list排序

题目链接：https://vjudge.net/problem/POJ-2007 题意：乱序给出凸包的所有顶点，按极角序输出顶点。 思路：按极角排序一次即可。 AC code： #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; const int maxn=105; const double PI=acos(-1.0); struct Point{ int x,y; Point():x(0),y(0){} Point(int x,int y):x(x),y(y){} }list[maxn]; int stack[maxn],top; //计算叉积p0p1×p0p2 int cross(Point p0,Point p1,Point p2){ return (p1.x-p0.x)*(p2.y-p0.y)-(p2.x-p0.x)*(p1.y-p0.y); } //计算p1p2的距离 double dis(Point p1,Point p2){ return sqrt((double)(p2.x-p1.x)*(p2.x-p1.x)+(p2.y-p1.y)*(p2.y-p1.y)); } //极角排序函数，角度相同则距离小的在前面 bool cmp

import java.util.ArrayList; import java.util.Random; /* *返回一个数组，下标0是该元素的下标，下标1是该元素的值 */ public class minNumber { //每次返回接受数组中最小的数字，以数组的形式返回，0是最小数，1是它的下标 public static ArrayList<Integer> findMinNumber(ArrayList<Integer> list){ ArrayList<Integer> min_number=new ArrayList<Integer>(); min_number.add(list.get(0)); min_number.add(0); for(int i=1;i<list.size();i++){ if(list.get(i)<min_number.get(0)){ min_number.add(0,list.get(i)); min_number.add(1,i); } } return min_number; } public static void main(String[] args){ //第一个是等待排序的列表，第二个相当于第一个的拷贝，第三个就是整理好的数组 ArrayList<Integer> list=new ArrayList<Integer>

Problem 你想要对一个集合元素进行排序。或者你想定义一个自定义类来实现 Ordered trait，来让你可以使用 sorted方法，或者使用比较操符<,<=,>,>=来对类的实例进行比较。 Solution 你可以使用 sorted或者sortWith方法来对集合进行排序。 Sorted方法可以对集合元素类型为Double，Float，Int和其他可以隐试转化 scala.math.Ordering的进行排序。 scala> val l = List(10, 5, 8, 1, 7).sorted l: List[Int] = List(1, 5, 7, 8, 10) scala> val b = List("banana", "pear", "apple", "orange").sorted b: List[String] = List(apple, banana, orange, pear) Rich版本的 numeric类(比如RichInt)和StringOps类都实现了Ordered trait，所以他们可以使用sorted方法实现排序。 SortWith方法让你可以使用自己的排序逻辑来实现排序规则。下面的例子展示了如何对集合元素类型为Int和String使用sortWith排序： scala> List(10, 5, 8, 1, 7).sortWith(_ < _

1 import java.io.*; 2 import java.util.*; 3 public class treat { 4 5 public static void main(String[] args) { 6 Map<String,Integer> map=new HashMap<String,Integer>(); 7 try { 8 File file=new File("/Users/lilongrong/Desktop/win.txt"); 9 BufferedReader read=new BufferedReader(new FileReader(file)); 10 String str; 11 while((read.readLine())!=null) { 12 str=read.readLine(); 13 String[] strsplit=str.split("\\W+"); 14 for(int i=0;i<strsplit.length;i++) { 15 if(map.containsKey(strsplit[i])) { 16 int a; 17 a=map.get(strsplit[i]); 18 map.put(strsplit[i],a+1); 19 }else { 20 map.put(strsplit[i],1); 21 }

一、导读 如果一次性加载成千上万的列表数据，在网页上显示将十分的耗时，用户体验不好。所以处理较大数据查询结果展现的时候，分页查询是必不可少的。分页查询必然伴随着一定的排序规则，否则分页数据的状态很难控制，导致用户可能在不同的页看到同一条数据。那么，本文的主要内容就是给大家介绍一下，如何使用Spring Data JPA进行分页与排序。 二、实体定义 我们使用一个简单的实体定义：Article(文章) @Data @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor @Builder @Entity @Table(name="article") public class Article { @Id @GeneratedValue private Long id; @Column(nullable = false,length = 32) private String author; @Column(nullable = false, unique = true,length = 32) private String title; @Column(length = 512) private String content; private Date createTime; } @Entity 表示这个类是一个实体类，接受JPA控制管理，对应数据库中的一个表

要求如下： 1.将哈利波特英文电子版导入，并统计每个英文字母出现概率(区分大小写)，由大到小排序 2.统计该txt 文件中每个单词的个数，并按照要求输出频率最高的几个单词数目 和出现概率 功能1： 输出文件中所有不重复的单词，按照出现次数由多到少排列，出现次数同样多的，以字典序排列。 功能2： 指定目录，对目录下的每一个文件执行功能1 操作 功能3： 指定文件目录，但是会递归目录下的所有子目录，每个文件执行功能1的操作。 问题： 1.程序如何识别每一个单词： 当出现非字母符号时划分为一个单词，用正则表达式来分割句子， 形成单词； 1 //非单词用来分割单词 2 String [] words = str.split("[^(a-zA-Z)]+"); 2.如何存储单词和后边的数据：使用Map 数组， key值设置为 String 存储单词 ，value 根据需要改变类型 1 //创建哈希表 记录数目 2 Map<String,Integer> map =new HashMap<String,Integer>(); 主要思想: 读取文件内的数据，将数据转换为char类型，区分大小写统计字母个数，于此同时统计字母总个数。 1.使用BufferedReader 读取的缓存流进行读取，将数据添加到字符串缓冲区 StringBuffer 当中，将字符串缓冲区中的数据转换为char类型进行存储

