前言大家都知道在一个数据挖掘项目中，数据预处理经常花费我们大量的时间。高基数类别特征的数据往往非常棘手，而且它们大量的存在在现实生活中，例如邮编，IP地址，产品货号等等。那么什么是高基数类别特征呢？ 如果某一个特征是用来表示类别的/定性的 (categorical)，而且这个特征的可能值非常多 (high-cardinality)，通常用0到n的离散整数来表示，那么它就是高基数类别特征。在这种情况
来个 最直观的对比name=~“.a.”}就是因为查询所有指标的12小时数据，前端浏览器卡死了，后台机器load1直接
在本文中，我将解释我如何分析和配置我的 Prometheus 以显著减少其资源使用并解决基数问题。这是上一篇文章《Prometheus 瘦身第一步，使用 mimirtool 找到没用的 Prometheus 指标》的后续。先决条件本文中描述的所有内容都是在 Kubernetes 环境中使用 kube-prometheus-stack 完成的。如果您的设置不同，您可能需要进行调整
原创
2023-05-04 09:23:55
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1.基数排序(桶排序)介绍:基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的 稳定性排序法基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展基数排序是 1887 年
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2023-09-16 12:17:22
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通俗的说就是返回的series或者查询到的series数量过多查询表现出来返回时间较长，对应调用服务端资源较多的查询数量多少
在 SQL 中，基数（cardinality）的定义为一个数据列中独一无二数据的数量。高基数（High-Cardinality）的定义为在一个数据列中的数据基本上不重复，或者说重复率非常低。例如我们常见的识别号，邮件地址，用户名等都可以被认为是高基数数据。 例如我们常定义的 USERS 数据表中的 USER_ID 字段，这个字段中的数据通常被定义为 1 到 n。每一次一个新的用户被作为记录插入到 USERS 表中，一个新的记录将会被创建， 字段 USER_ID 将会使用一个新的数据来标.
原创
2021-08-11 09:15:33
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问题的背景是在大数据冲击下，很多数据指标（尤其是涉及到去重的）的计算无法在合理的空间和时间内完成，比如uv的计算，数学原型问题等价于持续的向一个集合中写数，重复的不记，要求最终给出集合中不重复的元素的个数（集合的势）。而比较暴力的做法是随着数字增多不断的扩展集合的大小，让它放下所有的数，最终数出这个个数就OK。显然这样的空间复杂度在单机下是做不到的，所以多数做法是利用分布式原理将uv数据隔离到不同
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2023-04-25 23:00:16
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网络黑客如果用ping命令去探测一个主机，根据TTL基数可以推测操作系统的类型。对于一个没有经过任何网关和路由的网络，直接ping对方系统得到的TTL值，被叫做“TTL基数”。网络中，数据包每经过一个路由器，TTL就会减1，当TTL为0时，这个数据包就会被丢弃。通常情况下，Windows的TTL的基数是128，而早期的RedHatLinux和Solaris的TTL基数是255，FreeBSD和新版
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2019-08-15 14:09:58
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转载自：http://blog.csdn.net/joker0910/article/details/8250085基数（radix）树 Linux基数树（radix tree）是将指针与long整数键值相关联的机制，它存储有效率，并且可快速查询，用于指针与整数值的映射（如：IDR机制）、内存管理等。IDR（ID Radix）机制是将对象的身份鉴别号整数值ID与对象指针建立关联表，完成从ID与指针
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精选
2014-10-19 15:23:50
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基数排序与基数排序是两种非比较型排序。计数排序：
//************计数排序*********
//先最大-最小+1得到开辟空间数，开辟空间str，在遍历原数据arr在str相应位置计数，再遍历str将值写到原arr中
//适用在密集型数据， 无重复最优可转化为位图
//时间复杂度O(N),空间复杂度O(最大数-最小数+1)
//设数组元素非负
void Count
原创
2016-05-22 13:15:20
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SLS SQL 也持续关注这一点，并对此进行了相应的性能优化，本文即旨在向用户介绍 SLS 中的实现原理、查询加速手段以及适用场景。
对于一个int数组，请编写一个基数排序算法，对数组元素排序。
给定一个int数组A及数组的大小n，请返回排序后的数组。保证元素均小于等于2000。
测试样例：
[1,2,3,5,2,3],6
[1,2,2,3,3,5]
>
参考文档：http://www.cnblogs.com/Braveliu/archive/2013/01/21/2870201.html
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2017-12-25 17:18:44
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基数排序(Radix sort)是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。比较官方地说，基数排序是一种基于多关键字的排序。基数排序具体过程如下： 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。 然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这个排序并非比较大小，而是将对应的数字放置在其对应的桶中。即个位数字是0的数字放置在索引为0的
原创
2022-08-01 11:15:04
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/* * 基数排序 * 思路:就是先准备十个桶,每一个桶就是一个一维数组,十个就定义一个二维数组
原创
2022-10-28 09:59:23
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桶排序在介绍基数排序之前，我们先看看桶排序的原理。假设我们有N个学生，他们的成绩是0到100之间的整数（于是有M = 101个不同的成绩值）。如何在线性时间内将学生按成绩排序？在这个例子中我们看到数据的特殊性，学生可以有很多，但是种类就只有101种，我们建立101个桶，每个桶一个成绩值，桶中的存放的是链表，相同成绩的学生在对应的桶中构成链表，扫描每个学生的成绩，依次将其插入到对应的桶中。...
原创
2021-07-12 16:17:26
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基数排序 最高位优先(Most Significant Digit first) MSD：先按最高位排成若干子序列，然后再对每个子序列按次高位排序。 最低位优先(Least Significant Digit first) LSD：先按最低位排成若干子序列，然后再对每个子序列按次低位排序。 示例 对
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2020-07-28 20:39:00
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今天，我们一起用C++实现基数排序，具体代码如下：Data.h具体内容如下：template class Element{public: Type GetKey(){ return key; } void SetKey(Type item){ key = item; }public: ...
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2014-09-14 18:11:00
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使用10个辅助队列，假设最大数的数字位数为 x， 则一共做x次，从个位数开始往前，以第i位数字的大小为依据，将数据放进辅助队列，搞定之后回收。下次再以高一位开始的数字位为依据。 以Vector作辅助队列，基数排序的Java代码：
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2018-10-22 02:55:00
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前言 基数排序的排序原理不难理解，但是在算法设计上，个人感觉还是比那些常见的排序要难的，耐心慢慢一步步理解，还是比较容易看懂的，注意基数排序有两种，一种是高位优先，一种是低位优先，在这里我只讲低位优先，即先排个位，再排十位………. 时间复杂度 基数排序的时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为
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2019-07-15 12:05:00
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