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    转换与排序

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算法是比较复杂又基础的学科,每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计,以下这18个问题是面试中最容易遇到的,本文给出了一些基本答案,供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。 1)请简单解释算法是什么? 算法是一个定义良好的计算过程,它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说,它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。 2)解释什么是快速排序算法? 快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则,这种类型的算法占用空间较小,它将待排序列表分为三个主要部分: ·小于Pivot的元素 ·枢轴元素Pivot(选定的比较值) ·大于Pivot的元素 3)解释算法的时间复杂度? 算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间,它通常用大O表示法来表示。 4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么? 用于时间复杂度的符号类型包括: ·Big Oh:它表示小于或等于目标多项式 ·Big Omega:它表示大于或等于目标多项式 ·Big Theta:它表示与目标多项式相等 ·Little Oh:它表示小于目标多项式 ·Little Omega:它表示大于目标多项式 5)解释二分法检索如何工作? 在二分法检索中,我们先确定数组的中间位置,然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较,若小于数组中间值,则要查找的值应位于该中间值之前,依此类推,不断缩小查找范围,直至得到最终结果。 6)解释是否可以使用二分法检索链表? 由于随机访问在链表中是不可接受的,所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此,对于链表来说,二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。 7)解释什么是堆排序? 堆排序可以看成是选择排序的改进,它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域,通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。 8)说明什么是Skip list? Skip list数据结构化的方法,它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中,每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联,删除操作可删除指定的键。 9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少? 插入排序是一种就地排序算法,这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序,它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧,从而使空间复杂度为O(1)。 10)解释什么是“哈希算法”,它们用于什么? “哈希算法”是一个哈希函数,它使用任意长度的字符串,并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。 11)解释如何查找链表是否有循环? 要知道链表是否有循环,我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针,并且在处理两个节点之后增加一个指针,并且在处理每个节点之后,遇到指针指向同一个节点的情况,这只有在链表有循环时才会发生。 12)解释加密算法的工作原理? 加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本,算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大,创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块,而有些则使用流方法。 13)列出一些常用的加密算法? 一些常用的加密算法是: ·3-way ·Blowfish ·CAST ·CMEA ·GOST ·DES 和Triple DES ·IDEA ·LOKI等等 14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别? ·最佳情况:算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如,我们进行二分法检索,如果目标值位于正在搜索的数据中心,则这就是最佳情况,最佳情况时间复杂度为0。 ·最差情况:给定算法的最差输入参考。例如快速排序,如果选择关键值的子列表的最大或最小元素,则会导致最差情况出现,这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。 15)解释什么是基数排序算法? 基数排序又称“桶子法”,是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。 16)解释什么是递归算法? 递归算法是一个解决复杂问题的方法,将问题分解成较小的子问题,直到分解的足够小,可以轻松解决问题为止。通常,它涉及一个调用自身的函数。 17)提到递归算法的三个定律是什么? 所有递归算法必须遵循三个规律: ·递归算法必须有一个基点 ·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程 ·递归算法必须自我调用 18)解释什么是冒泡排序算法? 冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中,要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误,将交换值并以正确的顺序排列,直到最终结果“浮”出水面。 满意记得采纳哈

玄学酱 2019-12-02 01:18:44 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Python3 实例80问(附源码解析)

珍宝珠 2020-02-17 13:11:47 1931 浏览量 回答数 3

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大规模图片系统设计与架构方案

落地花开啦 2019-12-01 20:04:29 1998 浏览量 回答数 1

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还没用过NOSQL 问下关于REDIS的KEY设计

a123456678 2019-12-01 20:13:12 829 浏览量 回答数 1

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改变原数组: pop():删除 arrayObject 的最后一个元素,把数组长度减 1,并且返回它删除的元素的值。如果数组已经为空,则 pop() 不 改变数组,并返回 undefined 值。arrayObject.pop() *push():*push() 方法可把它的参数顺序添加到 arrayObject 的尾部。它直接修改 arrayObject,而不是创建一个新的数组,arrayObject.push(newelement1,newelement2,….,newelementX) reverse():该方法会改变原来的数组,而不会创建新的数组。arrayObject.reverse() shift():数组的第一个元素从其中删除,并返回第一个元素的值,如果数组是空的,那么 shift() 方法将不进行任何操作. sort():对数组的引用。请注意,数组在原数组上进行排序,不生成副本。arrayObject.sort(sortby) (如果调用该方法时没有使用参数,将按字母顺序对数组中的元素进行排序,说得更精确点,是按照字符编码的顺序进行排序。要实现这一点,首先应把数组的元素都转换成字符串(如有必要),以便进行比较。 如果想按照其他标准进行排序,就需要提供比较函数,该函数要比较两个值,然后返回一个用于说明这两个值的相对顺序的数字。比较函数应该具有两个参数 a 和 b,其返回值如下: 若 a 小于 b,在排序后的数组中 a 应该出现在 b 之前,则返回一个小于 0 的值。 若 a 等于 b,则返回 0。 若 a 大于 b,则返回一个大于 0 的值。) *splice():*splice() 方法可删除从 index 处开始的零个或多个元素,并且用参数列表中声明的一个或多个值来替换那些被删除的元素。 如果从 arrayObject 中删除了元素,则返回的是含有被删除的元素的数组 arrayObject.splice(index,howmany,item1,…..,itemX) unshift():unshift() 方法可向数组的开头添加一个或更多元素,并返回新的长度。arrayObject.unshift(newelement1,newelement2,….,newelementX)返回arrayObject 的新长度 不改变原数组: concat():用于连接两个或多个数组,仅会返回被连接数组的一个副本,arrayObject.concat(arrayX,arrayX,……,arrayX) jion():返回一个字符串。该字符串是通过把 arrayObject 的每个元素转换为字符串,然后把这些字符串连接起来,arrayObject.join(separator) slice():如果数组是空的arrayObject.slice(start,end) 其他: *toSource()*toSource() 方法表示对象的源代码。 该原始值由 Array 对象派生的所有对象继承。 toSource() 方法通常由 JavaScript 在后台自动调用,并不显式地出现在代码中。object.toSource() toString():arrayObject 的字符串表示。返回值与没有参数的 join() 方法返回的字符串相同arrayObject.toString() toLocaleString():把数组转换为本地字符串。arrayObject.toLocaleString() valueOf():valueOf() 方法返回 Array 对象的原始值。 该原始值由 Array 对象派生的所有对象继承。 arrayObject.valueOf() 参考:https://blog.csdn.net/love07070707/article/details/79888566

