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  • 5.排序函数中,哪个可以进行升序和降序排列? 6.他们的排序性能如何? 如过想要对一个map排序,该如何实现。 首先给一个不可变的map ? 1 2 3 4 5 6 7 scala&...

    问题导读

    1.map能否直接排序?

    2.如何转换,才能排序?

    3.排序结果可以存储在哪两个集合中?

    4._*如何使用?

    5.排序函数中,哪个可以进行升序和降序排列?

    6.他们的排序性能如何?

    如过想要对一个map排序,该如何实现。

    首先给一个不可变的map

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    scala> val grades = Map( "Kim" -> 90 ,

    | "Al" -> 85 ,

    | "Melissa" -> 95 ,

    | "Emily" -> 91 ,

    | "Hannah" -> 92

    | )

    grades : scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(Hannah -> 92 , Melissa -> 95 , Kim -> 90 , Emily -> 91 , Al -> 85 )

    你可以按照value排序,从高到低,使用sortBy

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    scala> import scala.collection.immutable.ListMap

    import scala.collection.immutable.ListMap

    scala> ListMap(grades.toSeq.sortBy( _ . _ 2 ) :_ *)

    res 0 : scala.collection.immutable.ListMap[String,Int] = Map(Al -> 85 , Emily -> 91 , Hannah -> 92 , Kim -> 90 , Melissa -> 95 )

    当然你也可以按照名字排序,也就是key排序,但是key排序显然作用不大。

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    scala> ListMap(grades.toSeq.sortBy( _ . _ 1 ) :_ *)

    上面是使用sortBy,下面我们使用sortWith

    从低到高排序

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    scala> ListMap(grades.toSeq.sortWith( _ . _ 2 < _ . _ 2 ) :_ *)

    res 2 : scala.collection.immutable.ListMap[String,Int] = Map(Al -> 85 , kim -> 90 ,

    Emily -> 91 , Hannah -> 92 , Melissa -> 95 )

    从高到低排序

    ?

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    2

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    scala> ListMap(grades.toSeq.sortWith( _ . _ 2 > _ . _ 2 ) :_ *)

    res 3 : scala.collection.immutable.ListMap[String,Int] = Map(Melissa -> 95 , Hannah

    -> 92 , Emily -> 91 , kim -> 90 , Al -> 85 )

    上面所有的例子,都不是使用map直接排序,而是使用sort函数,结果在一个新的已经排序的map中,输出结果需要一个新的变量。

    因此你可以使用ListMap 或则LinkedHashMap ,下面使用的是LinkedHashMap .

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    scala> val x = collection.mutable.LinkedHashMap(grades.toSeq.sortBy( _ . _ 2 ) :_ *)

    x : scala.collection.mutable.LinkedHashMap[String,Int] = Map(Al -> 85 , kim -> 90 ,

    Emily -> 91 , Hannah -> 92 , Melissa -> 95 )

    scala> x.foreach(println)

    (Al, 85 )

    (kim, 90 )

    (Emily, 91 )

    (Hannah, 92 )

    (Melissa, 95 )

    讨论与思考:

    对于一个map

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    scala> val grades = Map( "Kim" -> 90 ,

    | "Al" -> 85 ,

    | "Melissa" -> 95 ,

    | "Emily" -> 91 ,

    | "Hannah" -> 92

    | )

    grades : scala.collection.immutable.Map[String,Int] = Map(Hannah -> 92 , Melissa -> 95 , Kim -> 90 , Emily -> 91 , Al -> 85 )

    我们为什么要把他转换为序列toSeq

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    grades.toSeq

    因为map没有排序函数,所以我们转换序列后,可以使用排序函数

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    grades.toSeq.sortBy( _ . _ 2 )

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    grades.toSeq.sortWith( _ . _ 2 < _ . _ 2 )

    数据排序后,会存储在ListMap 中

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    ListMap(grades.toSeq.sortBy( _ . _ 2 ) :_ *)

    LinkedHashMap 也存储排序后的数据,如下

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    import scala.collection.mutable.LinkedHashMap

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    LinkedHashMap(grades.toSeq.sortBy( _ . _ 2 ) :_ *)

    有可变和不可变的listMap版本,LinkedHashMap 只是一个可变的类,是比较好的解决方案。

    关于排序函数中 _*的含义

    整体来说,他可以代表多个参数,详细可参考下面说明

    _*他可以传递或则代表多个参数,比如 ListMap 或则LinkedHashMap. 你不能直接初始化ListMap 使用tuples序列,但是apply 方法在伴生对象接受Tuple2 变参数,可以使用x和它一起,如下面例子

    ?

