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基数排序是什么？

“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog®m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。...基数排序是一种很特别的排序方法，它不基于比较和移动进行排序，而基于关键字各位的大小进行排序。基数排序是一种借助多关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。...（1）假设有欲排数据序列如下所示： 73 22 93 43 55 14 28 65 39 81 首先，根据每个数据个位数的数值，在遍历数据时将它们各自分配到编号0至9的桶（个位数值与桶号一一对应）中。...接下来将所有桶中（由顶至底）所盛数据按照桶号由小到大依次重新收集串起来，得到如下仍然无序的数据序列： 81 22 73 93 43 14 55 65 28 39 接着，再进行一次分配，这次根据每个数据十位数的数值来分配...目的是让更改后的buckets[i]的值，是该数据在output[]中的位置。

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高基数数据特性是什么意思

在 SQL 中，基数（cardinality）的定义为一个数据列中独一无二数据的数量。高基数（High-Cardinality）的定义为在一个数据列中的数据基本上不重复，或者说重复率非常低。...例如我们常见的识别号，邮件地址，用户名等都可以被认为是高基数数据。例如我们常定义的 USERS 数据表中的 USER_ID 字段，这个字段中的数据通常被定义为 1 到 n。...每一次一个新的用户被作为记录插入到 USERS 表中，一个新的记录将会被创建，字段 USER_ID 将会使用一个新的数据来标识这个被插入的数据。...因为 USER_ID 中插入的数据是独一无二的，因此这个字段的数据技术就可以被考虑认为是高基数（High-Cardinality）数据。

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【Wikidata】维基数据详解

【导读】维基数据（Wikidata）是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库，本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作，以便大家对维基数据有更深入的了解。...可以将Wikidata看成具有超过4600万个数据项的维基数据库（2018年4月）。根据维基媒体的使命，每个人都可以添加和编辑数据，并免费使用它。 ? ? ?...可用的数据 ---- ---- 像维基百科一样，维基数据中存储着各种数据。因此，当你正在寻找特定数据集或想要回答一个奇怪的问题时，可以先去维基数据找找。...维基数据的优点和缺点 ---- ---- 维基数据有一些特点： • 它是一个自由开放的知识库，可以被人类和机器阅读和编辑 • 包含各种数据类型（例如文本，图像，数量，坐标，地理形状，日期） • 它使用SPARQL...德国（主语）是（谓语）欧盟（宾语）的成员。你可以拿出各种陈述来描述上面的图表。这是SPARQL的一大优势。不限于关系数据库的特定结构，并且可以轻松添加新信息。如何查询维基数据中的数据？

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.map(parseInt)的返回值是什么？你真的了解基数radix吗

['1', '2', '3'].map(parseInt) 的返回值是什么？很多人的第一反应是 [1, 2, 3] ，但是结果并非如此。...， radix 是 2-36 之间的整数，表示被解析字符串的基数。...如果参数不是一个字符串，则将其转换为字符串，字符串开头的空白符将会被忽略。 radix 可选：表示要解析的数字的基数。...radix 基数是什么：百度百科给出的解释是：基数（cardinal number）在数学上，是集合论中刻画任意集合大小的一个概念。两个能够建立元素间一一对应的集合称为互相对等集合。...看到这，应该可以理解 radix 的含义了吧，并不是简单的进制计算。未经允许不得转载：w3h5 » ['1','2','3'].map(parseInt)的返回值是什么？你真的了解基数radix吗

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利用PyCINRAD处理、显示天气雷达基数据

阅读建议使用基于Python的PyCINRAD来处理、显示天气雷达基数据，只做简单推介，根据自己需要来选用。...内容目录前言介绍安装数据、脚本绘图GUI可视化界面总结问题报错参考前言介绍 ? 只是简单的安装测试了一下SA/SB/SC格式雷达基数据，不知道什么原因，CD格式的数据读取还存在问题。...2""" 3Created on Sun Jan 13 21:51:35 2019 4 5@author: Fulang WU 6""" 7 8"""定义一个函数，用于读取目标文件夹下的多个雷达基数据...-----------------------------------------------------------------------------""" 21 22 23"""读取目标文件夹下的多个雷达基数据...打开后，一顿点点点，选择雷达基数据，需要注意的是必须文件名类似于“Z_RADR_I_Z9250_20160701001000_O_DOR_SA_CAP.bin”，不然无法读取。

