【数据库】MySQL进阶七、 limit用法与varchar排序 limit用法 limit是mysql的语法 select * from table limit m,n 其中m是指记录开始的index，从0开始，表示第一条记录 n是指从第m+1条开始，取n条。 select * from tablename limit 2,4 即取出第3条至第6条，4条记录。 MySQL中怎么对varchar类型排序问题 asc 升级 desc降序 在mysql默认order by 只对数字与日期类型可以排序，但对于va
我们并不喜欢 MySQL 中出现大事务（更新很多数据的事务），大事务往往带来很多维护的问题。
选择排序是指每次选择所需排序数组中的最大值或者最小值（根据排序方式选择，从大到小选最大，从小到大选最小），将这个元素与前面没有进行排序的元素交换。 下面以1 4 2 5 9 6这些乱序元素，来表现排序过程。 第一次排序 9 4 2 5 1 6 第二次排序 9 6 2 5 1 4 第三次排序 9 6 5 2 1 4 第四次排序 9 6 5 4 1 2 第五次排序 9 6 5 4 2 1 用一段程序实现以上过程 以由大到小为例
mysql里面有个坑就是，有时按照某个字段的大小排序(或是比大小)发现排序有点错乱。后来才发现，是我们想当然地把对字符串字段当成数字并按照其大小排序(或是比大小)，结果肯定不会是你想要的结果。
今天这篇文章，就是挖出一些被忽视的参数进行了针对性的使用。咳咳，用起来还真不错，请看文章吧：
然后需要去排矩阵的话，只需对行或者列向量进行排序，然后根据每行A[i]的值比较大小再交换的位置即可
一、我们要解决什么问题 二、排序，排序，排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？
在 Linux 系统中，有时候我们需要查找并识别占用大量磁盘空间的文件。这些大文件可能导致磁盘空间不足或性能下降。本文将详细介绍在 Linux 中使用不同的命令和工具来查找大文件的方法。
冒泡排序是最常用的排序算法，在笔试中也非常常见，能手写出冒泡排序算法可以说是基本的素养。
列表中的数据种类很多，有字符串，有整型，有其他列表的嵌套，还有更多的数据类型，这些数据在列表中往往是错乱的，没有一定的逻辑关系，但是我们在使用列表的时候往往需要按照一定的逻辑关系进行调用或检索。下面就来看看列表是如何排序和翻转的，所谓翻转也就是把既定列表倒序排列。
Map 接口的实现类 LinkedHashMap，LinkedHashMap 存储的元素是有序的，可以保持元素的插入顺序，但不能对元素进行自动排序。在某些场景，如果在数据的存储过程中，能够自动对数据进行排序，将会极大提高编程效率。而 Map 接口有一个重要的实现类 TreeMap，TreeMap 可以实现存储元素的自动排序。
using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; namespace delegateTest { /// /// 演示利用委托给不同类型的对象排序 /// class Program { delegate bool CompareOp(object lhs,object rhs);//声明委托(注意方法
Marley 教授的假设是关于调整链表（可能是一个散列链表）以保持已排序的顺序，从而提高散列的性能。这可能涉及到改变链表的查找、插入和删除操作的实现。
如图所示，有list1和list2两个列表，我们可以发现，原来列表竟然可以比较大小，在这里肯定有读者会说，123肯定小于234，但是如果我们往列表里面多添加几个元素进去呢，结果会是如何？我们可以看出list1依旧是小于list2的，因此我们也可以看出，当列表里面有多个元素时，列表只比较第0个元素的大小，而后面的大小均忽略不计，在List1里第0个元素是123，在List2里第0个元素是234，所以List1小于List2。
升序：按从小到大的顺序排列 (如1、3、5、6、7、9)。 降序：就是按从大到小的顺序排列 (如9、8、6、4、3、1)。
点击上方蓝字每天学习数据库 我是林晓斌，今天作为【迪B课堂】的客串嘉宾来跟大家分享：当索引存储顺序和order by不一致，该怎么办？ 林晓斌 林晓斌，网名丁奇，腾讯云数据库负责人，数据库领域资深技术专家。作为活跃的MySQL社区贡献者，丁奇专注于数据存储系统、MySQL源码研究和改进、MySQL性能优化和功能改进，在业务场景分析、系统瓶颈分析、性能优化方面拥有丰富的经验。其创作的《MySQL实战45讲》专栏受众已逾2万人。 根据指定的字段排序来显示结果，是我们写应用时最常见的需求之一了，比如一个交
