python中的knuth shuffle - 腾讯云开发者社区

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【Python】Numpy 中的 shuffle VS permutation

有时候我们会有随机打乱一个数组的需求，例如训练时随机打乱样本，我们可以使用 numpy.random.shuffle() 或者 numpy.random.permutation() 来完成。...shuffle 返回 None，这点尤其要注意，也就是说没有返回值，而 permutation 则返回打乱后的 array。...实现区别 permutation 其实在内部实现也是调用的 shuffle，这点从 Numpy 的源码可以看出来： def permutation(self, object x): '''这里都是帮助文档...(arr) return arr 速度区别为了测试两者的速度区别，我分别使用了 shuffle 和 permutation 对不同长度的 array 进行随机打乱并计时。...所以在 array 很大的时候还是使用 shuffle 速度更快些，但要注意其不返回打乱后的 array，是 inplace 修改。 END

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面试题：Python中random.shuffle的作用

random.shuffle 是 Python 标准库中 random 模块的一个函数，用于将序列（如列表）中的元素随机打乱位置。这个函数会就地修改传入的序列，而不是创建一个新的打乱顺序的副本。...Original list:", my_list) # 打乱列表中的元素 random.shuffle(my_list) # 打印打乱后的列表 print("Shuffled list:", my_list...) 每次运行这段代码时，my_list 中的元素顺序都可能不同，因为 random.shuffle 会随机地重新排列元素。...注意事项： random.shuffle 接受一个序列（如列表、元组）作为参数，并就地打乱这个序列的元素。如果你需要保留原始序列不变，可以先复制序列，然后对副本使用 random.shuffle。...random.shuffle 不返回任何值，它直接修改传入的序列。

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Python|有趣的shuffle方法

另外，学习如何随机播放 Python中的列表和字符串。我们在使用这个函数时一定要首先引入random库，否则是代码是不能够执行的。...1、random.shuffle的语法 random.shuffle（x，随机） shuffle方法有两个参数。两个随机数中的一个是可选参数。无序播放法，用于将序列无序播放到位。...解决我们的免费随机数据生成练习，掌握Python中的随机数据生成技术。...7、在Python中随机播放字典在python中不可能修改字典。但是，我们可以重新排列字典键的迭代顺序。从字典中提取所有键并将其添加到列表中，无序排列该列表并使用新无序排列的键访问字典值。...，在上面的随机变换中我们先获取键，然后在通过键获取对应值的数据结语通过上面对shuffle函数的学习，我们需要注意的是以下几点： 1、在使用这个函数时我们一定要记得引入相应的库，在这个函数中我们常用的库有

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numpy.random.shuffle Python 中的range(),arange()函数

参考链接： Python中的numpy.arange numpy.random.shuffle numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place...举例 Python 中的range,以及numpy包中的arange函数 range()函数函数说明： range(start, stop[, step]) -> range object，根据...start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。...c [0, 2, 4] 若需要生成[ 0. 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9] >>> range(0,1,0.1) #range中的...step设定的步长，生成一个 ndarray。

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CTF比赛中的random shuffle

在CTF（Capture The Flag）比赛中，随机洗牌题型的变形多种多样，不仅考验选手的逻辑推理和编程能力，还能考验对算法和数据结构的理解。...题目一：基础洗牌还原在某次CTF中，给出一段经过洗牌的字符串，要求还原成原始字符串。洗牌过程使用了一个特定的seed。...题目二：复杂洗牌解密在另一场CTF中，给出的字符串经过多次洗牌，且包含了多个随机seed。选手需要通过分析已知的洗牌规律和seed，逆推还原原始字符串。...题目三：带有条件的洗牌有些CTF题目会引入条件洗牌，比如根据某些特定字符或规则对洗牌进行限制。例如，给定的字符串中某些字符不能移动，选手需要在洗牌过程中考虑这些条件。...掌握不同类型洗牌的实现，了解其背后的原理和变形，将为你在CTF中应对这类题目提供极大的帮助。希望通过本篇文章，能够帮助更多的选手在CTF比赛中顺利获取“Flag”，展现出色的解决问题能力。

