count(1) 与 group by搭配 返回值我只要一个最大值

当使用count(1) 与 group by搭配时，返回值将会是每个group的数量。若只需要一个最大值，则可以使用MAX函数进行筛选。例如：SELECT MAX(count_result) FROM (SELECT COUNT(1) AS count_result FROM table_name GROUP BY column_name) AS t;

相关问题

在main中定义char binary[10]，从屏幕上输入10位地址，调用Cache函数查找数据，将数据和Cache输出到屏幕上;定义16行的4路组相联Cache数据结构，假设与内存传输块大小为4B；编写函数char * Cache(char binary[]) 参数为10位物理地址，根据参数访问Cache，并返回读取结果。返回值为4字节的二进制数，读取Cache的替换算法为LRU算法。 Cache的算法：1.划分地址；2.根据索引查找哪一组;3.比对CacheTag;4.如果比对成功则需要判定Valid，判定成功返回CacheData，否则未查找到;6.未查找到应当从内存中读取数据到Cache中并返回数据，如果Cache已满需要根据LRU算法替换出一块，具体方法是将count最大的项替换出去，建议单独写一个函数刷新count值。

首先，我们需要定义一个Cache的数据结构，这里我们使用16行的4路组相联Cache。

typedef struct {
    int valid[4]; // 4路组相联，每一路都有一个valid位
    int tag[4]; // 每一路都有一个tag位
    char data[4][4]; // 每一路都有4个字节的数据
    int count[4]; // 用于LRU算法的计数器
} CacheLine;

CacheLine cache[16]; // 定义16行的Cache

接下来，我们需要实现Cache函数，根据物理地址访问Cache，并返回读取结果。这里我们使用LRU算法进行替换，使用count数组来记录每一行的访问情况。

char * Cache(char binary[]) {
    // 1. 划分地址
    int tag = 0;
    int index = 0;
    int offset = 0;
    // ...

    // 2. 根据索引查找哪一组
    int group = index;

    // 3. 比对CacheTag
    int hit = -1;
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        if (cache[group].valid[i] && cache[group].tag[i] == tag) {
            hit = i;
            break;
        }
    }

    // 4. 如果比对成功则需要判定Valid，判定成功返回CacheData，否则未查找到
    if (hit != -1) {
        // hit
        // 更新count值
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            if (i != hit && cache[group].valid[i]) {
                cache[group].count[i]++;
            }
        }
        cache[group].count[hit] = 0;
        return cache[group].data[hit];
    } else {
        // miss
        // 从内存中读取数据到Cache中并返回数据
        // 如果Cache已满需要根据LRU算法替换出一块
        int min_count = 0x7fffffff;
        int min_index = 0;
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            if (!cache[group].valid[i]) {
                min_index = i;
                break;
            }
            if (cache[group].count[i] > min_count) {
                min_count = cache[group].count[i];
                min_index = i;
            }
        }
        // 替换出一块
        cache[group].valid[min_index] = 1;
        cache[group].tag[min_index] = tag;
        // 从内存中读取数据
        // ...
        cache[group].count[min_index] = 0;
        return cache[group].data[min_index];
    }
}

最后，在main函数中调用Cache函数，输入10位地址，将数据和Cache输出到屏幕上。

int main() {
    char binary[10];
    scanf("%s", binary);
    char *data = Cache(binary);
    printf("Data: %s\n", data);
    // 输出Cache
    for (int i = 0; i < 16; i++) {
        printf("Group %d: ", i);
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            if (cache[i].valid[j]) {
                printf("%d:%d:%s ", cache[i].valid[j], cache[i].tag[j], cache[i].data[j]);
            } else {
                printf("- ");
            }
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

list集合groupby聚合

引用和引用[3]中提到了使用Lambda表达式和Java的Stream API来实现list集合的groupby聚合。在Java中，可以使用`Collectors.groupingBy`方法来进行分组操作。这个方法接受一个分类器函数作为参数，并将集合中的元素按照分类器函数的返回值进行分组。分类器函数可以是一个Lambda表达式或方法引用，用于指定根据哪个属性进行分组。

例如，如果有一个`Product`类，其中包含`category`和`count`两个属性，可以使用以下方式对`Product`集合进行按照`category`属性进行分组：

Map<String, List<Product>> groups = productList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory));

这将返回一个`Map`对象，其中键是`category`属性的值，值是具有相同`category`属性的`Product`对象的列表。

如果想要对分组结果进行统计，可以使用`Collectors.summingInt`方法来计算每个分组的总数。例如，可以通过以下方式对`Product`集合按照`category`属性进行分组，并统计每个分组中`count`属性的总和：

Map<String, Integer> counts = productList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory, Collectors.summingInt(Product::getCount)));

这将返回一个`Map`对象，其中键是`category`属性的值，值是对应分组中`count`属性的总和。

可以使用`maxBy`方法对分组结果进行筛选，例如查找每个分组中`count`属性最大的产品。可以通过以下方式实现：

Map<String, Optional<Product>> maxCounts = productList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory, Collectors.maxBy(Comparator.comparingInt(Product::getCount))));

这将返回一个`Map`对象，其中键是`category`属性的值，值是对应分组中`count`属性最大的`Product`对象的`Optional`包装。