如何利用推力减少数组中不连续的数字段 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何查找递增连续数组中缺失的数字

在一个长度为n的递增数组中,数组中元素范围是0 ~ n-1,如何在这个递增连续数组中查找缺失的数字? 分析下: 1. 排序数组中的搜索算法,首先想到的就是二分法查找 2....丢失的数字之前的左子数组:nums[m] = m, 需要找到第一个nums[m] > m的数组索引值即可....例如数组nums={0, 1, 2, 3, 4, 6, 7 }, 在索引m=5时,nums[m]>m; 一起看下遍历过程 1....继续计算m指针值,m= (l + r)/2=(5 + 5)/2=5; 这时发现左,中,右三指针都指向了num[4], 但4并不是我们想要的值....综上,对于有序数组的查找,一般都会使用二分法查找.在查找数据的时候,注意左右边界指针的移动.以及遍历标记(l<=j)即可.

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利用Numpy中的ascontiguousarray可以是数组在内存上连续，加速计算

好像是不连续数组的shape不兼容。...译文所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: 这时候arr.T变成了Fortran 连续的（Fortran contiguous），因为相邻列中的元素在内存中相邻存储的了...补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...True ALIGNED : True WRITEBACKIFCOPY : False UPDATEIFCOPY : False 可以这样认为，ascontiguousarray函数将一个内存不连续存储的数组转换为内存连续存储的数组

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利用Python进行回归不连续设计评估政策干预的效果：商业中的应用

基本原理及实施步骤 2.1 基本原理在RDD中，被研究对象被分成两组：处理组和控制组。组的划分是基于某个连续变量的分界点或阈值。这个连续变量可以是考试成绩、收入水平、年龄等。...3.案例背景介绍 3.1 背景信息以一家电子商务公司的客户忠诚度计划为例，展示如何应用回归不连续设计来评估政策干预的效果。...3.3 数据准备和选择在进行回归不连续设计分析时，选择适当的样本和数据范围是关键。...5.5 数学公式模型建模前的数学公式在回归不连续设计（RDD）中，我们通常会构建一个线性回归模型来评估政策干预的效果。...6 实际应用将上述回归不连续设计（RDD）的分析结果应用到实际场景中。

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2020-03-02：在无序数组中，如何求第K小的数？

2020-03-02：在无序数组中，如何求第K小的数？福哥答案2021-03-02： 1.堆排序。时间复杂度：O(N*lgK)。有代码。 2.单边快排。时间复杂度：O(N)。有代码。...make([]int, len(arr)) copy(arrc, arr) return process2(arrc, 0, len(arr)-1, k-1) } // arr 第k小的数...// process2(arr, 0, N-1, k-1) // arr[L..R] 范围上，如果排序的话(不是真的去排序)，找位于index的数 // index [L..R] func process2...// 每一个小组内部排好序 // 小组的中位数组成新数组 // 这个新数组的中位数返回 pivot := medianOfMedians(arr, L, R)...// 每个小组内部排序 // 每个小组中位数领出来，组成marr // marr中的中位数，返回 func medianOfMedians(arr []int, L int, R int) int {

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Python中使用deepdiff对比json对象时，对比时如何忽略数组中多个不同对象的相同字段

一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享：就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。

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在 C# 中使用 Span 和 Memory 编写高性能代码

中的 Span Span 和 Arrays Span 和 ReadOnlySpan Memory 入门 ReadOnlyMemory Span 和 Memory 的优势连续和非连续内存缓冲区不连续的缓冲区...Span 和 Memory 结构体为数组、字符串或任何连续的托管或非托管内存块提供低级接口，它们的主要功能是促进微优化和编写低分配代码，以减少托管内存分配，从而减少垃圾收集器的负担。...Span span = stackalloc byte[100]; 下面的代码片段显示了如何使用字节数组创建 Span、如何将整数存储在字节数组中以及如何计算存储的所有整数的总和。...下面的代码片段显示了如何使用 Span 指向数组中由三个元素组成的片段。...不连续的缓冲区: ReadOnly 序列让作者们假设开发者正在使用一个不连续的缓冲区。例如，数据可能来自网络流、数据库调用或文件流。这些场景中的每一个都可以有多个大小不同的缓冲区。