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数据结构算法--8基数排序

> 多关键字排序：现在有一个员工表，要求按照薪资排序，薪资相同的员工按照年龄排序 >> 先按照年龄排序，再按照薪资进行稳定的排序 > 例如：32，13，94，52，17，54，93排序，也可以看成多关键字排序...对于这样的数组，我们可以先按个位数分桶，保证是稳定的排序。...得到：32，52，13，93，94，54，17 *现在个位数的相对位置排好序了* 再按照十位数排序：然后将每个桶里的数拿出来： 13，17，32，52，54，93，94 * 得到了最终的有序数组...=[[] for _ in range(10)] for val in li: digit=(val//10**it)%10 # 每次都保证后几位的相对位置不变...li it+=1 import random li=list(range(100)) random.shuffle(li) radix_sort(li) print(li) 可以看出基数排序的时间复杂度为

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Redis-08Redis数据结构--基数HyperLogLog

文章目录概述 Redis 的 Hyperloglog 命令 Spring 中操作基数注意代码概述基数是一种算法。...比如数字集合｛1,2,5,7,9, 1,5,9 ｝的基数集合为｛ 1,2,5,7,9｝那么基数（不重复元素）就是 5 ，基数的作用是评估大约需要准备多少个存储单元去存储数据，但是基数的算法一般会存在一定的误差...Redis 对基数数据结构的支持是从版本 2.8.9 开始的。...基数并不是存储元素，存储元素消耗内存空间比较大，而是给某一个有重复元素的数据集合（一般是很大的数据集合〉评估需要的空间单元数，所以它没有办法进行存储，加上在工作中用得不多，所以简要介绍一下 Redis...它的基数集合是｛a,b,c,d}，因此求集合长度是4 。之后再添加第二个基数h2,它的基数是{a,z},所以在合并h1和h2到h3中的时候，它的基数和为｛a,b,c,d,z}。

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基数排序的简单实现

基数排序是基于分配和收集来进行的，而通常内部排序是基于比较进行的，这一点需要注意。基数排序里涉及到多次的除法和模运算，因此基数排序是的执行时间较长。...这里使用STL中的queue来作为桶，不需要单独去实现队列。...#include #include #include using namespace std; //这里选择基数位10 对10进制的数字进行基数排序...= 10; return x %= 10; } //基数排序要求数组中的每一个数字的位数相同 d表示位数 void radixSort(int *a, int n, int d) { queue... q[10];//10进制数需要10个桶 //d位的数字需要进行 d趟的收集与分配 for(int i=0; i<d; ++i) { //分配 for(int j=0; j<n;

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javascript数据结构之基数排序浅淡

所以，它是一个有序的列表，是先进先出的。就像在银行排除一样，先到先办，新人排在后面。可以使用队列对数据进行排序操作，这种方式被称为“基数排序”。它的效率不高，但胜在容易理解。...以0 ~ 99 之间的数字为例，基数排序方法将会对这些数字排列二次，第一次是按个数排序，第二次是按十位上的数字大小进行排序，排序时的每个数字按大小被分在不同的数组里。...例如有以下这些数字： 87,23,73,56,38,95,74,24 第一次是比较个数上的数字，然后按大小存到数组里，就是这样的： arr-0: arr-1: arr-2: arr-3: 23,...然后再来第二次，根据十位上的数字大小再排一次，然后分配到不同的数组里，就这样： arr-0: arr-1: arr-2: 23,24 arr-3: 38 arr-4: arr-5: 56, arr...、最简单的继承

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X波段双极化相控阵天气雷达基数据的python读取方法

雷达数据的解析是雷达数据分析应用的基础，前段时间《新一代天气雷达》的作者张深寿老师推送了一篇天气雷达基数据解析的文章《Python读取和显示天气雷达基数据标准格式雷达基数据》，大家都受益匪浅，随着国内双极化相控阵雷达的应用兴起...一、常用天气雷达基数据处理工具随着气象雷达的发展，气象雷达数据处理领域产生了若干优秀的开源工具，雷达基数据格式也是百花齐放。...内部数据快压缩方式的基数据文件常采用HDF和NETCDF格式的成熟文件存储协议。...三、naruida双极化相控阵天气雷达基数据格式的特点纳睿雷达双极化相控阵天气雷达的基数据协议参考了欧美雷达基数据格式和我国CINRAD雷达网的6 种基数据格式，考虑到综合一体化气象观测的业务需求，结合当下分布式存储系统和数据并发传输的技术现状...“X波段双极化相控阵雷达基数据协议”文件，可直接回复“基数据协议文件”，如果需要测试代码的基数据文件，可回复“样例数据”，我们会提供几个测试用基数据文件给大家，总之就是要方便大家更好的实践和使用。

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Java数据结构与算法（排序）——基数排序（LSD）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...再根据十位进行排序，得到： 0—— 1——14 2——22，28 3——39 4——43 5——55 6——65 7——73 8——81 9——93 （3）将按十位排序的结果整理得到新数列...sourceArray){ // 复制数组 int[] array = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); // 找数组中的最大值...= 1; int[][] t = new int[10][array.length];// 桶，0~9共十位，创建十个桶； int[] num = new int[10];// 记录每个桶中存入数的个数...k=1时，是按个位排序的结果；k=10时，是按十位排序的结果…… int c = 0; for (int i = 0; i < 10; i++) { if(num[i] !

