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  • 对数组中的数字从小到大排序,很多时候需要用的多,需要的朋友可以参考下
  • //先找到最大的数,放最后,进行两两比较,最大的数永远在最后面,利用两个for循环,外层的for用于循环多次判断数组的两两大小,里面的for循环用于判断前后两个数,也就是两两对比,的值就对调位置,再用if用于...

    第1种方法、冒泡排序:始终将最大的值冒泡排序到最后面

            var arr = [8,7,6,5,4,3,2,1];
    
            //先找到最大的数,放到最后,进行两两比较,最大的数永远在最后面,利用两个for循环,外层的for用于循环多次判断数组的两两大小,里面的for循环用于判断前后两个数,也就是两两对比,大的值就对调位置,再用if用于判断,里面申明一个新的变量接收对调的值的临时存放,最终完成对调
    
            for(var j = 0; j < arr.length -1; j++){
               for(var i = 0; i < arr.length - 1 - j; i++){
                   if(arr[i] > arr[i+1]){
                       var tmp;
                       tmp = arr[i];
                       arr[i] = arr[i+1];
                       arr[i+1] = tmp;
                   }
               }
            }
            console.log(arr);

    第2种方法、选择排序:将最小的数永远排序放在最前面

          

     var arr = [8,7,6,5,4,3,2,1];
    
       // 要比较的数
    
       for (var i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
    
           // i = 8  依次和后面的 7,6,5,4,3,2,1比较
    
           for (var j = i + 1; j < arr.length; j++) {
    
               // 如果这一轮中的某个值 比当前要比较的值小 则交换位置
    
               if (arr[j] < arr[i]) {
    
                   var tmp;
    
                   tmp = arr[i];
    
                   arr[i] = arr[j];
    
                   arr[j] = tmp;
    
               }
    
           }
    
       }
    
       console.log(arr);

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  • 基本算法quicksort来对int型arr进行从小到大排序。。
  • InnoDB在进行DML操作非聚集非唯一索引时,会先判断要操作的数据页是不是在Buffer Pool中,如果不在就会先放Change Buffer进行操作,然后再以一定的频率将数据和辅助索引数据页进行merge。这时候通常都能将多个...

    InnoDB总体结构

    首先我们来看官网的一张图(图片来源于MySQL官网):

    image

    从上图中可以看出其主要分为两部分结构,一部分为内存中的结构(上图左边),一部分为磁盘中的结构(上图右边)

    内存结构

    InnoDB内存中的结构主要分为:Buffer Pool,Change Buffer和Log Buffer三部分。

    Buffer Pool

    Buffer Pool是InnoDB缓存表和索引的一块主内存区域,Buffer Pool允许直接从内存中处理经常使用的数据,从而加快处理速度,带来一定的性能提升。 但是缓存总有放满的时候,当缓存满了新来的数据怎么处理呢?Bufer Pool中采用的是LRU(least recently used,最近最少使用)算法,LRU列表中最前面存的是高频使用页,尾部放的是最少使用的页。当有新数据过来而缓存满了就会覆盖尾部数据。

    假如我们有一条查询语句非常大,返回的结果集直接就超过了Buffer Pool的大小,而这种语句使用场景又是极少的,可能查询这一次之后很久不会查询,而这一次就将缓存占满了,将一些热点数据全部覆盖了。为了避免这种情况发生,InnoDB对传统的LRU算法又做了改进,将LRU列表分拆分为2个,如下图(图片来源于MySQL官网):

    image

    该算法在new子列表中保留大量页面(5/8),old子列表包含较少使用的页面(3/8);old子列表中数据可能会被覆盖,该算法具体操作如下:

    • 3/8的Buffer Pool空间用于old子列表

    • 列表的中点是new子列表的尾部与old子列表的头部之间的边界

    • 当InnoDB将一个页面读入缓冲池时,它首先将它插入到中间点(old子列表的头)。读取的页面是由用户发起的操作(比如SQL查询)或InnoDB自动执行的预读操作

