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LeetCode面试SQL-给定数字的频率查询中位数

一、题目 表: t5_numbers中保存数字的值及其频率 +----------+-------------+ | Number | Frequency | +----------+-----...+--------+ | median | +--------| | 0.0000 | +--------+ 请编写一个查询来查找所有数字的中位数并将结果命名为 median 。...如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 本题较查询中位数更加复杂的点在给出了频次，需要将频次计算在内。...相应解法：1.将所有频次生成对应的行数的数值，之后就按照正常求取中位数的方法求取即可；2.根据频次计数，基数找到对应的位置即为中位数，偶数则需要找到对应的两个位置，然后分别计算出对应的值，求取平均值。...我们判断N是否为偶数，选取对应的位置，判断所在位置的数字是否参与计算。

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    ​LeetCode刷题实战571：给定数字的频率查询中位数

    算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！...今天和大家聊的问题叫做 给定数字的频率查询中位数，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/find-median-given-frequency-of-numbers...，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力 。...LeetCode刷题实战561：数组拆分 I LeetCode刷题实战562：矩阵中最长的连续1线段 LeetCode刷题实战563：二叉树的坡度 LeetCode刷题实战564：寻找最近的回文数 LeetCode...LeetCode刷题实战570：至少有5名直接下属的经理

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    「SQL面试题库」 No_20 给定数字的频率查询中位数

    1.1你的收获 增强自信，搞定面试：在求职中，SQL是经常遇到的技能点，而这些题目也多数是真实的面试题，刷题可以让我们更好地备战面试，增强自信，提升自己的核心竞争力。...提高数据处理能力、锻炼思维能力：SQL是数据处理的核心工具，通过刷题可以让我们更好地理解数据处理的过程，提高数据分析的效率。...SQL题目的难度不一，需要在一定时间内解决问题，培养了我们对问题的思考能力、解决问题的能力和对时间的把控能力等。...2、今日真题 题目介绍： 给定数字的频率查询中位数 find-median-given-frequency-of-numbers 难度困难 SQL架构 Numbers 表保存数字的值及其频率。...+--------+ | median | +--------| | 0.0000 | +--------+ 请编写一个查询来查找所有数字的中位数并将结果命名为 median 。

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    如何使用python计算给定SQLite表的行数？

    计算 SQLite 表中的行数是数据库管理中的常见任务。Python凭借其强大的库和对SQLite的支持，为此目的提供了无缝的工具。...在本文中，我们将探讨如何使用 Python 有效地计算 SQLite 表中的行，从而实现有效的数据分析和操作。...通过建立与 SQLite 数据库的连接、执行 SQL 查询和提取行计数，我们将指导您完成整个过程。无论您是新手还是经验丰富的Python开发人员，掌握这种技术都将提高您的数据处理技能。...这允许您在不重复代码的情况下计算多个表中的行。 结论 使用 Python 计算 SQLite 表中的行数很简单。我们可以运行 SQL 查询并使用 sqlite3 模块或 pandas 库获取行数。...Python 提供了灵活有效的方法来与 SQLite 数据库进行通信。获取行计数很简单，无论是使用基本的 SQL 查询还是 pandas 功能。

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    腾讯云数据湖计算产品支持复杂SQL查询的技术指南

    摘要 本文旨在解析腾讯云数据湖计算产品在支持复杂SQL查询方面的核心价值与实施指南。我们将探讨数据湖分析的核心价值、实施中的挑战，并提供详细的操作指南，包括如何利用腾讯云产品特性来优化性能和成本。...技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算产品，如数据湖计算DLC、弹性MapReduce、流计算Oceanus等，旨在帮助客户快速构建云端数据湖分析架构。...3大关键挑战 性能瓶颈：在处理大规模数据集时，查询性能可能会受到影响。 数据安全：确保数据在存储和处理过程中的安全和隐私。 成本控制：在满足性能需求的同时，优化资源使用以降低成本。...原理说明：EMR支持Spark、Hbase等大数据框架，可以针对复杂查询进行性能优化。...通过上述指南，用户可以深入了解腾讯云数据湖计算产品在支持复杂SQL查询方面的优势，并根据操作指南实施自己的数据湖架构。

