博客已搬家,更多内容查看https://liangyongrui.github.io/ Mysql中Union和OR性能对比 在leetcode上看到一篇文章,整理一下 参考:https://leetcode.com/problems/big-countries/discuss/103561/Union-and-OR-and-the-Explanation 有两种SQL,结果是一样的,但是第二种快一点: #用OR SELECT name, population, area FROM World

1.. 并查集的应用场景 查看"网络"中节点的连接状态,这里的网络是广义上的网络 数学中的集合类的实现   2.. 并查集所支持的操作 对于一组数据,并查集主要支持两种操作:合并两个数据.判断两个数据是否属于同一集合(两个数据是否连接)   3.. 定义并查集的接口 并查集的接口业务逻辑如下: public interface UF { int getSize(); boolean isConnected(int p, int q); void unionElements(int p,

前言: 不少搞IT的朋友听到“算法”时总是觉得它太难,太高大上了.今天,跟大伙儿分享一个比较俗气,但是却非常高效实用的算法,如标题所示Union-Find,是研究关于动态连通性的问题.不保证我能清晰的表述并解释这个算法,也不保证你可以领会这个算法的绝妙之处.但是,只要跟着思路一步一步来,相信你一定可以理解它,并像我一样享受它. ----------------------------------------- 为了便于引入算法,下面我们假设一个场景: 假设现在有A,B两人素不相识,但A通过熟人甲

 1.背景 <算法>一书中提到了关于算法的一些基本思想 优秀的算法因为能够解决实际的问题而变得更为重要: 高效算法的代码可以很简单: 理解某个实现的性能特点是一项有趣而令人满足的挑战: 在解决同一个问题的多种算法之间进行选择时,科学方法是一项重要工具: 迭代式改进能够让算法效率越来越高: 使用union-find算法解决连通性问题,所谓连通性问题就是在下图网络中可以看到有很多节点,节点与节点之间的连接对称为连通分量,要求编写程序判断网络中有多少组连通分量,随意给出两个节点要求判断这两个节点是否

Union Find算法基础 Union Find算法用于处理集合的合并和查询问题,其定义了两个用于并查集的操作: Find: 确定元素属于哪一个子集,或判断两个元素是否属于同一子集 Union: 将两个子集合并为一个子集 并查集是一种树形的数据结构,其可用数组或unordered_map表示: Find操作即查找元素的root,当两元素root相同时判定他们属于同一个子集:Union操作即通过修改元素的root(或修改parent)合并子集,下面两个图展示了id[6]由6修改为9的变化:   

发展一个有效算法的具体(一般)过程: union-find用来解决dynamic connectivity,下面主要讲quick find和quick union及其应用和改进. 基本操作:find/connected queries和union commands 动态连接性问题的场景: 1.1  建立模型(Model the problem): 关于object:0-N-1 关于连接的等价性: 关于连接块: 关于基本操作find query和union command: 比如union操作:

Description You are given N circles and expected to calculate the area of the union of the circles ! Input The first line is one integer n indicates the number of the circles. (1 <= n <= 1000) Then follows n lines every line has three integers Xi Yi

概念: 并查集是一种非常精巧而实用的数据结构,它主要用于处理一些不相交集合的合并问题.一些常见的用途有求连通子图.求最小生成树的Kruskal 算法和求最近公共祖先等. 操作: 并查集的基本操作有两个: Union(x, y):把元素x 和元素y 所在的集合合并,要求x 和y 所在的集合不相交,如果相交则不合并. Find(x):找到元素x 所在的集合的代表,该操作也可以用于判断两个元素是否位于同一个集合,只要将它们各自的代表比较一下就可以了. 实现: 并查集的实现原理也比较简单,就是使用树来表

概念 并查集是一种树形的数据结构,用来处理一些不交集的合并及查询问题.主要有两个操作: find:确定元素属于哪一个子集. union:将两个子集合并成同一个集合. 所以并查集能够解决网络中节点的连通性问题. 基本实现 package com.yunche.datastructure; /** * @ClassName: UF * @Description: 并查集 * @author: yunche * @date: 2018/12/30 */ public class UF { /** *

Union Find算法基础 Union Find算法用于处理集合的合并和查询问题,其定义了两个用于并查集的操作: Find: 确定元素属于哪一个子集,或判断两个元素是否属于同一子集 Union: 将两个子集合并为一个子集 并查集是一种树形的数据结构,其可用数组或unordered_map表示: Find操作即查找元素的root,当两元素root相同时判定他们属于同一个子集:Union操作即通过修改元素的root(或修改parent)合并子集,下面两个图展示了id[6]由6修改为9的变化:   

