left相关知识
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MySQL LEFT JOIN语句Summary: in this tutorial, you will learn about MySQL LEFT JOIN clause and how to apply it to query data from two or more database tables.Introducing to MySQL LEFT JOINThe MySQL LEFT JOIN clause allows you to query data from two or more database tables. The LEFT JOIN clause is an optional part of the SELECT statement, which appears after the FROM clause.Let’s assume that we are going to query data from two tables T1&
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SQL Server LEFT FunctionsLEFT(string, n)函数,是处理字符数据获取子字符串。第一个参数是将要处理的字符串,第二个参数,是从字符串的左边开始截取的字符个数。例子:DECLARE @string NVARCHAR(50) = 'Mr. John'SELECT LEFT(@string,3) AS [New String] 结果:
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SQL Server中的LEFT、RIGHT函数SQL Server中的LEFT、RIGHT函数。 LEFT:返回字符串中从左边开始指定个数字符。 LEFT(character_expression,integer_expression); RIGTH:返回字符串从右边开始指定个数字符。 RIGHT(character_expression,integer_expression); 例: SELECT LEFT('abcedf',3) as leftResult; -- 返回从左侧数前 3 个字符,第二个参数不接收负数,会报错 SELECT RIGHT('abcedf',3) as rightResult; -- 返回从右侧数前 3 个字符 本文来自木庄网络博客> SQL Server中的LEFT、RIGHT函数
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T-SQL LEFT JOIN外联接 LEFT OUTER JOIN,其中关键词OUTER是可选的。LEFT JOIN是表示列出左表所有记录,右表没有匹配的列使用NULL作为占有符。演示例子,两张表来自http://www.cnblogs.com/insus/articles/1977561.html这里的[Machine]表和[Job]表。例子演示,取得所有分配有工单和没有分配工作单的机器记录:View Code SELECT M.[M_Id],J.[J_Id],[MachineName],[LineName],[JobNumber],[J_Date] FROM [dbo].[Machine] AS MLEFT OUTER JOIN --OUTER关键词是可选的。[dbo].[Job] AS JON (M.[M_Id] = J.[M_Id]) 执行结果:
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- 2.LEFT JOIN 左连接 以课程表 course 和 teacher 左连接为例:SELECT c.id AS course_id,c.*,t.* FROM course c LEFT JOIN teacher t ON c.teacher_id=t.id; 执行结果如下图:Tips:这对上述 sql 语句说明如下:c.id AS course_id 表示将 course表 中 id 字段重命名为 course_id 展示,其目的是为了防止和 teacher表 中 id 字段混淆;c.* 表示 course 表所有字段数据;t.* 表示 teacher 表字段所有数据;ON 后面跟着的条件是连接表的条件;course c 表示将 course 简写为 c, teacher t 表示将 teacher 简写为 t;LEFT JOIN 为左连接,是以左边的表为’基准’,若右表没有对应的值,用 NULL 来填补。
- 3. 快速排序算法的 Python 实现 首先我们实现上面的核心步骤,代码如下:# 代码位置:sort_algorithms.pydef get_num_position(nums, left, right): # 默认基准值为第一个 base = nums[left] while left < right: # 从最右边向左直到找到小于基准值的数 while left < right and nums[right] >= base: right -= 1 # 将小于基准数的值放到右边,left原来位置放的是基准值(base) nums[left] = nums[right] # 然后从左边往右遍历,直到找到大于基准值的数 while left < right and nums[left] <= base: left += 1 # 然后将left位置上的值放到right位置上,right位置上的值原本为base值 nums[right] = nums[left] # left=right的位置上就是基准值 nums[left] = base return left
- 5. 优化快速排序算法 对于优化快速排序,在这里我们只考虑最简单的一种优化思路,就是基准数的选择。前面的快排算法中,我们都是选择列表的第一个元素作为基准数,这在列表随机的情况下是没有什么问题的,但对本身有序的列表进行排序时,时间复杂度就会退化到 O(n2)O(n^2)O(n2)。我们来进行相关测试:# 冒泡排序算法import datetimeimport randomfrom sort_algorithms import get_num_position, quick_sort# python默认递归次数有限制,如果不进行设置,会导致超出递归最大次数import sys sys.setrecursionlimit(1000000)if __name__ == '__main__': # 对于设置10000,本人电脑会出现栈溢出错误 # nums = [random.randint(10, 10000) for i in range(6000)] nums = [i for i in range(6000)] start = datetime.datetime.now() quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1) end = datetime.datetime.now() print('Running time: %s Seconds' % (end-start))第一个注释的语言是对 nums 列表随机生成,而第二个直接情况是直接生成有序的列表。我们分别看执行结果:# 随机列表快排PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.027907 Seconds# 有序列表快排PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:02.159677 Seconds可以看到明显的差别,差不多差了 80 倍,这确实是纯快排算法存在的一个问题。如果我们往这个有序列表中插入少量随机数,打破有序的情况,会看到性能会有较大提升。这个问题的根源在于基准数目的选择,对于有序的列表排序时每次都是选择的最小或者最大的值,这就是最坏的情况。