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    Python使用筛选法计算小于给定数字的所有素数

    代码思路：首先列出指定范围内所有候选数字，然后从前往后依次选择一个数字去除以后面所有数字，能够被整除的肯定不是素数，把这些数字过滤掉，然后重复这个过程，直到选择的除数大于最大数字的平方根为止。...代码主要演示内置函数filter()和切片的用法，实际上这个算法的效率并不是很高。...def primes2(maxNumber): '''筛选法获取小于maxNumber的所有素数''' #待判断整数 lst = list(range(3, maxNumber, 2))...#最大整数的平方根 m = int(maxNumber**0.5) for index in range(m): current = lst[index] #如果当前数字已大于最大整数的平方根...，结束判断 if current > m: break #对该位置之后的元素进行过滤 lst[index+1:] = list( filter( lambda x: 0 if

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    2026-01-07：查询超过阈值频率最高元素。用go语言，给定一个长度为 n 的整数数组 nums 和若干查询 queries，queries 中的第 i 项为三元组

    2026-01-07：查询超过阈值频率最高元素。...用go语言，给定一个长度为 n 的整数数组 nums 和若干查询 queries，queries 中的第 i 项为三元组 [li, ri, thresholdi]（表示要处理数组区间的左右端点和阈值，区间为包含端点的子数组...• 分块大小计算：算法根据数组长度 n 和查询数量 m 计算出一个合适的块大小 blockSize，通常为 n / sqrt(2*m)。...使用计数数组 cnt 统计每个离散化后数值的出现频率，并动态维护当前区间的最高频率 maxCnt 以及达到该频率的最小值 minVal。...综上，在给定的数据规模下 (n <= 10000, m <= 50000)，该算法能够高效运行。 总的额外空间复杂度 算法使用的额外空间主要包括： • 离散化后的数组和映射：O(n)。

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    2024-05-08：用go语言，给定一个由正整数组成的数组 nums， 找出数组中频率最高的元素， 然后计算该元素在数组中出现

    2024-05-08：用go语言，给定一个由正整数组成的数组 nums， 找出数组中频率最高的元素， 然后计算该元素在数组中出现的总次数。 输入：nums = [1,2,2,3,1,4]。...大体步骤如下： 1.创建一个空的字典 cnt 用于存储每个元素的出现次数。 2.初始化 maxCnt 和 ans 为 0，分别表示当前最大的出现次数和频率最高的元素在数组中的总次数。...3.遍历数组 nums 中的每个元素 x： • 将元素 x 添加到字典 cnt 中，并将其对应的值加一表示出现次数增加。 • 获取元素 x 的出现次数 c。...总的额外空间复杂度：O(k)，其中 k 是数组 nums 中不同元素的个数，因为需要使用字典 cnt 来存储元素的出现次数。...{ nums := []int{1, 2, 2, 3, 1, 4} ans := maxFrequencyElements(nums) fmt.Println(ans) } Python

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    2025-10-18：针对图的路径存在性查询Ⅰ。用go语言，给定 n 个节点，编号 0 到 n-1；同时有一个长度为 n 的非降

    2025-10-18：针对图的路径存在性查询Ⅰ。用go语言，给定 n 个节点，编号 0 到 n-1；同时有一个长度为 n 的非降序数组 nums 和一个整数 maxDiff。...另外给出若干查询，每个查询是一个双元素数组 [u, v]，要求判断节点 u 与 v 是否能通过若干条边连通（是否存在一条从 u 到 v 的路径）。...输出一个布尔数组，表示每个查询的结果（能连通为 true，不能为 false）。...对于每个相邻对 (i, i+1)，计算 nums[i+1] - nums[i]： • 如果差值 ≤ maxDiff，说明节点 i 和 i+1 之间应该有边，使用并查集的合并操作将它们合并到同一个连通分量中...处理查询： • 对于每个查询 [u, v]： • 使用并查集的查找操作（带路径压缩）分别找到节点 u 和 v 的根节点。

