shuffle

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    我需要构造一个填充数字从0到7的8x8数组,但不能在行和列中有任何重复。另外,产生的序列应该是随机的。 例如: 0 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 0 2 3 4 5 6 7 0 1 3 4 5 6 7 0 1 2 4 5 6 7 0 1 2 3 5 6 7 0 1 2 3 4 6 7 0 1 2 3 4 5 7 0 1 2 3 4 5 6 是一个有效的数

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    我需要了解Spark如何洗牌。无序洗牌是BYKEY操作中的性能开销。一般来说,对于RDD来说,如何进行混洗以及配对RDD或加入混洗将会发生。如果你可以用RDD和RDD中的例子来解释,那就太好了。

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    在我的(非商业)网站上,我有一个Youtube播放列表,用于播放某些音乐。这就是为什么我做了一个播放列表。但我错过了这个选择,随机地给出它。我读过& shuffle = 123可以工作,但事实并非如此。那么还有其他方法吗?我有许多不同的想法,但没有一个看起来可行的话,它会(实际上是130,计划是300-400)。 而且还有一件重要的事情,我该如何保护我的网站上的查看器免受消极的事情影响,ifram

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    我们可以减少Fisher-Yates混洗算法中对rand(n)进行的呼叫次数吗?如果不是,我们怎么知道我们所做的电话号码是合理的。

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    我正在用一个数组收集到的卡片编写纸牌游戏。 卡的数据结构相同,但数据不同。 注:我的洗牌确实有效。 我想过滤这个数组,只洗牌我已经过滤的牌。 但是,虽然我可以洗牌,但我注意到,我原来的扑克牌阵列根本没有改变。 我相信这个问题是由于我的卡模型是一个结构而不是类。 更多背景信息。 虽然每张卡的数据不同,但结构完全相同;这两种类型都有一个名称和一个数字值。 这是模拟如此; enum FSCardType

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    错误的位置: for(int h = 0; h <= picture; h++) { list.add(picture[h]); picture.addActionListener(this); } Collections.shuffle(list); 这是我的全码: import java.awt.event.ActionEvent; import java

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    我无法在任何地方发现RDD内部如何执行重新分配?我知道你可以在RDD上调用重新分区方法来增加分区的数量,但是如何在内部执行它? 假设,最初有5个分区并且他们有 - 第一分区 - 100个元件 第二分区 - 200个元件 第三分区 - 500个元件 第四分区 - 5000个元素 第5个分区--200个元素 部分分区倾斜,因为它们是从HBase加载的,并且HBase中的数据未正确腌制,导致某些区域服务

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    我在本地模式下使用Spark 2.1,并运行这个简单的应用程序。 val N = 10 << 20 sparkSession.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "5") sparkSession.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", (N + 1).toString) sparkSe

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    请参阅下面的代码 random_shuffle(cq.begin(), cq.end()); cout << cq ; 据我所知,我在一个cq连接两个字符串c和q。然后我想在cout之前洗牌/混合它。我怎么做? 感谢您的答案提前

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    在排序%spill过程中,哪个关键字是分区和花药的开始?