peter517517 2020-02-09 10:40:44 0 浏览量 回答数 0

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递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。 能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。 递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算fib(n-1)和fib(n-2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib(1)和fib(0),分别能立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。 在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。 在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。 由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。 选择排序法 是对 定位比较交换法 的一种改进。在讲选择排序法之前我们先来了解一下定位比较交换法。为了便于理解,设有10个数分别存在数组元素a[0]~a[9]中。定位比较交换法是由大到小依次定位a[0]~a[9]中恰当的值(和武林大会中的比武差不多),a[9]中放的自然是最小的数。如定位a[0],先假定a[0]中当前值是最大数,a[0]与后面的元素一一比较,如果a[4]更大,则将a[0]、a[4]交换,a[0]已更新再与后面的a[5]~a[9]比较,如果a[8]还要大,则将a[0]、a[8]交换,a[0]又是新数,再与a[9]比较。一轮比完以后,a[0]就是最大的数了,本次比武的武状元诞生了,接下来从a[1]开始,因为状元要休息了,再来一轮a[1]就是次大的数,也就是榜眼,然后从a[2]开始,比出探花,真成比武大会了,当必到a[8]以后,排序就完成了。 下面给大家一个例子: mai() { int a[10]; int i,j,t; for ( i = 0; i < 10; i ++ ) scanf("%d",&a[ i ]); /*输入10个数,比武报名,报名费用10000¥ ^_^*/ for ( i = 0; i < 9; i ++ ) for ( j = i + 1; j < 10; j ++) if ( a[ i ] < a[ j ] ) { t = a[ i ]; a[ i ] = a[ j ]; a[ j ] = t; } /*打不过就要让出头把交椅,不过a[ i ]比较爱面子,不好意思见 a[ j ],让t帮忙*/ for( i = 0; i < 10; i ++) printf("%4d",a[ i ]); /*显示排序后的结果*/ } 好啦,罗嗦了半天总算把定位比较排序法讲完了,这个方法不错,容易理解,就是有点麻烦,一把椅子换来换去,哎~ 所以就有了下面的选择排序法,开始的时候椅子谁也不给,放在一边让大家看着,找个人k记录比赛结果,然后发椅子。具体来讲呢就是,改进定位比较排序法,但是这个改进只是一部分,比较的次数没变,该怎么打还是怎么打,就是不用换椅子了。每次外循环先将定位元素的小标i值记录到K,认为a[k]是最大元素其实i=k还是a[ i ]最大,a[k]与后面的元素一一比较,该交换的也是也不换,就是把K的值改变一下就完了,最后在把a[k]与a[ i ]交换,这样a就是最大的元素了。然后进入下一轮的比较。选择排序法与定位比较排序法相比较,比的次数没变,交换的次数减少了。 下面也写个例子: main() { int a[10]; int i,j,t,k; for ( i = 0; i < 10; i ++ ) scanf("%d",&a[ i ]); /*输入10个数,比武报名,报名费用10000¥ ^_^*/ for ( i = 0; i < 9; i ++ ) { k = i; /*裁判AND记者实时追踪报道比赛情况*/ for ( j = i + 1; j < 10; j ++) if ( a[ k ] < a[ j ] ) k = j; t = a[ i ]; a[ i ] = a[ k ]; a[ k ] = t; /* t 发放奖品*/ } for( i = 0; i < 10; i ++) printf("%4d",a[ i ]); /*显示排序后的结果*/ }

寒凝雪 2019-12-02 01:25:13 0 浏览量 回答数 0

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您列出了五个主要的CHARACTER SET麻烦案例。 最佳实践 展望未来,最好使用CHARACTER SET utf8mb4和COLLATION utf8mb4_unicode_520_ci。(管道中有更新版本的Unicode排序规则。) utf8mb4是的超集utf8,它处理4字节utf8代码,表情符号和某些中文需要这些代码。 在MySQL之外,“ UTF-8”是指所有大小的编码,因此实际上与MySQL相同utf8mb4,而不是utf8。 在下文中,我将尝试使用这些拼写和大写字母来区分MySQL内部和外部。 您应该做什么概述 将您的编辑器等设置为UTF-8。 HTML表单应以开头 。 将您的字节编码为UTF-8。 建立UTF-8作为客户端中使用的编码。 声明列/表CHARACTER SET utf8mb4(使用进行检查SHOW CREATE TABLE。) 在HTML的开头 存储的例程获取当前的字符集/排序规则。他们可能需要重建。 UTF-8贯穿始终 有关计算机语言的更多详细信息(及其后续部分) 测试数据 使用工具或工具查看数据SELECT是不可信的。太多这样的客户端,尤其是浏览器,试图补偿不正确的编码,并向您显示正确的文本,即使数据库已损坏。因此,选择一个包含非英语文本的表和列,然后执行 SELECT col, HEX(col) FROM tbl WHERE ... 正确存储的UTF-8的十六进制将为 对于空格(任何语言): 20 对于英语: 4x,5x,6x,或者7x 在西欧大部分地区,带重音符号的字母应为 Cxyy 西里尔文,希伯来文和波斯文/阿拉伯文: Dxyy 亚洲大部分地区: Exyyzz 表情符号和一些中文: F0yyzzww 更多细节 出现问题的具体原因和解决方法 截断的文字(Se为Señor): 要存储的字节未编码为utf8mb4。解决这个问题。 另外,在读取过程中检查连接是否为UTF-8。 黑钻石与问号(Se�or对Señor); 存在以下情况之一: 情况1(原始字节不是 UTF-8): 要存储的字节未编码为utf8。解决这个问题。 的连接(或SET NAMES为)INSERT 和所述SELECT不UTF8 / utf8mb4。解决这个问题。 另外,检查数据库中的列是否为CHARACTER SET utf8(或utf8mb4)。 情况2(原始字节为 UTF-8): 的连接(或SET NAMES)SELECT不是utf8 / utf8mb4。解决这个问题。 另外,检查数据库中的列是否为CHARACTER SET utf8(或utf8mb4)。 仅当浏览器设置为时,才会出现黑色菱形 。 问号(常规的,不是黑钻石)(Se?or用于Señor): 要存储的字节未编码为utf8 / utf8mb4。解决这个问题。 数据库中的列不是CHARACTER SET utf8(或utf8mb4)。解决这个问题。(使用SHOW CREATE TABLE。) 另外,在读取过程中检查连接是否为UTF-8。 Mojibake(Señorfor Señor):(此讨论也适用于Double Encoding,它不一定可见。) 要存储的字节需要UTF-8编码。解决这个问题。 当INSERTing和SELECTing文本的连接需要指定utf8或utf8mb4。解决这个问题。 该列需要声明CHARACTER SET utf8(或utf8mb4)。解决这个问题。 HTML应该以开头 。 如果数据看起来正确,但排序不正确,则说明您选择了错误的排序规则,或者没有适合您的排序规则,或者您使用Double Encoding。 通过执行SELECT .. HEX ..上述操作,可以确认双重编码。 é should come back C3A9, but instead shows C383C2A9 The Emoji  should come back F09F91BD, but comes back C3B0C5B8E28098C2BD 也就是说,十六进制的长度大约是它的两倍。这是由于从latin1(或任何其他形式)转换为utf8,然后将这些字节视为latin1并重复转换而引起的。排序(和比较)无法正常进行,因为例如,排序就像字符串是Señor。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-08 09:56:27 0 浏览量 回答数 0

