sorting

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我有一個關於如何根據員工性別找到工資歧視的問題。我有MS Acess 2007，必須使用SQL查詢算出它請記住，這是我將3個表合併成一個多表查詢之後。在此查詢，每當我想與排序任何列，例如，ORDER BY Salary，它給了我一個錯誤牌子，上面寫着： Syntax error (missing operator) in query expression 'Salary' WHERE JobC

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字符串索引超出範圍11錯誤java

我已經寫了這段代碼，它編譯得很好，但是當我嘗試運行它時，給了我一個錯誤，指出字符串索引超出範圍：11.有誰能告訴我什麼即時通訊做錯了？ import java.util。*; 類問題2 { public static void main(String[] args) { String[] section1 = {"Curie, Marie", "Feynman, Richard",

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按子詞典的值排序，然後按主鍵排序

此代碼給出我想要的輸出。我想知道的是，如果有更有效的方法來獲得相同的產出。看來我正在走這條風景線。對於這個例子，我打印出結果，我的真實數據被寫入一個文本文件。 # using a dict with a sub-dict as its values, sort, format, and print out as delimited output suitable to import into Ex

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按照順序排列結構的字段

我試圖找到在結構形式中排序多項式以便指數字段按升序排列。我不想使用內置的排序功能來做到這一點。例如多項式： p = struct('exponent',{2,3,2,9},'coeff',{1,2,91,40}) 表示多項式： P = 1（X^2）+ 2（X^3）+ 91（X^2）+ 40（X^9）我想（指數現在升序） p = 1（x^2）+ 91（x^2）+ 2（x^3）+40（x^9）

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排序程序在K＆R部分5.11

這是排序程序，可以在K & R章節5.11中找到。 alloc.c： #include <stdio.h> #define BUFSIZE 10000 static char allocbuf[BUFSIZE]; static char *allocp = allocbuf; char *alloc(int n) { if(allocbuf + BUFSIZE - allo

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C++同時插入和排序「空」數組

我仍然在學習C++，所以如果這是一個重複點我糾正主題，因爲我找不到任何好的和有用的解釋。我嘗試在我的ascending_ordered_array類中創建一個函數，它將元素插入「空」數組中，並在同一時間對它們進行排序。下面是我的代碼到目前爲止，但不幸的是它不能正確工作，因爲它增加了兩個最大的數字作爲陣列中的最後一個位置。 void ascOrderedArray::push(Datatype

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在一個solr查詢中動態提升並限制結果

我在計算如何制定solr查詢以動態提升某些文檔並向其餘文檔應用不同排序機制時遇到問題。爲了更清楚地考慮下列文件。 <doc> <field name="docId">1</field> <field name="sales">33</field> <field name="price">10</field> </doc> <doc> <field nam

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創建一個帶有兩個變量的「by」循環R

我有一個動物權重數據集，我想根據兩個因素歸類所有者和動物類型，如果我要按1個因子排序，那麼我將使用「通過「功能，但有兩個因素，我不知道該做什麼，除了某種混亂的」for「循環（並且這也不能很好地發揮作用）。下面的代碼生成我想要排序類型的示例數據集。 owner <-c("Fred", "Mary", "James", "Ingrid", "Schubert", "Alice") #owner na

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排序字符串包含數字，NSMutableArray裏與字典

串像 "4 Miles 400 stones" "2 Miles 10 stones" "6 Miles 2 Stones" 字典的鍵值在NsMutableArray，我試圖通過英里然後結石的量對它們進行排序。定期sortUsingDescriptor： [list sortUsingDescriptors:[NSArray arrayWithObjects:[NSSortDescrip

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R心理包 - 使用mat.sort（）後對PCA進行排序後的相關矩陣

主成分分析之後我試圖讓我的原始相關矩陣的變量按照與（排序的）加載矩陣相同的方式進行排序（如print.psych所示）。我已經使用了心理包中的以下功能，但我無法讓這兩個對齊。 pc <- principal(myCorrMatrix$correlations, nfactors=15, n.obs=49, rotate="oblimin") print.psych(pc, cut=0.3, so