我的系统是CentOS。 我们首先先看一下我们现在的限制： [root@bogon ~]# ulimit -n 1024 这肯定是不够的，所以我们要把这个数量给变成65535。...首先我们一般查询到的方法是这个： ulimit –n 65535 但是这个只能在本次开机有效，重启之后就不行了。 所以我们要使用另外一种办法，来实现开机启动之后文件打开数量也是65535。...首先我们打开/etc/security/limits.conf： vim /etc/security/limits.conf 然后添加如下内容到此文件的最后： * soft nofile 65535 *...启动成功后我们再次使用查看连接数的命令： [root@bogon ~]# ulimit -n 65535 这样我们就能看到文件最大打开数量已经从1024变成65535了。
我们首先先看一下我们现在的限制： [root@localhost etc]# ulimit -n 1024 这肯定是不够的，所以我们要把这个数量给变成65535。...首先我们一般查询到的方法是这个： ulimit –n 65535 但是这个只能在本次开机有效，重启之后就不行了。 所以我们要使用另外一种办法，来实现开机启动之后文件打开数量也是65535。...首先我们打开/etc/security/limits.conf： vim/etc/security/limits.conf 然后添加如下内容到此文件的最后： *softnofile 65535 *...启动成功后我们再次使用查看连接数的命令： [root@localhostetc]# ulimit - n 65535
import threading import time sem=threading.Semaphore(4) #限制线程的最大数量为4个 def gothread(): with sem...: #锁定线程的最大数量 for i in range(8): print(threading.current_thread().name,i)
那什么是ck中的物化视图呢 :物化视图是包括一个查询结果的数据库对象，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。...CK中物化视图的基本语法: CREATE [MATERIALIZED] VIEW [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [TO[db.]name] [ENGINE = engine...WHERE order_date > '2021-08-14' GROUP BY id,order_date; 可见，物化视图与表一样，也可以指定表引擎、分区键、主键和表设置参数 这是我们在当前数据库中show...这时我们在原表中再次插入一部分数据 insert into order_detail values ('003','b',2,40,'2021-08-12'), ('003','a',2,20,'2021...思路也是空间换时间,因为物化视图这些规则已经全部写好并且条件所过滤后的数据已经存储在了本地表中，所以它比原数据查询快了很多，总的行数少了，因为都预计算好了。
题目 给你一个字符串 text，你需要使用 text 中的字母来拼凑尽可能多的单词 “balloon”（气球）。 字符串 text 中的每个字母最多只能被使用一次。...解题 计数，取最小的（2个字符的要先整除2） class Solution { public: int maxNumberOfBalloons(string text) { int
商店中新到 n 支雪糕，用长度为 n 的数组 costs 表示雪糕的定价，其中 costs[i] 表示第 i 支雪糕的现金价格。...Tony 一共有 coins 现金可以用于消费，他想要买尽可能多的雪糕。...给你价格数组 costs 和现金量 coins ，请你计算并返回 Tony 用 coins 现金能够买到的雪糕的 最大数量 。 注意：Tony 可以按任意顺序购买雪糕。...输入：costs = [10,6,8,7,7,8], coins = 5 输出：0 解释：Tony 没有足够的钱买任何一支雪糕。...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
一.题目描述 这就是本题的题目，题目很简单，如图所示 1 3 1 1 5 1 4 2 1 每一个格中的数字表示在此处我们可以获取的礼物，从左上角的位置出发，到达右下角的位置，要求每次只能向右或向下移动一格...二.讲解算法原理 1.状态表示 我们定义一个二维数组dp，dp[i][j]表示到达第i+1行，第j+1列时，获得的礼物总数（包括此处的礼物） 2.状态转移方程 1 2 所以dp[i][...， 在这里有两个注意的地方 1.新加的绿色的地方填的值要保证后面的填表是正确的 2.下标的映射 因为是用的是最大值，所以我们在新加的几个位置里设0即可，由于我们使用的是vector，默认会存放0，所以我们不需要进行相关的操作...4.填充顺序 因为我们是从左上角到右下角，所以，我们进行填充的顺序是从上往下，同行，从左往右依次进行填充， 5.返回值 关于返回值问题，由于本来是m*n的数组，我们加了一行一列，所以右下角的位置就变成了...[m][n], 返回的便是dp[m][n]。