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C语言中的序列点和I / O格式说明符

kun坤 2019-12-01 22:06:52 43 浏览量 回答数 1

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索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引。insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担。优化目标1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标优化方法改变 SQL 执行计划 明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标分析复杂的SQL语句explain 例如: mysql> explain select from (select from ( select * from t3 where id=3952602) a) b; id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 PRIMARY system NULL NULL NULL NULL 1 2 DERIVED system NULL NULL NULL NULL 1 3 DERIVED t3 const PRIMARY,idx_t3_id PRIMARY 4 1 很显然这条SQL是从里向外的执行,就是从id=3 向上执行.show show tables或show tables from database_name; // 显示当前数据库中所有表的名称 show databases; // 显示mysql中所有数据库的名称 show columns from table_name from database_name; 或MySQL show columns from database_name.table_name; // 显示表中列名称 show grants for user_name@localhost; // 显示一个用户的权限,显示结果类似于grant 命令 show index from table_name; // 显示表的索引 show status; // 显示一些系统特定资源的信息,例如,正在运行的线程数量 show variables; // 显示系统变量的名称和值show processlist; // 显示系统中正在运行的所有进程,也就是当前正在执行的查询。 show table status; // 显示当前使用或者指定的database中的每个表的信息。信息包括表类型和表的最新更新时间 show privileges; // 显示服务器所支持的不同权限 show create database database_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show create table table_name; // 显示create database 语句是否能够创建指定的数据库 show engies; // 显示安装以后可用的存储引擎和默认引擎。 show innodb status; // 显示innoDB存储引擎的状态 show logs; // 显示BDB存储引擎的日志 show warnings; // 显示最后一个执行的语句所产生的错误、警告和通知 show errors; // 只显示最后一个执行语句所产生的错误关于enum 存在争议。 对于取值有限且固定的字段,推荐使用enum而非varchar。但是!!其他数据库可能不支持,导致了难于迁移的问题。开启缓存查询 对于完全相同的sql,使用已经存在的执行计划,从而跳过解析和生成执行计划的过程。 应用场景:有一个不经常变更的表,且服务器收到该表的大量相同查询。对于频繁更新的表,查询缓存是不适合的 Mysql 判断是否命中缓存的办法很简单,首先会将要缓存的结果放在引用表中,然后使用查询语句,数据库名称,客户端协议的版本等因素算出一个hash值,这个hash值与引用表中的结果相关联。如果在执行查询时,根据一些相关的条件算出的hash值能与引用表中的数据相关联,则表示查询命中 查询必须是完全相同的(逐字节相同)才能够被认为是相同的。另外,同样的查询字符串由于其它原因可能认为是不同的。使用不同的数据库、不同的协议版本或者不同 默认字符集的查询被认为是不同的查询并且分别进行缓存。 下面sql查询缓存认为是不同的: SELECT * FROM tbl_name Select * from tbl_name 缓存机制失效的场景 如果查询语句中包含一些不确定因素时(例如包含 函数Current()),该查询不会被缓存,不确定因素主要包含以下情况 · 引用了一些返回值不确定的函数 · 引用自定义函数(UDFs)。 · 引用自定义变量。 · 引用mysql系统数据库中的表。 · 下面方式中的任何一种: SELECT ...IN SHARE MODE SELECT ...FOR UPDATE SELECT ...INTO OUTFILE ... SELECT ...INTO DUMPFILE ... SELECT * FROM ...WHERE autoincrement_col IS NULL · 使用TEMPORARY表。 · 不使用任何表。 · 用户有某个表的列级别权限。额外的消耗 如果使用查询缓存,在进行读写操作时会带来额外的资源消耗,消耗主要体现在以下几个方面 · 查询的时候会检查是否命中缓存,这个消耗相对较小 · 如果没有命中查询缓存,MYSQL会判断该查询是否可以被缓存,而且系统中还没有对应的缓存,则会将其结果写入查询缓存 · 如果一个表被更改了,那么使用那个表的所有缓冲查询将不再有效,并且从缓冲区中移出。这包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。一个表可以被许多类型的语句更改,例如INSERT、UPDATE、DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE。 对于InnoDB而言,事物的一些特性还会限制查询缓存的使用。当在事物A中修改了B表时,因为在事物提交之前,对B表的修改对其他的事物而言是不可见的。为了保证缓存结果的正确性,InnoDB采取的措施让所有涉及到该B表的查询在事物A提交之前是不可缓存的。如果A事物长时间运行,会严重影响查询缓存的命中率 查询缓存的空间不要设置的太大。 因为查询缓存是靠一个全局锁操作保护的,如果查询缓存配置的内存比较大且里面存放了大量的查询结果,当查询缓存失效的时候,会长时间的持有这个全局锁。因为查询缓存的命中检测操作以及缓存失效检测也都依赖这个全局锁,所以可能会导致系统僵死的情况静态表速度更快定长类型和变长类型 CHAR(M)定义的列的长度为固定的,M取值可以为0~255之间,当保存CHAR值时,在它们的右边填充空格以达到指定的长度。当检索到CHAR值时,尾部的空格被删除掉。在存储或检索过程中不进行大小写转换。CHAR存储定长数据很方便,CHAR字段上的索引效率级高,比如定义char(10),那么不论你存储的数据是否达到了10个字节,都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。 VARCHAR(M)定义的列的长度为可变长字符串,M取值可以为0~65535之间,(VARCHAR的最大有效长度由最大行大小和使用的字符集确定。整体最大长度是65,532字节)。VARCHAR值保存时只保存需要的字符数,另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255,则使用两个字节)。VARCHAR值保存时不进行填充。当值保存和检索时尾部的空格仍保留,符合标准SQL。varchar存储变长数据,但存储效率没有CHAR高。 如果一个字段可能的值是不固定长度的,我们只知道它不可能超过10个字符,把它定义为 VARCHAR(10)是最合算的。VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。空间上考虑,用varchar合适;从效率上考虑,用char合适,关键是根据实际情况找到权衡点。VARCHAR和TEXT、BlOB类型 VARCHAR,BLOB和TEXT类型是变长类型,对于其存储需求取决于列值的实际长度(在前面的表格中用L表示),而不是取决于类型的最大可能尺寸。 