R查找按访问ID细分的总计数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

按列翻转得到最大值等行数（查找相同的模式，哈希计数）

题目给定由若干 0 和 1 组成的矩阵 matrix，从中选出任意数量的列并翻转其上的每个单元格。翻转后，单元格的值从 0 变成 1，或者从 1 变为 0 。...返回经过一些翻转后，行上所有值都相等的最大行数。示例 1：输入：[[0,1],[1,1]] 输出：1 解释：不进行翻转，有 1 行所有值都相等。...示例 2：输入：[[0,1],[1,0]] 输出：2 解释：翻转第一列的值之后，这两行都由相等的值组成。...示例 3：输入：[[0,0,0],[0,0,1],[1,1,0]] 输出：2 解释：翻转前两列的值之后，后两行由相等的值组成。...解题一开始想是不是动态规划看答案是找最多出现的模式，如11011，00100，反转第3列后变成11111,00000，都是1或者0 那把0开头的或者1开头的，选一种，全部翻转，用哈希表计数，找到最多出现的

2.1K2 0

Google Earth Engine——世界人口数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。2020年单个国家的年龄性别结构估计数据集，空间分辨率为100米。

关于构建数据的方法和数据集的全部细节，以及公开访问的出版物，都在WorldPop网站上提供。...简而言之，最近基于人口普查的人口计数与其相关的行政单位相匹配，通过机器学习的方法分解到约100x100米的网格单元，利用人口密度和一系列地理空间协变量层之间的关系。...映射的方法是基于随机森林的决裂再分配。这个数据集包含了自上而下的按年龄和性别组的估计人口细分。目前只有2020年的数据。...自上而下受限的2020年单个国家的年龄/性别结构估计数据集，空间分辨率为100米，国家总数经过调整，与联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应的联合国官方人口估计数据相匹配（《世界人口前景》2019...Hornby, Forrest R. Stevens, Andrea E. Gaughan, Catherine Linard, Andrew J.

2421 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Lucene学习总结之三：Lucene的索引文件格式(1)

大大缩小了存储空间，而且无论是文档ID，还是词在文档中的位置，都是按从小到大的顺序，逐渐增大的。 3. 或然跟随规则(A, B?)...跳跃表(Skip List)是如图的一种数据结构，有以下几个基本特征：元素是按顺序排列的，在Lucene中，或是按字典顺序排列，或是按从小到大顺序排列。...对层次(Level)的定义：如图中，有的认为应该包括原链表层，并从1开始计数，则总层次为3，为1，2，3层；有的认为应该包括原链表层，并从0计数，为0，1，2层；有的认为不应该包括原链表层，且从1开始计数...跳跃表比顺序查找，大大提高了查找速度，如查找元素72，原来要访问2，3，7，12，23，37，39，44，50，72总共10个元素，应用跳跃表后，只要首先访问第1层的50，发现72大于50，而第1层无下一个节点...，然后访问第2层的94，发现94大于72，然后访问原链表的72，找到元素，共需要访问3个元素即可。

8972 0

Lucene学习总结之三：Lucene的索引文件格式(1)

大大缩小了存储空间，而且无论是文档ID，还是词在文档中的位置，都是按从小到大的顺序，逐渐增大的。 3. 或然跟随规则(A, B?)...跳跃表(Skip List)是如图的一种数据结构，有以下几个基本特征：元素是按顺序排列的，在Lucene中，或是按字典顺序排列，或是按从小到大顺序排列。...对层次(Level)的定义：如图中，有的认为应该包括原链表层，并从1开始计数，则总层次为3，为1，2，3层；有的认为应该包括原链表层，并从0计数，为0，1，2层；有的认为不应该包括原链表层，且从1开始计数...跳跃表比顺序查找，大大提高了查找速度，如查找元素72，原来要访问2，3，7，12，23，37，39，44，50，72总共10个元素，应用跳跃表后，只要首先访问第1层的50，发现72大于50，而第1层无下一个节点...，然后访问第2层的94，发现94大于72，然后访问原链表的72，找到元素，共需要访问3个元素即可。

1.1K1 0

接口限流算法有哪些？？

并且在实际应用中，可能还会基于不同的维度进行限流，如用户 id，请求 IP 等，实际应用需要考虑的东西更多。计数器计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。...假设一个接口限制一分钟内的访问次数不能超过100个，维护一个计数器，每次有新的请求过来，计数器加一，这时候判断，如果计数器的值小于限流值，并且与上一次请求的时间间隔还在一分钟内，允许请求通过，否则拒绝请求...计数器限流允许出现 2*permitsPerSecond 的突发流量，可以使用滑动窗口算法去优化。滑动窗口计数器滑动窗口其实就是细分之后的计数器！这样假设，先把一分钟划分成6段！...当时间走到第二个段里，即10s~20s这段范围里，请求数不能超过总的限定条件，且当前段的请求数量加上之前段的总数量也不能超过总限定数量。当时间到了50s~60s，依然是一样。...随着时间流逝，系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100，则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水)，如果桶已经满了就不再加了。

