DataProcessing.poly_dic

DataProcessing.poly_dic是一个可能存在的函数或类名，它通常在数据处理或数据分析的库中用于将某个数据结构转换成多项式字典。这个函数可能会接收一个数组、列表或其他包含数值的数据，通过某种算法将其转化为键值对的形式，其中键通常是表示多项式的项（如x、x^2等），值则是对应系数。

例如：

def poly_dic(input_list):
    result = {}
    for i in range(len(input_list) - 1):
        exponent = len(input_list) - i - 1
        if exponent not in result:
            result[exponent] = input_list[i]
        else:
            result[exponent] += input_list[i]
    return result

# 使用示例
input_data = [1, 0, 2, 3]  # 这代表了x^3 + 2x^1 + 3
polynomial_dict = DataProcessing.poly_dic(input_data)

在这个例子中，`polynomial_dict`将会是`{3: 1, 1: 2, 0: 3}`，表示多项式3x^3 + 2x^1 + 3。

相关问题

SELECT t_sys_org_structure.ID FROM t_sys_user INNER JOIN t_sys_data_perm_user ON t_sys_user.user_id = t_sys_data_perm_user.user_id AND t_sys_user.del_flag = 0 INNER JOIN t_sys_data_perm ON t_sys_data_perm_user.data_perm_id = t_sys_data_perm.data_perm_id AND t_sys_data_perm.del_flag = 0 INNER JOIN t_sys_data_perm_org ON t_sys_data_perm.data_perm_id = t_sys_data_perm_org.data_perm_id INNER JOIN t_sys_org_structure ON t_sys_org_structure.id = t_sys_data_perm_org.org_structure_id AND t_sys_org_structure.del_flag = 0 WHERE t_sys_user.user_id = '1' and t_sys_org_structure.if_show = 1 and t_sys_org_structure.status = 1 上面这个SQL太慢，帮我优化一下

为了优化这个SQL查询的性能，你可以尝试以下几个步骤：

1. 索引优化：确保表中的所有连接条件和过滤条件都有适当的索引。在这个查询中，确保以下列有索引：t_sys_user.user_id、t_sys_data_perm_user.user_id、t_sys_data_perm_user.data_perm_id、t_sys_data_perm_org.data_perm_id、t_sys_data_perm_org.org_structure_id、t_sys_org_structure.id。

2. JOIN 顺序优化：根据数据量和数据分布情况，调整 JOIN 子句的顺序，将先过滤结果较少的表放在前面。这样可以减少后续 JOIN 的数据量。

3. EXISTS 替代 INNER JOIN：考虑使用 EXISTS 子查询代替 INNER JOIN 来提高性能。在这个查询中，可以将 t_sys_data_perm_org 的 INNER JOIN 替换为一个 EXISTS 子查询。

下面是优化后的 SQL 查询：

SELECT t_sys_org_structure.ID
FROM t_sys_org_structure
WHERE t_sys_org_structure.if_show = 1
AND t_sys_org_structure.status = 1
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM t_sys_user
INNER JOIN t_sys_data_perm_user ON t_sys_user.user_id = t_sys_data_perm_user.user_id AND t_sys_user.del_flag = 0
INNER JOIN t_sys_data_perm ON t_sys_data_perm_user.data_perm_id = t_sys_data_perm.data_perm_id AND t_sys_data_perm.del_flag = 0
WHERE t_sys_user.user_id = '1'
AND t_sys_data_perm.data_perm_id = t_sys_data_perm_org.data_perm_id
);

请注意，优化的效果取决于数据库的架构、数据量和数据分布情况。建议在使用之前先在测试环境中进行性能测试和验证。

SELECT DISTINCT ( A.DATA_TYPE ) AS DATA_TYPE, A.DATA_VALUE AS TSL, IFNULL(( SELECT B.DATA_VALUE FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA B WHERE B.IS_DELETED = 0 AND B.DATA_DIMENSION = '期末' AND B.LEVEL = 2 AND B.DATA_NAME = '举报' AND B.DATA_AREA = '市级' AND B.DATA_TYPE = A.DATA_TYPE AND B.DATA_TIME = ( SELECT MAX( DATA_TIME ) FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA WHERE IS_DELETED = 0 AND DATA_DIMENSION = '期末' AND DATA_NAME = '举报' AND LEVEL = 2 AND DATA_AREA = '市级' ) ), 0 ) AS JBL, CURRENT_ID FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA A WHERE A.IS_DELETED = 0 AND A.DATA_DIMENSION = '期末' AND A.LEVEL = 2 AND A.DATA_NAME = '投诉' AND A.DATA_AREA = '市级' AND A.DATA_TIME = ( SELECT MAX( DATA_TIME ) FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA WHERE IS_DELETED = 0 AND DATA_DIMENSION = '期末' AND DATA_NAME = '投诉' AND LEVEL = 2 AND DATA_AREA = '市级')这个sql 优化

对于这个SQL查询语句的优化，可以考虑以下几点：

1. 使用JOIN语句代替子查询：将子查询转换为JOIN语句，可以提高查询性能。

2. 添加适当的索引：根据查询条件和连接条件，为相关表添加合适的索引，以加快查询速度。

3. 减少重复的条件判断：在子查询和主查询中，有一些条件判断是重复的，可以将它们提取出来，避免重复计算。

4. 使用表别名：为表和字段使用简短的别名，提高查询语句的可读性。

下面是对原始SQL查询语句进行优化的示例：

SELECT DISTINCT
A.DATA_TYPE AS DATA_TYPE,
A.DATA_VALUE AS TSL,
IFNULL(B.DATA_VALUE, 0) AS JBL,
A.CURRENT_ID
FROM
YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA A
LEFT JOIN
(
SELECT
DATA_TYPE, DATA_VALUE
FROM
YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA
WHERE
IS_DELETED = 0
AND DATA_DIMENSION = '期末'
AND DATA_NAME = '举报'
AND LEVEL = 2
AND DATA_AREA = '市级'
AND DATA_TIME = (
SELECT MAX(DATA_TIME)
FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA
WHERE
IS_DELETED = 0
AND DATA_DIMENSION = '期末'
AND DATA_NAME = '举报'
AND LEVEL = 2
AND DATA_AREA = '市级'
)
) B ON A.DATA_TYPE = B.DATA_TYPE
WHERE
A.IS_DELETED = 0
AND A.DATA_DIMENSION = '期末'
AND A.LEVEL = 2
AND A.DATA_NAME = '投诉'
AND A.DATA_AREA = '市级'
AND A.DATA_TIME = (
SELECT MAX(DATA_TIME)
FROM YXDDZH_MIDDLE.GZ_SCREEN_JGSY_SDHJ_SPFW_CITY_AREA_DATA
WHERE
IS_DELETED = 0
AND DATA_DIMENSION = '期末'
AND DATA_NAME = '投诉'
AND LEVEL = 2
AND DATA_AREA = '市级'
);

请注意，具体的优化策略可能需要根据实际情况进行调整和测试，以达到最佳的查询性能。