在我的文章、书或视频中，均介绍过Excel Power Pivot中的按列排序问题，通过按列排序，可以实现一列数据参照另一列的顺序进行排序，具体可以参考文章《PP-入门前奏：传统透视表无法完成的简单的排序问题...但是，这之前一直没有讲，这个功能其实是有个缺陷的：你只能按既定的升序进行排序，不能在生成透视表的时候选择降序。...如下图所示的排序： 当选择降序时，透视表里会转换回Excel中“姓名”的排序方式，而不是Power Pivot中设置的参照排序： 如果需要调整回参照排序，排序选项中要选择...“数据源顺序”，但，没有降序的可选项！...——这需要去调整参照排序列的具体内容，比如原本的参照是1,2,3,4……的，调整为-1,-2,-3,-4…… 总的来说，参照排序目前在Excel里实现的是一种相对固定的方式，但也是对Excel
在 SQL 中，可以使用 ORDER BY 子句来实现排序。可以按照单列或多列的不同顺序进行排序。...例如，有一个名为 customers 的表，其中包含以下列：customer_id、first_name、last_name、city、state。我们可以按照多列的不同顺序来对表中的数据进行排序。...假设我们要先按照 state 列的升序排列，然后按照 city 列的降序排列，可以使用以下 SQL 查询语句： SELECT * FROM customers ORDER BY state ASC,...city DESC; 在上面的示例中，state 列将首先按升序进行排序，然后 city 列将按降序进行排序。...注意，ORDER BY 子句中的列名必须与 SELECT 子句中的列名相匹配，以便正确排序。
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法...（4）折叠法 将关键字分成位数为t的几个部分（最后一部分的位数可能小于t），然后把各部分按位对其进行相加，将所得的和舍弃进位，留下t位作为散列地址。...（3）再散列法（再哈希法） 当发生冲突的时候，使用第二个、第三个散列函数计算地址，直到没有冲突为止，但这种方法可能导致计算时间的大幅增加。 ...2、Bit-map法 位图法的基本原理是使用位数组来表示某些元素是否存在，如从8位电话中查找重复号码。 ...5.倒排索引法 6.外排序法 当待排序的对象数目特别多的时候，在内存中不能被一次性处理，必须把它们以文件形式存放在外存中，排序的时候再把它们一部分一部分的调入内存进行管理，这种方式就是外排序法。
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有Hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。...直接寻址法不会产生冲突，但由于它没有压缩映像，因此当关键字集合很大时，使用这种Hash函数是不可能实现地址编码的散列的。...这种方法比较适合于冲突比较严重的情况下使用 （3）再散列法 当发生冲突时，使用第二个、第三个哈希函数计算地址，直到无冲突时。但这种方法的缺点是计算时间会大幅增加。 （4）建立一个公共溢出区。...Bit-map法 Bit-map（位图）法的基本原理是使用位数组来表示某些元素是否存在，如8位电话号码中查重复号码，它适用于海量数据的快速查找、判重、删除等。...例如，针对按年份存取的数据，可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制却大体相同。
引人多维属性对风险进行描述可以从不同角度更全面的反映风险因素的特性，但其中可转移性和可预测性均可在可控制性上反映，所以只须将可控制性进行估计就可以较全面的反映风险的特性，根据研究的需要，分析认为风险估计一般是对负面影响估计...))表示风险因素类别Rj中风险因素受Ri类别中因素影响的向量矩阵。Wij的列向量是由Ri中每个因素以Rj中一个因素为次准则，进行比较判断得到判断矩阵的特征向量。 b.建立权矩阵。...因为每个风险因素所受的影响程度是在各风险类别中进行比较判断的，由多个矩阵组成的超矩阵中的各列向量不是归一化的，即列向量和不为1，无法比较分别存在于不同类别中的元素对一个为次准则的因素影响程度的大小;另外...将超矩阵按式(3)进行加权可得到加权超矩阵，加权超矩阵中列向量元素大小即为各风险因素对处于此列上的因素影响的大小，若某一风险因素对此因素没有影响，则对应的值为零。...此时可利用幂法或其他方法对加权超矩阵进行相对排序向量的求解，最后相对排序向量就是各风险因素在概率准则下的权重。 ? (3) 3)计算多准则风险因素权重。
