背景: 上一篇博文简单翻译了Orthanc官网给出的CodeProject上“利用Orthanc Plugin SDK开发WADO插件”的博文,其中提到了Orthanc从0.8.0版本之后支持快速查询,而原本的WADO请求需要是直接借助于Orthanc内部的REST API逐级定位.那么为什么之前的Orthanc必须要逐级来定位WADO请求的Instance呢?新版本中又是如何进行改进的呢?此篇博文通过分析Orthanc内嵌的SQLite数据库,来剖析Orthanc的RESTful API机制,

现在有一张表如下Id Name Age Classify Score1 张一 18 一班 122 张二 17 二班 19 3 张三 19 三班 30 我跟据他们的分数进行排名 再去新建一个列存储排序值 ->sql语句如下 select row_number() over(order by Score asc) as number,Id,Name,Age,Classify,Score from u_College order by Score;->产生的效果如下 number Id Name A

树形结构的排序在中国特色下十分普遍也非常重要,例如常说的五大班子,党委>人大>政府>政协>纪委,每个班子下还有部门,岗位,人员,最终排列的顺序通常需要按权力大小.重要性等进行排列,顺序排列不好可是重大的罪过,领导很生气,后果很严重.这种排序方式本质上就是典型的树形结构深度排序,但在数据库中很难直接通过SQL语句简单高效地进行处理,更不用说还要支持不同类型数据库了. 当前解决此类问题,主要有两种方法. 1. 排序码方式 原理:在每个树形节点上均设置一个排序码,排序码通常是一个字符串并

前面分别介绍了拓扑排序的C和C++实现,本文通过Java实现拓扑排序. 目录 1. 拓扑排序介绍 2. 拓扑排序的算法图解 3. 拓扑排序的代码说明 4. 拓扑排序的完整源码和测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 拓扑排序介绍 拓扑排序(Topological Order)是指,将一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)进行排序进而得到一个有序的线性序列. 这样说,可

本章是通过C++实现拓扑排序. 目录 1. 拓扑排序介绍 2. 拓扑排序的算法图解 3. 拓扑排序的代码说明 4. 拓扑排序的完整源码和测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 拓扑排序介绍 拓扑排序(Topological Order)是指,将一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)进行排序进而得到一个有序的线性序列. 这样说,可能理解起来比较抽象.下面通过简单的例子进

本章介绍图的拓扑排序.和以往一样,本文会先对拓扑排序的理论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 拓扑排序介绍 2. 拓扑排序的算法图解 3. 拓扑排序的代码说明 4. 拓扑排序的完整源码和测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 拓扑排序介绍 拓扑排序(Topological Order)是指,将一个有向无环图(Directed Acyclic Gr

2.3 归并排序 接口定义: int merge(void* data, int esize, int lpos, int dpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, const void* key2)); 返回值:成功 0:失败 -1. int merge_sort(void* data, int size, int esize, int lpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, co

前言 我们知道,通过比较两个数大小来进行排序的算法(比如插入排序,合并排序,以及上文提到的快速排序等)的时间复杂度至少是Θ(nlgn),这是因为比较排序对应的决策树的高度至少是Θ(nlgn),所以排序最坏情况肯定是Θ(nlgn).那有没有哪种排序算法的时间复杂度是线性的(Θ(n))呢?(因为我们如果要对一个数组排序,肯定至少要考察每个元素,因此可以推断Θ(n)是所有排序算法的下界).答案是:在一定条件下,是有的. 思考过程 为了更好的理解计数排序,我们先来想象一下如果一个数组里所有元素都是整数,

引子 在以数据为中心的信息系统中,以表格形式展示数据是在常见不过的方式了.对数据进行排序是必不可少的功能.排序可以分为按单个字段排序和按多个字段不同排序方向排序.单字段排序局限性较大,不能满足用户对数据的关注点变化的需求,而多字段排序就可以较好的弥补这个缺陷. 多字段排序,实现的方式从大的层面上可以分为后端实现和前端实现. 后端排序 后端实现排序可以在数据库层面实现或者在应用程序层面实现. 数据库层面实现多字段排序非常简单,使用SQL的排序指令“Order By”即可——Order By fie

本文地址:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3537233.html 示例 assertTrue(byLengthOrdering.reverse().isOrdered(list)); 概述 Ordering 是Guava的"流畅版" Comparator ,它用来构建高级comparator,并把comparator应用于各种集合(collection). 本质上, Ordering 实例不过是一个特殊的 Comparator 实例. Ordering

1 桶排序核心思想是 根据数据规模n划分 m个相同大小的区间 (每个区间为一个桶,桶可理解为容器) 2 每个桶存储区间内的元素(区间为半开区间 例如[0,10) 或者 [200,300) ) 3 将n个元素按照规定范围分布到各个桶中去 4 对每个桶中的元素进行排序,排序方法可根据需要,选择快速排序,或者归并排序,或者插入排序 5 依次从每个桶中取出元素,按顺序放入到最初的输出序列中(相当于把所有的桶中的元素合并到一起) 6 桶可以通过数据结构链表实现 7 基于一个前提,待排序的n个元素大小介于0