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    scala> ListMap(x : _ *)

    尝试创建ListMap不使用上面方式

    ?

    1

    ListMap(x)

    另外一种方式, 自定义函数,使用可变参数,_*它是如何使用的。下面printAll ,需要一个参数,和一个可变参数的String类型。

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    def printAll(strings : String*) {

    strings.foreach(println)

    }

    你可以创建list如下

    上面我们使用printAll(fruits)出错,我们可以这样使用

    ?

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    printAll(fruits : _ *)

    排序性能

    额外补充他们的排序性.这里就不在过多说明,可参考下图

    展开全文
  • Map与数据哪个更好些

    2009-08-11 20:13:10
    在数据库查询的时候,有条件与排序查询的。 [code="java"] List findAll(Map filter,Map order); [/code] 也可以使用 [code="java"] List findAll(Object ...filter,Object...order); [/...
    在数据库查询的时候,有条件与排序查询的。

    List findAll(Map filter,Map order);

    也可以使用

    List findAll(Object ...filter,Object...order);

    那个会更好些呢。

    哎。。从效率来讲当然是数组的啦。。
    map不管是使用哪种,都会带来别的消耗。
    比如 treemap 要有排序功能 hashmap要hash算法啦。。。
    展开全文
  • 两个数据,分别根据每种数据进行排序,大部分一上来都会定义一个Map,其中一个存为键,另一个存为值,然后分别按键排序和按指排序可以实现,但是不算很简单。今天这个题目老师的代码让我耳目一新,我在老师代码的...

    目标效果:

    两个数据,分别根据每种数据进行排序,大部分一上来都会定义一个Map,其中一个存为键,另一个存为值,然后分别按键排序和按指排序,可以实现,但是不算很简单。今天这个题目老师的代码让我耳目一新,我在老师代码的基础上进行了修改,思想是将这两个数据封装为一个类,这个类作为集合的值,而根据哪个数据进行排序,就将它存为键。


    代码:

    package Five;
    
    import java.util.Collection;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.TreeMap;
    
    /**
     * 有10个U盘,有两个重要的属性:价格和容量。
     * 编写一个应用程序,使用TreeMap<>类,分别按照价格和容量排序输出10个U盘的详细信息。
     * @author Vivinia
     *
     * 2017年12月25日
     */
    //值,容器和价格的封装类
    public class Disk {
    	double amount;      //容量
    	double price;       //价格
    	Disk(double amount,double price){
    		this.amount=amount;
    		this.price=price;
    	}
    }
    //键,并且重写compareTo方法
    class Key implements Comparable{
    
    	double key=0;
    	Key(double key){
    		this.key=key;
    	}
    	@Override
    	public int compareTo(Object o) {
    		Key k=(Key)o;
    		if(this.key==k.key)
    			return 0;      //相等返回0
    		else
    			return (int)(this.key-k.key);     //前边的大返回正数,后边的大返回负数
    	}	
    }
    //测试类
    class Test{
    	static int i;
    	static Disk disk[];
    	static Key key[];
    	static TreeMap<Key,Disk> treemap;
    	public static void main(String[] args) {
    		
    		treemap=new TreeMap<Key,Disk>();      
    		disk=new Disk[6];
    		key=new Key[6];
    		double amount[]= {1,2,4,8,16,32};   //容量数组
    		double price[]= {25,18,32,80,64,120};   //价格数组		
    		
    		for(i=0;i<disk.length;i++)
    			disk[i]=new Disk(amount[i],price[i]);    //将容量和价格一起分装到Disk实例中	
    		System.out.println("按容量进行排序:");
    		save(amount);		//传递容量数据作为键
    		treemap.clear();    //清空之前数据
    		System.out.println("按价格进行排序:");
    		save(price);     //传递价格数据作为键
    	}
    	//存储方法
    	public static void save(double comKey[]) {    //参数为想要作为排序的关键字,可以是容量,也可以是价格
    		for(i=0;i<comKey.length;i++) {
    			key[i]=new Key(comKey[i]);   
    			treemap.put(key[i],disk[i]);       
    		}
    		Collection<Disk> c=treemap.values();         //获取treemap集合中的值集
    		Iterator<Disk> it=c.iterator();       
    		while(it.hasNext()) {
    			Disk d=it.next();
    			System.out.println("容量"+d.amount+"GB,"+d.price+"元");
    		}
    	}
    }



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  • 首先需要明确的是,hadoop里的key一定要是可排序的,要么key自身实现了WritableComparator接口,要么有一个排序可以对key进行排序。如果key本身不实现WritableComparator接口,而是由另外的一个工具类(实现...