昨晚上老同事聚会，一个同事说道一个面试问题没有一个人做出来，就是求连续日期登录次数最大的用户，同事说借助 rownumber即可求解，由于是喝酒聊天，也没有说详细的解决过程。...登录时间里面有详细的时分秒数据，而我们的题目只要求连续的天数，所以使用DATEDIFF函数可以解决， DATEDIFF(d,LoginTime,getdate()) as diffDate , 有多个用户都在登录...如果是连续的记录，那么 diffDate- rn 肯定是相同的！ OK，果然这种方式很巧妙，那么我们最终的SQL写出来也不难了。...，或者求连续登录15天的用户（比如QQ的签到功能），是不是很熟悉呢？...------------------------------------------- PS：如果你经常会在程序中写这样复杂的SQL，推荐你使用PDF.NET SOD框架的SQL-MAP功能，将SQL写在配置文件中
1、问题背景给定一个列表列表，其中每个子列表代表一个对象，子列表的第一个和第二个元素是对象的几何形状和名称，第三个元素是对象的z坐标，第四个元素是对象的键区域。...目标是将键区域匹配的子列表进行合并，并将合并后的子列表中的几何形状和名称字段组合成一个字符串。...Args: sublists: 一个列表列表，其中每个子列表代表一个对象。 Returns: 一个合并后的子列表列表。 """ # 创建一个字典来存储键区域和子列表的映射。..."指的是根据某些条件或标准将两个列表中的子列表进行连接或组合。...具体来说，假设有两个列表，一个是主列表，其中包含多个子列表；另一个是匹配列表，包含一些与主列表中的子列表相关的项。现在的目标是，根据匹配列表中的项，将主列表中相应的子列表连接或组合成一个新的列表。
另有无限数量的盒子，编号从 1 到 infinity 。 你的工作是将每个小球放入盒子中，其中盒子的编号应当等于小球编号上每位数字的和。...给你两个整数 lowLimit 和 highLimit ，返回放有最多小球的盒子中的小球数量。 如果有多个盒子都满足放有最多小球，只需返回其中任一盒子的小球数量。...小球数量：2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 ... 编号 1 的盒子放有最多小球，小球数量为 2 。...小球数量：1 1 1 1 2 2 1 1 1 0 0 ... 编号 5 和 6 的盒子放有最多小球，每个盒子中的小球数量都是 2 。...小球数量：0 1 1 1 1 1 1 1 1 2 0 0 ... 编号 10 的盒子放有最多小球，小球数量为 2 。
岛屿数量 200. 岛屿数量 给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。 ...岛屿的最大面积 695. 岛屿的最大面积 给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid 。 ...岛屿的面积是岛上值为 1 的单元格的数目。 计算并返回 grid 中最大的岛屿面积。如果没有岛屿，则返回面积为 0 。...岛屿数量 的变形，从求岛屿个数变成求岛屿的最大面积，那么我们只需要做个小小调整，在遍历途中记录下面积，然后遍历完之后更新一下最大面积即可，非常简单！ 其它都是类似的，这里不再赘述！...if(grid[i][j] == 1) { int cur_area = 0; // 表示当前岛屿中已遍历的面积
给你一个 下标从 0 开始 且长度为 n 的整数数组 dist ，其中 dist[i] 是第 i 个怪物与城市的 初始距离（单位：米）。 怪物以 恒定 的速度走向城市。...给你一个长度为 n 的整数数组 speed 表示每个怪物的速度，其中 speed[i] 是第 i 个怪物的速度（单位：米/分）。 怪物从 第 0 分钟 时开始移动。...你有一把武器，并可以 选择 在每一分钟的开始时使用，包括第 0 分钟。 但是你无法在一分钟的中间使用武器。 这种武器威力惊人，一次可以消灭任一还活着的怪物。...返回在你输掉游戏前可以消灭的怪物的 最大 数量。 如果你可以在所有怪物到达城市前将它们全部消灭，返回 n 。...第 1 分钟开始时，怪物的距离是 [X,2,3]，你没有消灭任何怪物。 第 2 分钟开始时，怪物的距离是 [X,1,2]，你消灭了第二个怪物。
计算字符串中元素个数用s.length() #include <iostream> using namespace std; int main() { ...
