目录一、什么是希尔排序二、算法思想三、实例讲解四、算法分析时间复杂度空间复杂度稳定性五、代码实现六、运行结果 一、什么是希尔排序希尔排序（Shell’s Sort）又称“缩小增量排序”，它也是插入排序的一种，但时间效率上较直接插入排序有较大的改进。希尔排序是对直接插入排序算法的一种改进，对直接插入排序算法分析，其时间复杂度为O(n2)，若待排序序列正序的时候时间复杂度为O(n)，由此可知，待排序
Elasticsearch中如何进行排序背景最近去兄弟部门的新自定义查询项目组搬砖，项目使用ElasticSearch进行数据的检索和查询。每一个查询页面都需要根据选择的字段进行排序，以为是一个比较简单的需求，其实实现起来还是比较复杂的。这里进行一个总结，加深一下记忆。前置知识ElasticSearch是什么？ ElasticSearch 简称ES，是一个全文搜索引擎，可以实现类似百度搜索的功能。
1.对于数组的排序方法如下：String[] names = {"王林", "杨宝", "李镇", "刘迪", "刘波"}; Arrays.sort(names, com.ibm.icu.text.Collator.getInstance(com.ibm.icu.util.ULocale.SIMPLIFIED_CHINESE));//升序;
原创
2016-01-25 16:00:15
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明明标题全字段匹配，但是按照默认的相关度排序却排到了第三四位，第一位怎么看都不应该排在最上面。。今天ES文章检索我遇到了这个问题。我对文章的title和content字段使用了多字段查询，一开始我认为是content字段干扰了整体的相关度，后来使用boost字段加大了title的查询权重，结果还是一样的；后来单独查询title字段还是一样的结果，全匹配字段还是排在了下面，这不禁让我怀疑起了人生。百
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2023-08-03 23:23:34
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一、节点层 ： 不要为bulk和search分配过大的队列。队列越大，GC的压力也会越大 搜索操作很依赖对系统cache的命中，标准的建议是把50%的可用内存作为ES的堆内存，为Lucene保留剩下的50%，用作系统cache二、索引设计优化 1.尽量避免使用嵌套或者parent/child，性能会变慢很多 Lucene中, 倒排索引一旦
1、ES9300端口号与9200区别9300端口：ES节点之间通讯使用，是tcp协议端口号 9200端口：ES节点和外部通讯使用，暴露ES RESTful接口端口号2、Elasticsearch倒排索引原理全文检索检索底层采用排索 为什么？ 倒排索引比数据库中B-tree树查询效率还要快？ 倒排索引会对文档内容进行关键词分词，可以使用关键次直接定位到文档内容。正向索引 正排表是以文档的ID为关键字
前言：针对于前端开发者来讲、数组排序的应用场景其实并不多，大多数情况下都是后台数据排序之后再返回给前端。但是很多面试题中会经常遇到数组排序的问题，经典案例有冒泡排序、插入排序、选择排序等等... 逻辑性比较强硬。为了追求完美、拒绝花里胡哨，所以今天写一篇以ES6相关知识实现排序的文章、并且挂载至原型链上方便使用，希望对大家的开发有所帮助！技术点：ES6中 sort()方法、箭头函数，prototy
临渊羡鱼，不如退而结网。一起加油！Elasticsearch相关概念1、Elasticsearch面向文档、关系行数据库、和Elasticsearch对比Elasticsearch的文件存储，Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档，用JSON作为文档序列化的格式关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行
JavaScript数组的简单排序前面的博客分两章分别讲解了数组对象的基本属性和方法，以及数组迭代方法的使用。今天我们再来讲一讲数组的排序问题。1.数组的sort()方法说到数组的排序，大家可能第一反应是前面学过一个数组排序的方法sort(),但是使用这个方法时要注意，sort()本身时可以传参数的，如果不传参数，那我们对数组项进行排序时就会按照ASCII字符顺序排序(也可以理解为字典的排序方式)
一、倒排索引 上图所示左边为正常索引，右边为倒排索引。倒排索引的核心组成单词词典（Term Dictionary），记录所有文档的单词，记录单词到到排列表的关联关系。 单词词典一般比较大，可以通过B+树或者哈希拉链法实现，以满足高性能的插入与查询 倒排列表（Posting List）-记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成倒排索引项 文档ID词频TF - 该单词在文档中出现的