    首先需要明确的是,hadoop里的key一定要是可排序的,要么key自身实现了WritableComparator接口,要么有一个排序类可以对key进行排序。如果key本身不实现WritableComparator接口,而是由另外的一个工具类(实现RawComparator接口)来提供排序的话,需要单独设置key的排序类:
    job.setOutputKeyComparatorClass(XXX.class);
    在map输出的时候,会进行分片,在片内再对key进行排序。分片的作用是确定分发到哪个reduce;排序的原因是为后一阶段的reduce的排序做好基础,以便归并排序的时候更快。
    reduce端搜集到众多map节点的输出后,也会按照key进行排序。排序要么是根据提供的单独排序类,如果没有,则是要求key一定要实现WritableComparator接口,否则cast的时候会报异常。
    我们写的reduce方法里,接收的参数中,value是一个迭代的值,框架把key ”相同“的k-v的v值,放在一个迭代器里。reduce方法的key参数,取得是第一个k-v的k值。key是否相同是由业务决定的,不像数字1=1这样的绝对比较。这个过程叫做分组。相同组内的k-v,由同一次的reduce方法处理。分组需要一个分组方法,来确定哪些k-v是一组的。分组方法比较的还是key的值。如果提供了单独的分组器,就使用单独的分组器来进行分组,否则默认行为就是进行key 的比较(key本身的compare方法或者单独的比较方法),比较一致的,就放在一个组里。有时候,key虽然不同,但是又希望它们在一个组里,此时,就需要单独提供一个分组方法了。由job.setOutputValueGroupingComparator()方法设定。在这种key不相同,却在同一个组的时候,传递给我们写的reduce方法的key由于是取第一个k-v的k值,那么k的排序就显得很重要了。通过排序,将需要的k-v排在第一位,可以借此达到某些目的。

    1、MapReduce中数据流动
       (1)最简单的过程:  map - reduce
       (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce
       (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce
    2、Mapreduce中Partition的概念以及使用。
    (1)Partition的原理和作用
            得到map给的记录后,他们该分配给哪些reducer来处理呢?hadoop采用的默认的派发方式是根据散列值来派发的,但是实际中,这并不能很高效或者按照我们要求的去执行任务。例如,经过partition处理后,一个节点的reducer分配到了20条记录,另一个却分配道了10W万条,试想,这种情况效率如何。又或者,我们想要处理后得到的文件按照一定的规律进行输出,假设有两个reducer,我们想要最终结果中part-00000中存储的是"h"开头的记录的结果,part-00001中存储其他开头的结果,这些默认的partitioner是做不到的。所以需要我们自己定制partition来根据自己的要求,选择记录的reducer。自定义partitioner很简单,只要自定义一个类,并且继承Partitioner类,重写其getPartition方法就好了,在使用的时候通过调用Job的setPartitionerClass指定一下即可

            Map的结果,会通过partition分发到Reducer上。Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已。Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer那。哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partitioner规定的。它只有一个方法,

            getPartition(Text key, Text value, int numPartitions)

    输入是Map的结果对<key, value>和Reducer的数目,输出则是分配的Reducer(整数编号)。就是指定Mappr输出的键值对到哪一个reducer上去。系统缺省的Partitioner是HashPartitioner,它以key的Hash值对Reducer的数目取模,得到对应的Reducer。这样保证如果有相同的key值,肯定被分配到同一个reducre上。如果有N个reducer,编号就为0,1,2,3……(N-1)。