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mapReduce中shuffle的四个步骤

文章目录 partition (分区) sort (排序) combiner (局部聚合) group (分组) partition (分区) 分区的算法是对key进行哈希，取到一个哈希值，用这个哈希值与...reduceTask的数量进行取余。...余几，这个数据就放在余数编号的partition sort (排序) 排序的方法有正序，倒序，字典排序法 combiner (局部聚合) 对数据进行局部聚合。减少网络传入的次数，降低了网络开销。...group (分组) 将相同的key提取出来作为唯一的key，将相同的key对应的value获取出来作为value的list。

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【Spark篇】---Spark中Shuffle文件的寻址

一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。二、架构图 ?...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...四、Shuffle文件寻址流程 a) 当map task执行完成后，会将task的执行情况和磁盘小文件的地址封装到MpStatus对象中，通过MapOutputTrackerWorker对象向Driver...中的MapOutputTrackerMaster汇报。...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM

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Knuth高效洗牌算法

显然，我们可以初始化一个数组A，把75个数放进去，然后做一个shuffle函数随机交换其中的元素，这样就是随机的。...仔细分析发现，这个算法非常精巧，每次遍历都是将当前的数i和已经在数组中的随机一个数m[j]进行交换，最终达到了公平随机整个数组的作用。虽然只有短短3行代码，却让人有种震撼的感觉。...上面这段代码写了4行的注释，大概意思是说不能省去0那一次，看起来没啥用处，但是为了照顾r随机器中的随机序列，还是要加上，不然可能会造成负作用，这里面和随机种子以及此后随机的序列有关，为了对随机序列不产生影响保证公平性...网上搜索了一下高效洗牌算法，又发现python里面也有这样的函数，这样写的： for(int i = N - 1; i >= 0 ; i -- ) swap(arr[i], arr[rand(0...算法就是大名鼎鼎的 Knuth-Shuffle，即 Knuth 洗牌算法。看似简单的问题，竟然又扯出Knuth，大意了。能把一件小事情做到极致的人，可以称之为艺术家。Knuth名副其实。

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Numpy.random中shuffle与permutation的区别

shuffle与permutation的区别函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌（即随机打乱原来的元素顺序）；区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作，改变原来数组的顺序...而permutation不直接在原来的数组上进行操作，而是返回一个新的打乱顺序的数组，并不改变原来的数组。...示例： a = np.arange(12) print a np.random.shuffle(a) print a print a = np.arange(12) print a b = np.random.permutation

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mapreduce中shuffle中两种排序算法

shuffle阶段分为 1. map shuffle也称为shuffle writer, 每个map 处理分配的split, 然后写入到环形缓冲区中，当缓冲区中的数据达到一定比率，...2. reduce shuffle 也称为shuffle reader, 待map阶段执行完成，每个reducer开启若干线程从所有的map阶段输出的索引文件与数据文件获取对应的分区数据，若内存足够则存放在内存中...，否则输出到磁盘，在这个过程中还会同时对内存、磁盘数据进行合并（merge）、排序，最终形成一个有序的大文件，提供给reduce执行。...在shuffle writer 与shuffle reader阶段都发生按照数据的key进行排序，spill 过程对内存缓冲区的数据进行快速排序，map最终合并小文件并归排序，shuffle reader...start], 每一次遍历找到tmp在数组中的位置m使得，数组左边的数据小于等于tmp,右边的数据大于tmp, 然后将数组分为[start,m-1],[m+1,end]两部分，然后分别遍历，如此递归下去最终使

