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Go语言中常见100问题-#62 Starting a goroutine without knowing when to ..

在内存占用方面，goroutine以最小的2KB大小开始分配，可以根据需要增长或缩小，64位系统的最大堆栈为1GB,32位系统的最大堆栈为250MB. goroutine上还可以保存分配给堆的变量引用，...将在ch被关闭时退出，但是，我们是否确切知道该通道何时关闭？...可能不明显，因为ch是由foo函数创建的，如果通道从未被关闭，那么就会导致泄露。因此，我们应该始终对goroutine的退出点保持谨慎，并确保最终能够退出不会泄露。...在不知道何时应该停止goroutine的情况下启动一个goroutine是一个设计问题。每当一个goroutine启动时，我们都应该对它何时停止有一个清晰认识。...最后重要的一点，如果一个goroutine创建资源并且它的生命周期与应用程序的生命周期绑定，那么等待它关闭而不是通知它关闭可能更安全，这样可以保证在退出应用程序之前释放资源。

36210

求第 K 个数的问题

在有意义的实际应用中，DualPivotQuicksort 因为能够在多数情况下减少地址访问次数而最终比原始的快速排序更快。 第二个引申问题来了，只从算法的角度考虑，是否还有优化余地呢？...我可以修改原来的最小堆实现，由最小堆改为固定堆大小的最大堆。每次放入元素以后检查堆的大小，确保保持在 k。...如果需要我自己实现，那我可以分别创建一个最大堆和一个最小堆，分别保存堆元素的引用。...需要 poll 最小值的时候就用最小堆来取，然后拿着取出来的值去最大堆执行删除操作；反之，需要 poll 最大值的时候就用最大堆来取，然后拿着取出来的值去最小堆执行删除操作。...具体来说，如果拿到若干个数组，从中任意取两个数 x 和 y，要求 x+y 的各种组合里面的第 k 个，或者在全为非负数的情况下引入乘法，比如 x*y+2x 的所有组合里面的第 k 个。

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干货 | 吃透Elasticsearch 堆内存

出现这种情况的解决办法具体参见java调优。 3、堆内存如何配置？ 默认情况下，Elasticsearch JVM使用堆内存最小和最大大小为2 GB（5.X版本以上）。...Elasticsearch将通过Xms（最小堆大小）和Xmx（最大堆大小）设置来分配jvm.options中指定的整个堆。 举例如下： 设置方式一： 在jvm.option配置文件中设置堆内存。.../bin/elasticsearch 4、堆内存的决定因素 堆内存的值取决于服务器上可用的内存大小。 5、堆内存配置建议 将最小堆大小（Xms）和最大堆大小（Xmx）设置为彼此相等。...在Java中，所有对象都分配在堆上并由指针引用。普通的对象指针（OOP）指向这些对象，传统上它们是CPU本地字的大小：32位或64位，取决于处理器。 对于32位系统，这意味着最大堆大小为4 GB。...如果完全禁用交换不是一种选择，您可以尝试降低swappiness。该值控制操作系统尝试交换内存的积极性。这可以防止在正常情况下交换，但仍然允许操作系统在紧急内存情况下进行交换。

2.8K40

java优先级队列（基于堆）

堆中根节点值 >= 子树节点中的值（最大堆，大根堆） 堆中根节点值 <=子树中节点的值（最小堆，小根堆） 节点的层次和节点的大小没有任何关系，只能保证当前树中，树根是最大值。...操作） 在堆顶取得最大值后，如何移动元素可以保证此时还是个最大堆呢？...shifDown后 使其仍然满足最大堆的性质 其实堆排序就是建立最大堆，然后在最大堆的基础上进行调整操作，就可以得到一个升序集合~~ 2.2.3 堆化（heapify） 现在给一个任意的整型数组 =》...方法一：建堆 将这n个元素依次调用add方法添加到一个新的最大堆中，遍历原数组，创建一个新的最大堆，调用最大堆的add方法即可。...不断将子树调整为最大堆的时，最终走到树根时，左右子树已经全部是最大堆，只需最后下沉根节点就能的到最终的最大堆。

