PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳。在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据。即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合 md5 函数来生成唯一 ID。
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返回值:返回的是去重后的不重复数列中最后一个元素的下一个元素的地址(注意是类似于0x的真正地址)
本章我们将学习 ES6 中的 Set(集合) 及 WeakSet 集合 的相关用法及使用场景。
要想获取不重复的随机数,我们需要一点小技巧。例如,想要获取21个不重复的随机数,可以先将21个数字按顺序排序,然后再从中选择所需的数字,这样可以避免出现任何重复数。
这两个是可以生成随机数的函数 应用范围并不广 如果你是个彩票迷,可能会用它来确定你今天想要的数字 如果你需要随机数字测试,可能也会用到它 如果你想做一个抽奖Excel,可能会用到它 但是它没办法去重 所以很多做不重复抽奖的都转而求向VBA帮助 Rand() 这个函数是不需要参数的 没错,括号里面不需要输入任何内容 类似的零参数函数还有Today,Now 它的作用是生成[0,1)之间的任何数 注意,含0但是不含1 也就是你永远取不到1 📷 如果你要无限近似的取不重复数 这个函数比RandBetween更适合
2.根据手机号前四位,将取出来的数据分别放在以手机号前四位开头的文件中。如:1880502xxxx 放在文件1880里,1881502xxxx 放在1881里。这些文件统一放在A文件夹下。
读取不重复的数据可以在 SELECT 语句中使用 DISTINCT 关键字来过滤重复数据。
昨天发的算法有一处情况没考虑到,比如加一后有进位,导致又出现重复数字的情况,修正后今天重新发一次。
有些 MySQL 数据表中可能存在重复的记录,有些情况我们允许重复数据的存在,但有时候我们也需要删除这些重复的数据。
在MySQL中,有时候我们需要从表中检索唯一的、不重复的数据。这时,我们可以使用DISTINCT关键字来过滤掉重复的数据行。在本文中,我们将深入探讨MySQL中DISTINCT的用法以及如何在查询中使用它来得到不重复的结果集。
示例 1: 输入:nums = [1,1,2] 输出: [[1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]
1. 题目 9. 提取不重复的整数 2. 描述 题目描述 输入一个int型整数,按照从右向左的阅读顺序,返回一个不含重复数字的新的整数。 输入描述: 输入一个int型整数 输出描述: 按照从右向左的阅读顺序,返回一个不含重复数字的新的整数 示例1 输入 9876673 输出 37689 3. 实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 将数字转换为字符串; 然后初始化一个列表,从右向左遍历字符串,然后将 list 中不存在的元素加入,存在的元素则跳过; 将列表转换为字符串;
SQL如何删除重复数据 在使用数据库时,如何删除重复数据? 如图所示:用户表(user)数据 📷 1、输入查询语句(查询name重复数据) select * from user where name in (select name from user group by name having count(name) > 1) 📷 查询后,可以看到name叫“张三”的有3条数据。 📷 可以使用distinct去重(返回不重复的用户名) select distinct name from user 📷 查询后,
问题描述:从0到9这10个数字任选3个不重复的数字,能构成哪些三位数? So easy!看到这样的问题,很多人会写出类似(注意,只是类似,我为了使得本文几个函数具有相同的调用形式,给demo1和demo2加了点多余的东西)下面这样的代码: def demo1(data, k=3): '''从data中选择不同的3个数字组成三位数''' assert k == 3, 'k must be 3' for i in data: if i == 0:continue ii = i*100
文章背景: 工作中,有时需要计算某一单元区域内不重复数字的个数。可以借助COUNTA和UNIQUE函数完成这一需求。下面介绍两种场景。
工作中,发现Oracle数据库表中有许多重复的数据,而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时(不包含重复数据),只想说一句MMP,库中好几十万数据,肿么办,无奈只能自己在网上找语句,最终成功解救,下面是我一个实验,很好理解。
编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能,此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”,通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力(最起码不会忘记编程)
