寻找指定和的整数对

最新推荐文章于 2024-07-08 22:47:23 发布
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分类专栏： 算法
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版权
该博客探讨了一种解决寻找指定和整数对的方法。给定n（n≤100,000）个整数，通过先对数组排序，然后使用二分查找策略，可以找到两个数，它们的和等于目标整数m。由于肯定存在解，这种方法能有效解决问题。" 116037370,10548951,MATLAB PID控制与仿真技术,"['MATLAB', '控制理论', '自动控制', '仿真技术', 'PID调校']

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寻找指定和的整数对
输入 n ( n<= 100,000)个整数，找出其中的两个数，它们之和等于整数 m (假定肯定有解)。题中所有整数都能用 int 表示

思路：先排序，再假设数组中a[i]是整数对的一个，那么另一数为m-a[i],然后对数组中的其他元素进行二分查找

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
   
	int n,m
最低0.47元/天 解锁文章
Flink Window中的 inner join、left join、right join
扛麻袋的少年的博客
02-21 3923
Flink学习笔记(二十六)：Flink 中的两个流，也是可以实现 Join 操作的。如果两个流要实现 Join 操作，必须满足以下两点： 流需要能够等待，即：两个流必须在同一个窗口中； 双流等值 Join，即：两个流中，必须有一个字段相等才能够 Join 上。 1.Flink 中支持 双流join 的算子   Flin...
FlinkSQL Regular Join之 Left Join
最新发布
实践出真知
07-08 1508
基本同样的代码，离线计算数据结果皆一致，但是流式Join中差距为何如此大，我的看法是V1中进行left join的主从表本质虽然是一张源表，但都是在筛选之后才进行的关联，筛选条件完全不同，就相当于生成2张完全不一样的临时表，左表是驱动表。
left join where条件_聊聊flink DataStream的join操作
weixin_39877050的博客
11-30 541
序本文主要研究一下flink DataStream的join操作实例stream.join(otherStream) .where() .equalTo() .window() .apply()这里首先调用join，与另外一个stream合并，返回的是JoinedStreams，之后就可以调用JoinedStreams的where操作来构建Where对象构造条件；Where有equalTo操作可以...
Flink 双流join之left join详解，附demo工程
qq_38363255的博客
11-18 2355
join+window+eventtime 如果使用eventtime需要注意的事情比较多,否则会出现十分诡异的不触发计算的情况,直接看如下示例代码 public class People { String age; long eventTime; String eventTimeStr; String id; String name; public People(String age, long eventTime, String id, Str
小幺鸡，简单好用的在线接口文档管理工具
维以不永伤
07-26 5774
官网地址：http://www.xiaoyaoji.cn/ 离线部署说明：http://www.xiaoyaoji.cn/doc/TxybXPTdx mysql数据库安装与配置（windows）：https://www.cnblogs.com/xch-yang/p/7661069.html
Flink DataStream Window Join: Inner Join、Left Join、Right Join
王佩的优快云博客
11-16 2037
Flink DataStream中支持双流Join的算子目前已知有4种，如下： Connect: 在之前的文章中已有总结。一般和广播流BroadcastStream(如配置流)结合使用。 Join: 连接。语法： // Left DataStream stream // Right DataStream .join(otherStream) // Left Key .w...
flink 双流join的简单demo验证（mysql --＞ print）_flink 双流join写入mysqldemo
2401_85192497的博客
05-25 438
Flink CDC只是单纯的使用一下哈，非原理性讲解哈，原理性的话，可以看一下雪尽老师的解释哈，个人觉得这篇应该是最好的系统化学习资料了Flink CDC 2.x设计原理比较难理解的可能如何拉取数据，本质是select binlog语句拉取。关于双流join更深层次的知识，有需要的同学可以看一下这个文章这篇文章的博主从数据质量（发的数据应该是什么样子的）和数据时效性（关联到了后还是我想要的数据嘛）来讨论的，那这篇文章从另一个角度出发，各类join产生的各种结果，也会简单的描述一些适用的场景。
Flink 双流 Join 的3种操作示例
阿里云云栖号
11-24 1977
在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是： join() coGroup() intervalJoin() 本文举例说明它们的使用方法，顺便聊聊比较特殊的 interval join 的原理。 准备数据 从 Kafka 分别接入点击流和订单流，并转化为 POJO。 ...
flink双流JOIN原理
野狼e族 的博客
02-02 1103
JOIN简介 谈flink双流JOIN之前，我们先谈一下大家最熟悉的mysql表join，我们知道表join有如下几种，具体区别就不在介绍了。那么流的join和表的join有什么区别呢？本文我们介绍一下。 CROSS JOIN - 交叉连接，计算笛卡儿积； INNER JOIN - 内连接，返回满足条件的记录； OUTER JOIN LEFT - 返回左表所有行，右表不存在补NULL； RIGHT - 返回右表所有行，左边不存在补NULL； FULL -返回左表和右表的并集，不存在一边补...
Flink（五十八）—— 双流中实现Inner Join、Left Join与Right Join
weixin_42073629的博客
10-22 1201
简介 之前文章中提到JoinedStream与CoGroupedStream，例如下列代码： dataStream.join(otherStream) .where(0).equalTo(1) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(3))) .apply { ... } 由于joinedStream与coGroupedStream来自于一个特定的window，且在一个关联上的key中实现，因此，Flink中的双流jo
Flink之详解InnerJoin、leftJoin以及窗口延迟时间的问题
IT_但丁的博客
03-16 5545
文章目录以案例驱动对join的认知一、前提：二、InnerJoin代码 以案例驱动对join的认知 一、前提： 要想两个数据流进行Join，必须对两个流数据划分相同的窗口，在同一个窗口中，进行数据的Join连接。 这里使用EventTime，划分滚动窗口 二、InnerJoin代码 package cn._51doit.day10.join; import org.apache.flink....
Flink教程(12) 两条流关联 window窗口的 join leftJoin使用案例
Java Spring Elasticsearch
03-19 1952
两条流关联 window窗口的 join leftJoin使用案例一、温度数据和实体类1. 温度数据2. 实体类3. 将字符串映射成SensorRecord对象二、window join1. 获取2条数据流2. join的代码3. KeySelector4. 设置join后的结果对象三、window left join1. left join主体代码2. MyCoGroupFunction 一、温度数据和实体类 1. 温度数据 第一个是id，第二个四温度，第三个是事件事件 1,20.5,2021-01-29
SQL中JOIN操作后接ON和WHERE关键字的区别
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flink sql 流 join （上）(转)
newbei5862的博客
12-15 2149
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Flink 双流Join
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Aegeaner的专栏
05-23 1788
Flink JOIN 执行计划代码： val table1 = env.fromElements((1, "hello")).toTable(tEnv, 'a, 'b) val table2 = env.fromElements((1, "hello")).toTable(tEnv, 'c, 'd) val table = table1.join(table2).where("
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02-25 5013
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Flink流计算编程：双流中实现Inner Join、Left Join与Right Join
lmalds的专栏
08-01 2万+
Flink coGroup
Flink 双流join 代码
04-21
Flink 的双流 Join 可以使用 `JoinFunction` 来实现。代码示例如下： ``` DataStream, Integer>> left = ...; DataStream, Integer>> right = ...; DataStream, Integer>> joined = left.join(right) .where(t ->...
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