红移查询需要很长时间进行分组 - 腾讯云开发者社区

光速：光速测量 3*10的8次方；麦克尔孙：8面镜实验；时间膨胀：太空旅客；双生子杨缪时间膨胀是一种物理现象：两个完全相同的时钟之中，拿着甲钟的人会发现乙钟比自己的走得慢。...任何本地的时间（也就是位于同一个坐标系上的观测者所测量出的时间）都以同一个速度前进。时间膨胀效应适用于任何解释时间速度变化的过程。...这种引力时间膨胀效应在本条目中只会被略略带过，在主条目中会有更详细的讨论（另见：引力红移）。...我坐着一艘飞船往太空飞，不是寿命变得很长了么？抱歉寿命还是一样，不会因此变长，飞船里面流逝的时间变得很慢，但是人不会有所感觉，时间假如过了一天，地上就可能一年时间了。...而在地球的人看我们的动作会很慢，一个动作都会花很长时间，而我们看地球上，就像快进一样播放。这就是时间缓慢效应，所以说是可以进行时间旅行的。协变性，光速不变：长度收缩，火车隧道悖论：

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hashmap的底层实现原理_hashtable底层数据结构

如果其中一个节点的K和参数K进行equals返回true，那么此时该节点的value就是我们要找的value了，get方法最终返回这个要找的value。为何随机增删、查询效率都很高的原因是？...原因: 增删是在链表上完成的，而查询只需扫描部分，则效率高。 HashMap集合的key，会先后调用两个方法，hashCode and equals方法，这这两个方法都需要重写。...好处就是避免在最极端的情况下链表变得很长很长，在查询的时候，效率会非常慢。...红黑树查询：其访问性能近似于折半查找，时间复杂度 O(logn)；链表查询：这种情况下，需要遍历全部元素才行，时间复杂度 O(n)；简单的说，红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，其主要的优点就是“平衡...从任一节点到其子树中每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点； 5、所有的叶节点都是是黑色的（注意这里说叶子节点其实是上图中的 NIL 节点）；在树的结构发生改变时（插入或者删除操作），往往会破坏上述条件 3 或条件 4，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的条件

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Java并发——ConcurrentHashMap

Java 8 的 ConcurrentHashMap 引入红黑树的好处就是避免在极端的情况下冲突链表变得很长，在查询的时候，效率会非常慢。...可是当链表越来越长，需要用红黑树的形式来保证查询的效率3、为什么阈值是8？...，从而导致查询效率低，而此时转为红黑树更多的是一种保底策略，用来保证极端情况下查询的效率。...通常如果 hash 算法正常的话，那么链表的长度也不会很长，那么红黑树也不会带来明显的查询时间上的优势，反而会增加空间负担。...Java 8 先使用拉链法，在链表长度超过一定阈值时，将链表转换为红黑树，来提高查找效率4、查询时间复杂度Java 7 遍历链表的时间复杂度是 O(n)，n 为链表长度。

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掌握4个HashMap核心知识点，你可以轻松玩转红黑树！

好处就是避免在最极端的情况下冲突链表变得很长很长，在查询的时候，效率会非常慢。...[8900fc296e754fc3a70e965e44cff426~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 红黑树查询：其访问性能近似于折半查找，时间复杂度 O(logn)；链表查询...：这种情况下，需要遍历全部元素才行，时间复杂度 O(n)；本文主要是讲解红黑树的实现，只有充分理解了红黑树，对于之前的分析才会更加理解。...“简单的说，红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，其主要的优点就是“平衡“，即左右子树高度几乎一致，以此来防止树退化为链表，通过这种方式来保障查找的时间复杂度为 log(n)。...2、调整方式 “上面已经说到当树的结构发生改变时，红黑树的条件可能被破坏，需要通过调整使得查找树重新满足红黑树的条件。