65330

海量数据TopK问题

，越应该推送给用户 假设数据量有1亿，取Top100 最容易想到的方法是将全部数据进行排序，但如果数据量太大 ，这显然是不能接受的。...如果某一后续元素比容器内最小数字大，则删掉容器内最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。...此时的时间复杂度为O（n+m^2），其中m为容器的大小，即K。...2堆，如果大堆个数N小于100个，就在小的那堆里面快速排序一次，找第100-n大的数字；递归以上过程，就可以找到第100大的数。...第五种方法采用最小堆。首先读入前100个数来创建大小为100的最小堆，然后遍历后续的数字，并于堆顶（最小）数字进行比较。

1.2K30

启动Spring Boot时，如果不设置内存参数会如何？

以4GB内存为例，初始堆内存大小和最大堆内存大小如下图： 默认情况下，最大堆内存占用物理内存的1/4，如果应用程序超过该上限，则会抛出OutOfMemoryError异常。...如果应用程序运行在手机上或物理内存小于192M时，JVM默认的初始堆内存大小和最大堆内存大小如下图： 最大堆内存为物理内存的1/2，初始堆内存大小为物理内存的1/64，但当初始堆内存最小为8MB，则为...默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制。...因此，服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC后调整堆的大小。对象的堆内存由称为垃圾回收器的自动内存管理系统回收。 其中最大堆内存是JVM使用内存的上限，实际运行过程中使用多少便是多少。...小结 项目中往往一些被忽视的问题，深究起来，排查起来，反而能串联起来一系列的知识点和技能，或许这就是深入思考与探索的魅力所在。你在项目的使用过程中是否也遇到类似的问题，是否也深入探究过么？

6.6K32

top K 问题

K个数，最后在所有的top K中求出最终的top K。 　　...例如，1亿个浮点数，如何找出最大的10000个？ 1.快速排序 最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。...如果某一后续元素比容器内最小数字大，则删掉容器内最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。...-n大的数字，递归进行上述的过程，就可以找到第10000大的数字。...5.最小堆 先读入前10000个数来创建大小为10000的小顶堆，建堆的时间复杂度为O(mlogm)（m是数组的大小，即为10000），然后遍历后续的数字，并与堆顶（堆顶的数值最小）进行比较，如果比堆顶小

1.4K160

海量数据处理 - 找出最大的n个数（top K问题）

这样处理就可以分别在每个文件的10^6个数据中找出最大的10000个数，合并到一起在再找出最终的结果。...如果某一后续元素比容器内最小数字大，则删掉容器内最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。...2堆，如果大堆个数N小于10000个，就在小的那堆里面快速排序一次，找第10000-n大的数字；递归以上过程，就可以找到第1w大的数。...第五种方法采用最小堆。首先读入前10000个数来创建大小为10000的最小堆，建堆的时间复杂度为O（mlogm）（m为数组的大小即为10000），然后遍历后续的数字，并于堆顶（最小）数字进行比较。...实际运行： 实际上，最优的解决方案应该是最符合实际设计需求的方案，在时间应用中，可能有足够大的内存，那么直接将数据扔到内存中一次性处理即可，也可能机器有多个核，这样可以采用多线程处理整个数据集

5K40

排序进行曲-v2.0

这样就可以得到一个最大堆（或最 小堆）。 2、将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆（或最小堆）的堆顶元素与数组的最后一个元素交换位置，这样 最大（或最小）的元素就被放到了最后的位置。...需要找出最大或最小的前k个元素的场景，堆排序可以通过构建最大堆或最小堆，快速找到最大或最小的元素。 实际举例 优先级队列：堆排序可以用于实现优先级队列，其中每个元素都有一个优先级。...通过使用最小 堆，可以选择每个有序序列的最小元素进行合并，从而实现高效的多路归并排序。 求Top K问题：在一组数据中，找到最大或最小的K个元素。...通过使用最大堆，可以维护一个大小为K的堆，每次 从数据中取出一个元素与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，则替换堆顶元素并重新调整堆，最终堆中的元素 就是最大的K个元素。...中位数问题：在一组数据中，找到中间位置的元素。通过使用最大堆和最小堆，可以将数据分为两部分，其中最 大堆存储较小的一半数据，最小堆存储较大的一半数据。

