快速排序

//快速排序加二分查找
//快速排序思想:
//1.取中间数 ,头尾指针元素与其相比较
//2.如果*head < middle  head指针继续往后移动 , *head >= middle 时停止
//   如果*tail    > middle  tail指针继续往前移动  ,     *tail   <= middle 时停止
//3.交换头尾指针指向的元素 , 注意:指针所指位置不变
//4.头尾指针继续移动比较, 直到head > = tail
//二分查找:与前一个不同的是,这里的二分查找传递的是地址,但操作没什么变化

//09.8.9
#include <iostream>
using namespace std;
//分段函数,将待排序序列分成两段,前一段的各个数比后一段的任何一个数都小
int *split (int *head , int *tail)
{
   int middle = *(head + (tail  -  head) / 2);
   while (1)
   {
       while (*head  <  middle)
            head++;
       tail--;
       while (*tail  >  middle)
            tail--;
       if (head >= tail)
            return head;
       swap (*head , *tail);
       head++;
   }
}
//快速排序 , 递归调用
void QuickSort(int * first , int *last)
{
     if (last  >  first+1)
    {
         int *t=split(first, last);

         if (last -t < t - first)
         {
              QuickSort(first , t);
              QuickSort(t, last);
         }
         else
         {
              QuickSort(first , t);
              QuickSort(t, last);
         } 
    }
}

//二分查找
int BinarySearch (int a[] , int *head , int *tail , int x)
{
     if (head  >  tail)
         return false;
    else
   {
         int *middle  =  head + (tail  -  head) / 2;
         if (x  >  *middle)
              BinarySearch (a, middle + 1, tail, x);
         else if (x  <  *middle)
              BinarySearch (a, head, middle - 1, x);
         else
              return middle - a + 1;
   }
}

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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