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Java中高级面试题（1）

4、因为LinkedList要移动指针,所以查询操作性能比较低。适用场景分析：当需要对数据进行对此访问的情况下选用ArrayList，当需要对数据进行多次增加删除修改时采用LinkedList。...2、ConcurrentHashMap采用锁分段技术，将整个Hash桶进行了分段segment，也就是将这个大的数组分成了几个小的片段segment，而且每个小的片段segment上面都有锁存在，那么在插入元素的时候就需要先找到应该插入到哪一个片段...segment，然后再在这个片段上面进行插入，而且这里还需要获取segment锁。...---- HashTable和ConcurrentHashMap的区别它们都可以用于多线程的环境，但是当Hashtable的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间。...2、sleep()方法导致了程序暂停执行指定的时间，让出cpu给其他线程，但是他的监控状态依然保持着，当指定的时间到了又会自动恢复运行状态。所以在调用sleep()方法的过程中，线程不会释放对象锁。

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count(distinct) 玩出了新花样

HASH 索引中的记录不是按照字段内容顺序存放的，而是乱序的，其优点在于查找时间复杂度是 O(1)，按单个值查找记录速度非常快，但不能用于范围查询。...红黑树是平衡二叉排序树，因此 B-TREE 索引中的结点是排好序的，支持范围查询，但是按单个值查找记录的时间复杂度是 O(logN)，相比于 HASH 索引来说要低一些。...红黑树写满过，部分数据在磁盘文件中，部分数据在内存中。需要先把内存中红黑树所有结点数据写入到磁盘文件中，组成最后一个数据块。所有数据都写入磁盘文件之后，就可以开始进行合并去重和分组计数了。...比较新的 top Merge_chunk 中最小记录的内容和 old_key的值，如果一样，说明字段内容重复，不需要进行分组计数，回到 ③ ，继续进行下一轮循环。...经过 ③ ~ ⑥ 循环执行过程，优先队列中还会剩下 1 个 Merge_chunk，需要对 Merge_chunk 对应数据块中剩下的记录进行分组计数，因为是一个数据块内部的记录，就不需要去重了。

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137亿光年！霍普金斯大学发布交互式宇宙地图，陪你走到宇宙尽头

斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey，缩写为SDSS）是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜进行的红移巡天项目。这个项目已经运行了20多年。...多年来，望远镜夜复一夜地扫描宇宙的不同部分进行成像，捕捉这种异常广阔的视角目前，SDSS已观测数百万个星系。这次用于创建地图的，只是其中的一小部分数据。...宇宙随着时间不断膨胀。这种膨胀拉伸了光的波长。对我们来说，天体越远，颜色就越红。例如，星系离我们最近，波长最短，照片中呈蓝色。而类星体离我们最远，波长最长，故呈红色。...红移椭圆星系随着宇宙的膨胀，光子被拉伸，所有物体都看起来更红。椭圆星系就是这种情况。在距离地球40亿到80亿光年的距离上，椭圆星系的光波被「红移」，呈现红色。...红移类星体在这些距离上，宇宙的膨胀是如此之大，以至于来自类星体的蓝色光子被拉伸并显得更红。随着宇宙的膨胀，大爆炸约38万年后，能量逐渐形成了物质，大量氢气弥散在宇宙中。

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HashMap遍历和notice

map.forEach((key,value)->{ System.out.println("key=" + key + " value=" + value); }); 强烈建议使用第一种 EntrySet 进行遍历...第一种可以把 key value 同时取出，第二种还得需要通过 key 取一次 value，效率较低, 第三种需要 JDK1.8 以上，通过外层遍历 table，内层遍历链表或红黑树。...在 JDK1.8 中对 HashMap 进行了优化：当 hash 碰撞之后写入链表的长度超过了阈值(默认为8)，链表将会转换为红黑树。...假设 hash 冲突非常严重，一个数组后面接了很长的链表，此时重新的时间复杂度就是 O(n) 。如果是红黑树，时间复杂度就是 O(logn) 。大大提高了查询效率。

