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在计算机的存储结构中,存在着局部性原理(在《【软考学习6】计算机存储结构——局部性原理、Cache、主存地址单元、磁盘存取、总线和可靠性》中有介绍)。
各种排序算法所需辅助空间 1、 所有的简单排序方法(包括:直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1);
D - 整数变换问题 Description 整数变换问题。关于整数i的变换f和g定义如下:f(i)=3i; 试设计一个算法,对于给定的2 个整数n和m,用最少的f和g变换次数将n变换为m。例如
最优合并问题 Description 给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序,使所需的总比较次数最少。 为了进行比较,还需要确定合并这个序列的最差合并顺序,使所需的总比较次数最多。 对于给定的k个待合并序列,计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。
在使用Redis时,我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小,不会让数据无限制地放入Redis缓存中。可以使用下面命令来设定缓存的大小,比如设置为4GB:
有N堆纸牌编号为1~N,每堆有若干张,但纸牌总数必为N的倍数。可在任一堆上取若干张移动。
要说计算机系统里,什么技术把tradeoff体现的淋漓尽致,那肯定是缓存无疑。为了协调高速部件和低速部件的速度差异,加入一个中间缓存层,是解决这种冲突最有效的方案。
上篇博客作者只介绍了两种算法 下面作者介绍另外两种算法 第一种就是最佳置换算法,这种算法只在理论成立,但是在实际操作中是无法进行操作的,他的理念就是,每次置换的时候是置换出将来最晚使用的页号,所以可以达到最大程度上的节约置换的操作 第二种就是最少使用算法,主要是通过计数每个页号在一定时间内出现的次数,然后置换出出现次数最少的那一个页号,也就相当于是出现频率的意思,这种算法要记得和最近最久未使用算法进行区别,最久未使用算法的意思是,每次置换出队列中没有被使用的时间最长的元素,这里强调的是时间的最长 详细的可以看下面的源代码:
这个可以转动的圆盘类似是一个密码机关,中间偏上的位置有个红色的指针看到没,你只要转动圆盘可以让指针指向不同的字母,然后再按下中间的按钮就可以输入指针指向的字母。
在使用Redis时,我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小,不会让数据无限制的放入Redis缓存。
汽车加油问题 Description 一辆汽车加满油后可行驶n公里。旅途中有若干个加油站。设计一个有效算法,指出应在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次数最少。并证明算法能产生一个最优解。 对于给定的n和k个加油站位置,计算最少加油次数。 Input 输入数据的第一行有2 个正整数n和k(n≤5000,k≤1000),表示汽车加满油后可行驶n公里,且旅途中有k个加油站。接下来的1 行中,有k+1 个整数,表示第k个加油站与第k-1 个加油站之间的距离。第0 个加油站表示出发地,汽车已加满油。第k+1 个加油站表示目的地。 Output 将计算出的最少加油次数输出。如果无法到达目的地,则输出“No Solution!”。 Sample Input 7 7 1 2 3 4 5 1 6 6 Output 4
这一题要直接写出答案事实上感觉还是不太容易的,所幸学生的数目不会太多,最多也就100,因此,我们直接按照题目给出的排队规则来模拟一下过程就行了。
前面的文章已经介绍了什么是操作系统的虚拟内存,与本文要介绍的缓存置换算法息息相关,如果还没有看的朋友,建议先读一下上篇文章,链接是:什么是操作系统的虚拟内存?
关于第一种FIFO策略的实现,比较简单,可采用固定长度的数组和链表来处理,这里就不重点说了。今天我们的重点是LFU缓存的实现。
将程序的逻辑地址空间划分为固定大小的页(page),而物理内存划分为同样大小的页框(pageframe)。程序加载时,可将任意一页放人内存中任意一个页框,这些页框不必连续,从而实现了离散分配。也就是把内存等分成N份,存放运行的程序时,按分成的快放置即可。但放置时要考虑主存里哪些块已经被占用,这个用主存分配表(位示图)来表示。
读完本文,你可以去力扣完成第 1312 题「让字符串成为回文串的最少插入次数」,难度 Hard。
我们在 上篇文章 聊了高楼扔鸡蛋问题,讲了一种效率不是很高,但是较为容易理解的动态规划解法。后台很多读者问如何更高效地解决这个问题,今天就谈两种思路,来优化一下这个问题,分别是二分查找优化和重新定义状态转移。
我们在 上篇 聊了高楼扔鸡蛋问题:经典算法题:高楼扔鸡蛋 讲了一种效率不是很高,但是较为容易理解的动态规划解法。后台很多读者问如何更高效地解决这个问题,今天就谈两种思路,来优化一下这个问题,分别是二分查找优化和重新定义状态转移。
负载均衡是Nginx的核心应用场景,本文将介绍官方提供的5种负载均衡算法及其实现细节。
1.题意就是给定一个函数,该函数有两种功能,一种就是将数组中的所有数同乘以2,另一种就是将数组中的某个数加1。给定一个数组nums,让你将初始值全为0的数组arr通过调用给定的函数来变成nums。问最少调用次数。
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/delete-operation-for-two-strings/