一个显而易见的改进策略就是随机选择列表中的值作为基准数,另一种是从头 (left)、中 ([left + right] // 2) 和尾 (right) 这三个元素中取中间值作为基准数。我们分别进行测试:import randomdef get_base(nums, left, right): index = random.randint(left, right) if index != left: nums[left], nums[index] = nums[index], nums[left] return nums[left]def get_base_middle(nums, left, right): if left == right: return nums[left] mid = (left + right) >> 1 if nums[mid] > nums[right]: nums[mid], nums[right] = nums[right], nums[mid] if nums[left] > nums[right]: # nums[left]最大,nums[right]中间,所以交换 nums[left], nums[right] = nums[left], nums[mid] if nums[mid] > nums[left]: # 说明nums[left]最小, nums[mid]为中间值 nums[left], nums[mid] = nums[mid], nums[left] return nums[left]def get_num_position(nums, left, right): # base = nums[left] # 随机基准数 base = get_base(nums, left, right) # base = get_base_middle(nums, left, right) while left < right: # 和前面相同,以下两个while语句用于将基准数放到对应位置,使得基准数左边的元素都小于它,右边的数都大于它 while left < right and nums[right] >= base: right -= 1 nums[left] = nums[right] while left < right and nums[left] <= base: left += 1 nums[right] = nums[left] # 基准数的位置,并返回该位置值 nums[left] = base return left改进后的测试结果如下:# 有序列表-随机基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.021890 Seconds# 随机列表-随机基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.026948 Seconds# 有序列表-中位数基准值PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.012944 Seconds# 随机列表-中位数基准值 PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.020933 Seconds可以看到使用中位数基准值在有序列表情况下排序速度更快。最后还有一个简单的常用优化方案,就是当序列长度达到一定大小时,使用插入排序。# 改造前面的插入排序算法def insert_sort(nums, start, end): """ 插入排序 """ if not nums: return False for i in range(start + 1, end + 1): t = nums[i] for j in range(i - 1, start - 1, -1): k = j if nums[j] <= t: k = k + 1 break nums[j + 1] = nums[j] nums[k] = t return True # ...def quick_sort(nums, start, end): """ 快速排序算法 """ if (end - start + 1 < 10): # 在排序的数组小到一定程度时,使用插入排序 insert_sort(nums, start, end) return # 找到基准数位置,同时调整好数组,使得基准数的左边小于它,基准数的右边都是大于它 pos = get_num_position(nums, start, end) # 递归使用快排,对左边使用快排算法 quick_sort(nums, start, pos - 1) # 对右边元素使用快排算法 quick_sort(nums, pos + 1, end)下面是使用【随机基准+插入排序优化】的测试结果如下:# 有序列表-[随机基准+使用插入排序优化]PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.010962 Seconds# 无序列表-[随机基准+使用插入排序优化]PS C:\Users\spyinx\Desktop\学习教程\慕课网教程\算法慕课教程\code> & "D:/Program Files (x86)/python3/python.exe" c:/Users/spyinx/Desktop/学习教程/慕课网教程/算法慕课教程/code/test_algorithms.pyRunning time: 0:00:00.018935 Seconds可以看到这些小技巧在真正大规模数据排序时会有非常明显的效果。更多的优化方法以及测试,读者可以自行去实验和测试,这里就不再继续讲解了。
- 2.2 设定表格列内容的对齐方式 在分割线上使用 「冒号 :」可以定义列内容的对齐方式。实例 2:#### 表格内容的对齐|左对齐|居中对齐|右对齐||:--|:--:|--:||1|张三|17岁||2|李四|18岁||3|王五|19岁|其渲染结果如下:其转换后的 html 的内容如下:<table><thead><tr><th align="left">左对齐</th><th align="center">居中对齐</th><th align="right">右对齐</th></tr></thead><tbody><tr><td align="left">1</td><td align="center">张三</td><td align="right">17岁</td></tr><tr><td align="left">2</td><td align="center">李四</td><td align="right">18岁</td></tr><tr><td align="left">3</td><td align="center">王五</td><td align="right">19岁</td></tr></tbody></table>
- 2. 左外连接 左外连接(Left Outer Join),简称左连接(Left Join);若 A 和 B 两表进行左外连接,会在结果中包含左表(即表 A)的所有记录,即使那些记录在右表B 没有符合连接条件相应的匹配记录,未匹配的记录会给予 NULL 填充。维恩图表示如下:
- 2.2 左连接 SQL 语法:...left join table_name on table_name构建一条测试 SQL:select * from test_a a left join test_b b on a.name = b.name; ,执行结果如下图:左连接执行结果执行结果解释:左连接(left join)是左外连接(left outer join)的简写,左连接会将左表(test_a)的所有记录都展示出来,而右表(test_b)只会展示符合搜索条件(上图中的 on condition)的搜索记录,其他记录以 NULL 作为补全。即展示两个集合的交集以及左边集合的剩余部分数据:集合左交集
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