logon_time from dba_audit_session where action_name='LOGON' and username in (select username from dba_users) group by

Oracle查询所有字段,再加两个字段拼接, select a.*,(SNO||SNAME) from TEST_STUDENT a; 同理,查询所有字段,其中两个字段求和:(SNO和SAGE都是NUMBER数据类型) select a.*,(SNO+SAGE) from TEST_STUDENT a; select * from table; 要加其他查询内容,必须在*前面加表名或简称. 如下这种也可以: select TEST_STUDENT.*,(SNO+SAGE) from TEST_S

题目 题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 解析 思路1 这一题应用堆排序算法复杂度只有O(nlog k),堆是完全二叉树的一种,最大堆就是最上面的数是最大的该方法基于二叉树或者堆来实现,首先把数组前k个数字构建一个最大堆,然后从第k+1个数字开始遍历数组,如果遍历到的元素小于堆顶的数字,那么久将换两个数字,重新构造堆,继续遍历,最后剩下的堆就是最小的k个数,时间复杂度O(nlog k). 思路2 排序

excel 有A,B两列数值,要找出A,B两列中数值相同的值. 选中B列,格式——条件格式——公式  输入:=countif(A:A,B1)  在格式中可选择突出字体颜色 该函数的语法规则如下: countif(range,criteria) 参数:range 要计算其中非空单元格数目的区域 参数:criteria 以数字.表达式或文本形式定义的条件   更多用法  见百度百科:http://baike.baidu.com/view/7927095.htm?from_id=10075753&ty

我经常会被反复问到这样的问题:”我有一个性能很差的SQL Server.我如何找出最差性能的查询?“.因此在今天的文章里会给你一些让你很容易找到问题答案的信息向导. 问SQL Server! SQL Server的一个优点是它本身能回答几乎所有你的问题,因为SQL Server在各个DMV和DMF里存储了很多故障排除信息.另一方面这也是个缺点,因为你必须知道各个DMV/DMF,还有如何把它们解释和关联在一起. 至于你的最差性能SQL Server查询的一个最重要的DMV是sys.dm_exec_

•已知数组中的n个正数,找出其中最小的k个数. •例如(4.5.1.6.2.7.3.8),k=4,则最小的4个数是1,2,3,4 •要求: –高效: –分析时空效率 •扩展:能否设计出适合在海量数据中实现上述运算?       方法一: //利用最大根堆实现最小k个节点 //最大根堆特点:每个节点都比他左右孩子要大 //调整最大堆的时间复杂度为O(lnK),因此该算法(问题)时间复杂度为O(nlnK). //思路:通过数组建堆 //规律:第i个节点的左孩子为2i+1,右孩子为2i+2 #incl

EMP表是Oracle测试账户SCOTT中的一张雇员表,首先,我们来看看emp表的数据 SQL> select * from emp; EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO ----- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ---------- ---------- SMITH CLERK ALLEN SALESMAN WARD SALESMAN JONES MANAGER M

业务系统中常常会有排名的需求,考试和比赛中则更普遍了.Excel 中也有个 Rank 函数供排名之用,数据库中更不例外了. 如果须要找出工资最高的前三个员工工资(及其员工号). 只是."前三名"的详细含义须要准确的定义.不然查出来的可能不是想要的结果. 首先.由于表中记录数可能就少于三,查出来的记录可能等于三条也可能少于三条.其次,须要考虑并列名次的处理. 假设名次不能并列,则还须要考虑是否要依据工资之外的列来区分排名. 比如: 名次 ID 工资 ------------- 1 80

题目描述: 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url 分析: 由于每个url需要占64B,所以50亿个url占用空间大小为50亿×64=5GB×64=320GB.由于内存大小只有4GB,因此不可能一次性把所有的url加载到内存中处理.对于这种题目,一般采用分治法,即把一个文件中的url按照某一特征分成多个文件,使得每个文件的内容都小于4GB,这样就可以把这个文件一次性读入到内存中进行处理. 解答: 1.遍历文件a,对遍历带

第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =

题目 1. 所有的 ID 都出现 2 次, 只有一个例外, 找到那个例外的 ID 2. 所有的 ID 都出现两次, 只有两个例外, 找出例外的那两个 总计 1. 剑指 offer 上有这两道题的解法, 不过那时并没有讨论两个例外ID相同的情况 2. 当已知例外的 ID 相同时, 我们需要更多的先验知识, 原始的所有 ID. 然后使用除法或者减法. 3. 当不确定例外的 ID 是否相同时, 我们可以先做一步加法, 求得 x+y = a, 还需要一个式子. 这个式子可以使 x*y, 或者 x^2+y

题目描述 给定 a.b 两个文件,各存放 50 亿个 URL,每个 URL 各占 64B,内存限制是 4G.请找出 a.b 两个文件共同的 URL. 解答思路 每个 URL 占 64B,那么 50 亿个 URL占用的空间大小约为 320GB. 5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存中处理.对于这种类型的题目,一般采用分治策略 ,即:把一个文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小

c#封装DBHelper类   public enum EffentNextType { /// <summary> /// 对其他语句无任何影响 /// </summary> None, /// <summary> /// 当前语句必须为"select count(1) from .."格式,如果存在则继续执行,不存在回滚事务 /// </summary> WhenHaveContine, /// <summary> ///