“python没有什么数据结构是用list解决不了的,如果有,那就再加个dict。”
对于Go的并发编程来说,主协程需要知道其他的协程何时结束。通常我们的做法是采用channel的方式来控制,这种做法很好,可以参见我的另外一个帖子(Go并发之channel篇:https://mp.weixin.qq.com/s/PIb-gGBootc6581pHhi5ew)。但是对于一些简单的协程控制来说,channel显得有些大材小用,而WaitGroup就可以派上用场了。
第一种方法最直接,直接使用Python的库collections里的方法Counter,直接统计所有元素出现的次数,返回最大次数的元素即可。
针对Golang 1.9的sync.WaitGroup进行分析,与Golang 1.10基本一样除了将panic改为了throw之外其他的都一样。源代码位置:sync\waitgroup.go。
如果我们有一个大的任务要做,我们会尝试将这个任务分解,分解完成之后并发交由 goroutine 去做,并且我需要当全部的任务完成之后再进行下面的步骤,在 sync 包下,就有这样一个东西适合上述情况,WaitGroup,今天我们来看看具体它是怎么实现的。
该文介绍了CSS计数器的基本概念、使用方式以及适用场景,并给出了相应的demo。
CSS计数器只能跟content属性在一起的时候才有作用,而content属性貌似专门用在before/after伪元素上的。于是,就有了,“计数器↔伪元素↔content属性”的铁三角关系。
今天我就和大家一起来探索一下底层的奥秘,但是术业有专攻,我们大致的了解一下即可,很多细节不清晰也不影响。
在Go语言中,sync.WaitGroup结构体对象用于等待一组线程的结束;WaitGroup是go并发中最常用的工具,我们可以通过WaitGroup来表达这一组协程的任务是否完成,以决定是否继续往下走,或者取任务结果;
今天,我将深入探讨Go语言channel和select语句的表达能力。为了演示只用这两个原语就可以实现多少功能,我将从头开始用它们重写sync包。
我们在采用 dict 的时候,一般都需要判断键是否存在,如果不存在,设置一个默认值,存在则采取其他的操作,但这个做法其实需要多写几行代码,那么是否有更高效的写法,可以减少代码,但可读性又不会降低呢,毕竟作为程序员,我们都希望写出可用并且高效简洁的代码。
Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
想必能看到这篇文章的小朋友,大都是有一定编程能力的「程序媛、程序猿」。无论,你是从事切图的前端工作,还是对数据有一种爱而不得的后端开发。更甚者,是和底层打交道的嵌入式开发人员。无论你平时在工作环节中,对编程语言API做到如何的得心应手,但是在遇到一些比较「底层」的逻辑和知识时。或多或少,有点「捉襟见肘」。
WaitGroup使用大家都会,但是其中是怎么实现的我们也需要知道,这样才能在项目中尽可能的避免由于不正确的使用引发的panic。并且本文也将写一下内存对齐方面做一个解析,喜欢大家喜欢。
这道题很容易想到用和数组一样大小的空间来统计每个数字出现的次数,然后输出出现次数为 2 的那些数字即可。但是这样时间和空间复杂度均为 O(n)。有没有办法在保持时间复杂度为 O(n) 的情况下让空间复杂度降为 O(1) 呢(即不需要额外的空间消耗)?
