首页 > TAG信息列表 > scd

洛谷 SP5542 / SPOJ CPAIR Counting pairs

洛谷传送门 SPOJ 传送门 题意 给定 \(N\) 个非负整数 \(A_1,A_2,...,A_N\) 和 \(Q\) 组询问 \((v_j,a_j,b_j)\),对于第 \(j\) 组询问,你需要回答满足 \(1 \le l \le r \le N\) 且 \(a_j \le r - l + 1 \le b_j\) 且 \(\sum\limits_{k=l}^r [A_k \ge v_j] = r - l + 1\) 的整数对 \((

2021 ICPC North American Qualifier I. Pizza Party!(暴力)

这个题,属实有点唬人,学妹问我是不是拓扑排序 就是给了一些已经有的材料,和一些and和or的条件,只有满足前缀才能获得后一种材料,问最后能有几种材料 我一开始想的是网络流带上下界,然后看了下过题人数感觉有点问题,因为那么复杂的建图不可能那么多人都掌握 结果看到数据只有1k,不知道为什

关于openquery使用的一些了解

用到sql链接服务器额一定对openquery不陌生,,在openquery中不能用变量参数来进行动态查询,,但是仍然可以 将where条件置于openquery体外进行判断例如 select * from openquery(   [连接服务器],'sql语句' ) where ..... 一开始使用没有明白其使用方法只是生搬硬套,直到遇见数据量很大

数据仓库缓慢变化维度SCD?你想知道的都在这里

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号! 大数据真好玩 点击右侧关注,大数据真好玩! 大家知道平时我对SQL Boy & Girl 有很深的成见,原因在于数据仓库本身博大精深,但是很多开发人员在用数据分析师

数据仓库缓慢变化维度SCD?你想知道的都在这里

点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号! 大数据真好玩 点击右侧关注,大数据真好玩! 大家知道平时我对SQL Boy & Girl 有很深的成见,原因在于数据仓库本身博大精深,但是很多开发人员在用数据分析师

hdu2852

题目链接 题意: 给出m个询问 (1)在容器中加入e (2)在容器中删除e (3)找出容器中大于a的第k个数 题解: 前两个操作可以在树状数组中完成 第三个操作需要找到一个最左边的数数x,满足sum(x)>=sum(a)+k,这个过程在树状数组上二分即可 #include<iostream> #include<algorithm> #incl

数据仓库缓慢变化维度SCD?你想知道的都在这里

数据仓库缓慢变化维度SCD?你想知道的都在这里 群主 大数据技术与架构 大家知道平时我对SQL Boy & Girl 有很深的成见,原因在于数据仓库本身博大精深,但是很多开发人员在用数据分析师的角色要求自己的开发能力。就像王者荣耀你本身是个刺客,输出连个肉坦都比不过,怎么好讲自己是个刺客呢

数仓缓慢变化维SCD深度讲解

维度缓慢变化维SCD(Slowly Changing Dimensions)一些维度表的数据不是静态的,而是会随着时间而缓慢地变化(这里的缓慢是相对事实表而言,事实表数据变化的速度比维度表快,如果还不知道什么是事实表和维度表请看→数仓模型设计详细讲解)把处理维度表数据历史变化的问题,称为缓慢变化维

记录冒泡算法,从大到小排序(C语言)

学了些C语言,记录下学习过程,通过一个常见的面试题来复习下C语言的使用(冒泡排序),上代码! /* 输入{2,1,4,5,3} 排序中... 输出{5,4,3,2,1} k=运算次数 */ #include <stdio.h> #define N 5 void swap(int *fst, int *scd) { int temp; temp = *fst; *fst = *scd;

大数据之sparksql常用函数

1、桥接+子查询+交叉连接 select   p.project_name as project_name from   ods_pms_t_project_work_1217 w   left join ods_pms_t_project_user_1217 u on w.user_id = u.id   and w.work_hour > 0   left join (     select       t1.project_id as projec

数据仓库系列 - 缓慢渐变维度

在从 OLTP 业务数据库向 DW 数据仓库抽取数据的过程中,特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题:业务数据库中的一些数据发生了更改,到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中?在数据仓库中,哪些数据应该随之变化,哪些可以不用变化?考虑到这些变化,在数据仓库中的维