链接:47. 全排列 II - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
Original Link 思想: 双指针。 快指针 i 作为某一连续最长不重复区间的右端点,慢指针 j 作为该区间的左端点; 遍历数组 a[i],用 vis[a[i]] 标记当前区间已经存在的数。 当 vis[a[i]] > 1 时: 说明当前区间存在重复数字,则 j 不断右移,期间 vis[a[j]] --,直到 vis[a[i]] == 1 为止; 此时不含重复数字的区间长度即为 i - j + 1,用 res 来维护最长的区间长度。 否则说明当前区间还未存在重复数字,i 持续右移。 代码: #i
很多时候我们都需要获取不重复值,也有很多方式可以获取不重复值,最方便的就是直接利用Excel内置的“高级筛选”功能。
注意本题与leetcode 46. 全排列----回溯篇5的区别,区别在于本题所给的可选数组中出现了重复数字,并且要求我们返回所有不重复的全排列
在斐波那契数列中,通常是第一个和第二个数是1,后续的每个数是前两个数之和。因此,第30个数可以通过递归或循环方式计算。
用python解决问题的方法有很多:函数法、暴力法以及一些常见的算法等等,而且python 的很多基础题用函数来解决是非常快捷的。熟练掌握函数的方法和技巧能够更好地解决问题,思路更加清晰。
用python解决问题的方法有很多:函数法、暴力法以及一些常见的算法等等,而且python 的很多基础题用函数来解决是非常快捷的。熟练掌握函数的方法和技巧能够更好地解决问题,思路更加清晰。下面以leetcode”最长公共前缀”案例简单介绍zip函数的应用。
由题意可知,保证所需的最小船数,意味着每一趟尽可能地搭载两个人,并且他们的重量最接近最大重量,以便后续趟次能够组成两个人。
集合中的元素不允许重复,Python集合的内部实现为此做了大量相应的优化,判断集合中是否包含某元素时比列表速度快很多。下面的代码用于返回指定范围内一定数量的不重复数字,使用集合的效率明显优于使用列表。 import random import time def RandomNumbers1(number, start, end): '''使用列表来生成number个介于start和end之间的不重复随机数''' data = [] while True: element = ra
我们以前有讲解过如何统计快速重复数值:EXCEL小技巧,筛选重复值!,但如果老板要你统计不重复的数据怎么办?所以今天我们讲解如何快速统计不重复的数据。
力扣地址:https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/
RLE压缩算法(下简称RLE算法)的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况:一种是连续的重复数据块,另一种是连续的不重复数据块。RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据,从而达到节省存储空间的目的。一般RLE算法都选择数据块的长度为1字节,表示块数的属性也用1字节表示,对于颜色数小于256色的图像文件或文本文件,块长度选择1字节是比较合适的。
在 Python 中使用 print 输出字面量 , 将 字面量 作为函数参数传入 print 函数即可 ;
所以在一串给定得字符串中,通过循环的方式让后面和前面的字符进行对比。对于无顺序比较,这里我们采用set()函数,无序不重复元素集,可进行关系测试,删除重复数据,还可以计算交集、差集、并集等。
字符串(string),又称文本,是由任意数量的字符如中文、英文、各类符号、数字等组成。所以叫做字符的串
1.定义一个重读数据窗口的两边,用于删除重复数据 2.为了避免第一第二位即重复,我们可以写逻辑判断,但是为了方便我们定义了一个临时结点放第一位 3.滑动窗口删除重复数据
sql DISTINCT去掉重复的数据统计方法(2009-01-13 15:05:43)转载 标签:sqldistinct杂谈 分类:sql
消息重复和幂等问题是很常见的问题,这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息,那肯定要考虑考虑会不会重复消费?能不能避免重复消费?或者重复消费了也别造成系统异常可以吗?这个是MQ领域的基本问题,其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性,这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。
为了解决MergeTree相同主键无法去重的问题,ClickHouse提供了ReplacingMergeTree引擎,用来对主键重复的数据进行去重。
例如,链表1->2->3->3->4->4->5 处-理后为 1->2->3->4->5
实现MVVM设计思想的框架,基本上都完成对DOM功能的极限封装,开发者几乎不用操作js-dom就可以完成页面的数据的关联交换。
将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 At Least Once 语义;
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