【十一】【SQL】外连接(左外连接,右外连接)
数据库中的外连接(Outer Join)用于连接两个表,并包括两个表中的匹配行以及左表(LEFT JOIN)或右表(RIGHT JOIN)中未匹配的行。外连接分为两种主要类型:
左外连接(LEFT OUTER JOIN):返回左表(FROM子句中第一个表)的所有行,即使在右表中没有匹配的行。如果右表中没有匹配的行,则结果集中右表的部分将包含NULL值。
右外连接(RIGHT OUTER JOIN):返回右表(JOIN子句中指定的表)的所有行,即使在左表中没有匹配的行。如果左表中没有匹配的行,则结果集中左表的部分将包含NULL值。
表的初始化
mysql> create table stu (id int ,name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)mysql> desc stu;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| name | varchar(30) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> insert into stu values(1,'Jack'),(2,'Tom'),(3,'Kity'),(4,'Nono');
Query OK, 4 rows affected (0.01 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select*from stu;
+------+------+
| id | name |
+------+------+
| 1 | Jack |
| 2 | Tom |
| 3 | Kity |
| 4 | Nono |
+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> create table exam (id int ,grade int );
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)mysql> desc exam;
+-------+---------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+---------+------+-----+---------+-------+
| id | int(11) | YES | | NULL | |
| grade | int(11) | YES | | NULL | |
+-------+---------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql> insert into exam values(1,56),(2,76),(11,82);
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0mysql> select*from exam;
+------+-------+
| id | grade |
+------+-------+
| 1 | 56 |
| 2 | 76 |
| 11 | 82 |
+------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql>
查询所有学生的成绩,如果这个学生没有成绩,也要将学生的个人信息显示出来
mysql> select *from stu;
+------+------+
| id | name |
+------+------+
| 1 | Jack |
| 2 | Tom |
| 3 | Kity |
| 4 | Nono |
+------+------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select *from exam;
+------+-------+
| id | grade |
+------+-------+
| 1 | 56 |
| 2 | 76 |
| 11 | 82 |
+------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select *from stu left join exam on stu.id=exam.id;
+------+------+------+-------+
| id | name | id | grade |
+------+------+------+-------+
| 1 | Jack | 1 | 56 |
| 2 | Tom | 2 | 76 |
| 3 | Kity | NULL | NULL |
| 4 | Nono | NULL | NULL |
+------+------+------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select *from stu inner join exam on stu.id=exam.id;
+------+------+------+-------+
| id | name | id | grade |
+------+------+------+-------+
| 1 | Jack | 1 | 56 |
| 2 | Tom | 2 | 76 |
+------+------+------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)mysql>
左外连接(LEFT JOIN)的查询结果显示了stu表中所有的学生,包括那些在exam表中没有成绩的学生。对于没有成绩的学生(如Kity和Nono),成绩列(grade)显示为NULL。这说明左外连接包括了左表(stu)的所有行,如果右表(exam)中没有匹配的行,则相关列填充NULL。
内连接(INNER JOIN)的查询结果仅显示了那些在stu表和exam表中都有记录的学生。这意味着只有那些既在学生表中也在成绩表中有对应记录的学生才会被显示出来。例如,Jack和Tom的记录被显示了出来,因为他们在两个表中都有对应的记录。而Kity和Nono没有在exam表中的对应记录,所以他们不在查询结果中。
总结来说,外连接(特别是左外连接)用于查询主表(LEFT JOIN左侧的表)中的所有记录,并尝试匹配外表(右侧的表)中的记录。如果外表中没有匹配的记录,则结果集中对应的列会被填充NULL。内连接(INNER JOIN)则仅返回两个表中都有匹配的记录。这些特性使得外连接和内连接在数据查询中各有适用的场景。
对stu表和exam表联合查询,把所有的成绩都显示出来,即使这个成绩没有学生与之对应,也要显示出来
mysql> select*from stu right join exam on stu.id =exam.id;
+------+------+------+-------+
| id | name | id | grade |
+------+------+------+-------+
| 1 | Jack | 1 | 56 |
| 2 | Tom | 2 | 76 |
| NULL | NULL | 11 | 82 |
+------+------+------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select *from exam left join stu on stu.id=exam.id;
+------+-------+------+------+
| id | grade | id | name |
+------+-------+------+------+
| 1 | 56 | 1 | Jack |
| 2 | 76 | 2 | Tom |
| 11 | 82 | NULL | NULL |
+------+-------+------+------+
3 rows in set (0.01 sec)mysql>
右外连接(RIGHT JOIN)的查询结果展示了exam表中所有的记录,包括那些在stu表中没有对应id的记录。在这个例子中,学生id为11的记录在stu表中没有对应的条目,因此name列显示为NULL。这表明右外连接包括了右表(exam)的所有行,如果左表(stu)中没有匹配的行,则相关列填充NULL。
左外连接(LEFT JOIN)的查询结果与右外连接的查询相反,显示了exam表中所有记录的另一种方式,同时尝试匹配stu表中的记录。与右外连接的结果相同,学生id为11的记录在stu表中没有匹配,导致name列为NULL。
这两个查询展示了外连接的互补性质:
右外连接(RIGHT JOIN)强调了右侧表(在ON关键字右边的表,本例中为exam)的所有行,即使左侧表(stu)中没有匹配的行。
左外连接(LEFT JOIN)强调了左侧表(在ON关键字左边的表,本例中为exam,由于查询的书写方式,实际操作作为左侧表处理)的所有行,即使右侧表(stu)中没有匹配的行。
列出部门名称和这些部门的员工信息,同时列出没有员工的部门
mysql> select *from emp;
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno |
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| 007369 | SMITH | CLERK | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 | 800.00 | NULL | 20 |
| 007499 | ALLEN | SALESMAN | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 | 300.00 | 30 |
| 007521 | WARD | SALESMAN | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 | 500.00 | 30 |