归并排序和快速排序都比较适合大规模的数据排序。两者都用到了分治的思想。 归并排序 归并排序的核心思想蛮简单的，如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后俩部分，然后对前后俩部分分别排序，再将排好序的俩部分合并再一起。这样一步一步往下分而治之，将整个排序分成小的子问题来解决。 def merge(left:list,right:list)->list: temp = list() if left[-1] <= right[0]: temp = left + right return temp if right[-1] <= left[0]: temp = right +left return temp left_index = right_index = 0 while left_index <len(left) and right_index <len(right): if left[left_index] < right[right_index]: temp.append(left[left_index]) left_index += 1 else: temp.append(right[right_index]) right_index += 1 if left_index == len(left): temp += right[right_index:] else:

在将排序之前，首先思考一个问题：选择排序、插入排序、冒泡排序的时间复杂度均为 o(n) ，为什么大家在讲排序的时候首先更愿意讲插入排序？ 在分析一个排序算法好坏的时候，往往要考虑这么几个方面： 1.时间复杂度 考虑到时间复杂度的时候就要考虑到最好情况和最坏情况，尽可能多的有序当然是最好的情况，完全逆序则是最坏的情况，有序度不同，算法的性能也不同。 2.空间复杂度 算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量。其中，原地排序算法，指的是空间复杂度 o(1)的算法。 3.排序算法的稳定性 稳定性指的是，如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序以后，相等元素之间原有的先后顺序不变。 举个例子，如果现在我们要给电商交易系统的“订单”排序，订单有俩个属性，一个是下单时间，一个是订单金额。对于时间相同的订单，我们希望按照金额从小到大排序，对于金额相同的订单，我们希望按照下单时间从早到晚排序。那么我们可以按照俩个属性分别排一次续，如果是稳定的排序算法，假设第一次按时间排序，第二次按照金额排序，那么稳定算法可以保持金额相同的俩个对象，在排序后的前后顺序不变。 首先介绍一下三种排序算法： 冒泡排序 冒泡排序只会操作俩个相邻的数据，每次冒泡操作都会对相邻的俩个元素进行比较，如果不满足大小关系要求就让它俩互换。一次有效的冒泡至少会让一个元素移动到它应该在的位置，重复N次就完成了N个数据的排序工作。 实际上

前言 集合只能存储对象，存放的是多个对象的引用，对象本身还是放在堆内存中。 Collections和Arrays工具类： 两个工具类分别操作集合和数组，可以进行常用的排序，合并等操作。 TreeMap和TreeSet： 主要是基于红黑树实现的两个数据结构，可以保证key序列是有序的。 HashMap和HashSet： 基于哈希表实现，支持快速查找。 ArrayList（有序列表，允许存放重复的元素，允许使用null元素） 接口： List 实现类： LinkedList,Vector,ArrayList： ArrayList：数组实现，查询快，增删慢，轻量级(线程不安全) LinkedList：双向链表实现，增删快，查询慢，轻量级(线程不安全) Vector：数组实现，重量级(线程安全、使用少) ArrayList是实现List接口的动态数组。 同步访问：List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList(...)); ArrayList： 继承： AbstractList抽象父类 实现： List接口（规定了List的操作规范） RandomAccess（可随机访问） Cloneable（可拷贝） Serializable（可序列化） ArrayList： 优点： get(int index) set(int index,

前言 :之前有写过一篇关于LRU的文章链接 https://www.cnblogs.com/wyq178/p/9976815.html LRU全称:Least Recently Used:最近最少使用策略,判断最近被使用的时间,距离目前最远的数据优先被淘汰,作为一种根据访问时间来更改链表顺序从而实现缓存淘汰的算法,它是redis采用的淘汰算法之一。redis还有一个缓存策略叫做LFU, 那么LFU是什么呢？我们本期博客来分下一下LFU： 本篇博客的目录： 一: LRU是什么 二：LRU的实现 三：测试 四： LRU和LFU的区别以及缺陷 五：总结 正文 一：LRU是什么 LFU,全称是:Least Frequently Used，最不经常使用策略,在一段时间内,数据被使用频次最少的,优先被淘汰。 最少使用 （ LFU ）是一种 用于管理 计算机内存 的缓存算法 。主要是记录和追踪内存块的使用次数, 当缓存已满并且需要更多空间时，系统将以最低内存块使用频率清除内存. 采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时，计数器将增加一。当缓存达到容量并有一个新的内存块等待插入时，系统将搜索计数器最低的块并将其从缓存中删除(本段摘自维基百科) 解释: 上面这个图就是一个LRU的简单实现思路,在链表的开始插入元素，然后每插入一次计数一次,接着按照次数重新排序链表