BLOB和TEXT类型需要1,2,3或4个字节来记录列值的长度,这取决于类型的最大可能长度。VARCHAR需要定义大小,有65535字节的最大限制;TEXT则不需要。如果你把一个超过列类型最大长度的值赋给一个BLOB或TEXT列,值被截断以适合它。 一个BLOB是一个能保存可变数量的数据的二进制的大对象。4个BLOB类型TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB仅仅在他们能保存值的最大长度方面有所不同。 BLOB 可以储存图片,TEXT不行,TEXT只能储存纯文本文件。 在BLOB和TEXT类型之间的唯一差别是对BLOB值的排序和比较以大小写敏感方式执行,而对TEXT值是大小写不敏感的。换句话说,一个TEXT是一个大小写不敏感的BLOB。 效率来说基本是char>varchar>text,但是如果使用的是Innodb引擎的话,推荐使用varchar代替char char和varchar可以有默认值,text不能指定默认值静态表和动态表 静态表字段长度固定,自动填充,读写速度很快,便于缓存和修复,但比较占硬盘,动态表是字段长度不固定,节省硬盘,但更复杂,容易产生碎片,速度慢,出问题后不容易重建。当只需要一条数据的时候,使用limit 1 表记录中的一行尽量不要超过一个IO单元 区分in和exist select * from 表A where id in (select id from 表B)这句相当于select from 表A where exists(select from 表B where 表B.id=表A.id)对于表A的每一条数据,都执行select * from 表B where 表B.id=表A.id的存在性判断,如果表B中存在表A当前行相同的id,则exists为真,该行显示,否则不显示 区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。 所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况复杂多表尽量少用join MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。尽量用join代替子查询 虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。 MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句在临时表中查询记录。查询完毕后,MySQL需要插销这些临时表。所以在MySQL中可以使用连接查询来代替子查询。连接查询不需要建立临时表,其速度比子查询要快。尽量少排序 排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。 对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如: 上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化 减少参与排序的记录条数 非必要不对数据进行排序尽量避免select * 大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作 block 或者 page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。 所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。 也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取 a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。尽量少or 当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。尽量用 union all 代替 union union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。尽量早过滤 在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候,我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页,然后再用分好页的结果集与另外的表 Join,这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作,大大节省 IO 操作所消耗的时间。避免类型转换 这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换: 人为在column_name 上通过转换函数进行转换直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引,如果非要转换,应该在传入的参数上进行转换,由数据库自己进行转换, 如果我们传入的数据类型和字段类型不一致,同时我们又没有做任何类型转换处理,MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作,也可能不进行处理而交由存储引擎去处理,这样一来,就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL 对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。从全局出发优化,而不是片面调整 尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain 知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。尽量避免where子句中对字段进行null值的判断 会导致引擎放弃索引,进而进行全表扫描。 尽量不要给数据库留null值,尽可能地使用not null填充数据库。可以为每个null型的字段设置一个和null对应的实际内容表述。避免在where中使用!=, >, <操作符 否则引擎放弃使用索引,进行全表扫描。常用查询字段建索引避免在where中使用or imagein和not in关键词慎用,容易导致全表扫面 对连续的数值尽量用between通配符查询也容易导致全表扫描避免在where子句中使用局部变量 sql只有在运行时才解析局部变量。而优化程序必须在编译时访问执行计划,这时并不知道变量值,所以无法作为索引的输入项。 image避免在where子句中对字段进行表达式操作 会导致引擎放弃使用索引 image避免在where子句中对字段进行函数操作 image不要where子句的‘=’左边进行函数、算术运算或其他表达式运算 系统可能无法正确使用索引避免update全部字段 只update需要的字段。频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。索引不是越多越好 一个表的索引数最好不要超过6个尽量使用数字型字段而非字符型 因为处理查询和连接时会逐个比较字符串的每个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。尽可能用varchar/nvarchar代替char/nchar 变长字段存储空间小,对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率更高。。。?避免频繁创建和删除临时表,减少系统表资源消耗select into和create table 新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,使用select into代替create table,避免造成大量log,以提高速度。 如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,先create table,再insert。 拆分大的DELETE和INSERT语句 因为这两个操作是会锁表的,对于高访问量的站点来说,锁表时间内积累的访问数、数据库连接、打开的文件数等等,可能不仅仅让WEB服务崩溃,还会让整台服务器马上挂了。 所以,一定要拆分,使用LIMIT条件休眠一段时间,批量处理。

wangccsy 2019-12-02 01:50:30 0 浏览量 回答数 0

问题

接入图片服务之如何实现关键词?

