一、 统计二进制中1的个数 1.1 法一： 先输入一个数字（十进制），然后我们把这个数字对2取余数，判断求出的数字是否为1，若为1，则计数器+1，若没有则把输入的数字...count++; num /= 2; } printf("%d", count); return 0; } 1.2 法二： 我们也可以将这个数（n）按位与（...n-1），这样可以巧妙地把二进制中1前面的0全消了，同样只要进行一次计数器就加一 int main() { int num = 0; int count = 0; printf("请输入一个数："...，就可以获得这个数的最后一位数字然后再分别打印出来就行了 int main() { int num = 0; printf("请输入一个数："); scanf("%d", &num); int...i >=0; i -= 2) { printf("%d ", (num >> i) & 1); } printf("\n"); return 0; } 三、求两个数二进制中不同位的个数
，如果相等则说明线程池的任务执行完了，否则既未执行完。...3.具体实现 3.1 统计完成任务数 通过判断线程池中的计划执行任务数和已完成任务数，来判断线程池是否已经全部执行完，如果计划执行任务数=已完成任务数，那么线程池的任务就全部执行完了，否则就未执行完。...以上程序的执行结果如下： 缺点分析 CountDownLatch 缺点是计数器只能使用一次，CountDownLatch 创建之后不能被重复使用。...当前线程被中断，则抛出 InterruptedException 异常，并停止等待，继续执行。...reset 方法：使得CyclicBarrier回归初始状态，直观来看它做了两件事： 如果有正在等待的线程，则会抛出 BrokenBarrierException 异常，且这些线程停止等待，继续执行。
段统计，时间统计，以及所有建议类统计数据被收集。 ALL： 收集所有typical级别数据、操作系统时间统计和行源执行统计信息等。多用于调试模式，生产环境不建议使用。...因此基线就是某个特定时段业务高峰期数据库整体性能的一个基准报告，一旦当后续数据库出现性能问题或运行不佳的时候，通过使用基线，与性能问题期间的性能统计数据进行比对，得出两者的差异报告，有助于问题的定位与解决...如果计划使用自适应阈值，则可考虑使用更大的移动窗口（如 30 天），以便准确计算阈值。可通过将该移动窗口中的天数更改为等于或小于 AWR 保留期中的天数，来重新调整移动窗口基线的大小。...当你的系统工作量周期为1周，比如工作日是OLTP的工作负荷，而在周末运行批量工作，则默认的8天保留时间不需要去修改。...在这种情况下，工作量和统计数据的自动收集将被停止，且许多Oracle数据库的自动管理功能将不能使用。另外，你不能手动创建快照，因此Oracle强烈建议不要关闭snapshot的自动收集。 5.
，如果相等则说明线程池的任务执行完了，否则既未执行完。...3.具体实现 3.1 统计完成任务数 通过判断线程池中的计划执行任务数和已完成任务数，来判断线程池是否已经全部执行完，如果计划执行任务数=已完成任务数，那么线程池的任务就全部执行完了，否则就未执行完。...以上程序的执行结果如下： 图片 缺点分析 CountDownLatch 缺点是计数器只能使用一次，CountDownLatch 创建之后不能被重复使用。...当前线程被中断，则抛出 InterruptedException 异常，并停止等待，继续执行。...reset 方法：使得CyclicBarrier回归初始状态，直观来看它做了两件事： 如果有正在等待的线程，则会抛出 BrokenBarrierException 异常，且这些线程停止等待，继续执行。
而spark-sql并非是在内存中对字段进行去重及计数，而是先对字段进行去重，然后再进行计数（下称非内存方案）。...如果某个数位于集合内，就将它对应的位图内的比特置为1，否则保持为0。将集合中的数对应的位图中的比特依次置为1后，去重计数即为位图中为1的比特数。...然后在Flink去重前增加一个map()算子，在该算子中尝试获取每条数据去重字段对应的id，如获取到则封装进数据并发送到下游，如获取不到则利用Redisson的锁和RAtomicLong全局生成一个自增...内存方案则在第一阶段预聚合时没有将数据放入状态的过程，假如任务在某个时间周期内停止（例如开一分钟窗口计算，任务在00:00:30停止）并做Savepoint，那么任务从断点恢复的时候该时间周期内断点之前的数据就丢失了...，造成该时间周期统计数据不准确（这里其实无论内存还是非内存方案在任务第一次启动的时候都存在这个问题，只是非内存方案在后续从断点恢复的时候可以从状态中获取某个时间周期内断点之前的数据）。
