序列sequence

最新推荐文章于 2023-02-25 10:34:06 发布

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在oracle中sequence就是所谓的序列号，每次取的时候它会自动增加，一般用在需要按序列号排序的地方。  
1、Create Sequence  
你首先要有CREATE SEQUENCE或者CREATE ANY SEQUENCE权限，  
CREATE SEQUENCE emp_sequence  
     INCREMENT BY 1   -- 每次加几个  
     START WITH 1     -- 从1开始计数  
     NOMAXVALUE       -- 不设置最大值  
     NOCYCLE          -- 一直累加，不循环  
     CACHE 10;  

一旦定义了emp_sequence，你就可以用CURRVAL，NEXTVAL  
CURRVAL=返回 sequence的当前值  
NEXTVAL=增加sequence的值，然后返回 sequence 值  
比如：  
   emp_sequence.CURRVAL  
   emp_sequence.NEXTVAL

TO_CHAR(SYSDATE,'YYYYMMDD')||LPAD(TO_CHAR(PRODUCT_ORDER_SEQUENCE.NEXTVAL), 7, '0')

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序列是oracle专有的对象，它用来产生一个自动递增的数列创建序列的语法： create sequence seq-name--名称 increment by n--增量 start with n--开始值 maxvalue n|nomaxvalue 10^27 or -1 --最大值 minvalue n|no minvalue--最小值 cycle|nocyc

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2109

一、创建序列示例 -- SEQUENCE: test_id_seq -- DROP SEQUENCE test_id_seq; CREATE SEQUENCE test_id_seq INCREMENT 1 START 1 MINVALUE 1 MAXVALUE 9223372036854775807 CACHE 1; 语法 CREATE SEQUENCE [ IF NOT EXISTS ] sequence_name [ AS { S

【Mybatis】在Mysql中新建序列Sequence

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2892

序列（sequence）是数据库不可分割的一部分，可是，oracle中，好像不能指定导出sequence的？可以在备份中顺带导出，然后还原中顺带导入这个序列号，但只操作序列号是不行的。而且备份还原也太重量级了一点。导出sequence是不可能导出的，这辈子都不可能导出的，但可以换个思路，生成SQL语句来间接导出就可以维持得了职业生涯这样子。网上抄来，将cachesize去掉了，因为发觉会有0...

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oracle sql序列的简单例子。

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751

序列：是Oracle提供的，用于产生唯一数值的对象，主要配合表的单一主键使用。创建序列：create sequence seq_NAME//命名start with 1//初始值increment by 1//递增值minvalue 1//最小值，可缺省，采用系统默认值maxvalue 999999999999999999//最大值，可缺省，采用系统默认值nocache//不缓存cache缓存 ...

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虽然Kotlin中的集合支持链式调用，但是序列才类似于Java中的Stream，只是没有parallel模式。一样是操作分为三步：创建序列、中间操作、终止操作。

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07-10

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Oracle序列Sequence的当前值修改增加减少增加增加序列当前值的方式： alter sequence seq_xxx increment by 10000; select seq_xxx.nextval from dual; alter sequence seq_xxx increment by 1; 主要修改完之后要increment by 1；减少只需要将步长换为负数即可。 alter sequence seq_xxx increment by -10000; 注意：减少序列的当前值需要

