本来是一项很简单的任务...但很容易忘记搞混..所以还是记录一下 方法一: df['col'].value_counts() 方法二: groups = df.groupby('col') groups.size() # 这里很容易就用上counts所以错误... 对index进行更改: df2.index = df2.index.map(f) # f为函数 按值排序 基本语法:by='name' 指定按该行/列来排序: 默认ascending=True,升序排序: >>> df3 =

http://www.jquerycn.cn/a_9076 在linux中,使用sort按行进行排序是很简单的.不过有时,生活总是爱抛给你一个一个的问题.如果使用sort按多个列值排列,同时使用tab作为分隔符,而且对于某些列需要进行逆序排列,这样sort命令来实现就略显折腾. 来看具体的例子吧.比如下面的文件内容,使用[TAB]进行分割: Group-ID   Category-ID   Text        Frequency--------------------------------

分析完成了聚合以及向量化过滤,向量化的函数计算之后.本篇,笔者将分析数据库的一个重要算子:排序.让我们从源码的角度来剖析ClickHouse作为列式存储系统是如何实现排序的. 本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本. 1.执行计划 老规矩,咱们还是先从一个简单的查询出发,通过一步步的通过执行计划按图索骥ClickHouse的执行逻辑. select * from test order by k1; 咱们先尝试打开ClickHouse的Debug日志看一下具体的执

1. 比较排序算法的下界 (1) 比较排序     到目前为止,我们已经介绍了几种能在O(nlgn)时间内排序n个数的算法:归并排序和堆排序达到了最坏情况下的上界:快速排序在平均情况下达到该上界.     如果仔细观察,我们会发现:在排序的最终结果中,各元素之间的次序依赖于它们之间的比较.我们把这类排序算法统称为比较排序.到目前为止我们介绍的排序算法都是比较排序.下面我们来论证一个事实:任何比较排序算法在最坏情况下都要经过Ω(n lgn)次比较. (2) 决策树模型     在证明之前,我们先介

B. Maximum Submatrix 2 time limit per test 2 seconds memory limit per test 512 megabytes input standard input output standard output You are given a matrix consisting of digits zero and one, its size is n × m. You are allowed to rearrange its rows. W

计数排序 计数排序是一个非基于比较的排序算法,该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出.它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法. 算法思想 计数排序对输入的数据有附加的限制条件: 1.输入的线性表的元素属于有限偏序集S: 2.设输入的线性表的长度为n,|S|=k(表示集合S中元素的总数目为k),则k=O(n). 在这两个条件下,计数排序的复杂性为O(n). 计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元

PIVOT 用于将列值旋转为列名(即行转列),在 SQL Server 2000可以用聚合函数配合CASE语句实现 PIVOT 的一般语法是:PIVOT(聚合函数(列) FOR 列 in (…) )AS P 注意:PIVOT.UNPIVOT是SQL Server 2005 的语法,使用需修改数据库兼容级别(在数据库属性->选项->兼容级别改为   90 ) SQL2008 中可以直接使用 完整语法:   UNPIVOT 用于将列明转为列值(即列转行),在SQL Server 2000可以用UN

B Age Sort Input: Standard Input Output: Standard Output   You are given the ages (in years) of all people of a country with at least 1 year of age. You know that no individual in that country lives for 100 or more years. Now, you are given a very si

计数排序法:计数数组适用于当前数组密集的情况.例如(2,3,5,4,2,3,3,2,5,4) 方法:先找出最大值最小值,之后统计每个数出现的次数,根据次数从小到大往数组里添加 计数排序法是一种不需要比较的排序方法 void count(int top,int length,int arr[]) { ],max=arr[],i=,j=; )); )return; while(i<length)//先找出最大和最小值 { if(min>arr[i]) { min=arr[i]; } if(max&

2.3 归并排序 接口定义: int merge(void* data, int esize, int lpos, int dpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, const void* key2)); 返回值:成功 0:失败 -1. int merge_sort(void* data, int size, int esize, int lpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, co

Delphi Cxgrid获取选中行列,排序规则,当前正在编辑的单元格内的值 cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedRowIndex 当前行号 cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedRow 当前行cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedColumn 当前列cxGrid1DBTableView1.Controller.FocusedColumnIndex 当前列号cxGrid1DBTab

前言 我们知道,通过比较两个数大小来进行排序的算法(比如插入排序,合并排序,以及上文提到的快速排序等)的时间复杂度至少是Θ(nlgn),这是因为比较排序对应的决策树的高度至少是Θ(nlgn),所以排序最坏情况肯定是Θ(nlgn).那有没有哪种排序算法的时间复杂度是线性的(Θ(n))呢?(因为我们如果要对一个数组排序,肯定至少要考察每个元素,因此可以推断Θ(n)是所有排序算法的下界).答案是:在一定条件下,是有的. 思考过程 为了更好的理解计数排序,我们先来想象一下如果一个数组里所有元素都是整数,