sync.WaitGroup是一种等待n个操作完成的机制,通常,我们使用它来等待n个goroutine完成。下面将学习它的使用方法,然后将看到一个高频错误使用问题,以及这个问题导致的不确定性行为。
最近因为工作上的事情更新会相对有点儿慢,这周末又加了天班。然后昨天好好休息了下,顺便翻了下《云雀叫了一整天》,看到一首小诗觉得不错分享给大家。
CPU先从系统的RAM中提取指令,随后解码该指令的实际内容,最后再由CPU的相关部分执行该指令。
计数统计就是统计某一项出现的次数。实际应用中很多需求需要用到这个模型。比如测试样本中某一指出现的次数、日志分析中某一消息出现的频率等等‘这种类似的需求有很多实现方法。下面就列举几条。
CountDownLatch CountDownLatch适用场景 Java多线程编程中经常会碰到这样一种场景——某个线程需要等待一个或多个线程操作结束(或达到某种状态)才开始执行。比如开发一个并发测试工具时,主线程需要等到所有测试线程均执行完成再开始统计总共耗费的时间,此时可以通过CountDownLatch轻松实现。 CountDownLatch实例 12345678910111213141516171819202122232425262728 package com.test.thread;impo
大家都是程序员,大家都是和计算机打交道的程序员,大家都是和计算机中软件硬件打交道的程序员,大家都是和CPU打交道的程序员,所以,不管你是玩儿硬件的还是做软件的,你的世界都少不了计算机最核心的 - CPU
CSS3 计数器(CSS Counters)可以允许我们使用css对页面的 任意元素进行计数,实现类似于有序列表 的功能。
Python 提供了各种方法来操作列表,这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数,这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。在本文中,我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。
这就是 CountDownLatch 的内部机制,看起来很简单,无非就是阻塞一部分线程让其在达到某个条件之后再执行。但是 CountDownLatch 的应用场景却比较广泛,只要你脑洞够大利用它就可以玩出各种花样。最常见的一个应用场景是开启多个线程同时执行某个任务,等到所有任务都执行完再统计汇总结果。下图动态演示了闭锁阻塞线程的整个过程。
JUC 中提供了三种常用的辅助类,通过这些辅助类可以很好的解决线程数量过 多时 Lock 锁的频繁操作。这三种辅助类为:
引用计数法 增量: 各个对象的内部都有计数器。如果对象的引用数量增加,就在计数器上加1,否则减1 #define Py_INCREF(op) ( \ _Py_INC_REFTOTAL _Py_REF_DEBUG_COMMA \ ((PyObject*)(op))->ob_refcnt++) 下面的是含有NULL检查的宏 #define Py_XINCREF(op) do { if ((op) == NULL) ; else
问题是计算一个16位的字中有多少位是‘1’,初步思考一下,解决这个问题需要进行计数,判断是不是‘1’,以及一个16次的循环。
Java多线程编程中经常会碰到这样一种场景——某个线程需要等待一个或多个线程操作结束(或达到某种状态)才开始执行。比如开发一个并发测试工具时,主线程需要等到所有测试线程均执行完成再开始统计总共耗费的时间,此时可以通过CountDownLatch轻松实现。
A. a = 8 b = 23 c = 8 B. a = 9 b= 23 c = 8
如果将应用程序比作人的身体:所有你所写的那些优雅的代码,业务逻辑,算法,应该就是大脑。垃圾 回收就是应用程序就是相当于人体的腰子,过滤血液中的杂质垃圾,没有腰子,人就会得尿毒症,垃圾 回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像尿毒症,你的应用程序效 率也会下降,直至最终崩溃坏死。
2、已知 i,j 都是整型变量,下列表达式中,与下标引用 X[i][j] 不等效的是【多选】( )
官方文档对sync.WatiGroup的描述是:一个waitGroup对象可以等待一组协程结束,也就等待一组goroutine返回。有了sync.Waitgroup我们可以将原本顺序执行的代码在多个Goroutine中并发执行,加快程序处理的速度。其实他与java中的CountdownLatch类似,用于阻塞等待所有任务完成之后再继续执行。我们来看官网给的一个例子,这个例子使用waitGroup阻塞主进程,并发获取多个URL,直到完成所有获取:
科学Sciences导读:公号对话框发送“计算机组成原理”获取10k字4表65图25页PDF计算机组成原理:从电、电磁、继电器到数字计算机。关键词:电(electricity),电磁(electromagnetic),数字计算机(digital computer),计算机(computer),组成原理(composition principle)。QinlongGEcai微信被封,转向自用、科普文章、学术论文OAJ电子刊免费开放获取。
现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾回收机制,而不再像c,c++里,需要用户自己管理内存。自己管理内存及其自由,可以任意申请内存,但这如同一把双刃剑,可能会造成内存泄漏,空指针等bug。 python中也同java一样采用了垃圾回收机制,不过不一样的是:python采用的是引用计数机制为主,标记清除和分代回收两种机制为辅的策略
CSS 里面的伪元素其实是非常好用的,但是经常容易被大家忽略,伪元素里面常用到的 content 属性,可能现在很多人仅仅以为 content 属性的值只支持字符串,除了字符串外常用到的还有 uri、counter ,今天所要介绍的就是 conter(计数器)。
