文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

LeetCode题组：第26题-删除排序数组中的重复项

1.题目：删除排序数组中的重复项 给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。（注意这里提到了排序数组，也就是说数组是有序的。...如果无序，我们又该如何解决这个问题呢，我下面给出了无序数组的解决方案，当然也适用于有序数组） 不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...示例 2: 给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4], 函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums 的前五个元素被修改为 0, 1, 2, 3, 4。...，则将后一个数删除 if(nums[i]==nums[j]){ for(int k=j; k<length-1; k++){ nums[k]=nums[k+1]; }

72420

MySQL 删除重复的数据并只保留一条的三种方法

删除临时表：DROP TABLE temp_table; 删除临时表。这样，你就成功地删除了原始表中的重复记录，只保留了一条唯一记录。...方法二：自连查询上面的这个方案不太行，会改变原来的数据id为了避免改变原来的数据 ID，我们可以使用一个不同的方法，通过使用自连接来标记重复的数据并删除多余的记录。...你可以使用以下 SQL 语句来删除重复记录，只保留一条（通常是保留 ID 最小的那一条）：-- Step 1: 标记要删除的重复记录DELETE t1FROM your_table t1INNER JOIN...确认删除成功：通过 SELECT 语句查看剩余的数据，确保删除操作正确。这个方法的优点是：不会改变原始数据的 ID。保留每组重复记录中 ID 最小的一条记录。操作简单且高效。...方法三：使用子查询当然，还有其他方案可以在不改变原始数据 ID 的情况下删除重复记录。使用子查询来保留每组重复记录中 ID 最小的一条记录，并删除其余的重复记录。

5000
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    【Python】PySpark 数据计算 ④ ( RDD#filter 方法 - 过滤 RDD 中的元素 | RDD#distinct 方法 - 对 RDD 中的元素去重 )

    , 传入的 func 参数是一个 函数 或者 lambda 匿名函数 , 用于定义过滤条件 , func 函数返回 True , 则保留元素 ; func 函数返回 False , 则删除元素 ;...定义了要过滤的条件 ; 符合条件的 元素 保留 , 不符合条件的删除 ; 下面介绍 filter 函数中的 func 函数类型参数的类型 要求 ; func 函数 类型说明 : (T) -> bool...传入 filter 方法中的 func 函数参数 , 其函数类型 是 接受一个 任意类型 元素作为参数 , 并返回一个布尔值 , 该布尔值的作用是表示该元素是否应该保留在新的 RDD 中 ; 返回 True...保留元素 ; 返回 False 删除元素 ; 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例 下面代码中的核心代码是 : # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sc.parallelize([...% 2 == 0 , 传入数字 , 如果是偶数返回 True , 保留元素 ; 如果是 奇数 返回 False , 删除元素 ; 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark

    48410

    删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

    第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...first’（默认）：保留第一个重复值；’last’：保留最后一个重复值。False：删除所有重复项。 inplace：是否覆盖原始数据框架。...图3 在上面的代码中，我们选择不传递任何参数，这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5，它被丢弃了。因此，保留了第一个重复的值。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。

    6.1K30

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    所谓记录，类似于表中的一“行”数据，一般由几个字段构成。记录，是数据集中唯一可以区分数据的集合，RDD 的各个分区包含不同的一部分记录，可以独立进行操作。...RDD的优势有如下： 内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...惰性运算 PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。...提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集.

    3.9K30

    数据导入与预处理-第5章-数据清理

    2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示所有相同的数据都被标记为重复项。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...第二组数的中位数为Q3；当数据的总数量为奇数时，中位数会将数据集划分为个数相等（每组有 (n-1)/2 个）的两组数，其中第一组数的中数为Q1，第二组数的中数为Q3。

