【PAT】1089. Insert or Merge

本文通过实现插入排序和归并排序两种经典排序算法,对比了它们在特定数据集上的表现。通过对输入数组进行排序,并检查中间状态来判断使用的是哪种排序算法。

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22分的代码:

#define LOCAL
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
using namespace std;

const int maxn=110;
int a[maxn];
int b[maxn];

void print(int a[],int n){
    for(int i=0;i<n;i++){
        printf("%d",a[i]);
        if(i!=n-1) printf(" ");
    }
}

int main()
{
    #ifdef LOCAL
        freopen("data.in","r",stdin);
        freopen("data.out","w",stdout);
    #endif // LOCAL
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>a[i];
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>b[i];
    }
    int i=0,j=n-1;
    while(b[i]<=b[i+1])i++;
    while(a[j]==b[j] && j>i) j--;


    if(i==j){
        cout<<"Insertion Sort"<<endl;
        int k;
        for(k=0;k<j;k++){
            if(b[j+1]<b[k])break;
        }
        int t=b[j+1];
        for(int s=j+1;s>k;s--){
            b[s]=b[s-1];
        }
        b[k]=t;
        print(b,n);
    }else{
        cout<<"Merge Sort"<<endl;
        int flag=0;
        for(int st=2;st/2<=n;st*=2){
            for(int i=0;i<n;i+=st){
                for(int k=i+1;k<st && k<n;k++){
                    if(b[k]<b[k-1]){
                       flag=1;break;
                    }
                }
                if(flag)break;
            }
            if(flag){
                for(int i=0;i<n;i+=st){
                    sort(b+i,b+min(n,st+i));

                }
                break;
            }
        }
        print(b,n);
    }
    return 0;
}
正确答案:

#define LOCAL
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
using namespace std;

const int N=111;
int origin[N],tmp[N],change[N];
int n;
void print(int a[],int n){
    for(int i=0;i<n;i++){
        printf("%d",a[i]);
        if(i!=n-1) printf(" ");
    }
}

bool isSame(int A[],int B[]){
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(A[i]!=B[i])return false;
    }
    return true;
}

bool insertSort(){
    bool flag=false;
    for(int i=1;i<n;i++){
        if(i!=1 && isSame(tmp,change)){
            flag=true;
        }
        int t=tmp[i],j=i;
        while(j>0 && tmp[j-1]>t){
            tmp[j]=tmp[j-1];
            j--;
        }
        tmp[j]=t;
        if(flag)return  true;
    }
    return false;
}

void mergeSort(){
    bool flag=false;
    for(int s=2;s/2<=n;s*=2){
        if(s!=2&&isSame(tmp,change)) flag=true;
        for(int i=0;i<n;i+=s) sort(tmp+i,tmp+min(n,i+s));
        if(flag){
            print(tmp,n);
            return;
        }
    }
}

int main()
{
    #ifdef LOCAL
        freopen("data.in","r",stdin);
        freopen("data.out","w",stdout);
    #endif // LOCAL
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;i++){
        scanf("%d",&origin[i]);
        tmp[i]=origin[i];
    }
    for(int i=0;i<n;i++){
        scanf("%d",&change[i]);
    }
    if(insertSort()){
        printf("Insertion Sort\n");
        print(tmp,n);
    }else{
        printf("Merge Sort\n");
        for(int i=0;i<n;i++){
            tmp[i]=origin[i];
        }
        mergeSort();
    }
    return 0;
}