青衫无名 2019-12-01 21:57:18 880 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Python实战100例 - 附源码

珍宝珠 2019-12-01 22:01:18 7689 浏览量 回答数 8

回答

问题 怎样在两个字典中寻寻找相同点(比如相同的键、相同的值等等)? 解决方案 考虑下面两个字典: 讨论 一个字典就是一个键集合与值集合的映射关系。 字典的 keys() 方法返回一个展现键集合的键视图对象。 键视图的一个很少被了解的特性就是它们也支持集合操作,比如集合并、交、差运算。 所以,如果你想对集合的键执行一些普通的集合操作,可以直接使用键视图对象而不用先将它们转换成一个 set。 字典的 items() 方法返回一个包含 (键,值) 对的元素视图对象。 这个对象同样也支持集合操作,并且可以被用来查找两个字典有哪些相同的键值对。 尽管字典的 values() 方法也是类似,但是它并不支持这里介绍的集合操作。 某种程度上是因为值视图不能保证所有的值互不相同,这样会导致某些集合操作会出现问题。 不过,如果你硬要在值上面执行这些集合操作的话,你可以先将值集合转换成 set,然后再执行集合运算就行了。 往期回顾: python问答学堂-《python进阶大全》中你必须掌握的QA 【python问答学堂】2期解压序列赋值给多个变量? 【python问答学堂】3解压可迭代对象赋值给多个变量? 【python问答学堂】4期保留最后 N 个元素? 【python问答学堂】5期 查找最大或最小的 N 个元素 【python问答学堂】6期 实现一个优先级队列 【python问答学堂】7期 字典中的键映射多个值 【python问答学堂】8期 字典排序 【python问答学堂】9期 字典的运算

剑曼红尘 2020-04-30 13:00:33 0 浏览量 回答数 0

问题

MySQL 数据库如何设置是否大小写敏感?

云栖大讲堂 2019-12-01 21:32:23 4342 浏览量 回答数 0

问题

【python问答学堂】10期 查找两字典的相同点

剑曼红尘 2020-04-30 13:00:24 51 浏览量 回答数 2

问题

MaxCompute最佳实践:与标准SQL的主要区别及解决方法

行者武松 2019-12-01 22:09:44 1366 浏览量 回答数 0

问题

使用PHP和MySQL存储和显示Unicode字符串(हिन्दी)?mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 09:52:12 2 浏览量 回答数 1

问题

MySQL 数据类型:报错

kun坤 2020-06-20 10:57:10 0 浏览量 回答数 1

问题

MySQL 数据类型:配置报错 

kun坤 2020-06-02 17:26:21 0 浏览量 回答数 1

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在存储中,VARCHAR(255)它足够聪明,可以仅存储给定行上所需的长度,而CHAR(255)后者通常会存储255个字符。 但是,由于您使用MySQL标记了这个问题,因此我将提到一个MySQL特定的技巧:将行从存储引擎层复制到SQL层时,VARCHAR将转换字段CHAR以获得利用固定宽度行的优势。因此,内存中的字符串将填充到声明的VARCHAR列的最大长度。 当查询隐式生成临时表时(例如在排序或时)GROUP BY,这会占用大量内存。如果您使用很多VARCHAR(255)字段来存储不需要那么长的数据,这会使临时表变得非常大。 您可能还想知道,这种“填充”行为意味着,即使您存储的是单字节内容的字符串(例如ascii或latin1字符),使用utf8字符集声明的字符串每个字符也可以填充三个字节。同样,utf8mb4字符集会使字符串在内存中每个字符填充到四个字节。 因此,VARCHAR(255)在utf8中,存储诸如“无意见”之类的短字符串的磁盘上需要11个字节(十个低字符集字符,再加上一个字节的长度),但是在内存中则需要765个字节,因此在临时表或排序结果中也是如此。 我曾帮助不知不觉地频繁创建1.5GB临时表并填满磁盘空间的MySQL用户。他们有很多VARCHAR(255)列,实际上存储很短的字符串。 最好根据要存储的数据类型定义列。如其他人所提到的,它具有强制执行与应用程序相关的约束的好处。但是它具有避免上面所述的内存浪费的物理好处。 当然,很难知道最长的邮政地址是什么,这就是为什么许多人选择的长度VARCHAR肯定比任何地址都要长的原因。通常使用255,因为它是a的最大长度VARCHAR,该长度可以用一个字节编码。它也是VARCHARMySQL早于5.0 的最大长度。

保持可爱mmm 2019-12-02 03:17:18 0 浏览量 回答数 0

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在存储中,VARCHAR(255)它足够聪明,可以仅存储给定行上所需的长度,而CHAR(255)后者通常会存储255个字符。 但是,由于您使用MySQL标记了此问题,因此我将提到一个MySQL特定的技巧:将行从存储引擎层复制到SQL层时,VARCHAR将转换字段CHAR以获得利用固定宽度行的优势。因此,内存中的字符串将填充到声明的VARCHAR列的最大长度。 当查询隐式生成临时表时(例如在排序或时)GROUP BY,这会占用大量内存。如果您使用很多VARCHAR(255)字段来存储不需要那么长的数据,这会使临时表变得非常大。 您可能还想知道,这种“填充”行为意味着,即使您存储的是单字节内容的字符串(例如ascii或latin1字符),用utf8字符集声明的字符串也每个字符填充至三个字节。同样,utf8mb4字符集会使字符串在内存中每个字符填充到四个字节。 因此,VARCHAR(255)在utf8中,存储诸如“无意见”之类的短字符串的磁盘上需要11个字节(十个低字符集字符,再加上一个字节的长度),但是在内存中则需要765个字节,因此在临时表或排序结果中也是如此。 我曾帮助不知不觉地频繁创建1.5GB临时表并填满磁盘空间的MySQL用户。他们有很多VARCHAR(255)列,实际上存储很短的字符串。 最好根据要存储的数据类型定义列。如其他人所提到的,它具有强制执行与应用程序相关的约束的好处。但是它具有避免上面所述的内存浪费的物理好处。 当然,很难知道最长的邮政地址是什么,这就是为什么许多人选择的长度VARCHAR肯定比任何地址都要长的原因。通常使用255,因为它是a的最大长度VARCHAR,该长度可以用一个字节编码。它也是VARCHARMySQL早于5.0 的最大长度。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-17 11:31:52 0 浏览量 回答数 0

问题

MySQL 数据类型,数据库报错

python小菜菜 2020-06-01 16:05:21 1 浏览量 回答数 1

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有几种方法可以做到这一点: 将它们存储为数值而不是字符串。您已经打折了,因为您希望保持字符串像00100完整的前导零。 按字符串顺序转换为数字。这将起作用,但请注意,这对于大型数据库而言是性能的杀手er。每行函数的扩展性不是很好。 添加第三列,该列与该字符串和索引的数字等效。然后使用insert/ update触发器来确保每当字符串列更改时就正确设置了它。 由于绝大多数数据库的读取比写入的频率要高,因此上述第三个选项会摊销所有选择的计算成本(在insert/处完成update)。您的选择将使用数字列进行排序(并且没有逐行函数),因此速度之快令人目眩。 您的插入和更新将比较慢,但这就是您要付出的代价,老实说,这是值得付出的。 触发器的使用保持了表的ACID属性,因为这两列保持同步。这是一个众所周知的习惯用法,您通常可以在大多数性能优化中以空间换取时间。 我们在许多情况下都使用了这种“技巧”,例如将姓氏的小写形式与原始名称一起存储(而不是使用tolower),标识字符串的长度以查找所有7个字符的用户(而不是使用len)等等。 请记住,只要您了解(并减轻)后果,就可以从第三种正常形式恢复性能。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-11 17:57:44 0 浏览量 回答数 0