15620

详解一道高频算法题：数组中的第 K 个最大元素

这是最简单的思路，如果只答这个方法，可能面试官并不会满意，但是在我们平时的开发工作中，还是不能忽视这种思路简单的方法，我认为理由如下： 1、最简单同时也一定是最容易编码的，编码成功的几率最高，可以用这个最简单思路编码的结果和其它思路编码的结果进行比对...j，nums[j] 已经排定，即 nums[j] 经过 partition（切分）操作以后会放置在它 “最终应该放置的地方”； nums[left] 到 nums[j - 1] 中的所有元素都不大于...即 k 较小的时候使用最小堆，k 较大的时候使用最大堆。...，使得上面的过程更“连贯”一些，到了 `k` 个以后的元素，就进来一个，出去一个，让优先队列自己去维护大小关系。...即 `k` 较小的时候使用最小堆，`k` 较大的时候使用最大堆。

2.4K21

从源码角度剖析 Elasticserach 段合并调优策略

中等堆策略: 当你的书桌上有3个这样的5本书的堆时，你会把它们合并成一个15本书的堆。 大堆策略: 任何超过20本的书的堆，你只会在非常必要的情况下（比如桌子上没地方了）才会去整理它们。...中等堆书（~15本） 中等大小的索引段 较小的段可能会被合并成这种中等大小的段，它们之间的合并频率较小堆要低一些。 大堆书（>20本） 大的索引段 这些大段不经常被合并，就像我们不常重新整理大堆书。...只在必要时整理大堆书 只在必要时合并大段 大段的合并是代价高昂的，所以不经常发生。只有在空间紧张或需要优化性能时，我们才考虑整理大堆书。...2.3 其他属性介绍 maxMergeAtOnce 在NATURAL情况下，同时合并的最大段数，默认10 maxMergedSegmentBytes 在NATURAL情况下，最大允许生产的合并后段的大小...2M floorSegmentBytes 2M 自然合并中，期望的最小段的大小。

71940

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （54）-- 算法导论6.2 6题

因此，在 MAX-HEAPIFY 操作中，我们需要比较 i 的值与其左右孩子的值，以确定 i 是否需要交换位置。...因此，我们可以将每个节点的值表示为一个二进制数，其中最高位表示节点是否大于其左孩子，次高位表示节点是否大于其右孩子。...假设我们有一个大小为n的堆，我们可以通过以下步骤进行MAX-HEAPIFY操作： 1.从最后一个非叶子结点(即第n/2个结点)开始向上遍历，找到最小值。 2.将该最小值与当前根结点交换。...对于一个大小为 n 的堆，最多需要进行 logn 次最大堆化操作才能将堆调整为最大堆。因此，在最坏情况下，MAX-HEAPIFY 的运行时间将是 Ω(Ign)。...这样，每个结点最终都会被排列在一个满足 MAX-HEAP 的二叉堆中。 因此，对于一个大小为 n 的有序堆，MAX-HEAPIFY 的最坏情况运行时间为 Ω(Ign)。

12620

Java集合与数据结构——优先级队列的使用及练习

我们可以在构造 PriorityQueue 时，直接将比较器 作为参数 比较. 我们来看结果： ? PriorityQueue 构造方法 ?...思路：   本题使用topk的经典解法。利用优先级队列PriorityQueue，构造大小为K的大根堆。 1、堆没有放满的情况下，直接往堆里面添加，直到添加到K的大小。...注意点： 1、 遍历两个数组的时候，大小要和k取最小值。...的最小值同样能达到效果. 2、取结果的时候注意，一定要判断队列此时空不空，队列虽然大小是k，但是有可能放不满k个。...重复上述操作，直到剩下的石头少于 2 块。 最终可能剩下 1 块石头，该石头的重量即为最大堆中剩下的元素，返回该元素；也可能没有石头剩下，此时最大堆为空，返回 0。 代码展示： ?