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    Elasticsearch：分布式计分

    这个分数的计算是按照如下的三个条件来进行计算的: 1) Term Frequency (TF)：给定术语在某个文档中的使用频率。在一个字段中该术语出现的越多，这个术语越重要。...1.png TF 的计算永远是100%的精确，这是因为它是一个文档级的计算。 2）Inverse Document Frequency (IDF)： 给定术语在所有文档中的唯一性。...在默认的 query-then-fetch 计算中，它是在本地针对每个 shard 来计算的。...除了执行预查询以计算全局文档频率外，该过程几乎与 “Query-then-Fetch” 相同。 为了使得 IDF 100%精确，在分片可以计算每个匹配的 _score 之前，必须全局计算其值。...预查询每个分片，询问术语和文档频率 将查询发送到每个分片 查找所有匹配的文档并使用从预查询中计算出的全局 term/document 频率来计算分数。

    1.7K51

    第16篇-关于Elasticsearch的6件不太明显的事情

    开发工具 11.Elasticsearch查询方法 12.Elasticsearch全文查询 13.Elasticsearch查询-术语级查询 14.Python中的Elasticsearch入门 15...在本文中，我们分享了有关Elasticsearch的六个不太明显的知识，值得在您的系统中使用它之前了解。 1.弹性堆叠 Elasticsearch最初是作为独立产品开发的。...目标是提供最匹配的文档。但是，Elasticsearch实际上如何知道它们是什么？ 对于每个搜索查询，Elasticsearch都会计算相关性得分。...分数基于tf-idf算法，该算法代表术语频率-反向文档频率。 该算法基本上计算出两个值。第一个-术语频率-表示文档中给定术语的使用频率。第二个参数是反文档频率，它表示给定术语在所有文档中的唯一性。...但是，搜索文档时将应用相同的步骤。查询也将针对字符进行过滤，标记化并针对令牌进行过滤。然后，Elasticsearch会搜索带有标准化术语的文档。

    2.7K00

    DIKW模型与数据工程1.DIKW 体系2.数据工程领域中的DIKW体系3.数据工程 领域职业划分4.数据分析5.数据建模基础

    ， 储存， 更新， 查询。...但是这个角色出现的频率不多 ，因为有现成的MySQL, Oracle等数据库技术， 很多大公司只需要DBA就足够了。...力尽所能得到自己需要的工具），有针对性地对数据作分析，并且需要把发现的成果向其他职能部门呈现出来，最终变为行动，这就是把数据最终得出 Wisdom。...SPSS：SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案）是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的产品...Python：Python在数据工程领域和机器学习领域有很多成熟的框架和算法库，完全可以只用Python就可以构建以数据为中心的应用程序。在数据工程领域和机器学习领域，Python非常非常流行。

    2.1K30

    简单NLP分析套路（2）----分词，词频，命名实体识别与关键词抽取

    上一篇文章讲讲解了，https://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/83479837 如何使用python 爬取三种类型的网站语料库，我就使用其中一种针对自己的博客进行一些简单的分析工作...之前文章：《短文本分析----基于python的TF-IDF特征词标签自动化提取》没有写完，现在想针对NLP 的通用技术方法做一个阶段性总结： 文本被分词之后，会有如下两个问题： 其一，并不是所有的词汇都对表达文章意思有意义...为了解决这两个问题一般会进行停用词过滤和关键字提取，而后者现有基于频率的TF-IDF计算方法和基于图迭代的TextRank的计算方法两种。...TF-IDF不但考虑了一个词出现的频率TF，也考虑了这个词在其他文档中不出现的逆频率IDF，很好的表现出了特征词的区分度，是信息检索领域中广泛使用的一种检索方法。...使用TextRank 算法计算图中各点的得分时, 需要给图中的点指定任意的初值, 并递归计算直到收敛, 即图中任意一点的误差率小于给定的极限值时就可以达到收敛, 一般该极限值取 0.0001 def getTopkeyWordsTextRank

