storm并发控制storm计算支持在多台机器上水平扩容，通过将计算切分未多个多里的task再集群上并发执行来实现。在storm中，一个task可以简单的理解为在集群某个节点上运行的一个spout或者bolt实例。Node：storm集群下的多个服务器。workers：一个node下的多个JVM（worker），一个topology会分

●测试表test1.groupingsets ①未使用②使用groupingsets（与上面等价）【代码实例】查看代码 --todo方式一--所有学校的人数总和select'全学校'asschool,'全年级'asgrade,count(name)asnum,1asgrouping__idfrom

计算每个分组的数量selectparent_dict_code,count(*)fromtb_data_dictgroupbyrollup(parent_dict_code);计算占比，注意要*1.0，否则仍为整型，全为0selectparent_dict_code,count(data_dict_id),(selectcount(data_dict_id)fromtb_data_dict)assum_all,count(data_dict

原题链接经过若干组数据发现贪心可行性后试图证明请移步code#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intmain(){intt;cin>>t;while(t--){intn,ans=0;cin>>n;intx=2e9,y=3e9;for(inti=1;i<=n;i++)

给定一个长为\(n\)的序列\(a\)，你需要将该序列恰好分成两个子序列\(s,t\)。定义一个长为\(m\)的序列\(b\)的代价为\(\displaystylep(b)=\sum_{i=1}^{m-1}[b_i<b_{i+1}]\)，求\(p(s)+p(t)\)的最小值。每个测试点\(t\)组测试用例。思路贪心。可以发现答案的贡献只与

题意给定\(n\)个物品，任意分组，\(i\)与\(j\)物品在同一组贡献为\(a_{i,j}\)。求最大贡献。\(n\le16\)。Sol考虑状压\(f_i\)表示\(i\)集合的最大贡献。注意到枚举最后一个选的数不好转移，考虑用一个集合转移到另一个集合。子集枚举即可。复杂度\(3^n\)。Code#i

HiveGroupingSets在大数据处理中，数据聚合是一项非常重要的任务。在Hadoop生态系统中，ApacheHive是一种常用的数据仓库基础架构，它提供了一个类SQL的界面，用于查询和分析大规模数据集。Hive的一个强大功能是"GroupingSets"，它允许我们按多个列进行分组，并同时计算多个聚合。什么是G

PostgreSQL除了支持基本的GROUPBY分组操作之外，还支持3种高级的分组选项：GROUPINGSETS、ROLLUP以及CUBE。GROUPINGSETS选项GROUPINGSETS是GROUPBY的扩展选项，用于指定自定义的分组集。举例来说，以下是一个销售数据表：CREATETABLEsales(itemVARCHAR(10),year

用SCOTT/TIGER登录。groupingsets就是对参数中的每个参数做group，也就是有几个参数做几次group。SQL：SELECTJOB,DEPTNO,SUM(SAL)FROMEMPGROUPBYGROUPINGSETS(JOB,DEPTNO);结果：

用SCOTT/TIGER登录。GROUPING函数可以接受一列，返回0或者1。如果列值为空，那么GROUPING()返回1；如果列值非空，那么返回0。SQL：SELECTGROUPING(JOB),JOB,SUM(SAL)FROMEMPGROUPBYROLLUP(JOB);结果：

用SCOTT/TIGER登录。GROUPING_ID可以接收多个列，这几个列都不为空时，返回0，只要有一个为空，则返回1，如果都为空，则返回3。SQL：SELECTGROUPING_ID(JOB,DEPTNO),JOB,DEPTNO,SUM(SAL)FROMEMPGROUPBYROLLUP(JOB,DEPTNO);结果：