1K4 0

Lucene5.5学习(3)-Lucene索引文件结构

大大缩小了存储空间，而且无论是文档ID，还是词在文档中的位置，都是按从小到大的顺序，逐渐增大的。 3. 或然跟随规则(A, B?)...跳跃表(Skip List)是如图的一种数据结构，有以下几个基本特征：元素是按顺序排列的，在Lucene中，或是按字典顺序排列，或是按从小到大顺序排列。...对层次(Level)的定义：如图中，有的认为应该包括原链表层，并从1开始计数，则总层次为3，为1，2，3层；有的认为应该包括原链表层，并从0计数，为0，1，2层；有的认为不应该包括原链表层，且从1开始计数...跳跃表比顺序查找，大大提高了查找速度，如查找元素72，原来要访问2，3，7，12，23，37，39，44，50，72总共10个元素，应用跳跃表后，只要首先访问第1层的50，发现72大于50，而第1层无下一个节点...，然后访问第2层的94，发现94大于72，然后访问原链表的72，找到元素，共需要访问3个元素即可。

5605 0

关于Linux性能调优中IO调优的一些笔记

[-D] [-d] [-p partition] [interval [count]] 命令行选项选项描述 -D 显示Linux I/O子系统总的统计数据。...显示的统计数据是从系统启动.开始的总信息,而不是两次采样之间的发生量 -d 按每interval一个样本的速率显示单个磁盘的统计数据。...这些统计信息是从系统启动开始的总信息,而不是两次采样之间的发生量 -p partition 按照每interval一个采样的速率显示给定分区的性能统计数据。...这些统计信息是从系统启动开始的总信息,而不是两次采样之间的发生量 interval 采样之间的时间间隔 count 所取的样本总数整个系统的IO统计数据在用-D模式运行时, vmstat提供的是系统内磁盘...默认信息中还包括了CPU使用情况 -k 按KB显示统计数据，而不是按块显示 -x 显示扩展性能I/O统计信息 device 若指定设备，则iostat只显示该设备的信息 interval 采样间隔时间

1K2 0

RFM模型是什么？我用Tableau告诉你

先对数据源维度进行分组整理，如图中绿框中所示，分为产品，客户，订单，订单地区等，便于后续数据使用时的字段查找。...查看【最近一次的购物时间】分布，如图进行配置，X轴为【客户最后一次下单时间】，y轴为【客户 Id】，选择快速表计算-总额百分比，可以获取每个月的末次访问占总人群的百分比数量。 ? ? ?...轴，用【客户 Id】-计数（不同）作为Y轴，选择快速表计算-总额百分比。...在【标记】部分复制【客户 Id】-计数（不同）到【标签】（mac端操作为：鼠标选中同时按command或者control键），可以柱状图上显示出其在人群中的占比。 ?...按地区下钻的RFM模型上述只是基础的RFM实现思路，但是其中关于分类维度的选取（如何定义R，F，M），划分阈值选取是作为一个分析师还可深入探究。

4.5K2 0

MySQL 慢查询、索引、事务隔离级别

-s sort_type：如何排序输出，可选的 sort_type 如下 t：按查询总时间排序。 l：按查询总锁定时间排序。 r：按总发送行排序。 c：按计数排序。...at：按查询时间或平均查询时间排序。 al：按平均锁定时间排序。 ar：按平均行发送排序。默认情况下，mysqldumpslow 按平均查询时间（相当于-s at）排序。...-s r -t 20 slow_query_log_file | more # 访问次数最多的 10 个 SQL mysqldumpslow -s c -t 10 slow_query_log_file...Usingwhere: 在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据 Usingindex: 表示查询在索引树中就可查找所需数据，不用扫描表数据文件 Usingtemporary: 查询过程会使用到临时表...唯一索引，同样支持单列和多列，但是必须被指定为 P R I M A R Y K E Y 。