    3.7K20

    让NVIDIA Jetson AGX Xavier火力全开的秘密

    之前我们写过让Jetson TX2火力全开的秘密，让大家知道命令行工具nvpmodel能够定义一组参数，从而有效地定义给定功率的性能。 Jetson Tegra系统涵盖了广泛的性能和功率需求。...平衡性能和功率需求是大多数产品开发过程中的重要组成部分。...幸运的是，NVIDIA已经完成了繁重的工作，并进行了计算，以确定在多种配置下，在给定的功耗下，哪些处理组件提供了最佳的性能，让你可以很方便地进行配置调优。...在TX2上，nvpmodel定义了在线cpu的数量及其时钟频率、GPU频率和外存储器控制器(EMC)频率。记住，EMC控制对外部LPDDR4内存的访问速度。...如果我们想换到表格中的0模式，那么我们可以执行： ? 然后再用查询命令看一下是否已经切换到0模式了： ? 注意nvpmodel设置更改后，重启后数值会保持。

    11.1K30

    Python实现所有算法-音频过滤器.上

    Python实现所有算法-二分法 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡(补篇) Python实现所有算法-高斯消除法 Python实现所有算法...-牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 Python实现所有算法-牛顿前向插值 Python实现所有算法-正割法...可以去除某些频率分量的相关性，而不必在频域中作用其他频率分量。滤波器广泛用于电子产品和电信,无线电,电视,录音,雷达,控制 系统,音乐 合成,图像 处理和计算机 图形....这就是高Q因子发挥作用的地方。峰值和陷波滤波器不仅针对一系列频率，还针对一个特定频率。峰值滤波器会提升该特定频率，而陷波滤波器会衰减它。 就像这样 也许在一个音轨会在 60Hz 时发出轻微的嗡嗡声。...这里就拿电容器来开刀：电容器的Q因子，也称为品质因数，或简称为Q，表示给定电容器在能量损失方面的效率。

    1.4K20

    Kaggle知识点：文本相似度计算方法

    比方说，如果一篇文章是在讲狗的，那“狗”和“骨头”等词出现的频率会高些。如果一篇文章是在讲猫的，那“猫”和“鱼”等词出现的频率会高些。而有些词例如“这个”、“和”大概在两篇文章中出现的频率会大致相等。...BM25 BM25 算法的全称为 Okapi BM25，是一种搜索引擎用于评估查询和文档之间相关程度的排序算法，其中 BM 是 Best Match 的缩写。 对于一个给定的查询 ?...表示语料中所有文档的平均长度。 ? 和 ? 为自由参数，通常取值为 ? 。 ? 表示词 ? 的逆文档频率，通常计算方式如下： ? 其中， ? 为语料中文档的总数量， ?...长文本 短文本同长文本的比较多见于文档的搜索，即给定相关的查询（字词），给出最相关的文档（段落和篇章）。...对于这类问题常见的解决方式是对长文本利用 TF-IDF，BM25等方法或进行主题建模后，再同查询的关键词进行匹配计算相似度度。 长文本 v.s.

    3.2K10

    模块化大模型来了！IBM公开WastonX核心架构技术细节

    也很难针对特定的任务去提取出轻量化的模型。...为了计算时间 t 的注意力，输入 x_t 被投影到一个查询向量 q_t = W_q x_t，其中 W_q 是查询投影矩阵。...对于所有之前的步骤和当前步骤 i ≤ t，计算时间步 i 的键与时间步 t 的查询匹配的概率: 需要注意的是，这个查询概率使用了sigmoid激活函数，所以没有归一化。...为了将负载集中在较少的模块上，团队引入了一个新的负载集中损失函数来最小化模块的边际熵： 这样可以鼓励模型使用更少的模块来处理下游任务。在微调后，可以计算在训练或验证集上使用的模块频率f_m。...在精调之后，我们在从精调数据集中随机抽样的小型评估集上，计算每个专家的激活频率，然后通过将每层除以层内最大频率来进行归一化。之后，我们设定一个阈值τ，并修剪了所有归一化频率低于该阈值的模块。

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