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5天前
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来自: 计算巢
☀☀☀☀☀☀☀有关栈和队列应用的oj题讲解☼☼☼☼☼☼☼
### 简介 本文介绍了三种数据结构的实现方法:用两个队列实现栈、用两个栈实现队列以及设计循环队列。具体思路如下: 1. **用两个队列实现栈**: - 插入元素时,选择非空队列进行插入。 - 移除栈顶元素时,将非空队列中的元素依次转移到另一个队列,直到只剩下一个元素,然后弹出该元素。 - 判空条件为两个队列均为空。 2. **用两个栈实现队列**: - 插入元素时,选择非空栈进行插入。 - 移除队首元素时,将非空栈中的元素依次转移到另一个栈,再将这些元素重新放回原栈以保持顺序。 - 判空条件为两个栈均为空。
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13天前
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来自: 计算巢
二叉树
本文介绍了树和二叉树的基本概念、表示方法及其应用。首先,树是一种非线性结构,通过根节点展开,常用孩子兄弟表示法实现。接着,二叉树作为特殊的树,每个节点最多有两个子节点,分为不完全、完全和满二叉树。文中还详细讲解了堆的创建与应用,包括小堆和大堆,并展示了堆排序及Top-K问题的解决方法。最后,介绍了二叉树的创建、遍历(前序、中序、后序、层序)及一些常见操作(如查找、计算高度等),并结合LeetCode题目实例,如对称二叉树、子树判断、平衡二叉树和翻转二叉树,深入探讨了二叉树的应用场景和解题思路。
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2月前
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Python 数据可视化的完整指南
Python 数据可视化在数据分析和科学研究中至关重要,它能帮助我们理解数据、发现规律并以直观方式呈现复杂信息。Python 提供了丰富的可视化库,如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Pandas 的绘图功能,使得图表生成简单高效。本文通过具体代码示例和案例,介绍了折线图、柱状图、饼图、散点图、箱形图、热力图和小提琴图等常用图表类型,并讲解了自定义样式和高级技巧,帮助读者更好地掌握 Python 数据可视化工具的应用。
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2月前
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【瓴羊数据荟】 Data x AI :大模型时代的数据治理创新实践 | 瓴羊数据Meet Up城市行第三期
第三期瓴羊数据Meetup 将于2025年1月3日在线上与大家见面,共同探讨AI时代的数据治理实践。
离线数据同步变迁
本文介绍了从第一代基于Hadoop体系的离线数据同步,到第二代基于DolphinScheduler和StarRocks的改进方案,再到第三代基于Python自定义的离线数据同步的演变过程。每一代方案都在不断优化,以适应日益增长的数据量和复杂的业务需求。
数据接入方案
数仓平台可直连或通过从库、堡垒机、FTP/SFTP等方式接入业务数据库,需提供可读用户权限及相应连接方式。若无法直连,可通过提供数据文件或脚本处理实现数据导入。
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3月前
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Quick 引擎-抽取性能提升
本文介绍了一种通过并发抽取方案提升 Quick BI 数据抽取性能的方法,利用 DataX 进行二次开发,实现数据同步至高性能 OLAP 引擎。通过指定分区键或配置多条 SQL 实现任务拆分,显著减少了数据抽取时间,优化效果得到客户认可。
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