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Spark RDD的Shuffle

Shuffle的概念来自Hadoop的MapReduce计算过程。当对一个RDD的某个分区进行操作而无法精确知道依赖前一个RDD的哪个分区时，依赖关系变成了依赖前一个RDD的所有分区。...这个重组的过程就是Shuffle操作。因为Shuffle操作会涉及数据的传输，所以成本特别高，而且过程复杂。下面以reduceByKey为例来介绍。...在进行reduce操作之前，单词“Spark”可能分布在不同的机器节点上，此时需要先把它们汇聚到一个节点上，这个汇聚的过程就是Shuffle，下图所示。 ...Shuffle操作 Shuffle是一个非常消耗资源的操作，除了会涉及大量网络IO操作并使用大量内存外，还会在磁盘上生成大量临时文件，以避免R错误恢复时重新计算。...因为Shuffle操作的结果其实是一次调度的Stage的结果，而一次Stage包含许多Task，缓存下来还是很划算的。Shuffle使用的本地磁盘目录由spark.local.dir属性项指定。

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【Spark重点难点】你以为的Shuffle和真正的Shuffle

Shuffle就这么重要？正是由于Shuffle的计算几乎需要消耗所有类型的硬件资源，比如CPU、内存、磁盘与网络，在绝大多数的Spark作业中，Shuffle往往是作业执行性能的瓶颈。...总结下来，Shuffle 中间文件的生成过程，分为如下几个步骤: 对于数据分区中的数据记录，逐一计算其目标分区，然后填充内存数据结构；当数据结构填满后，如果分区中还有未处理的数据记录，就对结构中的数据记录按...普通运行机制在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的 shuffle 算子，可能选用不同的数据结构。...Shuffle 过程中的输出分区个数少于 16777216 个。...优化在之前的文章中我们对于Shuffle的优化也讲过很多次。我们可以引用美团博客中关于Shuffle的一手调优资料。广播变量在数据关联场景中，广播变量是克制 Shuffle 的杀手锏。

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环形缓冲区-Hadoop Shuffle过程中的利器

这篇文章来自一个读者在面试过程中的一个问题，Hadoop在shuffle过程中使用了一个数据结构-环形缓冲区。...环形缓冲区数据结构 Map过程中环形缓冲区是指数据被map处理之后会先放入内存，内存中的这片区域就是环形缓冲区。...kvmeta中占用的byte数 private static final int METASIZE = NMETA * 4; // size in bytes 环形缓冲区其实是一个数组，数组中存放着key...key/value序列化的数据和元数据在环形缓冲区中的存储是由equator分隔的，key/value按照索引递增的方向存储，meta则按照索引递减的方向存储，将其数组抽象为一个环形结构之后，以equator...初始化环形缓冲区的结构在MapOutputBuffer.init中创建。

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SparkSql中join和shuffle知识点梳理

spark shuffle 2.0以上已经不用hash shuffle了，那join的时候还用hash join 么？ ... 想要弄清楚这些，就得搞清楚sparksql中join的具体实现有哪些？...shuffle又有哪些？他们之间的关系又是什么？ sparksql中的join BaseJoinExec是sparksql中join实现的基类。...CartesianProductExec 具体特点及分发类型如下图： sparksql中的shuffle Exchange 如果某个sql会发生shuffle，那么它的执行计划中一定会出现Exchange...几个重要的类： shuffleManager ShuffleManager是Spark系统中可插拔的Shuffle系统接口，ShuffleManager会在Driver或Executor的SparkEnv...shuffle是一种数据分发的方式，它的实现代表的是两个stage之间的数据按照什么方式移动；而join是发生在某个stage中，hash join是指把小表构建成hash表，和基表进关联的操作。

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MapReduce中shuffle阶段概述及计算任务流程

在小菌上一篇博客《什么是MapReduce(入门篇)》中,小菌已经为大家介绍了MapReduce的相关概念介绍。其中谈到了MapReduce主要由Map和Reduce两个过程组成!...>形式的中间结果,再交给对应的Reduce 进行处理,这个过程也就是小菌需要为大家介绍的,叫做Shuffle(混洗)!...（可选步骤）第8步：对排序后的额数据进行分组，分组的过程中，将相同key的value放到一个集合当中下面小菌将为大家介绍MapReduce的整个任务执行过程!...将数据传给Shuffle的Sort 第6步：Sort Sort:对分区内的数据进行排序将数据传给Shuffle的combiner 第7步：combiner combiner:对数据进行局部聚合...,关于流程中shuffle阶段的Partition分区算法以及split的逻辑切分规律,小菌会在后续的博客中为大家解答,感兴趣的小伙伴们记得关注小菌哟!

