[如何优化大数据高并发量的系统的SQL语句提高效率]1. SQL优化的原则是:将一次操作需要读取的BLOCK数减到最低,即在最短的时间达到最大的数据吞吐量。 调整不良SQL通常可以从以下几点切入: ? 检查不良的SQL,考虑其写法是否还有可优...+阅读
如何产生不重复的随机数?最容易想到的方法,是逐个产生这些随机数,每产生一个,都跟前面的随机 数比较,如果重复,就重新产生。这是个很笨的方法,且比较次数呈线性增长,越往后次数越多。其实这些 比较是多余的,完全可以不进行比较,只要反过来,按顺序产生这些数,但随机产生它们的位置。例如下 面产生100 个100 以内不重复随机数的代码: int a[100]; for(i=0;i=99;++i)a[i]=i; for(i=99;i=1;--i)swap(a[i],a[rand()%i]); 上面这段代码只需要遍历一次就可以产生这100 个不重复的随机数,它是如何做到的呢?首先第二行按顺 序用0 到99 填满整个数组;第三行,是随机产生从0 到m-2 个数组下标,把这个下标的元素值跟m-1 下标的元 素值交换,一直进行到下标为1 的元素。
因此它只需要遍历一次就能产生全部的随机数。 再看下面的代码,原理跟上面例子相似,但效率比上面的差点,但仍不失为一个好方法: int a[100]={0}; int i,m; for(i=1;i=99;++i) { while(a[m=rand()0]); a[m]=i; } 这段代码也是随机产生位置,但它预先把整个数组初始化为0,然后随机产生其中一个位置,如果该元素 值为0,表示这个位置还没有被使用过,就把i 赋予它;否则,就重新随机产生另一个位置,直到整个数组 被填满。
这个方法,越到后面,遇到已使用过的元素的可能性越高,重复次数就越多,这是不及第一个方 法的地方,但总的来说,效率还是不错的。 === 1.产生一个随机数(从0 到32767) srand((unsigned)time(NULL));//为了提高不重复的概率 rand();//产生随机数 2.产生从m 到n 的随机数(包括m,不包括n) srand((unsigned)time(NULL));//为了提高不重复的概率 rand()%(n-m+1)+m;//使用时将m 和n 换为具体数即可 == 问题的来由-"随机取m 个数(在1 到n 的范围之内),(m=n),要求m 个数没有重复。
有没有 什么好的算法,时间复杂度和空间复杂度都很好" -- 方案一: 取随机数可以用C++标准的rand,至于M 个不重复,你可以用std:set 来解决,把取道的随机数 插入到set 里面,set 的size()==m 就可以了,具体可以这样: #include set #include stdlib.h int main() { std:set int s; while(1) { int r=rand()%n; s.insert(r); if(s.size()==m) { break; } } } 由于set 底层实现是红黑树,插入复杂度是对数级的^_^ -- 方案二: #include iostream #include cstdlib//用于rand()和srand()函数 #include ctime//设置不同的随机数 using namespace std; int main(){ srand(time(0));//调用不重复的随机数函数 unsigned i; for(int n=0;n++10;) { i=rand();//对i 赋系统的随机数 cout"The NO."n"is:"i endl; } return 0; } 1.C++标准函数库提供一随机数生成器rand,返回0-RAND_MAX 之间均匀分布的伪随机整数。
RAND_MAX 必须至少为 32767。rand()函数不接受参数,默认以 1 为种子(即起始值)。 随机数生成器总是以相同的种子开始,所以形成的伪随机数列也相同。失去了随机意义。 2.C++中另一函数srand(),可以指定不同的数(无符号整数变元)为种子。但是如果种子相同,伪 随机数列也相同。-一个办法是让用户输入种子,但是仍然不理想。 3.比较理想的是用变化的数,比如时间来作为随机数生成器的种子。
在头文件ctime 中时间库包含time 函数,它可以返回一个表示时间、日期、月和年的数值使用如 下调用可将该值设为rand 的种子 srand(static_cast unsigned(time(static_cast time_t*(NULL)))); 4.但,srand()并不是说使随机数都不一样,它只是使取随机数的种子随着时间而改变:) So,还是方案一好! === 生成无重复的随机数,注意,是不重复的序列. 通常的生成随机数的做法是不考虑重复的,因为即使重复也属于概率意义上的正常情况.但某些情况下需要不重复的随机数据,怎么办呢? 我想从大方向上来说,应该只有两个方法.要么牺牲时间要么牺牲空间.讲得不对或不完整,大家一定要指出来啊,谢谢. =---来源CSDN 注意,下面均以在101~200 的范围内(设为b[100],它实际上是附加空间), 从中产生10 个不重复的随机数(设为a[10]). 一.牺牲时间为代价 这种方法不需要附加空间b 数组. 要产生一定范围内不可重复的随机数,把曾经生成的随机数保存起来作为历史数据。
产生一个新的随机数后在历史数据搜索,若找到就重新产生一个新的再重复数据搜索;否则就认为已经找到了一个新的不同随机数。 可以预见,每个新产生的随机数都要与前面所有的数比较.若重复,舍弃,再产生;否则,产生下一个.平均耗时n 的平方量级. 粗看起来,上面的程序似乎没有什么问题,在执行过程中程序也能够通过。但,仔细分析我们就会发现问题出在一个新产生的随机数是否已经存在的判定上。
既然是随机数,那么从数学的角度来说在概率上,每次产生的随机数r 就有可能相同,尽管这种可能性很小,但确是一个逻辑性与正确性的问题。因此,每次产生的新的随机数r 都有可能是数组random 的前i-1 个数中的某一个,也就是说程序在运行过程中由此可能会导致死循环! 有人可能会争辩说,这种概率很小嘛,几乎为零.的确,但我要问,算法的五大特性是什么,其中两大特性就是:确定性和有穷性. 所以,怎...
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