    (2)Partition的使用
            分区出现的必要性,如何使用Hadoop产生一个全局排序的文件?最简单的方法就是使用一个分区,但是该方法在处理大型文件时效率极低,因为一台机器必须处理所有输出文件,从而完全丧失了MapReduce所提供的并行架构的优势。事实上我们可以这样做,首先创建一系列排好序的文件;其次,串联这些文件(类似于归并排序);最后得到一个全局有序的文件。主要的思路是使用一个partitioner来描述全局排序的输出。比方说我们有1000个1-10000的数据,跑10个ruduce任务, 如果我们运行进行partition的时候,能够将在1-1000中数据的分配到第一个reduce中,1001-2000的数据分配到第二个reduce中,以此类推。即第n个reduce所分配到的数据全部大于第n-1个reduce中的数据。这样,每个reduce出来之后都是有序的了,我们只要cat所有的输出文件,变成一个大的文件,就都是有序的了

    基本思路就是这样,但是现在有一个问题,就是数据的区间如何划分,在数据量大,还有我们并不清楚数据分布的情况下。一个比较简单的方法就是采样,假如有一亿的数据,我们可以对数据进行采样,如取10000个数据采样,然后对采样数据分区间。在Hadoop中,patition我们可以用TotalOrderPartitioner替换默认的分区。然后将采样的结果传给他,就可以实现我们想要的分区。在采样时,我们可以使用hadoop的几种采样工具,RandomSampler,InputSampler,IntervalSampler。

           这样,我们就可以对利用分布式文件系统进行大数据量的排序了,我们也可以重写Partitioner类中的compare函数,来定义比较的规则,从而可以实现字符串或其他非数字类型的排序,也可以实现二次排序乃至多次排序。

    2、MapReduce中分组的概念和使用
        分区的目的是根据Key值决定Mapper的输出记录被送到哪一个Reducer上去处理。而分组的就比较好理解了。笔者认为,分组就是与记录的Key相关。在同一个分区里面,具有相同Key值的记录是属于同一个分组的。

    3、MapReduce中Combiner的使用
            很多MapReduce程序受限于集群上可用的带宽,所以它会尽力最小化需要在map和reduce任务之间传输的中间数据。Hadoop允许用户声明一个combiner function来处理map的输出,同时把自己对map的处理结果作为reduce的输入。因为combiner function本身只是一种优化,hadoop并不保证对于某个map输出,这个方法会被调用多少次。换句话说,不管combiner function被调用多少次,对应的reduce输出结果都应该是一样的。

      下面我们以《权威指南》的例子来加以说明,假设1950年的天气数据读取是由两个map完成的,其中第一个map的输出如下:
      (1950, 0)
      (1950, 20)
      (1950, 10)

    第二个map的输出为:
           (1950, 25)
           (1950, 15)

    而reduce得到的输入为:(1950, [0, 20, 10, 25, 15]), 输出为:(1950, 25)

      由于25是集合中的最大值,我们可以使用一个类似于reduce function的combiner function来找出每个map输出中的最大值,这样的话,reduce的输入就变成了:
      (1950, [20, 25])

      各个funciton 对温度值的处理过程可以表示如下:max(0, 20, 10, 25, 15) =max(max(0, 20, 10), max(25, 15)) = max(20, 25) = 25

      注意:并不是所有的函数都拥有这个属性的(有这个属性的函数我们称之为commutative和associative),例如,如果我们要计算平均温度,就不能这样使用combiner function,因为mean(0, 20, 10, 25, 15) =14,而mean(mean(0, 20, 10),mean(25, 15)) = mean(10, 20) = 15

      combiner function并不能取代reduce function(因为仍然需要reduce function处理来自不同map的带有相同key的记录)。但是他可以帮助减少需要在map和reduce之间传输的数据,就为这一点combiner function就值得考虑使用。

    4、Shuffle阶段排序流程详解
            我们首先看一下MapReduce中的排序的总体流程。

            MapReduce框架会确保每一个Reducer的输入都是按Key进行排序的。一般,将排序以及Map的输出传输到Reduce的过程称为混洗(shuffle)。每一个Map都包含一个环形的缓存,默认100M,Map首先将输出写到缓存当中。当缓存的内容达到“阈值”时(阈值默认的大小是缓存的80%),一个后台线程负责将结果写到硬盘,这个过程称为“spill”。Spill过程中,Map仍可以向缓存写入结果,如果缓存已经写满,那么Map进行等待。