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RDF 和 SPARQL 初探：以维基数据为例

维基百科有一个姐妹项目，叫做"维基数据"（Wikidata）。你可以从维基百科左侧边栏点进去。 ? "维基数据"将维基百科的所有数据，整理成一个可以机器处理的数据库，方便查询。...但是，维基数据不是关系型数据库，而是 RDF 数据库；查询语言不是 SQL，而是 SPARQL。我粗浅地学了一点 RDF 和 SPARQL，本文就是学习笔记，演示如何使用维基数据查询信息。 ?...album（主语）和:artist（谓语）的宾语。四、维基数据查询示例：山西省人口最多的地区下面通过维基数据查询"山西省人口最多的是哪一个地区"，进一步学习 SPARQL 语法。...首先，进入维基数据网站，在页面顶部的搜索栏，搜索"山西"。或者，维基百科的"山西省"页面，左边栏也有跳转到维基数据的链接。 ? 然后，进入山西省的页面。 ? 这时，留意一下这个页面的 URL。...area，该变量必须满足主语"山西省"（wd:Q46913）和谓语"所包含的行政实体"（wdt:P150）。前缀wd表示这是维基数据的条目，而前缀wdt表示这是维基数据定义的谓语关系。

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统计测序数据reads数和碱基数的几种方法

手动写一个FASTQ格式的测试数据 cat sample.fq @ESX1 CAGGAGGAGTACGTGTTTTTTTTTTGCAGTACTGTACGGCGCAGTAC + FFFFFFFFFFFFFFEEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFEEEFFFFFFF...CAGGAGGAGTACGTGTTTTTTTTTTGCAGTACTGTACGGCGCAGTAC + FFFFFFFFFFFFFFEEFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFEEEFFFFFFF END 利用seqkit统计更详细的介绍和安装见推文...可以同时统计单个或多个fastq文件，结果输出为表格形式 seqkit stat sample.fq # 结果如下 # num_seq：总序列数 # sum_len: 总碱基数 file format...DNA 3 141 47 47 47 # 统计多个压缩文件 seqkit stat *.fq.gz 用Linux命令统计 awk的介绍见常用和不太常用的

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X波段双极化相控阵天气雷达基数据的python读取方法

雷达数据的解析是雷达数据分析应用的基础，前段时间《新一代天气雷达》的作者张深寿老师推送了一篇天气雷达基数据解析的文章《Python读取和显示天气雷达基数据标准格式雷达基数据》，大家都受益匪浅，随着国内双极化相控阵雷达的应用兴起...一、常用天气雷达基数据处理工具随着气象雷达的发展，气象雷达数据处理领域产生了若干优秀的开源工具，雷达基数据格式也是百花齐放。...内部数据快压缩方式的基数据文件常采用HDF和NETCDF格式的成熟文件存储协议。...三、naruida双极化相控阵天气雷达基数据格式的特点纳睿雷达双极化相控阵天气雷达的基数据协议参考了欧美雷达基数据格式和我国CINRAD雷达网的6 种基数据格式，考虑到综合一体化气象观测的业务需求，结合当下分布式存储系统和数据并发传输的技术现状...，和雷达系统未来网络化，多功能，自适应，软件化，智能化的发展趋势，基于自身VRHI扫描模式配置丰富多样的特点，采用了和国家气象局大气探测中心雷达SAB多普勒雷达基数据一致的数据组织方式，是一种适用于海量数据实时网络传输基数据协议

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算法与数据结构(十七) 基数排序(Swift 3.0版)

今天这篇博客就来聊聊基数排序，基数排序算法是不稳定的排序算法，在排序数字较小的情况下，基数排序算法的效率还是比较高的。今天就来聊一下基数排序算法的原理以及代码的具体实现。...一、基数排序算法示意图下方的基数排序算法的实现是利用“桶”来实现的，首先我们创建10个桶，然后按照基数入桶，基数的取值是从数字的低位到高位以此取值。...下方就是对基数排序步骤的详细介绍： (1)、以无序序列数值的个数为基数，将无序序列中的值进入到基数对应的桶中。以51为例，如果取个位数为基数的话，51的基数就为1，那么51就进入如编号为1的桶中。...以此类推，62在本轮入桶过程中就进入编号为2的桶中。以个位数为基数入桶的结果如下所示。 (2)、个位数为基数入桶完毕后，在安装编号从小到大将桶中的数据以此取出，在存入我们之前的数组中。...(4)、因为在下方无序的数据中，最大值不超过两位，所以以十位为基数入桶出桶后就已经是有序的了。如果最大值是十万，那么我们一直取基数入桶到十万位为止。