稍不注意，你是在列上建了索引，可能你写的查询条件也是索引列，但最终执行计划没有走它的索引，从而走了全表扫描，这种建了索引而实际索引没用的情形就是索引失效。...我们以test_index表的col1列建立一个索引，col1是不是主键，以col1构建的B+树结构如下： 从图中我们可以看到和聚簇索引的区别： 叶子节点和非叶子节点都是使用col1列（非主键）的大小进行页记录排序...联合索引 同时为多个列建立索引称为联合索引，以这些列的大小为排序规则建立的B+树索引。...，%号放左边，两个%%号，查询的结果如下： %号放左边时，匹配的是尾部的字母，而尾部字是母没有顺序的，因为字符串不能按顺序查询，索引索引会失效 两个%%号是因为只有首字母进行索引排序，其他字母却是无需的...，因此用不上索引 当然索引失效的场景还有很多，比如： 对索引列使用函数，表达式计算 索引列进行了隐式转换 where语句中使用or 等等 只要我们理解了索引树的特点、原理，那么就能理解为什么这些场景下索引会失效
基数排序，最先开始以为很复杂，其实就是正对正整数，先按照个位数大小对数组进行排序，再百位、千位、万位……基数排序概述基数排序 (Radix Sort) 其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后对每个位数上的数字进行分别比较...基数排序：根据键值的每位数字来分配桶；一般用于长度相同的元素组成的数组。基数排序可以看做是进行多趟桶排序。...假设需要排序的数位数d，因此如果对每一位都使用计数排序的话，总的时间复杂度为o(dn)时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法...(MSD) 与最低有效位(LSD) LSD (Least sgnificant digital)基数排序通常使用以下排序顺序：短键排在长键之前，相同长度的键按词法lexicographically 排序...如果词典排序用于表示可变量长度的整数，例如从1到10 的数字，输出将表示为1, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9。
若要对动态查找表进行高效率的查找，最好使用二叉排序树。 1.1、二叉排序树基本概念 二叉排序树又称为是二叉查找树或二叉搜索树。...这就是散列查找法 （HashSearch)的思想，它通过对元素的关键字值进行某种运算，直接求出元素的地址， 即使用关键字到地址的直接转换方法，而不需要反复比较。因此，散列查找法又叫杂凑法或散列法。...2.1、数字分析法 如果事先知道关键字集合， 且每个关键字的位数比散列表的地址码位数多，每个关键字由n位数组成，如K1…Kn , 则可以从关键字中提取数字分布比较均匀的若干位作为散列地址。...创建散列表和查找散列表都会遇到冲突，两种情况下处理冲突的方法应该一致。 处理冲突的方法与散列表本身的组织形式有关。按组织形式的不同，通常分两大类：开放地址法和链地址法。...用几种不同方法处理冲突的散列表的平均查找长度 ? 五、总结 查找是数据处理中经常使用的一种操作。
在定义外键后，DBMS 不允许删除在另一个表中具有关联行的行。例如，不能删除关联订单的顾客。删除该顾客的唯一方法是首先删除相关的订单（这表示还要删除相关的订单项）。...❑ 表可包含多个唯一约束，但每个表只允许一个主键。 ❑ 唯一约束列可包含 NULL 值。 ❑ 唯一约束列可修改或更新。 ❑ 唯一约束列的值可重复使用。...索引 索引用来排序数据以加快搜索和排序操作的速度。 索引靠什么起作用？很简单，就是恰当的排序。找出书中词汇的困难不在于必须进行多少搜索，而在于书的内容没有按词汇排序。...取值不多的数据（如州）不如具有更多可能值的数据（如姓或名），能通过索引得到那么多的好处。 ❑ 索引用于数据过滤和数据排序。如果你经常以某种特定的顺序排序数据，则该数据可能适合做索引。...❑ 可以在索引中定义多个列（例如，州加上城市）。这样的索引仅在以州加城市的顺序排序时有用。如果想按城市排序，则这种索引没有用处。 提示：检查索引索引的效率随表数据的增加或改变而变化。
在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。 按升序按多列排序 要在多个列上对 DataFrame 进行排序，您必须提供一个列名称列表。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止，您仅对多列按升序排序。在下一个示例中，您将根据make和model列按降序排序。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...虽然这两种方法之间有很多相似之处，但通过查看它们之间的差异，可以清楚地知道使用哪一种方法来执行不同的分析任务。
