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关键词

其实这个问题可以归结为:如何管理一大块连续的内存空间,能够按照需求、释放其中的空间,这就是堆。 堆的有很多种,有很简单的(比如这里要介绍的几种方),也有些很复杂、适用于某些高性能或者有其他特殊要求的场合.1. 对象池以上介绍的堆管理方是最为基本的两种,实际上在一些场合,被对象的大小是较为固定的几个值,这时候我们可以针对这样的特征设计一个更为高效的堆,称为对象池。 实际上很多现实应用中,堆的往往是采取多种复合而成的。 比如对于 glibc来说,它对于小于64字节的空间申请是采用类似于对象池的方;而对于大于512字节的空间申请采用的是最佳适:对于大于64字节而小于512字节的,它会根据情况采取上述方中的最佳折中策略

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Max-Min Fairness带宽

最近再写一个网络仿真器,里面参考了Max-MinFairness,这是一种比较理想、公平的带宽。 其思路主要如下:首先是的准备,考察某一时刻的网络中所有的flow,由于每条flow都有其各个link,因此可以得到各个link上所有流经的flow,然后开始迭代,各个link都把capacity平均给所有流经的 重新进行上面的迭代,直至所有flow在迭代中获得的带宽都小于一个阈值时,结束,带宽完成。       让我们来析这个并考虑如何加速该的执行速度。 好,的讲解和析就到这儿了,下面就是的实现,笔者采用的Java语言。

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    内存动态

    首次适应每次从低地址开始查找,找到第一个能满足大小的空闲区,顺序查找空闲区链或者空闲区表最佳适应(最小)按照容量递增从小到大的顺序查找,每次内存按前面顺序查找,找到第一个合适的,会留下很多外部碎片最坏适应 (最大)按容量从大到小顺序查找邻近适应每次内存时,从上次查找结束的位置开始查找,找到大小,有相同的概率使用低地址和高地址?

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    动态--最先适应

    可变区调度有: 最先适应,最优适应,最坏适应。 每当一个进程被创建时,内存程序首先要查找空闲内存区表(链),从中寻找一个合适的空闲块进行划,并修改空闲内存区表(链)。 System.out.print(cnt+ ); p.Print(); cnt++; } in.close(); }}之后开始设计最先适应,代码如下:package 动态; import tmp.Print(); cnt++; } } public static void main(String process = new int; System.out.println( 开始执行最先适应 (进行动态前空闲区表为:); firstfit.Print(); firstfit.CarryOut_FirstFit(process); System.out.println(进行动态后空闲区表为

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    「R」倾向评——R实例学习

    倾向评用于校正模型中的混淆因子,这里我们先使用随机生成的数据学习该,然后实际析一下去教会学校和公共学校上学学生的成绩差异。

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    主存动态连续与回收(FF,BF,WF)

    ①首次适应(First Fit) FF要求空闲区链以地址递增的次序链接。 — 若从链首直至链尾都不能找到一个能满足要求的区,则此次内存失败,返回。首次适应倾向于优先利用内存中低址部的空闲区,从而保留了高址部的大空闲区。 下面两个类似,写在一起②最佳适应(Best Fit) 所谓“最佳”是指每次为作业内存时,总是把能满足要求、又是最小的空闲给作业,避免“大材小用”。 ③最坏适应(Worst Fit) 最坏适应要扫描整个空闲区表或链表,总是挑选一个最大的空闲区割给作业使用,其优点是可使剩下的空闲区不至于太小,产生碎片的几率最小,对中、小作业有利,同时最坏适应查找效率很高 该要求将所有的空闲区按其容量以从大到小的顺序形成一空闲区链,查找时只要看第一个区能否满足作业要求。 但是该的缺点也是明显的,它会使存储器中缺乏大的空闲区。

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    通过学中的独立性实现强化学习的模块化

    许多转移问题需要重新使用以前的最优决策来解决新的任务,这表明需要有学习,可以独立于选择其他行动的机制来修改选择某些行动的机制。然而,目前还没有关于如何实现这种模块化信用的形式主义或理论。 为了回答这个问题,我们把模块化信用定义为对不同决策的反馈信号之间的相互信息最小化的约束。我们引入了我们所说的模块化标准,通过对本身进行因果析来测试学习是否满足这一约束。 我们将最近提出的社会决策框架概括为比马尔科夫决策过程更细化的形式主义,以证明对于不包含周期的决策序列,某些单步时间差行动-价值方满足这一标准,而所有政策-梯度方则不满足。 经验证据表明,在只需要稀疏地改变先前最优决策序列的转移问题上,这种行动值方比政策梯度方的样本效率更高。 通过学中的独立性实现强化学习的模块化.pdf

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    模板——二图匹

    实现功能为二图匹原理:匈牙利,核心思想——匹上了就,没直接匹上也要通过前面的腾出位置让这个匹上(详见:趣写系列之——匈牙利)本程序以Codevs2776为例详见Codevs2776