    • 访问old子列表中的页面使其“young”,并将其移动到new子列表的头部。如果读取的页是由用户发起的操作,那么就会立即进行第一次访问,并使页面处于young状态;如果读取的页是由预读发起的操作,那么第一次访问不会立即发生,而且可能直到覆盖都不会发生。

    • 操作数据时,Buffer Pool中未被访问的页会逐渐移到尾部,最终会被覆盖。

    默认情况下,查询读取的页面会立即移动到新的子列表中,这意味着它们在缓冲池中停留的时间更长。

    Change Buffer

    Change Buffer是一种特殊的缓存结构,用来缓存不在Buffer Pool中的辅助索引页, 支持insert, update,delete(DML)操作的缓存(注意,这个在MySQL5.5之前叫做Insert Buffer,仅支持insert操作的缓存)。当这些数据页被其他查询加载到Buffer Pool后,则会将数据进行merge到索引数据叶中。

    image

    InnoDB在进行DML操作非聚集非唯一索引时,会先判断要操作的数据页是不是在Buffer Pool中,如果不在就会先放到Change Buffer进行操作,然后再以一定的频率将数据和辅助索引数据页进行merge。这时候通常都能将多个操作合并到一次操作,减少了IO操作,尤其是辅助索引的操作大部分都是IO操作,可以大大提高DML性能。

    如果Change Buffer中存储了大量的数据,那么可能merge操作会需要消耗大量时间。

    为什么Change Buffer只能针对非聚集非唯一索引

    因为如果是主键索引或者唯一索引,需要判断数据是否唯一,这时候就需要去索引页中加载数据判断而不能仅仅只操作缓存。

    Change Buffer什么时候会merge

    总体来说,Change Buffer的merge操作发生在以下三种情况:

    • 辅助索引页被读取到Buffer Pool时。 当执行一条select语句时,会去检查当前数据页是否在Change Buffer中,如果在,就会把数据merge到索引页

    • 该辅助索引页没有可用空间时。 InnoDB内部会检测辅助索引页是否还有可用空间(至少有1/32页),如果检测到当前操作之后,当前索引页剩余空间不足1/32时,会进行一次强制merge操作

    • 后台线程Master Thread定时merge。 Master Thread是一个非常核心的后台线程,主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘,保证数据的一致性。

    Adaptive Hash Index

    Adaptive Hash Index,自适应哈希索引。InnoDB引擎会监控对索引页的查询,如果发现建立哈希索引可以带来性能上的提升,就会建立哈希索引,这种称之为自适应哈希索引,InnoDB引擎不支持手动创建哈希索引。

    Log Buffer

    日志缓冲区是存储要写入磁盘日志文件的一块数据内存区域,大小由变量innodb_log_buffer_size 控制,默认大小为16MB(5.6版本是8MB):

    SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_log_buffer_size';-- global级别,无session级别
    

    上文讲述update语句更新流程一文中,我们只提到了Buffer Pool用来代替缓存区,通过本文对内存结构的分析,实际上Buffer Pool中严格来说还有Change Buffer,Log Buffer和Adaptive Hash Index三个部分,DML操作会缓存在Change Buffer区域,而写redo log之前会先写入Log Buffer,所以Log Buffer又可以称之为redo Log Buffer。

    Log Buffer什么时候写入redo log

    一个大的Log Buffer空间大允许运行大型事务,而无需在事务提交之前将redo log数据写入磁盘。Log Buffer中的数据会定期刷新到磁盘,那么Log Buffer的数据又是如何写入磁盘的呢?Log Buffer数据flush到磁盘有三种方式,通过变量innodb_flush_log_at_trx_commit 控制,默认为1。 |value|描述|

    image

    • 当设置为0时,由于数据还在内存,所以崩溃后数据基本会被丢失

    • 当设置为2时,由于数据已经实时写到redo log了,如果磁盘文件没有被损坏,还是可以恢复的

    另外,Mast Thread默认1s进行一次刷盘操作,这个可以通过变量innodb_flush_log_at_timeout控制,默认1s。

    SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_flush_log_at_timeout';-- global级别,无session级别
    
    

