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    Python|最富有客户的资产总量

    返回最富有客户所拥有的资产总量. 客户的资产总量就是他们在各家银行托管的资产数量之和。最富有客户就是资产总量最大的客户。...示例1: 输入:accounts =[[1,2,3],[3,2,1]] 输出:6 解释: 第1位客户的资产总量 =1+2+3=6 第2位客户的资产总量=3+2+1=6 两位客户都是最富有的,...资产总量都是6,所有返回6 示例2: accounts= [[1,5],[7,3],[3,5]] 输出:10 解释: 第 1 位客户的资产总量 = 6 第 2 位客户的资产总量...= 10 第 3 位客户的资产总量 = 8 第 2 位客户是最富有的,资产总量是 10 解决方案 通过观察本题的题目和示例我们知道每一个子列表表示资产的数量,子列表之和表示资产总量,那么解决本题的思路就在于把列表的子列表分开并求和求出最大的和

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    excel 堆积折线图_什么叫堆积折线图

    excel中关于折线图和堆积折现图的解释: “堆积折线图和带数据标记的堆积折线图 堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势,可能显示数据点以表示单个数据值,也可能不显示这些数据点。...如果有很多类别或者数值是近似的,则应该使用无数据点堆积折线图。 提示 为更好地显示此类型的数据,您可能要考虑改用堆积面积图。...更通俗的解释为: 如果有两个数据系列,折线图中两个数据系列是独立的,而堆积折线图中,第一个数据系列和折线图中显示的是一样的,而第二个数据系列的值要和第一个数据系列的值在同一分类(或时间上)进行累计,这样可以显示两个数据系列在同一分类...比如企业生产两种产品,制作销售额的折线图,只能单纯反映每种产品的销售额随时间的变化情况,而制作销售额的堆积折线图则可以反映这两种产品的总销售额随时间发展变化的情况。

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    Nature:人造材料总量超过地球生物总量,人类活动致地球「增重」1.1兆吨

    上周,《自然》杂志上发表了以色列魏茨曼科学研究所研究人员的一篇题为《全球人造材料总量超过地球生物总量》(Global human-made mass exceeds all living biomass...)的论文,其中指出: 人造物质总量,即「人为总量」近年来以每20年翻一番的速度增长,将其与地球上所有的生物量(目前约1.1兆吨)进行比较,2020年前后6年内,「人为总量」就会超过地球生物的总量。...研究发现,在20世纪初,人造材料的总量大约相当于全球生物总量的3% . 但到2020年,人造材料的总量已达到1.1兆吨,超过了全球生物总量,其主要原因是城市的发展和不断增长的消费。...虽然现代农业不断增加作物种植面积,但由于森林砍伐、森林管理和其他土地使用变化,而造成的植物量的损失远远超过了种植作物的总量。全球生物量的变化趋势对碳循环和人类健康都造成了影响。...未来,如果人为总量继续增加 自1900年以来,生物总量略有下降,但「人为总量」却迅速增加,年增量超过30亿吨(30,000,000,000吨)。

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    Kafka消息堆积问题排查

    业务架构图 根据 微服务重构:Mysql+DTS+Kafka+ElasticSearch解决跨表检索难题所描述,我们使用了Es解决微服务重构中遇到的Mysql库拆分问题,业务架构图如下所示: Kakfa消息堆积导致的数据一致性问题...不断有待消费数据的毛刺点出现,同时kafka的具体topic消费速度也随着毛刺点出现而升高 在15:15前后有一个未消费消息数的峰值接近 4w条/分钟 结论: 某个group对topic进行的消费,出现了大量消息堆积...导致了下游业务的数据一致性问题 虽然产生了消费的波峰,但远未达到ckafka的消费瓶颈,因为Kafka是号称百万吞吐量的中间件 方向: 需要定位消息产生方,为什么会出现瞬时流量顶点 2、Kafka的topic分区消息堆积情况...可以参考我公众号写的另外文章大表拆分方案:亿级大表冷热分级的工程实践、亿级大表冷热分级的工程实践 8、验证问题 通过对消费能力提升,我们通过对kafka的监控,找了一个业务低峰期执行SQL变更的时机,观察到topic分区消息堆积情况不再出现

