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vector排序新上映_vector排序从大到小(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

vector排序

对vector排序用sort函数比我手写排序快了接近200ms 假如手写的话该怎么改才能写得这么快呢

力扣新解！高效找最大正整数 𐟎☧›šLargest Positive Integer That Exists With Its Negative 𐟒ᠨ磩☦€路：方法一：官方解答的第一个方法存在问题，对于输入｛1, 0, 2｝，返回值为0而非-1。因此，我们添加了一个>0的判断来修正这个问题。方法二：官方解答的第二个方法同样存在问题，对于某些输入，返回值不正确。我们可以通过其他方式来避免这个问题。方法三：双指针法。首先对输入进行排序，然后检查排序后的vector最后一个元素是否为正整数。如果不是，则所有元素都是非正整数，直接返回-1。这种方法可以显著提高运行速度，从24ms到12ms。 𐟓ˆ 性能优化：在方法三中，通过检查vector最后一个元素是否为正整数，可以大幅减少不必要的计算，从而提高程序的运行效率。 𐟓 代码实现：方法一：添加>0判断的修正版本。方法二：改进后的双指针法，包含性能优化。通过这些方法，我们可以更高效地解决这道题目，同时确保程序的正确性。

蓝桥杯备战指南：从零开始到国奖大家好，我是去年15届蓝桥杯B组拿到国三奖的选手。虽然我的实力不算特别强，但我觉得自己从大一第一次参加蓝桥杯白给300分，到大二拿到国奖的经历，还是能帮到一些和我一样没有基础的同学。今天我就来分享一些备战蓝桥杯的心得和方法。必备知识点：STL和基础算法𐟓š 首先，STL（标准模板库）是一定要学的，特别是vector、string和map这三个部分。其他的部分可以等你在做题时遇到再学，只需要会用就行。其实很多视频教程讲得太复杂了，没必要看，多写代码才是王道。接下来是一些重要的基础算法：排序：虽然sort函数很方便，但有些新手可能不清楚，所以还是建议了解一下。二分：有两种常见的模板，左端点和右端点，这个得背下来。深度优先搜索（DFS）：这个非常重要！很多蓝桥杯的题目都可以用DFS暴力骗分。广度优先搜索（BFS）：同样重要，也是可以用来暴力骗分的。前缀和：这个在蓝桥杯中也很常见。动态规划：这个得好好学，很多题目都离不开它。刷真题：别偷懒𐟒ꊊ最后就是刷真题了，狠狠地刷！题目做多了，自然就能找到感觉。有些人可能基础不是很好，一个人学起来有点难，所以建议大家可以找一些学习伙伴或者参加一些学习小组，共同进步。

LeetCode每日一题解析：从零开始 2578. 最小和分割 𐟌 题目描述：给定一个整数数组，将其拆分成两个数，使得这两个数的和尽可能小。要求两个数的数位差距尽可能小，同时每个数的高位数尽可能小。思路分析：这个问题看似简单，但需要一些策略。首先，我们要让两个数的数位差距尽可能小，这意味着我们应该尽量将数组中的数字平均分配到两个数中。其次，为了使和最小，我们应该将数组中的较小数字分配给一个数，而将较大数字分配给另一个数。这样可以确保两个数的和尽可能小。代码实现： ```cpp #include #include std::vector splitArray(std::vector& nums) { int sum = std::accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0); int mid = sum / 2; std::vector result; int target = 0; for (int i = nums.size() - 1; i >= 0; i--) { target += nums[i]; if (target > mid) { break; } result.push_back(nums[i]); } std::reverse(result.begin(), result.end()); return result; } ``` 34. Find First and Last Position of Element in Sorted Array 𐟔 题目描述：给定一个排序后的数组，找到给定元素在数组中的第一个和最后一个位置。思路分析：这个问题可以通过二分查找来解决。要找到相等的数中的第一个数，我们可以在左边查找小于该数的最大值；要找到相等的数中的最后一个数，我们可以在右边查找大于等于该数的最小值。C++中提供了两个函数（upper_bound和lower_bound）来分别查找上界和下界，这可以简化我们的代码。代码实现： ```cpp #include #include std::vector searchRange(std::vector& nums, int target) { int left = 0; int right = nums.size() - 1; int first = -1; int last = -1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { first = mid; break; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } left = 0; right = nums.size() - 1; while (left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if (nums[mid] == target) { last = mid; break; } else if (nums[mid] < target) { left = mid + 1; } else { right = mid - 1; } } return {first, last}; } ```