| 007566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 | NULL | 20 |
| 007654 | MARTIN | SALESMAN | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 | 30 |
| 007698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 | NULL | 30 |
| 007782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 | NULL | 10 |
| 007788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 007839 | KING | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 | NULL | 10 |
| 007844 | TURNER | SALESMAN | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 | 0.00 | 30 |
| 007876 | ADAMS | CLERK | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 | NULL | 20 |
| 007900 | JAMES | CLERK | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 | 950.00 | NULL | 30 |
| 007902 | FORD | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 007934 | MILLER | CLERK | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 | NULL | 10 |
+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)mysql> select distinct deptno from emp;
+--------+
| deptno |
+--------+
| 20 |
| 30 |
| 10 |
+--------+
3 rows in set (0.00 sec)mysql> select*from dept;
+--------+------------+----------+
| deptno | dname | loc |
+--------+------------+----------+
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK |
| 20 | RESEARCH | DALLAS |
| 30 | SALES | CHICAGO |
| 40 | OPERATIONS | BOSTON |
+--------+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno;
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| deptno | dname | loc | empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno |
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007369 | SMITH | CLERK | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 | 800.00 | NULL | 20 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007499 | ALLEN | SALESMAN | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 | 300.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007521 | WARD | SALESMAN | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 | 500.00 | 30 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 | NULL | 20 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007654 | MARTIN | SALESMAN | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 | NULL | 30 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 | NULL | 10 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007839 | KING | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 | NULL | 10 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007844 | TURNER | SALESMAN | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 | 0.00 | 30 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007876 | ADAMS | CLERK | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 | NULL | 20 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007900 | JAMES | CLERK | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 | 950.00 | NULL | 30 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007902 | FORD | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007934 | MILLER | CLERK | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 | NULL | 10 |
| 40 | OPERATIONS | BOSTON | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
15 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno order by dept.deptno desc;
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| deptno | dname | loc | empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno |
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| 40 | OPERATIONS | BOSTON | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007900 | JAMES | CLERK | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 | 950.00 | NULL | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007499 | ALLEN | SALESMAN | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 | 300.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007654 | MARTIN | SALESMAN | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007844 | TURNER | SALESMAN | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 | 0.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007521 | WARD | SALESMAN | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 | 500.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 | NULL | 30 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007876 | ADAMS | CLERK | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007369 | SMITH | CLERK | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 | 800.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007902 | FORD | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007934 | MILLER | CLERK | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 | NULL | 10 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 | NULL | 10 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007839 | KING | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 | NULL | 10 |
