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并查集（Union Find）
定义 顾名思义（看英文），就是并集，查找，即找到父节点，然后取并集； 题目：LeetCode 547. 省份数量 解决方法：参照B站Up主，塔罗兔 代码： 基础版本 class Solution { public: vector<int> fathers; int find(int i) { while (fathers[i] != i) { i = fathers[i];擅长使用iter
def populate_ranks(votes, ranks): names = list(votes.keys()) names.sort(key=votes.get, reverse=True) for i, name in enumerate(names, 1): ranks[name] = i def get_winner(ranks): return next(iter(ranks)) if __name__ == '__maiMySQL8 根据某属性查询字段排名由自定义变量到rank()的变动
在mysql8 之前的版本，因为没有rank（）方法的存在，所以在对字段进行排名时，使用的是自定义自变量的方法，比如： select id,name,@rank=@rank+1 as ranks from user u, (select @rank=0) ran order by u.age 自定义一个变量rank用来进行排名，求其中某一个值的排名只需要在外面加一层select就[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 目录[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块0x00 摘要0x01 前言0x02 类定义0x03 构建3.1 初始化3.2 创建queue3.3 前向后向顺序3.3.1 建立顺序3.3.2 获取消息序列3.3.3 增加消息序列3.4 建立进程组3.4.1[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎0x00 摘要0x01 前言1.1 前文回顾1.2 运行时系统1.2.1 PyTorch 的特点1.2.2 PyTorch RPCDistributed RPC framework APIs [Now Stable]1.2.3 PipeDream的Leetcode 506: Relative Ranks
问题描述： 解释说明：按照奥运会颁奖规则，从第一名开始以此为：金牌，银牌，铜牌，第四名，第五名。。。。返回一个数组，对应原数组运动员分数所对应的名次 涉及排序，考虑用优先队列。优先队列有不同的用法，这里我介绍一种新学到的方法–lambda 表达式法 lambda表达式可以在优先队列的compara图的应用（一）——最小生成树
一、最小生成树 先明白生成树的概念:对连通图进行遍历，过程中所经过的边和顶点的组合可看做是一棵普通树，通常称为生成树。 那么，在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树（MST）。 如下图所表示： 二、克鲁斯卡尔算法(Kruskal算法)求最小生成树 Kruskal算法特点：并查集路径压缩优化 UnionFind PathCompression(C++)
/* * UnionFind.h * 有两种实现方式,QuickFind和QuickUnion * QuickFind: * 查找O(1) * 合并O(n) * QuickUnion：(建议使用) * 查找O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * 合并O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * Created on: 2020年2月13并查集路径减半优化 UnionFind PathHalving (C++)
/* * UnionFind.h * 有两种实现方式,QuickFind和QuickUnion * QuickFind: * 查找O(1) * 合并O(n) * QuickUnion：(建议使用) * 查找O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * 合并O(logn)可优化至O(a(n)),a(n)<5 * Created on: 2020年2月13并查集
一、概念 一个集合中的元素，仅有的关系就是同属于这个集合，并查集就是用来维护若干集合的一种数据结构。 并查集有两个基本操作： 并：合并两集合； 查：查询两个元素是否属于同一个集合。 为了方便地实现合并以及查找操作，我们在一个集合中规定唯一一个根结点，并将这个根结点作为该集合的标萌猿纵横字谜引擎实现过程
1.全部txt文件的方法。这个方法没有参数，返回一个全局变量ranks（int型），记录读到的txt文件数，作为关卡总数，并把读到的ranks个txt文件中的数据放到两个字典中，字典“arrstorage”的key为关卡序数，值为一个字符串数组，字符串数组代表了一个关卡需要的矩阵（稍后首先，进入游戏之后，我们在app.js中并查集_Java实现(模板)
关于并查集的概念和效率，这里不详述，网上一大堆，这里主要记录一下并查集的 Java代码实现 三步走： 1.初始化pres和rangks数组，pres为每个元素的父结点（上一级），ranks为每个元素作为根节点时的树的秩（树的深度），一开始设置pres的每个值为每个元素自己，设置ranks每个值为0. 2.find() 查询该进阶-第50__深入聚合数据分析_percentiles rank以及网站访问时延SLA统计
SLA定义 Sla:就是你提供的服务的标准 我们的网站的提供的访问延时的SLA，确保所有的请求100%，都必须在200ms以内，大公司内，一般都是要求100%在200ms以内 如果超过1s，则需要升级到A级故障，代表网站的访问性能和用户体验急剧下降 需求 需求：在200ms以内的，有百分之多少，在1000毫秒以内506. Relative Ranks
给出 N 名运动员的成绩，找出他们的相对名次并授予前三名对应的奖牌。前三名运动员将会被分别授予 “金牌”，“银牌” 和“ 铜牌”（"Gold Medal", "Silver Medal", "Bronze Medal"）。 (注：分数越高的选手，排名越靠前。) 示例 1: 输入: [5, 4, 3, 2, 1] 输出: ["Gold Medal", "Silver