针对每个值出现的位置，我们使用一个 bit array 来表示： bit map 下标对应列的下标 值为 0 则表示该下标没有出现该值 值为 1 则表示该下标出现了该值 如果 bit array 是稀疏的...但也免不了需要对某些列利用条件进行筛选，为此我们可以如 LSM-Tree 一样，对所有行按某一列进行排序后存储。 注意，不可能同时对多列进行排序。...因为我们需要维护多列间的下标间的对应关系，才可能按行取数据。 同时，排序后的那一列，压缩效果会更好。 不同副本，不同排序 在分布式数据库（数仓这么大，通常是分布式的）中，同一份数据我们会存储多份。...列式存储的写入 上述针对数仓的优化（列式存储、数据压缩和按列排序）都是为了解决数仓中常见的读写负载，读多写少，且读取都是超大规模的数据。 我们针对读做了优化，就让写入变得相对困难。...举个例子，要在中间某行插入一个数据，纵向来说，会影响所有的列文件（如果不做 segment 的话）；为了保证多列间按下标对应，横向来说，又得更新该行不同列的所有列文件。
欢迎 点赞✍评论⭐收藏 前言 分治法和回溯法都是常见的算法思想，它们在解决问题时有些相似，但也有一些不同之处。...在选择使用哪种算法思想时，需要根据具体问题的特点和要求进行选择。...如果循环结束时仍未找到目标元素，则返回-1，表示目标元素不存在。 2.2 归并排序 归并排序是一种分治算法，它将一个数组分成两个子数组，分别对子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并为一个有序数组。...二、回溯法1.概念 回溯法（Backtracking）是一种选优的暴力搜寻法。但是，由于暴力，回溯法的时间复杂度较高，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。...如果将目光着眼于整个迷宫，就可以发现这个迷宫其实就是一颗多叉树，每个路口就是一个节点，每个路口的岔路就是这个节点的子树，在这颗多叉树上应用深度优先搜索就是回溯法。
Family）的概念，它将一列或者多列组织在一起，HBase必须属于某一个列族。...HBase表中的行是通过行键（Rowkey）进行区分的。行键也是用来唯一确定一行的标识。 HBase中的行按Rowkey排序，排序方式采用字典顺序。...anchor列族的限定符每个都包含指向该行所代表的站点的外部站点的链接，以及它在其链接的anchor中使用的文本。 people列系列表示与该站点关联的人员。...版本问题： Rowkey、Column（列族和列）、Version组合在一起称为Hbase中的一个单元格。 Rowkey和Column的值是用字节数组表示的，Version则是用一个长整型表示的。...默认情况下，系统使用服务器的currentTimeMillis，但您可以在针对每一列指定版本（=长整数）。这意味着您可以在过去或将来指定时间，或者将long值用于非时间目的。
这是保证数据正确排序的唯一方法。千万不要仅依赖 GROUP BY 排序数据。 ORDER BY 排序数据 若不使用 ORDER BY，检索出的数据并不是以纯粹的随机顺序显示的。...你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。 你可以设定多个字段来排序。 你可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设置查询结果是按升序或降序排列。 默认情况下，它是按升序排列。...在指定一条 ORDER BY 子句时，应该保证它是SELECT语句中最后一条子句，否则这将报错 不限制是否使用非选择列进行排序 除了能用列名指出排序顺序外，ORDER BY 还支持按相对列位置进行排序，...通常，子查询将返回单个列并且与单个列匹配，但如果需要也可以使用多个列。 虽然子查询一般与IN操作符结合使用，但也可以用于测试等于（=）、不等于（）等。...使用正则表达式，可以编写查找所需行的非常复杂的匹配模式。虽然这些搜索机制非常有用，但存在几个重要的限制。
Sort使用类型默认的或作为参数指定的相等比较器进行排序。但Sort与LINQ中的OrderBy有个显著的不同：Sort修改原始列表的内容，而不是生成一个排好序的副本。...如果向字典添加了若干项然后迭代，你会发现项的顺序与插入时相同，但请不要信以为真。有点不幸的是，刻意添加条目以维持排序的实现可能会很怪异，而碰巧自然扰乱了排序的实现则可能带来更少的混淆。...但它们的内部数据结构却迥然不同：SortedList维护一个排序的条目数组，而SortedDictionary则使用的是红黑树结构（参见维基百科条目http://mng.bz/K1S4）。...但SortedList公开的集合实现了IList，因此可以使用排序的键索引有效地访问条目。 我不想因为谈论了这么多关于复杂度的内容而给你造成太大困扰。如果不是海量数据，则可不必担心所使用的实现。...如果冲突的数量越多，那么搜索的次数也越多，效率也越低(无论是线性探测法，二次探测法，双散列法都会这样寻找，只不过寻找的偏移位置算法不同而已，.NET Hashtable 类使用的是双散列法)。