    4.5K20

    Spark Parquet详解

    、15、82.5）这个数据组进行压缩，问题是该组中数据格式并不一致且占用内存空间大小不同，也就没法进行特定的压缩手段； 列式存储则不同，它的存储单元是某一列数据，比如（张三、李四）或者（15，16），那么就可以针对某一列进行特定的压缩...； 针对统计信息的耗时主要体现在数据插入删除时的维护更新上： 行式存储：插入删除每条数据都需要将年龄与最大最小值进行比较并判断是否需要更新，如果是插入数据，那么更新只需要分别于最大最小进行对比即可，如果是删除数据...所以既不符合定义等级，也不符合重复等级的要求，又是第一层的节点，因此全部都是0； name 定义等级 重复等级 张三 0 0 李四 0 0 score列所处层级、类型与name列一致，也全部都是0，这里就不列出来了...； age列同样处于第一层，但是它是optinal的，因此满足定义等级的要求，只有张三有age，定义等级为1，路径上只有它自己满足，重复等级为0； age 定义等级 重复等级 15 1 0 hobby_name...1 0 足球 1 1 home_page列只在张三的第一个hobbies中有，首先重复等级为0，这点与篮球是一个原因，而定义等级为2，因为它是repeated，路径上它的父节点也是repeated的；

    1.7K43

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存中处理数据 并将数据保存在内存中，这是 PySpark 和 Mapreduce（I/O 密集型）之间的主要区别。...③.惰性运算 PySpark 不会在驱动程序出现/遇到 RDD 转换时对其进行评估，而是在遇到（DAG）时保留所有转换，并在看到第一个 RDD 操作时评估所有转换。...提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据...DataFrame：以前的版本被称为SchemaRDD，按一组有固定名字和类型的列来组织的分布式数据集....PySpark Shuffle 是一项昂贵的操作，因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 混洗分区大小和性能 根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务

    3.9K10

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ，NGram类将输入特征转换成n-grams； NGram将字符串序列（比如Tokenizer的输出）作为输入，参数n用于指定每个n-gram中的项的个数； from pyspark.ml.feature...，也就是说，在指定分割范围外的数值将被作为错误对待； 注意：如果你不知道目标列的上下限，你需要添加正负无穷作为你分割的第一个和最后一个箱； 注意：提供的分割顺序必须是单调递增的，s0 重复列，因此不会出现重复列，注意，如果指定了一个不存在的字符串列会抛出异常； 输出向量会把特征按照整数指定的顺序排列，然后才是按照字符串指定的顺序； 假设我们有包含userFeatures...操作的子集，包括”~“、”.“、”:“、”+“、”-“： ~分割目标和项，类似公式中的等号； +连接多个项，”+ 0“表示移除截距； -移除一项，”- 1“表示移除截距； :相互作用（数值型做乘法、类别型做二分...被创建； 一个用于展示每个输出行与目标行之间距离的列会被添加到输出数据集中； 注意：当哈希桶中没有足够候选数据点时，近似最近邻搜索会返回少于指定的个数的行； LSH算法 LSH算法通常是一一对应的，即一个距离算法

    21.9K41

    独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

    它是多行结构，每一行又包含了多个观察项。同一行可以包含多种类型的数据格式（异质性），而同一列只能是同种类型的数据（同质性）。数据框通常除了数据本身还包含定义数据的元数据；比如，列和行的名字。...数据框的特点 数据框实际上是分布式的，这使得它成为一种具有容错能力和高可用性的数据结构。 惰性求值是一种计算策略，只有在使用值的时候才对表达式进行计算，避免了重复计算。...让我们用这些行来创建数据框对象： PySpark数据框实例1：国际足联世界杯数据集 这里我们采用了国际足联世界杯参赛者的数据集。...查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据，根据指定的条件，我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096，同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8....到这里，我们的PySpark数据框教程就结束了。 我希望在这个PySpark数据框教程中，你们对PySpark数据框是什么已经有了大概的了解，并知道了为什么它会在行业中被使用以及它的特点。

    6K10

    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...，仅保留最后一次出现的数据项；'False’表示所有相同的数据都被标记为重复项。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...’表示删除所有的重复项。

