我有兴趣创建一个类似于堆栈的Java数据结构，尽可能高效地支持以下操作:Push，在栈顶添加一个新元素，Pop，移除栈顶元素，Find-Max，返回(但不删除)堆栈的最大元素，以及Find-Min，返回(但不删除)堆栈的最小元素，以及这种数据结构的最快实现是什么？我该如何用Java编写它？ 最佳答案 这是一个经典的数据结构问题。问题背后的直觉如下-最大值和最小值可以改变的唯一方法是将一个新值压入堆栈或从堆栈中弹出一个新值。鉴于此，假设在堆栈中的每个级别，您都跟踪堆栈中该点处或以下的最大值和最小值。然后，当您将新元素压入堆栈时，您可以
刚刚浏览了Java7的java.util.Collections类的实现，看到了一些我不明白的东西。在max函数签名中，为什么T以Object为界？publicstatic>Tmax(Collectioncoll){Iteratori=coll.iterator();Tcandidate=i.next();while(i.hasNext()){Tnext=i.next();if(next.compareTo(candidate)>0)candidate=next;}returncandidate;}max如果省略了Object绑定(bind)，似乎可以正常工作。publicstatic
好的，这是我的查询:SELECTvideo_category,video_url,video_date,video_title,short_description,MAX(video_id)FROMvideosGROUPBYvideo_category当它提取数据时，我得到了video_id的正确行，但它为其他类别提取了每个类别的第一行。因此，当我得到类别1的video_id的最大结果时，我得到了最大ID，但表中的第一行是url、日期、标题和描述。如何让它拉出与最大ID结果对应的其他列？编辑:已修复。SELECT*FROMvideosWHEREvideo_idIN(SELECTDIST
我的应用程序通过IMAP下载邮件并将它们存储在MySQL数据库中。早些时候，我支持最大10MB的邮件大小，因此存储邮件内容的“mediumtext”列就足够了。现在我需要支持最大30MB的邮件。所以我将列的数据类型更改为“大文本”。昨天存储了一封大小为25MB的邮件。之后，每当我执行mysqldump命令时，它都会抛出错误:mysqldump:Error2020:Gotpacketbiggerthan'max_allowed_packet'byteswhendumpingtable`ib_mailbox_backup`atrow:3369第3369行包含25MB邮件。在MySQL配置中
执行此代码时遇到问题:SELECT*FROMtblpmnWHEREdate_updated=(SELECTMAX(date_updated)FROMtblpmGROUPBYcontrol_numberHAVINGcontrol_number=n.control_number)基本上，我想返回每个控制编号的最近日期。上面的查询返回正确的输出，但需要37秒。在显示输出之前。有没有其他的sql子句或命令可以比上面的查询执行得更快？提前致谢。 最佳答案 将子查询放在WHERE子句中并将其限制为n.control_number意味着它会多次运
两天前在我的服务器上，我的tmp_table_size=max_heap_table_size(16M)。我做了一个每小时运行一次的cron作业，并从以下位置生成报告:created_tmp_disk_tables、created_tmp_files、created_tmp_tables在我的报告中:created_tmp_disk_tables+created_tmp_files+created_tmp_tables=我的临时数据的100%这样:使用tmp_table_size=max_heap_table_size=16M报告向我展示了下一个平均报告:27.37%(created_
使用phpartisanmake:auth在Laravel5.4上出现迁移错误[Illuminate\Database\QueryException]SQLSTATE[42000]:Syntaxerrororaccessviolation:1071Specifiedkeywastoolong;maxkeylengthis767bytes(SQL:altertableusersadduniqueusers_email_unique(email))[PDOException]SQLSTATE[42000]:Syntaxerrororaccessviolation:1071Specified
我有一个大型Mongo数据库(100GB)托管在云中(MongoLab或MongoHQ)。我想对数据运行一些Map/Reduce任务来计算一些昂贵的统计数据，并且想知道完成这项工作的最佳工作流程是什么。理想情况下，我想使用Amazon的Map/Reduce服务来做到这一点，而不是维护自己的Hadoop集群。将数据从数据库复制到S3是否有意义。然后在上面运行AmazonMap/Reduce？或者有更好的方法来完成这项工作。此外，如果再往下走，我可能希望像每天一样频繁地运行查询，因此S3上的数据需要反射(reflect)Mongo中的内容，这会使事情复杂化吗？任何建议/war故事都会非常有
我有一个大型Mongo数据库(100GB)托管在云中(MongoLab或MongoHQ)。我想对数据运行一些Map/Reduce任务来计算一些昂贵的统计数据，并且想知道完成这项工作的最佳工作流程是什么。理想情况下，我想使用Amazon的Map/Reduce服务来做到这一点，而不是维护自己的Hadoop集群。将数据从数据库复制到S3是否有意义。然后在上面运行AmazonMap/Reduce？或者有更好的方法来完成这项工作。此外，如果再往下走，我可能希望像每天一样频繁地运行查询，因此S3上的数据需要反射(reflect)Mongo中的内容，这会使事情复杂化吗？任何建议/war故事都会非常有
我有一张球员表现表:CREATETABLETopTen(idINTUNSIGNEDPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,homeINTUNSIGNEDNOTNULL,`datetime`DATETIMENOTNULL,playerVARCHAR(6)NOTNULL,resourceINTNOTNULL);什么查询将返回每个不同的home保持其最大值datetime的行？换句话说，我如何按最大datetime过滤(按home分组)并仍然包含其他非分组、非聚合列(例如player)在结果中？对于这个示例数据:INSERTINTOTopTen(id,home,`datetime`
