select count(distinct ID) from table Thinkphp CURD写 $count = $model->where($where)->count('distinct 字段名');

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { List<string> strarr = new List<string>() { &q

题目大意:有n个任务,已知做每件任务所需的时间,并且每件任务都对应一个系数fi.现在,要将这n个任务分成若干个连续的组,每分成一个组的代价是完成这组任务所需的总时间加上一个常数S后再乘以这个区间的系数和.求最小代价. 题目分析:分组求最优值得问题.不过,这道题采用倒推可能要好做一些.定义状态dp(i)表示完成从第 i 个任务到第n个任务需要的最小代价,则状态转移方程为 dp(i)=min(dp(j)+(sumt(i)-sumt(j)+s)*sumf(i),很显然的要用斜率优化. 代码如下: #

分组求排名 相信好多使用Mysql的用户一定对分组求排名的需求感到发怵. 但是在hive或者oracle来说就能简单实现. 采用窗口函数:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函数就能轻松完成. 窗口函数 我们可以理解为我们先把需要分析的字段select出来,然后通过窗口函数进行分析. 所以窗口函数产生的结果一定是一对一的,即便在窗口中使用分组操作产生相同的值也每行数据都有. 示例 select user_id,user

四. 模块开发----统计分析 select * from ods_weblog_detail limit 2;+--------------------------+--------------------------------+--------------------------------+-------------------------------+---------------------------+----------------------------+-----------

Hive - - 分组求最大,最小(加行键) 数据: 1325927 陕西 汉中 084 08491325928 陕西 汉中 084 08491325930 陕西 延安 084 08421325931 陕西 延安 084 08421325933 陕西 榆林 084 08451325935 陕西 榆林 084 08451325941 陕西 西安 084 08411325943 陕西 西安 084 08411325944 陕西 西安 084 08411325946 陕西 西安 084 0841132

自定义GroupingComparator求取topN GroupingComparator是mapreduce当中reduce端的一个功能组件,主要的作用是决定哪些数据作为一组,调用一次reduce的逻辑,默认是每个不同的key,作为多个不同的组,每个组调用一次reduce逻辑,我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组,调用一次reduce逻辑 3.1 需求 有如下订单数据 订单id 商品id 成交金额 Order_0000001 Pdt_01 222.8

先上代码 db.getCollection("playback").aggregate([ {$match:{"game_record_id":{$in:[68,69]}}},{$group:{ _id:"$game_record_id", record_id:{$max:"$record_id"}, data:{$max: '$$ROOT'} } }, {$project:{_id:1,record_id:1,data:{u

例子: df = pd.DataFrame() df['A'] = [1, 1, 2] df['B'] = [datetime.date(2018, 1, 2), datetime.date(2018, 1, 3), datetime.date(2018, 1, 3)] df['C'] = df.groupby('A').B.diff() df['C'] = df.C.dt.days 报错: Traceback (most recent call last): File "D:\python_v

MySQL进阶--分组排序和分组查询 group by(having) /order by /* 介绍分组函数 功能:用做统计使用,又称为聚合函数或组函数 1.分类: sum, avg 求和 /平均数, 只处理数值型,都绝对忽略NULL值(avg处理时统计的个数没有null项) max ,min ,可以求字符串最大最小 ,可以匹配日期,都绝对忽略NULL值 count ,不计算NULL ,不把null算进数里 #2. 参数支持类型 SELECT MIN(last_name) ,MAX(last_

目录 一.分组函数 特点 1. 各函数的简单使用 2. 搭配distinct的使用 3. COUNT 统计行数 4. 和分组函数一同查询的字段要求是group by后的字段 二.分组查询 1. 简单应用 2. 添加筛选条件 ① 分组前的筛选 ② 分组后的筛选 3. 按表达式或函数分组 4. 按多个字段分组 一.分组函数 功能:统计信息 分类: sum求和 avg平均值 max最大值 min最小值 count计算个数 特点 参数支持类型 函数 参数支持类型 sum avg 具有可加性的数据 max