有关文件显示的命令: du --exclude=iso -sh . //统计当前除了iso这个目录的其他文件大小 ls -F //列出的时候每个目录后加了个/ 可执行文件加* ls -F */ //列出当前所有目录下的所有文件 ls -F |grep /$ //列出所有目录(过滤以/结尾的文件,其实
一、最快最简单的排序——桶排序 问题：让计算机随机读入5个数然后将这5个数从大到小输出。 分析：这里只需借助一个一维数组就可以解决这个问题 首先我们需要申请一个大小为11的数组 int a[11]并初始化为0。 下面开始处理每一个人的分数：假如第一个人的分数是5分，我们就将相对应的a[5]的值在原来的基础增加1，即将a[5]的值从0改为1，表示5出现过一次，以此类推下去。 其实a[0]~a[10]中的数值其实就是0分到10分每个分数出现的次数。接下来我们只需要将出现过的分数打印出来就可以了，出现几次就打印几
类似笛卡尔树的实现： http://baike.baidu.com/link?url=nDGlKta6rvBzJ4_xm1TSp-Px05bU6gzgqWx7LnWwnXm5brtOCPJXXXRXe
np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果，设置随机数的种子
直接看代码吧，测试结果也贴在里面了 var arrDemo = new Array(); arrDemo[0] = 10; arrDemo[1] = 50; arrDemo[2] = 51; arrDemo[3] = 100; arrDemo.sort(); //调用sort方法后，数组本身会被改变，即影响原数组 alert(arrDemo);//10,100,50,51 默认情况下sort方法是按ascii字母顺序排序的，而非我们认为是按数字大小排序 arrDemo.sort(fun
基本思想：通过对待排序序列从后到前（从下标较大的元素开始）一次比较相邻元素的排序码明若发现逆序则交换，使排序较小的元素逐渐从后向前移动，就像水底气泡一样逐渐向上冒
ps：条件语句依次执行，满足第一个条件后不会执行下一个条件。所以同时满足3和5的需要放在上面。
大家好，我是田维常，可以叫我老田，也可以叫我田哥。2017年的时候，我刚去上海，朋友内推我去美团面试，之前我也写过一个一篇文章，也是在美团面试中遇到的：
这一篇是Xue Bing在一区cybernetics发的论文，里面提出了两个多目标PSO特征选择算法，一个是NSPSO另一个是CMDPSO。其中NSPSO是参考了NSGA2的框架和思想。下面具体说说CMDPSO。
堆是完全二叉树的数组形式，由于堆没有指针指向，所以可以利用下标来模拟指向，假设 i 为父节点，那么 2i+1 为左孩子，2i+2 为右孩子。假设 i 为当前节点，那么 (i - 1) / 2 为父节点
好的分析工具能起到事半功倍的效果，利用分析利器JMC、JFR，可以实现性能问题的准确定位。
参数 参数 作用 l 以长格式显示，即列出文件详细信息 s 降序排列 h 将文件大小转为我们习惯的M、K等为单位的大小 t 按修改时间对文件进行排序，默认是最近修改的在前 r 对结果逆序 常用操作 按文件大小排序 降序： ls -lsh 升序： ls -lrsh 按文件修改时间查看文件 降序： ls -lt 升序： ls -lrt ---- 参考文献 [1] linux 按文件大小排序和按时间排序查看文件命令
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （56）-- 算法导论6.3 2题
问题描述： 这是在网上找到的一道百度的面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 ---- 问题解析： 【分析】：要统计最热门查询，首先就是要统计每个Query出现的次数，然后根据统计结果，找出Top 10。所以我们可以基于这
前面两篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡排序、插入排序和选择排序；也说了时间复杂度为O(nlogn)的归并排序和快速排序；这次来说一下时间复杂度为O(n)的桶排序、计数排序和基数排序，由于它们的时间复杂度是线性的，所以它们也叫做线性排序（Linear sort），之所以能够做到线性复杂度，是因为它们在排序的时候，不涉及元素之间的比较，同时它们的使用条件也是非常苛刻的。