    Spill的具体过程如下:首先,后台线程根据Reducer的个数将输出结果进行分组,每一个分组对应一个Reducer。其次,对于每一个分组后台线程对输出结果的Key进行排序。在排序过程中,如果有Combiner函数,则对排序结果进行Combiner函数进行调用。每一次spill都会在硬盘产生一个spill文件。因此,一个Map task有可能会产生多个spill文件,当Map写出最后一个输出时,会将所有的spill文件进行合并与排序,输出最终的结果文件。在这个过程中Combiner函数仍然会被调用。从整个过程来看,Combiner函数的调用次数是不确定的。下面我们重点分析下Shuffle阶段的排序过程:

            Shuffle阶段的排序可以理解成两部分,一个是对spill进行分区时,由于一个分区包含多个key值,所以要对分区内的<key,value>按照key进行排序,即key值相同的一串<key,value>存放在一起,这样一个partition内按照key值整体有序了。

            第二部分并不是排序,而是进行merge,merge有两次,一次是map端将多个spill 按照分区和分区内的key进行merge,形成一个大的文件。第二次merge是在reduce端,进入同一个reduce的多个map的输出 merge在一起,该merge理解起来有点复杂,最终不是形成一个大文件,而且期间数据在内存和磁盘上都有。所以shuffle阶段的merge并不是严格的排序意义,只是将多个整体有序的文件merge成一个大的文件,由于不同的task执行map的输出会有所不同,所以merge后的结果不是每次都相同,不过还是严格要求按照分区划分,同时每个分区内的具有相同key的<key,value>对挨在一起。

            Shuffle排序综述:如果只定义了map函数,没有定义reduce函数,那么输入数据经过shuffle的排序后,结果为key值相同的输出挨在一起,且key值小的一定在前面,这样整体来看key值有序(宏观意义的,不一定是按从大到小,因为如果采用默认的HashPartitioner,则key 的hash值相等的在一个分区,如果key为IntWritable的话,每个分区内的key会排序好的),而每个key对应的value不是有序的。

    5、MapReduce中辅助排序的原理与实现
    (1)任务
    我们需要把内容如下的sample.txt文件处理为下面文件:

    源文件:Sample.txt

    bbb 654

    ccc 534

    ddd 423

    aaa 754

    bbb 842

    ccc 120

    ddd 219

    aaa 344

    bbb 214

    ccc 547

    ddd 654

    aaa 122

    bbb 102

    ccc 479

    ddd 742

    aaa 146

    目标:part-r-00000

    aaa 122

    bbb 102

    ccc 120

    ddd 219

    (2)工作原理
       过程导引:
       1、定义包含记录值和自然值的组合键,本例中为MyPariWritable.

       2、自定义键的比较器(comparator)来根据组合键对记录进行排序,即同时利用自然键和自然值进行排序。(aaa 122组合为一个键)。

       3、针对组合键的Partitioner(本示例使用默认的hashPartitioner)和分组comparator在进行分区和分组时均只考虑自然键。

       详细过程:
    首先在map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites,同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本例子中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的一行的行号作为key,这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable, Text>的原因。然后调用自定义Map的map方法,将一个个<LongWritable, Text>对输入给Map的map方法。注意输出应该符合自定义Map中定义的输出< MyPariWritable, NullWritable>。最终是生成一个List< MyPariWritable, NullWritable>。在map阶段的最后,会先调用job.setPartitionerClass对这个List进行分区,每个分区映射到一个reducer。每个分区内又调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类排序。可以看到,这本身就是一个二次排序。在reduce阶段,reducer接收到所有映射到这个reducer的map输出后,也是会调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序。然后开始构造一个key对应的value迭代器。这时就要用到分组,使用jobjob.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类。只要这个比较器比较的两个key相同,他们就属于同一个组(本例中由于要求得每一个分区内的最小值,因此比较MyPariWritable类型的Key时,只需要比较自然键,这样就能保证只要两个MyPariWritable的自然键相同,则它们被送到Reduce端时候的Key就认为在相同的分组,由于该分组的Key只取分组中的第一个,而这些数据已经按照自定义MyPariWritable比较器排好序,则第一个Key正好包含了每一个自然键对应的最小值),它们的value放在一个value迭代器,而这个迭代器的key使用属于同一个组的所有key的第一个key。最后就是进入Reducer的reduce方法,reduce方法的输入是所有的key和它的value迭代器。同样注意输入与输出的类型必须与自定义的Reducer中声明的一致。

