我在面试时被问到这个问题。面试官和我对正确答案是什么意见不一。我想知道是否有人有这方面的任何数据。更新:我应该提到严格禁止使用shuffle()...抱歉。 最佳答案 shuffle($arr);:)编辑:我应该澄清一下……我对最佳的定义不仅涉及算法效率，还涉及代码的可读性和可维护性。使用标准库函数意味着维护更少的代码，也意味着更少的阅读。除此之外，您还可以与博士教授就最佳“真随机”函数展开长达一年的辩论，因此总会有人在随机化问题上与您持不同意见。 关于php-在不使用shuffle()
我正在尝试使用SHUFFLE函数随机显示FILE1.php或FILE2.php。这是我的代码:我遇到的问题-如果我不执行include'file1.php';而只是使用文本或代码，它工作正常。但是如果我随机播放INCLUDE函数，它会同时显示file1.php和file2.php。请帮忙。 最佳答案 当您将这两个文件分配给变量时，您就包括了这两个文件。包括从随机排列的数组中选择的文件。试试这个:$banner1='file1.php';$banner2='file2.php';$banners=array($banner1,$ban
在未来的java版本中，以下程序是否保证生成具有相同内容和顺序的列表？importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.Collections;importjava.util.List;importjava.util.Random;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Listlist=newArrayList(Arrays.asList("A","B","C","D"));Collections.shuffle(list,newRandom(
我正在寻找一种方法来随机播放不适合内存(大约40GB)的大量数据。我有大约3000万个条目，长度可变，存储在一个大文件中。我知道该文件中每个条目的开始和结束位置。我需要随机播放这些不适合RAM的数据。我想到的唯一解决方案是将包含从1到N的数字的数组打乱，其中N是条目数,与Fisher-Yatesalgorithm然后根据此顺序将条目复制到新文件中。不幸的是，此解决方案涉及大量查找操作，因此会非常慢。是否有更好的解决方案来对均匀分布的大量数据进行洗牌？ 最佳答案 首先解决shuffle问题。为此，请为您的条目发明一种哈希算法，该算法会
所以我有以下数组:String[]randomList=newString[16];randomList[0]="Dog";randomList[1]="Dog";randomList[2]="Cat";randomList[3]="Cat";randomList[4]="Mouse";randomList[5]="Mouse";randomList[6]="Car";randomList[7]="Car";randomList[8]="Phone";randomList[9]="Phone";randomList[10]="Game";randomList[11]="Game";ra
使用importjava.util.Collections;就像我应该的那样。不是GWT的。在GWT项目的共享文件夹中放置有错误的类。代码结构如下:ListqaList;qaList=newArrayList();qaList.add("12345mainst","tomah");qaList.add("124mainst","lacrosse");qaList.add("123main","yeeehahaaa");Collections.shuffle(qaList);给我这个错误:[ERROR][_012cfaexam]-Line109:Themethodshuffle(List
什么会促使人们使用这种方法？更新:我现在明白了。我喜欢Uri的理由“Shufflingisnotatrivialalgorithm”。这是千真万确的。 最佳答案 人们想要随机打乱有序的元素序列的原因可能有很多。例如，一副纸牌。洗牌不是一个简单的算法，正如排序不是-所以它很常见，需要一个库函数。至于为什么是列表——显然它必须是一个有序的集合，因此不是任何一般的集合。只保证列表及其子类型是有序的。Collections类不提供对数组的操作，但您可以(并且可能应该，为了性能)将ArrayList传递给此方法。
根据javadoc...Collections.fill()写成如下:publicstaticvoidfill(Listlist,Tobj){intsize=list.size();if(sizeitr=list.listIterator();for(inti=0;i很容易理解为什么他们不使用listIteratorif(size截至RandomAccess的条件。但是size有什么用呢？在上面？我的意思是，与使用iterator相比，是否有显着的性能优势？对于size>=FILL_THRESHOLD而不是size？我也看到了Collections.copy()的相同方法:public
备注：By远方时光原创，可转载，open合作微信公众号：大数据左右手 背景：在处理500个GB历史数据orderBy('key')时候遇到的shuffle问题org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException:Missinganoutputlocationforshuffle0partition0一般在执行数据量较大的spark任务时经常会出现MetadataFetchFailedException报错分析：这里是报的shuffle中获取不到元数据的异常，没有空间用于shuffle了shuffle又分为shuffleread(理解为map
在任何具体问题之前，请注意我的目标不是随机洗牌，而是像理想的发牌者对一组牌那样进行完美洗牌，即将一副牌分成两半，执行一次洗牌(将半副牌中的一张牌与另一半副牌中的一张牌交错)。(这实际上是Sedgewick的AlgorithmsinC第三版中的一项练习:nbr11.3第445页)所以，我对Fisher-Yatesshuffle等算法不感兴趣。也就是说，我的观点是在执行洗牌时避免使用任何辅助数组，我能够提供的代码如下:templatevoidtwo_way_shuffle(vector&data,intl,intr){intn=(r-l)+1;intm=(r+l)/2;if(n%2==0)
