取前N条或倒数N条 我们回到标题，分组排序后，如何取前N条记录或倒数N条记录 循环查数据库 1、先批量查询 task_id 2、再根据 task_id 逐个去查 t_task_exec_log...，排序获取前N条记录 3、最后进行一个数据汇合，封装成页面需要的数据格式 但这种方式会循环查数据库，一般是被禁止的 GROUP BY 结合 MySQL 函数 1、先批量查询 task_id...关于窗口函数可查阅官方文档：Window Functions，不做过多介绍 我们用 ROW_NUMBER 来实现 取前N条或倒数N条 1、批量查询 task_id 2、使用 ROW_NUMBER...，取前N条或倒数N条 取第一条 结果如下 取前 5 条 SELECT * from ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY task_id...再看 GROUP BY 结合 MySQL 函数 我们仔细看看 GROUP BY 结合 MySQL 函数 取倒数 5 条的结果 我们发现和窗口函数的取倒数 5 条的结果不一致 那到底是哪种方式不对
(9,'name9',2), (10,'name10',2), (11,'name11',3), (12,'name12',3); 第二步：查询 需求：按照p_code字段对product表进行分组并取每组的前两条数据...tmp_num:=@tmp_num+1,@tmp_num:=0)表示如果p_code的值等于@tmp_code的话，@tmp_num自增1，这样我们就可以通过'tmp_num'这个字段来获取到每一组的前几条数据...=p_code 'tmp_code' from product order by p_code) a where a.tmp_num<2 ) 建议在开发环境不要使用order by因为这样会出现文件内排序
#CSDN文章爬取前十博主文章并转换为md CSDN爬取 python+selenium+parsel+tomd tansty创建 代码地址： **（1）CSS选择器** 需要先创建一个parsel.Selector...web_element对象 ****3.tomd**** text=tomd.Tomd(content).markdown 将获取的文章转换为markdown形式 二、代码展示 **1.获取一篇文章** #对一篇文章的爬取...True: link = "https://blog.csdn.net/{}/article/list/{}".format(user, page) print("现在爬取第...spider\_one\_csdn(name) page+=1 time.sleep(1) **3.获取博主名字** def nb\_bozhu(): #获取前十博主的
在数据库开发过程中，我们要为每种类型的数据取出前几条记录，或者是取最新、最小、最大等等，这个该如何实现呢，本文章向大家介绍如何实现mysql分组取最大(最小、最新、前N条)条记录。...5, 'b5'); 数据表如下： name val memo a 2 a2 a 1 a1 a 3 a3 b 1 b1 b 3 b3 b 2 b2 b 4 b4 b 5 b5 按name分组取val...按name分组取val最小的值所在行的数据 方法一： select a.* from tb a where val = (select min(val) from tb where name = a.name...name = a.name and val < a.val) order by a.name 以上五种方法运行的结果均为如下所示： name val memo a 1 a1 b 1 b1 按name分组取第一次出现的行所在的数据...tb a where val = (select top 1 val from tb where name = a.name) order by a.name //这个是sql server的 //mysql
要选择前10条记录，请在MySQL中使用LIMIT。...让我们首先创建一个表-mysql> create table DemoTable -> ( -> PageNumber text -> ); 使用插入命令在表中插入一些记录-mysql> insert...values(‘Page-3’); mysql> insert into DemoTable values(‘Page-4’); mysql> insert into DemoTable values...7’); mysql> insert into DemoTable values(‘Page-8’); mysql> insert into DemoTable values(‘Page-9’); mysql...| | Page-11 | | Page-12 | | Page-13 | | Page-14 | +————+ 14 rows in set (0.00 sec) 以下是选择前10
把1万个数字的前100个 首先放入数组，构成最小堆 再循环100到一万之间的。...最大的前100个数字就出来了。...时间复杂度 第一次构建最小堆时，可以不堆排序，而是把最小值放入到头节点 例如：k为头100，n为1万 时间复杂度：O（k+n*logk） 空间复杂度：O（n） 堆排序 using System; using...) / 2 { if ((items[i].CompareTo(items[(i - 1) / 2]) > 0) ^ flag) //异或，相同取0...，相异取1；如果是子>父 异或 最小堆（true） == 0，不发生交换 { T temp = items[i];
基数排序也可以称为多关键字排序，同计数排序类似，也是一种非比较性质的排序算法。将待排序集合中的每个元素拆分为多个总容量空间较小的对象，对每个对象执行桶排序后，则完成排序过程。...而桶排序又是一种对元素总容量敏感的排序算法，所以存在使用限制。 基数排序过程中也使用了桶排序操作，不过对于桶排序面向的对象进行了优化。...演示示例 待排序集合为：[1086, 187, 30, 76, 0, 1359, 36, 777, 9, 2] step 1: 因为此处选择的待排序集合元素类型为十进制整数，所以基数为 10，申请的桶个数为...将桶中所有元素移动回原始序列后，序列为：[30, 0, 2, 1086, 76, 36, 187, 777, 1359, 9] 重复执行 step 2 和 step 3： circle 1: 当位数 值为 2 时，根据元素十位数字...算法过程中需要申请的空间大小为 ，其中 表示待排序元素的基数，例如示例中的十进制整数排序，则 ；若待排序元素为字符串，则 ，因为基数的容量空间总是有限的，所以算法的时间复杂度为 。
工作原理： 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。...n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。...具体算法描述如下： 初始状态：无序区为R[1…n]，有序区为空； 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时，当前有序区和无序区分别为R[1…i-1]和R(i…n）。...该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1…i]和R[i+1…n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； n-1趟结束，数组有序化了...稳定性: 但是简单选择排序是不稳定的 譬如:{2, 2, 1, 3} ， 最终是{1, 2`, 2, 3} 可以发现2和2`位置前后发生置换。
前言 排序是算法的基础，排序有很多种方法，有些方法实现起来很简单，但是效率较差，我们可以将这些排序的方法称之为初等排序。这篇文章我们就来学习初等排序中的插入排序和冒泡排序。...图解插入排序 插入排序过程中会将需要排序的数组，分为两个部分：已排序部分和未排序部分，如下图所示。 ?...插入的排序规则： 将开头元素视为以排序部分。接着执行如下的处理，直到没有未排序部分。 - 取出未排序部分的开头元素赋值给临时保存数据的变量v。...图解冒泡排序 与插入排序一样，需要进行冒泡排序的数组也分为已排序部分和未排序部分。...经过第三轮排序，已排序部分的元素为1、2、3。 第四轮排序： ?