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
15 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno order by dept.deptno asc;
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| deptno | dname | loc | empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | comm | deptno |
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007934 | MILLER | CLERK | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 | NULL | 10 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007782 | CLARK | MANAGER | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 | NULL | 10 |
| 10 | ACCOUNTING | NEW YORK | 007839 | KING | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 | NULL | 10 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007788 | SCOTT | ANALYST | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007876 | ADAMS | CLERK | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007369 | SMITH | CLERK | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 | 800.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007566 | JONES | MANAGER | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 | NULL | 20 |
| 20 | RESEARCH | DALLAS | 007902 | FORD | ANALYST | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 | NULL | 20 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007900 | JAMES | CLERK | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 | 950.00 | NULL | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007499 | ALLEN | SALESMAN | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 | 300.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007654 | MARTIN | SALESMAN | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007844 | TURNER | SALESMAN | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 | 0.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007521 | WARD | SALESMAN | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 | 500.00 | 30 |
| 30 | SALES | CHICAGO | 007698 | BLAKE | MANAGER | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 | NULL | 30 |
| 40 | OPERATIONS | BOSTON | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |
+--------+------------+----------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
15 rows in set (0.00 sec)mysql> select dname,ename,dept.deptno from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno order by dept.deptno asc;
+------------+--------+--------+
| dname | ename | deptno |
+------------+--------+--------+
| ACCOUNTING | CLARK | 10 |
| ACCOUNTING | MILLER | 10 |
| ACCOUNTING | KING | 10 |
| RESEARCH | FORD | 20 |
| RESEARCH | JONES | 20 |
| RESEARCH | SMITH | 20 |
| RESEARCH | ADAMS | 20 |
| RESEARCH | SCOTT | 20 |
| SALES | BLAKE | 30 |
| SALES | WARD | 30 |
| SALES | TURNER | 30 |
| SALES | MARTIN | 30 |
| SALES | ALLEN | 30 |
| SALES | JAMES | 30 |
| OPERATIONS | NULL | 40 |
+------------+--------+--------+
15 rows in set (0.00 sec)mysql>
查询员工表 (emp) 和部门表 (dept):
select * from emp; 查询显示了emp表中所有的员工记录。
select * from dept; 查询显示了dept表中所有的部门记录。
使用DISTINCT关键字查询唯一的部门编号 (deptno):
select distinct deptno from emp; 查询从emp表中检索不重复的部门编号。这可以帮助了解有多少不同的部门拥有员工。
左外连接查询:
select * from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno; 这个查询使用左外连接来检索dept表中的所有部门记录以及与之匹配的emp表中的员工记录。如果某个部门没有员工,对应的员工字段将为NULL。这确保了即使某些部门没有员工,部门信息也会被检索出来。
根据部门编号 (deptno) 降序排序:
select * from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno order by dept.deptno desc; 这个查询不仅执行了左外连接,还按照部门编号降序排列了结果。
根据部门编号 (deptno) 升序排序:
select * from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno order by dept.deptno asc; 类似地,这个查询执行了左外连接,但是按照部门编号升序排列了结果。
选择特定字段进行展示:
select dname, ename, dept.deptno from dept left join emp on dept.deptno=emp.deptno order by dept.deptno asc; 这个查询选择了部门名称(dname)、员工名称(ename)和部门编号(dept.deptno)作为输出,并按部门编号升序排列。这样的查询有助于快速查看每个部门及其员工的概览。
结尾
最后,感谢您阅读我的文章,希望这些内容能够对您有所启发和帮助。如果您有任何问题或想要分享您的观点,请随时在评论区留言。
同时,不要忘记订阅我的博客以获取更多有趣的内容。在未来的文章中,我将继续探讨这个话题的不同方面,为您呈现更多深度和见解。
谢谢您的支持,期待与您在下一篇文章中再次相遇!
