我需要生成给定整数的所有分区.
我发现Jerome Kelleher的这个算法对它来说是最有效的算法:
def accelAsc(n):
a = [0 for i in range(n + 1)]
k = 1
a[0] = 0
y = n - 1
while k != 0:
x = a[k - 1] + 1
k -= 1
while 2*x <= y:
a[k] = x
y -= x
k += 1
l = k + 1
while x <= y:
a[k] = x
a[l] = y
yield a[:k + 2]
x += 1
y -= 1
a[k] …问题陈述: 我有以下问题:
3D空间中有超过10亿个点.目标是找到在给定距离R内具有最大邻居数的前N个点.另一个条件是那些前N个点中任意两个点之间的距离必须大于R.这些点的分布不均匀.这个空间的某些区域包含很多点是很常见的.
目标: 找到一种可以很好地扩展到许多处理器并且内存需求很小的算法.
思想: 由于分布不均匀,正常的空间分解不足以解决这类问题.不均匀的空间分解,均匀分割点数可能有助于我们解决问题.我真的很感激,如果有人可以解释如何解决这个问题.
我目前在业余时间学习算法,但在学习第3章select()算法时遇到以下问题.
我知道如果我使用从A到n的数组,我可以使用select()算法来查找中位数(第n/2个最小数字).
1)但这是我正在努力理解的一点.A = [3,7,5,1,4,2,6,2].假设那是数组.每次调用Partition()后数组的内容是什么,以及每次递归调用Select()时的参数.
有人可以解释他们是如何解决这个问题的吗？
下面是2个算法的伪代码.
Select(A, p, r, k) {
/* return k-th smallest number in A[p..r] */
if (p==r) return A[p] /* base case */
q := Partition(A,p,r)
len := q – p + 1
if (k == len) return A[q]
else if (k<len) return Select(A,p,q-1,k)
else return Select(A,q+1,r,k-len)
}
第二个代码是
Partition(A, p, r) { /* partition A[p..r] */
x := A[r] /* pivot */
i := p-1
for j := p to r-1 {
if (A[j] …我试图在网络和我的算法书中搜索Lomuto 的QSort 分区特定解决方案是否稳定（我知道 Hoare 的版本不稳定），但我没有找到准确的答案。
所以我试着做同样的例子，它看起来很稳定。但是我没有演示。你可以帮帮我吗？如果它不稳定，你能给我一个输入的例子吗？
说我有一个列表L。如何获得K组所有分区上的迭代器？
示例：L = [2,3,5,7,11，13]，K = 3
3组的所有可能分区的列表：
[ [ 2 ], [ 3, 5], [ 7,11,13] ]
[ [ 2,3,5 ], [ 7, 11], [ 13] ]
[ [ 3, 11 ], [ 5, 7], [ 2, 13] ]
[ [ 3 ], [ 11 ], [ 5, 7, 2, 13] ]
etc...
===更新===
我正在研究一个似乎可行的解决方案，所以我只复制粘贴它即可
# -*- coding: utf-8 -*-
import itertools
# return ( list1 - list0 )
def l1_sub_l0( l1, l0 ) :
"""Substract two lists"""
#
copy_l1 …如果我不知道表中包含多少个不同的键值,是否可以根据列值自动将表拆分为多个文件？是否可以将键值放入文件名中？
我有一个大的JSON文件,我猜测有400万个对象.每个顶级都有几个嵌套在里面的级别.我想将它分成多个10000个顶级对象的文件(保留每个内部的结构).jq应该能够做到这一点吗？我不知道怎么做.
所以这样的数据:
[{
"id": 1,
"user": {
"name": "Nichols Cockle",
"email": "ncockle0@tmall.com",
"address": {
"city": "Turt",
"state": "Th? Tr?n Yên Phú"
}
},
"product": {
"name": "Lychee - Canned",
"code": "36987-1526"
}
}, {
"id": 2,
"user": {
"name": "Isacco Scrancher",
"email": "iscrancher1@aol.com",
"address": {
"city": "Likwatang Timur",
"state": "Biharamulo"
}
},
"product": {
"name": "Beer - Original Organic Lager",
"code": "47993-200"
}
}, {
"id": 3,
"user": {
"name": "Elga Sikora",
"email": "esikora2@statcounter.com",
"address": {
"city": "Wenheng",
"state": "Piedra …我有一个问题,我觉得可以使用滞后/铅+分区解决,但我无法绕过它.
邀请客户每两年参加一次研究项目(aprox.).为每个项目选择了许多客户.一些客户被选中用于多个研究项目.那些人收到了邀请.在某些情况下,不会发送邀请.如果客户未对邀请做出反应,则会发送第二个邀请(提醒).第3,第4也是可能的.
我需要找出一位客户是否曾邀请过以前的研究项目.(并且可选地,是哪个邀请).
数据集如下所示:
clientID | projectID | invitationID
14 | 267 | 489
14 | 267 | 325
16 | 385 | 475
17 | 546 | NULL
17 | 547 | 885
17 | 548 | 901
18 | 721 | 905
18 | 834 | 906
18 | 834 | 907
19 | 856 | 908
19 | 856 | 929
19 | 857 | 931
19 | 857 | 945
19 | 858 | NULL
Client …我尝试优化两个 spark 数据帧之间的连接查询，我们称它们为 df1、df2（在公共列“SaleId”上连接）。df1 非常小（5M），所以我在火花集群的节点之间广播它。df2 非常大（200M 行），因此我尝试通过“SaleId”对其进行存储分区/重新分区。
在 Spark 中，按列对数据进行分区和按列对数据进行分桶有什么区别？
例如：
划分：
df2 = df2.repartition(10, "SaleId")
桶：
df2.write.format('parquet').bucketBy(10, 'SaleId').mode("overwrite").saveAsTable('bucketed_table'))
在每一项技术之后，我都将 df2 与 df1 结合使用。
我无法弄清楚使用哪种技术是正确的。谢谢
我正在开发一个IDocumentClient用于对 CosmosDB 执行查询的应用程序。我GenericRepository通过查询支持Id和Predicate。
将数据库从 SqlServer 更改为 CosmosDb 时，我遇到了麻烦，在 CosmosDb 中，我们有partition key. 而且我不知道如何通过partition key不更改接口partition key作为参数传递来实现支持查询的存储库。
public interface IRepository<T>
{
//I can handle this one by adding value of partition key to id and split it by ":"
Task<T> FindByIdAsync(string id);
// I am stuck here!!!
Task<T> FindByPredicateAsync(Expression<Func<T, bool>> predicate);
}
我的实现
public class Repository<T> : IRepository<T>
{
private readonly IDocumentClient _documentClient;
private readonly string _databaseId;
private readonly …