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    【数据结构与算法】十大经典排序算法深度解析：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序

    它们通常依赖于数据元素的某些特定属性或额外的数据结构来实现排序。非比较排序算法包括计数排序、桶排序和基数排序等。这些算法在特定条件下（如数据范围有限或数据分布均匀）能够提供比比较排序更优的性能。...最后一次一定会减小到1 2.第二层循环，每一轮预排序中进行分组 按gap进行分组：根据当前的变量gap，将待排序的数组元素下标按gap分组，总共可以分成gap组。...，将变量gap减小，然后重复分组排序过程，直到变量gap为1，此时整个数组恰好被分成一组，进行最后一次直接插入排序。...这两个值用于确定计数数组 count 的大小，因为计数数组需要覆盖待排序数组中所有可能出现的值（在最小值和最大值之间）。...桶排序和计数排序在特定条件下（如数据分布均匀）可以达到O(n)。

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    MapReduce设计模式

    一：概要模式 1：简介 概要设计模式更接近简单的MR应用，因为基于键将数据分组是MR范型的核心功能，所有的键将被分组汇入reducer中 本章涉及的概要模式有数值概要（numerical summarization...2.2.2：数值概要应用的场景需要满足以下亮点： 1：要处理的数据是数值数据或者计数 2：数据可以按照某些特定的字段分组...：可以使用随机返回True or False的评估函数做过滤，可以通过调小true返回的概率实现对结果集合大小的控制 ** 移除低分值数据：将不满足某个特定阀值的记录过滤出去 2.2：布隆过滤， 对每一条记录...Top10，不管输入数据的大小是多少，你都可以精确的知道输出的结果的记录数 异类分析： 选取感兴趣的数据： 引人注目的指标面板： 2.4：去重，过滤掉数据集中的相似数据，找出唯一的集合 数据去重...，此外，对应于某个特定的外链所做的所有记录必须处于同一分区中 通常情况下这发生在几个作业的输出有相同数量的reducer和相同的外键，并且输出文件是不可拆分的即不大于一个hdfs文件快的大小或是

    1.2K50

    【数据结构&&计数排序】计数排序

    非比较排序概念 非比较排序是一种排序算法，它不是通过比较元素大小进行排序的，而是基于元素的特征和属性排序。这种排序方法在特定情况下，可以做到比元素比较排序（快排，归并）更有效率。...非比较要求输入数据满足一定条件，或者对数据特征进行合理利用 常见的非比较排序算法包括 计数排序 通常适用于范围比较小的整数排序，通过统计每个元素的出现次数，然后将元素按顺序放入数组 桶排序 将数据放到若干个桶中...，随后对每个桶进行排序，最后再将所有桶的数据进行合并 基数排序 通过将待排序数值按位数分组，逐位进行排序，通常配合计数排序实现 计数排序 计数排序是一种非比较的排序算法，适用于特定条件下的排序，尤其是当待排序的元素范围较小其重复元素较多的时候...，数组的大小通常为最大值和最小值的差+1，用于存放每个元素的出现次数 3.计数：遍历原始数组，统计每个元素相同的次数，对每个元素在计数数组中对应的位置进行计数。...5.排序输出，根据计数数组生成的已排序数组，遍历计数数组，按次数将对应的元素输出到结果数组中 计数排序的时间复杂度O（n+k），其中n是待排序元素的数量，k是计数数组的大小。

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    ES入门：查询和聚合

    所以，这个查询的目的是执行一个名为"group_by_state"的聚合，根据文档中的"state.keyword"字段的值进行分组。..."doc_count": 分组中的文档计数，表示每个州拥有的文档数量。 在这个示例中，"group_by_state"聚合对"state.keyword"字段进行了分组，并列出了每个州的文档数量。...所以，这个查询的目的是执行一个名为"group_by_state"的聚合，根据文档中的"state.keyword"字段的值进行分组。...每个"bucket"包括以下信息： "key": 分组的键，即"state.keyword"字段的值，表示各个州的名称。 "doc_count": 分组中的文档计数，表示每个州的文档数量。...这个查询的目的是执行一个名为"group_by_state"的聚合，根据文档中的"state.keyword"字段的值进行分组，同时计算每个州的平均账户余额，并按照平均余额的降序排列结果。

