今天我将介绍在SQLServer 中的三种连接操作符类型,分别是:循环嵌套.哈希匹配和合并连接.主要对这三种连接的不同.复杂度用范例的形式一一介绍. 本文中使用了示例数据库AdventureWorks ,下面是下载地址:http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/4004 简介:什么是连接操作符 连接操作符是一种算法类型,它是SQLServer优化器为了实现两个数据集合之间的逻辑连接选择的操作符.优化器可以基于请求查询.可用索引.统计信

#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; typedef unsigned long long ull; ; ; ull xp[maxn]; int n, m; struct Node { Node* ch[]; int r, v, s; int val;

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一

什么是MD5算法 MD5讯息摘要演算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码杂凑函数,可以产生出一个128位元(16位元组)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致. 实质上,MD5 只是一种哈希算法 哈希算法,即 hash,又叫散列算法,是一类把任意数据转换为定长(或限制长度)数据的算法统称.例如我叫张三,你叫李四,那么「人 -> 人名」的算法就叫属于一种哈希算法.哈希算法通常用于制作数字指纹,数字指纹的意思就是「你看到这个东

原文链接:每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)  一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance

应用场景 这里我先描述一个极其简单的业务场景:用4台Cache服务器缓存所有Object. 那么我将如何把一个Object映射至对应的Cache服务器呢?最简单的方法设置缓存规则:object.hashCode() % 4. Cache 0: object.hashCode() % 4 == 0 Cache 1: object.hashCode() % 4 == 1 Cache 2: object.hashCode() % 4 == 2 Cache 3: object.hashCode() %

一致哈希算法(Consistent Hashing Algorithms)是一个分布式系统中经常使用的算法. 传统的Hash算法当槽位(Slot)增减时,面临全部数据又一次部署的问题.而一致哈希算法确可以保证,仅仅须要移动K/n份数据(K为数据总量, n为槽位数量),且仅仅影响现有的当中一个槽位. 这使得分布式系统中面对新增或者删除机器时.可以更高速的处理更改请求. 本文将用Java实现一个简单版本号的一致哈希算法,仅仅为说明一致哈希算法的核心思想. 一致哈希算法介绍 一致哈希算法的介绍非常多.

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My

0.导语 本节为手撕代码系列之第一弹,主要来手撕排序算法,主要包括以下几大排序算法: 直接插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 希尔排序 堆排序 归并排序 1.直接插入排序 [算法思想] 每一步将一个待排序的记录,插入到前面已经排好序的有序序列中去,直到插完所有元素为止. [代码实现] # 直接插入排序 def insert_sort(arr): length = len(arr) for i in range(length): k = i for j in range(k,0,-1): if

今天将本博客的部分文章建立一个索引,方便大家进行阅读,当然每一类别中的文章都会持续的添加和更新(PS:博文主要使用C语言) 博客地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/ C语言 C语言相关原理与技巧: <C语言异常与断言接口与实现> <C语言原子接口与实现> <C语言柔性数组> <C语言接口与实现实例> <C语言常量与指针> <C语言指针传递详解> <C语言指针的长度和类型> <C语

用HTML5实现的各种排序算法的动画比较 http://www.webhek.com/misc/comparison-sort/ 几种排序算法效率的比较 来源:http://blog.chinaunix.net/uid-20773165-id-1847742.html 1.稳定性比较 插入排序.冒泡排序.二叉树排序.二路归并排序及其他线形排序是稳定的 选择排序.希尔排序.快速排序.堆排序是不稳定的 2.时间复杂性比较 插入排序.冒泡排序.选择排序的时间复杂性为O(n2) 其它非线形排序的时间复杂

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

第一个题目: int a[] = {12,13,12,13,19,18,15,12,15,16,17},要求对数组a进行排序,要求时间复杂度为O(N) 我们所知道的常规排序中,最优的解法也就是O(N*log2^N),那如何做到时间复杂度为O(N)呢? 运用哈希算法的思想就可以优化算法为O(N) void Sort(int* a, int n) { assert(a); const int N = 20; int b[N] = { 0 }; for (int i = 0; i < n; i++)

MySQL索引之数据结构及算法原理 MySQL支持多个存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.本文只关注BTree索引. MySQL索引 在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式. MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点存放的是数据记录的地址,这种索引也叫非聚集索引:而InnoDB引擎是聚集

介绍 论文名: "classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms". 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 包含: baseline 传统基于用户 传统基于物品 oneSlope svd 比較方式 比較的过程分为两个阶段: 阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部

一个算法只是一个把确定的数据结构的输入转化为一个确定的数据结构的输出的function.算法内在的逻辑决定了如何转换. 基础算法 一.排序 1.冒泡排序 //冒泡排序function bubbleSort(arr) { for(var i = 1, len = arr.length; i < len - 1; ++i) { for(var j = 0; j <= len - i; ++j) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { let temp = arr[j]; a

哈希表:散列查找 一.线性查找 我们要通过一个键key来查找相应的值value.有一种最简单的方式,就是将键值对存放在链表里,然后遍历链表来查找是否存在key,存在则更新键对应的值,不存在则将键值对链接到链表上. 这种链表查找,最坏的时间复杂度为:O(n),因为可能遍历到链表最后也没找到. 二.散列查找 有一种算法叫散列查找,也称哈希查找,是一种空间换时间的查找算法,依赖的数据结构称为哈希表或散列表:HashTable. Hash: 翻译为散列,哈希,主要指压缩映射,它将一个比较大的域空间映射到

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不

为了优化SQL语句的排序性能,最好的情况是避免排序,合理利用索引是一个不错的方法.因为索引本身也是有序的,如果在需要排序的字段上面建立了合适的索引,那么就可以跳过排序的过程,提高SQL的查询速度.下面我通过一些典型的SQL来说明哪些SQL可以利用索引减少排序,哪些SQL不能.假设t1表存在索引key1(key_part1,key_part2),key2(key2) a.可以利用索引避免排序的SQL 1 2 3 4 SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1,key_p

一.算法 算法是以函数模板的形式实现的.常用的算法涉及到比较.交换.查找.搜索.复制.修改.移除.反转.排序.合并等等. 算法并非容器类型的成员函数,而是一些全局函数,要与迭代器一起搭配使用. 算法的优势在于只需实作一份,可以适应所有的容器,不必为每一种容器量订制.也可以与用户定义的容器搭配. 算法尾词: _if 比如find(按某个值来查找),find_if(按某个条件来查找) _copy 这个尾词用来表示在算法中,元素不光被操作,还会被复制到目标区间.比如reverse.reverse_co

哈希表在查找定位操作上具有O(1)的常量时间,常用于做性能优化,但是内存毕竟是有限的,当数据量太大时用哈希表就会内存溢出了.而考虑对这些大数据进行存盘分批处理又有IO上的开销,性能又不能满足要求.这个时候我们就得介绍BitMap算法了. bitMap原理介绍 BitMap算法是基于位映射的,对于内存中一段连续的二进制位,其中每一位的值(0或1)代表了值为该二进制位索引的元素[正整数]是否存在.这相当于用bit位来存储数据,因而大大的节省了内存空间. >>对于存储操作,只需要根据元素的值找到相应