带懒删除的 fib heap

只要想办法把 Euler Tour Tree 存数据库里就行了.

dijkstra 关于这个写过文章, 可以看看.
https://www.cs.utexas.edu/users/EWD/transcriptions/EWD08xx/EWD831.html

如果要在 clion 的 terminal 里输入, 推荐把 Emulate terminal in the output console 打开

这么大个公司, 不去大厂挖大佬, 来论坛问我们这些穷哥们?

建议发一下编译器的版本

或者试试看这样写
auto alloc = vector<int64_t>(2701131776 / 8 + 1);
char* yuanshuju = reinterpret_cast<char*>(alloc.data());

直接用 mysql 的事务 id 怎么样?

@249239432 r-tree ,kd-tree 这些数据结构都不行, 还得是我最爱的集群 for 循环最高效

很多年前收藏的 https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
当然看是不可能看的.

你可以写一个比较复杂的 reader 吧
用一个 queue 来实现 reader,
Read(p []byte) (n int, err error) 可以知道已经读了多少, 可以释放队列头部已使用的压缩数据
到 zlib.NewReader 读不出数据的时候, 再往 queue 里添加新的压缩数据

没试, 应该是可以的.

@SJH0402 你要是能直接把查询优化好, 有人会不听你的方案吗?

1. 把关键词列表放到一个 list, 去重排序, 并且把原先的关键词列表替换为这里的 rank, 关键词列表变成 list<list<rank>> 即把 string 离散化.

2. 把上面的 list<string> 变成 ac 自动机, 在文本中搜索. 得到一个 list<int>

3. 在 list<list<rank>>里搜索有哪几个 list<rank>是 list<int>的子序列, 在这里面抄一个最快的算法 https://leetcode.cn/problems/number-of-matching-subsequences/description/

个人建议别熔断, 做这种事情就是纯背锅的.

n = 3000000
id = [i for i in range(n)]
原价 = [random.random() * 99999999 for _ in range(n)]
厂家折扣 = [random.random() * 1000 for _ in range(n)]
卖家折扣 = [random.random() * 1000 for _ in range(n)]
买家折扣 = [random.random() * 1000 for _ in range(n)]
汇率 = [random.random() * 10 for _ in range(n)]

table = list(zip(id, 原价, 厂家折扣, 卖家折扣, 买家折扣, 汇率))


def sort_by(row):
id, 原价, 厂家折扣, 卖家折扣, 买家折扣, 汇率 = row
return 原价 - 厂家折扣 - 卖家折扣 - 买家折扣 * 汇率


import time

start = time.time()
table.sort(key=sort_by)

print(time.time() - start) # 1.0334241390228271


300w 行用 python 全部排序也才 1 秒, 数据库里 c/c++的排序怎么可能要 10 秒呢?
况且 limit n 的情况下只需要 O(n)的排序算法. python 里的还是 O(nlogn)的.

你该不会是把数据全拉到本地再计算的吧.

怎么上来就复读程序员思维? 我看 op 也没说要用技术来解决吧?

core dump 下来, 到本地的 goland 里看

Settings -> Build, Exections, Deployment -> Deployment -> optional -> Delete remote files when local are deleted;

要快应该得搞点 simd 吧(readme 里也提到了), 这个代码里好像也没有.

这个 sql 什么意思, 感觉逻辑很奇怪, 一般来说 open_time 应该小于 close_time 吧


总之想个办法, 把其中一个时间改成 between 一个较小的时间段, 性能应该就会好不少.

现在是 2 个大 set 取交集, 肯定很慢.