List接口 List有三种不同的实现，ArrayList和Vector使用数组实现，其封装了对内部数组的操作。...5、遍历列表： 在JDK1.5之后，至少有三种遍历列表的方式：forEach操作，迭代器，for循环。...通过测试发现，forEach综合性能不如迭代器，而for循环遍历列表时，ArrayList的性能表现最好，而LinkedList的性能差的无法忍受，因为LinkedList进行随机访问，总会进行一次列表的遍历操作...可以看出，HashMap的内部维护了一个Entry数组，每个entry表项包括：key、value、next、hash。next部分表示指向另一个Entry。...在HashMap的put()方法中，可以看到当put（）方法有冲突时，新的entry依然会安放在对应的索引下标内，并替换掉原来的值，同时为了保证旧值不丢失，会将新的entry的next指向旧值。
LinkedList使用了循环双向列表数据结构，由一系列表项连接而成。一个表项总是包括三个部分：元素内容，前驱表项和后驱表项。...无论LinkedList是否为空，链表内部都有一个header表项，它既表示链表的开始，也表示链表的结尾。表项header，的后驱表项表示第一个元素，前驱表项表示链表中最后一个元素。 ?...specified by {@link Collection#add}) */ public boolean add(E e) { ensureCapacityInternal(size + 1);//确保内部数组有足够的空间...，都要进行数组的复制和重组，并将List队列尾端的元素置null，如果删除的元素越靠前，数组重组时的开销就越大，位置越靠后，开销越小。...实现RandomAccess接口的List，当元素数量较多时，通过直接的随机访问比通过迭代的方式，可提升大约10%的性能（谢谢度娘）。
对象属性和数组元素的速度都比变量慢 谈到JavaScript的数据，一般来说有4种访问方式：数值、变量、对象属性和数组元素。在考虑优化时，数值和变量的性能差不多，并且速度显著优于对象属性和数组元素。...避免 for-in 循环（和基于函数的迭代） 这是另一条非常教条的建议：不要使用for-in循环。...在循环时将控制条件和控制变量合并起来 提到性能，在循环中需要避免的工作一直是个热门话题，因为循环会被重复执行很多次。所以如果有性能优化的需求，先对循环开刀有可能会获得最明显的性能提升。...不使用DOM是JavaScript优化中另一个很大的话题。经典的例子是添加一系列的列表项：如果你把每个列表项分别加到DOM中，肯定会比一次性加入所有列表项到DOM中要慢。这是因为DOM操作开销很大。...这归结于回流带来的另一个问题：当布局样式发生改变时，会引发回流。 布局样式意味着任何影响改变布局的变化都会强制引起浏览器回流。比如宽度、高度、字号、浮动等。
LinkedList 链表由一系列表项连接而成，一个表项包含 3 个部分：元素内容、前驱表和后驱表。链表内部有一个 header 表项，既是链表的开始也是链表的结尾。...如果数据量有百万级的时，速度是会比 LinkedList 要快的。 2. 如果删除操作的位置是在中间。...LinkedList 的遍历速度是要慢于 ArrayList 的复制移动速度的如果数据量有百万级的时，还是 ArrayList 要快。...当 length 为 2 的 n 次方时，h & (length - 1) 就相当于对 length 取模，而且速度比直接取模快得多，这是 HashMap 在速度上的一个优化。...当检测到正在遍历的集合的结构被改变时，fail-fast 迭代器抛出ConcurrentModificationException，而 fail-safe 迭代器从不抛出 ConcurrentModificationException
你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。 Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...使用.apply() iterrows()函数极大地提高了速度，但我们还远远没有完成。请始终记住，当使用为向量操作设计的库时，可能有一种方法可以在完全没有for循环的情况下最高效地完成任务。...为我们提供此功能的Pandas功能是 .apply() 函数。apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。...这段代码的平均运行时间是0.0020897秒，比原来的for循环快6.44倍。 ? apply()之所以快得多，是因为它在内部尝试遍历Cython迭代器。
HashMap表项结构 可以看到HashMap的内部维护着一个Entry数组，每一个Entry表项包括key、value、next、hash。这里特别注意，其中next，它指向一个Entry。...通过解析HashMap的put( )方法，可以看到当put( )有冲突时，新的Entry依然会被安放在对应的索引下标内，并替换原有的值。...在HashMap内部，还维护了一个threshold变量，它始终被定义为当前数组总容量和负载因子的乘积，它表示HashMap的阈值，。当HashMap的实际容量超过阈值时，便会进行扩容。...遍历源数组内所有元素*/ for (int j = 0; j < src.length; j++) { Entry e = src[j]; /*当该表项索引有值存在时...LinkedHashMap表项结构 在这种结构中，除了HashMap固有的功能特性外，每个Entry表项的after指向其后驱元素Entry，而后驱元素的before指向其前驱元素，从而构成一个循环链表
