oracle 使用递归的性能提示测试对比
先递归循环出某个文件夹下面的所有的文件夹以及文件在关联文件表查找文件的内容这是正确的做法,感兴趣的朋友可以了解下,或许对你学习oracle递归有所帮助
当你用start with connect by nocycle prior进行递归查找数据的时候那么下面两段代码的性能肯定是有明显差别的大家用的时候 请注意了代码可以不看下面 直接看我的总结
//查询某个文件夹文件夹ID=12里面的层次数以及 文件的个数
A:为文件之间的关联关系 上下级关系
B:为文件夹里面的文件
正解:
代码如下:
select count(0) cou,max(levels)+1 as levels
select C.a1,C.a2,C.levels...
from
(Select A.a1 ,A.a2,,,
level levels//层次关系
from A
where A.a1=,,,
and A.a2=....
start with A.a1 = 12
connect by nocylce prior A.ID=A.ParentID
) C left join B
on C.文件ID=B.文件ID
and C.文件类型=文件夹
错解:
代码如下:
select count(0) cou,max(levels)+1 as levels
select C.a1,C.a2,C.levels...
from
(Select A.a1 ,A.a2,,,
level levels//层次关系
from A
left join B
on C.文件ID=B.文件ID
where C.文件类型=文件夹
and A.a1=,,,
and A.a2=....
start with A.a1 = 12
connect by nocylce prior A.ID=A.ParentID
) C
上面代码的区别在于
正确的做法是:
先递归循环出某个文件夹下面的所有的文件夹以及文件在关联文件表查找文件的内容
错误的做法是:
先找到某个文件夹下面的 文件夹和文件
然后再 递归循环出 他下面的文件夹里面所有的文件夹以及文件
这样就造成了关联关联后冗余的数据 一起进行了 循环递归 本来就和文件没有关系 不应该吧文件也放进来递归

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











C++ 関数の再帰の深さは制限されており、この制限を超えるとスタック オーバーフロー エラーが発生します。制限値はシステムやコンパイラによって異なりますが、通常は 1,000 ~ 10,000 の間です。解決策には次のものが含まれます: 1. 末尾再帰の最適化、2. 末尾呼び出し、3. 反復実装。

はい、C++ ラムダ式は std::function を使用して再帰をサポートできます。std::function を使用して Lambda 式への参照をキャプチャします。キャプチャされた参照を使用すると、ラムダ式はそれ自体を再帰的に呼び出すことができます。

2 つの文字列 str_1 と str_2 を指定します。目的は、再帰的プロシージャを使用して、文字列 str1 内の部分文字列 str2 の出現数をカウントすることです。再帰関数は、その定義内で自分自身を呼び出す関数です。 str1 が「Iknowthatyouknowthatiknow」、str2 が「know」の場合、出現回数は -3 になります。例を通して理解しましょう。たとえば、入力 str1="TPisTPareTPamTP"、str2="TP"; 出力 Countofoccurrencesofasubstringrecursi

整数配列 Arr[] を入力として受け取ります。目標は、再帰的メソッドを使用して配列内の最大要素と最小要素を見つけることです。再帰を使用しているため、長さ = 1 に達するまで配列全体を反復処理し、基本ケースを形成する A[0] を返します。それ以外の場合、現在の要素は現在の最小値または最大値と比較され、その値は後続の要素に対して再帰的に更新されます。この場合のさまざまな入出力シナリオを見てみましょう −入力 −Arr={12,67,99,76,32}; 出力 −配列内の最大値: 99 説明 &mi

再帰アルゴリズムは、関数の自己呼び出しを通じて構造化された問題を解決します。利点は、シンプルで理解しやすいことですが、欠点は、効率が低く、スタック オーバーフローを引き起こす可能性があることです。非再帰アルゴリズムは、明示的に管理することで再帰を回避します。スタック データ構造の利点は、より効率的でスタックのオーバーフローを回避できることですが、欠点はコードがより複雑になる可能性があることです。再帰的か非再帰的かの選択は、問題と実装の特定の制約によって異なります。

Python は学習と使用が簡単なプログラミング言語ですが、Python を使用して再帰関数を作成すると、再帰の深さが大きすぎるエラーが発生する可能性があるため、この問題を解決する必要があります。この記事では、Python の最大再帰深さエラーを解決する方法を説明します。 1. 再帰の深さを理解する 再帰の深さとは、入れ子になった再帰関数の層の数を指します。 Python のデフォルトでは、再帰の深さの制限は 1000 です。再帰レベルの数がこの制限を超えると、システムはエラーを報告します。このエラーは「最大再帰深さエラー」と呼ばれることがよくあります。

再帰関数は、文字列処理の問題を解決するためにそれ自体を繰り返し呼び出す手法です。無限再帰を防ぐために終了条件が必要です。再帰は、文字列の反転や回文チェックなどの操作で広く使用されています。

再帰は、問題を解決するために関数自体を呼び出すことを可能にする強力な手法です。C++ では、再帰関数は、基本ケース (再帰をいつ停止するかを決定する) と再帰呼び出し (問題を分割する) という 2 つの重要な要素で構成されます。より小さなサブ問題)。基本を理解し、階乗計算、フィボナッチ数列、バイナリ ツリー トラバーサルなどの実践的な例を練習することで、再帰的な直感を構築し、自信を持ってコードで使用することができます。
