学习总结

最近主要看了RMQ算法的相关题目。这两天杂事比较多,所以看得进度比较慢。幸亏下周就没什么杂事啦,可以多学很多。

RMQ问题可以解决对于一个整数数组(也可以是其他可比较大小的元素类型)的任意区间[L, R]查询最值时,能在经过O(nlogn)的时间预处理后,做到O(1)时间复杂度的任意区间最大最小值查询。接下来大概写一下几种题目:

题目:给出一个非降序排列的整数数组a1,a2,...an,你的任务是对于一系列询问(i, j),回答ai,ai+1,...aj中出现最多次数的值所出现的次数?

思路:转化一下。把输入序列分成一段段由相同值构成的序列,然后对于每个查询[L,R]看他覆盖了哪些段,只要再这些连续的段范围内找出现次数的最大值即可,RMQ问题

题目思路:二维RMQ问题,求一个矩阵N*M中的一个小块矩阵内的最值问题.其中dmin[i][j][ii][jj]=x表示以(i , j)为左上角,以( i+(1<<ii)-1, j+(1<<jj)-1 )为右下角的矩阵内的最小值.dmax的值类似.把二维问题转变为一维问题来求解.

题目:在给定序列中求出一个区间,最小值是左边界,最大值是右边界。求最大区间长度。

思路:用RMQ存下最大值与最小值,然后枚举区间左边界,再用二分法找出满足“最小值是左边界”这个条件的最大区间的右边界编号,然后在这个区间里求出最大值,就是要求的区间了。

        
 

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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