    磁盘结构

    InnoDB引擎的磁盘结构,从大的方面来说可以分为Tablespace和redo log两部分

    Tablespace

    Tablespace可以分为4大类,分别是:System Tablespace,File-Per-Table Tablespaces,General Tablespaces,Undo Tablespaces

    System Tablespace

    系统表空间中包括了 InnoDB data dictionary,doublewrite buffer, change buffer, undo logs 4个部分,默认情况下InnoDB存储引擎有一个共享表空间ibdata1,如果我们创建表没有指定表空间,则表和索引数据也会存储在这个文件当中,可以通过一个变量控制(后面会介绍)。

    ibdata1文件默认大小为12MB,可以通过变量innodb_data_file_path来控制,改变其大小的最好方式就是设置为自动扩展。

    innodb_data_file_path=ibdata1:12M:autoextend
    
    

    上面表示默认表空间ibdata1大小为12MB,支持自动扩展大小。

    当我们的文件达到一定的大小之后,比如达到了998MB,我们就可以另外开启一个表空间文件:

    innodb_data_home_dir=
    innodb_data_file_path=/ibdata/ibdata1:988M;/disk2/ibdata2:50M:autoextend
    
    

    关于上面的设置有3点需要注意:

    • innodb_data_home_dir如果不设置的话,那么就默认所有的表空间文件都在datadir目录下,而我们上面指定了2个不同路径,所以需要把innodb_data_home_dir设为空

    • autoextend这个属性,只能放在最后一个文件

    • 指定新的表空间文件名的时候,不能和现有表空间文件名一致,否则启动MySQL时会报错

    当然,表空间可以增大,自然也可以减少,但是一般我们都不会去设置减少,而且减少表空间也相对麻烦,在这里就不展开叙述了。

    InnoDB Data Dictionary

    InnoDB数据字典由内部系统表组成,其中包含用于跟踪对象(如表、索引和表列)的元数据。元数据在物理上位于InnoDB系统表空间中。由于历史原因,数据字典元数据在某种程度上与存储在InnoDB表元数据文件(.frm文件)中的信息重叠。

    Doublewrite Buffer

    Doublewrite Buffer,双写缓冲区,这个是InnoDB为了实现double write而设置的一块缓冲区,double write和上面的change buffer一个确保了可靠性,一个确保了性能的提升,是InnoDB中非常重要的两大特性。

    我们先来看下面一张图:

    image

    InnoDB默认页的大小是16KB,而操作系统是4KB,如果存储引擎正在写入页的数据到磁盘时发生了宕机,可能出现页只写了一部分的情况,比如只写了 4K,这种情况叫做部分写失效(partial page write),可能会导致数据丢失。

    可能有人会说,可以通过redo log来恢复,但是注意,redo log恢复数据有一个前提,那就是页没有损坏,如果页本身已经被损坏了,那么是没办法恢复的,所以为了确保万无一失,我们需要先保存一个页的副本,如果出现了上面的极端情况,可以用页的副本结合redo log来恢复数据,这就是double write技术。

    double write也是由两部分组成,一部分是内存中的double write buffer,大小为2MB,另一部分是物理磁盘上的共享表空间中的连续128个页,大小也是2MB,写入流程如下图(图片来源于《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》):

    image

    double write机制会使得数据写入两次磁盘,但是其并不需要两倍的I/O开销或两倍的I/O操作。通过对操作系统的单个fsync()调用,数据以一个大的顺序块的形式写入到双写入缓冲区。

    在大多数情况下默认启用了doublewrite缓冲区。要禁用doublewrite缓冲区,可通过将变量innodb_doublewrite设置为0即可。

    总结

    就写到这了,也算是给这段时间的面试做一个总结,查漏补缺,祝自己好运吧,也希望正在求职或者打算跳槽的 程序员看到这个文章能有一点点帮助或收获,我就心满意足了。多思考,多问为什么。希望小伙伴们早点收到满意的offer! 越努力越幸运!

