我能够使用HadoopMapReduce在数据挖掘中执行一些预处理步骤。其中之一就是规范化。说100,1:2:3101,2:3:4进入100110021003101210131014我能像iris.csv一样对数字数据进行装箱吗？我算出了它背后的数学原理虹膜数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris找出每个属性的最小值和最大值在数据集中。萼片长度|萼片宽度|花瓣长度|花瓣宽度分钟|4.3|2.0|1.0|0.1最大|7.9|4.4|6.9|2.5然后，我们应该将每个属性的数据值分成“n”个桶。比如说，n=5。BucketWidth=(
我有一个关于如何从大量金融交易数据中过滤相关记录的问题。我们使用Oracle11g数据库，其中一项要求是生成具有各种标准的各种日终报告。相关表格大致如下:trade_metadata18mrows,10GBtrade_economics18mrows,15GBbusiness_event18mrows,11GBtrade_business_event_link18mrows,3GB我们的一份报告现在需要很长时间才能运行(>5小时)。底层过程已经一次又一次地优化，但是新的标准不断被添加，所以我们又开始挣扎了。proc非常标准-连接所有表并应用大量where子句(最后计数为20)。我想知道
目录最长连续序列被围绕的区域岛屿数量岛屿的最大面积朋友圈问题除法求值（hard）情侣牵手（hard）打砖块（hard）最大人工岛（hard）相似字符串组（hard）最长连续序列题目给定一个未排序的整数数组nums，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为 O(n)的算法解决此问题。示例1：输入：nums=[100,4,200,1,3,2]输出：4解释：最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2：输入：nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出：9提示：0-109解析并查集绝大多数的题目属于只要你知道有并查集这个东西就
我有2个数据集String[]wordsArray;QueuewordsQueue;它们存储相同的数据，每个大约500个字符串，每个字符串1-3个单词。我需要将其中一个保存到SharedPreference。最好(最快)的方法是什么？现在我只用SetmySet=newHashSet(wordsQueue);edit.putStringSet("Words",mySet);但它的运行速度比我想要的要慢。 最佳答案 使用apply()而不是commit()，后者会将首选项保存在后台线程中(即异步)。SetmySet=newHashSet
文章目录前言举例：一、1.构造函数2.查找元素属于哪个集合FindRoot3.将两个集合归并成一个集合Union4.查找集合数量SetCount5.是否在同一个集合中二、源码前言需要将n个不同的元素划分成一些不相交的集合。开始时，每个元素自成一个单元素集合，然后按一定的规律将归于同一组元素的集合合并。在此过程中要反复用到查询某一个元素归属于那个集合的运算。适合于描述这类问题的抽象数据类型称为并查集(union-findset)。举例：学生小分队s1={0,6,7,8}，成都学生小分队s2={1,4,9}，武汉学生小分队s3={2,3,5}就相互认识了，10个人形成了三个小团体。假设右三个群主0
这是我的第一个stackoverflow问题。我对此进行了很多谷歌搜索。在Hashsets、Treesets、LinkedHashSets、Collections、Stacks上(Stack类已弃用？)...我意识到我可以只使用SQLite，但我暂时试图避免这种情况。我正在AndroidStudio中开发一个应用程序。该应用程序与人打交道，列出他们并以不同方式联系他们。应用程序用户可以维护和控制三种类型的列表:最近联系、阻止和Collection夹。这些列表在共享首选项中保存为字符串集，因此它们在关闭和重新打开应用程序时仍然存在。当使用在线数据库填充列表时，各个字符串充当主键。我最关心
我在我的Android应用程序上使用Firebase数据库。通常，它工作正常。但是当数据库越来越大时，查询性能越来越差。我在数据库上添加了大约5k条记录(在“elk”和“su”节点下)，然后我在数据库上查询(在“cut”和“user”节点上)但是所有查询都非常非常慢。我在数据库规则上定义了数据索引，但它不起作用。我该如何解决这个问题？这是我的查询://querytogetthezonesfollowedbyuserFirebaseDatabase.getInstance().getReference().child("user").child(userID).child("zones"
我第一次开发A*，我对开放集使用priority_queue，直到我意识到您需要检查节点是否也在开放集中，而不仅仅是关闭的。问题是，你不能遍历优先级队列..那么为什么每个人都推荐开放集的优先级队列呢？这还是最好的选择吗？我认为迭代它的唯一方法是制作一个拷贝，这样我就可以从中弹出所有内容(巨大的成本)。在A*上使用什么最好的数据结构？ 最佳答案 优先级队列(PQ)是一种抽象数据结构(ADS)。有很多实现它们的可能性。不幸的是，C++标准库提供的priority_queue相当有限，其他实现更适合实现A*。剧透:你可以使用std::se
假设要求是这样的:作为类(class)用户，我想收集有关某个主题的信息，当类(class)有足够的信息时，我希望类(class)将收集的数据列表返回给我。足够的信息被定义为——当所有可能信息的子集的所有信息都被收集时。该子集不是固定的，而是提供给类(class)的。例如，这是所有可能信息的列表:{stringname;intage;charsex;stringlocation;}我想让我的用户有可能告诉我从一些数据源(我的类(class)从中解析数据)收听，直到我得到年龄和性别。问题是我不知道如何在没有枚举的情况下表达这一点。基本上我的枚举解决方案是监听数据源，直到我确定在我收集了所有
实现的最优化方法是什么？std::bitset的运算符对应于无符号整数表示的比较(它应该适用于morethan64bits的位集)？一个简单的实现是:templatebooloperator&x,conststd::bitset&y){for(inti=N-1;i>=0;i--){if(x[i]&&!y[i])returnfalse;if(!x[i]&&y[i])returntrue;}returnfalse;}当我说“最优化的方式”时，我正在寻找使用按位运算和元编程技巧(以及类似的东西)的实现。编辑:我认为我找到了诀窍:用于编译时递归和右位移位的模板元编程，以便将位集与几个无符号长整
