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vector排序新上映_vector排序从大到小(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

vector排序

力扣新解！高效找最大正整数 𐟎☧›šLargest Positive Integer That Exists With Its Negative 𐟒ᠨ磩☦€路：方法一：官方解答的第一个方法存在问题，对于输入｛1, 0, 2｝，返回值为0而非-1。因此，我们添加了一个>0的判断来修正这个问题。方法二：官方解答的第二个方法同样存在问题，对于某些输入，返回值不正确。我们可以通过其他方式来避免这个问题。方法三：双指针法。首先对输入进行排序，然后检查排序后的vector最后一个元素是否为正整数。如果不是，则所有元素都是非正整数，直接返回-1。这种方法可以显著提高运行速度，从24ms到12ms。 𐟓ˆ 性能优化：在方法三中，通过检查vector最后一个元素是否为正整数，可以大幅减少不必要的计算，从而提高程序的运行效率。 𐟓 代码实现：方法一：添加>0判断的修正版本。方法二：改进后的双指针法，包含性能优化。通过这些方法，我们可以更高效地解决这道题目，同时确保程序的正确性。

蓝桥杯零基础备赛全攻略如果你从11月开始备战蓝桥杯，零基础也不用担心！按照以下计划，逐步掌握所需知识，争取在比赛中取得好成绩。 𐟓… 第1~2周：基础语法学习C/C++语法，掌握顺序、选择、循环结构，以及数组和字符串函数的使用。推荐学习STL容器，如map、vector、set、queue和stack等。 𐟓… 第3~6周：基础算法学习模拟、高精度、排序、枚举、贪心、递推与递归、二分算法等基础算法。这些算法是蓝桥杯的必考内容，打好基础后，后续复杂的算法理解起来会更快。 𐟓… 第7~8周：基础数论掌握整除、同余、gcd、lcm、素数判定、整除分块、快速幂和逆元等数论知识。 𐟓… 第9~10周：搜索算法学习DFS和BFS，这些是蓝桥杯的必考项目。搜索算法在小数据范围内非常实用，很多图论题也是基于DFS和BFS来解决的。 𐟓… 第11~14周：进阶技巧学习前缀和、差分与离散化、双指针、空间换时间、单调队列、单调栈、分治与倍增、字符串（KMP、字典树）等进阶技巧。 𐟓… 第15~16周：动态规划学习线性动态规划和背包动态规划。如果目标是省一，这两个部分就足够了。如果有更高目标，可以看看区间动态规划和状态压缩DP。 𐟓… 第17~18周：图论学习最短路、最小生成树以及树的知识。 𐟓… 考前模拟在比赛前两个月，每隔4天模拟一场考试；考前一个月，每隔两三天模拟一场；最后一周，总结错题，避免在考场上犯错。按照这个计划，逐步掌握所需知识，相信你在蓝桥杯中一定能取得好成绩！

C++常用头文件清单，新手必读！嘿，刚入门C++的小伙伴们！今天我来给大家分享一些关于头文件的实用建议，帮助你们更快地熟悉这个语言。准备好了吗？让我们开始吧！头文件分类 𐟓š 输入输出流 : 提供标准输入输出流，比如 'std::cin' 和 'std::cout'。 : 用来设置输入输出的宽度、精度等，比如 'std::setw' 和 'std::setprecision'。 : 提供字符串流，比如 'std::stringstream'、'std::istringstream' 和 'std::ostringstream'。容器类 : 动态数组容器，比如 'std::vector'。 : 双向链表容器，比如 'std::list'。 : 双端队列容器，比如 'std::deque'。 : 定长数组容器，比如 'std::array'。 : 集合容器，比如 'std::set' 和 'std::multiset'。 : 映射容器，比如 'std::map' 和 'std::multimap'。 : 无序集合容器，比如 'std::unordered_set' 和 'std::unordered_multiset'。 : 无序映射容器，比如 'std::unordered_map' 和 'std::unordered_multimap'。算法和函数 : 提供各种常用算法，比如排序、查找和修改，如 'std::sort'、'std::find' 和 'std::copy'。 : 提供函数对象和通用的函数适配器，比如 'std::function' 和 'std::bind'。字符串处理 : 提供字符串类和相关操作，比如 'std::string'。 : 提供C风格字符串处理函数，比如 'std::strlen' 和 'std::strcpy'。文件处理 : 提供文件流类，比如 'std::ifstream'、'std::ofstream' 和 'std::fstream'。数学和数值处理 : 提供数学函数，比如 'std::sin'、'std::cos' 和 'std::sqrt'。 : 提供通用工具函数，比如 'std::rand'、'std::srand' 和 'std::atoi'。 : 提供数值操作，比如 'std::accumulate' 和 'std::inner_product'。多线程和并发 : 提供多线程支持，比如 'std::thread'。 : 提供互斥锁，比如 'std::mutex' 和 'std::lock_guard'。 : 提供条件变量，比如 'std::condition_variable'。 : 提供异步操作，比如 'std::future' 和 'std::async'。其他实用工具 : 提供通用工具类，比如 'std::pair'、'std::move' 和 'std::forward'。 : 提供定长数组容器，比如 'std::tuple'。 : 提供时间库，比如 'std::chrono::system_clock' 和 'std::chrono::duration'。标准输入输出示例 𐟓 以下是一个使用stdio.h的简单示例： #include int main() { int a; printf("Enter an integer: "); scanf("%d", &a); printf("You entered: %d\n", a); return 0; } 文件输入输出示例 𐟓‚ 另一个使用stdio.h的简单示例： #include int main() { FILE* file; file = fopen("example.txt", "w"); if (file == NULL) { fprintf(file, "Hello, World!\n"); fclose(file); return 1; } else { fclose(file); return 0; } } 推荐书籍 𐟓š 如果你想要更深入地了解C++，我强烈推荐《C++程序设计语言》（第四版），这本书由C++之父Bjarne Stroustrup撰写。这本书详细介绍了C++的各种特性和标准库的使用方法，非常适合初学者和有一定经验的开发者。总结 𐟓 以上就是一些常用的C++头文件和一些简单的示例代码。希望这些信息能帮助你更好地理解C++的各个部分。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，随时可以留言哦！

