1、排序和搜索NumPy提供了多种排序函数，如下所示：sort函数返回排序后的数组；lexsort函数根据键值的字典序进行排序；argsort函数返回输入数组排序后的下标；ndarray类的sort方法可对数组进行原地排序msort函数沿着第一个轴排序；sort_complex函数对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。 在上面的列
SQL优化1. 如何定位及优化SQL语句的性能问题？创建的索引有没有被使用到?或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因？对于低性能的SQL语句的定位，最重要也是最有效的方法就是使用执行计划，MySQL提供了explain命令来查看语句的执行计划。我们知道，不管是哪种数据库，或者是哪种数据库引擎，在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优化方式就是使用索引。而
1.前言1.1 什么是索引索引是为了提高查询效率而引入的一种数据结构，类似于用字典查词典，在偌大词量的词典里想找到一个词或几个词，一条一条的去找效率的非常低的，但是如果有一个基于大家都熟识的属性（例如拼音）建立的有序的词典"目录"，从目录可以得到这个词的大致位置，再从这个位置出发去检索数据，能很大程度上提高检索的效率。索引可以简单理解为数据库的目录，为了提高查询效率而建立的数据结构。1.2 索引的
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2024-07-06 15:02:30
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对数组排序后，获取排序前元素索引写在前面最近基本都在弄实验室的事情，自己设计了两个算法，有大把的数据需要跑，大把的模型需要渲染。。。
在设计的算法中，有一个需求是，对一个double数组OriArray进行排序，排序之后记为SortedArray，现在需要获取SortedArray数组中的每个元素在原始数组OriArray中的索引。
这个需求如果在OC中实现的话蛮简单的，把<原索引，数组元素
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2024-03-29 15:32:52
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大家都知道最左前缀匹配原则，因此在使用模糊查询的过程中，会尽量避免使用右匹配和左右匹配，对于右匹配的场景，可以采用将需要模糊查询的字段，截取后面固定长度的字符串单独字段保存，并建立索引的方式来优化询效率，例如订单号，可以截取6到9位保存在short_order_no字段中，既能满足模糊查询要求，又方便业
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2024-03-28 15:29:10
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索引的访问方式主要是 索引查找、索引扫描。（1）索引查找在执行计划中为 index seek，适用于查找少量数据。对应随机IO，能快速的定位一条数据。 （2）索引扫描在执行计划中为 index scan，适合扫描整个索引的数据。类似于全表扫描(只扫描索引)对应顺序IO，IO效率本身比较高。 (3）效率对比索引查找 和 索引扫描，单从IO效率上来说，肯定是索引扫描的效率更高，因为
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2024-04-15 18:26:57
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1.1 概念 引用指针。可以对表中的一列或多列创建索引， 并指定索引的类型，各类索引有各自的数据结构实现。1.2 作用快速定位、检索数据。 索引对于提高数据库的性能有很大的帮助。1.3 使用场景要考虑对数据库表的某列或某几列创建索引，需要考虑以下几点：数据量较大，且经常对这些列进行条件查询。该数据库表的插入操作，及对这些列的修改操作频率较低。索引会占用额外的磁盘空间。 &nbs
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2024-05-12 22:10:38
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一、写在前面 随着开发、测试任务进入尾声，大家都在整理一些项目发布前的一些准备工作，其中一个重要的工作就是为之前写的一些sql语句建立索引，这高并发、高访问量的环境下是非常有必要的，建立一个好的索引能够极大地提高sql语句的查询效率，那么问题来了，到底什么是索引，怎样才能建立一个好的索引呢？本文以mysql Innodb存储引擎为例，结合实际的
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2024-04-02 12:57:28
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# Python获取排序索引的实现流程
## 1. 理解问题
在开始解决问题之前，我们首先需要确保我们理解了问题的本质。获取排序索引是指对一个列表进行排序，并返回排序后元素在原列表中的索引。例如，对于列表 [4, 2, 6, 1]，排序后的列表是 [1, 2, 4, 6]，对应的索引是 [3, 1, 0, 2]。
## 2. 解决方案
接下来，我们来讨论一下如何实现获取排序索引的功能。下面
原创
2023-12-26 07:35:59
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数组：一、数组基础 1、概念：用来存储一组相同数据类型的数据； 2、在内存中分配连续的空间，数组创建时要指定容量（大小）； 3、初始化： 数据类型[] 数组名 = new int[6];  
