1. hive的介绍什么是hive:Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,实质就是一款基于hdfs的MapReduce计算框架,对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。hive的工作方式:把存放在hive中的数据都抽象成一张二维表格,提供了一个类似于sql语句的操作方式,这些sql语句最终被hive的底层翻译成为MapReduce程序,最终在hadoop集群上运行,结果也会输出在hdfs之            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一. 基本数据类型Hive数据类型Java数据类型长度例子TINYINTbyte1byte有符号整数20SMALINTshort2byte有符号整数20INTint4byte有符号整数20BIGINTlong8byte有符号整数20BOOLEANboolean布尔类型,true或者falseTRUE  FALSEFLOATfloat单精度浮点数3.14159DOUBLEdoub            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            cv::Mat    <mat.hpp>稠密数组,非模板类。可以表示一维数组,也可以表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            数组 **数组是一个由固定长度的特定类型元素组成的序列,一个数组可以由零个或多个元素组成。**因为数组的长度是固定的,因此在Go语言中很少直接使用数组。 数组的每个元素可以通过索引下标来访问,索引下标的范围是从0开始到数组长度减1的位置。内置的len函数将返回数组中元素的个数。 var a [3]i ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用Java实现复杂数据结构算法
大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!
1. 前言
在软件开发中,复杂数据结构和算法是提升程序效率和性能的重要组成部分。本文将通过Java语言,介绍如何实现几种常见的复杂数据结构和相关算法,让我们深入探索它们的实现原理和应用场景。
2. 哈希表(HashMap)
2.1 实现原理
哈希表是一种基于键(Key)直接访问值(Va            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java的复杂数据结构
在Java编程中,数据结构是非常重要的。它们是用于存储和组织数据的方式,能够有效地处理和操作数据。Java提供了许多复杂的数据结构,包括数组、链表、栈、队列、堆、树和图等。这些数据结构在不同的应用中有着不同的用途和优势。
## 数组
数组是一种最基本的数据结构,可以用于存储固定大小的相同类型的元素。在Java中,数组可以是一维的,也可以是多维的。以下是一个一维数组            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            挑选自《图解算法与数据结构》中较为简单的部分题目。 1 搜索与回溯算法1.1 剑指 Offer 12. 矩阵中的路径dfs + 回溯class Solution:
    def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
        def dfs(i, j, k):
            if not 0 <            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            复杂数据类型有四种:列表元组字典集合 文章目录1.列表2.元组 本文先详解列表与元组: 要看字典与集合请点击此处 python复杂数据类型详解(下)字典与集合 创建复杂数据类型的各种姿势:创建列表的四式创建元组的两招创建字典的五式创建集合的三招1.列表1.列表的定义及格式 定义: 列表是一个可修改的,元素以逗号作为分割,以中括号包围的有序序列。 变量=[元素1,元素2,元素3,…]用代码来理解把!            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在应用开发中,除了Python序列等基本数据类型之外,还经常需要使用到其他一些数据结构,例如堆、栈、队列、树、图等。其中有些结构Python本身已经提供了,而有些则需要自己利用Python基本序列或其他数据类型来实现。本节内容可以看作是Python序列、元组等基本数据结构的扩展,或者Python基本数据结构的二次开发。【堆】 堆是一种重要的数据结构,在进行排序时使用较多,优先队列也是堆结构的一个重            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Redis数据结构及应用场景1.字符串类型2.散列(hash table)类型3.列表类型使用的场景:4.集合类型使用场景存储文章标签抢券5.有序集合类型(sorted set)常用命令使用场景文章按点击量排名按照时间排序6.Redis擅长的场景过期时间限流队列限流Guava的本地限流 结绳记事,总结,思考,才能有所成长~1.字符串类型字符串类型是Redis中最基本的数据类型,它能存储任何形式的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Redis介绍Redis是一种基于键值对的NoSQL数据库,是一个基于内存中的数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持以string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合),zset(有序集合)五种基本数据结构作为值类型,key都是由字符串构成的。本篇主要介绍redis的这五类数据类型的底层数据结构和使用场景,整体比较长,希望大家可以好好看完,相信看完会让你            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通用数据结构:数组、链表、树、哈希表专用数据结构:栈、队列、优先级队列排序:插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、堆排序图:邻接矩阵、邻接表外部存储:顺序存储、索引文件、B-树、哈希方法通用数据结构通过关键字的值来存储并查找数据。数组和链表是最慢的,树相对较快,哈希表最快。但哈希表复杂,要先预知要存储多少数据,存储空间利用率也不高。关系图:   Java只存储引用而            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在 PHP 中,serialize 和 unserialize 函数是处理复杂数据结构(如数组和对象)的重要工具。它们允许开发者将数据转换为字符串形式,以便存储或传输,然后再将其恢复为原始结构。本文将探讨如何有效使用 unserialize 处理复杂数据结构,并提供一些示例代码。            
                
         
            
            
            
            MongoDB 进阶操作先来讲一下聚合查询$group 分组操作$match 匹配$project 投影$sort 排序$skip 和 $limit$unwind 拆分列表对大量数据的操作备份和恢复数据库导出和导入数据库python 和 mongo 的故事 先来讲一下聚合查询聚合查询 db.< collection >.aggregate(
 [
 {管道1},
 {管道2}
 ]            
                
         
            
            
            
            1. Redis数据结构以及应用场景1.1. Memcache VS Redis1.1.1. 选Memcache理由系统业务以KV的缓存为主,数据量、并发业务量大,memcache较为合适memcache将所有数据存储在物理内存中。Redis则有自己的VM机制,当数据超量时,会引发swap,影响计算机服务器性能memchache使用多线程的模式(主线程监听,work子线程工作),而Redis使用单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录Redis对象底层数据结构字符串对象列表对象哈希对象集合对象有序集合对象 Redis是一种key/value型数据库,其中,每个key和value都是使用对象表示的。类型对象名string字符串对象list列表对象hash哈希对象set集合对象zset有序集合对象但为了提高存储效率与程序执行效率,每种对象的底层数据结构实现都可能不止一种。encoding就表示了对象底层所使用的编码。下面先介            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、java常用的数据结构的特点和应用场景
1.数组
  可以容纳一串数字,每个数字有单独的索引,可以方便的通过索引查找相应位置的数值是多少。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            RedisTemplate是Spring Data Redis提供的一个用于操作Redis的模板类,它封装了Redis的各种操作方法,方便我们在Spring项目中快速使用Redis。
在Redis中,hash数据结构是一种字典结构,它可以存储多个键值对,并且支持对单个键值对进行操作。RedisTemplate提供了一系列的方法来操作hash数据结构,比如设置值、获取值、删除值等。
使用场景:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据类型:String、列表List、集合Set、有序集合SortedSet及哈希Hash存储1.String字符串很常见,不用多说,当然.entity.Person;      import            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            数据结构 使用场景 String 计数器 INCR article:readcount: {文章 id} GET article:readcount: {文章 id} Web 集群 session 共享 spring session + Redis 实现 session 共享 分布式系统全局序列号            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-11-09 07:44:00
                            
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