1.STL 源码剖析：sort
2.Windows11+Metis5.1.0 gpmetis 分区分区源码bug问题
3.通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！策略策略
4.通达信主力资金动向底部逃顶分区KDJ指标公式源码
STL 源码剖析：sort
我大抵是太闲了。
更好的分区分区阅读体验。
sort 作为最常用的策略策略 STL 之一，大多数人对于其了解仅限于快速排序。源码源码宾果游戏源码
听说其内部实现还包括插入排序和堆排序，分区分区于是策略策略很好奇，决定通过源代码一探究竟。源码源码
个人习惯使用 DEV-C++，分区分区不知道其他的策略策略编译器会不会有所不同，现阶段也不是源码源码很关心。
这个文章并不是分区分区析完之后的总结，而是策略策略边剖边写。不免有个人的源码源码猜测。而且由于本人英语极其差劲，大抵会犯一些憨憨错误。
源码部分sort
首先，在 Dev 中输入以下代码：
然后按住 ctrl，鼠标左键sort，就可以跳转到头文件 stl_algo.h，并可以看到这个：
注释、js微信打飞机源码模板和函数参数不再解释，我们需要关注的是函数体。
但是，中间那一段没看懂……
点进去，是一堆看不懂的#define。
查了一下，感觉这东西不是我这个菜鸡能掌握的。
有兴趣的 戳这里。
那么接下来，就应该去到函数__sort 来一探究竟了。
__sort
通过同样的方法，继续在stl_algo.h 里找到 __sort 的源代码。
同样，只看函数体部分。
一般来说，sort(a,a+n) 是对于区间 [公式] 进行排序，所以排序的前提是 __first != __last。
如果能排序，那么通过两种方式：
一部分一部分的看。
__introsort_loop
最上边注释的翻译：这是排序例程的帮助程序函数。
在传参时，h5订餐系统源码除了首尾迭代器和排序方式，还传了一个std::__lg(__last - __first) * 2，对应 __depth_limit。
while 表示，当区间长度太小时，不进行排序。
_S_threshold 是一个由 enum 定义的数，好像是叫枚举类型。
当__depth_limit 为 [公式] 时，也就是迭代次数较多时，不使用 __introsort_loop，而是使用 __partial_sort（部分排序）。
然后通过__unguarded_partition_pivot，得到一个奇怪的位置（这个函数的翻译是无防护分区枢轴）。
然后递归处理这个奇怪的位置到末位置，再更新末位置，继续循环。
鉴于本人比较好奇无防护分区枢轴是什么，于是先看的__unguarded_partition_pivot。
__unguarded_partition_pivot
首先，找到了中间点。喜马拉雅fm源码
然后__move_median_to_first（把中间的数移到第一位）。
最后返回__unguarded_partition。
__move_median_to_first
这里的中间数，并不是数列的中间数，而是三个迭代器的中间值。
这三个迭代器分别指向：第二个数，中间的数，最后一个数。
至于为什么取中间的数，暂时还不是很清楚。
`__unguarded_partition`
传参传来的序列第二位到最后。
看着看着，我好像悟了。
这里应该就是实现快速排序的部分。
上边的__move_median_to_first 是为了防止特殊数据卡 [公式] 。经过移动的话，第一个位置就不会是最小值，放在左半序列的数也就不会为 [公式] 。
这样的话，__unguarded_partition 就是快排的主体。
那么，布林极限宽公式源码接下来该去看部分排序了。
__partial_sort
这里浅显的理解为堆排序，至于具体实现，在stl_heap.h 里，不属于我们的讨论范围。
（绝对不是因为我懒。）
这样的话，__introsort_loop 就结束了。下一步就要回到 __sort。
__final_insertion_sort
其中某常量为enum { _S_threshold = };。
其中实现的函数有两个：
__insertion_sort
其中的__comp 依然按照默认排序方式 < 来理解。
_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3
进入到_GLIBCXX_MOVE_BACKWARD3，是一个神奇的 #define：
其上就是move_backward：
上边的注释翻译为：
__unguarded_linear_insert
翻译为“无防护线性插入”，应该是指直接插入吧。