C++标准库使用技巧指南 𐟌Ÿ ### 𐟚€【性能优化小技巧】少拷贝，多引用，移动语义来帮忙 𐟓抨🭤𛣦—𖯼Œ容器大小别乱动，reserve预分配减扩容痛 𐟓ˆ 现代C++，特性用起来，范围for循环更简洁 𐟌 𐟌Ÿ【容器选择有门道】 vector：动态数组，随机访问快，扩容需留意 𐟓 list：灵活链表，插入删除轻松，随机访问慢半拍 𐟔— map/set：红黑树当家，有序且高效，查找插入稳如山 𐟌𓊵nordered_map/unordered_set：哈希加速，无序但查找快，内存换速度 ⚡ 𐟔【深入容器背后】 vector：连续存储，缓存友好，扩容成本需衡量 𐟒𞊬ist：链表灵活，内存不连续，随机访问绕道走 𐟔„ map/set：红黑树维护秩序，操作复杂但稳定 𐟔犵nordered_map/unordered_set：哈希表高效，但防退化策略要懂 𐟛᯸ 𐟎场景匹配秘籍】无序需求，unordered_map/set首选，快就一个字 𐟏Ž️ 自定义排序，map/set比较函数来定制 𐟔犊𐟔‘【总结与最佳实践】按需选容器，性能差异大不同 𐟓Š 理解底层，优化有据可依 𐟔 现代C++特性，提升代码质与量 𐟌Ÿ 拷贝迭代要留心 𐟓‹ 复杂需求，自定义数据结构或算法，创新无限 𐟚€

C++常用头文件清单，新手必读！嘿，刚入门C++的小伙伴们！今天我来给大家分享一些关于头文件的实用建议，帮助你们更快地熟悉这个语言。准备好了吗？让我们开始吧！头文件分类 𐟓š 输入输出流 : 提供标准输入输出流，比如 'std::cin' 和 'std::cout'。 : 用来设置输入输出的宽度、精度等，比如 'std::setw' 和 'std::setprecision'。 : 提供字符串流，比如 'std::stringstream'、'std::istringstream' 和 'std::ostringstream'。容器类 : 动态数组容器，比如 'std::vector'。 : 双向链表容器，比如 'std::list'。 : 双端队列容器，比如 'std::deque'。 : 定长数组容器，比如 'std::array'。 : 集合容器，比如 'std::set' 和 'std::multiset'。 : 映射容器，比如 'std::map' 和 'std::multimap'。 : 无序集合容器，比如 'std::unordered_set' 和 'std::unordered_multiset'。 : 无序映射容器，比如 'std::unordered_map' 和 'std::unordered_multimap'。算法和函数 : 提供各种常用算法，比如排序、查找和修改，如 'std::sort'、'std::find' 和 'std::copy'。 : 提供函数对象和通用的函数适配器，比如 'std::function' 和 'std::bind'。字符串处理 : 提供字符串类和相关操作，比如 'std::string'。 : 提供C风格字符串处理函数，比如 'std::strlen' 和 'std::strcpy'。文件处理 : 提供文件流类，比如 'std::ifstream'、'std::ofstream' 和 'std::fstream'。数学和数值处理 : 提供数学函数，比如 'std::sin'、'std::cos' 和 'std::sqrt'。 : 提供通用工具函数，比如 'std::rand'、'std::srand' 和 'std::atoi'。 : 提供数值操作，比如 'std::accumulate' 和 'std::inner_product'。多线程和并发 : 提供多线程支持，比如 'std::thread'。 : 提供互斥锁，比如 'std::mutex' 和 'std::lock_guard'。 : 提供条件变量，比如 'std::condition_variable'。 : 提供异步操作，比如 'std::future' 和 'std::async'。其他实用工具 : 提供通用工具类，比如 'std::pair'、'std::move' 和 'std::forward'。 : 提供定长数组容器，比如 'std::tuple'。 : 提供时间库，比如 'std::chrono::system_clock' 和 'std::chrono::duration'。标准输入输出示例 𐟓 以下是一个使用stdio.h的简单示例： #include int main() { int a; printf("Enter an integer: "); scanf("%d", &a); printf("You entered: %d\n", a); return 0; } 文件输入输出示例 𐟓‚ 另一个使用stdio.h的简单示例： #include int main() { FILE* file; file = fopen("example.txt", "w"); if (file == NULL) { fprintf(file, "Hello, World!\n"); fclose(file); return 1; } else { fclose(file); return 0; } } 推荐书籍 𐟓š 如果你想要更深入地了解C++，我强烈推荐《C++程序设计语言》（第四版），这本书由C++之父Bjarne Stroustrup撰写。这本书详细介绍了C++的各种特性和标准库的使用方法，非常适合初学者和有一定经验的开发者。总结 𐟓 以上就是一些常用的C++头文件和一些简单的示例代码。希望这些信息能帮助你更好地理解C++的各个部分。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，随时可以留言哦！