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列式存储的另一面

采用列存则只需要读取需要用到的列，数据访问量大概率会大幅减少，而大数据计算中磁盘扫描时间的占比很大，减少访问量就能节约大量时间。...加剧硬盘的不连续访问程度列式存储时，各列是连续存储的，这样同时访问多个列进行计算时，就会导致造成不连续的随机访问，访问的列越多造成的不连续性就越强。...而针对机械硬盘的不连续读取会严重影响性能，在访问列数较多或总列数并不多时，就可能发生还不如行存的性能好的现象，因为行存是连续访问的，跳动的成本有可能超过。...有些数据类型的字段值的长度本身就是不固定的（串型），而固定长度的字段值（整数、日期）也可能因为要压缩编码（列存中常用的技术）而变成不固定，一定要用定长方式存储，索引倒是简单了，访问也很快，但会加大存储量...这样就会有一个矛盾，首先，分块数不能太少了，否则就无法做到灵活分段了（只有5个分块时不可能做出10个分段），按现代服务器的CPU（核）数，要有上百个分块才能比较自由地平衡分段；但是，分块数又不能太多，列数据在物理上会被拆成多个不连续的小块

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Go：利用CPU缓存的局部性原理优化数据访问模式

本文将详细探讨如何在Go语言中利用CPU缓存的局部性原理优化数据访问模式，以提升程序性能。什么是局部性原理局部性原理分为两种类型：时间局部性和空间局部性。...利用这两种局部性原理，CPU缓存能够显著减少内存访问的延迟，提高程序运行速度。数据访问模式优化在Go语言中，我们可以通过多种方式优化数据访问模式，充分利用CPU缓存的局部性原理。...以下是一些常见的优化策略： 1. 数据结构优化选择合适的数据结构可以显著提高缓存命中率。例如，使用数组而不是链表，因为数组在内存中是连续存储的，访问相邻元素时具有良好的空间局部性。...go // 不推荐：链表 type Node struct { Value int Next *Node } // 推荐：数组 func sumArray(arr []int) int...数据排列优化在结构体中，将经常一起访问的字段放在一起，可以提高缓存的利用效率。

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最近的面试都在问些什么？

go基础相关： slice和数组的区别 1.数组是定长的，是一片连续的内存，长度定义好后不能修改；切片是灵活的，可以动态扩容，切片是一个结构体，包括指向底层数组的指针、长度、容量； 2.作为参数传递时，...存储空间占用更小，更快地加载到内存；基于数值比基于字符串比较速度更快；整数类型的ID一般是自增的，顺序写磁盘，减少数据碎片；ID更具有唯一性； mysql中，如何判断一个字段是否适合建立索引？...使用LIKE操作符进行模糊匹配，查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配导致隐式类型转换，查询中对索引列进行了计算或使用了函数；如果数据量小, 不走索引；当使用order by时, 如果发现走索引的效率比较慢...http; 3.连接方式：RPC通常基于长连接，如分布式系统中，服务间的相互调用，长连接在建立连接后保持连接状态，可以减少连接和断开连接的开销，不过在一些轻量级RPC调用场景中，通信不频繁时RPC会采用短连接...Redis如何实现数据不丢失？

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如何吸引到第一批种子用户？第一批种子用户是怎么来的找种子用户那么困难？

；利用明星、网络红人、专家等名人效应，带动其他用户；豆瓣、知乎、贴吧等；朋友之间的社交圈来帮忙宣传；众筹网站，众筹用户；利用公司原有产品的用户群，做用户导入；和其他App换量；...但是不否认的一点是，这样的平台是我们接触潜在种子用户的必备的渠道。采用豆腐丁法获取种子用户，执行过程下来的缺点有： 1. 缺乏清晰的策略规划； 2....它试图为用户提供全方位服务，但同时控制他们访问网络的渠道。由于其产品通常和互联网标准不兼容，因此有效地将用户封锁在一个"密闭花园"里。...互联网时代，种子用户散落在，犹如一个浩瀚的星空一样的黑洞，如何更为有效的影响和勾引种子用户？靠的是内容！种子用户从感知、决策、采纳到推荐，需要平衡创新的感知风险和收益，过程中需要内容来辅助决策。...如何向种子用户群体有效传递创新卖点的过程中，除去一对一联系的内容传播，还需要种子用户积极帮助我们传递产品的内容以激活种子用户群体的认知。需要依然是种子用方法论。种子用户方法论立.jpg