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    如何应对 RocketMQ 消息堆积

    这篇文章,我们聊聊如何应对 RocketMQ 消息堆积。 1 基础概念 消费者在消费的过程中,消费的速度跟不上服务端的发送速度,未处理的消息会越来越多,消息出现堆积进而会造成消息消费延迟。...虽然笔者经常讲:RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力,但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题: 业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积,且无法自行恢复。...业务系统对消息的消费实时性要求较高,即使是短暂的堆积造成的消息延迟也无法接受。...通过以上客户端消费原理可以看出,消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力,即消费耗时和消费并发度。...若查看到消费耗时正常,则有可能是因为消费并发度不够导致消息堆积,需要逐步调大消费线程或扩容节点来解决。

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    如何应对RocketMQ消息堆积

    很多同学都在使用 RocketMQ 时,经常会遇到消息堆积的问题。这篇文章,我们聊聊消息堆积的概念,以及如何应对消息堆积。...虽然笔者经常讲:RocketMQ 、Kafka 具备堆积的能力,但是以下场景需要重点关注消息堆积和延迟的问题:业务系统上下游能力不匹配造成的持续堆积,且无法自行恢复。...业务系统对消息的消费实时性要求较高,即使是短暂的堆积造成的消息延迟也无法接受。...通过以上客户端消费原理可以看出,消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力,即消费耗时和消费并发度。...客户端消费原理可以看出,消息堆积的主要瓶颈在于本地客户端的消费能力,即消费耗时和消费并发度。当遇到堆积问题,首先分析消费耗时,然后根据耗时大小,采取不同的措施。

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    能源领域相关指标1:能源生产总量

    一、能源生产总量 指标定义:指一定时期内全国一次能源生产量的总和。 注:关于能源生产总量最权威的解释应该是国家统计局官网。能源生产总量:指一定时期内,全国一次能源生产量的总和。...该指标是观察全国能源生产水平、规模、构成和发展速度的总量指标。...指标应用:在实际应用中,我们说某地区能源生产总量,就是指该地区一次能源生产总量。...,如下图所示: 能源生产总量变化趋势示例图 如图柱状表示近12年某地区能源生产总量变化趋势,曲线表示近12年地区能源生产总量环比增速变化情况,这样很直观地展示该地区近12年能源生产总量的变化情况。...二、能源生产总量数据如何获取和更新 我们知道能源生产总量这样的宏观数据,一般能源企业也只是拥有自己的生产数据,加上市场上企业众多和繁杂,即使统计部门也不可能完全统计出某地区全部的能源生产总量(一次能源生产总量

    1.1K30

    最富有客户的资产总量

    最富有客户的资产总量 链接 给你一个 m x n 的整数网格 accounts ,其中 accountsi 是第 i 位客户在第 j 家银行托管的资产数量。返回最富有客户所拥有的 资产总量 。...客户的 资产总量 就是他们在各家银行托管的资产数量之和。最富有客户就是 资产总量 最大的客户。...示例 1: 输入:accounts = [[1,2,3],[3,2,1]] 输出:6 解释: 第 1 位客户的资产总量 = 1 + 2 + 3 = 6 第 2 位客户的资产总量 = 3 + 2 + 1...= 6 两位客户都是最富有的,资产总量都是 6 ,所以返回 6 。...示例2 输入:accounts = [[1,5],[7,3],[3,5]] 输出:10 解释: 第 1 位客户的资产总量 = 6 第 2 位客户的资产总量 = 10 第 3 位客户的资产总量 = 8

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    R绘制堆积柱形图

    前面给大家讲了☞【R语言】百分比表格删除两行重新计算百分比,有小伙伴对文中的两个堆积柱形图比较感兴趣。那么今天我们就来聊聊这两张图是如何绘制出来了。...a <- read.table(file="sample_bacteria_percentage.txt",sep="\t",header=T,row.names=1) #生成png图片,删除之前的堆积柱形图...png(file="before.png",width=560,height=400) #设置图片右边空白宽度,稍微宽一些,可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图,样本名字垂直摆放...(result) #数据导出 write.table(result,file="remove_recal_percent1.txt",sep="\t",quote=F) #生成png图片,删除之后的堆积柱形图...png(file="after.png",width=540,height=400) #设置图片右边空白宽度,稍微宽一些,可以放置图注 par(mar=c(5,4,4,10)) #绘制堆积柱形图,样本名字垂直摆放

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