（对数是幂运算的逆运算） 大O表示法指出了算法有多快。例如，假设列表包含n 个元素。简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n 次操作。使用大O表示法，这个运行时间为O (n )。单位秒呢？...没有——大O表示法指的并非以秒为单位的速度。大O表示法让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速 。 再来看一个例子。为检查长度为n 的列表，二分查找需要执行log n 次操作。...使用大O表示法，这个运行时间怎么表示呢？O (log n )。一般而言，大O表示法按从快到慢的顺序列出了你经常会遇到的5种大O运行时间。...，这样的算法包括接下来将介绍的旅行商问题的解决方案——一种非常慢的算法。 大O表示法指出了最糟情况下的运行时间. 选择排序 思想： 找出数组中最小的元素 把数组中最小的元素pop出来到新的数组里。...例如你每次输入iTesting，它返回你的总是同一个数字。 散列函数将不同的输入映射到不同的索引。
在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...下一个示例将解释如何指定排序顺序以及为什么注意您使用的列名列表很重要。 按升序按多列排序 要在多个列上对 DataFrame 进行排序，您必须提供一个列名称列表。...您可以看到更改列的顺序也会更改值的排序顺序。 按降序按多列排序 到目前为止，您仅对多列按升序排序。在下一个示例中，您将根据make和model列按降序排序。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...虽然这两种方法之间有很多相似之处，但通过查看它们之间的差异，可以清楚地知道使用哪一种方法来执行不同的分析任务。
20180315修复了视频演示中多张图片插入后，对数据排序后引起错位，再重新插入图片时图片不能按正确位置排放的问题。...3.插入的图片的内容在A列，最终图片存放到B列，即列偏移一个单位 4..插入的图片是从【F:\test\不同规格图片】文件夹中查找，查找模式包含子文件夹 多图插入-参数配置完的插图场景 多图插入-插入图片演示效果...多图插入-图片未找到标颜色 重新调整图片 当插入的图片，不如预想的效果大小，可以调整行高列宽后，再点击【重新调整图片】按钮，图片即可重新按新的行高列宽进行调整。...另外如果对插入的图片的源文件名进行了筛选操作，图片的位置也会有所错位，此时也可再点击【重新调整图片】按钮，让图片归位到正确位置 多图插入-调整前 多图插入-调整后 当图片名称内容列进行过排序操作后图片错乱解决办法...) 图片放大操作 因插件插入图片使用了一些新的技术（PictureBox容器加载图片），插入的图片不能像普通图片那样可以选定，再手动拖拉图片放大缩小，但同时它可以识别出一些用户对图片的单击、双击、右键鼠标等操作而对其有所反应
但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该>=nlg(1/E)*lge ，大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。...我们根据元素的一些特征把元素分配到不同的链表中去，也是根据这些特征，找到正确的链表，再从链表中找出这个元素。 元素特征转变为数组下标的方法就是散列法。...散列法当然不止一种，下面列出三种比较常用的： 1，除法散列法 （求模数） 最直观的一种，上图使用的就是这种散列法，公式： index = value % 16 学过汇编的都知道，求模数其实是通过一个除法运算得到的...数据库索引及优化 索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。...第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
这些维度的取值基本都在一个小集合范围内，数据量大时会有很多重复取值。如果数据是按这些列排序的，则相邻记录之间取值相同的情况就很常见。这时，使用很轻量级的压缩算法也能获得很好的压缩率。...行存分段比较简单，按数据量大体平均分段，再找记录结束标记确定分段点位置即可。但列存不能采用同样的办法。由于列存的不同列是分别存储的，也必须分别分段。...查找列存比较适合遍历计算，比如分组汇总等。对于大多数查找任务来讲，列存却会导致更差的性能。在不用索引的时候，通常的列存即使已经有序存储，也无法使用二分法查找。...SPL采用倍增分段机制后，可以较迅速按记录序号在列存格式中找到各字段值，就可以执行二分法了。同时，索引中记录整条记录的序号即可，容量就能小得多，和行存时差不多。...不过，使用二分法或索引查找的时候，仍然需要到各个字段的数据块分别读取，性能还是赶不上行存。所以，如果要追求极致的查找性能，还是要采用行存。实际应用中，最好是让程序员根据计算的需要来选择是否列存。
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