min_val, length # 测试 seq = [1, 2, 3, 4, 5] max_val, min_val, length = get_sequence_info(seq) print("最大值...：", max_val) print("最小值：", min_val) print("元素个数：", length) 解释一下代码： 第1行定义了一个名为get_sequence_info的函数，输入参数是一个序列...第2~4行在序列上使用内置函数max、min、len分别求出序列的最大值、最小值和元素个数。 第5行使用元组以逗号分隔的方式返回以上三个结果。...第811行创建一个序列`seq`，并在第1315行调用get_sequence_info函数，将返回元组中的值赋给对应的变量max_val、min_val和length。 最后输出相关信息。
问题描述 如何求得任意N个整数的最大值与最小值 解决方案 解决这个问题有三种常见思路，第一种思路比较简单粗暴，就是对用户输入的每个整数两两之间进行比较，直到找到最大的整数和最小的整数为止。...第二种思路是将用户输入的整数放入一个空列表中，然后利用Python内置的max()函数和min()函数分别得到最大值和最小值。...第三种思路与第二种思路类似，也是将用户输入的整数放入一个空列表，然后对列表进行排序，列表下标为0的数即为最小值，列表下标为N-1的数即为最大值。...但在我们的实际操作中，用户难免会失误输入错误的数据类型，导致Python无法正常处理某一个或者一段代码的时候就终止运行并出现报错。 如下图: 这时候我们需要对代码进行调整，增强其处理异常数据的能力。...结语 求得任意N个整数的最大值与最小值方法多种多样，其中，将用户输入的整数放入一个空列表，随后对列表进行排序，并增强其处理异常数据的能力使我们的代码更加高效有用！
： 如图我们看到查询结果按项目ID进行分区，并统计课程数， 如项目ID:7CF46B88-0B4D-49A0-A0D8-08B9AF064AC5，包含了1个课程； 项目ID:EE8AFC3F-5E82-...，如两个第1后是第3 3 dense_rank() 排序，有并列则按上一数值递增，如两个第1后是第2 4 count(字段名) 求个数 5 max(字段名) 求最大值 6 min(这段名) 求最小值 7...sum(字段名) 求和 8 avg(字段名) 求平均值 9 first_value(字段名) 求第一个值 10 last_value(字段名) 求最后一个值 11 lag(字段名，[行数]) 取指定列...//learn.microsoft.com/zh-cn/sql/t-sql/functions/avg-transact-sql?...view=sql-server-ver16&redirectedfrom=MSDN 至此 partition by 的使用我们就介绍到这里，具体使用中我们还需要灵活掌握。
其实collect方法可以接受各种Collectors接口的静态方法作为参数来实现更为强大的规约操作，比如查找最大值最小值，汇总，分区和分组等等。....*; 规约与汇总 最大最小值 Collectors.maxBy和Collectors.minBy用来计算流中的最大或最小值，比如按卡路里的大小来筛选出卡路里最高的食材： list.stream()...方法可以一次性返回元素个数，最大值，最小值，平均值####和总和： IntSummaryStatistics iss = list.stream().collect(summarizingInt(Dish...chicken，french fries，rice，season fruit，pizza，prawns，salmon ####reducing Collectors.reducing方法可以实现求和，最大值最小值筛选...举个使用reducing求最大值的例子： list.stream().collect(reducing(0, Dish::getCalories, Integer::max)); // 800 或者：
它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。...支持统计分析，如计算平均值、总和、最大值和最小值等。 用于处理大量数据，从而提高查询效率。 1.3 常见聚合函数 常见的聚合函数包括： COUNT：计算行数。 SUM：计算数值列的总和。...SUM： 计算每个分组中某列的总和。 AVG： 计算每个分组中某列的平均值。 MIN： 找出每个分组中某列的最小值。 MAX： 找出每个分组中某列的最大值。...OVER 子句是 SQL 中用于配合窗口函数进行灵活计算的关键字，通过指定分区、排序和行范围，可以对查询结果的特定窗口进行精确的聚合和分析。...综合考虑上述注意事项和优化建议，可以更好地处理和利用数据库中的 NULL 值，提高查询的准确性和性能。
