首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无锁环形缓冲区的详细解释

由以下博客的分析可以知道,内核的kfifo使用了很多技巧以实现其高效性。比如,通过限定写入的数据不能溢出和内存屏障实现在单线程写单线程读的情况下不使用锁。因为锁是使用在共享资源可能存在冲突的情况下。还用设置buffer缓冲区的大小为2的幂次方,以简化求模运算,这样求模运算就演变为 (fifo->in & (fifo->size – 1))。通过使用unsigned int为kfifo的下标,可以不用考虑每次下标超过size时对下表进行取模运算赋值,这里使用到了无符号整数的溢出回零的特性。由于指示读写指针的下标一直在增加,没有进行取模运算,知道其溢出,在这种情况下写满和读完就是不一样的标志,写满是两者指针之差为fifo->size,读完的标志是两者指针相等。后面有一篇博客还介绍了VxWorks下的环形缓冲区的实现机制点击打开链接,从而可以看出linux下的fifo的灵巧性和高效性。

03
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

计算机负数补码_负数用补码表示如何理解

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。

03

别用 KMP 了, Rabin-Karp 算法了解下?

经常有读者留言,请我讲讲那些比较经典的算法,我觉得有这个必要,主要有以下原因: 1、经典算法之所以经典,一定是因为有独特新颖的设计思想,那当然要带大家学习一波。 2、我会尽量从最简单、最基本的算法切入,带你亲手推导出来这些经典算法的设计思想,自然流畅地写出最终解法。一方面消除大多数人对算法的恐惧,另一方面可以避免很多人对算法死记硬背的错误习惯。 我之前用状态机的思路讲解了 KMP 算法,说实话 KMP 算法确实不太好理解。不过今天我来讲一讲字符串匹配的另一种经典算法:Rabin-Karp 算法,这是一个很简单优雅的算法。 本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路,先从最简单的字符串转数字讲起,然后研究一道力扣题目,到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧,直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了,根本不用死记硬背。 废话不多说了,直接上干货。 首先,我问你一个很基础的问题,给你输入一个字符串形式的正整数,如何把它转化成数字的形式?很简单,下面这段代码就可以做到: string s = "8264"; int number = ; for (int i = ; i < s.size(); i++) { // 将字符转化成数字 number = * number + (s[i] - '0'); print(number); } // 打印输出: // 8 // 82 // 826 // 8264 可以看到这个算法的核心思路就是不断向最低位(个位)添加数字,同时把前面的数字整体左移一位(乘以 10)。 为什么是乘以 10?因为我们默认探讨的是十进制数。这和我们操作二进制数的时候是一个道理,左移一位就是把二进制数乘以 2,右移一位就是除以 2。 上面这个场景是不断给数字添加最低位,那如果我想删除数字的最高位,怎么做呢?比如说我想把 8264 变成 264,应该如何运算?其实也很简单,让 8264 减去 8000 就得到 264 了。 这个 8000 是怎么来的?是 8 x 10^3 算出来的。8 是最高位的数字,10 是因为我们这里是十进制数,3 是因为 8264 去掉最高位后还剩三位数。 上述内容主要探讨了如何在数字的最低位添加数字以及如何删除数字的最高位,用R表示数字的进制数,用L表示数字的位数,就可以总结出如下公式: /* 在最低位添加一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算,在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; // 此时 number = 82643 /* 在最高位删除一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // number 最高位的数字 int removeVal = ; // 此时 number 的位数 int L = ; // 运算,删除最高位数字 number = number - removeVal * R^(L-); // 此时 number = 264 如果你能理解这两个公式,那么 Rabin-Karp 算法就没有任何难度,算法就是这样,再高大上的技巧,都是在最简单最基本的原理之上构建的。不过在讲 Rabin-Karp 算法之前,我们先来看一道简单的力扣题目。 高效寻找重复子序列 看下力扣第 187 题「重复的 DNA 序列」,我简单描述下题目: DNA 序列由四种碱基A, G, C, T组成,现在给你输入一个只包含A, G, C, T四种字符的字符串s代表一个 DNA 序列,请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。 比如下面的测试用例: 输入:s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出:["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"] 解释:子串 "AAAAACCCCC" 和 "CCCCCAAAAA" 都重复出现了两次。 输入:s = "AAAAAAAAAAAAA" 输出:["AAAAAAAAAA"] 函数签名如下: List<String> findRepeatedDnaSequences(String s); 这道题的拍脑袋解法比较简单粗暴,我直接穷举所有长度为 10 的子串,然后借助哈希集合寻找那些重复的子串就行了,代码如下: // 暴力解法 List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) { int n = s.length(); // 记录出现过的子串 HashSet<String> seen = new HashSet(); // 记录那些重复出现多次的子串 // 注

02
领券