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分治算法①-使用分治算法实现归并排序-python一、归并排序说明\n归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分（分解）成一些小的问题然后递归求解，而治（合并）的阶段则将分的阶段得到的各答案\"修补\"在一起，即分而治之)，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序，若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。\n\n二、归并排序的基本思想\n将待排序序列sequence[0…n-1]看成是n个长度为1的有序序列，将相邻的有序表成对归并，得到n/2个长度为2的有序表；将这些有序序列再次归并，得到n/4个长度为4的有序序列；如此反复进行下去，最后得到一个长度为n的有序序列。\n\n三、归并排序的算法描述\n\n第一步：申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列。\n第二步：设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置。\n第三步：比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置\n重复步骤3直到某一指针超出序列尾，将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。\n\n归并排序要做两件事：\n（1）“分解”——将序列每次折半拆分（递归实现）。\n\n（2）“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序。如何合并？\n \n在每次合并过程中，都是对两个有序的序列段进行合并，然后排序。\n\n这两个有序序列段分别为 sequence[front_pointer, mid] 和 sequence[mid+1, after_pointer]。\n\n先将他们合并到一个局部的暂存数组tmp中，带合并完成后再将tmp复制回sequence中。\n\n我们称 sequence[front_pointer, mid] 第一段，sequence[mid+1, after_pointer] 为第二段。\n\n每次从两个段中取出一个记录进行关键字的比较，将较小者放入tmp中，最后将各段中余下的部分直接复制到tmp中。\n\n经过这样的过程，tmp已经是一个有序的序列，再将其复制回sequence中，一次合并排序就完成了。''' 归并排序代码： sequence待排序列 ''' def merge_sort(sequence): # 获取待排序列的长度 length = len(sequence) # 递归终止退出条件 if length <= 1: return sequence ''' 分解问题：由于每一次递归，middle的值都在变小，因此达到将大问题化为小问题的目的。 ''' # 获取中间下标 middle = length // 2 # 从头到中间的部分赋值给前序列 front_sequence = merge_sort(sequence[:middle]) # 对前侧的列表进行排序 # 从中间到结尾的部分复制给后序列 after_sequence = merge_sort(sequence[middle:]) # 对后侧的列表进行排序 ''' merge 合并操作将问题的解进行合并 ''' # 初始化两个指针front_pointer, after_pointer 初始位置为起始位置，初始化一个临时数组tmp front_pointer = 0 after_pointer = 0 # 初始化tmp中转数组 tmp = list() # 计算当前被合并的列表的长度 front_len = len(front_sequence) after_len = len(after_sequence) # 前侧的长度大于前侧指针并且后侧长度大于后侧指针 while front_len > front_pointer and after_len > after_pointer: # 如果当前的前侧数据小于等于当前的后侧数据则将小的值（前侧数组中的数据）赋值到临时数组tmp中 if front_sequence[front_pointer] <= after_sequence[after_pointer]: # 左侧序列中，当前指针正在指向的元素为前后序列中较小值且添加到中转数组中 tmp.append(front_sequence[front_pointer]) # 前侧序列指针向后移动一次 front_pointer += 1 else: # 否则，后序列中的指针指向的当前值比前序列中的值要小 # 将后序列中的当前指针指向的值添加到中转数组中 tmp.append(after_sequence[after_pointer]) # 后序列中的指针向后移动一次 after_pointer += 1 ''' 归并结束后：会出现前序列或后序列中还有一部分元素没有被比较到，但是由于这部分未比较的序列本身就已有序，因此可以使用列表的+法运算直接拼接在当前列表的后面。 ''' # 如果front和after的长度不相等，把长的部分直接追加到列表中 tmp += front_sequence[front_pointer:] tmp += after_sequence[after_pointer:] return tmp if __name__ == '__main__': sequence = [44, 23, 11, 231, 2356, 121, 1, 14, 6, 9, 4, 5, 33] new_list = merge_sort(sequence) print(new_list)

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归并排序是一种采用分治法（Divide and Conquer）策略的高效排序算法，其原理和Python代码示例如下： ### 原理归并排序的基本思想是将数组递归地分成两半，分别对两半进行排序，然后将排序后的两半合并成一个有序数组。具体步骤如下： 1. **分解**：将数组递归地分成两半，直到每个子数组只有一个元素。由于单个元素的数组本身就是有序的，因此这一步为后续的合并操作奠定基础。 2. **排序**：对每个子数组进行排序。由于子数组只有一个元素，所以它们本身已经有序。 3. **合并**：将两个有序的子数组合并成一个有序数组。通过比较两个子数组的元素，依次将较小的元素加入结果数组，直到其中一个子数组的元素全部加入结果数组，然后将另一个子数组的剩余元素直接加入结果数组 [^2]。 ### Python代码示例 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr # 将数组分成两半 mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) # 递归排序左半部分 right_half = merge_sort(arr[mid:]) # 递归排序右半部分 # 合并两个有序数组 return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_array = [] i = j = 0 # 比较两个数组的元素，依次将较小的元素加入结果数组 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_array.append(left[i]) i += 1 else: sorted_array.append(right[j]) j += 1 # 将剩余的元素加入结果数组 sorted_array.extend(left[i:]) sorted_array.extend(right[j:]) return sorted_array # 示例使用 arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10] sorted_arr = merge_sort(arr) print("排序后的数组:", sorted_arr) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**：无论是最坏情况、最好情况还是平均情况，归并排序的时间复杂度均为 $O(n log n)$。 - **空间复杂度**：归并排序需要额外的空间来存储合并后的数组，因此空间复杂度为 $O(n)$ [^2]。