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摘要:面试也是一门学问,在面试之前做好充分的准备则是成功的必须条件,而程序员在代码面试时,常会遇到编写算法的相关问题,比如排序、二叉树遍历等等。 在程序员的职业生涯中,算法亦算是一门基础课程,尤其是在面试的时候,很多公司都会让程序员编写一些算法实例,例如快速排序、二叉树查找等等。 本文总结了程序员在代码面试中最常遇到的10大算法类型,想要真正了解这些算法的原理,还需程序员们花些功夫。 1.String/Array/Matrix 在Java中,String是一个包含char数组和其它字段、方法的类。如果没有IDE自动完成代码,下面这个方法大家应该记住: String/arrays很容易理解,但与它们有关的问题常常需要高级的算法去解决,例如动态编程、递归等。 下面列出一些需要高级算法才能解决的经典问题: Evaluate Reverse Polish Notation Longest Palindromic Substring 单词分割 字梯 Median of Two Sorted Arrays 正则表达式匹配 合并间隔 插入间隔 Two Sum 3Sum 4Sum 3Sum Closest String to Integer 合并排序数组 Valid Parentheses 实现strStr() Set Matrix Zeroes 搜索插入位置 Longest Consecutive Sequence Valid Palindrome 螺旋矩阵 搜索一个二维矩阵 旋转图像 三角形 Distinct Subsequences Total Maximum Subarray 删除重复的排序数组 删除重复的排序数组2 查找没有重复的最长子串 包含两个独特字符的最长子串 Palindrome Partitioning 2.链表 在Java中实现链表是非常简单的,每个节点都有一个值,然后把它链接到下一个节点。 class Node { int val; Node next; Node(int x) { val = x; next = null; } } 比较流行的两个链表例子就是栈和队列。 栈(Stack) class Stack{ Node top; public Node peek(){ if(top != null){ return top; } return null; } public Node pop(){ if(top == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(top.val); top = top.next; return temp; } } public void push(Node n){ if(n != null){ n.next = top; top = n; } } } 队列(Queue) class Queue{ Node first, last;   public void enqueue(Node n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } }   public Node dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(first.val); first = first.next; return temp; } } } 值得一提的是,Java标准库中已经包含一个叫做Stack的类,链表也可以作为一个队列使用(add()和remove())。(链表实现队列接口)如果你在面试过程中,需要用到栈或队列解决问题时,你可以直接使用它们。 在实际中,需要用到链表的算法有: 插入两个数字 重新排序列表 链表周期 Copy List with Random Pointer 合并两个有序列表 合并多个排序列表 从排序列表中删除重复的 分区列表 LRU缓存 3.树&堆 这里的树通常是指二叉树。 class TreeNode{ int value; TreeNode left; TreeNode right; } 下面是一些与二叉树有关的概念: 二叉树搜索:对于所有节点,顺序是:left children <= current node <= right children; 平衡vs.非平衡:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树; 满二叉树:除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点; 完美二叉树(Perfect Binary Tree):一个满二叉树,所有叶子都在同一个深度或同一级,并且每个父节点都有两个子节点; 完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。 堆(Heap)是一个基于树的数据结构,也可以称为优先队列( PriorityQueue),在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。 下面列出一些基于二叉树和堆的算法: 二叉树前序遍历 二叉树中序遍历 二叉树后序遍历 字梯 验证二叉查找树 把二叉树变平放到链表里 二叉树路径和 从前序和后序构建二叉树 把有序数组转换为二叉查找树 把有序列表转为二叉查找树 最小深度二叉树 二叉树最大路径和 平衡二叉树 4.Graph 与Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单,你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子,核心是用队列去存储节点。 第一步,定义一个GraphNode class GraphNode{ int val; GraphNode next; GraphNode[] neighbors; boolean visited; GraphNode(int x) { val = x; } GraphNode(int x, GraphNode[] n){ val = x; neighbors = n; } public String toString(){ return "value: "+ this.val; } } 第二步,定义一个队列 class Queue{ GraphNode first, last; public void enqueue(GraphNode n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } } public GraphNode dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors); first = first.next; return temp; } } } 第三步,使用队列进行宽度优先搜索 public class GraphTest { public static void main(String[] args) { GraphNode n1 = new GraphNode(1); GraphNode n2 = new GraphNode(2); GraphNode n3 = new GraphNode(3); GraphNode n4 = new GraphNode(4); GraphNode n5 = new GraphNode(5); n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4}; n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5}; n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4}; breathFirstSearch(n1, 5); } public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){ if(root.val == x) System.out.println("find in root"); Queue queue = new Queue(); root.visited = true; queue.enqueue(root); while(queue.first != null){ GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue(); for(GraphNode n: c.neighbors){ if(!n.visited){ System.out.print(n + " "); n.visited = true; if(n.val == x) System.out.println("Find "+n); queue.enqueue(n); } } } } } 输出结果: value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5 value: 4 实际中,基于Graph需要经常用到的算法: 克隆Graph 15 2014-04-24 18:55:03回复数 293 只看楼主 引用 举报 楼主 柔软的胖纸 Bbs1 5.排序 不同排序算法的时间复杂度,大家可以到wiki上查看它们的基本思想。 BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设,所有,它们不是一般的排序方法。 下面是这些算法的具体实例,另外,你还可以阅读:Java开发者在实际操作中是如何排序的。 归并排序 快速排序 插入排序 6.递归和迭代 下面通过一个例子来说明什么是递归。 问题: 这里有n个台阶,每次能爬1或2节,请问有多少种爬法? 步骤1:查找n和n-1之间的关系 为了获得n,这里有两种方法:一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节,那么f(n)=f(n-1)+f(n-2)。 步骤2:确保开始条件是正确的 f(0) = 0; f(1) = 1; public static int f(int n){ if(n <= 2) return n; int x = f(n-1) + f(n-2); return x; } 递归方法的时间复杂度指数为n,这里会有很多冗余计算。 f(5) f(4) + f(3) f(3) + f(2) + f(2) + f(1) f(2) + f(1) + f(2) + f(2) + f(1) 该递归可以很简单地转换为迭代。 public static int f(int n) { if (n <= 2){ return n; } int first = 1, second = 2; int third = 0; for (int i = 3; i <= n; i++) { third = first + second; first = second; second = third; } return third; } 在这个例子中,迭代花费的时间要少些。关于迭代和递归,你可以去 这里看看。 7.动态规划 动态规划主要用来解决如下技术问题: 通过较小的子例来解决一个实例; 对于一个较小的实例,可能需要许多个解决方案; 把较小实例的解决方案存储在一个表中,一旦遇上,就很容易解决; 附加空间用来节省时间。 上面所列的爬台阶问题完全符合这四个属性,因此,可以使用动态规划来解决: public static int[] A = new int[100]; public static int f3(int n) { if (n <= 2) A[n]= n; if(A[n] > 0) return A[n]; else A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once! return A[n]; } 一些基于动态规划的算法: 编辑距离 最长回文子串 单词分割 最大的子数组 8.位操作 位操作符: 从一个给定的数n中找位i(i从0开始,然后向右开始) public static boolean getBit(int num, int i){ int result = num & (1<<i); if(result == 0){ return false; }else{ return true; } } 例如,获取10的第二位: i=1, n=10 1<<1= 10 1010&10=10 10 is not 0, so return true; 典型的位算法: Find Single Number Maximum Binary Gap 9.概率 通常要解决概率相关问题,都需要很好地格式化问题,下面提供一个简单的例子: 有50个人在一个房间,那么有两个人是同一天生日的可能性有多大?(忽略闰年,即一年有365天) 算法: public static double caculateProbability(int n){ double x = 1; for(int i=0; i<n; i++){ x *= (365.0-i)/365.0; } double pro = Math.round((1-x) * 100); return pro/100; } 结果:calculateProbability(50) = 0.97 10.组合和排列 组合和排列的主要差别在于顺序是否重要。 例1: 1、2、3、4、5这5个数字,输出不同的顺序,其中4不可以排在第三位,3和5不能相邻,请问有多少种组合? 例2: 有5个香蕉、4个梨、3个苹果,假设每种水果都是一样的,请问有多少种不同的组合? 基于它们的一些常见算法 排列 排列2 排列顺序 来自: ProgramCreek 转载于:https://bbs.csdn.net/topics/390768965

