第一遍看GROUP BY的介绍时,没看懂. SQLite 的 GROUP BY 子句用于与 SELECT 语句一起使用,来对相同的数据进行分组.在 SELECT 语句中,GROUP BY 子句放在 WHERE 子句之后,放在 ORDER BY 子句之前. 假设有如下表: sqlite> select * from company; ID NAME AGE ADDRESS SALARY ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- P

1.查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断 select * from people where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) ) 2.删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有rowid最小的记录 delete from people where peopleId in (select pe

今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法,当然本篇博客只是涉及了部分查找算法,接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容.本篇博客主要介绍查找表的顺序查找.折半查找.插值查找以及Fibonacci查找.本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例.当然本篇博客依然会使用面向对象语言Swift来实现相应的Demo,并且会在github上进行相关Demo的分享. 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找.也就是说我们的查找表是一个线性表,我

Unit05: 集合操作 -- 查找表 使用该类测试自定义元素的集合排序 package day05; /** * 使用该类测试自定义元素的集合排序 * @author adminitartor * */ public class Point implements Comparable<Point>{ private int x; private int y; public Point(int x, int y) { super(); this.x = x; this.y = y; } pub

目的 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 颜色空间缩减.具体做法就是:将现有颜色空间值除以某个输入值,以获得较少的颜色数.例如,颜色0到9可取为新值0,10到19可取为10. 计算公式: Lnew = (Lold / 10) * 10 如果对图像矩阵的每一个像素进行这个操作的话,是比较费时的,因为有大量的乘除操作. 这个时候我们的查找表就派上用场了,提前把值计算好,然后要用的时候,直接赋值即可.

近日开始研究Lua,在元表的使用上照猫画虎地搞了两下,实现了“面向对象”,但究其本质却略有不解,后咨询牛哥得解,特此记录. Lua的表本质其实是个类似HashMap的东西,其元素是很多的Key-Value对,如果尝试访问了一个表中并不存在的元素时,就会触发Lua的一套查找机制,也是凭借这个机制,才能够实现“面向对象”的. 举例说明: tempTable = {} print(tempTable.memberA) --这里试图打印tempTable并不存在的成员memberA 执行结果:nil输出

建立一个C的范围为0~255,内容是(C)2/4的查表 占用256个存储空间,但可以计算出+-127的两个数之积.传统算法需要至少127×127个存储空间. 查找表模块的建立: module lut_module ( input CLK, input RSTn, :]Addr, :]Q ); /*****************************/ :]rQ; always @ ( posedge CLK or negedge RSTn ) if( !RSTn ) rQ <= 'd0; e

一.简述 静态查找表又分为顺序表.有序表.静态树表和索引表.以下只是算法的简单实现及测试,不涉及性能分析. 二.头文件 /** author:zhaoyu date:2016-7-12 */ #include "6_3_part1_for_chapter9.h" typedef struct { int key; }SElemType; //静态查找表的顺序储存结构 #define ElemType SElemType #define KeyType int typedef struc

sap透明表.结构.簇介绍以及查找表方法 一些人在写开发功能说明书的时候不知道如何去找屏幕字段对应的透明表,下面我来介绍一个比较有效的方法:首先简单介绍一下概念:在SAP中的表的种类有以下三种:Tranparent table,Pools,Cluster table. 透明表每个透明表在数据库中有一个相应的物理表.物理表的名称和数据字典中的逻辑表定义的名称一致.事物中处理的数据存贮在透明表中.可以通过数据库直接查询,abap人员也希望能了解这个表的名字. 存贮表存储表可以用来存贮控制数据(例如:

Oracle查找表的外键引用关系 select t1.table_name, t2.table_name as "TABLE_NAME(R)", t1.constraint_name, t1.r_constraint_name as "CONSTRAINT_NAME(R)", a1.column_name, a2.column_name as "COLUMN_NAME(R)" from user_constraints t1, user_cons

目的 我们将探索以下问题的答案: 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法.如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值.但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种).用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响.其实有时候,仅用这些颜色的一小部分,就足以达到同样效果. 这种情

1.使用matlab制作.coe文件 查找表的构造 构造256点的正余弦表 exp(-j*2*pi*(0:255)/256),分别得到 cos和sin的查找表 matlab代码: 求sin fid = fopen('sin.txt','a' ); str1 = 'MEMORY_INITIALIZATION_RADIX=10;'; str2 = 'MEMORY_INITIALIZATION_VECTOR='; fprintf(fid,'\t%s\n \t%s\n', str1,str2); :;