61130

面试官初体验

用最大堆实现这个数据容器，因为位于堆顶的就是最大的数据。同样，也可以快速从最小堆中找出最小数。 因此可以用如下思路来解决这个问题：用一个最大堆实现左边的数据容器，用最小堆实现右边的数据容器。...往堆中插入一个数据的时间效率是O(logn).由于只需O(1)时间就可以得到位于堆顶的数据，因此得到中位数的时间效率是O(1). 接下来考虑用最大堆和最小堆实现的一些细节。...首先要保证数据平均分配到两个堆中，因此两个堆中数据的数目之差不能超过1（为了实现平均分配，可以在数据的总数目是偶数时把新数据插入到最小堆中，否则插入到最大堆中）。...还要保证最大堆中里的所有数据都要小于最小堆中的数据。当数据的总数目是偶数时，按照前面分配的规则会把新的数据插入到最小堆中。如果此时新的数据比最大堆中的一些数据要小，怎么办呢？...可以先把新的数据插入到最大堆中，接着把最大堆中的最大的数字拿出来插入到最小堆中。由于最终插入到最小堆的数字是原最大堆中最大的数字，这样就保证了最小堆中的所有数字都大于最大堆中的数字。

28751

数据结构与算法：堆排序和TOP-K问题

O(nlogn),空间复杂度为O(logn)，而今天所讲到的堆排序在时间与空间复杂度上相比于前两种均有优势 堆排序可以在原数组上进行，其空间复杂度为O(1); 堆排序提供了稳定的 (O(nlogn...但这个并不是堆排序，他只是每次获取堆顶最小元素 堆排序是直接在数组上实现的 1.堆排序的实现 堆排序的实现可以分为两部分：构建最大堆（或最小堆）和执行排序过程 首先我们来看建堆过程： 在上述代码中...这里，如果我们想要升序排序，则需要建立大堆 小堆如果我们想要升序，堆顶元素在对应位置，剩余元素重新建立小堆，则时间复杂度大大增加 上述示例中，我们建了一个小堆，可以将Ajustup父节点与子节点大小关系改变来建立为大堆...通过将它与堆的最后一个元素交换，然后减少堆的大小（实际上是忽略数组的末尾元素），可以确保最大元素位于数组的正确位置上。...重复过程 重复对堆顶元素进行移除并调整堆的过程，直到堆的大小减少到1。在每一次重复过程中，都会将当前的最大元素放置到它在数组中的最终位置上。

13210

一文带你了解被 BATJ 问烂的 TopK 问题

K 的最大堆，那么在堆中的数都是 TopK。...使用小顶堆来维护最大堆，而不能直接创建一个大顶堆并设置一个大小，企图让大顶堆中的元素都是最大元素。...维护一个大小为 K 的最大堆过程如下：在添加一个元素之后，如果小顶堆的大小大于 K，那么需要将小顶堆的堆顶元素去除。...拆分，可以按照哈希取模方式拆分到多台机器上； 在每个机器上维护最大堆； 整合，将每台机器得到的最大堆合并成最终的最大堆。...在一个数到来时，计算 d 个哈希值，然后分别将哈希值对 w 取模，把对应统计数组上的值加 1； 要得到一个数的频率，也是要计算 d 个哈希值并取模，得到 d 个频率，取其中最小值。

