不重复

在需要快速生成大量不重复ID的大数据场景下，SnowflakeIDWorker算法可以一秒生成5000个ID。该算法的核心是利用时间戳（long timestamp = timeGen();）以及上一个时间戳加位移来确保ID的唯一性。

在编程中，生成不重复的N个随机数是常见的需求，下面是一个简短的实现方法。 使用随机函数生成数字。 使用数组存储已生成的数字，以避免重复。 利用GOTO语句实现跳转，确保循环直到生成指定数量的随机数为止。 以下是实现的示例代码： #include #include #include #define N 10 // 要生成的随机数个数 int main() { int arr[N], i, j, num; srand(time(0)); // 初始化随机数种子 for (i = 0; i < N xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed>

这是一个Matlab开发的演示程序，展示了如何创建一个重复按钮（ToggleButton）。该按钮的回调函数会持续执行，直到按钮再次被按下为止。

从姓名、性别和年龄的表中，只显示具有唯一姓名的数据记录。

使用sqlite时，为避免重复插入数据，可以采用以下方法：首先，创建唯一约束（UNIQUE CONSTRAINT）或主键（PRIMARY KEY）。其次，在插入数据前，通过SELECT查询确定是否存在相同记录。最后，使用INSERT OR IGNORE或INSERT ON CONFLICT语句来处理插入操作。这样可以有效防止重复数据的产生。

部分字段重复数据删除： 查询重复数据：select 字段1, 字段2, count(*) from 表名 group by 字段1, 字段2 having count(*) > 1 完全重复数据删除： 查询重复数据：select * from 表名 group by 字段1, 字段2, ... having count(*) > 1 删除重复数据：delete from 表名 where rowid not in (select min(rowid) from 表名 group by 字段1, 字段2, ... having count(*) > 1)

方法一：- 创建临时表，仅包含去重后的数据。- 删除原表，重命名临时表为原表名。方法二：- 在原表上添加主键或唯一索引，使用 ALTER IGNORE 语句忽略重复记录。方法三：- 直接删除重复数据。使用 JOIN 语句匹配重复记录，仅保留主键较大的记录。

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

使用DISTINCT关键字：SELECT DISTINCT name FROM s_dept; 使用GROUP BY子句：SELECT name FROM s_dept GROUP BY name;

Matlab指纹增强代码审计报告基于地标的音频指纹识别。使用“new”创建新指纹数据库，“add”将新文件添加到现有数据库，“match”识别嘈杂查询片段。“precompute”在precompdir下为每个输入wav文件写入*.fpt文件，预先计算指纹。“merge”将先前创建的数据库合并到现有数据库；“newmerge”将现有数据库合并创建新数据库。用法：audfprint（new | add | match | precompute | m