题目 墙壁上挂着一个圆形的飞镖靶。现在请你蒙着眼睛向靶上投掷飞镖。 投掷到墙上的飞镖用二维平面上的点坐标数组表示。飞镖靶的半径为 r 。...请返回能够落在 任意 半径为 r 的圆形靶内或靶上的最大飞镖数。 示例 1： ?...输入：points = [[-2,0],[2,0],[0,2],[0,-2]], r = 2 输出：4 解释：如果圆形的飞镖靶的圆心为 (0,0) ，半径为 2 ， 所有的飞镖都落在靶上，此时落在靶上的飞镖数最大...输入：points = [[-3,0],[3,0],[2,6],[5,4],[0,9],[7,8]], r = 5 输出：5 解释：如果圆形的飞镖靶的圆心为 (0,4) ，半径为 5 ， 则除了 (7,8...) 之外的飞镖都落在靶上，此时落在靶上的飞镖数最大，值为 5 。
题目 现有编号从 0 到 n - 1 的 n 个背包。 给你两个下标从 0 开始的整数数组 capacity 和 rocks 。...第 i 个背包最大可以装 capacity[i] 块石头，当前已经装了 rocks[i] 块石头。...另给你一个整数 additionalRocks ，表示你可以放置的额外石头数量，石头可以往 任意 背包中放置。 请你将额外的石头放入一些背包中，并返回放置后装满石头的背包的 最大 数量。...每个背包中的石头总数是 [2,3,4,4] 。 背包 0 、背包 1 和 背包 2 都装满石头。 总计 3 个背包装满石头，所以返回 3 。 可以证明不存在超过 3 个背包装满石头的情况。...每个背包中的石头总数是 [10,2,2] 。 背包 0 、背包 1 和背包 2 都装满石头。 总计 3 个背包装满石头，所以返回 3 。 可以证明不存在超过 3 个背包装满石头的情况。
图片WITH子句ClickHouse中的WITH子句用于在查询中定义一个临时表（也称为子查询）。它允许将复杂查询分解为更小的、可重复使用的部分，提高查询的可读性和易用性。...总之，ClickHouse中的WITH子句通过定义临时表，可以将复杂查询分解为更小的、可重复使用的部分，提高查询的可读性和易用性。...FROM子句在ClickHouse中，FROM子句用于指定数据查询的源表或视图。它确定了数据查询的起点和范围。...不同于其他数据库的FROM子句，ClickHouse的FROM子句有以下不同之处：支持多表查询：在ClickHouse中，FROM子句可以指定多个表，并且可以进行JOIN操作。...这使得可以从多个表中获取数据并进行关联分析。引擎和表格区分：在ClickHouse中，FROM子句可以包含引擎定义和表名，这允许在查询中指定不同的数据引擎和表格类型。
同事最近对MR on Yarn中Map数量的一个小的研究，描述如下： 在新版MapReduce 中即 MR on yarn中，不支持设置Map数量。 ...Map的数量是由MinInputSplitSize决定的，公式： Map的数量 = TotalSize / MinInputSplitSize 要想控制Map的数量，可以通过控制MinInputSplitSize...大小来控制Map数量。 ...如果设置的MinInputSplitSize大于BlockSize，MinInputSplitSize即为设置的值； 反之设置的MinInputSplitSize小于BlockSize，MinInputSplitSize...的值会置为BlockSize。
另有无限数量的盒子，编号从 1 到 infinity 。 你的工作是将每个小球放入盒子中，其中盒子的编号应当等于小球编号上每位数字的和。...给你两个整数 lowLimit 和 highLimit ，返回放有最多小球的盒子中的小球数量。如果有多个盒子都满足放有最多小球，只需返回其中任一盒子的小球数量。...，小球数量：1 1 1 1 2 2 1 1 1 0 0 ...，编号 5 和 6 的盒子放有最多小球，每个盒子中的小球数量都是 2 。...将所有数字都计算完毕后，再遍历所有盒子，找出最大的盒子中球的数量作为最终结果返回。...那么我们可以创建长度为46的数组，即：int[] resultMap = new int[46]，数组中下标index表示盒子编号，resultMap[index]表示盒子中的小球数量。
数据存储方式Log表引擎将数据按照追加顺序写入日志文件中，而不是直接写入磁盘的数据文件。每个日志文件有固定大小限制，一旦写满，则生成一个新的日志文件。...这种设计可以最大程度地减少磁盘寻址的开销，提高写入性能。写入过程当数据写入Log表时，ClickHouse首先将数据追加写入当前活跃的日志文件中。...如果当前活跃的日志文件已满，则生成一个新的日志文件，并将新的数据写入其中。合并过程这里的合并是指周期性地将多个小的日志文件合并为一个更大的日志文件。合并过程可以减少文件数量，提高查询性能。...合并过程分为两个阶段：合并小日志文件为中等大小的日志文件：ClickHouse定期将一些小的日志文件合并为一个中等大小的日志文件。这样的合并操作可以减少日志文件的数量，减少查询时需要读取的文件数量。...合并中等大小的日志文件为数据文件：ClickHouse再次合并这些中等大小的日志文件，生成更大的数据文件。数据文件是MergeTree表引擎的存储形式，可以提供更高的查询性能。
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。...ClickHouse提供了两种简单字符串的更优的存储方式，即： 存储固定长度（按字节数计）字符串的FixedString类型， 以及将字符串转为定长整形枚举值的Enum类型。...因此，ClickHouse又提供了第三条路，即LowCardinality——“低基数”类型。顾名思义，它适合长度和定义域都可变，但总体基数不是特别大的列。...（总计约2.3亿行）分别存入两张表中。...最后，ClickHouse还提供了low_cardinality_max_dictionary_size参数来控制单个字典的大小阈值，默认为8192。
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