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    2016-04-07 21:53:06
    【1】Hadoop Map/Reduce框架为每一个InputSplit产生一个map任务,而每个InputSplit是由该作业的InputFormat产生的。...用户可以通过实现自定义的 Partitioner来控制哪个key被分配给哪个 Reducer。
  • /* 水题 B - Ignatius and the Princess ...2.可以排序后,线性计数 3.因为最大的哪个数出现次数大于一半,可以如果遇见那个数+1,不是-1,那么剩下的肯定是那个数。 */ #include #include #include #include #inc
  • 如果需要的是排序的情况下使用的是list因为它可以根据主键进行排序 如果是需要根据键值而得到对象的话使用的是map这个时候使用的是@Order by "name desc" 所以具体使用哪个来操作集合,就要看自己操作的需求了.
  • hive开窗

    2020-08-13 10:45:28
    sort by为每个reduce产生一个排序文件。在有些情况下,你需要控制某个特定行应该到哪个reducer,这通常是为了进行后续的聚集操作。distribute by刚好可以做这件事。因此,distribute by经常和sort by配合使用。 注:...
  •   分段控件可以将任何Widget作为其Map of Child中的值之一。 类型T是用于标识每个小部件并确定选择哪个小部件的键的类型。 根据Map类的要求,键必须是一致的类型,并且必须具有可比性。 键的排序将确定分段控件中...
  • 方法(1):用一个count数组记录数组中元素出现的次数(哪个数字出现了,将以这个数字为下标的count数组元素加1,也可以优化以下,即空间开max-min+1这么大,即如果最小的元素出现了,将count下标为0的元素加1,但是当...
  • 方法(1):用一个count数组记录数组中元素出现的次数(哪个数字出现了,将以这个数字为下标的count数组元素加1,也可以优化以下,即空间开max-min+1这么大,即如果最小的元素出现了,将count下标为0的元素加1,但是当...
  • distribute by是控制在map端如何拆分数据给reduce端,hive会根据 distribute by 后面列,对应reduce的个数进行分发,默认采用hash算法。 sort by 是每个reduce产生的一个排序文件。在有些情况下,需要控制某个 特定...
  • 可以清晰的看出,无论用户调用哪个构造方法,最终都是去执行图片上最后这个构造方法,根据用户传入的第二个参数来决定创建LinkedHashMap对象还是HashMap对象,这就说明了,json底层是一个Map集合,也就解释了为什么...
  • 链表类题目集合下题目思路与算法代码实现写在最后 题目 1.138. 复制带随机指针的链表 2.21. 合并两个有序链表 3.23. 合并K个升序链表 ...具体见代码,对23来讲,可以使用排序的方法,排序的依据为
  • ConcurrenHashMap介绍1.8 中为什么要用红黑树 java8不是用红黑树来管理hashmap,而是在hash值相同的情况...在ConcurrentHashMap中,就是把Map分成了N个Segment,put和get的时候,都是现根据key.hashCode()算出放到哪个S...
  • 有这样的一个场景如下图所示,有一组动态数量的input,可以增加和删除和重新排序,数组元素生成的组件用index作为key的值,例如下图生成的ui展示: 上面例子中的input组件渲染的代码如下所示,全部完整代码可以...
  • Effective STL 条款34

    千次阅读 2004-01-21 13:28:00
    条款34:注意哪个算法需要有序区间 不是所有算法可以用于任意区间。比如,remove(参见条款32和33)需要前向迭代器和可以通过这些迭代器赋值的能力。所以,它不能应用于由输入迭代器划分的区间,也不能是map或...
  • 6.4.1 什么时候可以省略花括号 6.4.2 省略花括号的危险 6.5 for循环的陷阱 6.5.1 分号惹的祸 6.5.2 小心循环计数器的值 6.5.3 浮点数作循环计数器 6.6 foreach循环的循环计数器 6.7 小结 第7课 面向对象的...
  • 6.4.1 什么时候可以省略花括号 173 6.4.2 省略花括号的危险 174 6.5 for循环的陷阱 175 6.5.1 分号惹的祸 175 6.5.2 小心循环计数器的值 178 6.5.3 浮点数作循环计数器 179 6.6 foreach循环的循环...

空空如也

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哪个map可以排序