<think>我们正在讨论如何配置StarRocks Sink的`merge_condition`参数。该参数用于在写入时实现条件更新(Conditional Update),即只有满足特定条件的记录才会被更新。 ### 背景知识 - **`merge_condition`参数**:在StarRocks的Sink连接器中,该参数允许用户指定一个条件,只有当该条件满足时,新的记录才会覆盖旧的记录。这在需要实现特定更新策略(如仅当新记录的时间戳更大时才更新)时非常有用。 ### 配置步骤 #### 1. **确认StarRocks表支持条件更新** - 目标表必须是Primary Key模型(因为只有主键模型支持更新) - 主键必须定义正确 #### 2. **在Flink SQL中配置Sink表时设置`merge_condition`参数** 在创建Sink表的`WITH`参数中,添加`sink.properties.merge_condition`属性,值为条件表达式(字符串形式)。该表达式会直接传递给StarRocks的Stream Load,并在StarRocks内部执行。 示例: ```sql CREATE TABLE sink_orders ( order_id BIGINT, user_id BIGINT, amount DECIMAL(10,2), update_time TIMESTAMP(3), PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'starrocks', 'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://fe_host:9030', 'load-url' = 'fe_host:8030', 'database-name' = 'your_db', 'table-name' = 'orders', 'username' = 'root', 'password' = '', 'sink.properties.format' = 'JSON', 'sink.properties.strip_outer_array' = 'true', -- 设置merge_condition参数:仅当新记录的update_time大于原记录的update_time时才更新 'sink.properties.merge_condition' = 'update_time > source.update_time' ); ``` **注意**: - 条件表达式中的字段名使用**目标表**的字段名。 - `source.update_time`表示目标表中已存在记录的`update_time`值(即旧值),而直接写`update_time`表示新记录的`update_time`值(即流中的数据)。 - 实际上,在StarRocks的Stream Load中,条件表达式中的新记录字段直接写字段名,旧记录字段用`source.字段名`表示。但请注意,在Flink的配置中,我们只需要按照StarRocks的语法写即可。 #### 3. **验证条件更新** 写入数据后,可以查询StarRocks表,检查更新是否符合条件。 ### 注意事项 1. **条件表达式语法**: - 表达式必须返回布尔值(`true`或`false`)。 - 支持比较操作(`>`, `<`, `>=`, `<=`, `=`, `!=`)和逻辑操作(`AND`, `OR`, `NOT`)。 - 例如:`'sink.properties.merge_condition' = 'amount > source.amount'`(当新记录的金额大于旧金额时更新) 2. **字段存在性**: - 条件表达式中引用的字段必须在目标表中存在,且类型匹配。 3. **性能影响**: - 条件更新会增加StarRocks的处理开销,因为需要比较新旧记录。请确保条件表达式尽可能简单。 4. **与Flink版本兼容性**: - 确保使用的Flink连接器版本支持`merge_condition`参数(建议使用较新版本,如1.2.7以上)。 5. **错误处理**: - 如果条件表达式有语法错误,Stream Load会失败,Flink作业会收到错误信息。 ### 示例场景 **需求**:只更新最近更新的订单金额。 - 数据流中订单记录包含`order_id`(主键)和`amount`(金额)以及`update_time`(更新时间戳)。 - 希望只有当新记录的`update_time`大于目标表中该订单的`update_time`时才更新。 **Sink配置**: ```sql 'sink.properties.merge_condition' = 'update_time > source.update_time' ``` ### 常见问题 1. **条件表达式不起作用?** - 检查表达式语法是否正确(包括字段名拼写)。 - 确保目标表是Primary Key模型。 2. **如何实现仅更新部分字段?** - 条件更新本身不限制更新的字段,但可以通过条件控制是否执行更新。所有字段的更新是原子性的。 3. **能否在Flink SQL的INSERT语句中添加条件?** - 不能。条件更新是在StarRocks内部完成的,因此必须在Sink配置中指定。 ### 相关配置优化 - 调整批量写入参数以平衡吞吐量和延迟: ```sql 'sink.buffer-flush.max-rows' = '50000', -- 默认30000 'sink.buffer-flush.interval-ms' = '10000' -- 默认3000毫秒 ``` ### 总结 通过配置`merge_condition`参数,可以实现基于条件的更新,从而更灵活地控制数据写入行为。