冒泡排序作为十大排序之一，是一种简单且稳定的排序算法 算法思想可以联想为向湖中下石头和较轻的石头变成泡泡上浮的过程 想象每一块石头处在相应的高度，从上往下相邻两个石头进行比较，较大的石头往下沉，替代下一石头的位置...因此，排序至多需要 n-1 趟（最后一趟只剩一个元素，因此不会再排序），最少需要1趟（已经有序） 算法思想：双重for循环，外层循环控制每次排序元素的长度（被排序的元素个数依次递减），内层循环遍历每轮循环的元素...时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 代码实现：（未优化版） package com.gxwz.vo; import java.util.Arrays; /** * Java十大排序之冒泡排序..., 24, 26, 49, 100] [0, 2, 9, 10, 16, 24, 26, 49, 100] 优化版： import java.util.Arrays; /** * Java十大排序之冒泡排序...A[j+1] = temp; flag = false; } } if(flag) break; } return A; } } 优化思路： 在每次循环前设置一个
有一需求，在HDFS数据上分组聚合累加一列的值，汇总后排序取TOP，pig脚本思路如下： 假设有如下数据在HDFS上： cat city.txt: wh 500 bj 600 wh...city; c = foreach b generate group , SUM(a.value); dump c; 显示如下： (bj,1000.0) (sh,1500.0) (wh,800.0) 做排序...，取TOP： d = limit (order c by $1 desc) 2; dump d; 显示： (sh,1500.0) (bj,1000.0) emmmmmmm大概就这样吧，不知道有没有优化手段
希尔排序（Shell Sort） 原理：是插入排序的一种更高效的改进版本，也称为缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。...for (j = 0; j < n-i-1; j++) { // 内层循环控制每次遍历需要比较的次数 if (arr[j] > arr[j+1]) { // 如果前一个元素大于后一个元素...然后，它使用两个嵌套的循环来进行排序。外层循环控制遍历的次数，而内层循环则负责每次遍历时的元素比较和可能的交换。如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。...然而，通过随机化基准元素的选择或使用三数取中等技巧，可以大大降低最坏情况发生的概率。...稳定排序：计数排序是稳定的排序算法，即相等的元素在排序后保持原有的顺序。
func top(result *[]*competition_detail.BrandWord, topN int) { sort.SliceStab...
目录 1、冒泡排序（Bubble Sort） 2、选择排序（Selection Sort） 3、插入排序（Insertion Sort） 4、希尔排序（Shell Sort） 5、归并排序（Merge...Sort） 11、 总 结 首先排序算法可以分为内部排序算法和外部排序算法：在内存中进行的称为内部排序算法，也就是这里所说的这十种算法；相应的，当数据量很大时无法全部拷贝到内存需要使用外存，称为外部排序算法...接下来我们可用如下表来简单概括这十种算法： 十大经典排序算法 平均时间复杂度 最好时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 排序方式 稳定性 冒泡排序 O \OmicronO(n2) O \OmicronO...该十种排序算法可分为如下所示的两大类 比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlog \loglogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。...（Selection Sort） 算法步驟 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置； 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾； 重复第2步，直到所有元素均排序完毕
冒泡排序 public class BubbleSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {3...int tmp = arr[index1]; arr[index1] = arr[index2]; arr[index2] = tmp; } } 桶排序...int tmp = arr[index1]; arr[index1] = arr[index2]; arr[index2] = tmp; } } 插入排序...arr[index + 1] = arr[index--]; } arr[index + 1] = tmp; } } } 归并排序...0]; rightArr = Arrays.copyOfRange(rightArr, 1, rightArr.length); } } } 快速排序
分区类型主要有range、list、hash、key 以常规hash举例说明分区是如何创建的 常规hash是取模运算 创建一个雇员表，根据id分成4个区,根据取模结果分别分成0,1,2,3四个区CREATE...可以看到情况如预期一样 hash分区由原来的四个合并成两个，然后查看数据如何存储 ALTER TABLE `partitions` COALESCE PARTITION 2 然后查看分布情况 发现数据重新取模存储到新的分区
题目描述 数据很多，但我们经常只取前几名，比如奥运只取前3名。现在我们有n个数据，请按从大到小的顺序，输出前10个名数据。...输出 一行，按从大到小排列的前10个数据，每个数据之间用一个空格隔开。
测试库表： CREATE TABLE test(NAME VARCHAR(10),val INT,memo VARCHAR(20)); INSERT INTO...
1.ceil （） 向上取整 例： ceil（1.2） = 2 2.floor （） 向下取整 例： floor（1.2） = 1 3.round（） 四舍五入
SELECT * FROM tablename WHERE id IN(2,3,1) ORDER BY INSTR(',"2,3,1",',CONCAT(','...
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