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面试官问JDK7和JDK8的HashMap不一样在哪里？我懵了

当我们进行put的时候，数据插入到 HashMap 中， JDK8 的HashMap Java8 对 HashMap 进行了一些修改，最大的不同就是利用了红黑树，所以其由数组+链表+红黑树组成。...红黑树红黑树又称红-黑二叉树，它首先是一颗二叉树，它具有二叉树所有的特性。同时红黑树更是一颗自平衡的排序二叉树。为什么平衡？...就是因为它在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。...而我们的答案也是需要理解的：（当冲突的链表长度超过8个的时候），为什么要这样设计呢？好处就是避免在最极端的情况下冲突链表变得很长很长，在查询的时候，效率会非常慢。...红黑树查询：其访问性能近似于折半查找，时间复杂度O(logn)；链表查询：这种情况下，需要遍历全部元素才行，时间复杂度O(n)；所以才使用的红黑树，说到这里，我相信大家肯定知道如果面试官再问 JDK7

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了解红黑树的起源，理解红黑树的本质

说起跳表，我们就不得不提另一种非常经典的数据结构——红黑树，红黑树相对于跳表来说，虽然时间复杂度都是O(log n)，但是红黑树的使用场景相对更广泛一些，在早期的Linux内核中就一直存在红黑树的实现，...我们从T往上找，它的父节点U，U的两颗子树的高度差为1，满足AVL树的规则，再往上，S的两颗子树的高度差为1，也满足规则，再往上，V的两颗子树的高度差为2，不满足规则，此时，需要一个自平衡的过程，该如何自平衡呢...F H这个节点变成了F H J了，也不符合2-3树的规则，继续上移H，根节点变为D H，同时，上移的过程中，子节点也要相应的分裂，过程大致如下： ?...当然，2-3-4树插入元素的过程也很好理解，比如，上面这颗树，插入元素M，找到K L这个节点，插入即可，形成4节点，满足规则，不需要自平衡： ? 再插入元素N呢？...过程与2-3树一样，向上分裂即可，此时，中间节点有两个，取任意一个上移都是可以的，我们这里以左中节点上移为例，大致过程如下： ? 是不是挺简单的，至少比AVL树那种左旋右旋简单得多。

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面试官问JDK7和JDK8的HashMap不一样在哪里？我懵了

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Mysql中的索引

红黑树最大的特点是每个节点都属于两种颜色(红色或黑色)之一,且节点颜色的划分需要满足下面的规则。...img 红黑树与AVL树相比,红黑树的查询效率会有所下降,这是因为树的平衡性变差,高度更高。...但红黑树的删除效率大大提高了，因为红黑树同时引入了颜色，当插入或删除数据时，只需要进行O(1)次数的旋转以及变色就能保证基本的平衡，不需要像AVL树进行O(lgn)次数的旋转。...从磁盘中读取数据时,都是按磁盘块来读取的,并不是一条一条读的,如果我们尽可能多的把数据放进磁盘块中,那么一次磁盘读取就会读取更多的数据,那么查询数据的时间也就会降低。...使用B+树进行范围查找,顺序查找,分组查找,去重相当容易,因为B+树的数据是按顺序存放的。而B树的数据分散在每个节点,要实现这一点很困难。

