首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

重叠时间段问题优化算法详解

总活跃时长是指一天内活跃时长的总和。 2. 分析 这是一个典型的重叠时间段的统计问题。具体来说,该需求可以细分为这样几个需要解决的问题: 一个房间内同一用户的重叠时间段合并。...(1)一个房间内同一用户的重叠时段问题 理论上同一用户进出房间的时间段是不存在重叠的。...在当前行的开始时间小于等于v_max_end时,说明当前行与同组中前面的时间段存在重叠,用0标识该行,否则表示当前行与同组中前面的时间段不存在重叠,用1标识该行。...经过了前两步的数据处理,得到了结果集 t1,其中同一房间同一用户不存在重叠时间段,包括开始和结束的两个时间点也不重合,并且每行的开始时间和结束时间都不跨天。...,实际上就是把同一房间的所有进出时间点串行化到一个连续的时间轴上,输出的每个时间段首尾相接但不重叠。

5.7K40
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    一个有趣的时间段重叠问题

    总活跃时长是指一天内活跃时长的总和。 二、问题分析 这是一个典型的重叠时间段的统计问题。具体来说,有这样几个问题需要解决:1. 一个房间内同一用户的重叠时间段合并;2....一个房间内同一用户的重叠时段问题 任意给定的一个房间,用户在其内的时间存在重叠部分,而重叠又分同一用户的重叠与不同用户之间重叠两种情况。...这样我们可以将在线时间分成多个互斥的时间段,并且利用当前时间点前面的所有累计进出用户数,作为前一个时间点到当前时间点的重叠度,也即不同用户数。算法具体步骤如下。...这两个点是保证算法成立的充要条件。出于同样的理由,在拆分跨天记录时,为保持时间点的唯一性,起止时间相差一秒。...SQL查询语句 with c1 as -- 合并同一房间同一用户的重叠时间段,用于统计峰值人数 ( select distinct roomid,userid,min(s) s,max(

    4.4K20

    每日算法系列【LeetCode 1031】两个非重叠子数组的最大和

    题目描述 给出非负整数数组 A ,返回两个非重叠(连续)子数组中元素的最大和,子数组的长度分别为 L 和 M。(这里需要澄清的是,长为 L 的子数组可以出现在长为 M 的子数组之前或之后。)...提示 L >= 1 M >= 1 L + M <= A.length <= 1000 0 <= A[i] <= 1000 题解 这题意思就是找到两段给定长度的、不重合的、连续的区间,使得两段区间和最大。...那有没有更快的方法呢?试试动态规划!因为两段区间有前后顺序,我们不妨假设长度为 L 的区间在后面。用 dpm[i] 表示前 i 个数中长度为 M 的区间和的最大值。...其实当我们遍历长度为 L 的区间时,长度为 M 的区间不用每次都重新遍历,可以重复利用之前的结果,每次向右移动直到和长度为 L 的区间衔接上为止。...这样就等于用了两个指针,分别指向了两个区间的右端点,总共最多移动 2n 次就行了。

    1.1K20

    矩形总面积计算器:计算两个矩形的总面积,包括重叠区域

    矩形总面积计算器:计算两个矩形的总面积,包括重叠区域 在平面上,我们经常遇到需要计算矩形面积的情况。本文将介绍一个简单而高效的算法,通过输入两个矩形的坐标,计算它们的总面积(包括重叠区域)。...思路与实现 核心思想 要计算两个矩形的总面积,我们可以先计算各自的面积,然后减去重叠区域的面积。 计算矩形面积 为了计算矩形的面积,我们可以使用简单的公式:矩形面积 = 长 × 宽。...计算重叠区域的面积 要计算重叠区域的面积,我们需要找到两个矩形在x轴和y轴方向上的重叠长度。首先,我们可以计算它们在x轴方向上的重叠长度。...通过使用公式计算矩形面积和重叠区域的面积,然后将它们相加,最后减去重叠区域的面积,我们可以得到两个矩形的总面积。 总结 本文介绍了一个简单而高效的算法,用于计算两个矩形的总面积(包括重叠区域)。...通过计算各自的面积,以及重叠区域的面积,我们可以轻松地得到两个矩形的总面积。这个算法思路清晰,并且在时间复杂度上非常高效。 希望本文能够帮助读者理解如何计算两个矩形的总面积,并在实际应用中提供指导。

    7310

    【运营】任意两个时间段的复购率?Power BI一招帮你搞定

    Power BI一招帮你搞定 在日常的运营管理中,我们经常会遇到想要查看某个时间段的用户在下一个时间段的复购情况,而且时间段是任意的,可以按月,可以按周,可以任意选择时间段,那么这个该如何用Power...我们先整理一下思路: 既然是任意选择时间段,那么切片器一定是直接用日期切片器,选择范围。 前一个日期范围和后一个日期范围,所以需要同时有两个切片器。...根据函数的描述,也就是求两个表的交集。再用COUNTROWS计算多少行,就是复购的数量,再除以日期1的客户数量,就得到了【复购率%】。 放到矩阵中: ?...这样,我们随意拖动两个滑竿,就能实现按年、季度、月、周等任意时间段的复购情况。 如果想查看明细,可以添加一个客户ID的字段来下钻: ? 在查看不同维度的复购率时,发现了一个有趣的事情: ?...有时候我们不仅关心客户本身的复购,更关心客户购买产品的复购,即虽然客户A在下一个时间段复购了,但是他在前一个时间段购买3种类别,在后一个时间段只购买了1种类别,我们也需要相应关注,比如: ?