多条件计数。将条件应用于跨多个区域的单元格，然后统计满足所有条件的次数。 每个区域的条件一次应用于一个单元格。如果所有的第一个单元格都满足其关联条件，则计数增加 1。...如果所有的第二个单元格都满足其关联条件，则计数再增加 1，依此类推，直到计算完所有单元格。 criteria_range1 必需。在其中计算关联条件的第一个区域。 criteria1 必需。...每一个附加的区域都必须与参数 criteria_range1 具有相同的行数和列数。这些区域无需彼此相邻。...当为2个时，即为单条件计数。 可以使用通配符，问号? 匹配任意单个字符，星号匹配任意字符串。如果要查找实际的问号或星号，请在字符前键入波形符~ 不区分大小写。...如果条件参数是对空单元格的引用，COUNTIFS 会将该单元格的值视为0。 例：统计迟到和旷课次数。 计算迟到总次数，旷课总次数，以及前两日都迟到的总次数。
这样做的好处是: 削峰:有大量流量进入时,会发生溢出,从而限流保护服务可用 缓冲:不至于直接请求到服务器,缓冲压力 消费速度固定 因为计算性能固定 令牌桶算法 令牌桶与漏桶相似,不同的是令牌桶桶中放了一些令牌...如图所示，令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。...令牌桶好处就是,如果某一瞬间访问量剧增或者有突发情况,可以通过改变桶中令牌数量来改变连接数,就好比那个食堂排队吃饭的问题,如果现在不是直接去窗口排队,而是先来楼外拿饭票然后再去排队,那么有高三的学生时可以将增加饭票数量或者优先将令牌给高三的学生...接口时间窗口 固定时间窗口算法(也就是前面提到的计数器算法)的问题是统计区间太大，限流不够精确，而且在第二个统计区间 时没有考虑与前一个统计区间的关系与影响（第一个区间后半段 + 第二个区间前半段也是一分钟...为了解决上面我们提到的临界问题，我们试图把每个统计区间分为更小的统计区间，更精确的统计计数。
释放锁用del key，释放之前先比较一下value是否与当前的value一样，原因见后面。key为锁名。value为随机数并用一个变量记录这个随机数。...value使用随机数的原因：超时后，新的线程获取锁了并为key设置了新的随机数，原先的线程还一直在执行逻辑，最后并执行了del指令，如果使用了随机数，在删除前比较了，就不会把key给删了。...以此类推，想统计签到天数时就执行bitcount Akey。返回的是1的个数，也就是签到天数。...pfcount key统计基数。 实现：在做UV时，即统计独立访客数就可以用上他，针对全网站、单独页面都可以。...会返回两个结果，一个是游标停止的地方，是个整数，下次就把0换成这个整数接着找。另一个就是找到的key了。
那么我们可以这么做：在一开 始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，...如图所示，令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。...image.png 令牌桶好处就是,如果某一瞬间访问量剧增或者有突发情况,可以通过改变桶中令牌数量来改变连接数,就好比那个食堂排队吃饭的问题,如果现在不是直接去窗口排队,而是先来楼外拿饭票然后再去排队...5.2 接口时间窗口 固定时间窗口算法(也就是前面提到的计数器算法)的问题是统计区间太大，限流不够精确，而且在第二个统计区间 时没有考虑与前一个统计区间的关系与影响（第一个区间后半段...为了解决上面我们提到的临界问题，我们试图把每个统计区间分为更小的统计区间，更精确的统计计数。
而在我们的例子中，前三个 session 中的 sleep(100)，使得这三个语句都处于“执行”状态，以此来模拟大查询。...如果处于锁等待状态的线程计数不减一，InnoDB 就会认为线程数用满了，会阻止其他语句进入引擎执行，这样线程 1 不能提交事务。而另外的 128 个线程又处于锁等待状态，整个系统就堵住了。...虽然说等锁的线程不算在并发线程计数里，但如果它在真正地执行查询，就比如我们上面例子中前三个事务中的 select sleep(100) from t，还是要算进并发线程的计数的。...内部统计 针对磁盘利用率这个问题，如果 MySQL 可以告诉我们，内部每一次 IO 请求的时间，那我们判断数据库是否出问题的方法就可靠得多了。...各个字段的统计逻辑，与 redo log 的各个字段完全相同。这里，我就不再赘述了。
(1) 统计字符 输入一行字符，分别统计出其中英文字母空格、数字和其它字符的个数 # (1)统计字符 # 输入一行字符，分别统计出其中英文字母空格、数字和其它字符的个数 string = input...通过分析小球的运动轨迹,我们可以看到,第一次小球落下的高度是100m 后面都是前一次的高度的一半进行来回弹跳 # 落体反弹问题 # 每次落地后反一球从100米高度自由落下，跳回原高度的一半; #...a.append(high) count += 1 else: #第二次及后面都是前一次运动高度的一半,并且小球来回弹跳2次 high...因此，如果需要创建一个不可变的元素集合，应该使用()来创建元组。如果需要创建一个可变的元素集合，应该使用[]来创建列表。...# 求指定数列的和 # 有一分数序列: 2/1，3/2，5/3，8/5，13/821/13... # 求出这个数列的前20项之和。
