数据中的明细项一般都有很多,可是我们关注的往往只是前几名,所以在报表中只展示关注的部分,就十分常用. 有了上篇(这几个示例,帮你深入理解RANKX排名)关于排名的铺垫,仅显示前N名就简单多了. 依然以上篇文章数据中的数据为例,按销售额的高低来显示前几名的产品,使用最常用的排名方式, 排名 = RANKX(ALL('产品'),[销售额]) 有了这个排名,如果只想显示前5名,就可以这样写度量值, 销售额 前5名=CALCULATE([销售额],FILTER(VALUES('产品'),[排名]<=5)

排序练习--找出前m大的数字 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 给定n个数字,找出前m大的数字.   输入  多组输入,每组输入格式如下. 第一行包含两个整数n m.(n<=100000, m>0) 第二行包含n个正整数. 输出  输出前m大的数字,若m>n输出ERROR.每组输出占一行. 示例输入 2 1 4 3 4 2 1 2 898989 23 示例输出 4 898989 23 基数排序 #incl

海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿

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

问题分析:假设a是A的对手,b是B的对手,c是C的对手,a,b,c分别是x,y,z之一,且a,b,c互不相等,同时还要满足条件a!= 'x'&&c != 'x'&&c != 'z'. 代码: #include<stdio.h> int main() { char a,b,c; for(a='x';a<='z';a++) for(b='x';b<='z';b++) { if(a!=b) for(c='x';c<='z';c++) if(a!=c

这个题也是个比较有名的面试题.当然有很多变种. 题目意思基本是:从一个数据量很大的数组里找前N大的元素.不允许排序. 这个题有两个比较好的思路: 思路一:用快速排序的思想,是思想,不是要排序; 思路二:用最大堆的思想. 我暂时只实现了思路一,思路二我之后实现了会补上. 思路一比较简单了.我们先用快排的思想找出第n大的数,然后带上后面n-1个就完事了.因为后面的都比支点数大. 怎么找第n大的数?我在之前的博客写过,请移步到  找第n大的数 代码: #include<stdio.h> #inclu

距离4月还剩11天, 你是否还在投简历找工作而机会寥寥? 你是否还在四处奔波疲于面试而结果不意? ....... 知否知否, 天下武功唯快不破, 传说江湖有本Power BI 面试真香秘籍, 能助你快速遁入数据之门, 习得上乘心法, 从此走向人生高峰! 这篇Power BI面试题库,收集了许多面试Power BI 数据分析师职位时最常被问到问题,这些问题是由数据分析和可视化行业最顶尖的专家后进行收集的,可以帮助您在面试过程中脱颖而出.如果您希望温习Power BI基础知识,您可以去看下微软Pow

前言 "可视化之工具,可爱者甚蕃.统计学家独爱R,自Python来,世人盛爱matplotlib.余独爱Power BI之出微软而不染(免费),濯Office而不妖(够精简).......".先开个玩笑,哈哈^_^. 本文向大家介绍微软公司最近发布的可视化神器 - PowerBI.将重点讲解它的主要功能.和同类可视化工具的对比.以及基本使用方法. 本系列后面文章则将针对该工具的具体使用进行详细深入的讲解. Power BI的主要功能 顾名思义,PowerBI是一款BI(商务智能)工具,

/* 1,hash散列 2,找到每个块出现次数最多的(默认出现均匀)—–>可以用字典树 3,在每个块出现最多的数据中挑选出最大的为结果 */ 问题一: 怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个 算法思想: 方案1:先做hash,然后求模映射为小文件,求出每个小文件中重复次数最多的一个,并记录重复次数. 然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求(如下). 问题二: 网站日志中记录了用户的IP,找出访问次数最多的IP. 算法思想: IP地址最多有2^32=4G种取值可能,所以不能完全加载到

现在有这么一道题目:要求从多个的数据中查找出前K个最小或最大值 分析:有多种方案可以实现.一.最容易想到的是先对数据快速排序,然后输出前k个数字.   二.先定义容量为k的数组,从源数据中取出前k个填充此数组,调整此数组的最大值maxValue到首位,然后对剩下的n-k个数据迭代,对于每个遍历到的数字x,如果x < maxValue,用x把maxValue替换掉,然后调整数组最大值的位置. 三.基于二的思路,维护容量为k的堆,从源数据中取出前k个填充实例化堆,调整此堆中的最大值maxValue到

从长度为 M 的无序数组中,找出 N个最小的数 在一组长度为 n 的无序的数组中,取最小的 m个数(m < n), 要求时间复杂度 O(m * n) 网易有道面试题 const minTopK = (m, n) => { const obj = {}; for (let i = 0; i < m.length; i++) { if(!obj.hasOwnProperty(m[i])) { obj[m[i]] = 1; } else { obj[m[i]] += 1; } } const

