1 var data =[{name:19,age:28},{name:30,age:29}] 2 function createComparisonFunction(propertyName){ 3 return function(object1,object2){ 4 var value1 = object1[propertyName]; 5 var value2 = object2[propertyName]; 6 if(value
题目大意 给定一个长度为 \(n\) 的正整数序列 $ p_1,p_2,\ldots,p_n $ 和一个正整数 \(k\)。 可以进行若干次操作，每次操作选定两个正整数 \(i\) 和 \(j\)，交换 \(p_i\) 和 \(p_j\)。 求进行若干次操作后，求使 \(\sum\limits_{i=1}^kp_i\) 的值最小需要进行的操作次数。 思路
堆排序代码： //头文件省略 void heapify(vector<int>& in, int bottom, int top) { int largest = top; int lson = top*2 + 1; int rson = top*2 + 1; if(lson < bottom && in[largest] < in[lson]) { largest = lson; } if(rson < bo
快排的复杂度 快排逻辑 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下： 首先设定一个分界值(基准值)，通过该分界值将数组分成左右两部分。 将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各
1. 最多能完成排序的块I 给定一个长度为 n 的整数数组 arr ，它表示在 [0, n - 1] 范围内的整数的排列。 我们将 arr 分割成若干 块 (即分区)，并对每个块单独排序。将它们连接起来后，使得连接的结果和按升序排序后的原数组相同。 返回数组能分成的最多块数量。 //从左往右遍历、融合不
前言 日常开发中经常会对List集合做排序操作，JDK为我们提供了强大的排序方法，可以针对对象、Map、基本类型等进行正/倒排序操作。 参考博客：JAVA列表排序方法sort和reversed介绍, 以及排序时避免空指针异常_林临L的博客-CSDN博客_java sort 空指针 一、常规排序 /** * String类
日常项目开发中，一般流程是产品经理提出需求，相关人员进行需求评审，然后是前后端工程师开发功能，再到测试、发布上线。 流程如下： 图-1 可以看到，这些步骤是存在先后（依赖）关系的：前
<!DOCTYPE html> <html> <head> <style type="text/css"> #wrap div { float: left; } #wrap:after { content: ""; display
001、 (base) root@PC1:/home/test2# ls a.fasta test.py (base) root@PC1:/home/test2# cat a.fasta ## 测试fasta文件 >gene2 myc AGCTGCCTAAGC GGCATAGCTAATCG >gene1 jun ACCGAATCGGAGCGATG GGCATTAAAGATCTAGCT >gene4 malat1 AGGCTAGCGAG GCGC
现在我有这么一个需求，我需要通过IN(id1,id2,......)查询id字段，并且id字段按照IN()中的顺序排序 例如：IN(5,1,2,4) ===> 查询出来的结果也应该为 5,1,2,4 # 普通写法按照id自然排序 SELECT id,phone FROM `tb_user` WHERE id in (5,1,2,4) # 指定列排序 SELECT id,phone FROM `
试题分析：这道题目考察的是排序与模拟，题目要求明确，我们只需要模拟出来即可，我们需要对分数进行排序，而sort的时间复杂度为o（logn），所以会超时，所以我们选择归并，归并的时间复杂度为o（n），这里我用了<algorithm>中自带的merge函数。 代码如下：
字符串排序算法： 键索引计数法 低位优先的字符串排序算法（Least-Significant-Digit-First, LSD） 高位优先的字符串排序算法（MSD） 三向字符串快速排序 键索引计数法 适用性：适用于小整数键的排序算法 稳定性：稳定的排序算法，排序后键相同的元素的相对位置没有变化 思路：计算数据每个键的起