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    基于系统日志分析进行异常检测

    为了提取特征，我们首先需要将日志数据分成不同的组，其中每个组代表一个日志序列。为此，窗口被应用于将日志数据集划分成有限块。...因此，我们可以根据标识符对日志进行分组，其中每个会话窗口都有一个唯一的标识符。 在利用窗口技术构建日志序列之后，生成事件计数矩阵X。...分割根节点时，事件2的出现次数被视为“最佳”属性。因此，根据该属性的值，整个20个训练实例被分成两个子集，其中一个包含12个实例，另一个包含8个实例 决策树首次应用于Web请求日志系统的故障诊断。...事件计数向量及其在第III-B节中描述的标签被用来构建决策树。为了检测新实例的状态，它根据每个遍历树节点的谓词遍历决策树。...为了进一步研究不同窗口大小和不同步长对异常检测精度的影响，我们通过改变一个参数同时保持另一个参数不变来进行实验。根据图8的图表a )，我们将步长保持在一小时，同时改变窗口大小，如表II所示。

    4.4K21

    RNA-seq 差异分析的细节详解 (6)

    计数数据转换 在进行差异表达分析时，我们会基于原始计数数据，运用上一节提到的离散分布方法。但对于像可视化、聚类这类后续分析，使用经过转换的计数数据会更有优势。 对数转换是最常见的转换方式。...这两种转换都能得到在 log₂ 尺度上的数据，且这些数据已经根据文库大小等归一化因素进行了调整。...这种设置适用于完全不考虑实验分组信息来比较样本，比如做样本质量保证（QA）时用到。 不过，如果预计很多基因（行）的计数差异是由实验设计能解释的，并且想把数据转换用于后续分析，那盲方差估计就不合适了。...转换后的数据应该是方差大致稳定的，并且也考虑了大小因子或归一化因子的校正。对于计数较大的数据，转换后的结果是在 log₂ 尺度上的。...转换后得到的数据里包含这样的元素： qij 是个参数，和基因 i、样本 j 的预期真实片段浓度成正比（具体公式下面有），βi₀ 是个不收缩的截距，βij 是样本特有的效应，会根据整个数据集的离散度 -

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    快速上手Flink Windows窗口编程！

    时间维度分析： 通过定义不同大小的时间窗口，可以对数据进行按时间段的分析，例如统计每小时的访问量、每天的销售额等。事件驱动计算： 窗口可以根据事件的发生时间来划分，从而实现基于事件的处理逻辑。...时间窗口： 可以根据时间维度对数据进行分组，例如按分钟、小时、天等进行分组。计数窗口： 可以根据数据的数量进行分组，例如每100条数据为一个窗口。...所有内置窗口分配器（全局窗口除外）都根据时间为窗口分配数据元，这可以是处理时间或事件时间。基于时间的窗口具有开始时间戳（包括）、结束时间戳（不包括），一起描述窗口大小。...应用场景特定事件触发： 当需要在某个特定的事件发生时触发计算，全局窗口非常适合。聚合所有数据： 如果需要对整个数据流进行一次性聚合计算，全局窗口也是一个不错的选择。...当你希望对整个数据流进行一次性聚合计算时。当你需要根据特定的事件来触发计算时。当其他窗口类型无法满足你的需求时。需要注意的是：全局窗口的性能可能不如其他窗口类型。

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    数据分组

    数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成若干组。...df.groupby(df["客户分类"]) #分组键是Series #对分组后的数据进行 计数运算 和 求和运算 df.groupby("客户分类").aggregate(["count","sum..."]) #对分组后的数据的 用户ID列进行计数运算，8月销量进行求和运算 df.groupby(df["客户分类"]).aggregate({"用户ID":"count","8月销量":"sum"}...) ---- 4.对分组后的结果重置索引 reset_index() 根据上述数据分组代码运行得到的结果，DataFrameGroupBy 对象经过汇总运算后得到的结果的形式并不是标准的DataFrame

