这段时间写多校，碰到很多数据量很大的题目，有的有规律，有的需要一定的预处理以及一些好玩的算法。那么怎么区分呢？首先看下题目给的限时，如果比较多，那么就需要一定预处理啦：再就是看下rank，如果一道题目突然很多人短时间写出来，一定是规律题，而且是巧妙的规律题。在说一下关于贡献这个东西，有些题目需要枚举，我们在枚举的时候，通常题目表面信息给的枚举是满足不了时间复杂度的，所以我们需要选取合适的枚举对象。。这个也很重要。
时间： 2024-12-28 20:56:46
关于数据量很大的题目
关于数据量很大的题目的相关文章
关于android中gridview数据量很大的时候，在加载gridview时会出现卡顿的现象
好的解决办法就是先加载一定数量的数据,然后在最下方提示正在加载! 动态加载就是把放入adapter中的数据分好几次加载.在用户拖动gridview时再加载一定的数据,和sina微博的客户端类似. 给gridview添加OnScrollListener监听事件默认会覆盖下面两个方法: 下面列举个列子: <com.ui.widget.LazyGridView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" andr
斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | data for machine learning（数据量很大时，学习算法表现比较好的原理）
下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法. 原文地址:https://www.cnblogs.com/chenwenyan/p/8326027.html
es 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率啊？
面试题es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?面试官心理分析这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过 es,因为啥?其实 es 性能并没有你想象中那么好的.很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了.第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒.你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 es,或者就是自己玩玩儿 demo,被问到这个问题容易懵逼,显示出你对
Mysql(三) ------数据迁移备份（针对数据量很大的情况）
新跳槽了一家公司,上来就是数据库调优和数据迁移.调优那部分后面再补上来.公司目前用的是5.1的数据库,很老了,而且随着业务的发展需要做读写分离和主从复制.想把所有的数据都挪到新库上去.但这个库大概有60G的数据.主要思路: 1.创建用户,并授权 2.搭建主从,做到主从同步,数据目前先保持一致,在切换主从同步切换ipMysql5.1已有数据量了,为保证数据的一致性.故需要锁库,等数据导入后再解锁 3.需要注意从库和主库的引擎,字符集show variables like 'character_se
数据量很大的排序问题 大量数据如何排序
某天参加阿里面试,技术面的时候,面试官问了排序问题: 问题一:若有1T的数据,比如 只有两列,身份证号和姓名 需要实现由大到小排序,你用什么办法,能否做到 复杂度为O(n),说说你的思路和想法? 问题二:有10个G的数据,也是一样,比如两列,身份证号和姓名,如果两条数据一样,则表示该两条数据重复了,现在给你512的内存,把这10G中重复次数最高的10条数据取出来. 我的思路是:这么大的数据,用普通的排序一定不行, 可以这样,用身份证号的前三位切割这个数据,这样会分成999份, 每一份再进行排序,
sql查询未走索引问题分析之查询数据量过大
前因: 客户咨询,有一个业务sql(代表经常被执行且重要),全表扫描在系统占用资源很高(通过ash报告查询得到信息) 思路: 1.找到sql_text,sql_id 2.查看执行计划 3.查询sql涉及对象的对象数据量,段大小,行数量,where条件列,是否存在索引,列的选择读情况如何 4.总结,优化整改 1.找到sql_text,sql_id 094cmrxrahdy2 SELECT 8~10个列名称(由于设计用户信息,因此部分信息不再详细说明) FROM Prescription WHERE
WCF入门（一）--Request Entity Too large 传输的数据量过大
通过WCF进行数据的查询或者添加的时候,如果数据量过大,一般会报出如下的错误: 1.已超过传入消息(65536)的最大消息大小配额.若要增加配额,请使用相应绑定元素上的MaxReceivedMessageSize 属性. 2.远程服务器返回了意外反应(413)Request Entity too large. 3.远程服务器返回了意外反应(400)Bad Request. 具体的解决方案: 服务端返回数据给客户端报错 在客户端的配置文件中,主要修改maxReceivedMessageSize <
MongoDB数据量较大时如何构建索引--减少业务最少影响
在数据量较大或请求量较大,直接建立索引对性能有显著影响时,可以利用复制集(数据量较大时一般为线上环境,使用复制集为必然选择或者使用分片.)中部分机器宕机不影响复制集工作的特性,继而建立索引. 备注:添加索引的表使用WT引擎,数据量有1.5亿左右. 1. 副本集配置参数 节点1: $ more shard1.conf dbpath=/data/users/mgousr01/mongodb/dbdata/shard1_1 logpath=/data/users/mgousr01/mongodb/lo
针对数据量较大的表，需要进行跨库复制，采用navcat 实现sqlite数据库跨数据库的数据表迁移 [转载]
2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S