C++常用函数大全，收藏必备！ 𐟓š C++入门必备：常用函数汇总输入输出 (iostream) std::cin：从标准输入（通常是键盘）读取数据。 std::cout：向标准输出（通常是屏幕）显示数据。 std::cerr和std::clog：用于输出错误信息，cerr不带缓冲，直接输出；clog带缓冲。 std::endl：在输出流中插入换行符，并刷新输出缓冲区。字符串处理 (string) std::string：类成员函数。 length()/size()：返回字符串的长度。 empty()：检查字符串是否为空。 substr(pos, len)：提取子字符串。 find(str, pos)：查找子字符串位置。 append(str)：追加字符串。 replace(pos, len, str)：替换字符串中的部分内容。 erase(pos, len)：删除字符串中的部分内容。容器 (vector, list, map, set等) std::vector：动态数组。 push_back(element)：在向量末尾添加一个元素。 pop_back()：移除向量末尾的元素。 size()：返回容器中元素的数量。 empty()：检查容器是否为空。 begin(), end()：返回指向容器首元素和尾元素的迭代器。 std::list：双向链表。 push_back(element), push_front(element)：在链表前后添加元素。 pop_back(), pop_front()：移除链表前后元素。其他与vector相似的成员函数和迭代器。算法 (algorithm) std::sort(begin, end)：对范围内的元素进行排序。 std::find(begin, end, value)：查找范围内的元素。 std::reverse(begin, end)：反转范围内的元素顺序。 std::unique(begin, end)：移除连续重复的元素（只保留第一个），要求先排序。 std::copy(begin, end, dest_begin)：将范围内的元素复制到另一个容器。 std::accumulate(begin, end, init)：累加范围内的元素。数学（cmath） std::sqrt(x)：计算平方根。 std::pow(base, exp)：计算底数的指数幂。 std::sin(x), std::cos(x), std::tan(x)：计算正弦、余弦、正切。 std::abs(x)：计算绝对值。 std::ceil(x), std::floor(x)：向上向下取整。 std::round(x)：四舍五入到最近的整数。内存管理 (new/delete) new关键字：动态分配内存。 delete关键字：释放new分配的内存。