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    TAOCP|基本|顺序

    传说中的计机圣经TAOCP,虽然我自己啃完这套书不太现实,但是还是先记录自己读书的历程。本文主要记载了顺序的线性表的能力与局限。 即使发生overflow,我们也可以重新内存,从其他位置腾出空间。最简单的方假设有n个栈,TOP存储第i个栈的栈顶,BASE存储第i个栈的栈底。 改进方每次重新内存时为多个新项腾出空间,根据上一次内存重新以来每个栈的改变情况,进行全面的重新。扬·加威克使用了 来记录历史信息。 大意如下:计 为剩余可用内存量, 为内存增长量, 为栈增长量的数组10%的内存被所有表平,其余90%则根据上次后表的增长量按比例划。所有的栈计新的基址,然后重新内存。 推广队列操作,使之可以用于任意双端队列3.解释对于一个或多个循环队列表而非栈,如何修改插入删除重新4.针对第一个,初始空间均给第n个栈,证明期望的平均移动次数为 5.

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    案例析—字符串模式匹

    今天来和大家享一个关于字符串比较的模式匹,在数据结构中对字符串的相关操作中,对子串的定位操作通常称为串的模式匹,同样他也是各种串处理中最重要的操作之一,同时子串也称为模式串,关于主串和模式串的匹常用的主要有两种 :朴素的模式匹和KMP(改进的模式匹),接下来将别对这两种进行析。 一、朴素的模式匹朴素的模式匹也被称为布鲁特—福斯,其基本思想是:从主串的第一个字符起与模式串的第一个字符相比较,若相等,则逐一对之后的字符进行比较,否则从主串的第二个字符与模式串的第一个字符重新比较 ,直到模式串中的每一个字符依次与主串中连续的字符序列相匹为止,这时就称为匹成功,如果不能在主串中找到与模式串相匹的内容,则称为匹失败。 接下来举一个例子,以字符数组存储字符串,实现朴素的模式匹

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    问题与匈牙利

    问题与匈牙利例1假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。 以下是另一种方案: ? 总共需要花费 250 + 350 + 400 = 1000. 检查完所有六种可能的方案后我们得到最有的方案是: ? 定理如果从成本矩阵的任一行或列的所有项中添加或减去数字,那么,所得矩阵的最优也是原始矩阵的最优。匈牙利下面的将上述定理应用到一个给定的n×n成本矩阵上求出最优。 第四步:划线数等于行数,最优找到。每行每列选择一个0,对应的原矩阵数字相加即为最小。 ??例3一家建筑公司有四个大型推土机位于四个不同的车库。推土机被转移到四个不同的建筑工地。 第四步:因为最小线路总数等于4,故存在最优 ? 每行每列选择一个0,对应的原矩阵数字相加即为最小。 ? 故推土机1去工地D,推土机2去工地C,推土机3去工地B,推土机4去工地A。

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    中文:逆向最大匹

    :https:blog.csdn.netchengyuqiangarticledetails102719876 1、词典.datarmm_dic.utf8南京市南京市长长江大桥人民解放军大桥2、RMM #逆向最大匹class RMM(object): def __init__(self, dic_path): self.dictionary = set() self.maximum = 0 #读取词典

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    KMP《部表》的产生

    elementData)) return i; } return -1; }举个例子,有一字符串BBC ABCDAB ABCDABCDABDE是否包含另一个字符串ABCDABD Knuth-Morris-Pratt简称 7 一个基本事实是,当空格与D不匹时,你其实知道前面六个字符是ABCDAB。 KMP的思想是,设利用这个已知信息,不要把搜索位置移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率 ? 8 针对搜索词,制《部表》(制作方后面详细解析) ? 9已知空格与D不匹时,前面六个字符ABCDAB是匹的 查表可知,最后一个匹字符B对应的部值为2,因此按照下面的公式出向后移动的位数 移动位数 = 已匹的字符数 - 对应的部值 因为 16 部的实质有时候,字符串头部和尾部会有重复。 比如,ABCDAB之中有两个AB,那么它的部值就是2(AB的长度)。

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    本文链接:https:ligang.blog.csdn.netarticledetails83866378 而治之,把一个复杂的问题成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题成更小的子问题 如:二、快速排序、归并排序,二叉树遍历(先遍历左子树再遍历右子树)等。 步骤:解:将原有问题解为若干规模较小,相对独立,与原问题形式相同的子问题;解决:若子问题容易解决,则直接解;否则继续解为更小的子问题,直到容易解决;合并:将已求解的各个子问题的解逐步合并为原问题的解 经典递归案例:示例: 归并排序详见:javascript排序示例: 二查找(二)二查找也称折半查找,其要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。

