NumPy 排序、条件刷选函数NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*lo
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2024-04-21 20:22:47
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译者注：MySQL 8.0之前，不管是否指定索引建的排序方式，都会忽略创建索引时候指定的排序方式（语法上不会报错），最终都会创建为ASC方式的索引，在执行查询的时候，只存在forwarded（正向）方式对索引进行扫描。关于正向索引和反向索引，逻辑上很容易理解，这里有两个相关的概念：正向索引或者反向（倒序）索引，两者都是在构建B树索引时候的相关字段排序方式，是B索引树的逻辑存储方式正向扫
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2023-07-01 11:41:16
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概述排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。我们这里说说八大排序就是内部排序。当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；1.插入排序—直
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2023-07-17 18:59:26
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冒泡排序 # coding:utf-8
def bubble_sort(alist):
"""冒泡排序"""
nums = len(alist) - 1 # 要执行的次数
while nums:
for i in range(nums):
if alist[i] > alist[i+1]:
在下面这个表 T 中，如果我执行 select * from T where k between 3 and 5，需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？下面是这个表的初始化语句。 mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0,
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
背景最近手中有一笔非常巨大的文本资料，用普通检索来使用十分麻烦，反复查询研究后决定使用Elasticsearch来对这些文本资料创建全文索引，从而可以快速查询使用这批数据。在学习Elasticsearch的过程中遇到一个倒排索引的问题，于是算法盲的我又陷入了沉思，虽然对于使用工具没有任何影响，但是我还是打算把它弄明白。解决首先上百度百科的解释：倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种
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2024-03-31 09:55:44
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按索引排序>>import numpy as np
>>x=np.array([[0,12,48],[4,14,18],[1,7,99]])
#灵活应用索引和切片实现按索引的排序
#倒序的实现(普通列表也可用reverse实现，numpy则没有这个方法)
>>x[::-1]
array([[ 1, 7, 99],
[ 4, 14, 18],
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2023-08-10 09:50:15
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目录倒排索引简介Elasticsearch 建立倒排索引 倒排索引简介倒排索引（Inverted Index）也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗地来讲，正向索引是通过key找value，反向索引则是通过value找key。先来回忆一下我们是怎么插入一条索引记录的：curl -X PUT "localhost:9200/user/_doc/1" -H 'Content-Type: appli
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2023-10-05 16:22:18
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Elasticsearch倒排索引（一）简介1. ES与倒排索引2. 倒排索引简介 1. ES与倒排索引毫无疑问，ES最擅长的是充当搜索引擎，在这类场景中较典型的应用领域是垂直搜索，如电商搜索、地图搜索、新闻搜索等各类站内搜索。创建索引时，业务系统模块把数据存储到数据库中，第三方数据同步模块负责将数据库中的数据按照业务需求同步到ES中。搜索时，前端应用先向搜索模块发起搜索请求，然后搜索模块组织搜
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2024-02-08 07:04:09
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索引目的索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？索引原理除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是
目录一、数组的创建1、直接创建法创建一维数组创建多维数组数组信息数据类型数据类型的转换特殊数组的生成改变数组形状2、导入图片数据二、索引与切片1、索引2、切片切出数组的前两行切出数组的前两列切出前两行的前两列切出以及第一行和第三行,第三列第四列第五列三、数组倒序将图片进行上下翻转（即将横坐标倒序）将图片进行左右翻转（即将列坐标倒序） 四、联级操作1、按列拼接2、按行拼接3、镜像效果&nb
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2024-06-05 12:21:05
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numpy数组的基本操作以几个数组为例使用ndim可以显示出是几维数组使用shape可以查看元素维度数使用size可以查看元素个数对一维数组进行数据访问对多维数组进行数据访问切片访问，使用：号，例如：0到5，不包含5的全部元素：号前面没有数值，则从头开始：号后面没有数值，则到尾结束【开头：结尾：步长】，步长可以设置成负数，则会变成倒序对于二维数组同样适用，例如：对前两行前三列进行切片注意不可以使用
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2023-10-05 11:03:25
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cdays-3-test.txt 内容:1 key12 key23 key17 key38 key210 key114 key219 key420 key130 key3 读取某一简单索引文件cdays-3-test.txt，其每行格式为文档序号 关键词，现需根据这些信息转化为倒排索引，即统计关键词在哪些文档中，格式如下：包含该关键词的文档数 关键词 => 文档序号。其中，原索引文
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2023-07-03 17:00:48
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Elasticsearch创建索引流程一文中，介绍了ES创建索引的流程。再流程中是调用Lucene的接口来创建索引的。本篇文章主要介绍ES中的索引——倒排索引倒排索引是搜索引擎非常重要的一种数据结构，什么是倒排索引，倒排索引的原理是什么？1 索引过程在讲解倒排索引前，我们先了解索引创建，下图是 Elasticsearch 中数据索引过程的流程。从上图可以看到，文档未在 ES 中进行索引，而是 由
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2024-02-28 11:02:54
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万恶的考试终于结束了，同学们说的各种跪的节奏，按照他们说“哪里不会考哪里，妈妈再也不用担心我不挂科了...”，我没啥感觉，只是考完了，这几天恶心的生活也就结束了，平时学得不踏实，真是...下学期还是稍微听一下课吧，虽然听不懂...闲话少叙，说说这道题，是一个同学让我帮忙的，话说后来还给了点吃的，满足啊...就是给给一个文档集，利用倒排挡索引技术，实现1.输入布尔表达式，如：输入hello&
public class TestShort { public static void main(String[] args) { // 需求：对hashmap的
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2023-11-20 11:42:01
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python语言中的列表排序方法有三个：reverse反转/倒序排序、sort正序排序、sorted可以获取排序后的列表。在更高级列表排序中，后两中方法还可以加入条件参数进行排序。reverse()方法将列表中元素反转排序，例：l=[4,2,3,1]
l.reverse()
print(l) # [1,3,2,4]reverse列表反转排序：是把原列表中的元素顺序从左至右的重新存放，而不会对
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2023-06-27 20:36:51
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集合存放的都是对象的引用。 Collection: |——List |--Set |--HashSet:无序、无角标、不能存重复的元素；底层采用哈希表数据结构，通过哈希值来确定元素的位置，保证元素的唯一性是通过hashCoode方法 和equals方法来完成的。当哈希值不相同时
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2024-04-10 08:08:02
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(给Python开发者加星标，提升Python技能)
0. 前言 大约七八年前，我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型，这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前，我一直觉得自己是一个合(you)格(xiu)的 python 程序员，似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点，拖拽、缩放却非常卡顿。最终，我把顶点数量删减到
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2023-10-18 22:41:09
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这周主要都花时间搞mongodb上了，业务场景是上游产出几个城市的全量道路code值，每个城市的数据量大概在100w~200w之间，每条数据对应好几个feature，形如： {
code: 0,
featureList: [{
caseId: 'xxxxxx',
feature1: '',
feature2: '',
f
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2024-03-25 22:01:21
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