94420

二叉树——堆的排序 TOP-K算法

大堆是父结点比子结点大，小堆则相反，我们用堆排序的核心思路是类似于删除的逻辑，因为在堆顶不是最大的就是最小的，我们把堆顶的元素和尾部交换然后再进行排序就可以了。 那么，降序要用小堆，升序用大堆。...upward(arr, n, i);//建大堆 } int i = 1; while (i < n)//因为最终要排序n-1次 { swap(&arr[0],&arr[n-i]);//...，一般情况下数据量都比较大。...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序O(N*logN)，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。...例如：如果是寻找数组中前K个最大元素，那么时间复杂度就是建堆和找数的时间，找数只要找K次就可以了。O(N+logN*K) 但是如果N很大，K很小时间复杂度也是很高，所以这里创建小堆。

45700

算法-排序算法总结

当然也可以从最后一个数开始向前扫描，此时要把较小的数换到前面，得到一个最小的数在最前面；然后进行第二趟，只扫描后n-1个元素，得到次小的放在第二位。以此类推，得到升序序列。...希尔排序比较难理解的地方也是它的跃进式方式，在最外层的循环（do-while）中，是在改变跃进的步长，最后一次的跃进步长一定为1，也就是两两交换。...与最大堆对应的就是最小堆了，最小堆的要求是每一个节点的值都不小于其父结点的值。堆一般用数组的形式实现，下面就是最大堆与最小堆的存储结构： ?...那么清楚了最大堆与其顺序存储形式后，就可以看下堆排序算法了（假设使用最大堆），那么首先将无序的数组构建成一个最大堆的形式，此时堆顶的元素值一定是最大的，随后移除该值，重新调整成最大堆，重复移除与调整的过程...，不知道大家有没有发现一个问题，堆排序与快排的空间复杂度，平均时间复杂度与最好情况下时间复杂度都一样，但是最差情况下时间复杂度堆排序要更胜一筹，那么为毛快排更好呢？

875100

嗯，查询滑动窗口最大值的这4种方法不错...

示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 提示： 你可以假设 k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤...：最大堆在 Java 中对应的数据结构就是优先级队列 PriorityQueue，但优先级队列默认的排序规则是从小到大进行排序的，因此我们需要创建一个 Comparator 来改变一下排序的规则（从大到小进行排序...实现方法 4：双端队列 除了优先队列之外，我们还可以使用双端队列来查询滑动窗口的最大值，它的实现思路和最大堆的实现思路很像，但并不需要每次在添加和删除时进行元素位置的维护，因此它的执行效率会很高。...像以上这种情况下，我们就可以将元素 1 和元素 2 删掉。...总结 本文我们通过 4 种方式实现了查找滑动窗口最大值的功能，其中暴力解法通过两层循环来实现此功能，代码最简单但执行效率不高，而通过最大堆也就是优先队列的方式来实现（本题）虽然比较省事，但执行效率不高。

49810

嗯，查询滑动窗口最大值的这4种方法不错....

示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 提示：你可以假设 k 总是有效的，在输入数组不为空的情况下，1 ≤ k ≤ 输入数组的大小...实现方法 2：改良版 接下来我们稍微优化一下上面的方法，其实我们并不需要每次都经过两层循环，我们只需要一层循环拿到滑动窗口的最大值（之前循环元素的最大值），然后在移除元素时，判断当前要移除的元素是否为滑动窗口的最大值...：最大堆在 Java 中对应的数据结构就是优先级队列 PriorityQueue，但优先级队列默认的排序规则是从小到大进行排序的，因此我们需要创建一个 Comparator 来改变一下排序的规则（从大到小进行排序...实现方法 4：双端队列 除了优先队列之外，我们还可以使用双端队列来查询滑动窗口的最大值，它的实现思路和最大堆的实现思路很像，但并不需要每次在添加和删除时进行元素位置的维护，因此它的执行效率会很高。...总结 本文我们通过 4 种方式实现了查找滑动窗口最大值的功能，其中暴力解法通过两层循环来实现此功能，代码最简单但执行效率不高，而通过最大堆也就是优先队列的方式来实现（本题）虽然比较省事，但执行效率不高。

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