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【面经分享，附答案】美团到家 | 实习一面 | 后端

（哭泣），这段时间看了不少面经，挑一篇发上来和大家分享下，以后发面经都会尽量带上我的答题思路（蓝色引用中的就是），今日面经来源可文末 “阅读原文“ 直达，时间 2022/06/29 楼主自述：第一次来面大厂...里面的缓存是啥连接器、查询缓存、解析器、优化器、执行器当表被修改时，查询缓存中的任何相关条目都会被清空，对于更新比较频繁且流量很大的表来说，这个特性会导致很大的数据库压力 19）设计表时如何设计索引...建立索引的几个原则：为经常作为查询条件 or 经常需要排序/分组/联合操作的字段建立索引索引的数量不是越多越好尽量使用数据量少的索引（如果索引字段的值确实很长，可以使用前缀索引）不在频繁更新的字段上建立索引...、表数据可以确定比较少的不需要建索引、where 条件中用不到的字段不适合建立索引、唯一性太差的字段不适合建立索引 20）MySQL 有哪些锁悲观锁：表锁：读锁和写锁（可以加在表上也可以加在行上）...线程对变量的所有操作（读取、赋值等）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的数据。

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mysql创建索引的原则

在mysql中使用索引的原则有以下几点： 1、对于查询频率高的字段创建索引； 2、对排序、分组、联合查询频率高的字段创建索引； 3、索引的数目不宜太多原因：a、每创建一个索引都会占用相应的物理控件...Student)，存在多个字段(StudentNo, StudentName, Sex, Address, Phone, BirthDate)，其中需要对StudentNo,StudentName字段进行查询...，对Sex字段进行分组，对BirthDate字段进行排序，此时可以创建多列索引 index index_name (StudentNo, StudentName, Sex, BirthDate...如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。 6、尽量使用数据量少的索引如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。...例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。 7、尽量使用前缀来索引如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。

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DQL语句排序与分组

一、DQL-排序排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。...| 女 | 19 | 86.0 | 80.0 | 2017-09-01 | 他来自北京 | | 7 | 刘红 | 女 | 18 | 90.0 | 98.0 | 2017-09...数据分组是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别，分组后的的数据称为分组数据。...分组语法 – 语法格式： select */字段列表 from 数据库表名 [group by 分组字段名 [having 条件表达式]]; – 分组方式将学生信息表中男、女同学进行分组原始数据...| +------+ | 男 | | 女 | +------+ 2 行于数据集 (0.01 秒) 注意：当我们使用某个字段分组,在查询的时候也需要将这个字段查询出来,否则看不到数据属于哪组的。

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900页数学论文证明旋转的黑洞不会爆炸，丘成桐：30多年来广义相对论首次重大突破

三位数学家对其进行了持续数年的研究，前后共发布了5篇论文，光论文页数加起来就有2100页之多！其中最新的这篇912页的关键论文，已上传到arXiv。...除去两视界外，克尔黑洞的最外围还有一个界限称为静止界限（Static Limit）或无限红移面（Surface of Infinite Redshift）。...为了评估克尔黑洞的稳定性，他们需要让黑洞受到轻微的干扰，然后观察随着时间的推移，这些物体的解决方案会发生什么变化。举个简单的例子，就像声波冲击酒杯时，大多数情况酒杯都是轻轻摇晃后就稳定下来。...论证过程大致是这样的: 首先，研究者假设与他们自己试图证明的相反，即克尔解决方案不会永远存在，这就意味着在一个很长的时间之后就会失效。...然后，他们使用了一些数学技巧，即通过对偏微分方程进行分析，将克尔解决方案扩展到声称的最长时间之外。换言之，研究者证明了这个“很长的时间”其实是无限的，也就是很稳定。

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面试系列之-HashMap实现原理（JAVA基础）

，可能导致get为null：如果线程T1put一个元素，发现需要resize，table重新创建时，是一个空的数组，此时如果其他线程使用get()时，会得到null；随机增删、查询效率都很高的原因增删是在链表上完成的...，而查询只需扫描部分，则效率高； HashMap红黑树原理分析红黑树是一种近似平衡的二叉查找树，其主要的优点就是“平衡“，即左右子树高度几乎一致，以此来防止树退化为链表，好处就是避免在最极端的情况下链表变得很长很长...+红黑树的数据结构（当链表的深度达到8的时候，也就是默认阈值，就会自动扩容把链表转成红黑树的数据结构来把时间复杂度从O（n）变成O（logN）提高了效率）；在JDK1.7的时候是先进行扩容后进行插入，...以先扩容为例，先比较是否是新增的数据，再比较是否需要增加数据后扩容，这样比较会浪费时间，而后扩容，就在中途直接通过return返回了，根本执行不到是否扩容，这样可以提高效率的。...；时间复杂度：链表O（n/2）,红黑树O（log(n)）；冲突超过8才将链表转为红黑树而不直接用红黑树默认使用链表，链表占用的内存更小正常情况下，想要达到冲突为8的几率非常小，如果真的发生了转为红黑树可以保证极端情况下的效率