2.8K5 0

数据结构（2）：链表（上）

如果头结点没有记录表长，就需要从第一个结点开始顺序依次访问表中的每个结点，为此需要设置一个计数器变量，每访问一个结点，计数器加 1，直到访问到空结点为止。算法的时间复杂度为 O(n)。...按值查找表结点的算法如下： def locate_elem(self, e): # 按值查找操作 p = self.next while p and p.data...按位查找结点值的算法如下： def get_elem(self, i): # 按位查找操作 j = 1 # 计数，初始为 1 p = self.next #...= self.next = None # 前驱和后继指针双链表在单链表的结点中增加了一个指向其前驱的 prior 指针，因此双链表中的按值查找和按位查找的操作与单链表的相同，但双链表在插入和删除操作的实现上...查找、插入和删除操作对于按值查找，顺序表无序时，两者的时间复杂度均为 O(n)；顺序表有序时，可采用折半查找，此时的时间复杂度为 O(log₂n)。

8981 0

【翻译】对 SQL Server DBA 有用的五个查询

total_logical_reads：查询执行的逻辑读取次数，表示从缓冲区缓存访问了多少数据。total_cpu_ms：查询消耗的总 CPU 时间（以毫秒为单位）。...查询：SELECT r.session_id AS blocked_session_id, r.blocking_session_id, s.login_name AS blocked_login...AS rJOIN sys.dm_exec_sessions AS s ON r.session_id = s.session_idWHERE r.blocking_session_id 0ORDER...BY r.wait_time DESC;解释：blocked_session_id：被阻止的请求的会话 ID。...WHERE r.session_id = [blocking_session_id];评估影响：确定阻塞是否会导致严重的性能问题或是否是暂时的。

681 0

Nginx日志分析工具GoAccess使用详解

您可以针对访问日志文件运行它，选择日志格式并让GoAccess解析访问日志并显示统计信息。按小时或日期确定最慢运行请求的匹配数，访问者数，带宽数和指标数。...这非常适合发现×××性爬虫，并确定谁在吃你的带宽。扩展面板可以显示更多信息，例如主机的反向DNS查找结果，原产国和城市。...（默认禁用） Geo Location：确定IP地址在地理位置的位置。统计数据按大陆和国家分列。它需要使用GeoLocation支持进行编译。...HTTP Status Codes：HTTP请求的数字状态代码的值。 Remote User (HTTP authentication)：这是HTTP身份验证确定的请求文档的人员的用户ID。...最后 GoAccess日志分析工具的功能还有很多，可以细分到统计某一天、某一个IP用户的访问情况，也可以统计某个时间段的，更可以导出CSV表格整理汇总分析；

1.5K4 1

超级负载均衡

要解决的问题： ? 设计思路： 1. 根据均衡策略计算出的均衡值对Server进行逆序排序。 2. 负载选择。对步骤1排序后的Server按以下顺序进行选择： a、按连接失败概率进行选择。 ?...设k台机器的处理时间分别是t1, t2,…,tk, 选中的机器id＝i，比该机器处理能力高的机器时间分别为p1,p2,..,pr, （其中pj × T 总访问量为Y，每台机器理论上的访问量应该为Vg=Y/k。而实际的Vr=Y/(ti * (1/t1+1/t2+…+1/tk))。则应该分出Vg-Vr的流量给pj。...每次有坏状态进队，计数加一。如果有坏状态出队，则计数减一。 b、按照f(Cconn)公式计算出选择概率。 c、利用rand()%100是否在[0,f(Cconn)]来决定是否选择该机器。 2....a、每台机器维持一个一秒钟内的处理时间T和次数C。 b、当一秒过去以后，将T、C计算为平均处理时间R。

3841 0

MongoDB高频命令集合

": { "R" :NumberLong(1489378), # mongod启动后所有库全局读锁的锁等待的总微秒数 "W" :NumberLong(361350...数据库的读锁的锁等待总时间 "w" :NumberLong(0) # mongod启动后admin数据库的写锁的锁等待总时间 } }, "local...# 数据库访问数据时发现数据不在内存时的页面数量，当数据库性能很差或者数据量极大时，这个值会显著上升}7、MongoDB索引统计信息>db.serverStatus().indexCounters{ ..."accesses" : 35369670951, # 索引访问次数，值越大表示你的索引总体而言建得越好，如果值增长很慢，表示系统建的索引有问题 "hits" : 35369213426, ... # mongod最近一次启动后的执行command命令的次数}14、MongoDB Asserts计数>db.serverStatus().asserts{ "regular" : 65,