当打开时，它显示一张可使用设备的列表，和它正在运行的组件。点击 Load View Hierarchy 来查看所选组件的层级。比如，下图就是前一个图中所示 Layout 的层级关系。 ?...导致性能太慢，可能的解决办法是将 Layout 层级扁平化 - 变浅变宽，而不是又窄又深。...RelativeaLayout 作为根节点时就可以达到目的。所以，当换成基于 RelativeLayout 的设计时，你的 Layout 变成了两层。新的 Layout 变成这样： ?...这个时间的主要差异是由于在 LinearLayout 中使用 layout_weight所致，因为会减慢“测量”的速度。...另一个使用 Lint 的好处就是，它内置于 Android Studio 中。Lint 在你导编译程序时自动运行。
例如:我们可以确保每个单独的锁队列的内容在内部是一致的，但是允许不同的队列在不同的时间抓取快照)。 闩锁整个锁系统的一种方法是简单地锁定所有分片（按升序）。实际上，获取1024个闩锁的速度太慢。...在ARM64上，将诸如增量（从内存读取x；加一个；将x写入内存）之类的原子级的读-修改-写操作编译为重试循环，如果另一个线程更改了读和写之间的值，则可能需要重试。...在我们的测试中，这太慢了。 另一种方法是将闩锁与每个列（事务）相关联，并使用它来保护列。...好奇的读者可能会注意到，在提交一个事务并将锁授予另一个事务时，可能会发生低级死锁，当请求另一个事务的闩锁时，线程已经在第一个事务的“列”上保留了闩锁。...因此，这项工作最重要的基准之一是提高数据库的sysbench OLTP-RW工作负载的性能，该数据库有8个表，每个表有10M记录，查询会影响通过Pareto分布（左列）或统一（右列）随机选择的行），来自大型
当它们「优化」或加速神经网络运算时，它们在做什么？当谈及高性能/高效DNN时，我常常问（或被问及）这些问题。 本文尝试介绍在DNN库中如何实现一个卷积层。...随着矩阵规模越来越大，内存成为更加严重的问题，而性能也会继续逐渐下降。你看到图中的剧烈下跌了吗？这表示当矩阵太大无法适应缓存时，吞吐量突然下跌。 缓存 RAM是大的存储空间，但速度较慢。...循环重排序这一简单的变化，却带来了相当可观的加速： ? 平铺（Tiling） 要想进一步改进重排序，我们需要考虑另一个缓存问题。 对于A中的每一行，我们针对B中所有列进行循环。...而对于 B 中的每一步，我们会在缓存中加载一些新的列，去除一些旧的列。当到达A的下一行时，我们仍旧重新从第一列开始循环。...如果手动写出重复的循环语句并展开循环，我们就可以减少这一开销。例如，不对1个语句执行8次迭代，而是对4个语句执行2次迭代。 这种看似微不足道的开销实际上是很重要的，最初意识到这一点时我很惊讶。
，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元 Python会保证散列表中三分之一的表元都是空的，当向字典中添加元素时，散列表就会用键值对填充表元...，当达到剩余三分之一表元是空的时，会将当前的散列表放到一个更大的空间中 当通过key获取字典的value时（求取dict[key]），过程如下： 1.调用hash(key...散列冲突并不会总发生，所以字典的速度很快。 ...但是键值对在字典中的顺序完全不同 因为向字典中添加新的键值对时，有可能导致字典内部的散列表重新分配内存，当把字典中的元素重新添加到新的内存中时，可能导致散列冲突，从而导致键值对在字典中的位置发生变化... 这样在循环迭代并同时添加键值对时就有可能跳过一些键 所以，在对已有字典进行循环迭代时，不要同时进行添加操作，而应该先新建一个空字典，将要添加的键值对放在空字典中，然后对原有字典和新字典进行合并
链表主要是为了解决数组中的key发生hash冲突时，将发生碰撞的key存到链表中 红黑树主要是为了解决链表过长，的查询速度太慢问题，链表查询时间复杂度为O(n) 当链表长度大于等于8时，就会转变成红黑树...，时间复杂度为O(logn) 当链表长度小于等于6时，由红黑树转变回链表，因为链表过短时引入红黑树反而会降低查询速度 第四题、那什么是hash冲突呢？...当V和A一样时，更新成B CAS也存在一些问题： 1.ABA问题 2.循环时间开销大 3.只能保证一个共享变量的原子操作 具体的等我们到了多线程的时候在仔细讲解 10、HashTable 数组 + 链表方式存储...容量 * 加载因子 时，扩容为原来 2 倍并重新散列；将新元素加到链表头部 对修改 Hashtable 内部共享数据的方法添加了 synchronized，保证线程安全 11、HashMap 与 HashTable...当然可以代替 HashTable，但是 HashTable 提供更强的线程安全性 它们都可以用于多线程的环境，但是当 Hashtable 的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间