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APCP燃料制作和相关性质研究

称量精确至0.1克，以确保混合物的化学均匀性和燃烧性能一致性；然后在真空环境下将所有成分混合。真空环境能够防止空气掺入混合物中，减少气泡形成。...在实际测试中，采用三峰分布的AP颗粒能够更好地填充燃料的空隙结构，减少制造过程中的气泡和裂缝，从而提高燃料的密度和一致性。...研究和实验表明，采用三峰粒度分布的铵高氯酸盐（AP）颗粒不仅可以减少制造过程中的气泡和裂缝，还能显著提高燃料的性能一致性。具体来说，三峰粒度分布指的是在混合物中同时存在三种不同粒径的AP颗粒。...这种分布方式能够有效地填充燃料中的空隙，使得各个颗粒之间的排列更加紧密，进而减少了制造过程中可能出现的气泡和裂缝。...图2.3 颗粒分布对缺陷和密度一致性的影响此外，三峰粒度分布还能够优化燃烧特性。在燃烧过程中，不同粒径的AP颗粒能够提供不同速率的氧化反应，从而使得燃烧过程更加平稳和连续。

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【数据蒋堂】列式存储的另一面

采用列存则只需要读取需要用到的列，数据访问量会大幅减少，而大数据计算中磁盘扫描时间的占比很大，减少访问量就能节约大量时间。...加剧硬盘的不连续访问程度列式存储时，各列是连续存储的，这样同时访问多个列进行计算时，就会造成不连续的随机访问，访问的列越多造成的不连续性就越强。...而针对机械硬盘的不连续读取会严重影响性能，在访问列数较多或总列数并不多时，就有可能发生列行性能不如行存的现象，因为列行跳动的成本可能会超过行存连续访问的成本。...有些数据类型的字段值的长度本身就是不固定的（串型），而固定长度的字段值（整数、日期）也可能因为要压缩编码（列存中常用的技术）而变成不固定的，如果一定要用定长方式存储，索引倒是简单了，访问也很快，但会加大存储量...这样就会有一个矛盾，首先，分块数不能太少了，否则就无法做到灵活分段了（只有5个分块时不可能做出10个分段），按现代服务器的CPU（核）数，要有上百个分块才能比较自由地平衡分段；但是，分块数又不能太多，列数据在物理上会被拆成多个不连续的小块

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科学瞎想系列之三十九船舶动力系统（5）

3）由于全船动力、电力系统的融合，可以通过科学合理的能量调度减少设备总容量配置，特别是电源设备的总容量，以节约成本、重量和空间。...如果把海水作为那个导体，并把海水置于磁场中，那么给海水通以某方向的直流电流，海水就会受到向后的推力，船舶受反作用力而向前行驶，这就是磁流体推进的原理。...原理虽然很简单，但真正用于实际船舶的推进却有极大的技术难度，主要难度在于推力的大小问题，一般船舶需要的推力大约在10^5~10^6牛顿的数量级，说牛顿宝宝们可能没有神马概念，说推力大概在数十吨到数百吨的数量级可能你就知道什么谱了...物理知识告诉我们，通电导体在磁场中受力的大小F=BIL，即受力大小与磁感应强度（磁密）、电流大小和导体长度成正比，要想达到那个数量级的推力，需要海水中电流要达到数万安培，磁密需要达到数特斯拉。...使海水中电流达到数万安难度还不算太大（也不小），而磁密要达到数特斯拉可是个天大的难题，要知道海水的导磁性能与空气基本相当，要在一个较大的空间（长度数量级为米）内建立数特斯拉的磁密需要百万安匝数量级的励磁电流

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力学概念| 自平衡体系(一)

拉杆拱 ▲图1 拉杆拱如图1所示，竖向荷载作用下，拱脚会产生水平推力，如果拱脚处没有较好的平衡此推力的条件，则会增加设计难度。如果在拱脚增加拉杆，形成自平衡结构，就很好的解决这一难题。...屋盖结构直接落地，与下部高架候车层结构为互相独立的结构单元。 ▲图2 青岛北站的拱形受力体系和基础拉索南京奥林匹克体育中心南京奥林匹克体育中心设计利用了拉杆拱原理。...▲图3 南京奥体中心拱形受力体系重庆菜园坝长江大桥重庆菜园坝长江大桥主桥由420m的中跨和102m及88m对称分布的边跨、侧跨组成主桥总长800m,立面布置如图4所示，总体上由一对对称的预应力混凝土连续刚构...-系杆中拱组成。...▲图4 重庆菜园坝长江大桥桥面相当于拉杆拱的作用，平衡一部分拱肋传来的推力。这种结构形式至少部分构成了自平衡体系，从而有效地降低了下部推力。