问题: 给你两个排序的数组,求两个数组的交集. 比如: A = 1 3 4 5 7, B = 2 3 5 8 9, 那么交集就是 3 5,n是a数组大小,m是b数组大小. 思路: (1)从b数组遍历取值,然后把值与a数组的每一个值进行比较,如果有相等的,就保存下来,直到ab全部遍历完,这样时间复杂度就是O(nm). (2)把上面的改进一下,我们在把b里面的值与a比较时,我们采取二分搜索的方式(因为数组都是有序的),这样的话时间复杂度就会变为O(mlogn),如果a数组更小的话,我们会取a数组的值

[题解]CIRU - The area of the union of circles [SP8073] \ 圆的面积并 [Bzoj2178] 传送门: \(\text{CIRU - The area of the union of circles [SP8073]}\) 圆的面积并 \(\text{[Bzoj2178]}\) [题目描述] 给出 \(n\) 个圆的圆心坐标 \((x,y)\) 和半径 \(r\),求它们覆盖的总面积. [输入] 第一行一个整数 \(n\),表示一共有 \(n\)

前言 本节我们来看看有关查询中UNION和UNION ALL的问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探UNION和UNION ALL 首先我们过一遍二者的基本概念和使用方法,UNION和UNION ALL是将两个表或者多个表进行JOIN,当然表的数据类型必须相同,对于UNION而言它会去除重复值,而UNION ALL则会返回所有数据,这就是二者的区别和使用方法.下面我们来看一个简单的例子. USE TSQL2012 GO --USE UNION

查询提示一直是个很有争议的东西,因为他影响了sql server 自己选择执行计划.很多人在问是否应该使用查询提示的时候一般会被告知慎用或不要使用...但是个人认为善用提示在不修改语句的条件下,是常用手段.另外如果你是一个公司的dba 并且你对你所维护的数据库了如指掌,对业务也有相当深刻的了解那么查询提示也是你的一把利器. 但是,你所应用的提示是在现在的场景中基于现有的环境下,相对是一个好的方式,不能确保你所给予的提示永久有效,并且随着时间推移,数据量的变更,你所加的提示可能成为噩梦.所以没有充

有一个单链表,提供了头指针和一个结点指针,设计一个函数,在 O(1)时间内删除该结点指针指向的结点. 众所周知,链表无法随机存储,只能从头到尾去遍历整个链表,遇到目标节点之后删除之,这是最常规的思路和做法. 如图所示,删除结点 i,那么只需找到 i 的前驱 h,然后连 h 到 j,再销毁i 即可.虽然可以安全的删除 i 结点,但是是顺序查找找到 i,之后删除,时间复杂度是 O(n)级别的.具体做法就是:顺序查找整个单链表,找到要删除结点 i 的直接前驱 h,把 h额 next 指向i 的 nex

适用场景:对两个集合的处理,例如追加.合并.取相同项.相交项等等. Concat(连接) 说明:连接不同的集合,不会自动过滤相同项:延迟. 1.简单形式: var q = ( from c in db.Customers select c.Phone ).Concat( from c in db.Customers select c.Fax ).Concat( from e in db.Employees select e.HomePhone ); 语句描述:返回所有消费者和雇员的电话和传真.

A 题意:平面上有n个点(n<=100000),给你一个p(20<=p<=100) 判断是否存在一条直线至少过[np/100](向上取整)个点,时限20s,多组数据 分析:概率算法 最直接的想法是枚举任意两个点算出这条直线经过多少点,这样至少也是O(n^2)(当然肯定不止),TLE 注意p>=20,假设结果存在,那么这条直线要经过至少n/5个点 那么一次枚举两个点,成功的概率是1/5*1/5=1/25 也就是说如果结果存在,那么一次枚举枚举不到的概率是24/25 如果枚举n次,一直

转载: http://blog.csdn.net/kiqinie/article/details/8132485 select a.Name from Material as a union select b.Name from Province as b Union:将两个(多个)表的查询结果合并显示 Union All:将两个(多个)表的查询结果合并显示(不包括重复)

对于斐波拉契经典问题,我们都非常熟悉,通过递推公式F(n) = F(n - ) + F(n - ),我们可以在线性时间内求出第n项F(n),现在考虑斐波拉契的加强版,我们要求的项数n的范围为int范围内的非负整数,请设计一个高效算法,计算第n项F(n).第一个斐波拉契数为F() = . 给定一个非负整数,请返回斐波拉契数列的第n项,为了防止溢出,请将结果Mod . 斐波拉契数列的计算是一个非常经典的问题,对于小规模的n,很容易用递归的方式来获取,对于稍微大一点的n,为了避免递归调用的开销,可以用

比如: select id, name from table1 where name = 'x' union all select id, name from table2 where name = 'x'      与select * from (select id, name from table1 union all select id, name from table2) where name = 'x'. 哪一种方式性能更好一些呢? 希望高手能详细说明下, 并且考虑到有索引和无索引的情