/* SerialNum 序号 FindTable 临时表 */ SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 字段1+字段2 ORDER BY 字段1+字段2) SerialNum, 主键,字段1,字段2,.... FROM 去重表名称 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-09-22 13:06:00
                            
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            sqlserver去重            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-31 14:35:09
                            
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            转载自:https://www.cnblogs.com/LC0507/p/11177613.html单个字段去重并选出每个分组里面的最大值对应的行:Row_Number去重:selectfrom(select,row_number()over(partitionbyServernameorderbyCheck_Datedesc)SuquencefromAuditItem)swheres.Suque            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者:多纤果冻
注:参照的文章完成的是int类型去重。String 类型基本一致,我完成的demo为字符串去重。
1.使用LinkedHashSet删除arraylist中的重复数据
LinkedHashSet是在一个ArrayList删除重复数据的最佳方法。LinkedHashSet在内部完成两件事:删除重复数据
保持添加到其中的数据的顺序
Java示例使用LinkedHashSet删除arra            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1、直观方法li=[1,2,3,4,5,1,2,3]
 new_li=[]
 for i in li:
     if i not in new_li:
         new_li.append(i)
 print(new_li)先建立一个新的空列表,通过遍历原来的列表,再利用逻辑关系not in 来去重。总结:这样可以做出来,但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。2、利用set的自            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            // 数组去重的方法		var hash = [];//创建一个空数组,作为对比	function qc(arr){		for(var i=0;i<arr.length;i++){			if(hash.indexOf(arr[i])==-1){//遍历数组,hash[]中若没查到与arr[i],就把arr[i] push进hash中				hash.push(arr[i]);			}            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            // 普通数组去重 let arr = [1,2,3,4,2,3,1,4,5,6,6,7] let ar1 = [...new Set(arr)] (注意:需要用展开运算符) 2.(从小到大排序,有重复的会挨着) arr.sort((a, b) ⇒ { return a-b }) let ar2 = ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Python中,对数据去重取决于数据的类型,常见的有列表、集合等数据结构的去重操作,下面分别介绍:列表去重使用集合(Set):集合是一种无序且元素唯一的数据结构。将列表转换为集合,然后再转换回列表,即可实现去重。my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list)注意,这种方法会打乱            
                
         
            
            
            
            .            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # HBase 去重方法实现
## 1. 整体流程
以下是实现 HBase 去重方法的整体流程:
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接 HBase 数据库 |
| 2 | 创建表格 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 去重处理 |
| 5 | 输出结果 |
接下来,我们将逐步解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例。
## 2. 连接 HBase            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-21 19:59:37
                            
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            问题当下互联网技术成熟,越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算,使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道,如果数据库字段没有索引,那么应该如何根据该字段去重?大家都一致认为用Java来做,但怎么做呢?解答忽然想起以前写过list去重的文章,找出来一看。做法就是将list中对象的hashcode和equals方法重写,然后丢到HashSet里,然后取出来。这是最初刚学Java的时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            写在前面:我们要想使用数组去重,那就必须对数组有一定的了解,关于JS数组的一些方法以及使用,可参考:①JavaScript 内置对象之-Array②ES5新增数组方法③浅谈JavaScript中ES6新增的Set和Map结构以及Array.from方法下面进入正题:利用JS的数组实现去重的目的
        JS数组            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            方法一:Set() (最为推荐的方法)Set是一种有序列表,并且它的值没有重复利用Set类型数据无重复项:new  Set,参数为需要去重的数组,Set 会自动删除重复的元素,再将 Set 转为数组返回。这个方法的优点是效率更高,代码简单,思路清晰,缺点是可能会有兼容性问题let arr = [1,2,2,3,5,8,8,0,2,1]
        function test            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、对数组进行去重:1、利用java8的stream流public class test3 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] a={1,2,2,3,3,5,4,4,8,6,18};
        System.out.println(Arrays.stream(a).distinct().boxed().c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本节目录常用函数一:获取指定文件夹内所有文件常用函数二:文件合并常用函数三:将文件按时间划分常用函数四:数据去重写在前面写代码也有很长时间了,总觉得应该做点什么有价值的事情,写代码初始阶段觉得做更多的项目,积累更多的经验是自己应该做的事情,这样可以使自己短时间内技术水平获得较大的提升。随着代码量和项目的增加,确实体会到了自身水平的进步,但同时由原来的尽可能多的做项目,学知识,逐渐转变为了尽可能精尽            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            方法一:function unique(arr) {
    const res = new Map();
    return arr.filter((a) => !res.has(a) && res.set(a, 1))
}就这么短,就可以了,我们来解释一下为什么。Map对象Map是ES6 提供的新的数据结构。 Map 对象保存键值对。任何值(对象或者原始值) 都可以作为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            -- Id   Name  Course  Score --1001  李四  英语  100 --1007  王五  数学  30--1004  李四  数学  62--1005  李四  语文  83 --1006  王五  语文  55 --1008  张三  英语  64--1003  王五  英语  56 --1002  张三  数学  93 --1000  张三 .........            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、 二、 三、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Java对象去重的方法
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现Java对象去重的方法。在本文中,我将按照以下步骤来解释整个流程,并提供相应的代码示例。
## 流程概览
首先,让我们来看一下整个流程的概览。下表展示了实现Java对象去重的方法的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建一个用于去重的Set集合 |
| 步骤二 | 遍历要去重的对象            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-10-04 13:46:15
                            
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                            2021-05-12 22:26:18
                            
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