根据游戏<三国志11>武将数据,利用决策树分析,找出三国武将特性分布.其中变量包括统率.武力.智力.政治.魅力.身分.变量说明:统率:武将带兵出征时的部队防御力.统帅越高受到普通攻击与兵法攻击越少.武力:武将带兵出征时的部队攻击力,武力越高发动兵法或者普通攻击时对地方部队的伤害就越高:并且当发动单挑时双方武将武力值相差越少则成功率越高,同时武力也代表单挑时的武将攻击力.智力:武将发动部队计略时的效果与成功率,当武将智力高时则可以降低中计的几率:同时智力代表军师能力.政治:武将发展内政时的能力,

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:找出分数最高的前两个学生 * */ public class Exercise05_09 { public static void main(String[] args){ String name,first = null,second = null; Scanner input=new Scanner(System.in); double score; double m

描写叙述: 给定一个整数数组.让你从该数组中找出最小的K个数 思路: 最简洁粗暴的方法就是将该数组进行排序,然后取最前面的K个数就可以. 可是,本题要求的仅仅是求出最小的k个数就可以,用排序能够但显然有点浪费.比方让求10000个整数数组中的最小的10个数.用排序的话平均时间复杂度差为Nlog(N). 于是想到了,用堆来实现,可是自己实现又太麻烦.想到了java里面的TreeSet,先将K个数放入TreeSet中.因为TreeSet会对里面的元素进行排序.所以在TreeSet中的元素是有序的.以

//fun函数:从p所指字符串中找出ASCII码最大的字符,将其放在第一个位置上,并将该字符前的原字符向后顺序移动. #include <stdio.h> void fun( char *p ) { ; max=p[i]; ) { if( max<p[i] ) { max=p[i]; /**********found**********/ q = p + i;//先找到最大值,记录最大值的位置. } i++; } /**********found**********/ while(q&g

之前的文章(采悟:连接表的几个DAX函数,一次全掌握)介绍了产品A的客户与产品B的客户的各种交叉关系,其中最常用的应该是找出A和B的共同客户,以便进行产品关联分析. 之前的思路是计算出两个产品的共同客户数,那么能不能选择三个产品呢,当然是可以的,利用上篇文章的思路,把三种产品的客户找出来,然后求三个表的交集就可以了. 但是这种方法是不是显得太笨拙了?如果只是两三个产品的共同客户数,勉强还可以使用,但如果是十几个甚至几十个产品,难道要先计算出几十个产品的客户表,再一个个求交集? DAX当然不会这么

情人节伴随着元宵节刚刚过去,Power BI团队就送给我们一份大礼,利用来自NRF(national retail foundation)和Bing搜索的数据,在Power BI中帮助我们发现在美国那边,关于情人节的数据. 首先从购买关系上来看这部分数据,总体来看,毫无疑问地配偶间赠送的占比最多,平均达到78.1刀,并且总体来看保持着三年的增长,从2012年开始增长达百分之5.4.其次是家庭成员间赠送和朋友间赠送,分别是23.4刀和7.1刀.而从地域分布的角度来看,南方人似乎更浪漫那么一点点,平

题记:这篇文章不仅是Power BI的入门教程,同时相对于Qlik Sense进行了简单比较. 最近把一个Qlik Sense的示例应用手动转成了Power BI的应用,把相关步骤和遇到的问题记录如下,权当作一个入门教程. 1,准备原始数据 由于Qlik Sense的示例应用只有一个单独的qvf文件,那么原始数据只有通过qvf来导出.此qvf中的数据模型如下图所示: Qlik Sense并没有提供数据模型包含数据的完整导出功能,所以只能采用最麻烦和原始的方式,即:创建表格,在表格中添加某个数据表

我们在前一篇文章微软新神器-Power BI,一个简单易用,还用得起的BI产品中,我们初步介绍了Power BI的基本知识.由于Power BI是去年开始微软新发布的一个产品,虽然已经可以企业级应用,但还在不断更新中,功能也在不断加强中,目前世面上的电子书和教程也几乎没有,所以本博客将持续提供相关咨询,以及原始整理的官方文档资料,以及会不断翻译以及制作中文版的学习资料,个人也在摸索之中,有不足,还请大家指正. 本文原文地址:一起学微软Power BI系列-官方文档-入门指南(1)Power BI

关于Power BI,最近一直想写点什么,但是也想不到写什么.直到前几天,有个朋友在qq加我,问了我好几个问题,我发现都是一些很有代表性的问题,所以都记录了下来,特意整理了一下分享出来,希望能帮到更多关注微软BI平台以及关注Power BI的兄弟. 首先说下两个概念:Power BI和Power BI for Office 365. Power BI包括Excel中的Power Query, Power Pivot, Power View和Power Map,在Excel 2013中,Power

相信跟所有的数据分析师们一样,赶上年底和年初都是非常忙的时候,即使赶上哪天运气好不加班每天回到家吃完饭恨不得倒在床上就美美的睡上一觉.本人也是如此,正直疲惫之际,尹相志在微博上把我一圈,说Power BI Q&A 终于发布了,于是本已经快要合在一起的双眼立刻瞪大起来,马上登录到Power BI for Office365的网站,立刻体验了下,并且也在官方博客确认了这个版本的发布. http://blogs.msdn.com/b/powerbi/archive/2013/12/18/live-no