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【数据结构】排序算法---基数排序（动图演示）

基数排序将待排序的元素拆分为k个关键字，逐一对各个关键字排序后完成对所有元素的排序。...一般而言，我们默认基数排序是稳定的，所以在 MSD 基数排序中，我们也仅仅考虑借助稳定算法（通常使用计数排序）完成内层对关键字的排序。...LSD 基数排序也需要借助一种稳定算法完成内层对关键字的排序。同样的，通常使用计数排序来完成。 3. LSD 基数排序动图演示 4....性质稳定性：如果对内层关键字的排序是稳定的，则 MSD 基数排序和 LSD 基数排序都是稳定的排序算法。空间复杂度： MSD 基数排序和 LSD 基数排序的空间复杂度都为 O(k+n) 。...假如待排数据可以分为d个关键字，则基数排序的时间复杂度将是 O(d*2n) ，当然d要远远小于n，因此基本上还是线性级别的。基数排序的空间复杂度为O(n+k)，其中k为桶的数量。

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数据结构7种排序算法（无基数排序）

三.实验内容用随机数（介于1-100）产生10个待排序数据元素的关键字值）。...① 采用直接插入排序和希尔排序方法对上述待排数据进行排序并输出序后的有序序列； ② 采用冒泡排序、快速排序方法对上述待排数据进行排序并输出序后的有序序列； ③ 采用简单选择排序、堆排序方法对上述待排数据进行排序并输出序后的有序序列...如果记录中的数据较多，移动较费时的，应采取简单选择排序法。（2）若记录的初始状态已经按关键码基本有序，则选用直接插入排序或冒泡排序法为宜。...堆排序和快速排序法都是不稳定的排序。若要求稳定排序，则可选用归并排序。（4）基数排序可在O (d×n) 时间内完成对n个记录的排序，d是指单逻辑关键码的个数，一般远少于n。...但基数排序只适用于字符串和整数这类有明显结构特征的关键码。（5）前面讨论的排序算法，除基数排序外，都是在顺序存储上实现的。

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Qz学算法-数据结构篇(排序算法--基数、总结)

基数排序 1.基本介绍基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sor)或bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值...，将安排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展基数排序是1887年赫尔曼何乐礼发明的...，数据溢出，则每个一维数组（桶），大小定为arr.length //3.基数排序是使用空间换时间的经典算法 int[][] bucket = new int[10][arr.length...arr = " + Arrays.toString(arr)); } } } 4.注意基数排序是对传统桶排序的扩展，速度很快基数排序是经典的空间换时间的方式，占用内存很大，当对海量数据排序时容易造成...基数排序时稳定的。

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聊聊ClickHouse中的低基数LowCardinality类型

为什么要有LowCardinality 在常见数据库系统的类型体系中，字符串是最灵活、表意性最强的类型，但是存储成本无疑也最高。...但是，我们平时见到的字符串绝大多数都是变长的，只有哈希值、IP等少数种类适合用FixedString存储；并且数据的定义域可能会经常变动，频繁修改Enum字段来增加枚举值也显然不可行。...可见在这个场景下，对低基数String进行聚合，速度是对普通String进行聚合的6倍，并且读取的数据量只有原来的4.5%。...也就是说，如果LowCardinality(String)列的基数大于该阈值，就会被拆分成多个字典文件存储。那么，低基数String的基数控制在什么范围内的效率最高呢？...笔者利用现有数据集进行测试，String的基数是10万级别，采用LowCardinality的聚合效率仍然是普通String的4倍左右，看官可酌情参考。 The End

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ClickHouse中的低基数字段优化

其实本质上，这就是一种对低基数特征字段的优化思路，只不过枚举类型的使用场景比较苛刻，它要求这些数据预先可知，且能够穷举。那么对于不可预知、无法穷举的数据应该怎么优化呢?...于是，ClickHouse提供了一种修饰数据类型LowCardinality，专门针对低基数特征的字段进行优化。...那么LowCardinality背后的原理是什么呢? 其实从StringWithDictionary的名字已经很明显了，它是通过字典压缩编码进行优化的。...如果数据的基数大于 8192，也就是说不同的值多于8192个，则会将一个全局字典拆分成多个局部字典(由 low_cardinality_max_dictionary_size 参数控制, 默认8192)...由于字典压缩和数据特征息息相关，所以这项特性的最终受益效果，需要在大家各自的环境中进行验证。通常来说，在百万级别基数的数据下，使用LowCardinality的收益效果都是不错的。

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