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    串匹

    问题:给定二个字符串S和T,在主串S中查找子串T的过程称之为字符串匹问题(string matching,也称之为模式匹)。 在文本处理系统,操作系统,编译系统,数据库系统以及internet信息检索中,串匹是使用最频繁操作。有蛮力,即BF(暴力匹,和KMP。 我只会bf,kmp还是有问题。 思路从主串S开始的一个字符串和子串T的第一个字符串进行比较,若相等,则比较二者的后续字符;若不相等,则主串S的第二个字符和子串T的第一个字符进行比较,重复上述过程,若T中的字符全部匹完,则说明本次匹成功 ,若S中字符全部比较完毕,则匹失败。

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    串匹

    T : now is the time for all good people to come (长度为n)P :people (长度为m)串匹问题可为四种类型:detection : P是否出现? 下面开始介绍串匹。暴力匹思想是自左而右,以字符为单位,依次移动模式串,直到某个位置发生匹。? 这个最好的情况是第一次就比对成功,最好情况的上边界则是每次比对时,第一个字符都不匹,这样就移动一格,最好情况的复杂度就等于(Omega(n)), n为文本的长度。 KMP的时间复杂度是(O(m + n)), 空间复杂度是(O(m+n)). 表和GS表选择大者 } return i;}基于BM_BC+GS最好情况是(O(nm)),最坏情况由于有了gs表,变为了(O(m+n)).综合性能各种模式匹的时间复杂度如下所示:?

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    一、什么叫 (Algorithm):是对特定问题求解方或步骤的一种描述。一个可以用多种方描述,主要有: 使用自然语言描述; 使用形式语言描述; 使用计机程序设计语言描述。 注:和程序是两个不同的概念。一个计机程序是对一个使用某种程序设计语言的具体实现。 一般具有以下五个特性: 1、输入:一个有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定的对象集合。 4、确定性:中每一条指令必须有确切的含义,不存在二义性。 5、可行性:描述的操作都可以通过已经实现的基本运执行有限次来实现。 二、什么叫好评价一个好的有以下几个标准: 正确性(Correctness):应满足具体问题的需求。 可读性(Readability):应容易供人阅读和交流,方便理解和修改。 通用性(Generality):应具有一般性 ,即的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率与存储空间需求:效率指的是执行的时间;存储空间需求指执行过程中所需要的最大存储空间。

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    模式匹

    模式匹: 定义一个主串字符串S=goodgoogle,再定义一个模式串字符串T=google,然后依次遍历主串中的字符,判断,模式串是否在主串中存在,这种模式串的定位操作通常称为串的模式匹 代码 : 1 ** 2 * 朴素的模式匹 3 * @author wydream 4 * 5 * 6 7 public class OrdinaryModel { 8 9 public static void bfSearch.length()==0){18 System.out.println(字符串为空,请重新输入);19 return;20 }21 如果需要查找的字符串的长度大于查找的字符长度,则直接返回,匹失败

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    Kuhn-Munkres

    诸如此些问题,数学上抽象出来都是一个带权二图的最优问题,这正是Kuhn-Munkres (KM)准备解决的问题。在了解这个之前,我们需要粗略掌握一些图论基础。 最大匹是尽可能多地寻找匹,但寻找的匹未必是最优的。一个匹的优劣可以用边权表示,即给边赋上权重,这样的二图称为带权二图。 KM就是一个求解带权二图最优匹(Optimal Matching)的。表1. 三对三的一个权重表 task 456worker12.01.03.021.00.02.032.02.03.0? KM正是利用了这个思想。在KM中,每个顶点一个指标,称作顶标(Vertex Labeling),用l表示。 综上所述,KM是解决带权二图最优匹的一个,其核心思想是,通过定义顶标引入相等子图,而相等子图的完备匹就是一个最优匹,这样最优匹问题就巧妙地转化成了完备匹问题,只要不断修订顶标扩大相等子图

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    详解匈牙利与二图匹

    今天是与数据结构专题的第31篇文章,我们一起来聊聊二图匹与匈牙利。 学还能指导找对象?是的,这就是大名鼎鼎的稳定婚姻 在上一篇文章的末尾我们曾经提到过,婚姻匹问题本质上来说其实是二图匹的问题。那么什么又是二图匹呢? 二图匹的问题又该通过什么来解决呢?下面就让我们一起从最基础的概念开始。二图匹图的概念很简单,就是在一个无向图当中,所有的点可以成两个子集。 对于一张二图而言,构成的匹数量可以是不同的,其中匹数量最多的情况叫做最大匹。如果所有顶点都有了匹,那么就称这种情况为完美匹。今天要介绍的匈牙利就是一种用来完成二图最大匹。 换句话来说匈牙利研究的是二图匹的通解,而GS只是二的一个特殊案例。代码实现匈牙利的思路如果学会了,代码其实非常简单,就是一个简单的递归调用。

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