41、现有各直播间的用户访问记录表（live_events）如下，表中每行数据表达的信息为，一个用户何时进入了一个直播间，又在何时离开了该直播间户访问记录表（live_events）如下user_id(用户id)live_id(直播间id)in_datetime(进入直播间的时间)out_datetime(离开直播间的时间)10012021-12-119:30:002021-12-119:53:0010022021-12-121:01:002021-12-122:00:0010112021-12-119:05:002021-12-120:55:00现要求统计各直播间最大同时在线人数，期望结果如
41、现有各直播间的用户访问记录表（live_events）如下，表中每行数据表达的信息为，一个用户何时进入了一个直播间，又在何时离开了该直播间户访问记录表（live_events）如下user_id(用户id)live_id(直播间id)in_datetime(进入直播间的时间)out_datetime(离开直播间的时间)10012021-12-119:30:002021-12-119:53:0010022021-12-121:01:002021-12-122:00:0010112021-12-119:05:002021-12-120:55:00现要求统计各直播间最大同时在线人数，期望结果如
文章目录1.SQL性能分析的概念2.分析数据库中SQL的执行频率3.数据库中的慢查询日志3.1.开启慢查询日志功能3.2.模拟慢SQL查询观察日志内容4.Profile查看SQL每个阶段的耗时4.1.开启Profile操作4.2.随便执行一些查询语句4.3.查询执行SQL的耗时4.4.查询某一条SQL每个阶段的耗时4.5.查询某条SQL的CPU使用情况5.Explain分析SQL的执行计划5.1.Explain执行计划中各个字段的含义5.2.分析几个SQL的执行计划重点演示id字段的含义5.3.分析几个SQL的执行计划重点演示什么样的SQL会产生什么样的访问表类型1.SQL性能分析的概念在
文章目录1.SQL性能分析的概念2.分析数据库中SQL的执行频率3.数据库中的慢查询日志3.1.开启慢查询日志功能3.2.模拟慢SQL查询观察日志内容4.Profile查看SQL每个阶段的耗时4.1.开启Profile操作4.2.随便执行一些查询语句4.3.查询执行SQL的耗时4.4.查询某一条SQL每个阶段的耗时4.5.查询某条SQL的CPU使用情况5.Explain分析SQL的执行计划5.1.Explain执行计划中各个字段的含义5.2.分析几个SQL的执行计划重点演示id字段的含义5.3.分析几个SQL的执行计划重点演示什么样的SQL会产生什么样的访问表类型1.SQL性能分析的概念在
SAPRETAIL使用事务代码MM41创建商品主数据时不能激活检验类型？ 在SAPRETAIL系统里玩转QM（QualityManagement）模块，是否可能？当然可能。有啥特殊地方，商品主数据的检验类型激活的方法就比较特殊。本文就是阐述这个特殊之处。 1,执行事务代码MM41创建一个商品主数据755，进入Logistic:DC视图后， 点击按钮‘QualityManagement’，进入QM视图之后，如下图示， 只有DisplayInsp.data。而无法正常激活检验类型。 2,而SAP制造业系统里执行MM01创建新物料的时候，进入QM视图后， 点击Insp.setup按
SAPRETAIL使用事务代码MM41创建商品主数据时不能激活检验类型？ 在SAPRETAIL系统里玩转QM（QualityManagement）模块，是否可能？当然可能。有啥特殊地方，商品主数据的检验类型激活的方法就比较特殊。本文就是阐述这个特殊之处。 1,执行事务代码MM41创建一个商品主数据755，进入Logistic:DC视图后， 点击按钮‘QualityManagement’，进入QM视图之后，如下图示， 只有DisplayInsp.data。而无法正常激活检验类型。 2,而SAP制造业系统里执行MM01创建新物料的时候，进入QM视图后， 点击Insp.setup按
并查集简介并查集的两类操作：Get 查询任意一个元素是属于哪一个集合。Merge把两个集合合并在一起。基本思想：找到代表元。注意有两种方法：使用一个固定的值（查询方便，但是在合并的时候需要修改大量的值，比较复杂）使用树形结构，这样合并的时候可以直接让一个叫另一个eg.f[root1]=root2并查集的路径压缩以及按秩合并路径压缩：在每一次进行合并的时候，顺便更改每一个节点的值。（均摊复杂度：\(O(logN)\)）按秩合并：每一次查询的均摊复杂度是\(O(logN)\)。如果两个一起使用，那么最终的复杂度是线性的。但是正常使用路径压缩就行。使用并查集来维护具传递性的性质仅仅维护具有传递性：A
并查集简介并查集的两类操作：Get 查询任意一个元素是属于哪一个集合。Merge把两个集合合并在一起。基本思想：找到代表元。注意有两种方法：使用一个固定的值（查询方便，但是在合并的时候需要修改大量的值，比较复杂）使用树形结构，这样合并的时候可以直接让一个叫另一个eg.f[root1]=root2并查集的路径压缩以及按秩合并路径压缩：在每一次进行合并的时候，顺便更改每一个节点的值。（均摊复杂度：\(O(logN)\)）按秩合并：每一次查询的均摊复杂度是\(O(logN)\)。如果两个一起使用，那么最终的复杂度是线性的。但是正常使用路径压缩就行。使用并查集来维护具传递性的性质仅仅维护具有传递性：A
Loj链接：接竹竿${\scr\color{SkyBlue}{\text{Solution}}}$题目大意：给定一个数组，每次加入一种颜色的数，可以取走与它颜色相同的两个数之间的所有数，问最后取走的所有数中最大和是多少分析：第一眼看到的是二分答案，但不知道二分的check()函数怎么写。没办法，考虑DP（其实是因为我贪心写挂了）DP如果可以，那么要至少要满足一下几个条件：DP前面的选择情况不影响后面的选择情况（前不影响后）DP可以转移时间、空间复杂度等可以以后慢慢优化啦！ 尝试一下？尝试列出转移方程：$$dp[i]=max\begin{cases}dp[i-1]&\text{$c_i$}!={
Loj链接：接竹竿${\scr\color{SkyBlue}{\text{Solution}}}$题目大意：给定一个数组，每次加入一种颜色的数，可以取走与它颜色相同的两个数之间的所有数，问最后取走的所有数中最大和是多少分析：第一眼看到的是二分答案，但不知道二分的check()函数怎么写。没办法，考虑DP（其实是因为我贪心写挂了）DP如果可以，那么要至少要满足一下几个条件：DP前面的选择情况不影响后面的选择情况（前不影响后）DP可以转移时间、空间复杂度等可以以后慢慢优化啦！ 尝试一下？尝试列出转移方程：$$dp[i]=max\begin{cases}dp[i-1]&\text{$c_i$}!={
