Lower_bound与Upper_bound (STL)

本文介绍了使用C++标准库中的lower_bound和upper_bound函数来查找已排序数组中特定值的位置。通过示例代码展示了如何寻找大于等于指定值的元素下标及大于该值的元素下标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1(Lower_bound)功能:1.寻找一个数组中大于等于x的元素的下标位置 ,如果未找到则返回last(last越界)

#include <stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
	int a[100];
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		int i;
		memset(a,0,sizeof(a));
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d",&a[i]);
		}	
		int x;
		scanf("%d",&x);
		int p=lower_bound(a,a+n,x)-a;
		printf("%d\n",p);
	}
	return 0;
}

2.(Upper_bound)功能1.寻找大于于x的元素的下标

#include <stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
	int a[100];
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		int i;
		memset(a,0,sizeof(a));
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d",&a[i]);
		}	
		int x;
		scanf("%d",&x);
		int p=upper_bound(a,a+n,x)-a;
		printf("%d\n",p);
	}
	return 0;
}
对于 1 2 3 4 5 x=2来说

lower_bound(x)返回2 Upper_bound(x)返回3

<think>好的,我现在需要帮助用户理解Elasticsearch和Hadoop之间的区别和联系。首先,用户之前已经询问过关于Elasticsearch的使用指南,现在他们想进一步了解这两个技术的对比。根据用户提供的引用内容,我需要整合这些信息,同时结合已有的知识,给出清晰的回答。 首先,我需要确定用户的需求。他们可能是在大数据处理领域工作,或者正在规划一个项目,需要选择合适的技术栈。用户可能想知道何时选择Elasticsearch,何时选择Hadoop,或者两者如何协同工作。此外,用户提到的引用中提到了整合的挑战,比如数据同步和性能优化,这也是需要涵盖的要点。 接下来,我需要整理Elasticsearch和Hadoop的核心特点。Elasticsearch是实时搜索和分析引擎,适合快速查询和近实时处理,而Hadoop擅长批处理和大规模数据存储,尤其是HDFS和MapReduce模型。两者的共同点在于都是分布式系统,可以处理大量数据,但应用场景不同。 用户提供的引用指出,两者的整合方式包括使用Elasticsearch作为Hadoop的搜索引擎,存储元数据,或共同处理数据。这需要详细说明,比如通过Elasticsearch-Hadoop(ES-Hadoop)连接器进行数据迁移,或者结合Hive、Spark等工具。 同时,引用中提到的挑战,如数据同步、性能优化,需要给出解决方案或建议。例如,使用批量处理、优化分片和索引设置,以及监控工具来确保一致性。 在结构上,应该先对比区别,再说明联系,最后讨论整合方法和挑战。需要保持回答结构清晰,分点列出,便于用户理解。同时,要引用提供的资料,比如引用[4]中提到的相似点和区别,引用[5]中的挑战,以及引用[1]、[2]中的整合方式。 还需要考虑用户之前的问题中提到的Elasticsearch的核心概念,如索引、分片、副本等,可能在整合时涉及这些配置的优化。例如,分片数量对性能的影响,或者如何设计映射以提高效率。 最后,确保回答符合格式要求,使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,正确使用引用标记,并在最后生成相关问题。需要检查是否有遗漏的关键点,比如两者的架构差异,适用场景的具体例子,以及实际应用中的最佳实践。 总结步骤: 1. 对比Elasticsearch和Hadoop的核心区别,包括设计目标、数据处理方式、延迟、适用场景等。 2. 阐述两者的联系,如分布式架构、互补性、生态系统整合。 3. 讨论整合方法,使用ES-Hadoop工具,结合Hive、Spark等。 4. 分析整合时的挑战及应对策略。 5. 生成相关问题,帮助用户进一步探索。 现在需要确保每个部分都有足够的细节,并且引用正确来源,同时语言通俗易懂,结构清晰。</think>### Elasticsearch 与 Hadoop 的对比与关联分析 #### 一、核心区别 | **维度** | **Elasticsearch** | **Hadoop** | |----------------|-----------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------| | **设计目标** | 实时搜索与分析(如日志检索、商品搜索) | 大规模数据批处理与存储(如离线分析、ETL 流程) | | **数据处理** | 近实时(写入后秒级可查) | 高延迟(基于 MapReduce 或 Spark 的批量计算) | | **存储模型** | 文档型数据库(JSON 结构),支持全文索引 | 分布式文件系统(HDFS) + 表结构(Hive) | | **查询能力** | 支持复杂查询(全文检索、聚合统计、地理空间查询) | 需通过 Hive SQL 或编程接口(如 MapReduce)实现结构化分析 | | **典型场景** | 实时监控、日志分析、搜索引擎 | 数据仓库、历史数据分析、机器学习训练 | #### 二、核心联系 1. **分布式架构** 两者均基于分布式设计,支持横向扩展。Elasticsearch 通过分片(Shard)实现数据分布[^1],Hadoop 通过 HDFS 分块存储数据[^4]。 2. **互补性** - **数据链路整合**:Hadoop 处理离线数据清洗后,可将结果导入 Elasticsearch 供实时查询(如用户行为分析)[^2]。 - **元数据管理**:Elasticsearch 可存储 Hadoop 任务日志或 Hive 元数据,提升监控效率[^1]。 3. **生态系统协同** - **工具链结合**:通过 **Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop)** 连接器,实现 Hive、Spark 与 Elasticsearch 数据互通[^3]。 - **混合架构示例**: $$ \text{HDFS(存储)} \xrightarrow{\text{Spark 处理}} \text{Elasticsearch(实时查询)} $$ #### 三、整合方法与挑战 **典型整合方式**: 1. **数据迁移** 使用 `ES-Hadoop` 将 HDFS 数据导入 Elasticsearch: ```python from elasticsearch import Elasticsearch from hdfs import InsecureClient hdfs_client = InsecureClient("http://hadoop-namenode:50070") es = Elasticsearch(["es-node:9200"]) with hdfs_client.read("/data/logs.csv") as reader: logs = parse_csv(reader) es.bulk(index="logs", body=logs) # 批量写入 ``` 2. **联合查询** 在 Spark 中同时访问 HDFS 和 Elasticsearch: ```scala val esData = spark.read.format("es").load("logs/_doc") val hdfsData = spark.read.parquet("hdfs:///data/transactions.parquet") val joined = esData.join(hdfsData, "user_id") // 实时与离线数据关联 ``` **主要挑战与应对**: 1. **数据一致性** - **问题**:Hadoop 批处理Elasticsearch 实时更新可能导致数据不一致[^5]。 - **方案**:通过事务日志(如 Kafka)实现异步同步,或使用 Checkpoint 机制(如 Flink)保障Exactly-Once 语义[^4]。 2. **性能优化** - **写入优化**:调整 Elasticsearch 的 `refresh_interval` 减少实时索引开销。 - **查询优化**:为 Hadoop 的 Hive 表添加分区,避免全表扫描。 #### 四、选择建议 - **选 Elasticsearch**:需要实时搜索、高并发查询或复杂聚合(如电商推荐系统)。 - **选 Hadoop**:处理 PB 级历史数据、复杂 ETL 流程或低成本存储(如财务报表归档)。 - **联合使用**:构建混合架构,例如用 Hadoop 做离线分析,结果导入 Elasticsearch 提供实时仪表盘[^2]。 ---
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