更新时间:2025 08 25 15:18:28 作者 :庆美网 围观 : 41次
老铁们,大家好,相信还有很多朋友对于索引图;索引图怎么看和的相关问题不太懂,没关系,今天就由我来为大家分享分享索引图;索引图怎么看以及的问题,文章篇幅可能偏长,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!
索引符号分为两种类型:索引号和索引类型。前者是一个圆,而后者是双圆圈。索引符号由圆数,铅线和切割线组成,这些线指向切割形状。
上半个圆圈中的阿拉伯数字表示详细图的数量。下半圆的仪表板表示索引的详细图形在同一图中。阿拉伯字符表示详细图纸所在的图形编号。详细的图是标准图。标准图纸专辑的数量应添加到索引符号的水平直径的扩展线中。目前,下半部圆圈中的数字表示标准绘图相册的页码,上半圆圈代表详细图纸的数量。
索引符号用于索引分段详细信息。绘制截面位置以绘制截面位置,并用铅线绘制索引符号。铅线的一侧是投影方向。其他规定与以前相同
好吧,我也解释了与图片相同的事情。我还将在下一章中进行解释。如果您认为这很有帮助,请记住单击并关注以与更多的朋友分享。如果您有任何疑问,也可以在下面发表评论.
另外,与您分享土木工程的共同符号
图像来源:成本通过。如果有侵权,请告诉我们删除它
基本位图算法及其应用程序方案。位图算法的优化实现。位图算法是指使用一些位来表示数据状态。通常在大量数据重复数据删除,大量数据计算以及判断大量数据中是否有某些数据的情况下使用它。
以大量数据中是否有某些数据为例的应用程序方案,假设16位用于分别表示数字0-15。位的值表示数字是否存在,0表示它不存在,而1表示存在。如上图所示,在此数据集中,有1、2、6、10、11和13个元素。
可以发现,当数据相对密集时,位图算法可以节省存储空间。如图所示,可以使用2个字节来表示16个数字。同时,可以判断在O(1)的时间复杂性下是否存在一定数量,从而大大提高了计算速度。
但是,当数据稀疏时,存储空间中将有一定程度的浪费。由于在位图算法中,位图空间的大小是确定的,并且不会根据存储的数据数量而变化。因此,当存储在位图空间中的数据量很小时,大量的位置图空间是免费的,并且有很多浪费。
位图算法在主流开发语言中具有相应的实现。基本操作主要包括写作,查询,删除,交叉点,联合等。让我们通过下面的示例了解Bitmap算法的实现。
位图结构定义示例使用Char类型数组来存储位图信息(在正常实现中,将使用长整数数组)。炭类型有8位。定义结构如下:当在一定位编写数据时,首先,通过划分,计算数组中的位点,然后使用其余的剩余来计算char元素中的哪个位。最后,通过或操作将相应的位设置为1。查询和写入操作,首先计算位置,找到相应的位,然后返回该位置的值。删除首先找到相应的位置,然后通过与操作清除位置。交叉路口在数组的每个元素上执行或操作。 Unity按元素对数组元素上的操作执行与操作。在生产实施过程中,可以进行一些优化:
使用CPU指令优化(例如SSE)可以一次执行128位操作,从而提高计算速度。在某些业务方案中,数据状态可能具有2个以上,并且可以使用多个位来表示数据状态。为了解决位图稀疏时位图效率低下的问题,行业中有许多位图压缩算法,其中最经典的是RoaringBitMap。
RoaringBitMap的核心思想是铲斗整数,其桶的索引具有更高的16位值,每个铲斗对应于容器。如下图所示:
咆哮的位图
容器结构有三种类型:有序数组,未压缩的位图和冲程长度编码。
好了,关于索引图;索引图怎么看和的问题到这里结束啦,希望可以解决您的问题哈!
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用户评论
以前也听说过索引图,一直没太明白什么意思也没见过什么像样的案例,现在终于明白了!看这个博文说的是挺有道理的,确实可以从索引图中看到一些数据或信息的趋势,而且比普通的图表要直观很多。
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说实话,我个人不太感冒这种视觉化的表达方式,觉得有点过于抽象。还是老老实实用表格和报表来的直接!
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学习了点新的东西!原来“索引图”就是通过数据关联的方式来展示信息的,感觉很有意思,这可以用来做什么呢?期待作者分享更多实际案例!
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这个博文讲得还挺清楚的,我虽然不是专业的数据分析师,但也能看个大概了。学习了以后说不定可以用到我的工作中去,能更有效地展示数据。
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索引图看的不难,关键是你要知道如何用它来做分析和决策。这个博文只是蜻蜓点水,希望作者能够写一篇深入分析的文章,讲解一下具体的应用场景。
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刚看了下这个博文,说实话,感觉不太实用。很多数据即使做了索引图展示,也还是很难理解其中的规律和趋势,而且对复杂数据的表现能力有限!
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我比较好奇,索引图在实际应用中会遇到哪些挑战?比如数据量过大、异质性数据如何处理等等,希望作者后续可以深入探讨这些问题。
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这个博文让我意识到,一个优秀的图表不仅要美观,还要足够清晰地传达信息。 索引图作为一种特殊的图表形式,确实需要一定的学习成本才能掌握!
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虽然我是个小白,但看懂了这篇文章之后,感觉索引图这种展现数据的方式还是挺不错的,以后有机会可以学习一下。
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我最近在研究数据可视化,这款工具看起来很有潜力。 不过我更关心这个索引图的准确性问题,希望有朋友来分享一些经验和建议。
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这个博文的写作风格比较浅显易懂,适合小白入门学习。希望能看到更多丰富的案例分析,进一步加深我的理解和实践能力。
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作者写的不错!索引图的确是一种很有用的数据可视化工具,可以有效提高数据的透明度和可理解性。
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我感觉这个博文有点过于理论化了,没有结合实际案例进行阐释,对于初学者来说不太易懂。
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学习了一点新的知识!不过我还是比较喜欢传统的数据图表,觉得索引图这种方式略微抽象一些,不够直观。
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看了下这个博文,感觉索引图确实可以帮助我们更直观地了解数据的关联关系和趋势,很有实用价值!
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索引图的确是一个不错的工具,尤其是对于分析复杂数据场景非常有用。 可惜这篇文章的长度有点短,希望能有更多深入的内容分享!
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感觉这个博文虽然讲解了索引图的基本概念,但缺乏更具体的应用案例和实践指导,对于想要真正学习使用索引图的人来说还是不太够!
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这个文章写的不错,入门学习很容易理解。希望作者能写一篇详细的教程,从数据准备、工具使用到实战分析,一步步带大家深入了解索引图!
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