# undo规格名称规格类型规格值undo段数量最大值1024undo段数量最小值8# 事务规格名称规格类型规格值事务数最大事务数量不限制自治事务最大嵌套层数不限制# 序列规格名称规格类型规格值序列值最大值...1e28 - 1序列值最小值-1e27 + 1序列步长最大值步长绝对值需要小于序列最大值与最小值的差序列缓存个数最大值循环序列的缓存值个数不能超过一个循环的值的个数， 非循环序列无限制序列缓存个数最小值...2# 数据分区规格名称规格类型规格值分区数最大值分区表/索引可以创建的最大分区数量1M - 1分区列数最大值16间隔分区（interval）仅支持单列分区# 语法规格名称规格类型规格值单个SQL语句长度最大值...2MB - 1（包含空格和特殊字符）yasql单行字符数最大值32000SQL语句中常量字符串输入长度最大值16000字符串类型输出长度最大值32000SQL语句中参与Join的表数量最大值128存储过程行数最大值...SQL语句执行所需stage个数最大值128单个SQL语句执行最大stage个数受到MAX_PARALLEL_WORKERS配置参数的影响参考公式：MIN(MAX_PARALLEL_WORKERS, 128
注意，一些JDBC类型(如bit/boolean)不利于维护最大值，因此这些类型的列不应该列在此属性中，并且在处理过程中会导致错误。如果没有提供此列，则将考虑表中的所有行，这可能会影响性能。...表中总行数除以分区大小给出生成的SQL语句(即流文件)的数量。值为0表示将生成一个流文件，其SQL语句将获取表中的所有行。...注意，一些JDBC类型(如bit/boolean)不利于维护最大值，因此这些类型的列不应该列在此属性中，并且在处理过程中会导致错误。如果没有提供此列，则将考虑表中的所有行，这可能会影响性能。...表中总行数除以分区大小给出生成的SQL语句(即流文件)的数量。值为0表示将生成一个流文件，其SQL语句将获取表中的所有行。...如果设置了，GenerateTableFetch将确定列的最小值和最大值，并使用最小值作为初始偏移量。然后，获取页面的SQL基于这个初始偏移量和值的总差(即最大值-最小值)除以页面大小。
上一篇文章 ： (9条消息) 【JDK8 新特性 5】Stream流介绍和常用方法的使用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客 目录 1、Stream流中的结果到集合中 2、Stream流中的结果到数组中...3、对流中数据进行聚合计算 3.1 获取最大值 3.2 获取最小值 3.3 求总和 3.4 平均值 3.5 统计数量 4、 对流中数据进行分组 5、对流中数据进行多级分组 6、对流中数据进行多级分区...基本使用如下 3、对流中数据进行聚合计算 当我们使用Stream流处理数据后，可以像数据库的聚合函数一样对某个字段进行操作。 比如获取最大值，获取最小值，求总和，平均值，统计数量。...当我们使用Stream流处理数据后，可以根据某个属性将数据分组： 5、对流中数据进行多级分组 我们还可以对数据进行多级分组： 6、对流中数据进行多级分区 Collectors.partitioningBy...分区: Collectors.partitionBy 。 拼接: Collectors.joinging。
/分组/分区/拼接操作 除了 collect() 方法将数据收集到集合/数组中。...比如获取最大值，获取最小值，求总和，求平均值，统计数量等操作。...:"+min.get()); //求总和(使用Stream流的map()和reduce()方法亦可求和) //map()和reduce()方法实现 //...value)->{ System.out.println(key + "---->"+value.get()); }); //3.按照年龄分组,规约求每组的最大值最小值...分组和分区的区别就在：分组可以有多个组。分区只会有两个区( true 和 false) //1.一个参数 partitioningBy(Predicate<?
在业务离线数据分析场景下，往往需要将Mysql中的数据先导出到分布式存储中，如Hive、Iceburg。这个功能实现的方式有很多，但每种方式都会遇到一些问题（包括阿里开源的DataX）。...为此我们查了开源工具DataX[1]的实现方式，其核心实现逻辑如下：首先getPkRange方法查出数据表中主键字段的最小值和最大值，然后将主键的取值在最大值和最小值之间划分成用户指定的adviceNum...除查询数据本身外，额外的开销几乎可以忽略不计（只需要一个查询查出主键字段的最小值和最大值）。 同时这种方式也存在问题： 1. 在SplitPK分布不均匀时，多个SQL执行的耗时可能差距很大。 2....既然只查询最小值和最大值无法保证均匀的划分数据，那把所有主键都先读取出来，在内存中划分区间是否可行呢？只查主键通常会命中覆盖索引，查询效率会比较高，数据量也不会很大。...用分区查询的方式，避免了Mysql的慢查询，对其他线上业务影响较小。 2. 利用Spark分布式的能力提升任务执行速度。 3.