） 物理层：将数字信号转化为物理信号，将数据传出去 输出端口排队： 假设交换速率Rswitch是Rline的N倍（N：输入端口的数量） 当多个输入端口同时向输出端口发送时，缓冲该分组（当通过交换网络到达的速率超过输出速率则缓存...在路由匹配表项的时候，数量要大大减少。 在路由聚集时，如果出现一个IP地址能匹配到多个路由表项（这是可能出现的）：采用最长前缀匹配，因为更精确。...ICMP “端口不可达”报文 (type 3, code 3) 当源主机获得这个报文时，停止 IPv6 引入IPv6的动机：IPv4的32-bit地址空间将会被很快用完 其他的原因：使用IPv4时路由器负担太重...即源节点到V节点的距离又有最小值，则更新 否则，不重新标注 返回第2步，开始一个新的循环 案例： Dijkstra算法的讨论 算法复杂度: n节点 每一次迭代: 需要检查所有不在永久集合N中节点...，定时或者DV有变化时，让对方去算 当x从邻居收到DV时，自己运算，更新它自己的距离矢量（采用B-F equation） Dx (y)估计值最终收敛于实际的最小代价值 是迭代算法、分布式算法
问：说说提高Python运行效率的技巧？ 答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。今天具体来说一下提高python执行效率的方法，下面给大家介绍10种方法 。...4、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。...不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 例如：set的用法 set的union，intersection，difference操作要比list的迭代要快。...因此如果涉及到求list交集，并集或者差的问题可以转换为set来操作。 8、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。...技巧 1：减少循环内部不必要的计算 技巧 2：嵌套循环中，尽量减少内层循环的计算 技巧 3：尽量使用局部变量 技巧 4：使用 join() 连接字符串 9、交叉编译你的应用 计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言
){ ensureCapacity(size+1);//确保内部数组有足够的空间 elementData[size++]=e;//将元素加入到数组的末尾，完成添加 return true...遍历列表 遍历列表操作是最常用的列表操作之一，在JDK1.5之后，至少有3中常用的列表遍历方式： forEach操作 迭代器 for循环。...可以看到，最简便的ForEach循环并没有很好的性能表现，综合性能不如普通的迭代器，而是用for循环通过随机访问遍历列表时，ArrayList表项很好，但是LinkedList的表现却无法让人接受，甚至没有办法等待程序的结束...4．ArrayList的空间浪费主要体现在在list列表的结尾预留一定的容量空间，而LinkedList的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗相当的空间 可以这样说：当操作是在一列数据的后面添加数据而不是在前面或中间...,并且需要随机地访问其中的元素时,使用ArrayList会有更好的性能；当操作是在一列数据的前面或中间添加或删除数据,并且按照顺序访问其中的元素时,就应该使用LinkedList了。
这些方法应用了： 非常短的反馈循环 频繁调整过程 重新进行优先级排序 定期更新计划 频繁交付 适用于具有以下特点的项目： 需要研究和开发 变更速度极快 具有不明确或未知的需求、不确定性或风险 最终目标难以描述...当技术和需求的不确定性都很高时（图2-5右上部分），项目就会极端复杂，陷入无序状态。...3.1.2 迭代型生命周期的特征 迭代型生命周期通过连续的原型或概念验证来改进产品或成果。 当项目复杂性高、变更频繁或当项目范围受到相关方对所需最终产品的不同观点的支配时，采用迭代型生命周期会有优势。...迭代型生命周期可能需要更长的时间，因为它是为学习而优化，而不是为交付速度而优化。 图3-3 迭代型生命周期 ? 图3-4 不同大小的增量的生命周期 ?...例如，如果团队计划在一次迭代中完成30个故事点，但是只完成了25个，那么SPI是25/30或者 0.83（该团队的工作速度只有计划的 83%）。
虚拟内存很适合在多道程序设计系统中使用，许多程序的片段同时保存在内存中，当一个程序等待它的一部分读入内存时，可以把 CPU 交给另一个进程使用。...考虑一下，例如，假设一条 1 字节的指令要把一个寄存器中的数据复制到另一个寄存器。在不分页的情况下，这条指令只访问一次内存，即从内存取出指令。有了分页机制后，会因为要访问页表而需要更多的内存访问。...当一个 MMU 中的虚拟地址需要进行转换时，硬件首先检查虚拟页号与 TLB 中所有表项进行并行匹配，判断虚拟页是否在 TLB 中。...当一个表项被从 TLB 中清除出，将修改位复制到内存中页表项，除了访问位之外，其他位保持不变。当页表项从页表装入 TLB 中时，所有的值都来自于内存。 ?...一个可行的方式是建立一个散列表，用虚拟地址来散列。当前所有内存中的具有相同散列值的虚拟页面被链接在一起。如下图所示 ?