.数组：ECMAScript中Array类型的方法整理： push():向数组的尾部添加元素。pop():删除数组的最后一项并返回删除的项。 shift():用于移除数组的第一项并返回移除的项。unshift()：在数组的头部添加任意长度的元素。 reverse():反转数组的顺序。sort():升序排列数组：注意若直接调用sort（），例如arr=[12,3] arr.sort():的结果是[1
1、倒排索引ElasticSearch比传统的数据库查询更快，因为ElasticSearch是基于倒排索引，但是传统数据库是基于B树/B+树。倒排索引：是指数据存储时，进行分词建立term索引库。倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(invert
背景通过脚本改变评分背景近期有一个需求，需要对优惠券可用商品列表加个排序，只针对面值类的券不包括折扣券。需求是这样的，假设有一张面值券 50 块钱，可用商品列表 A 100、B 40、C 10，当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面。C 10 B 40 A 100其实排序有很多侧重，比如：1.根据用户利益最大化原则，排序列表应该是 B、C、A
在搜索引擎中，索引建立完之后，只能算是完成了一部分，搜索引擎还涉及到分页，排序，显示等这一些问题，由于在elasticsearch中这些问题都涉及的比较好，实现起来比较简单，这里就一起介绍了。1、分页在elasticsearch中有两种分页查询的方法，一种叫做浅分页，一种叫做深分页。浅分页下面这个就是浅查询：POST /_search
{
"size": 2,
"from": 10
ES查询策略的选择优化： 问题：ES6.8 使用TermQuery查询数值类型字段变慢，改为RangeQuery却变得飞快？ profile显示耗时都在build_scorer中。 解释真相：在5.x以前，Lucene版本中无数值类型，本质都是底层转换为字符串，使用倒排索引的方式进行数据查询。这样的话有一个问题，存储成字符串，对于等值查询问题不大，对于大范围查询仍然比
传统的数据库每个字段存储单个值，但这对全文检索并不够。文本字段中的每个单词需要被搜索，对数据库意味着需要单个字段有索引多值的能力。最好的支持是一个字段多个值需求的数据结构是倒排索引。一、倒排索引概念Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索。见其名，知其意，有倒排索引，肯定会对应有正向索引。正向索引:（可以类比mysql数据库），就是搜索引擎会将待搜索的文件都对
索引的创建需要配置mapping与setting两部分。索引的mapping常用数据类型
text、keyword、number、array、range、boolean、date、geo_point、ip、nested、object。text：默认会进行分词，支持模糊查询（5.x之后版本string类型已废弃，请大家使用text）。keyword：不进行分词，默认开启doc_values来加速聚合
es-花式查询一.复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询！）1.json格式查询2.结果的过滤：只搜索name和age3.sort排序4.分页查询5.布尔值查询6.fillter过滤二、关于分词三、高亮查询 一.复杂操作搜索select（排序、分页、高亮、模糊查询、精准查询！）1.json格式查询GET test2/user/_search
{
"query": {
我们知道在默认的情况下，搜索的结果是按照相关性来进行排序的。分数最高的排在前面，而分数低的向后依次排序。在绝大多数的情况下，这种排序是非常有效的，而且也适用我们的很多用例。然而，有时，我们并不想按照默认的分数进行排序。比如我们想按照姓氏的顺序来排序，或者按照价格的高低来排序，或者按照距离的远近来进行排序。Elasticsearch 允许你使用 sort 来使你在特定字段上添加一种或多种排序。 每种
在Elasticsearch6.0中，引入了一个新的特征，叫Index Sorting（索引排序）。用户可以将索引数据按照指定的顺序存储在硬盘上，这样在搜索排序取前N条时，不需要访问所有的匹配中的记录再进行排序，只需要访问前N条记录即可。Lucene中的Index Sorting很多年以前，Lucene引入了一个工具叫做IndexSorter。这个工具的作用是从一个已有的索引中取数，然后按照指定的