  逐像元大气校正,常预先计算查找表(LUT,LookUp Tabel),6S大气辐射传输模式也可以用来计算LUT.但6S源程序输出信息多,且浮点数输出精度低,不利于提取关键信息生成LUT,本文描述了怎样修改6S源码以生成LUT. 首先确定LUT内容要素.        阅读MODIS M?D04 气溶胶产品生成算法文档(NASA相关网页),归纳了以下查找表要素: 1)       太阳天顶角观测天顶角太阳方位角观测方位角之差(相对方位角)散射角 2)       大气模式 3)       气

程序及分析 /* * FileName : lookup_table.cpp * Author : xiahouzuoxin @163.com * Version : v1.0 * Date : Sun 01 Jun 2014 04:35:37 PM CST * Brief : * * Copyright (C) MICL,USTB */ #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespac

引言 在上篇博客中,我们简单地学习了一下Lua的基本语法.其实在Lua中有一个还有一个叫元表的概念,不得不着重地探讨一下.元表在实际地开发中,也是会被极大程度地所使用到.本篇博客,就让我们从Lua查找表元素的过程,来探讨学习一下Lua中的元表. 一.什么是元表 在Lua table中我们可以访问对应的key来得到value值,但是却无法对两个table进行操作.因此Lua 提供了元表(Metatable),允许我们改变table的行为,每个行为关联了对应的元方法.通俗来说,元表就像是一个“操作指

动态查找表包括二叉排序树和二叉平衡树. 二叉排序树:也叫二叉搜索树,它或是一颗空树,或是具有以下性质的二叉树: ①若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: ②若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值: ③它的左右子树也是二叉排序树. 由此可得,对二叉排序树进行中序遍历可以得到一个递增的有序数列. 二叉排序树的查找:将关键字与根结点相比较 typedef struct BiTNode{ //二叉排序树结点结构 int data; //结点数据 struct BiT

查找:在数据集合中寻找满足某种条件的数据元素的过程称为查找. 查找表:用于查找的数据集合称为查找表,一般有以下操作:①查找是否在表中:②查找属性:③进行操作. 查找表又分为: ①静态查找表:只可以进行之前的①②操作,例如顺序查找.折半查找: ②动态查找表:可以进行以上①②③所有操作,例如二叉排序树.二叉平衡树. 关键字:数据元素中某个可以唯一标识该元素的数据项. 平均查找长度(ASL):在查找的过程中,一次查找的长度是指需要比较的关键字次数,而平均查找长度则是所有查找过程中进行关键字的比较次数的

{静态查找表 + 动态查找表} 所谓动态,就是,找的时候没有则添加,或者能删除 关键字:primary key:用来表示查找表中的一条记录 {主关键字 + 次关键字} 主关键字是唯一的,用来唯一的标识查找表中的一条记录 (一)静态查找表 一.顺序表 类似于数组,顺序存储,在表中有位置,查找即给定关键字,遍历这个表,找到其位置或给出整条记录: 可以设置“哨兵” ,即标记0号元素就是要找的关键字:这样可以减去每次判断是否查找结束的麻烦,平均时间几乎减少一半 优化: 若访问频度不同,则设置频度域,根据

文字描述 二叉排序树的定义 又称二叉查找树,英文名为Binary Sort Tree, 简称BST.它是这样一棵树:或者是一棵空树:或者是具有下列性质的二叉树:(1)若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值:(2)若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值:(3)它的左.右子树也分别是二叉排序树. 二叉排序树的查找 其查找过程和次优二叉树类似.即当二叉排序树不为空时,首先将给定值和根结点的关键字比较,若相等,则查找成功,否则将依据给定值和根结点的关键字之间的

文字描算 之前分析顺序查找和折半查找的算法性能都是在“等概率”的前提下进行的,但是如果有序表中各记录的查找概率不等呢?换句话说,概率不等的情况下,描述查找过程的判定树为何类二叉树,其查找性能最佳? 如果只考虑查找成功的情况,则使查找性能达最佳的判定树是其带权内路径长度之和PH值取最小的二叉树. 其中n为二叉树上结点的个数(即有序表的长度):hi为第i个结点在二叉树上的层次数:结点的权wi=cpi(i=1,2,…,n),其中pi为结点的查找概率,c为某个常量.称PH值取最小的二叉树为静态最优查找树

文字描述 以有序表表示静态查找表时,可用折半查找算法查找指定元素. 折半查找过程是以处于区间中间位置记录的关键字和给定值比较,若相等,则查找成功,若不等,则缩小范围,直至新的区间中间位置记录的关键字等于给定值或者查找区间的大小小于零时(表明查找不成功)为止. 示意图 算法分析 折半查找过程可以用一颗二叉判定树来表示,而具有n个结点的判定树的深度为[log2n]+1,所以折半查找法在查找成功和不成功时,与给定值进行比较的关键字个数都不会超过[log2n]+1. 现讨论折半查找算法的平均查找长度.