    4.5K11

    比对质量评估之 QualiMap

    必须参数：描述输入数据的配置文件；要求是2列或者3列的制表符分割文件，第一列是样品名，第二列是单个文件bamqc分析结果的路径（或者是样本bam文件路径，需要加 -r 参数），第三列是对应样本的分组...第一列是样品名，第二列是实验条件（ex:处理或未处理），第三列是样品计数数据的文件的路径；第四列是计数数据中包含计数值的列的索引（用于当所有样本的计数都包含在一个文件中，但需要统计不同样本列的情况）...bin（箱）的大小，默认为100 -c 设定用户想要将数据分成的组数。...要求输入一个用逗号分隔的聚类大小列表。它涉及到数据分析中聚类方法的一个关键参数，用户可以通过逗号将多个数值分开，指定他们希望数据被划分成的不同组的数量。...可以选择使用的计数算法，有两种选择：“uniquely-mapped-reads”（默认）或者“proportional” -id ：针对GTF文件的特定属性。用于指定GTF中用作特征ID的属性。

    1.6K10

    再谈基数排序-分治思想:对比计数|基数|桶|堆|希尔|快速|归并

    但对桶的使用方法上有明显差异：计数排序：每个桶只存储单一键值；需要占用大量空间，它仅适用于数据比较集中的情况。比如 [0~100]，[10000~19999] 这样的数据。...基数排序：根据键值的每位数字来分配桶；一般用于长度相同的元素组成的数组。基数排序可以看做是进行多趟桶排序。...N是特定的，然后把数组的每一项数字num放到 num/[(max-min+1)/N]的桶中并对桶中数据排序，然后按桶序依次取数基数排序，比如三位以内的数组，那么，就 个位、十位、百位分组（逻辑桶），然后先百位对数据排序...、再十位、个位(这一步可以反着来：个位、十位、百位对比排序快速排序，如同用天平找出球堆中最重或最轻的球，数组分成3部分。...对于整数而言，因为每一位的大小都是0～9，因此可以对每一次使用计数排序，从而对任意整数进行排序。

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    sql中的 where 、group by 和 having 用法解析

    --但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 --数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 --目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...的执行的过程,先执行select 的操作返回一个程序集， –然后去执行分组的操作，这时候他将根据group by 后面的字段 –进行分组，并且将相同的字段并称一列数据，如果group by 后面没有这个字段的话就要分成好多的数据...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的...的执行的过程,先执行select 的操作返回一个程序集， –然后去执行分组的操作，这时候他将根据group by 后面的字段 –进行分组，并且将相同的字段并称一列数据，如果group by 后面没有这个字段的话就要分成好多的数据...–但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，而一列中又只能放入一个字段，所以那些没有进行分组的 –数据系统不知道将数据放入哪里，所以就出现此错误 –目前一种分组情况只有一条记录，一个数据格是无法放入多个数值的

    12.9K30

    SQL命令 GROUP BY

    SQL命令 GROUP BY SELECT子句，它根据一个或多个列对查询的结果行进行分组。 大纲 SELECT ......GROUP BY子句接受查询的结果行，并根据一个或多个数据库列将它们分成单独的组。 当将SELECT与GROUP BY结合使用时，将为GROUP BY字段的每个不同值检索一行。...GROUP BY根据字段的大写字母排序规则，使用SQLUPPER排序规则对字段的值进行分组。 只有字母大小写不同的字段值被分组在一起。 分组字段值全部以大写字母返回。...它对存储在索引中的字段值进行排序；字母字符串以全部大写字母返回。可以设置此系统范围的选项，然后使用%exact排序规则函数为特定查询覆盖它以保留字母大小写。 以下示例显示了这些行为。...带有GROUP BY子句的SELECT语句返回所做的所有数据修改，无论它们是否已提交。 示例 下面的示例按名称的首字母对名称进行分组。它返回首字母、共享该首字母的姓名计数以及一个Name值的示例。