助力降本增效，ByteHouse打造新一代云原生数据仓库随着数据量的爆炸式增长、企业上云速度加快以及数据实时性需求加强，云原生数仓市场迎来了快速发展机遇。据 IDC、Gartner研究机构数据显示，到 2025 年，企业 50% 数据预计为云存储，75% 数据库都将运行在云上，全球数据处理预计有 30% 为实时数据处理，80% 数据预计为非结构化数据，这将驱使云原生数仓愈加受到企业青睐。近期，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse产品负责人李群受邀出席“CSDI summit中国软件研发创新科技峰会”，围绕“新一代云原生数仓ByteHouse关键技术与最佳实践”主题，从云数仓历史和前沿出发，介绍ByteHouse整体架构、关键亮点、性能突破、存算分离的关键设计，以及ByteHouse在抖音集团内外多样化场景中的业务实践。基于ByteHouse在金融、游戏、泛互联网等多行业的经验总结，李群首先介绍了云原生数据仓库目前面临的难点和挑战。高性能、高并发、高吞吐写入，已经是当今企业对云数仓的基础需求。随着互联网不断发展，数据增长迅速，特别是埋点日志类数据，一些较为活跃的APP，每天数据达到百亿甚至千亿级别，大规模杀手级应用每天更是产生数千亿事件量。这要求数据平台不仅要支持高吞吐写入、实时去重，面对业务请求还要达到毫秒级响应。除此之外，企业还面临数据架构复杂、灵活性欠缺、成本控制难的问题。例如，为了实现一个数据分析功能，企业可能需要引入三、四个甚至更多的组件来构建，导致扩容较难、运维压力大，人力维护成本高。为了解决以上问题，ByteHouse首先在性能上实现突破。在复杂查询上，ByteHouse从RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成方面推出了自研优化器，能够准确的计算出效率最大化执行路径，大幅度降低用户查询时间。除此之外，ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。针对实时吞吐慢、BI报表慢、离/在线复杂分析慢、湖+仓联邦分析慢、人群圈选慢、以图搜图慢六大场景，ByteHouse都推出了定制解决方案，并在客户实际场景中产生实效。其次，弹性也是ByteHouse核心能力之一。基于ByteHouse弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率。在存储层面， ByteHouse采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse则基于PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。最后，在提升效率同时，ByteHouse也专注于帮助用户节省成本。ByteHouse云原生架构支持自定义的分时弹性，让用户无需再为业务高峰预购资源，助力成本降低30%以上。同时，为了帮助用户简化架构，ByteHouse通过构建统一的平台提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化，已经推出了全文检索引擎、GIS引擎、Vector引擎，让用户在享受OLAP极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力。除此之外，在生态兼容性方面，ByteHouse支持ClickHouse、MySQL 等SQL生态和湖仓一体，让应用、数据搬迁零成本。在应用场景上，李群则从实时数仓、企业级OLAP中台、广告精准营销三个场景，带来ByteHouse最佳实践分享。以广告精准营销场景为例，随着移动互联网的流量红利消退，精细化营销模式随之跃迁为主流。从数以亿计的人群中，优选出最具潜力的目标受众，是精细营销的题中之义，也是作为基础引擎的数据仓库能力所面临的挑战。从ByteHouse曾服务的某个短剧广告营销公司来看，一方面，该公司投放在业务上需要实时调整策略，要求数据分析、更新时效性在3s内，并发QPS达到2000；另一方面，在营销场景中，海量数据实时更新会产生大量数据碎片，拉低查询性能、浪费存储空间。通过引入ByteHouse、连山云、巨量引擎联合解决方案，该广告营销公司搭建了一套 ”一键实时同步、极简架构、低门槛技术” 的短剧行业通用解决方案，提升广告数据处理效率与投放ROI。在效果上，通过多级索引，如排序键索引、分区键优化、跳跃索引等，ByteHouse有效减少了广告营销查询时扫描的数据量，在每天千万查询量的情况下，数据返回时效也能保障在秒级，较之前5倍提升。在计算组隔离策略中，ByteHouse为广告营销场景中的数据读、写分别构建独立的计算资源，再通过灵活的SQL分发机制，已可以支持超过2000 QPS的查询高并发。据介绍，ByteHouse还与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业抓稳数字化机遇建立了夯实的地基，推动企业的数智化转型升级。

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