在属性A上建立B树索引所需空间1.44Xn/m*p，其中1.44是怎么来的呢？
在属性A上建立B树索引所需空间1.44Xn/m*p，其中1.44是怎么来的呢？
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1条回答
那一抹伤痕 2013-11-08 04:15关注即二叉搜索树：
1.
所有非叶子结点至多拥有两个儿子（
Left
和
Right
）；2.
所有结点存储一个关键字；3.
非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2013-11-07 01:03回答 1 已采纳 即二叉搜索树： 1. 所有非叶子结点至多拥有两个儿子（ Left 和 Right ）； 2. 所有结点存储一个关键字；
- 2022-05-13 09:24回答 2 已采纳 因为CBO觉得你加的这个hint太离谱了，消耗成本过高，因此它自行选择了成本更低的方式。你可以先尝试一下更新这个表的统计信息再试，如果依旧没有full，说明可能的确不适合用full另外，不同版本的数据
- 2021-06-21 17:03回答 1 已采纳 a表关联b表。left right关联只需要在b表建，inner两表都需要建
- 2023-10-31 18:16Sekiro_2的博客 西工大noj2023年100题 已更新到100题，3道WA，飞机、字符串替换、日出日落 代码托管仓库和pdf代码总结 1-10 1.Hello World 2.A+B 3.数据类型大小及范围 4.平均值 5.进制转换 6.浮点数输出 7.动态宽度输出 8.计算地球...
- 2023-03-28 11:14回答 4 已采纳 因为index函数永远找的都是第一次出现的位置，所以达不到你的要求。借助enumerate来获取索引，修改后的代码 result = {} cont_list = ['a','b','c','d','
- 2022-10-03 00:08回答 3 已采纳 function getPos(posX, posY) { let outerX = Math.ceil(posX / 90), outerY = Math.ceil(posY / 90)
- 2022-04-18 08:48回答 4 已采纳 建立索引?include_type_name=true这个是因为es7.*版本以上要求的，低于7版本的不用 put features/_doc/_mapping?include_type_name
- 2022-10-18 20:39不牌不改的博客 LSA pLSA 潜在语义分析 概率潜在语义分析 贝叶斯 单词向量空间 话题向量空间 非负矩阵分解 奇异值分解 TFIDF 单词频率-逆文本频率 term frequency-inverse document frequency
- 2021-10-14 21:51回答 3 已采纳 不对吧,不是应该只走了a索引吗?原因是 b是模糊查询,并不会走索引,根据最左前缀原则,b不走,则c也不会走;这个从索引长度可以看出来呀;索引长度为 4或者5(没设置 not null的情况下为5)很高
- 2019-08-27 16:57回答 1 已采纳 b-tree本质上就是使用二叉排序树来存储索引，因此对于你说的范围，它只要找到上下界，遍历就可以了。
- 2022-09-20 14:34回答 2 已采纳 闭包问题i是个全局变量，所以不管哪个触发，最终i都是同一个值你应该使用带参数的函数，把i传进来
- 2022-04-10 12:00风度78的博客 网络 A , A-LRN B C D E 参数数量 1.13亿 1.33亿 1.34亿 1.38亿 1.44 3.2 设计技巧 输入预处理：通道像素零均值化。 先统计训练集中全部样本的通道均值：所有红色通道的像素均值 、所有绿色通道的像素均值 、所有...
- 2017-11-05 17:25回答 1 已采纳 On computer one: $ go test same_test.go -run=! -bench=. -benchmem -count=3 goos: linux goarch: am
- 2021-01-03 23:25okbin1991的博客 【Bloom Filter】Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会...
- 2018-02-07 13:07寒小阳的博客 课程作业原地址：CS231n Assignment 1 作业及整理：@邓妍蕾 && @郭承坤 &...在前面的作业中你已经写了很多代码来实现很多的神经网络功能。Dropout, Batch Norm 和 2D卷积是深度学习在计算机
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