助力降本增效，ByteHouse打造新一代云原生数据仓库随着数据量的爆炸式增长、企业上云速度加快以及数据实时性需求加强，云原生数仓市场迎来了快速发展机遇。据 IDC、Gartner研究机构数据显示，到 2025 年，企业 50% 数据预计为云存储，75% 数据库都将运行在云上，全球数据处理预计有 30% 为实时数据处理，80% 数据预计为非结构化数据，这将驱使云原生数仓愈加受到企业青睐。近期，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse产品负责人李群受邀出席“CSDI summit中国软件研发创新科技峰会”，围绕“新一代云原生数仓ByteHouse关键技术与最佳实践”主题，从云数仓历史和前沿出发，介绍ByteHouse整体架构、关键亮点、性能突破、存算分离的关键设计，以及ByteHouse在抖音集团内外多样化场景中的业务实践。基于ByteHouse在金融、游戏、泛互联网等多行业的经验总结，李群首先介绍了云原生数据仓库目前面临的难点和挑战。高性能、高并发、高吞吐写入，已经是当今企业对云数仓的基础需求。随着互联网不断发展，数据增长迅速，特别是埋点日志类数据，一些较为活跃的APP，每天数据达到百亿甚至千亿级别，大规模杀手级应用每天更是产生数千亿事件量。这要求数据平台不仅要支持高吞吐写入、实时去重，面对业务请求还要达到毫秒级响应。除此之外，企业还面临数据架构复杂、灵活性欠缺、成本控制难的问题。例如，为了实现一个数据分析功能，企业可能需要引入三、四个甚至更多的组件来构建，导致扩容较难、运维压力大，人力维护成本高。为了解决以上问题，ByteHouse首先在性能上实现突破。在复杂查询上，ByteHouse从RBO（基于规则的优化能力）、CBO（基于代价的优化能力）、分布式计划生成方面推出了自研优化器，能够准确的计算出效率最大化执行路径，大幅度降低用户查询时间。除此之外，ByteHouse还从Exchange、Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。针对实时吞吐慢、BI报表慢、离/在线复杂分析慢、湖+仓联邦分析慢、人群圈选慢、以图搜图慢六大场景，ByteHouse都推出了定制解决方案，并在客户实际场景中产生实效。其次，弹性也是ByteHouse核心能力之一。基于ByteHouse弹性伸缩能力，用户只需基于时间、资源负载等条件就能进行扩容、缩容配置，减轻手动管理的负担，提升资源利用率。在存储层面， ByteHouse采用 Serverless 架构，具有低成本、无限扩展的能力。在计算层面，ByteHouse则基于PaaS 模式，通过容器化实现无状态或弱状态，将整个计算组包装成租户和应用呈现给用户，保证租户之间不会发生资源征用冲突或性能劣化，让计算资源在秒级内实现弹性拉起和弹性扩缩容。最后，在提升效率同时，ByteHouse也专注于帮助用户节省成本。ByteHouse云原生架构支持自定义的分时弹性，让用户无需再为业务高峰预购资源，助力成本降低30%以上。同时，为了帮助用户简化架构，ByteHouse通过构建统一的平台提供更丰富的数据分析能力，实现数据效能最大化，已经推出了全文检索引擎、GIS引擎、Vector引擎，让用户在享受OLAP极致性能的同时，无需引入其他架构，就能使用文字检索、地理空间分析、向量检索能力。除此之外，在生态兼容性方面，ByteHouse支持ClickHouse、MySQL 等SQL生态和湖仓一体，让应用、数据搬迁零成本。在应用场景上，李群则从实时数仓、企业级OLAP中台、广告精准营销三个场景，带来ByteHouse最佳实践分享。以广告精准营销场景为例，随着移动互联网的流量红利消退，精细化营销模式随之跃迁为主流。从数以亿计的人群中，优选出最具潜力的目标受众，是精细营销的题中之义，也是作为基础引擎的数据仓库能力所面临的挑战。从ByteHouse曾服务的某个短剧广告营销公司来看，一方面，该公司投放在业务上需要实时调整策略，要求数据分析、更新时效性在3s内，并发QPS达到2000；另一方面，在营销场景中，海量数据实时更新会产生大量数据碎片，拉低查询性能、浪费存储空间。通过引入ByteHouse、连山云、巨量引擎联合解决方案，该广告营销公司搭建了一套 ”一键实时同步、极简架构、低门槛技术” 的短剧行业通用解决方案，提升广告数据处理效率与投放ROI。在效果上，通过多级索引，如排序键索引、分区键优化、跳跃索引等，ByteHouse有效减少了广告营销查询时扫描的数据量，在每天千万查询量的情况下，数据返回时效也能保障在秒级，较之前5倍提升。在计算组隔离策略中，ByteHouse为广告营销场景中的数据读、写分别构建独立的计算资源，再通过灵活的SQL分发机制，已可以支持超过2000 QPS的查询高并发。据介绍，ByteHouse还与中国地震台网中心、莉莉丝游戏、极客邦科技等诸多行业企业达成了深度合作，凭借新一代的云原生架构，高效方便的运维模式，以及高性能更灵活的实时查询能力，为企业抓稳数字化机遇建立了夯实的地基，推动企业的数智化转型升级。

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