养狐狸的猫 2019-12-02 02:11:29 0 浏览量 回答数 0

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您在这里混的API,mysql_*并且mysqli_*不混合。您应该坚持使用mysqli_(无论如何看起来还是这样),因为mysql_*不赞成使用函数,并且在PHP7中将其完全删除了。 您的实际问题是某个地方的字符集问题。这里有一些指针可以帮助您为应用程序获取正确的字符集。这涵盖了开发PHP / MySQL应用程序时可能会遇到的大多数一般问题。 您整个应用程序中的所有属性都必须设置为UTF-8 将文档另存为UTF-8(不带BOM)(如果您使用的是Notepad ++,则为Format-> Convert to UTF-8 w/o BOM) PHP和HTML中的标头都应设置为UTF-8 HTML(内部标签): PHP(在文件顶部,在任何输出之前): header('Content-Type: text/html; charset=utf-8'); 连接到数据库后,将连接对象的字符集设置为UTF-8,如下所示(直接在连接之后) mysqli_set_charset($conn, "utf8"); /* Procedural approach / $conn->set_charset("utf8"); / Object-oriented approach / 这是针对的mysqli_,还有与mysql_*和PDO 类似的(请参见此答案的底部)。 还要确保将数据库和表设置为UTF-8,您可以像这样进行操作: ALTER DATABASE databasename CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci; ALTER TABLE tablename CONVERT TO CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_unicode_ci; (任何已存储的数据都不会转换为正确的字符集,因此您需要使用干净的数据库来执行此操作,如果字符损坏则需要在执行此操作后更新数据)。 如果使用json_encode(),则可能需要应用该JSON_UNESCAPED_UNICODE标志,否则它将特殊字符转换为等效的十六进制字符。 请记住,一切的代码需要被设置为UFT-8的整条管线,否则你可能在你的应用体验破字。 除了此列表之外,可能还有一些具有用于指定字符集的特定参数的函数。手册将告诉您这一点(例如htmlspecialchars())。 还有一些针对多字节字符的特殊功能,例如:strtolower()不会降低多字节字符,因为您必须使用它mb_strtolower(),请参见此实时演示。 注1:请注意,其某处标记为utf-8(带破折号),某处标记为(无破折号utf8)。重要的是要知道什么时候使用,因为它们通常是不可互换的。例如,HTML和PHP需要utf-8,而MySQL则不需要。 注2:在MySQL中,“字符集”和“排序规则”不是同一回事,请参见编码和排序规则之间的区别?。两者都应设置为utf-8;通常排序规则应为utf8_general_ci或utf8_unicode_ci,请参见UTF-8:常规?斌吗 Unicode?。 注意3:如果您使用表情符号,则需要在数据库和连接中使用utf8mb4字符集而不是standard 来指定MySQL utf8。HTML和PHP将只有UTF-8。 使用mysql_和PDO 设置UTF-8 PDO:这是在对象的DSN中完成的。注意该charset属性, $pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=database;charset=utf8", "user", "pass"); mysql_:这样做非常类似于mysqli_*,但是它没有将连接对象作为第一个参数。 mysql_set_charset('utf8');来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-10 18:27:33 0 浏览量 回答数 0