普通循环对比获取最大值和最小值 如果列表没有值，直接返回-1； 将列表中的第一个值赋值给min和max，默认最大和最小； 循环列表，获取当前值和min或max进行对比； 当 min > cur_value...； 递归回调，获取右边列表的最大值； 注意：此处切割，会将列表不断的分，直到列表中只存在一个或两个元素时，获取最大的返回，然后再左边和右边比较，返回最大值。...分治算法获取最小值 5.1 求最小值代码分析 如果列表长度是0，直接返回-1，表示没找到最小值； 当分区只有2个值时，获取其中最小的返回 将列表分割成两个区域； 获取列表的中间位置index； 递归回调...，获取左边列表的最小值； 递归回调，获取右边列表的最小值； 注意：此处切割，会将列表不断的分，直到列表中只存在一个或两个元素时，获取最小的返回，然后再左边和右边比较，返回最小值。...：", max) min = get_min(lists, 0, len(lists) - 1) print("最小值：", min) # 通过对比获取列表中的最大值和最小值 min_and_max
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8之前 int...).reduce(0, Integer::sum); 通过sum int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 double average = menu.stream().collect(...同时求总和、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish...Map> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian)) 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
empDF.select(first("ename"),last("job")).show() 1.6 min & max 获取 DataFrame 中指定列的最小值或者最大值。...empDF.select(min("sal"),max("sal")).show() 1.7 sum & sumDistinct 求和以及求指定列所有不相同的值的和。...{ // 4.用于聚合操作的的初始零值 override def zero: SumAndCount = SumAndCount(0, 0) // 5.同一分区中的...Emp): SumAndCount = { avg.sum += emp.sal avg.count += 1 avg } // 6.不同分区中的...= buffer.getLong(0) + input.getLong(0) buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1 } } // 7.不同分区中的
一 Zabbix监控机汇总计算 用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。...parameter(s) 所需要的参数 二 具体配置示例I 单个分区剩余容量key为： last("vfs.fs.size[C:,free]",0) last("vfs.fs.size[D:,free...grpmin 最小值 grpsum 值的个数 itemfunc函数 功能描述 avg 平均值 count 值的个数 last 最新的值 max 最大值 min 最小值 sum 求和 temeperiod...参数为数值单位，如5min，1d或者86400等价，不带参数即默认为秒。...grpavg["MySQL Servers","system.cpu.load[,avg1]",last,0] #对MySQL Servers组中的system.cpu.load[,avg1]求平均值，
manifest files 文件列表 每个 manifest files 又记录了当前 data 数据块的元数据信息，其中就包含了文件列的最大值和最小值，然后根据这个元数据信息，索引到具体的文件块...partition：文件所对应的分区。 lower_bounds：该文件中，多个排序字段的最小值，下图是我的 days 和 province_id 最小值。...upper_bounds：该文件中，多个排序字段的最大值，下图是我的 days 和 province_id 最大值。...利用 Iceberg 0.11 的排序特性，将天作为分区。...在 BI 上的收益是：原先 BI 为了提升 Hive 查询速度建了多级分区，导致小文件和元数据过多，入湖过程中，利用 Spark 排序 BI 经常查询的条件，结合隐式分区，最终提升 BI 检索速度的同时
以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。...：averagingInt、averagingLong、averagingDouble 求最大/最小值：maxBy、minBy 统计求和：summingInt、summingLong、summingDouble...Optional maxBy = intList.stream().collect(Collectors.maxBy(Integer::compareTo)); // minBy 求最大值...默认给了两个实现 maxBy 和 minBy ，根据比较器来比较大小并分别返回最大值或者最小值。当然你也可以灵活定制。...min 返回流中元素最小值 findFirst 返回流中第一个元素 findAny 返回流中第一个元素（随机） allMatch 接收一个 Predicate 函数，当流中每个元素都符合该断言时才返回
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8 之前 int...通过sum,最佳写法 //推荐写成 Integer sum = invoiceList.stream().mapToInt(Invoice::getDetailSize).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 Double avg = invoiceList.stream().collect...、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics statistics = invoiceList.stream().collect(Collectors.summarizingInt...Dish>> = invoiceList.stream().collect(Collectors.groupingBy(RzInvoice::getCancelFlag)); 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
起初的统计筛选分组都是打算用sql语言直接从mysql里得到结果来展现的。但在操作中我们发现这样频繁地访问数据库，性能会受到很大的影响，分析速度会很慢。...中where后面的东西，换句话说，能用sql实现的功能这里都可以实现 打印结果： [在这里插入图片描述] 3）distinct 去重 和sql中的distinct关键字很相似。...Comparable 接口，即有自己的排序规则，那么可以直接调用 sorted() 方法对元素进行排序，如： Comparator.comparingInt 反之, 需要调用 sorted((T,...5）一次性得到元素的个数、总和、最大值、最小值 IntSummaryStatistics statistics = list.stream().collect( Collectors.summarizingInt...分区与分组的区别在于，分区是按照 true 和 false 来分的，因此partitioningBy 接受的参数的 lambda 也是 T -> boolean //根据年龄是否小于等于30来分区 Map
提供findAny方法是为了更好的利用并行流，findFirst方法在并行上限制更多【本篇文章将不介绍并行流】 reduce将流中的元素组合起来 假设我们对一个集合中的值进行求和 jdk8之前 int...reduce(0, Integer::sum); 通过sum int sum = menu.stream().mapToInt(Dish::getCalories).sum(); 在上面求和、求最大值...因为它最简洁易读，同时通过mapToInt将对象流转换为数值流，避免了装箱和拆箱操作 通过averagingInt求平均值 double average = menu.stream().collect(...同时求总和、平均值、最大值、最小值 IntSummaryStatistics intSummaryStatistics = menu.stream().collect(summarizingInt(Dish...Boolean, List> result = menu.stream().collect(groupingBy(Dish :: isVegetarian)) 这个例子可能并不能看出分区和分类的区别
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