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分配算法

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,能够按照需求分配、释放其中的空间,这就是堆分配算法。...堆的分配算法有很多种,有很简单的(比如这里要介绍的几种方法),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法是最为基本的两种,实际上在一些场合,被分配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算法,称为对象池。...实际上很多现实应用中,堆的分配算法往往是采取多种算法复合而成的。...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法;而对于大于512字节的空间申请采用的是最佳适配算法: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法中的最佳折中策略

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最大流量和线性分配问题

鉴于你知道每个承包商如何有效地履行每个合同,你如何分配承包商来最大化这个月的整体效益? 这是分配问题的一个例子,问题可以用古典的匈牙利算法( Hungarian algorithm)来解决。 ?...在本文中,您将了解使用Edmonds-Karp算法解决线性分配问题的匈牙利算法的实现。您还将了解Edmonds-Karp算法如何对Ford-Fulkerson方法进行轻微修改,以及该修改如何重要。...线性分配问题包括在加权二分图中找到最大权重匹配。...幸运的是,通过将每个弧权重设置到哪里,很容易将最大线性分配问题转化为最小线性分配问题。原始最大化问题的解决方案将与弧权重更改后的解最小化问题相同。所以剩下的,假设我们做这个改变。 ...该算法继续,直到产生完美的匹配。这种匹配也是线性分配问题的解决方案。

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分配问题与匈牙利算法

分配问题与匈牙利算法 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。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。...以下是另一种分配方案: ? 总共需要花费 250 + 350 + 400 = 1000. 检查完所有六种可能的分配方案后我们得到最有的分配方案是: ?...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,所得矩阵的最优分配也是原始矩阵的最优分配。 匈牙利算法 下面的算法将上述定理应用到一个给定的n×n成本矩阵上求出最优分配。...第四步:因为最小线路总数等于4,故存在最优分配 ? 每行每列选择一个0,对应的原矩阵数字相加即为最小分配。 ?...备注 最大分配问题只需将第一步的每行减去该行最小值改为该行的最大值减去此行每一项,其他步骤相同。

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TAOCP|基本算法|顺序分配

我们经常遇见涉及大小动态变化的站的程序,在这种情况下,我们并不想对每个栈的容量设定最大值,因为该值通常难以预测。即使设置,也很难遇到所有栈同时填满的情况。...作为哨兵 当栈 发生overflow时: (a)存在k,满足 (即上方存在空位),找出最小的k,然后将 到 的内容全部上移一格 (b)存在k,满足 (即下方存在空位),找出最大的...改进方法 每次重新分配内存时为多个新项腾出空间,根据上一次内存重新分配以来每个栈的改变情况,进行全面的重新分配。扬·加威克使用了 来记录历史信息。...算法大意如下: 计算 为剩余可用内存量, 为内存增长量, 为栈增长量的数组 10%的内存被所有表平分,其余90%则根据上次分配后表的增长量按比例划分。...在给定的队列操作(OVERFLOW版)中,一次可以插入多少项而不会上溢 2.[22] 推广队列操作,使之可以用于任意双端队列 3.[26]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/重新分配算法

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内存分配算法 伙伴系统

伙伴系统是常用的内存分配算法,linux内核的底层页分配算法就是伙伴系统,伙伴系统的优点就是分配和回收速度快,减少外部碎片。...,云风版的通过标记内存节点状态进行分配,第二个版本是保存当前内存最大的连续可用数,在某些情况下避免了无效的遍历,第二个版本也可以修改为保存最大连续内存数目的阶,内存消耗就会变小。...这两个算法分配和回收复杂度都是logn,并且空闲内存必须是2^n个基本分配单位。      ...然后又看了一下linux4.8的buddy system实现,linux的buddy system主要进行page分配也是linux最底层的分配,其他的分配算法都是以这个分配为基础,在x86架构下一个page...最大的是10,也就是1024个基本单位,所以linux在x86下一次最多可分配4MB内存。

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网络最大算法—EK算法

前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广。...没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS?....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候,记录下能进行增广的最大值,同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出,这种算法的性能还算是不错, 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明,这种算法的时间复杂度为 大体证一下: 我们最坏情况下每次只增广一条边,则需要增广

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算法】相邻最大差值

问题描述 给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大差值,要求时间复杂度O(N) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想: 1)找出数组的最大值max和最小值min 2)将区间均等的划分为 N + 1份,即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1)找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {

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☆打卡算法☆LeetCode 85、最大矩形 算法解析

一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵,找出只包含1的最大矩阵,返回其面积。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接:85....最大矩形 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积...首先,说一下暴力解法:列举所有可能出现的矩形,枚举矩形所有的左上角和右下角坐标,并检查该矩形是否是面积最大的,但是这样做时间复杂度过高,会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法,找到最高的柱子,并找到它左右的最大高度,拼接成最大的矩形,得到面积就是想要的结果。...思路就是: 枚举矩形的下边界,枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积

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网络最大算法—Dinic算法及优化

前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广...,即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念,即对于$i$号节点,用dis(i)表示它到源点的距离,并规定,一条边能够被增广,当且仅当它连接的两个点$u,v$满足:dis(v)=dis(u)+1,...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法,我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的(比某标号算法不知道高到哪里去了) 代码 题目链接 #include #include #include

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JVM内存分配策略,及垃圾回收算法

更关键的是:如果不想浪费50%的空间,就需要有额外的空间进行分配担保,以应对被使用的内存中所有对象都100%存活的极端情况,所以在老年代一般不能直接选用复制算法。...老年代 在老年代中,因为对象存活率高、没有额外空间对它进行分配担保,就必须使用“标记-清除”或“标记-整理”算法来进行回收。...空间分配担保 在发生Minor GC之前,虚拟机会先检查老年代最大可用的连续空间是否大于新生代所有对象总空间,如果这个条件成立,那么Minor GC可以确保是安全的。...如果允许,那么会继续检查老年代最大可用的连续空间是否大于历次晋升到老年代对象的平均大小,如果大于,将尝试着进行一次Minor GC,尽管这次Minor GC是有风险的;如果小于,或者HandlePromotionFailure...虽然担保失败时绕的圈子是最大的,但大部分情况下都还是会将HandlePromotionFailure开关打开,避免Full GC过于频繁。

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最大期望算法 Expectation Maximization概念

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。...Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的: L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ; EM算法包括两个步骤:由E步和M步组成,它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数...Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数,其中: Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ; 假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ,则在(t+1)次迭代时, E-步:计算完整数据的对数似然函数的期望...EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数,它的最大优点是简单和稳定,但容易陷入局部最优。

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