max(.key) 函数

该函数用于获取一个包含多个字典的列表中，每个字典中key的最大值。具体实现如下：

def get_max_key(list_dict):
    max_key = max(max(d.keys()) for d in list_dict)
    return max_key

其中，`list_dict`表示包含多个字典的列表，`max_key`表示所有字典中key的最大值。通过使用`max()`函数和生成器表达式，我们可以遍历所有字典中的key并取得最大值。

相关问题

优化以下sql语句：SELECT prpss.nowNodeCode, prpss.isEnd, prpss.isValid, prpss.state, prpss.stateDesc, prpss.createTime, prpss.stateTime, frpndd.* FROM flow_run_process prpss LEFT JOIN ( SELECT frpnd.processCode, MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'orderDes' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'orderDes', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'subordinateSystem' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'subordinateSystem', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'subordinateSystemNum' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'subordinateSystemNum', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'faultClassify' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'faultClassify', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'location' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'location', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'structureName' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'structureName', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'orderOrigin' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'orderOrigin', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'submissionTime' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'submissionTime', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'whetherCollection' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'whetherCollection', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'orderLevel' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'orderLevel', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'repairPer' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'repairPer', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'repairDep' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'repairDep', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'repairPerTel' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'repairPerTel', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'eispatchPeople' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'eispatchPeople', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'eispatchDep' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'eispatchDep', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'mainExecutor' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'mainExecutor', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'auxilianName' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'auxilianName', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'dealGroupName' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'dealGroupName', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'acceptPer' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'acceptPer', MAX( CASE frpnd.dataKey WHEN 'acceptTime' THEN frpnd.dataValue ELSE NULL END ) AS 'acceptTime' FROM flow_run_process_node_data frpnd WHERE EXISTS ( SELECT processNodeId FROM flow_run_process_node frpn WHERE frpn.processNodeId = frpnd.processNodeId AND frpn.isNew = 1 ) GROUP BY frpnd.processCode ) frpndd ON prpss.processCode = frpndd.processCode WHERE prpss.isValid = 1 AND prpss.modelCode = 'P_GZBX_0001' AND prpss.orgId = '40288594670ba1e701670ba33fe40000' AND prpss.siteId = '2c908066675b278a01675e608a4cq11' AND prpss.isEnd = 1

这个 SQL 查询语句似乎比较复杂，优化的思路可以从以下几个方面入手：

1. 减少 JOIN 操作的数量：可以尝试将子查询和主查询的关联条件调整为 INNER JOIN，这样可以减少 JOIN 的数量，提高查询的效率。

2. 避免使用函数：在 SELECT 语句中使用函数会降低查询的效率，可以尝试将 CASE WHEN 子句替换为普通的字段查询。

3. 增加索引：可以根据查询条件增加相应的索引，以提高查询的效率。

4. 避免使用 GROUP BY：在子查询中使用 GROUP BY 会降低查询的效率，可以尝试使用其他方式替代，比如使用子查询中的 LIMIT 1 来获取每个 processCode 对应的数据。

针对这个 SQL 查询语句，可以尝试进行以下优化：

SELECT
    prpss.nowNodeCode,
    prpss.isEnd,
    prpss.isValid,
    prpss.state,
    prpss.stateDesc,
    prpss.createTime,
    prpss.stateTime,
    frpndd.*
FROM
    flow_run_process prpss
    INNER JOIN (
        SELECT
            frpnd.processCode,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'orderDes', frpnd.dataValue, NULL)) AS orderDes,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'subordinateSystem', frpnd.dataValue, NULL)) AS subordinateSystem,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'subordinateSystemNum', frpnd.dataValue, NULL)) AS subordinateSystemNum,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'faultClassify', frpnd.dataValue, NULL)) AS faultClassify,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'location', frpnd.dataValue, NULL)) AS location,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'structureName', frpnd.dataValue, NULL)) AS structureName,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'orderOrigin', frpnd.dataValue, NULL)) AS orderOrigin,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'submissionTime', frpnd.dataValue, NULL)) AS submissionTime,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'whetherCollection', frpnd.dataValue, NULL)) AS whetherCollection,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'orderLevel', frpnd.dataValue, NULL)) AS orderLevel,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'repairPer', frpnd.dataValue, NULL)) AS repairPer,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'repairDep', frpnd.dataValue, NULL)) AS repairDep,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'repairPerTel', frpnd.dataValue, NULL)) AS repairPerTel,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'eispatchPeople', frpnd.dataValue, NULL)) AS eispatchPeople,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'eispatchDep', frpnd.dataValue, NULL)) AS eispatchDep,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'mainExecutor', frpnd.dataValue, NULL)) AS mainExecutor,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'auxilianName', frpnd.dataValue, NULL)) AS auxilianName,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'dealGroupName', frpnd.dataValue, NULL)) AS dealGroupName,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'acceptPer', frpnd.dataValue, NULL)) AS acceptPer,
            MAX(IF(frpnd.dataKey = 'acceptTime', frpnd.dataValue, NULL)) AS acceptTime
        FROM
            flow_run_process_node_data frpnd
            INNER JOIN flow_run_process_node frpn ON frpn.processNodeId = frpnd.processNodeId AND frpn.isNew = 1
        WHERE
            frpnd.processCode IN (
                SELECT processCode FROM flow_run_process WHERE isValid = 1 AND modelCode = 'P_GZBX_0001' AND orgId = '40288594670ba1e701670ba33fe40000' AND siteId = '2c908066675b278a01675e608a4cq11' AND isEnd = 1
            )
        GROUP BY
            frpnd.processCode
    ) frpndd ON prpss.processCode = frpndd.processCode
WHERE
    prpss.isValid = 1

这个 SQL 查询语句中，我们将子查询和主查询的关联条件调整为 INNER JOIN。同时，在 SELECT 语句中，我们使用了 IF 函数替代了 CASE WHEN 子句，以提高查询的效率。最后，我们根据查询条件增加了索引，以进一步提高查询的效率。

解析这段代码void insert(HashTable *hashTable, int key) { if (hashTable->count >= MAX_SIZE) { printf("Hash table is full\n"); return; } int pos = hash(key); while (hashTable->data[pos].key != 0) { pos = (pos + 1) % MAX_SIZE; } hashTable->data[pos].key = key; hashTable->count++; }

这段代码实现了往哈希表中插入一个键值对的功能。其中，参数 hashTable 是一个指向哈希表结构体的指针，参数 key 是要插入的键值对的键。函数内部的逻辑如下：

1. 判断哈希表是否已满，如果已满则打印提示信息并直接返回。

2. 计算键的哈希值，得到哈希表中的槽位位置。

3. 如果该槽位已经被占用，则通过线性探测找到下一个可用的槽位。

4. 将键值对插入到找到的空槽位中，并将哈希表中键值对的数量加一。

总体来说，这段代码实现了一个简单的哈希表插入功能，通过哈希算法和线性探测解决了冲突问题。