本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
client-go 架构图 Indexer原理 Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。 首先需要任务队列实现去重,就得加个set 多个消费者并行消费queue里的任务时,会存在多个任务同时处于处理中,如果想查询哪些任务在处理中的状态下,就得将这些任务存在一个集合里。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。
水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。
例如:没有查询到数据时,就返回空列表。 别传递null值 如果禁止参数为null,如果为null,就抛出异常。此时可以使用更优雅的断言。 小结 整洁代码时可读的,但也是强固的。
本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
根据Google+博文显示,最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%;在激活内核页表隔离(KPTI)情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
读懂问题,画出查询结果表 这道面试题是想找出不同分数段的房源有多少,那么我们可以想象着画出SQL 查询结果表,如表2 所示。 表2 查询结果表 2. 拆解问题 为了得到最终的查询结果表,我们可以将问题拆解为下面几个部分。 (1)将“评分表”按照0-5 分、5-7 分、7-9 分、9 分及以上4 个区间进行分组。 (2)对每个区间的房源进行计数。 分步实现 (1)将“评分表”按照0-5 分、5-7 分、7-9 分、9 分及以上这4 个区间进行分组。“分区间问题”的本质是多条件判断,要想到用SQL 里的case 表达式知识来实现。 0-5', (case when 分数>=5 and 分数<7 then 房源号 end) as '5-7', (case when 分数>=7 and 分数<9 then 房源号 end) as '7- 9', count(case when 分数>=9 then 房源号 end) '9+' from 评分表; 查询结果如表3 所示,将其填充至题目所要求的“查询结果表”中即可。
为了帮助用户根据评分找到优质房源,现在领导要你找出分数(满分10分)在0-5分,5-7分,7-9分,9分及以上分别有多少。 image.png 【解题思路】 1.拆解问题 使用逻辑树分析方法来拆解问题:求分数在0-5分,5-7分,7-9分,9分及以上分别有多少 1)将评分表按照分数进行分组,按照0-5分,5-7分,7-9分 image.png 这样就相当于把分数用分数段来进行表示,实际结果如下图 image.png 针对这个查询结果在外层加一个查询根据区间group by即可。 image.png 查询结果: image.png 【本题考点】 多条件判断分组类型的问题,要想到用多条件判断case解决 image.png 【举一反三】 下图是学生考试的成绩表,求各科不及格 (<60)、及格(60-80)、优秀(80+)的人数 image.png 参考答案 image.png 查询结果: image.png image.png 推荐:如何从零学会SQL?
本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。 In [1]: from assetinfo.models import ServerInfo,MiddlewareInfo In [2]: 条件查询 1) 精确查询 exact:表示精确查询。 2) 模糊查询 contains:是否包含。 说明:如果要包含%无需转义,直接写即可。 例:查询服务器名称包含测试的服务器。 例:查询中间件名不为空的中间件信息。 例:查询2019年加入数据的中间件。
本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。 In [1]: from assetinfo.models import ServerInfo,MiddlewareInfo In [2]: 条件查询 1) 精确查询 exact:表示精确查询。 2) 模糊查询 contains:是否包含。 说明:如果要包含%无需转义,直接写即可。 ” 例:查询服务器名称包含测试的服务器。 例:查询中间件名不为空的中间件信息。 例:查询2019年加入数据的中间件。
目录 联合查询 子查询 分页查询 联合查询 联合查询是指将多个查询结果合并成一个结果集(二维表),通常出现在统计分析中。 语法: 查询语句1 UNION 查询语句2 UNION ... 查询语句N 注意: 1.所有查询语句的返回结果的列数必须相等 2.每列的数据类型必须一致,【查询语句1中字段列表的类型必须和查询语句2中的字段列表类型对应且一致】 代码实例: SELECT user_id 子查询分类: 按结果及行数分: 1、 标量子查询(单行子查询:结果集只有一行一列) 2、 列子查询(多行子查询:结果集多行一列) 3、 行子查询(结果集有多行多列) 4、 表子查询(结果集有多行多列) 按出现位置分: 1、 SELECT 后面:只能出现标量子查询 2、 FROM 后面:表子查询(查询结果必须起别名) 3、 WHERE|HAVING:支持标量子查询,列子查询,行子查询 4、 EXISTS 后面:支持表子查询 代码实例: 查询订单信息,并显示用户姓名 SELECT a.
基本查询 SELECT * FROM <表名> *表示所有内容 ? 许多检测工具会执行一条SELECT 1; 来测试数据库连接。 2. 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式> 条件运算按照NOT、AND、OR的优先级进行,即 NOT 最高,其次AND,最后OR 加括号 可以改变 优先级 SELECT 投影查询 结果集仅包含指定列 SELECT 列1, 列2, 列3 FROM <表名> WHERE <条件> SELECT id, score, name FROM students; # 下面的 score 编写一个SQL查询,输出表中所有大国家的名称、人口和面积。
单行子查询和多行子查询都只返回⼀列数据,多列子查询中可以返回多个列的数据,外层查询与嵌套的内层查询的列要匹配 (1)示例:查询重复录入的分数 # 插⼊重复的分数:score, student_id 一、子查询的核心分类逻辑 子查询的本质是「嵌套在主查询中的小型查询」,其用法完全由两个因素决定: 结果形态:子查询返回的数据结构(单行单列 / 多行单列 / 多行多列等); 嵌套位置:子查询在主查询中的位置 核心逻辑 EXISTS:子查询有至少 1 条记录 → 主查询保留当前行; NOT EXISTS:子查询无记录 → 主查询保留当前行。 非关联子查询(Non-correlated Subquery) 定义 子查询可以独立运行,不需要依赖主查询的任何字段(运行顺序:先执行子查询,再执行主查询)。 关联子查询(Correlated Subquery) 定义 子查询依赖主查询的字段(如d.dept_id),无法独立运行(运行顺序:主查询每一行都触发一次子查询)。
一、mysql查询的五种子句 where(条件查询)、having(筛选)、group by(分组)、order by(排序)、limit(限制结果数) 1、where常用运算符 1、where型子查询 (把内层查询结果当作外层查询的比较条件) #不用order by 来查询最新的商品 select goods_id (把内层的查询结果供外层再次查询) #用子查询查出挂科两门及以上的同学的平均成绩 思路: #先查出哪些同学挂科两门以上 (把外层查询结果拿到内层,看内层的查询是否成立) #查询哪些栏目下有商品,栏目表category,商品表goods select cat_id, ,要求查询的列数一致,推荐查询的对应的列类型一致,可以查询多张表,多次查询语句时如果列名不一样,则取 第一次的列名!