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嵌套循环?

嵌套循环是指在一个循环体内部再嵌套另一个循环体的编程结构。它可以用来处理需要多层次迭代的问题,通过多次循环来遍历和处理数据。

嵌套循环可以分为两种类型:内部循环和外部循环。内部循环是指在外部循环的每次迭代中,内部循环都会完整地执行一次。而外部循环则是指内部循环在外部循环的每次迭代中只执行一部分。

嵌套循环在编程中有广泛的应用场景,例如:

  1. 矩阵操作:可以使用嵌套循环来遍历和操作二维矩阵中的每个元素。
  2. 数据组合:当需要对多个数据进行组合时,可以使用嵌套循环来生成所有可能的组合。
  3. 图像处理:在图像处理中,可以使用嵌套循环来遍历图像的像素,并对其进行处理。
  4. 数据库查询:在数据库查询中,可以使用嵌套循环来处理多个表之间的关联关系。

对于嵌套循环的优化,可以考虑以下几点:

  1. 减少循环次数:在设计嵌套循环时,可以通过合理的算法和数据结构选择,减少循环的次数,提高程序的效率。
  2. 提前终止循环:在某些情况下,可以通过添加条件判断语句,提前终止内部循环或外部循环,从而减少不必要的计算。
  3. 并行化处理:对于一些可以并行执行的任务,可以考虑使用并行计算的方式,提高程序的运行速度。

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关于嵌套循环的更多信息,您可以参考腾讯云的官方文档:嵌套循环 - 腾讯云

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Python编程思想(14):嵌套循环

如果把一个循环放在另一个循环体内,那么就可以形成嵌套循环。嵌套循环可以是两层,也可以是多层,但并不建议嵌套循环超过3层。嵌套循环既可以是 for-in循环嵌套while循环,也可以是 while循环嵌套 for-in循环,所在都是for-in循环,或都是while循环。也就是说,各种类型的循环都可以作为外层循环,各种类型的循环也都可以作为内层循环。当程序遇到嵌套循环时,如果外层循环的循环条件是True,则开始执行外层循环的循环体,而外层循环每执行一次循环,内层循环就执行一遍循环。当内层循环执行结束后,外层循环则继续执行下一次循环,当最外层循环结束后,整个嵌套循环也就结束了。

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  • 《数据库索引设计优化》读书笔记(五)

    分析: A为父表,B为子表,两个表做主外键关联查询,只有主键和外键上有索引,并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105(100 + 1005)秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505(500 + 5)秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下,为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析: 因为B1 > :B1的FF很小,仅为0.001%,所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过索引B1访问B表,因为B1是宽索引,所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2),以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5((15+5005+0.5)/1000)秒。

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