701 0

软考高级系统架构师-计算机系统基础

程序计数器PC：存放指令执行地址地址寄存器AR：保存当前CPU所访问的内存地址指令译码器ID：分析指令操作码 CPU 依据指令周期的不同阶段来区分二进制的指令和数据指令系统计算机指令的组成：操作码...按存储器构成材料：磁存储器（磁带）、半导体存储器、光存储器（光盘）。按存储器访问方式：按地址访问、按内容访问（相联存储器）。...按寻址方式：随机存储器（访问任意存储单元所用时间相同）、顺序存储器（只能按顺序访问，如磁带）、直接存储器（二者结合，如磁盘，对于磁道的寻址是随机的，在一个磁道内则是顺序的）。...：谁先来先服务谁最短寻道时间优先算法：每次查找时间最短的那个作业优先，柱面号相同的情况下先考虑扇区近的平均移臂距离：等于移臂总距离除以移臂次数扫描算法或电梯调度算法：从当前磁头开始往最近的那个作业移动...死锁资源计算：系统内有 n 个进程，每个进程都需要 R 个资源，那么其发生死锁的最大资源数为 n*(R-1)。其不发生死锁的最小资源数为 n*(R-1)+1。

1461 0

值得收藏！Redis五大数据类型应用场景（二）

但是我们做了限制不能超过5000个ID，因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候，才需要去访问数据库。...1ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid) //那么如何获得登录次数最多的用户呢，逆序排列取得排名前N的用户 ret = r.zrevrange("login...3.6 计数 Redis是一个很好的计数器，这要感谢INCRBY和其他相似命令。我相信你曾许多次想要给数据库加上新的计数器，用来获取统计或显示新信息，但是最后却由于写入敏感而不得不放弃它们。...例如这样操作： INCR user:id> EXPIRE 你可以计算出最近用户在页面间停顿不超过60秒的页面浏览量，当计数达到比如20时，就可以显示出某些条幅提示，或是其它你想显示的东西。...（+inf在Redis中表示正无穷大，15前面的括号表示>15而非>=15）查找的结果是A_end，由于所有值是按顺序排列的，所以可以判定15是在A_start到A_end区间上，也就是说15是在A这个范围里

1.7K2 0

经典排序算法和python详解（三）

从上文的图中可看出，每次合并操作的平均时间复杂度为O(n)，而完全二叉树的深度为|log2n|。总的平均时间复杂度为O(nlogn)。...，Left递归得到L1 = [5，4], L2 = [7，9]，Right递归得到R1 = [3，8]，R2 = [2，1]，此时L1，L2，R1，R2长度仍大于1，继续细分，L1递归得到L11 =...快速排序同样是采用分而治之的策略，将一个列表细分成2个列表，本质上是在冒泡排序基础上的递归应用，和冒泡排序相比其每次交换是跳跃式的，而冒泡排序只是交换相邻数，总的比较和交换次数减少，速度提高。...五、桶排序桶排序是计数排序的升级版，利用了函数映射关系，通过映射关系将输入的N个数据均匀的分配给K个桶里。桶排序解决了计数排序无法处理小数的问题。...，它的基本思想是：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。

4683 0

redis应用场景

", 0, N-1) //获得前N个最新登陆的用户Id列表 last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1) 比如sina微博：...但是我们做了限制不能超过5000个ID，因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候，才需要去访问数据库。...但是我们做了限制不能超过5000个ID，因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候，才需要去访问数据库。...想知道特定用户的数量吗？只需要使用 SCARD page:day1:id> 需要测试某个特定用户是否访问了这个页面？...（+inf在Redis中表示正无穷大，15前面的括号表示>15而非>=15）查找的结果是A_end，由于所有值是按顺序排列的，所以可以判定15是在A_start到A_end区间上，也就是说15是在A这个范围里

1.5K2 0

非重叠矩形中的随机点（前缀和+二分查找）

按权重随机选择（前缀和+二分查找）按照总的点的个数均匀分配计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {...int n; //矩形个数 int total;//总的点的个数 int pointId;//选取的点的id vector presum;//所有矩形点的个数的前缀和...{ pointId = rand()%total + 1;//随机点 int L = 0, R = n-1, mid, rectID; // 二分查找...presum，找到第一个 presum >= pointId 的矩形的ID while(L R) { mid = L+((R-L)>>1)...ID break; } else R = mid-1;

5432 0

c++单链表的基本操作（全）

s->next = NULL; r->next = s; //将新结点插s插入尾结点*r之后 r = s; //r指向新的尾结点s...} } bool GetELem_L(LinkList L,int i, int &e) //单链表的取值（按第几位查找） { //在头节点的单链表L中查找第i个元素 //用e记录L中第...i个数据元素的值 int j; LinkList p; p = L-> next; //p指向第一个结点 j = 1; //j相当于计数器 while(j 按值查找 { //在头节点的单链表l中查找值为e的元素 LinkList p ; p = L-> next; while(p...idx; idx ++; } void remove(int k) //删除第k个结点 { ne[k]=ne[ne[k]]; } （这个来自acwing y总思路

6041 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