快速排序

本文详细介绍了快速排序算法的核心思想——分治策略,通过选取一个记录作为驱轴,将序列分割成两部分并递归地对子表进行排序。此外,还讨论了快速排序的性能依赖于PARTITION操作的平衡性。

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/*快速排序的核心思想是分治策略,即先分解再递归求解,最后再合并。
具体来说就是在待排序记录序列中选取一个记录(通常先选取第一个记录)为驱轴,其关键字设为K1,然后将其余关键字小于K1的记录移到前面,
而将关键字大于K1的记录移到后面,这样K1就将记录分成了两部分,这有点类似于二分查找。在一次划分之后,对分割后的子表继续按上述原则
进行分割,直到所有的子表长不超过1为止,此时待排序记录序列就变成了一个有序表。*/

//快速排序性能:

//快速排序的性能取决于PARTITION操作,它是否是平衡操作,即能否将数组分为两个大小差不多的数组。如果他分配不均的话,就变成了插入排序。

int Partition(int *pData,int left,int right)
{
    int pivotKey = pData[left];
    int low = left;
    int high = right;

    while(low < high){
        while(low < high&&pData[high] >= pivotKey)
            high--;
        //high从右向左找小于pivotKey的元素
        if(low < high){
            pData[low] = pData[high];
            low++;
        }

        while((low < high)&&pData[low] < pivotKey) low++;
        if(low < high){
            pData[high] = pData[low];
            high--;
        }
    }

    pData[low] = pivotKey;
    return low;
}

void QuickSort(int *pData,int left,int right)
{
    if(left < right){
        int pivotLoc = Partition(pData,left,right);
        QuickSort(pData,left,pivotLoc - 1);
        QuickSort(pData,pivotLoc+1,right);
    }

    return;
}
内容概要:文章详细介绍了ETL工程师这一职业,解释了ETL(Extract-Transform-Load)的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息,支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能,如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外,还盘点了常见的ETL工具,包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度,以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后,文章探讨了ETL工程师的职业发展路径,从初级到高级的技术晋升,以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展,并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群:对数据处理感兴趣,尤其是希望从事数据工程领域的人士,如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标:①了解ETL工程师的职责和技能要求;②选择适合自己的ETL工具;③规划ETL工程师的职业发展路径;④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明:随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速,ETL工程师的需求不断增加,尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
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