相关文章:
【十一】【SQL】外连接(左外连接,右外连接)
数据库中的外连接(Outer Join)用于连接两个表,并包括两个表中的匹配行以及左表(LEFT JOIN)或右表(RIGHT JOIN)中未匹配的行。外连接分为两种主要类型: 左外连接(LEFT OU…...
敏捷开发模型:一种灵活、协作和持续的软件开发方法
敏捷开发模型:一种灵活、协作和持续的软件开发方法 引言 在软件开发领域,随着市场需求的不断变化和技术的迅速发展,传统的瀑布模型逐渐暴露出其局限性。为了应对这些挑战,敏捷开发模型应运而生。敏捷开发模型强调灵活、协作和持…...
软件设计师10--计算机组成与体系结构章节回顾
软件设计师10--计算机组成与体系结构章节回顾 章节重要内容考情分析 章节重要内容 考情分析...
数据库分库分表中间件选择
目前分库分表的中间件有三种设计思路,分别是: 采用分散式架构,适用于用Java开发的高性能轻量级OLTP应用程序,以Sharding-JDBC为代表。采用中间层Proxy架构,提供了静态输入和所有语言支持,适用于OLAP应用程…...
代码随想录算法训练营第22天|235.二叉搜索树的最近公共祖先、701.二叉搜索树中的插入操作、450.删除二叉搜索树中的节点
目录 一、力扣235.二叉搜索树的最近公共祖先1.1 题目1.2 思路1.3 代码 二、力扣701.二叉搜索树中的插入操作2.1 题目2.2 思路2.3 代码 三、力扣450.删除二叉搜索树中的节点3.1 题目3.2 思路3.3 代码3.4 总结 一、力扣235.二叉搜索树的最近公共祖先 1.1 题目 1.2 思路 利用二叉…...
基于SpringBoot的医护人员排班系统详细开题报告(源码)
项目源码:https://gitee.com/oklongmm/biye2 引言 医护人员排班系统是医疗机构中的重点管理工作之一。借助现代化的计算机技术,可以大大提升排班的效率和精准度。因此,本研究旨在使用SpringBoot框架设计和实现一个功能完善的医护人员排班…...
CDH6.3.1离线安装
一、从官方文档整体认识CDH 官方文档地址如下: CDH Overview | 6.3.x | Cloudera Documentation CDH是Apache Hadoop和相关项目中最完整、测试最全面、最受欢迎的发行版。CDH提供Hadoop的核心元素、可扩展存储和分布式计算,以及基于Web的用户界面和重…...
Pytorch之卷积操作
卷积是一种基本的数学操作,常用于信号处理和图像处理领域。在计算机视觉中,卷积操作是一种重要的技术,用于提取图像的特征并进行图像处理。 卷积操作基于一个卷积核(也称为滤波器或权重),它是一个小的矩阵…...
2024年春招小红书前端实习面试题分享
文章目录 导文面试重点一、方便介绍一下,你之前实习都做了什么嘛?二、 可以讲一下封装组件相关逻辑嘛?1. 为什么要封装组件?2. 封装组件的步骤3. 封装组件的原则4. 组件的复用和扩展5. 组件的维护和文档 三、项目的性能优化你有什…...
软件测试--性能测试工具JMeter
软件测试--性能测试工具JMeter 主流性能测试工具1.主流性能测试工具Loadrunner和Jmeter对比 —— 相同点2.主流性能测试工具Loadrunner和Jmeter对比 —— 不同点JMeter基本使用JMeter环境搭建1.安装JDK:2.安装Jmeter:3.注意点:JMeter功能概要1. JMeter文件目录介绍1.1 bin目…...
c++/c图的邻近矩阵表示
#include<iostream> using namespace std;#define MaxVerterNum 100 typedef char VerterType; typedef int EdgeType; typedef struct {VerterType vexs[MaxVerterNum]; // 存储顶点EdgeType edges[MaxVerterNum][MaxVerterNum]; // 存储邻接矩阵int n, e; // 顶点数和边…...
cocos-lua定时器用法
本文介绍cocos-lua(非Quick-cocos)的定时器用法 定时器按是否会随节点销毁,可分为节点调度器和全局调度器 一.节点调度器 frameworks\cocos2d-x\cocos\scripting\lua-bindings\script\cocos2d\deprecated.lua中实现了了schedule和 performWithDelay 1.1.schedul…...