当磁盘满了的时候，想知道哪个目录下的数据最大 可以使用这个命令 du --max-depth=2 / 这样可以从/根目录开始找，找两级目录，总计出目录的大小 这样就可以找到了 du --max-de
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是快速排序呢，顾名思义，快速的排序，快速排序是指通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 怎么解释呢，一个例子让你大概理解快速排序：🌰苹果质量大小排序例子。 在面前有8个苹果，分别为[2,8,7,1,3,5,6,4]，其质量大小和其编号一致。先需要其按照大小顺序排列。
一副牌有54张，我们给每张牌1个编号（id），取值1-54。如果涉及到2副牌，就取id为1-108。
往InnoDB表新增数据时，都会基于主键给自动建立聚簇索引。 随着我们不停的在表里插入数据，会不停的在数据页里插入数据。一个数据页放满后，就会分裂成多个数据页，这时就需要索引页去指向各个数据页。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度，有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
索引按照物理实现方式，索引可以分为 2 种：聚簇（聚集）和非聚簇（非聚集）索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
上篇文章我们说了，联合索引会用两个以上列来创建索引，b+树是一颗，先用c2列排序，若结果相同，则用c3排序。innoDB的b+树特点是根节点保持不变，新表是先默认有聚簇索引，先有一个没有数据的根目录节点，放用户记录数据放入根几点中，当数据慢了，页分裂，会有多的节点，此刻根节点进化成根目录记录节点，数据存入底层节点。二级索引的内节点保证一致性，存入列值的时候加个主键。
List.First(list as list, optionaldefaultValue as any)as any
这篇文章展示了一些使用dir命令列出目录的内容。这dircommand 不是 Linux 中常用的命令。尽管它的工作方式更不像大多数 Linux 用户喜欢使用的[ls 命令]。我们将讨论dir命令，我们将在其中查看如何使用不同的选项和参数。 dir 命令语法 # dir [OPTION] [FILE] 1. dir 命令的简单输出 # dir / 输出dir命令与/etc目录文件如下。 # dir /etc 要每行列出一个文件，请使用-1选项如下。 # dir # dir -1 2.
堆排序是一种基于「堆」这一数据结构的排序算法。堆是一种近似完全二叉树的结构，分为大顶堆和小顶堆这两种。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半插入排序，又称二分法插入排序。是由折半（二分法）排序和插入排序两种排序算法组合而成。折半（二分法）排序和插入排序不了解的同学可以先看看主页的两篇文章。 接下来，仍是用一个小例子解释折半插入排序是如何排序的。俄罗斯套娃大小排列
目前大部分数据库系统及文件系统都采用BTree或其变种B+Tree作为索引结构，mysql 快与慢与索引结构有较大关系。
PS：MySQL索引底层数据结构详细分析过程参考这篇深入分析MySQL索引底层原理
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
现在很多网站都是通过卖VIP会员盈利的，为了让用户更有购买欲望，有的时候会把内容展示一小部分，然后隐藏绝大多部分，让你看完一点还想看就忍不住付钱了：），产品经理的愿景是很美好的，但是开发人员的水平是参差不齐的，最终实现的效果可能就会有各种各样的问题，甚至留下安全隐患。
在上面的命令中，sort虽然按文件大小列排序了，但只是按字面值排的，并没有算上单位，所以我们还要再加个参数，最终命令如下：
笔者最近做一些DLPNO-CCSD(T)的计算，比较耗硬盘，就对硬盘的空间比较敏感。无意中发现有一块硬盘用df -h命令查看，始终占了比较大的空间。删掉了一些文件后，还是剩余空间不多。但是用du -sh命令看硬盘的使用空间时却没有那么大。具体情况如下图所示：
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