当__last 的值比前边元素的值小的时候，就一直进行交换，最后把 __last 放到对应的位置。
__unguarded_insertion_sort
就是直接对区间的每个元素进行插入。
总结
到这里，sort 的源代码就剖完了（除了堆的那部分）。
虽然没怎么看懂，但也理解了，sort 的源码是在快排的基础上，通过堆排序和插入排序来维护时间复杂度的稳定，不至于退化为 [公式] 。
鬼知道我写这么多是为了干嘛……
Windows+Metis5.1.0 gpmetis 源码bug问题
运行编译后的 gpmetis.exe 命令，预期应生成分区文件，但实际操作中却未能如愿，输出文件并未出现。
执行命令：
.\gpmetis.exe .\4elt.graph 4
结果并未产生文件，如预期的 4elt.graph.4 等分区文件。
深入代码追踪，困惑与不解随之而来。VS 提供的线索指向了异常的栈使用，这似乎与问题的根源相关。
经过细致排查，发现是数组的开辟过大，这并非必要，文件名的长度不至于如此。
对代码进行调整，修改数组的开辟大小。
调整后，程序能够正常输出信息，并生成预期的分区文件，如 4elt.graph.part.4。
此问题的解决为类似错误的处理提供了参考，修正方法可适用于其他情况。
本文档旨在记录并分享这一问题的解决过程，以供相关开发者参考与借鉴。
通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！
数据去重的Clickhouse探索
在大数据面试中，数据去重是一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识，但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异，尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。Hive去重
Hive中，distinct可能导致数据倾斜，而group by则通过分布式处理提高效率。面试时，理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而，对于大规模数据，Hive的处理速度往往无法满足需求。Clickhouse的登场
面对这个问题，Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引，以及动态生成和合并分区的能力。Clickhouse：Yandex开源的实时分析数据库，每秒处理亿级数据
MergeTree存储结构：基于列存储，通过合并树实现高效去重
数据分区和稀疏索引
Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间，极大地减少了查询范围，提高性能。优化后的去重速度
测试显示，Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度，特别是通过Bitmap机制，去重性能进一步提升。源码解析与原则
深入了解Clickhouse的底层原理，如Bitmap机制，对于优化去重至关重要，这体现了对业务实现性能影响的深度理解。总结与启示
对于数据去重，无论面试还是日常工作中，深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习，即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。通达信主力资金动向底部逃顶分区KDJ指标公式源码
通达信主力资金动向底部逃顶分区KDJ指标公式源码
该指标通过一系列计算和图形表示，帮助投资者分析股票价格走势及主力资金动向，进行底部和顶部的分区。具体指标公式如下：
1. STICKLINE函数用于绘制不同颜色的横线，表示股价在不同区间的表现，如绿色横线表示股价处于安全区间，红色横线表示股价接近风险区。
2. 走势A和走势B的计算分别代表短期和中长期走势的移动平均，帮助投资者判断趋势的转变。
3. GZGZH和GCGN分别代表走势A和走势B，通过绘制带状区间，显示两者间的差距，进一步分析趋势的强弱。
4. 转折点指标综合考虑了K线、CCI和MACD指标，用于识别价格走势的关键转折点，为投资者提供决策依据。
5. VR指标通过计算成交量的变动情况，结合价格变化，识别出买卖双方力量的动态变化，帮助判断市场的洗盘或主力资金的动向。
6. 通过底部、反弹、强势和风险、逃顶等分区，为投资者提供直观的视觉参考，帮助识别不同阶段的市场特征。
总之，通达信主力资金动向底部逃顶分区KDJ指标源码是投资者进行技术分析的有效工具，通过综合分析价格、成交量及趋势指标，帮助识别市场关键转折点，有效辅助决策。