激活函数Swish(ICLR 2018)
paper:Searching for Activation Functions 背景 深度网络中激活函数的选择对训练和任务表现有显著的影响。目前,最成功和最广泛使用的激活函数是校正线性单元(ReLU)。虽然各种手工设计的ReLU替代方案被提出,但由于在…...
【C++ 标准流,文件流】
C 标准流,文件流 ■ 标准输入,输出流,■ 文件流(ofstream写入,ifstream读取,fstream创建-写入-读取)■ open()■ ofstream■ ifstream■ 流插入<<■ 文件位置指针 ■ 标准输入,…...
【排序】详解冒泡排序
一、思想 冒泡排序的基本思想是利用两两比较相邻记录的方式,通过一系列的比较和交换操作,使得较大或较小的元素逐渐移动到数列的一端。在每一轮的排序过程中,都会从数列的起始位置开始,对相邻的元素进行比较,如果它们…...
什么是Docker容器?
Docker是一种轻量级的虚拟化技术,同时是一个开源的应用容器运行环境搭建平台,可以让开发者以便捷方式打包应用到一个可移植的容器中,然后安装至任何运行Linux或Windows等系统的服务器上。相较于传统虚拟机,Docker容器提供轻量化的…...
(C++练习)选择题+编程题
个人主页:Lei宝啊 愿所有美好如期而遇 选择题 以下程序输出结果是什么() class A{public:virtual void func(int val 1){ std::cout<<"A->"<< val <<std::endl;}virtual void test(){ func();}};class B…...
【鸿蒙开发】第十五章 ArkTS基础类库-并发
1 简述 并发是指在同一时间段内,能够处理多个任务的能力。为了提升应用的响应速度与帧率,以及防止耗时任务对主线程的干扰,OpenHarmony系统提供了异步并发和多线程并发两种处理策略,ArkTS支持异步并发和多线程并发。并发能力在多…...
华为数通方向HCIP-DataCom H12-821题库(多选题:21-40)
第21题 管理员在配置 VRRP 时,下面哪些不是必须配置的? A.抢占模式 B.抢占延时 C.虚拟IP 地址 D.虚拟路由器的优先级 【参考答案】ABD 【答案解析】 VRRP的作用之一是提供一个虚拟的IP地址,用作默认网关,用来实现冗余和故障转移。因此,配置虚拟IP地址是必须的。华为设备vr…...
【简单模拟】第十三届蓝桥杯省赛C++ B组《刷题统计》(c++)
1.题目描述 小明决定从下周一开始努力刷题准备蓝桥杯竞赛。 他计划周一至周五每天做 a 道题目,周六和周日每天做 b 道题目。 请你帮小明计算,按照计划他将在第几天实现做题数大于等于 n 题? 2.输入格式 输入一行包含三个整数 a,b 和 n。…...
椭圆曲线密码学(ECC)
一、ECC算法概述 椭圆曲线密码学(Elliptic Curve Cryptography)是基于椭圆曲线数学理论的公钥密码系统,由Neal Koblitz和Victor Miller在1985年独立提出。相比RSA,ECC在相同安全强度下密钥更短(256位ECC ≈ 3072位RSA…...
【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】
第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...
CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署
一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架,相比 MapReduce 具有以下核心优势: 内存计算:数据可常驻内存,迭代计算性能提升 10-100 倍(文档段落:3-79…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表
1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...
LLM基础1_语言模型如何处理文本
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器" torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器 理解词嵌入:给词语画"…...
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接:3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下: class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...
HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit(传感器服务)# 前言 在运动类应用中,运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据,如配速、距离、卡路里消耗等,用户可以更清晰…...
Mysql中select查询语句的执行过程
目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析(Parser) 2.4、执行sql 1. 预处理(Preprocessor) 2. 查询优化器(Optimizer) 3. 执行器…...
Python Ovito统计金刚石结构数量
大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...