    13.1K10

    pandas 重复数据处理大全（附代码）

    通过两个参数的设置就可以查看自己想要的重复值了，以此判断要删除哪个，保留哪个。 删除重复值 当确定好需要删除的重复值后，就进行进行删除的操作了。 删除重复值会用到drop_duplicates函数。...同样可以设置first、last、False first：保留第一次出现的重复行，删除其他重复行 last：保留最后一次出现的重复行，删除其他重复行 False：删除所有重复行 inplace：布尔值，...默认为False，是否直接在原数据上删除重复项或删除重复项后返回副本。...，保留第一个重复行，因此第二行被删除了。...如果我们随机地删除重复行，没有明确的逻辑，那么对于这种随机性线上是无法复现的，即无法保证清洗后的数据一致性。 所以我们在删除重复行前，可以把重复判断字段进行排序处理。

    2.5K20

    Spark编程实验二：RDD编程初级实践

    2、编写独立应用程序实现数据去重 对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。...，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。...B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。...，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。...，并利用round(x,2)保留两位小数 result = res.map(lambda x:(x[0],round(x[1][0]/x[1][1],2))) #将结果写入result文件中，repartition

    4200

    NLP和客户漏斗：使用PySpark对事件进行加权

    TF-IDF是一种用于评估文档或一组文档中单词或短语重要性的统计度量。通过使用PySpark计算TF-IDF并将其应用于客户漏斗数据，我们可以了解客户行为并提高机器学习模型在预测购买方面的性能。...该漏斗通常被描绘为从上至下逐渐变窄的宽顶，每个阶段代表客户旅程中的不同阶段。 客户漏斗的阶段通常包括： 认知：这是客户旅程的第一阶段，客户对产品或服务有所认识。...保留：在初始购买后，客户进入保留阶段，重点是保持客户的满意度和忠诚度。这可能包括提供优质的客户服务、提供促销或折扣，或提供额外的支持或资源。...---- 使用自然语言处理（NLP）和PySpark，我们可以分析客户漏斗中的一系列有意义的事件，并相对于整体语料库给予独特事件更高的权重。...使用PySpark计算TF-IDF 为了计算一组事件的TF-IDF，我们可以使用PySpark将事件按类型分组，并计算每个类型的出现次数。

    21130

    基于Excel2013的PowerQuery入门

    将第一行作为标题.png ? 成功将第一行作为标题.png ? 删除间隔行1.png ? 删除间隔行2.png ? 成功删除最后一行.png ? 填充按钮位置.png ?...成功转换.png 其他的各项步骤原理相同，省略。 5.删除重复项 在下载文件中打开05-删除重复项.xlsx，如下图所示。 ? 删除重复项1.png ?...下单日期升序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ? 对客户名称删除重复项.png ? 首次购买分析结果.png 客户最大订单分析 选定金额这一列，进行降序排序 ?...金额降序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ? image.png ? 客户最大订单分析结果.png 多次购买客户分析 选定客户名称这一列，进行保留重复项 ?...保留重复项按钮位置.png 只有1次购买记录的客户会被删除，多次购买记录的客户会被保留。 例如一个客户有3次购买记录，保留重复项后该客户被保留3次购买记录。 ?

    10.2K50

    利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

    它将运行中的应用程序的状态不时地保存在任何可靠的存储器（如HDFS）上。但是，它比缓存速度慢，灵活性低。 ❞ 当我们有流数据时，我们可以使用检查点。转换结果取决于以前的转换结果，需要保留才能使用它。...我们还检查元数据信息，比如用于创建流数据的配置和一组DStream(离散流)操作的结果等等。...我们读取数据并检查： # 导入所需库 from pyspark import SparkContext from pyspark.sql.session import SparkSession from...在第一阶段中，我们将使用RegexTokenizer 将Tweet文本转换为单词列表。然后，我们将从单词列表中删除停用词并创建单词向量。...所以，每当我们收到新的文本，我们就会把它传递到管道中，得到预测的情绪。 我们将定义一个函数 「get_prediction」，它将删除空白语句并创建一个数据框，其中每行包含一条推特。

    5.4K10
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券