a b c rank ----------- ----------- ---- -------------------- 1 3 E 1 2 4 A 1 2 4 B 2 3 2 D 1 3 5 B 1 4 2 C 1 给出sql

根据提供的表格数据，可以给出如下的SQL语句:

SELECT a, b, c, rank
FROM 表名
ORDER BY rank;<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）](https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/118518130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

90分以上为A，80-89分为B，以此类推。

好的，根据你提供的等第规则，以下是查询所有同学成绩单的 SQL 语句：

SELECT s.sno, s.sname, c.cno, 
    CASE 
        WHEN degree >= 90 THEN 'A'
        WHEN degree >= 80 THEN 'B'
        WHEN degree >= 70 THEN 'C'
        WHEN degree >= 60 THEN 'D'
        ELSE 'E'
    END AS rank
FROM student s, course c, score sc
WHERE s.sno = sc.sno AND c.cno = sc.cno;

这个 SQL 语句会返回所有学生的成绩单，包括学号、姓名、课程号和等第（称为 rank 列）。在这个语句中，我们使用了 CASE WHEN 语句来判断每个成绩的等第。如果成绩大于等于 90 分，则等第为 A，如果成绩大于等于 80 分，则等第为 B，以此类推。

基于MPI的K-mean问题多线程并行计算,使用c需要编程

是的，对于基于MPI的K-mean算法，可以采用多线程并行计算的方式进行优化。下面是一个使用C语言实现的基于MPI和OpenMP的K-means算法示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#include <omp.h>

#define DIM 3       // 数据维度
#define MAX_ITER 50 // 最大迭代次数
#define K 3         // 聚类簇数

// 计算两个向量之间的距离
double dist(double *a, double *b)
{
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < DIM; i++) {
        sum += (a[i] - b[i]) * (a[i] - b[i]);
    }
    return sum;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    int rank, size;
    MPI_Init(&argc, &argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);

    // 生成随机数据
    double data[1000][DIM];
    if (rank == 0) {
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            for (int j = 0; j < DIM; j++) {
                data[i][j] = (double) rand() / RAND_MAX;
            }
        }
    }

    // 广播数据
    MPI_Bcast(data, 1000*DIM, MPI_DOUBLE, 0, MPI_COMM_WORLD);

    // 初始化聚类中心
    double center[K][DIM];
    if (rank == 0) {
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            int idx = rand() % 1000;
            for (int j = 0; j < DIM; j++) {
                center[i][j] = data[idx][j];
            }
        }
    }

    // 迭代计算聚类中心
    for (int iter = 0; iter < MAX_ITER; iter++) {
        int count[K] = {0};  // 各聚类簇的点数
        double sum[K][DIM] = {0};  // 各聚类簇的点坐标之和

        // 计算每个点所属的聚类簇
        #pragma omp parallel for
        for (int i = rank; i < 1000; i += size) {
            double min_dist = 1e9;
            int min_idx = -1;
            for (int j = 0; j < K; j++) {
                double d = dist(data[i], center[j]);
                if (d < min_dist) {
                    min_dist = d;
                    min_idx = j;
                }
            }
            count[min_idx]++;
            for (int j = 0; j < DIM; j++) {
                sum[min_idx][j] += data[i][j];
            }
        }

        // 聚类中心更新
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            MPI_Allreduce(MPI_IN_PLACE, sum[i], DIM, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
            MPI_Allreduce(MPI_IN_PLACE, &count[i], 1, MPI_INT, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
            for (int j = 0; j < DIM; j++) {
                center[i][j] = sum[i][j] / count[i];
            }
        }
    }

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

该代码中使用了OpenMP多线程并行计算方式，将数据点的计算分配给不同的线程进行计算，从而提高计算效率。同时，由于使用了MPI进行通信，可以将程序分布到不同的计算节点上进行并行计算，进一步提高程序的运行效率。