    2.8K41

    两个非重叠子数组的最大和(一次遍历,要复习)*

    题目 给出非负整数数组 A ,返回两个非重叠(连续)子数组中元素的最大和,子数组的长度分别为 L 和 M。(这里需要澄清的是,长为 L 的子数组可以出现在长为 M 的子数组之前或之后。)...从形式上看,返回最大的 V,而 V = (A[i] + A[i+1] + ... + A[i+L-1]) + (A[j] + A[j+1] + ... + A[j+M-1]) 并满足下列条件之一: 0...示例 1: 输入:A = [0,6,5,2,2,5,1,9,4], L = 1, M = 2 输出:20 解释:子数组的一种选择中,[9] 长度为 1,[6,5] 长度为 2。...示例 2: 输入:A = [3,8,1,3,2,1,8,9,0], L = 3, M = 2 输出:29 解释:子数组的一种选择中,[3,8,1] 长度为 3,[8,9] 长度为 2。...M // 前面是 M + 当前的 L } return maxsum; } }; 4 ms 8.3 MB

    66610

    大厂算法面试:使用移动窗口查找两个不重叠且元素和等于给定值的子数组

    我们看看这次题目: 给定一个所有元素都是正整数的数组,同时给定一个值target,要求从数组中找到两个不重叠的子数组,使得各自数组的元素和都等于给定数值target,并且要求两个数组元素个数之和最小,例如给定数组为...[1 , 2, 1, 1, 1],同时给定目标值3,此时它有三个子数组分别为[1,2], [2,1],[1,1,1],他们的元素和都等于3,但是由于前两个数组有重叠,因此满足条件的两个子数组为[1,2]...现在我们看看问题的处理。解决这个问题有三个要点,1,找到所有满足条件的子数组,2,从这些数组中找到不重叠数组的组合,3,从步骤2中找到元素数量之和最小的两个数组。首先我们看第1点如何完成。...第二步就是找到不重叠而且两个数组长度之和最小的子数组。这就是cornner case,也是不好调试通过的地方。...,因此空间复杂度为O(n),这道题的难点在于获得两个不重叠的子数组,我花费了大量的时间在调试这一点上,如果面试机考中出现这道题,而且我在事先没有见过它的话,那么在调试步骤2时一定会让我挂掉。

    1.6K20

    memcpy函数的实现及内存重叠问题的分析

    ,另一方面字节数不可能是实数,出于上面两个方面的考虑字节数的类型应定义为size_t....memcpy函数将src的字节数复制到dest。如果源和目标重叠,这个函数不能确保重叠区域的原始源字节在被覆盖之前被复制。...内存重叠 注意:在这里的内存重叠我们只考虑为了成功实现内存拷贝要排除的内存重叠的情况。 当然也可能出现目标字符串覆盖源字符串的情况,但如果其满足成功拷贝的条件即可。...简略的讲就是源字符串中的字符从前往后向目标字符串按给定字节的大小依此进行拷贝。 观察上图,可以得到两个合理的区间即不会出现内存覆盖的区间。...第二种情况dest 的拷贝尽管会覆盖src的内容,出现了内存重叠,但其可以完成内存拷贝的功能,并没有将错误的信息拷贝过来。

    2.2K20

    「图像处理」U-Net中的重叠-切片

    (随机切片 i) patch中心位置根据其尺寸在图像内部随机选取,确定中心位置后,再根据各边长就可以确定patch的左上和右下两个顶点坐标。...下图蓝框部分是原图的左上角部分,镜像填充后,得到红框部分。 (镜像填充效果) 镜像填充后会进行按序切片,在切片时,各patch之间可以设定一个固定的间隔,这样能够避免过份重叠。...(按序切片 i) 注意,各切片之间的间隔是可以小于切片边长的,这就代表各切片可能存在重叠部分。...预测结果的重组与切片重组成图像的原理类似,这里就切片重组进行源码解析。 (切片重组 i) 在上一节提到,切片之间可能存在重叠部分,而重叠部分的像素值,我们通常取平均值。...(切片重组 ii) 注意,并不是将切片直接放入图像对应位置,而是使用求和(下图中 img +=、weights +=),就是因为切片之间可能存在重叠的部分,我们需要对这些部分求均值。

    2.1K00
    领券