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Redis数据结构为什么既省内存又高效？

底层存储当其他人问你Redis是如何用单线程来实现每秒10w+的QPS，你会如何回答呢？...如何记录这个value的类型呢？我们定义一个类用一个type字段表示类型的种类不就行了？...因为sdshdr5取消了alloc字段，因此也不会进行空间预分配」这还不够，sds在减少内存分配，减少内存碎片的目标上还做了其他努力，当字符串是long类型的整数时，直接用整数来保存这个字符串当字符串的长度小于等于...则现在10的位置为2 （下标）* 4（大小）=8字节，结束位置为3 * 4=12字节将新添加的元素放到扩容后的数组上「插入和删除的过程和ziplist类似，不画图了，需要注意intset目前只能升级不能降级...，即属性字段的前几位表示属性，后几位表示内容（sdshdr5）优先使用内存紧凑的数据结构，这样内存利用率高，内存碎片少（例如hash和zset优先用ziplist，set优先用intset）在内存使用和执行效效率之间做一个比较好的均衡

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【翻译】MongoDB指南CRUD操作（四）

例如_id 字段的相等匹配条件具有很高的选择性，因为它最多能匹配到一个文档。选择性越低的查询匹配到的文档比例越大。选择性低的查询不能有效地利用索引甚至不能利用索引。...，因为上面创建的索引不包含_id字段。...索引键通常都比目录文档要小的多，索引键通常在内存中或连续地存储于磁盘上。限制索引字段上的限制如果出现下面的情况，一个索引就不能够覆盖一个查询：集合中有一个文档包含一个数组类型的字段。...如果有一个字段是数组，那么这个索引就变成了多键值索引（multi-key index）并且其不支持覆盖查询。查询谓词中的字段或者投影器返回字段是嵌入式文档字段。...检测的文档数与查询匹配到的文档数的不同指示，为了提高查询性能，使用索引可能会有效果。

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项目中至少提高3倍的19条MySQL优化

2、SQL语句中IN包含的值不应过多 MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。...两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。...13、不建议使用%前缀模糊查询例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。那如何查询%name%？...3）合理利用索引：被驱动表的索引字段作为on的限制字段。 4）利用小表去驱动大表： ? 从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。...其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。 ? 这个方式有时能减少3倍的时间。以上19条MySQL优化方法希望对大家有所帮助！记得分享转发点“在看”哦。

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原创|054|仓储物流系统中的自动化缓存（下）

自动化仓储物流系统中，缓存中最常见的应用有如下几类： 01输送机：输送机由于是连续性输送设备，设备自身从出发地一直延续到目的地，由于输送机具有"长"这一特点，因此物料单元正好可以分布在输送机上...，“1”号如果不施加外力，会离开缓存输送机进入下游。...假如本段缓存最大能存放8个物料单元，则最先进入的“1”号物料在等待后续存放物料过程中，要持续承受三个外力，一个是前方的阻挡器的阻力，一个是后方的“2”号物料单元的推力，最后还要承受输送机向前输送的摩擦力...因此，要使缓存中的物料尽可能的保存完好，可以从减少物料的受力和时间入手：将缓存分割成多个缓存段如将上例中的缓存量为8个的缓存输送机，拆分成两段缓存量为4个的缓存输送机。 ?...减小推力F2 减少推力F2的主要目标是减少物料与物料之间的挤压，最常见的解决方式即所谓的零压力积放功能。 ?

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Redis进阶不得不了解的内存优化细节

Redis所有的数据都在内存中，而内存又是非常宝贵的资源。对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题。本文让我们深入到Redis细节中，学习内存优化的技巧。...可以使用object idletime {key}命令在不更新lru字段情况下查看当前键的空闲时间。...开发提示：高并发写入场景中，在条件允许的情况下建议字符串长度控制在39字节以内，减少创建redisObject内存分配次数从而提高性能。二....惰性删除机制，字符串缩减后的空间不释放，作为预分配空间保留。 2.预分配机制因为字符串(SDS)存在预分配机制，日常开发中要小心预分配带来的内存浪费，例如下表的测试用例。...根据以上对ziplist字段说明，可以分析出该数据结构特点如下: 1) 内部表现为数据紧凑排列的一块连续内存数组。 2) 可以模拟双向链表结构，以O(1)时间复杂度入队和出队。

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巧用这19条MySQL优化，效率至少提高3倍

2、SQL语句中IN包含的值不应过多 MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。...两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。...13、不建议使用%前缀模糊查询例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。那如何查询%name%？...3）合理利用索引：被驱动表的索引字段作为on的限制字段。 4）利用小表去驱动大表： ? 从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。...其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。 ? 这个方式有时能减少3倍的时间。以上19条MySQL优化方法希望对大家有所帮助！

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