//counting sort 计数排序 //参考算法导论8.2节 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cassert> using namespace std; ; ; , , , , , , }; int b[n]; ]; int main() { ; memset(c, , sizeof c); ;i<n;i++) { c[a[i]]++; maxn=ma

1. 桶排序 1.1 范围为1-M的桶排序 如果有一个数组A,包含N个整数,值从1到M,我们可以得到一种非常快速的排序,桶排序(bucket sort).留置一个数组S,里面含有M个桶,初始化为0.然后遍历数组A,读入Ai时,S[Ai]增一.所有输入被读进后,扫描数组S得出排好序的表.该算法时间花费O(M+N),空间上不能原地排序. 初始化序列S 遍历A修改序列S的项 举个例子,排序一个数组[5,3,6,1,2,7,5,10] 值都在1-10之间,建立10个桶: [0 0 0 0 0 0 0 0

让我们来谈谈数的排序思维: 计数排序假定待排序的全部元素都是介于0到K之间的整数.计数排序使用一个额外的数组countArray.当中第i个元素是待排序数组array中值等于i的元素的个数.然后依据数组countArray来将array中的元素排到正确的位置. 算法的步骤例如以下: 找出待排序的数组中最大和最小的元素 统计数组中每一个值为i的元素出现的次数,存入数组countArray的第i项 对全部的计数累加(从countArray中的第一个元素開始,每一项和前一项相加) 反向填充目标数组:将

treeview自动从表中添加标题和列值做目录的方法2,该方法是借鉴万一老师的 http://www.cnblogs.com/del/archive/2008/05/15/1114450.html 首先界面上添加treeview组件,然后在treeview的onchange事件里这样写: 因为要用到定义个过程,需要在接口声明里引用 private { Private declarations } /// <summary> /// 刷新左侧treeView /// </summary&g

<Algorithms Unlocked>是 <算法导论>的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材.如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门. 书中没有涉及编程语言,直接用文字描述算法,我用 JavaScript 对书中的算法进行描述. 超越下界 之前的四个排序算法--选择排序.插入排序.归并排序.快速排序都是依赖于对排序关键字进行的比较.他们的决策依据都是"如果这个元素的排序关键字

计数排序 计数排序是一种高效的线性排序. 它通过计算一个集合中元素出现的次数来确定集合如何排序.不同于插入排序.快速排序等基于元素比较的排序,计数排序是不需要进行元素比较的,而且它的运行效率要比效率为O(nlgn)的比较排序高. 计数排序有一定的局限性,其中最大的局限就是它只能用于整型或那么可以用整型来表示的数据集合.原因是计数排序利用一个数据的索引来记录元素出现的次数,而这个数组的索引就是元素的数值.例如,如果整数3出现过4次,那么4将存储到数组索引为3的位置上.同时,我们还需要知道集合中最大

计数排序引入 不难发现不论是冒泡排序还是插入排序,其排序方法都是通过对每一个数进行两两比较进行排序的,这种方法称为比较排序,实际上对每个数的两两比较严重影响了其效率,理论上比较排序时间复杂度的最低下限为nlog(n),即任何比较排序的时间复杂度将不会低于nlog(n),那么有没有方法能不经过数列比较就能使数列排序呢 ,她们的时间复杂度又是多少呢??? 计数排序就是一个非比较排序的算法,一如鱼与熊掌不可兼得,她使用了牺牲空间换时间的方法,使的时间复杂度可以达到Ο(n+k) 假设我们有一个数列arr

堆排序代码: 思想:每次都取堆顶的元素,将其放在序列最后面,然后将剩余的元素重新调整为最小堆,依次类推,最终得到排序的序列. import java.util.Arrays; /** * 思路:首先要知道大顶堆和小顶堆,数组就是一个堆,每个i节点的左右孩子是2i+1和2i+2 * 有了堆,将其堆化:从(n/2)-1个元素开始向下修复,将每个节点修复为小(大)顶堆 * 修复完成后,数组具有小(大)顶堆的性质 * 按序输出:小顶堆可以对数组逆序排序,每次交换堆顶和末尾元素,对堆顶进行向下修复,这样次

计数排序的特点: 需要额外的数组以存储: 中间过程数据(记为数组 C),数组 C 的下标是待排序序列的元素值,下标对应的值为出现的次数: 排序后的序列(记为 B),计数排序仅获取原始待排序序列的值,对原始序列不做 in-place 处理: 计数排序首先统计原始序列各个数(按顺序,也就是索引)出现的次数,需要获取原始序列的最大值,作为计数数组的区间长度: def counting_sort(A, k): # k = max(A) + 1 C = [0]*k for i in A: # 统计 A 中