今天介绍的是numpy中排序的一些函数，如下所示：numpy.sort（ndarray.sort与之类似）numpy.sort_complexnumpy.argsortnumpy.lexsortnumpy.searchsortednumpy.sort()看一下官方文档给出的参数：np.sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)参数含义如下：参数含义
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2024-09-25 15:31:08
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一、列表排序 排序就是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。列表排序：将无序列表变为有序列表。 输入：列表 输出：有序列表升序和降序。 python内置的排序函数：sort()。二、常见排序算法 名称复杂度说明备注冒泡排序Bubble SortO(N*N)将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮 插入排序Inserti
import numpy目录NumPy怎么对数组按索引查询一，基础索引 二，神奇索引三，布尔索引四，布尔索引条件的组合前期准备及前情回顾#对于一维向量用np.arange生成以元组形式输出从0开始的数组([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])#对于二维向量(及多维向量),用np.arange生成以元组形式输出从0开始到20结束的数组，用np.reshape(4, 5)函数把
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2024-03-11 07:05:20
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# Python中的NumPy数组排序方法
在Python中，NumPy库是一个用于科学计算的强大工具，其中包含了大量用于数组操作的函数和方法。在处理大量数据时，经常需要对数组进行排序操作。本文将介绍如何使用NumPy库对数组进行排序操作，并提出一个项目方案。
## NumPy数组排序方法
NumPy库中提供了多种方法来对数组进行排序，其中最常用的是`np.sort()`和`np.argso
原创
2024-05-10 07:07:29
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浅谈MYSQL之索引INDEX
索引概念索引类型索引分类索引结构二叉树B-TreeB+Tree可以使用B+Tree索引的查询类型：B+Tree索引的限制：Mysql 索引实现MyISAM索引InnoDB索引索引优化索引优化使用索引优化建议SQL语句性能优化EXPLAIN分析索引工具管理索引实验：索引的使用 索引概念索引：索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录
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2024-04-08 14:34:53
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数据库访问性能优化
特别说明：1、 本文只是面对数据库应用开发的程序员，不适合专业DBA，DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识；2、 本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述，对于其它关系型数据库也可以参考，但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库；3、
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2024-07-29 11:54:25
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今天是numpy专题的第三篇，我们来聊聊numpy当中的索引。上篇的末尾其实我们简单地提到了索引，但是没有过多深入。没有过多深入的原因也很简单，因为numpy当中关于索引的用法实在是很多，并不是我们想的那样用一个下标去获取数据就完事了。所以我整理了一下相关的用法，把关于索引的使用简单分成了几类，我们一个一个来看。切片索引切片我们都熟悉，用冒号将两个数隔开，表示一个区间的上界和下界。通过这种方式访问
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2024-03-19 20:52:13
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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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2023-05-28 16:19:49
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索引和切片 一维数组 一维数组很简单，基本和列表一致。 它们的区别在于数组切片是原始数组视图（这就意味着，如果做任何修改，原始都会跟着更改）。 这也意味着，如果不想更改原始数组，我们需要进行显式的复制，从而得到它的副本（.copy())。 import numpy as np #导入numpy
arr = np.arange(10) #类似于list的range()
arr
Out[
# Python NumPy Array 索引倒数的实现教程
在数据处理和科学计算的过程中，我们常常需要对数据进行索引操作。在使用 Python 的 NumPy 库时，处理数组的索引会变得更加高效和简便。本篇文章将教你如何实现“Python NumPy array 索引倒数”。
## 整体流程
以下是实现倒数索引的整体流程：
| 步骤 | 说明