一、业务场景 为了加快首页数据查询的效率，因此将首页查询的数据大多数都放在了缓存中，包括各种list集合数据。对这些 从缓存中获取的数据做了一个兜底处理，如果从缓存中没有获取到数据，则直接从数据库中去查询获取数据，然后 在对查询到的数据做进一步的处理。从缓存中获取的数据都
节点有两个维度，一个是永久的还是临时的，另一个是否有序。组合成的四种类型如下： 1：PERSISTENT // 持久化节点 2：PERSISTENT_SEQUENTIAL // 持久化排序节点 3：EPHEMERAL // 临时节点 4：EPHEMERAL_SEQUENTIAL // 临时排序节点 永久节点：节点创建后会被持久化，只有主动调用delete方法的时候才
001、 >>> dict1 = {"d":400, "a":300, "e":500, "b":700, "c":600} ## 测试字典 >>> dict1 {'d': 400, 'a': 300, 'e': 500, 'b': 700, 'c':
1.原因 文件在使用sorted()排序时总是按着字符的顺序排序，而文件管理器里面的排序是按着数字进行排序的，而我需要的就是按着数字排序。 2.解决办法 安装natsort库 pip install natsort 使用方法 list = natsorted(list,alg=ns.PATH) 其中list表示文件列表
本次分享的的案例是Axure8.0制作的是换一批（随机）： 预览及下载地址：https://8ms9p6.axshare.com 一、制作原型 1）拖动一个【中继器】元件，点击中继器，对中继器赋值，如图： 2）用矩形元件以及图片组成一个组合，如图： 二、交互设置 点击“换一批”组合，对此进行“标记行”、“更新行”、“添加排
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=
插入排序 直接插入排序：简单干脆，直接插入，就是你想的那样。 折半插入排序：插入到顺序表时，使用折半查找确定位置，算是一种小优化 希尔排序： 交换排序 冒泡排序：两两比较冒个泡 快速排序：选一个数，其他数左小有大排列，应用递归 选择排序 简单选择排序：每一趟选个最小出来 堆排序：大根堆，小根堆
根据fcustno分类，按ftime排序（不同的fcustno,fnum从1开始算） 取fcustno和对应的最大ftime： select * from ( SELECT FCUSTNO,FTIME,row_number() over(partition by FCustNo order by FTIME desc) fnum from tableName ) where fnum=1; 自定义排序 select * from tableName where
**选择排序** 选择排序每次都会获得最大或者最小元素的下标,每次遍历结束替换下标元素的位置，获得一个最值，他不需要像冒泡排序一样，每一次的遍历需要进行多次交换 let arr = [8,9,1,7,2,3,5,4,6,0]; for(let i = 0;i < arr.length;i++){ let maxIndex = 0;
Educational Codeforces Round 131 - Div.2 A 题意 有一个 \(2*2\) 的矩阵，\(0\) 和 \(1\) 填入其中，你可以消除一列和一行的数，使他们从 \(1\) 都变为 \(0\) ，问最少多少次操作可以使他们都变为 \(0\) Solution 一共两种可能。 不需要操作（及矩阵中没有 \(1\)） \(1\) 次操作（及矩阵中有
一、KingbaseES 对于空值的默认排序规则 KingbaseES 对于 null 值的排序默认是最大的，也就是比任何值都大。具体见以下例子： test=# create table test(id integer,name text); test=# insert into test values(1,'a'); test=# insert into test values(2,null); test=# select *
为什么要写这个？ 今天重新回顾希尔排序，敲了一下代码。 使用希尔排序和标准快速排序对这个数组进行排序，遇到了希尔排序的速度碾压标准快排的情况。 之前并没有好好的思考过快排和希尔排序的使用场景，这里来做一下个人记录。 快速排序 快速排序（递增）的步骤如下： 选取一个pivot，挖出
文章来自：https://www.cnblogs.com/aaabbbcccddd/p/14864982.html 单值索引B+树图单值索引在B+树的结构里，一个节点只存一个键值对 联合索引开局一张图，由数据库的a字段和b字段组成一个联合索引。 从本质上来说，联合索引也是一个B+树，和单值索引不同的是，联合索引的键值对不是1，而是