位图的使用场景 记录用户一年的签到情况 实时统计在线人数和某个用户的在线状态 BITCOUNT统计大数据量的性能问题 位图 位图的最大优点之一是，它们在存储信息时通常可以节省大量空间 位图不是一个真实的数据类型...,则其余位置自动填充为0; ?...用户的签到总天数 BITCOUNT uidkey 0 0 BITCOUNT统计区间范围 BITCOUNT key [start end] #start和end参数指的是字节的索引 不是位的索引...如果只是实时统计在线人数我们可能直接用 redis中的 incr 就可以很方便的统计； 但是如果我们还需要记录每个用户是否在线呢？...; 像get操作是O(1); 如果数据特别大的话可能会有性能问题; 官网是这样子说的： 在内存在456字节大小的时候，BITCOUNT仍然与任何其他O（1） Redis命令（如GET或INCR ）一样快
CPU核数，则每执行一个任务前都让线程yield()一次 2.2该模块函数接口总结大全 synchronous同步线程模型所有接口及其功能说明如下表所示： 类名 函数接口 功能说明 ServiceExecutorSynchronous...Worker工作线程对应while(){}循环每循环一次都会进行线程私有运行时间ThreadState计数，总的时间统计就是以该线程私有统计信息为基准求和而来。...判断本线程是否比较”闲”，如果是则直接销毁退出。3. 线程创建起来进行初始线程名设置、线程主循环一些计数处理等。...控制线程每过一定时间循环检查线程池中的线程压力状态，实现原理就是简单的实时记录线程池中的线程当前运行情况，为以下两类计数：总线程数_threadsRunning、 当前正在运行task任务的线程数threadsInUse...#检查上一次循环到本次循环这段时间范围内线程池中线程的工作压力 #如果压力不大，则说明无需增加工作线程数，则继续下一次循环 if (utilizationPct < idlePctThreshold
字符串：向上搜索“字符串”的功能 n 重复前一个搜索（与 / 或 ? 有关） N 反向重复前一个搜索（与 / 或 ?...「#yy」：例如，「6yy」表示拷贝从光标所在的该行"往下数"6行文字。 「p」：将缓冲区内的字符贴到光标所在位置。注意：所有与"y"有关的复制命令都必须与"p"配合才能完成复制与粘贴功能。...7）回复上一次操作 「u」：如果您误执行一个命令，可以马上按下「u」，回到上一个操作。按多次"u"可以执行多次回复。...62.wc 统计指定文件中的字节数、字数、行数, 并将统计结果显示输出 -l filename 报告行数 -c filename 报告字节数 -m filename 报告字符数 -w filename...-q 只显示最后的结果 89.netstat | 显示与IP、TCP、UDP和ICMP协议相关的统计数据 90.telnet [参数] [主机] | 用于远程登录，采用明文传送报文，安全性不好 91
基数就是指一个集合中不同值的数目，比如 a, b, c, d 的基数就是 4，a, b, c, d, a 的基数还是 4。虽然 a 出现两次，只会被计算一次。...比如说，抛一次硬币就出现正面了，此时 k 为 1; 第一次抛硬币是反面，则继续抛，直到第三次才出现正面，此时 k 为 3。...在设置前，要设置进桶的值是否大于桶中的旧值，如果大于才进行设置，否则不进行设置。示例如下图所示。...[示意图] 如果 offset_bits 大于 2 ，则说明一个桶分布在两个字节内，此时需要将两个字节的内容都进行倒置，然后再进行拼接得到桶的值，如下图所示。...VAL : 一字节，表示连续多少个桶的计数为多少，前一位为标志1，四位表示连桶内计数，所以最大表示桶的计数为32。后两位表示连续多少个桶。
特征工程与数据清洗数据科学中有句话叫 "Garbage In, Garbage Out"，意思是说如果用于分析的数据质量差、存在许多错误，那么即使分析的模型方法再缜密复杂，都不能变出花来，结果仍是不可用的...数据聚合——顾客消费特征首先，是RFM模型中顾客的消费特征：R：客户最近一次购买离分析日期 (设为2021-08-14)的距离，用以判断购买用户活跃状态F：客户消费频次M：客户消费金额 这些都是一段时间内消费数据的聚合...：图片 pd.cut中的bins参数为将客单价划分的区间数，填入5，则平均分为5档。...接下来，给RFM特征数据表新增字段"是否异常"，默认值为0，然后再用Tukey's Test函数把异常数据标记为1，最后只需保留值为0的数据即可。...，在这里就是对客户ID进行去重计数，统计各价位段的顾客数。
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