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    sqlite3自动插入创建时间和更新时间

    以前开发系统时,用Mysql和Postgres比较多,sqlite3接触不多,这次使用,希望sqlite3也能提供几个基本的功能,比如:主键ID自增插入数据时,自动更新创建时间(created_at)更新数据时...创建完成后,插入两条数据,插入时不指定ID字段,发现数据库会帮我们自动插入ID。...创建时间(created_at)接下来,设置创建时间(created_at)和更新时间(updated_at)自动插入:DEFAULT (DATETIME('now', 'localtime'))powershell...更新时间(updated_at)经过上面的改造之后,插入数据没有问题了,但是更新数据时还有一个瑕疵。更新数据时,updated_at字段没有变化,一直是插入数据时的那个时间。...总结最后,创建一个带有自增ID,自动插入创建时间和更新时间的完整SQL如下:powershell复制代码CREATE TABLE IF NOT EXISTS position_info ( id

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    ASP中实现UNIX时间

    在康盛创想发布UC以后,我曾经尝试为其编写ASP把版本的客户端类库,过程中发现了几个问题,首当其冲的当然是服务器端不支持非php平台的接口,这个问题直接导致了我选择另起炉灶开发自己的通用用户中心。...在PHP中,时间函数time()获得的不是我们在ASP中的事件函数Now()所返回的“2008-06-04 21:19:41”这样的形式,而是“1123495443”这样的形式。...如果要编写UC的ASP客户端,这个问题是必然要面对的,实际上即使不为UC编写客户端,这个特性引入ASP还是有不少好处的。...下面是具体的实现办法: ASP/Visual Basic代码 '参数:strTime:要转换的时间;intTimeZone:该时间对应的时区 '返回值:strTime相对于1970年1月1日午夜...Unix时间戳和Unix时间戳转标准时间

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    常数时间插入、删除和获取随机元素

    常数时间插入、删除和获取随机元素 设计一个支持在平均时间复杂度O(1)下,执行以下操作的数据结构。 insert(val): 当元素val不存在时,向集合中插入该项。...RandomizedSet randomSet = new RandomizedSet(); // 向集合中插入 1 。返回 true 表示 1 被成功地插入。...randomSet.remove(2); // 向集合中插入 2 。返回 true 。集合现在包含 [1,2] 。...= obj.insert(val) * var param_2 = obj.remove(val) * var param_3 = obj.getRandom() */ 思路 题目要求实现对于插入与删除操作时间复杂度为...O(1)的数据结构,很容易联想到链表与哈希表,题目还要求随机返回值的时间复杂度也是O(1),而单纯的链表与哈希表都无法满足这个要求,且在给定值的情况下链表的查找时间复杂度为O(n),不适用于本题,所以需要使用哈希表配合数组来实现

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    O(1) 时间插入、删除和获取随机元素

    方法一:变长数组 + 哈希表 这道题要求实现一个类,满足插入、删除和获取随机元素操作的平均时间复杂度为 。...变长数组可以在 的时间内完成获取随机元素操作,但是由于无法在 的时间内判断元素是否存在,因此不能在 的时间内完成插入和删除操作。...哈希表可以在 的时间内完成插入和删除操作,但是由于无法根据下标定位到特定元素,因此不能在 的时间内完成获取随机元素操作。...为了满足插入、删除和获取随机元素操作的时间复杂度都是 ,需要将变长数组和哈希表结合,变长数组中存储元素,哈希表中存储每个元素在变长数组中的下标。...该操作的时间复杂度是 ,且可以保证在删除操作之后变长数组中的所有元素的下标都连续,方便插入操作和获取随机元素操作。

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    插入、归并、堆、count、radix、快速排序算法运行时间

    可以看到首先要遍历一半的数组,然后有可能面对从顶层到最底层的一次修正操作,而树的高度为lgn,那么时间一定是O(nlgn),可以更细的来分析: 在叶子节点上一层,最多只交换1次,所需要的时间是O(1)...,第lgn层为1个,那么时间为 n/4(1c)+n/8(2c)+...+1(1gnc)n/4(1 c)+n/8(2 c)+...+1(1gn c)n/4(1c)+n/8(2c)+...+1(1gnc),...堆排的时间是O(nlgn) Count Sort 将要排序的每一个数映射到一个数组的下标,然后按照顺序输出数组的值即可 def sort(self): k=self.maxValue+1 L=[[]...:需要创建最大的k个数组,时间为O(k),然后遍历n原值,时间为O(n),最后拼接到原有的输出值,每次需要判断L[i]==0?...:每次排序使用的是count sort,需要时间为O(n+b),总共需要循环的次数为d次,总时间为O((n+b)d)=O((n+b)log⁡bk)O((n+b)d)=O((n+b)\log_bk)O((

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    插入、归并、堆、count、radix、快速排序算法运行时间

    它的左右节点是满足最大堆的,这时需要调整,找到左右节点中最大值的下标,交换父节点的值,这里就是交换下标2和下标4 image.png 再迭代,直到满足堆的性质就可以停止 image.png 构建堆的时间分析...可以看到首先要遍历一半的数组,然后有可能面对从顶层到最底层的一次修正操作,而树的高度为lgn,那么时间一定是O(nlgn),可以更细的来分析: image.png 因此,构建一个堆的时间实际上是O(...堆排的时间是O(nlgn) Count Sort 将要排序的每一个数映射到一个数组的下标,然后按照顺序输出数组的值即可 def sort(self): k=self.maxValue+1 L=[[]...append(self.data[j]) print(L) output=[] for i in range(k): output.extend(L[i]) print(output) 复制代码 时间分析...:需要创建最大的k个数组,时间为O(k),然后遍历n原值,时间为O(n),最后拼接到原有的输出值,每次需要判断L[i]==0?

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    Python 插入百万数据的时间优化与 OOM 问题的解决

    每个存储过程从 IT 部门的数据库获取数据大概需要 20min 的时间,总共 40min 的样子。 二 ....时间优化 通过打印处理时间,可以很容易发现处理时间主要都消耗在数据入本地 mysql 上。原始的入库逻辑是拼接一条 insert 语句,然后执行一次入库动作,这样的效率肯定不高。...提升数据库入库的效率的一条原则就是以“insert table(XX) values(XX),(XX)…”来代替多次插入单条数据。...4246379 条数据,使用时间 26 分钟,而“2017-02-08 20:39:34”数据入 mysqldb 完成,只有了 4 分钟,从 4 小时到 4 分钟时间优化提升挺明显的。...由于之前过长的 insert 语句插入 mysql 会报错,顺着这个思路怀疑是否是 python 中拼接 sql 的 string 占用了大量的内存没回收。

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