本次就给大家讲讲cassandra的高级操作:索引.排序和分页:处于性能的考虑,cassandra对这些支持都比较简单,所以我们不能希望cassandra完全适用于我们的逻辑,而是应该将我们的逻辑设计的更适合于cassandra 一.索引和排序 Cassandra对查询的支持很弱,只支持主键列及索引列的查询,而且主键列还有各种限制,不过查询弱归弱,但它还是支持索引和排序的. cassandra的查询具有以下约束: 第一主键 只能用=号查询 第二主键 支持= > < >= <= 索引

桶排序 通排序非常浪费空间, 比如需要排序的范围在0~2000之间, 需要排序的数是[3,9,4,2000], 同样需要2001个空间 注意: 通排序不能排序小数 以下为从小到大代码实现 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def bucketSort(nums): # 选择一个最大的数 max_num = max(nums) # 创建一个元素全是0的列表, 当做桶 bucket = [0]*(max_num+1) # 把所有元素放入桶中, 即把对应元素个数

SAS 分组与排序 SAS对数据集进行操作时,经常需要在SET.MERGE.MODIFY或 UPDATE语句中使用分组数据.使用分组数据最基本的方法是使用BY 语句,其基本形式如下: BY 变量列表; BY语句除了可用于DATA步中对数据集进行操作外,也可以用于 SAS PROC步.在这些地方使用分组数据时,要求所有的观测必须按BY 语句中的变量以数字或字符顺序升序或降序排列,或者以某种方式分 组,例如以日历的月份或格式化后的值为条件进行分组.如果数据不满 足这个条件,可使用SORT过程对其进行

1.sort 排序最常见的是sort命令,可以对列表或者有序集合排序,最简单的排序方式如下: > lpush list (integer) > lpush list (integer) > lpush list (integer) > sort list ) " ) " ) " 该命令常与alpha.desc.limit等搭配使用. 2.BY参数 上述的使用方法比较简单,有时候无法满足人们的需求,以学生成绩为例,人们需要按照成绩,来排序,从而得到一个相

工作中用到了一个相关的问题,搜索了百度有好多种方法,但是不同方法对应的函数不同,试了几个发现还是下面这个比较好用: array_multisort($sortarray,SortRank,$sortlist) $sortarray是用来存储排序字段的数组,SortRank是排序条件,有以下两种: 1.SORT_ASC - 默认,按升序排列.(A-Z) 2.SORT_DESC - 按降序排列.(Z-A) $sortlist是需要排序的数组,以遇到的问题为例: list = [{"name"

从学校毕业出来后只知道冒泡排序,发现自己对排序的了解还是很浅显. 于是在网上搜索各种排序方法,以下是本人根据索搜出来的资料再结合自己理解作出的一些简单的阐述. 如果有不正确的地方欢迎大家指正.(共同学习,共同进步) 1.插入排序:最优为O(n),最坏为O(n^2),平均O(n^2)(1)始终定义第一个元素为有序的,将剩余元素逐个插入到这个有序列中.(2)插入过程中,将需要插入的元素与有序列中的元素逐个比较,插入到适当位置python: def InserSort(lists): count =

Redis排序命令是sort,完整的命令格式如下:SORT key [BY pattern] [LIMIT start count] [GET pattern] [ASC|DESC] [ALPHA] [STORE dstkey]返回或保存给定列表.集合.有序集合key中经过排序的元素.排序默认以数字作为对象,值被解释为双精度浮点数,然后进行比较. 说明 1.一般sort用法 > lpush list1 hello 1 world 2 nihao 3 color bit 2B(integer) 8

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/41424027 背景: 此篇博文介绍一个开源的.基于WEB的DICOM Server软件.该开源软件完全使用C++编写,不依赖于第三方数据库(内置了SQLite数据库)或其他框架,支持RESTful API设计模式.官网上提供了源代码,同时也给出了编译后的Windows和Linux系统的二进制安装包.Orthanc是PACS领域的一种改革,提出了“解构PACS概念”,即Deconstructed

排序分为内部排序和外部排序. 内部排序:是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程,适合不太大的元素序列. 外部排序:指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,待排序的文件无法一次装入内存,需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换,以达到排序整个文件的目的. 当N小于20的时候,插入排序具有最好的性能. 当N大于20时,快速排序具有最好的性能,尽管归并排序(merge sort)和堆排序(heap sort)复杂度都为nlog2(n). 归并排序 归并排序(MERGE-SORT)是

背景: 此篇博文介绍一个开源的.基于WEB的DICOM Server软件.该开源软件完全使用C++编写,不依赖于第三方数据库(内置了SQLite数据库)或其他框架,支持RESTful API设计模式.官网上提供了源代码,同时也给出了编译后的Windows和Linux系统的二进制安装包.Orthanc是PACS领域的一种改革,提出了“解构PACS概念”,即Deconstructed PACS,用户可以通过三种方式访问Orthanc:DICOM Server.Web Server和RESTful A