问题

云数据库OceanBase的时间日期类型

云栖大讲堂 2019-12-01 21:28:35 1513 浏览量 回答数 0

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不幸的是,phpMyAdmin是最早与MySQL正确讨论字符集的php应用程序之一。您的问题很可能是由于数据库首先没有存储正确的UTF-8字符串而引起的。 为了在phpMyAdmin中正确显示字符,必须将数据正确存储在数据库中。但是,将数据库转换为正确的字符集通常会破坏不了解MySQL提供的与字符集相关的功能的Web应用程序。 请问:MySQL>版本4.1吗?数据库用于什么Web应用程序?phpBB?数据库是从Web应用程序的旧版本还是MySQL的旧版本迁移的? 我的建议是,如果您使用的网络应用程序太旧且不受支持,请不要兄弟。仅当您确定Web应用程序可以正确读取数据库时,才将数据库转换为实际的UTF-8。 编辑: 您的MySQL> 4.1,这意味着它可以识别字符集。数据库的字符集排序规则设置是什么?我很确定您正在使用latin1,这是ASCII的MySQL名称,将“字节”中的UTF-8文本存储到数据库中。 对于不区分字符集的客户端(即mysql-cli和php-mod-mysql),由于字符以字节为单位与数据库进行传输,因此可以正确显示字符。在phpMyAdmin中,字节被读取并显示为ASCII字符,这就是您似乎显示的垃圾文本。 几年前(2005年?),在亚洲许多地区,MySQL 4.0过时了无数个小时。有一种标准方法可以处理您的问题和残缺不全的数据: 备份数据库为 .sql 在支持UTF-8的文本编辑器中打开它,确保它们看起来正确。 查找charset collation latin1_general_ci,替换latin1为utf8。 另存为新的sql文件,请勿覆盖您的备份 导入新文件后,它们现在在phpMyAdmin中将正确显示,并且Web应用程序上的日语将成为问号。那很正常 对于依赖php-mod-mysql的php Web应用,在mysql_query("SET NAMES UTF8");之后插入mysql_connect(),现在问号将消失。 my.ini为mysql-cli 添加以下配置: CLIENT SECTION [mysql] default-character-set=utf8 SERVER SECTION [mysqld] default-character-set=utf8 有关MySQL上的字符集的更多信息,请参考手册:http : //dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/charset-server.html 请注意,我假设您的Web应用程序正在使用php-mod-mysql连接到数据库(因此有此mysql_connect()功能),因为php-mod-mysql是我能想到的唯一扩展,直到今天仍会触发问题。 phpMyAdmin使用php-mod-mysqli连接到MySQL。我从未学习过如何使用它,因为切换到frameworks *来开发我的php项目。我强烈建议您也这样做。 许多框架,例如CodeIgniter,Zend,都使用mysqli或pdo连接到数据库。mod-mysql函数被认为已过时,从而导致性能和可伸缩性问题。此外,您也不想将项目绑定到特定类型的数据库。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-11 17:57:42 0 浏览量 回答数 0

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我只想提供有关vartec提出的解决方案的更多详细信息,这是(取决于您的MySQL安装)最适合您的问题的解决方案。首先,MySQL中的字符集/编码问题是一个有点复杂的主题,MySQL手册第9.1章“字符集支持”对此进行了广泛讨论。在您的情况下,尤其是9.1.4。“连接字符集和排序规则”将是最相关的。 简而言之:MySQL必须知道客户端应用程序期望使用哪种字符集/编码(从与您的PHP脚本进行数据库渗透性交谈),因为它将对服务器端定义的内部字符集/编码中的所有字符串数据进行转码,数据库,表或列级别转换为连接字符集/编码。您在客户端使用UTF-8,因此必须告诉MySQL您使用UTF-8。这是通过MySQL命令完成的,该命令SET NAMES 'utf8'必须在打开连接时作为第一个查询发送。取决于您的安装和在PHP脚本中使用的MySQL客户端库,可以在每次连接时自动完成此操作。 如果使用PDO,则只需设置配置参数即可 $db = new PDO($dsn, $user, $password); $db->setAttribute(PDO::MYSQL_ATTR_INIT_COMMAND, "SET NAMES 'utf8'"); 使用mysqli更改客户端字符集/编码更加简单: $mysqli = new mysqli("localhost", "user", "password", "db"); $mysqli->set_charset("utf8"); 我希望这将有助于使整个事情更容易理解。来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-18 11:12:18 0 浏览量 回答数 0

问题

什么是后端签名密钥?

轩墨 2019-12-01 21:06:54 1522 浏览量 回答数 0

回答

  冒泡排序   (1)基本思想:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。   (2)用java实现 ubli cclass bubbleSort {      public bubbleSort(){          int a[]={1,54,6,3,78,34,12,45};          int temp=0;          for(int i=0;i<a.length;i++){             for(int j=i+1;j<a.length;j++){             if(a[i]>a[j]){                 temp=a[i];                 a[i]=a[j];                 a[j]=temp;             }             }          }          for(int i=0;i<a.length;i++)             System.out.println(a[i]);         }      }   递归   递归算法,就是程序的自身调用。表现在一段程序中往往会遇到调用自身的那样一种coding策略,可以利用大道至简的思想,把一个大的复杂的问题层层转换为一个小的和原问题相似的问题来求解的这样一种策略。能看到我们会用很少的语句解决了非常大的问题,所以递归策略的最主要体现就是小的代码量解决了非常复杂的问题。   java代码: package com.cjq.filedown;       public classFab {           public static void main(String args[]){         System.out.println(fab(5));      }           private static int fab(int index){         if(index==1 || index==2){            return 1;         }else{            return fab(index-1)+fab(index-2);         }      }   }-------------------------冒泡排序: public class Test { public static void main(String[] args) { int[] array={1,2,6,8,9,3,4}; int temp=0; for(int i=0;i<array.length;i++) { for(int j=i+1;j<array.length;j++) { if(array[i]>array[j]) { temp=array[i]; array[i]=array[j]; array[j]=temp; } } System.out.println(array[i]+" "); } } } 递归的用法: public class Test { char array_char[]; List lists=new ArrayList(); public int getInstances(String all, String choice) { int total=0; array_char=all.toCharArray(); for(int i=0;i<array_char.length;i++){ if (array_char[i]==(choice.charAt(0))){ total++; } } return total; } public static void main(String[] args) { Test test=new Test(); String str="144745741258444174584"; List array=test.result(str); for(int i=0;i<array.size();i++) { System.out.println(array.get(i)+" 出现的次数:"+test.getInstances(str, array.get(i).toString())); } } public List result(String str) { String st=""; if(str.length()>0) { lists.add(str.substring(0,1)); st=str.replaceAll(str.substring(0,1),""); result(st); } return lists; } }

祁同伟 2019-12-02 01:18:30 0 浏览量 回答数 0

问题

C++进阶【问答合集】

马铭芳 2019-12-01 20:19:12 808 浏览量 回答数 1
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