实现堆排序的算法思路是先创建堆，也就是从叶子节点起对每一层的孩子节点及其对应位置的父亲节点进行比较，较大的孩子节点替换较小的父亲节点，一级一级比较替换，就创建出了大根堆，小根堆反之。创建好大根堆以后，我们，将整棵树的根节点与最后最后一个节点替换位置，然后去除最后一个节点，在创建一个新的大根堆，以此类推，完成排序。代码如下：/\\\<p堆排

题目：在一个列表中存储以下元素：apple,grape,banana,pear，现要求将集合进行排序，返回集合中的最大的和最小的元素，并将排序后的结果打印在控制台上，要求的打印输出方法分别为默认toString输出、迭代器输出、for循环遍历输出和增强for循环输出。packagetest;importjava.util.;publicclassP

4.2单表查询　　4.2.1列名（表名）的别名（as可以不加）　　　　　给列名取别名既可以加as也可以不加。　（2008Sage、lower（Sdept）等可计算但无列名，需要指定列名）　　　　　原列名既可以作为判断条件，也可以排序；列名的别名只能用作排序，不能用作判断条件。　　　　　表名也可以有别名

sql示例如下：selectsuccess_time,query_time,order_nofrompro_return_plantwheret.success_timein(SELECTmax(success_time)FROMpro_return_planWHERE11ANDbill_

list排序方法一Comparator形式：1.比较数字List<Shoesall_shoesnewArrayList<Shoes();Collections.sort(all_shoes,newComparator<Shoes(){@Override/

概述1、MapReduce中，mapper阶段处理的数据如何传递给reducer阶段，是MapReduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫Shuffle2、Shuffle:数据混洗——（核心机制：数据分区，排序，局部聚合，缓存，拉取，再合并排序）3、具体来说：就是将MapTask输出的处理结果数据，按照Par

算法描述：有数组array，其长度为len。第一轮工作从末尾开始往前比较工作。如果末尾数据比他前一位数据大，则交换他们的位置，否则则不交换。无论本次比较的结果是交还是不交换，这两个数据都遵循了前一个数据比后一个数据大的结果。接下里向前移动一个工作位置，重复以上的操作。这样一轮比较结束。大的数据不断往前移动。如果他是最大的，就会一直往前移动。如果不是则说明数组

对于final域，编译器和处理器要遵守两个重排序规则。1）在构造函数内对一个final域的写入，与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。2）初次读一个包含final域的对象的引用，与随后初次读这个final域，这两个操作之间不能重排序。下面通过一些示例性的代码来分别说明这两个规则。 !(ht

\packagecom.utils;importjava.util.;publicclassUserPaixu{intage;Stringname;publicUserPaixu(intage,String

本文由京东搜索算法架构团队分享，主要介绍ApacheFlink在京东商品搜索排序在线学习中的应用实践。文章的主要大纲如下：1、背景2、京东搜索在线学习架构3、实时样本生成4、FlinkOnlineLearning5、监控系统6、规划总结一、背景在京东的商品搜索排序中，