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MapReduce的shuffle过程详解

结果分析：马克-to-win @ 马克java社区：shuffle的英文是洗牌，混洗的意思，洗牌就是越乱越好的意思。...马克-to-win @ 马克java社区：shuffle在MapReduce中是指map输出后到reduce接收前，按下面的官方shuffle图：具体可以分为map端和reduce端两个部分。...准备给咱们的自己的map方法。执行完咱自己的map方法，便进入shuffle阶段。...马克-to-win @ 马克java社区：为提高效率，mapreduce会把我们的写出的结果先存储到map节点的“环形内存缓冲区”（不深入探讨），当写入的数据量达到预先设置的阙值后（默认80%）便会启动溢出...（spill）线程将缓冲区中的那部分数据溢出写（spill）到磁盘的临时文件中，可能会产生很多，并在写入前根据key进行排序（sort）和合并（combine，本章不讨论）。

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Spark Shuffle的技术演进

，就需要将key相同的数据分布到同一个分区中，原分区的数据需要被打乱重组，这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle（洗牌）。...中的多个Partition使用，这时便需要进行Shuffle，根据Record的key对parent RDD进行重新分区。...如下图所示: 执行Shuffle的主体是Stage中的并发任务，这些任务分ShuffleMapTask和ResultTask两种，ShuffleMapTask要进行Shuffle，ResultTask负责返回计算结果...，一个Job中只有最后的Stage采用ResultTask，其他的均为ShuffleMapTask。...如果要按照map端和reduce端来分析的话，ShuffleMapTask可以即是map端任务，又是reduce端任务，因为Spark中的Shuffle是可以串行的；ResultTask则只能充当reduce

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Spark Shuffle在网易的优化

前言 Spark是目前主流的大数据计算引擎，而Shuffle操作是Spark计算中的的核心操作，也往往是瓶颈所在。首先简单介绍下Shuffle操作。如下图所示. ?...Shuffle过程中伴随着大量的数据传输。在大数据生产环境中，数据规模日益增长，数据量大了什么事情都有可能发生，可能会产生各种各样的问题，而大多数问题都与shuffle有关。...1次以上的, 从map中获取不到则为1次。...日志中是说，这个shuffle-client一直连接超时，然后不断重试，直到将重试次数用尽。...因此在spark中，如果要使用executor动态回收，必须要有对应的外部shuffle Service。

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Gilbreath原理中的数学与魔术（一）——Gilbreath Shuffle & First Principle

Gilbreath Principle是无论在数学领域还是魔术上都十分有魅力的一个议题，数学之魅力在于其形式简单明了，却是通往很多高深数学内容的桥梁；而魔术之美在于，其作为基本原理巧妙地嵌入流程中，因为其十足的隐蔽性...和一般的Riffle Shuffle表面上看起来是很像的，甚至不理解时会被误认为是其更乱的加强版。然而无论是规律的优雅性上，还是真实的混乱程度之低，都比Riffle Shuffle要好。...，是完美洗牌版本的Gilbreath shuffle！...和一般的Riffle Shuffle来比，每次左右选一张的步骤是一样的，但是，倒转过来的Gilbreath Shuffle暗中完成了一件隐秘的事，那就是每次选择，都是剩余牌叠的首尾选其一，而首尾本质上属于相邻关系...在wiki和《Magical Mathematics》中的资料里，这一条原理被描述成了具体的案例。

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【Spark篇】---Spark中Shuffle机制，SparkShuffle和SortShuffle

一、前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle。...– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。 ...b) 在Shuffle Read过程中会产生很多读取磁盘小文件的对象。 c) 在JVM堆内存中对象过多会造成频繁的gc,gc还无法解决运行所需要的内存的话，就会OOM。...，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为5.01M，那么他会申请5.01*2-5=5.02M内存给内存数据结构。 ...总结 a) bypass运行机制的触发条件如下： shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

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【Python】Numpy 中的 shuffle VS permutation

面试题：Python中random.shuffle的作用

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