统计分析算法求优化方案--多对多数据集合的包含次数统计

问题描述

统计分析算法求优化方案--多对多数据集合的包含次数统计

两组数据,一组为产品ID,一组为专柜号,一个产品会对应多个专柜号,一个专柜号会对应多个产品ID,统计任意两种产品出现在一个专柜里的次数

时间: 2024-11-03 19:59:17

统计分析算法求优化方案--多对多数据集合的包含次数统计的相关文章

多表查询求优化方案或思路

问题描述 刚拿到一个需求,需要在一个页面查询11个表,速度会很慢,求好的思路:需求有点类似,一个网站有很多任务,到一个任务详情页要查看他是否满足这些任务,11个任务相关记录在11个表里,查询需要查询11个表,如果网站人数太大访问量太大,会导致页面刷不出来 解决方案 解决方案二:有人遇到类似情况吗?想个好的思路,11个表里的数据还是时事的,所以用中间表的话也需要全部查一下解决方案三:创建一个视图用Unionall关联11个表的相关数据解决方案四:最好还是写好优化的查询语句,然后采用缓存来处理

百度下拉列表算法调整 优化推广新方案

  列表算法调整 优化推广新方案-最优化理论与算法">  看过这张图之后我相信一些平时观察细微的人立马就发现了,是的,就以前百度搜索引擎下拉列表的习惯来说,搜索某个字.词之后出现的只会是这个字.词的延伸词语,并且这些延伸词语都是每日搜索量比较高的词语才会出现在搜索引擎下拉列表中.比如我们搜索"网上",下拉列表只会出现"网上银行""网上营业厅""网上兼职"这类" www.111cn.net "

sql计算‘去年同期’的问题,求一优化方案,谢谢。

问题描述 sql计算'去年同期'的问题,求一优化方案,谢谢. SELECT a.period, a.type, a.commodity, a.export, a. CODE, a.unit, a.number, -- 当月量 a.total_number, -- 累积量 a.amount, -- 当月金额 a.total_amount, -- 累计金额 ( SELECT number FROM c_now_data b WHERE CAST(b.period AS CHAR(50)) = CAS

从度娘算法的升级!要学会反思优化策略、调整优化方案

中介交易 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html">SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 度娘每次算法的升级演变,都将会给广大站长朋友带来灾难性的打击,以至于很多站长对度娘可谓真是提心吊胆,真怕那一天自己的站也不小心被度娘降权乃至K站.拔毛等.笔者现在正着手所优化关于销售"咖啡机"的网站也是如此,有时候真的很担心突然一天,自己所优化的这个"咖啡机"站被度娘惩罚.需然笔者自从接手该站时,所采取

c语言-C语言质因数分解超时,求优化,有什么好算法也说一下

问题描述 C语言质因数分解超时,求优化,有什么好算法也说一下 #include #include int su(unsigned n) { if(n==0) { return 0; } else if(n==1) { return 0; } else if(n==2||n==3) { return 1; } else { int k,g=2; k=sqrt(n); while(g<k) { if(n%g==0) { return 0; goto kk; } g++; } if(n%g!=0) {

c语言-基于C语言,用蚁群算法求最优路径。百度复制粘贴的别来了。。。要求可以直接运行的代码哈

问题描述 基于C语言,用蚁群算法求最优路径.百度复制粘贴的别来了...要求可以直接运行的代码哈 一个人从上海大学出发,经过若干个地点,路线不重复走,最后回到上海大学,找三条优化路线. 上海大学:北纬N31°19′5.86″ 东经E121°23′21.52″ 星雨城:北纬N31°19′46.58″ 东经E121°24′9.29″ 大康公寓:北纬N31°19′18.88″ 东经E121°25′3.98″ 文景楼:北纬N22°35′23.78″ 东经E113°52′50.67″ 大场中学:北纬N31°

多表关联查询效率就很低,有没有只改SQL的优化方案?

问题描述 简化模型如下:select * from t,ut,uwhere t.tid = ut.tid and ut.uid = u.uid其中t表和ut表的数据量都在300W的样子,u表的数据量200条左右查询时间在10秒左右有没有什么好的优化方案?只从数据库这一层来做优化的(历史原因:任SB设计人员非要搞了一个中间表ut,实际上在t表中多搞一个uid的字段就好了,然后可以废除ut表,但是修改模型的话代价太大了) 解决方案 一下子查询出来这么多数据时间当然久了,试着查询出100条记录试试,如

地图点聚合优化方案

一.为什么需要点聚合       在地图上查询结果通常以标记点的形式展现,但是如果标记点较多,不仅会大大增加客户端的渲染时间,让客户端变得很卡,而且会让人产生密集恐惧症(图1).为了解决这一问题,我们需要一种手段能在用户有限的可视区域范围内,利用最小的区域展示出最全面的信息,而又不产生重叠覆盖. 图1 二.已尝试的方案---kmeans          直觉上用聚类算法能较好达成我们目标,因此采用简单的kmeans聚类.根据客户端的请求,我们知道了客户端显示的范围,并到索引引擎里取出在此范围内

sql-SQL表中t表有30个字段,假设有28个字段需要做分数统计,有没优化方案能够实现

问题描述 SQL表中t表有30个字段,假设有28个字段需要做分数统计,有没优化方案能够实现 假设t表有30个字段,其中28个字段需要做分数统计,f1(5分)f2(10分)f3(8分)...F28(x分) 每个字段的分数都不规则的,有什么优化方案做统计呢? 目前我现在做的办法是写了一个存储过程 用@sum统计分数 然后逐个字段做select查询,如果不为空@sum=@sum+分数 所以这里跪求各位大大看有没有解决方案 解决方案 不是很明白你的意思! sum(f1)~sum(f28),除了用存过,还