这对于需要处理缓慢变化维(SCD)或避免旧数据覆盖新数据的场景尤其有用。 --- §§相关问题§§ 1. 如何配置StarRocks Sink实现幂等写入? 2. StarRocks Sink支持哪些数据格式? 3. 如何在StarRocks中处理数据更新冲突?</think>### 配置 StarRocks Sink 的 `merge_condition` 参数指南 在 Flink SQL 写入 StarRocks 时,`merge_condition` 参数用于实现**条件更新**(Conditional Update),即仅当满足特定条件时才执行更新操作。以下是详细配置方法和技术要点: --- #### 1. **基本配置语法** 在 Flink SQL 的 Sink 表定义中,通过 `sink.properties.merge_condition` 参数指定条件表达式: ```sql CREATE TABLE starrocks_sink ( id BIGINT, name STRING, version INT, update_time TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'starrocks', 'jdbc-url' = 'jdbc:mysql://fe_host:9030', 'load-url' = 'fe_host:8030', 'database-name' = 'db', 'table-name' = 'table_name', 'username' = 'user', 'password' = 'pass', -- 关键配置:定义更新条件 'sink.properties.merge_condition' = 'version > source.version' ); ``` --- #### 2. **参数核心作用** - **实现条件更新**:仅当条件满足时,新数据才会覆盖旧数据(否则忽略更新) - **典型场景**: - 仅当新数据的版本号更大时更新(如上例) - 仅当新数据的时间戳更近时更新 - 避免旧数据覆盖新数据(防止回滚) --- #### 3. **技术要点解析** 1. **条件表达式语法**: - 使用 **`source.` 前缀引用目标表当前值** - 直接字段名引用写入数据的新值 ```sql 'sink.properties.merge_condition' = 'update_time > source.update_time' ``` 2. **目标表要求**: - 必须是 **Primary Key 模型表**(仅主键模型支持条件更新)[^1] - 主键需包含在条件字段中(如 `id`) 3. **数据类型匹配**: - 条件字段需在 Flink 和 StarRocks 中保持**相同数据类型** - 常见支持类型:数值类型、时间戳、字符串 --- #### 4. **完整示例场景** **需求**:仅当新数据的版本号大于当前版本时更新记录 **Flink SQL 配置**: ```sql INSERT INTO starrocks_sink SELECT id, name, version, -- 新版本号 update_time FROM source_table; -- Sink 表定义 WITH ( ... 'sink.properties.merge_condition' = 'version > source.version', 'sink.properties.format' = 'JSON' ); ``` **执行效果**: - 若目标表当前 `version=5`,写入数据 `version=6` → **执行更新** - 若目标表当前 `version=5`,写入数据 `version=3` → **忽略更新** --- #### 5. **注意事项** 1. **条件字段必须存在**: - 所有条件字段(如 `source.version`)必须在目标表中存在 2. **性能影响**: - 复杂条件可能降低写入吞吐量(需在 StarRocks 端逐行判断) - 建议条件表达式保持简单(如单字段比较) 3. **与更新策略配合**: - 若需保留旧数据,可组合使用 `sink.semantic = 'exactly-once'` [^1] - 批量参数优化: ```sql 'sink.buffer-flush.max-rows' = '100000', 'sink.buffer-flush.interval-ms' = '5000' ``` --- #### 6. **调试建议** 1. **验证条件表达式**: ```sql -- 在 StarRocks 中直接测试条件 SELECT * FROM table_name WHERE version > source.version; ``` 2. **监控写入日志**: - 在 Flink TaskManager 日志中搜索 `merge_condition` 确认参数生效 - 检查 StarRocks FE 日志 `/fe/log/fe.warn.log` 中的 Stream Load 记录 3. **常见错误处理**: - `Unknown column 'source.version'` → 检查字段名拼写 - `Conditional update not supported` → 确认表是 Primary Key 模型 > **提示**:该功能在 StarRocks 2.4+ 和 Flink Connector 1.2.7+ 中稳定支持[^1]。 ---
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