数据结构中哪种排序方式效率最好 什么是数据的对齐？
什么是数据的对齐？
字节对齐简介:什么是对齐，为什么？现代计算机的内存空间是按字节划分的。理论上，似乎对任何类型变量的访问都可以从任何地址开始，但实际情况是，在访问特定变量时，往往是在特定的内存地址进行访问，这就要求所有类型的数据都要按照一定的规则在空间上进行排列，而不是一个一个按顺序排出。这是对齐。
对齐的作用和原因:每个硬件平台上对存储空间的处理有很大的不同。一些平台只能从某些地址访问某些类型的数据。其他平台可能没有这种情况，但最常见的是，如果数据存储没有按照适合其平台的要求对齐，会带来访问效率的损失。比如有些平台，每次读取都是从偶数地址开始。如果int类型(假设为32位系统)存储在偶数地址的开头，则可以在一个读周期内读取，而如果存储在奇数地址的开头，则可能需要两个读周期，可以将两个读取结果的高、低字节拼接在一起得到int数据。显然阅读效率下降了很多。这也是空间和时间的博弈。对齐的实现通常，当我们写一个程序时，我们不 不需要考虑对齐问题。编译器会为我们选择适合目标平台的对齐策略。当然，我们也可以通知编译器传递预编译指令，改变指定数据的对齐。然而，因为我们通常不 不需要关心这个问题，我们经常对一些问题感到困惑，因为编辑器已经对齐了数据存储，而我们没有 我不明白。最常见的结果是struct数据结构的sizeof结果，这是意外的。为此，我们需要了解对齐算法。对齐算法:设结构定义如下:结构A包含一个长度为4字节的int，一个长度为1字节的char和一个长度为2字节的short data。所以A使用的空间应该是7个字节。而是因为编译器必须在空间中对齐数据成员。所以使用sizeof (strkuta)的值为8。现在根据成员变量的顺序调整结构。Struct B {char b int a short c}此时也是一个共有7个字节的变量，但是sizeof(struct B)的值是12。接下来，我们使用预编译指令#progma pack (value)告诉编译器使用我们指定的对齐值，而不是默认值。#progma pack (2) /*指定双字节对齐*/struct c { charb int a short c } # progma pack()/*取消指定的对齐并恢复默认对齐*/ sizeof(struct C)值为8。将alignment值修改为1: # progmapack (1)/*以指定1字节对齐*/struct D { charb int a short c } # progmapack()/*以取消对齐并将默认的alignment */ sizeof(struct D)值恢复为7。对于char数据，其自对齐值为1，对于short数据为2，对于int、float和double数据，其自对齐值为4，单位字节。有四个概念值:1。数据类型本身的对齐值:是上面解释的基本数据类型的自对齐值。2.指定对齐值时指定对齐值:#progma pack (valu
数据分析的方法有哪些？
在数据分析中，数据分析思维是一个框架指南，许多 "技能工具 "在实际分析问题时仍然需要。就像中学的时候，想解一个二次型，可以用公式法，配点法，直接开平法，因式分解法。
还有数据分析方面的技巧，在一些通用的分析场景中可以快速使用，对以后建立数据分析模型也有帮助。
接下来我将分享五种常用的数据分析方法，即公式法、比较法、象限法、二八法、漏斗法，这些方法经常组合使用。
注:基于业务问题对数据的探索性分析主要是在思维层面，与专业统计学中的数据处理方法不同。
一、公式法
所谓公式法，就是把一个指数的影响因素用公式层层分解，这是我在指数化思维中提到的。
比如分析某产品销量低的原因，用公式法分解。
产品的销售量x产品的单价
销售渠道a，销售渠道b，销售渠道c，销售…
渠道销售点击用户数X订单率
点击次数、曝光度x点击率
第一关:找出产品销售的影响因素。产品的销售量x产品的单价。是销量太低还是价格设定不合理？
第二层:找到销量的影响因素。分析一下各个渠道的销量，和过去对比一下，哪些太低了。
第三层:分析影响渠道销量的因素。渠道销量，点击用户数x订单率。就是点击用户数低。，或者订货量太低。如果订单量过低，就要看这个渠道的广告内容是否符合产品的实际受众。
第四层:分析影响点击的因素。点击用户数，曝光x点击率。无论是曝光不足还是点击率太低，都需要优化广告创意，曝光与投放渠道有关。
通过层层分解销售，细化了评估分析的粒度。
公式反汇编法是对问题的层次分析。拆解时，将因素逐层分解剥离。
二、比较法
对比法是比较两组或多组数据，是最常用的方法。
我们知道孤立的数据是没有意义的，只有对比才能有所作为。一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等。通过比较得出比率数据、增长率、效率、效益等指标，这些都是数据分析中常用的指标。
比如用于同比和环比比较、增长率、定基比、与竞争对手比较、品类间比较、特性和属性比较等。对比法可以发现数据变化的规律，使用频率较高，经常与其他方法结合使用。
对比下图中AB公司的销售额，虽然A公司的销售额普遍有所增长且高于B公司，但B公司的增长速度很快且高于A公司，即使后期增速降低，最终销售额还是赶上了。
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