废话不多说，开始今天的题目： 问：说说提高Python运行效率的技巧？ 答：不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。...4、采用生成器表达式替代列表解析 列表解析会产生整个列表，对大量数据的迭代会产生负面效应。...不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 例如：set的用法 set的union，intersection，difference操作要比list的迭代要快。...因此如果涉及到求list交集，并集或者差的问题可以转换为set来操作。 8、循环优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。...技巧 1：减少循环内部不必要的计算 技巧 2：嵌套循环中，尽量减少内层循环的计算 技巧 3：尽量使用局部变量 技巧 4：使用 join() 连接字符串 9、交叉编译你的应用 计算机其实并不理解用来创建现代应用程序的编程语言
但是，在互联网中，从一个节点到另一个节点，有许许多多的路径，路由器可以选择通畅的最短的路径，从而提高通信速度，减轻网络负荷，节约网络资源，这是交换机所不具备的能力。...有了这张表，路由器接在收到数据包时就能做到心中有数了。比如收到一个目的地址为10.0.0.1的报文，路由器就可以查表得知需要将该报文发送到GE1/0/0这个接口。 这个路由表怎么得来的呢？...在实际应用中，这两个办法都用上了，当动态路由与静态路由发生冲突时，以静态路由为准。当然，路由表还有一类路由，不是人工配置的，也不是路由协议的学习，而是由链路层协议发现的，称为直连路由。...{ 路由表放在哪 } 有了路由表，接下来要考虑的是，路由表放哪合适呢？ 前面说过，数据包是从某个接口进来，经过交换网，再从另一个接口出去。那路由表能不能放交换网？...根据“原始下一跳”找到“直接下一跳”的过程就称为“路由迭代”。
的内部碎片。...进程未执行时，页表的始址和页表长度放在进程控制块（PCB）中，当进程被调度时，操作系统内核会把它们放到页表寄存器中。...（注意:页号是从O开始的，而页表长度至少是1，因此 P=M时也会越界） 页表中页号P对应的页表项地址=页表起始地址F+页号P页表项长度，取出该页表项内容b，即为内存块号。...既然如此，人们就考虑利用这个特性减少访问页表的次数 快表概念 快表，又称联想寄存器（TLB），是一种访问速度比内存快很多的高速缓冲存储器，用来存放当前访问的若干页表项，以加速地址变换的过程。...但若快表已满，则必须按照一定的算法对旧的页表项进行替换） 由于查询快表的速度比查询页表的速度快很多，因此只要快表命中，就可以节省很多时间。因为局部性原理，一般来说快表的命中率可以达到90%以上。
{ ensureCapacity(size+1);//确保内部数组有足够的空间 elementData[size++]=e;//将元素加入到数组的末尾，完成添加 return true...遍历列表 遍历列表操作是最常用的列表操作之一，在JDK1.5之后，至少有3中常用的列表遍历方式： forEach操作 迭代器 for循环。...可以看到，最简便的ForEach循环并没有很好的性能表现，综合性能不如普通的迭代器，而是用for循环通过随机访问遍历列表时，ArrayList表项很好，但是LinkedList的表现却无法让人接受，甚至没有办法等待程序的结束...4．ArrayList的空间浪费主要体现在在list列表的结尾预留一定的容量空间，而LinkedList的空间花费则体现在它的每一个元素都需要消耗相当的空间 可以这样说：当操作是在一列数据的后面添加数据而不是在前面或中间...,并且需要随机地访问其中的元素时,使用ArrayList会有更好的性能；当操作是在一列数据的前面或中间添加或删除数据,并且按照顺序访问其中的元素时,就应该使用LinkedList了。
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