题目描述 输入描述: 输入数据共一行,一个正整数n,意义如“问题描述”. 输出描述: 输出一行描述答案:一个正整数k,表示S的末尾有k个0 输入例子: 10 输出例子: 7 --> 示例1 输入 10 输出 7 说明 解题思路:求1~n每个数的阶乘相乘后尾数为0的个数. AC代码一(365ms):暴力枚举1~n也能过?说明测试数据不大.采用法一可以过:直接统计每个元素包含因子为5的个数.但采用法二会TLE,原因同样是暴力枚举,但每次需要重新计算当前i的因子为5的个数,而法一让很多数可以省去这一步

Given a complete binary tree, count the number of nodes. Definition of a complete binary tree from Wikipedia: In a complete binary tree every level, except possibly the last, is completely filled, and all nodes in the last level are as far left as po

摘要: 路由层 无名分组 有名分组 反向解析 路由分发 名称空间 伪静态网页.虚拟环境 视图层 JsonResponse FBV 与 CBV(function base views与class base views) 文件上传 一.路由层:(Django的路由系统) URL配置(Django项目urls.py路由文件):就像Django所支撑网站的目录,它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数之间的映射表.以这种方式告诉Django,对于这个URL调用这段代码,对于那个URL调用那段代码. 

方法一:朴素算法:O(n). #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int get_num(int n){ ; ;i<=n;++i) )num++; return num; } int get_sum(int n){ ; ;i<=n;++i) )tot+=i; return tot; } int main(){ int n; while(cin>>n){ cout<<get_num(n)<<en

Given a complete binary tree, count the number of nodes. Note: Definition of a complete binary tree from Wikipedia:In a complete binary tree every level, except possibly the last, is completely filled, and all nodes in the last level are as far left

1.概述 1.1 group语法 df.groupby(self, by=None, axis=0, level=None, as_index: bool=True, sort: bool=True, group_keys: bool=True, squeeze: bool=False, observed: bool=False, dropna=True) 其中 by 为分组字段,由于是第一个参数可以省略,可以按列表给多个.会返回一个groupby_generic.DataFrameGroupB

利用动态规则的思路,摒弃传统的递归做法,可以得到一种快速的求fibonacci第n个数的算法: ''' 求第n(从1开始)位fibonacci数 fibonacci数列前两位为0, 1. 后面每一位数字等于前两位数字之和 ''' def fibonacci( n ): if n <= 2: return n - 1 f = 0 g = 1 while n - 2 > 0: g = g + f f = g - f n -= 1 return g print( fibonacci( 100 ) )

2013-09-07 10:50:31 面试题36:在数组中的两个数字如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字构成一个逆序对.输入一个数组,求出这个数组中逆序对的总数. 小结: 最直观的的方法是:对每个数字,测试后面的数字是否小于该数字,这种方法的时间复杂度为O(N^2): 为了改善时间性能,用归并的方法,但这种方法组要辅助的空间O(N),见下面函数GetNumberOfInversePairs. 代码(测试暂未发现错误,欢迎交流指正!): #include <iostream> #inc

public static void main(String[] args) throws Exception { String queryForScanUsers_SQL = "select a.username AS user_name,b.* from tbl_aaa a left join tbl_bbb b where a.id=? limit 10"; //去除WHERE和LIMIT String sqlRegex = "(select\\s+)(.*)(\\s+

在Django 2.0版本之前,在urls,py文件中,用url设定视图函数 urlpatterns = [ url(r'login/',views.login), ] 其中第一个参数是正则匹配,如下代码,输入http://127.0.0.1:8000/login,出现的是login页面,但是输入login2,出现的还是login页面,这是因为Django会将匹配成功的返回,不会继续往下匹配 urlpatterns = [ url(r'login',views.login), url(r'log