    金九银十已经过了,就目前国内的面试模式来讲,在面试前积极的准备面试,复习整个 Java 知识体系将变得非常重要,可以很负责任的说一句,复习准备的是否充分,将直接影响你入职的成功率。但很多小伙伴却苦于没有合适的资料来回顾整个 Java 知识体系,或者有的小伙伴可能都不知道该从哪里开始复习。我偶然得到一份整理的资料,不论是从整个 Java 知识体系,还是从面试的角度来看,都是一份含技术量很高的资料。

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  • 它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从AZ)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成。...

    f8cd3dc022f1f1f5041a2c6b13226ab3.png

    冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。

    它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素列已经排序完成。

    如果你想了解更多关于java的知识,可以点击:java教程

    这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。

    冒泡排序算法的原理如下:

    1、比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。

    2、对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。

    3、针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。

    4、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。public class Sort {

    public static void main(String[] args){

    int[] arr = {6,3,2,1,7};

    for(int i = 0;i

    for(int j = 0;j

    if(arr[j]>arr[j+1]){//从第一个开始,往后两两比较大小,如果前面的比后面的大,交换位置

    int tmp = arr[j];

    arr[j] = arr[j+1];

    arr[j+1] = tmp;

    }

    }

    }

    System.out.println(Arrays.toString(arr));

    }

    }

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  • //利用函数模板,形参数进行对数组从小到大排序 using namespace std; template <typename T> void swap(T arr[],int a,int b){ int tmp; tmp = arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b] = tmp; } ...
    #include <iostream>
    //利用函数模板,形参数组,进行对数组从小到大的排序
    using namespace std;
    template <typename T>
    void swap(T arr[],int a,int b){
        T tmp;
        tmp = arr[a];
        arr[a] = arr[b];
        arr[b] = tmp;
    }
    
    template <typename T>//冒泡排序
    void mysort(T arr[],int n){
        for(int i=0;i<n-1;i++){
            for(int j=0;j<n-1-i;j++){
                if(arr[j]>arr[j+1]){
                    swap(arr,j,j+1);
                }
            }
        }
    }
    
    int main()
    {
        int arr[] = {7,5,9,820,14,65,20,1,45,32};
        int len = sizeof(arr)/sizeof(int);
        mysort(arr,len);
        for(int i=0;i<len-1;i++){
            cout<<arr[i]<<endl;
    
        }
        return 0;
    }
    
    
    展开全文
  • 对数组中的数字从小到大排序

    千次阅读 2018-03-22 19:22:46
    按照数值的大小对数字进行排序,要实现这一点,就必须使用一个排序函数: <!DOCTYPE html> function sortNumber(a, b) { return a - b } var arr = new Array(6) arr[0] = ...
  • 【程序设计】--------------------------------------------------功能:编写函数用冒泡排序对数组中的数据进行从小到大排序。*********Begin**********和**********End*********...【程序设计】---------------...
  • //对34,5,22,-98,6,-76,0,-3这一从小到大排序 int arr[] = new int[]{34, 5, 22, -98, 6, -76, 0, -3}; //外层循环控制排序的次数 for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { //内层循环读取数组的元素...
  • 对数组进行大到排序

    千次阅读 2020-05-20 16:16:09
    Arrays.sort() 方法是吧数组进行从小到大排序; 要想对数组进行从大到小排序,我们可以使用for循环对数组进行下标变化来达到从大到小排序。 int[] arr={1,3,2,5,4}; //排序 Arrays.sort(arr); for(int x:arr)...
  • 快速排序法:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序(此过程可以用到函数递归的方法)。 #include #...
  • 2.由于有些数据结构处理需要先对数组进行排序才能进行时. 文件: test_sort.cpp #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; void Inse
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  • #include <stdlib.h> #include<stdio.h> void TestFunc(); void sort(int a[],int n) { /**********Begin**********/ int i,j,t; for(i=0;i<n-1;i++) for(j=0;j<n-1-i;... a[j+1
  • 选择数组 a[] 中 b e 的最小元素 /************************* @function: 选择数组 a[] 中 b e 的最小元素 @return: 最小元素在数组中的下标 @函数类型 int ; @入口参数 数组a[] 数组中的b, e, @...

空空如也

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对数组进行从小到大排序