得益于Python的自动垃圾回收机制,在Python中创建对象时无须手动释放。这对开发者非常友好,让开发者无须关注低层内存管理。但如果对其垃圾回收机制不了解,很多时候写出的Python代码会非常低效。
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺序执
为了证明如果 k 位计数器的例子中允许 DECREMENT 操作,那么 n 个操作的运行时间可能达到 Θ(nk),我们可以按照以下步骤进行:
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域,包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
使用WaitGroup可以有效解决goroutine未执行完成主协程执行完成,导致程序结束,goroutine未执行问题
Redis有5个基本数据结构,string、list、hash、set和zset。它们是日常开发中使用频率非常高应用最为广泛的数据结构,把这5个数据结构都吃透了,你就掌握了Redis应用知识的一半了。
在计算机系统中,数值一律用补码来表示(存储)。 主要原因:使用补码,可以将符号位和其它位统一处理;同时,减法也可按加法来处理。另外,两个用补 码表示的数相加时,如果最高位(符号位)有进位,则进位被舍弃。 2、补码与原码的转换过程几乎是相同的。 数值的补码表示也分两种情况: (1)正数的补码:与原码相同。 例如,+9的补码是00001001。 (2)负数的补码:符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 例如,-7的补码:因为是负数,则符号位为“1”,整个为10000111;其余7位为-7的绝对值+7的原码 0000111按位取反为1111000;再加1,所以-7的补码是11111001。 已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况: (1)如果补码的符号位为“0”,表示是一个正数,所以补码就是该数的原码。 (2)如果补码的符号位为“1”,表示是一个负数,求原码的操作可以是:符号位为1,其余各位取 反,然后再整个数加1。 例如,已知一个补码为11111001,则原码是10000111(-7):因为符号位为“1”,表示是一个负 数,所以该位不变,仍为“1”;其余7位1111001取反后为0000110;再加1,所以是10000111。 在“闲扯原码、反码、补码”文件中,没有提到一个很重要的概念“模”。我在这里稍微介绍一下“模” 的概念: “模”是指一个计量系统的计数范围。如时钟等。计算机也可以看成一个计量机器,它也有一个计量范 围,即都存在一个“模”。例如: 时钟的计量范围是0~11,模=12。 表示n位的计算机计量范围是0~2(n)-1,模=2(n)。【注:n表示指数】 “模”实质上是计量器产生“溢出”的量,它的值在计量器上表示不出来,计量器上只能表示出模的 余数。任何有模的计量器,均可化减法为加法运算。 例如: 假设当前时针指向10点,而准确时间是6点,调整时间可有以下两种拨法: 一种是倒拨4小时,即:10-4=6 另一种是顺拨8小时:10+8=12+6=6 在以12模的系统中,加8和减4效果是一样的,因此凡是减4运算,都可以用加8来代替。 对“模”而言,8和4互为补数。实际上以12模的系统中,11和1,10和2,9和3,7和5,6和6都有这个特 性。共同的特点是两者相加等于模。 对于计算机,其概念和方法完全一样。n位计算机,设n=8, 所能表示的最大数是11111111,若再 加1称为100000000(9位),但因只有8位,最高位1自然丢失。又回了00000000,所以8位二进制系统的 模为2(8)。 在这样的系统中减法问题也可以化成加法问题,只需把减数用相应的补数表示就可以 了。把补数用到计算机对数的处理上,就是补码。
我们现在开十条子协程,然后当十条子协程全部结束后,主协程立马结束。动动你的小脑袋,想一想应该怎么做?如果是一条子协程的话就很容易实现,当这条子协程结束时让主协程结束就行了。但是我们现在是10条,让任何一条子协程发布让主协程结束的命令都不行,因为你无法确定哪一条子协程是最后结束的。所以我们现在用上了等待组。
简单来说就是指程序中的语句按照书写顺序依次执行,不存在跳转、选择或循环等语句控制程序流程的情况。 在C语言中,每个语句以分号 ; 结束,多个语句可以组成代码块,用一对大括号 {} 括起来。 这里举个简单的例子:
通过前面对 线程互斥锁lock / 线程事件event / 线程条件变量condition / 线程定时器timer 的讲解,相信你对线程threading模块已经有了一定的了解,同时执行多个线程的确可以提高程序的效率,但是并非线程的数量越多越好,可能对于计算机而言,你直接运行20~30线程可能没太大影响,如果同时运行上千个甚至上万个呢?我相信你电脑会直接瘫痪……
随着我们的应用系统越来越大,单进程往往无法满足我们的要求,将一个大的系统拆分成多个功能模块,解耦,往往是一种常用的设计。无论是从将功能模块化、数据隔离等方面考虑,多进程协作都有着优势。
在C#中,用于存储的结构较多,如:DataTable,DataSet,List,Dictionary,Stack等结构,各种结构采用的存储的方式存在差异,效率也必然各有优缺点。现在介绍一种
任何编程语言都会有一个内存模型,以便管理为变量分配的内存空间。不同的编程语言,如C、C++、Java、C#,Python,它们的内存模型都是不相同的,本文将以现在最流行的Python语言为例,来说明动态类型语言的内存管理方式。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云