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Group by隐式排序，一个优美的BUG

喏 → MySQL江湖路 | 专栏目录你在使用MySQL的Group by分组时，是否发现分组后的数据都是有序的？其实，在MySQL8.0版本前，优化器在分组查询时都会进行隐式排序。...在MySQL 8.0中，不再发生这种情况，因此不再需要在末尾指定ORDER BY NULL来抑制隐式排序（如前所述）。但是，查询结果可能与以前的MySQL版本不同。...我们知道，要对一组数据进行分组，MySQL优化器会选择不同的方法。其中最有效的一种是分组之前对数据排序，降低数据复杂度，使得连续分组变得很容易。...如下查询语句，用到了appName_idx索引，因此group by查询不需要排序，直接分组，高效。...自此Group by隐式排序功能被删除，分组排序必须用order by来进行，分组的算法依然可以基于正负向索引延续之前分组的高效性。

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新来的领导下令升级 MySQL 8.0，完美掉坑…

你在使用MySQL的Group by分组时，是否发现分组后的数据都是有序的？其实，在MySQL8.0版本前，优化器在分组查询时都会进行隐式排序。那既然隐式排序为什么还要保留Order by？...可见，MySQL在8.0版本前的分组查询中，偷偷加上了排序操作。纳尼？MySQL还有这种操作？...我们知道，要对一组数据进行分组，MySQL优化器会选择不同的方法。其中最有效的一种是分组之前对数据排序，降低数据复杂度，使得连续分组变得很容易。...如下查询语句，用到了appName_idx索引，因此group by查询不需要排序，直接分组，高效。...自此Group by隐式排序功能被删除，分组排序必须用order by来进行，分组的算法依然可以基于正负向索引延续之前分组的高效性。

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Mysql基础

十三、分组分组就是把具有相同的数据值的行放在同一组中。可以对同一分组数据使用汇总函数进行处理，例如求分组数据的平均值等。指定的分组字段除了能按该字段进行分组，也会自动按该字段进行排序。...SELECT col, COUNT(*) AS num FROM mytable GROUP BY col; GROUP BY 自动按分组字段进行排序，ORDER BY 也可以按汇总字段来进行排序。...与红黑树的比较红黑树等平衡树也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用 B+ Tree 作为索引结构，主要有以下两个原因：（一）更少的查找次数平衡树查找操作的时间复杂度和树高 h 相关，...预读过程中，磁盘进行顺序读取，顺序读取不需要进行磁盘寻道，并且只需要很短的旋转时间，速度会非常快。操作系统一般将内存和磁盘分割成固定大小的块，每一块称为一页，内存与磁盘以页为单位交换数据。...游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理） 7 视图优缺点（优点：选择性的读取数据库、通过简单查询的得到一些原本需要复杂查询才能得到的结果、维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据、对于相同的数据可产生不同的视图

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光速：时间膨胀：太空旅客；双生子杨缪协变性，光速不变：

hashmap的底层实现原理_hashtable底层数据结构

Java并发——ConcurrentHashMap

掌握4个HashMap核心知识点，你可以轻松玩转红黑树！

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count(distinct) 玩出了新花样

137亿光年！霍普金斯大学发布交互式宇宙地图，陪你走到宇宙尽头

HashMap遍历和notice

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