    3.9K30

    页式虚拟存储管理_页式虚拟存储管理的主要特点

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 页式存储的基本原理 将程序的逻辑地址空间划分为固定大小的页(page)，而物理内存划分为同样大小的页框(pageframe)。...也就是把内存等分成N份，存放运行的程序时，按分成的快放置即可。但放置时要考虑主存里哪些块已经被占用，这个用主存分配表（位示图）来表示。...根据程序执行的局部性特点，程序一旦访问了某些代码和数据，则在一段时间内会经常访问他们，因此最近最少用调度在选择淘汰页面时会考虑页面最近的使用，总是选择在最近一段时间以来最少使用的页面予以淘汰。...最近最不常用调度算法 由于程序设计中经常使用循环结构，根据程序执行的局部性特点，可以设想在一段时间内经常被访问的代码和数据在将来也会经常被访问，显然这样的页面不应该被淘汰。...最近最不常用调度算法总是根据一段时间内页面的访问次数来选择淘汰页面，每次淘汰访问次数最少的页面。算法实现时需要为每个页面设置计数器，记录访问次数。计数器由硬件或操作系统自动定时清零。

    1.2K30

    Day08 生信马拉松-GEO数据挖掘 （上）

    图表介绍 2.1 热图 输入数据是数值型matrix/data.frame 颜色的变化表示数值的大小 图片 2.2 散点图和箱线图—可互相转化 输入数据是一个连续型vector和一个有重复值的离散型vector....同一分组是否分成一簇（组内重复性好） 2.中心点之间是否有距离（组间差别大） 3....中点最前面的三角符号查看 4.2 GSE中数据的提取 4.2.1 提取表达矩阵exp exp 特定提取子集的函数 dim(exp) #看行、列数量 若出现异常...提取pd的行名 } ★★★★★★GSE中有多个分组取子集的操作★★★★★★ ###如果只有两个分组不需要此段### k = pd$source_name_ch1 %in% c("Ctrl in adherent...) table(pd$source_name_ch1) #查看提取后的分组名称 4.2.4 提取芯片平台编号—根据平台找探针注释

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    【计算机网络】网络层 : IP 数据报分片 ( 数据分片机制 | 分片示例 | 三种数据长度单位 )

    MTU 是 链路层可封装数据 的上限 ; MTU 值 : 以太网的 最大传送单元 MTU 是 1500 字节 ; 分片 : 链路层的数据部分 , 就是 IP 分组 , 该分组的 MTU 是 1500...字节 , 当网络层的 IP 分组超过 1500 字节 , 此时就要进行分片 ; 二、分片机制 ( 标识、标志、片偏移 ) ---- IP 数据报 分片 : 要根据 首部的 标识 , 标志 , 片偏移...进行相应处理 : 标识 : 同一个 IP 数据报 的分片 , 使用相同的标识 ; IP 数据报大小超过 MTU 时 , 将数据报分片 , 分片完成的 IP 数据报分片 , 其标识都是相同的 ; 标志...: 分成 三片 ; 第一片 : 分片数据 : 首部 1 ( 20 字节 ) + 1400 字节数据部分 ; 标识 : 666 , 同一个分组的分片 , 标识相同 ; 标志 : DF =...本片偏移量相当于 2800 字节 ; 片偏移量是从数据部分开始计数 , 数据部分的开始位置是 0 字节 , 其单位是 8 字节 , 片偏移量 1 代表 8 字节 ; 四、IP 数据报首部中的相关数据长度单位

    6.7K12

    这么热的circRNA如何结合生信发文章？

    作者命名了FL3C的细胞数据集，并欲通过FL3C描述circRNA在NSCLC细胞系中的格局，从而综合分析circRNA与非小细胞肺癌中的特定表型和基因型的关系。 二、 分析流程 ?...FL3C数据集的一般特征 作者在此进行了分组，基因水平（gene level）按照circRNA是否衍生于同一个基因分组，反向剪接位点水平（backsplice level）则根据是否衍生于同一个反向剪接位点分组...癌基因产生更多的circRNA 作者采用了COSMIC数据库（ver90）中的CGC，将FL3C数据集内的基因分成癌基因和非癌基因。癌基因与非癌基因相比，在基因水平更能显示出circRNA的特性。...作者将细胞根据增殖速率分成快速增殖细胞（72小时内细胞计数增加≥5倍，有11个），缓慢增殖细胞（72小时内细胞计数≤3倍，有21个），其他细胞共三组。...E和F进行相关性分析的正交分析。根据增殖速率的分组，发现有些circRNA仅在缓慢增值细胞系中表达，有些仅在快速增值细胞系中表达。这种特征在多细胞系表达的circRNA中更显著。 ?

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