对括号的合法性判断多次在笔试中出现,现实中也很常见,比如说我们写的代码,编辑器会检查括号是否正确闭合。而且我们的代码可能会包含三种括号[](){},判断起来有一点难度。
作者:Marcin Moskala 编译:ShanLIU、笪洁琼、Harry 关于编程工作有很多很不错的面试谜题。新年之际,我把压箱底儿的一道好题,同时也是传说中谷歌招聘官最喜欢问的一道题找出来了! 今天我们来好好八一八这道题,如果你今年恰好想去谷歌面试,可以抓紧多读几遍!(绝对不会出现下图的情况,我们只放有口碑的神助攻 ) 题目如下: 你在一座100层的高楼大厦里工作,拿到了两个一模一样的鸡蛋。你得搞明白鸡蛋最高可以从几层楼扔出去还不摔坏。 请提出一个算法,能找到投掷鸡蛋却保证不摔坏的最少次数~ 我们可以
可以看到例如1-8节点同dumb节点的距离都是1,9-16节点同dumb节点的距离都是1,不满足约束。
LRU算法是最近使用最少算法(LeastRecently Used)。我们不仅考虑最近是否用过,还要考虑最近使用的频率。此处我们使用的哲学理念仍是拿过去的数据来预测将来:如果一个页面被访问的频率低,那么以后很可能也用不到。
快速排序的时间复杂度在最坏情况下是O(N2),平均的时间复杂度是O(N*lgN)。
程序执行时会呈现出局部性规律,即在一较短的时间内,程序的执行仅局限于某个部分,相应地,所访问的存储空间也局限于某个区域。
矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法,能够有效的提高算法的效率。 先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法 两个矩阵相乘 上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3)
该文通过给定一个非负整数数组,假定你的初始位置为数组第一个下标,目标是到达最后一个下标,并且使用最少的跳跃次数。介绍了如何使用贪心算法进行求解,并给出了相应的代码实现。同时还介绍了如何通过动态规划进一步求解该问题,并给出了相应的链接。"
关于如何评价洗牌质量的猜想 洗牌算法是卡牌类游戏中必须使用的算法,本质上说洗牌算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序,因此出现了很多种洗牌算法。我们不重点讨论如何洗牌,我们将眼光关注于洗出的牌是否达到我们预期的要求,以及如何衡量洗出的牌无序的程度。首先先看一个简单有效的洗牌算法。 一、一个简单的洗牌算法 一个比较容易实现的洗牌算法是这样的,通过随机选出两张牌进行交换,通过多次这样的重复操作,就能达到洗牌的目的。事实证明这种洗牌方式还是比较可行,最重要的是比较简单,代码如下。 //洗牌算法,随机交换数组的两个
虽然「Redis」有自己的过期策略来删除过期的数据(惰性删除和抽样删除)。这其中具体的删除原理本章不做详细介绍。但是也会存在Redis删不过来导致内存占满的情况。所以「Redis」使用了一些淘汰算法来处理这些来不及删除的数据。
这两种算法均常用于缓存替换策略,其目的是保证缓存的优化性能,保证缓存透明性。当缓存中的空间被填满后,缓存替换策略将选择缓存中某些单元从缓存中剔除,并将现在需要使用的单元填入缓存。缓存替换策略在执行过程中会导致一定的延迟,延迟公式如下:
在LeetCode上刷的第三题,尝试了几种方法,最后还是选择贪心,复杂度为O(n),个人感觉有不少的收获。 该题的题目是这样的,给定一个非负整数数组,每个元素代表着在当前位置最大能跳多少步,而我们的目标是从第一个位置开始,通过最少的步数到达最后一个位置。例如,给定数组是 A = [2,3,1,1,4],则只需两步就能到达终点(第一个位置跳1步到达第二个位置,第二个位置上跳三步到达最后一个位置)。 首先,我想着用动态规划做的,设f(n)为从n位置出发到达终点所需的最少步数,那么f(n)的表达式为 image.
哈夫曼树:其实就是一个压缩算法,类似于最优解 例子: 有一次考试成绩分为4个等级:A、B、C、D,班级有100人,其中获得A的人数为20人,获得B为40人,获得C为10人,获得D为30人。问:输入所有人的成绩,获取每个人成绩对应的等级,如何使得判断次数最少? 伪代码:
在逛知乎时,看到这样一个问题,觉得挺不错的,将自己个人的见解分享给大家。问题是:有哪些办法可以降低 Redis 的内存使用情况?
在信息论、语言学和计算机科学中,Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑(插入,删除或替换)的最小步骤。
今天要聊一个很经典的算法问题,若干层楼,若干个鸡蛋,让你算出最少的尝试次数,找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。国内大厂以及谷歌脸书面试都经常考察这道题,只不过他们觉得扔鸡蛋太浪费,改成扔杯子,扔破碗什么的。
往往开始做一个项目时,不会过多的考虑性能问题,以快速迭代功能为主。后续随着业务的快速发展,系统运行的性能越来越慢,此时,就需要对系统进行相应的优化,而效果最显著的就是给系统加上缓存。
乍一看,排序算法,这不是个算法题么,将8个数排下序,脑子里最先出来的是什么冒泡,选择,插入排序......赶紧打住,我们现在在讨论电路,不要走错片场了。实际上题目限定了二输入的比较器,所以方向很明确,现在已经有二输入排序模块,我们要用这个二输入的模块搭成8输入的。那么自然也就能想到,先搭个4输入的,看有没有什么规律。现在问题简化为4输入排序,很自然就想到,先分两组,每组之间排一下:(*表示较大的输出)
要换出就需要考虑该将当前物理内存中那一部分数据换出,这就涉及到相关算法,就和进程的调度算法一样。
那些有效期到了的数据,Redis并不是真的一到期立刻就把它删了,因为删除数据相比于其他客户端命令并不那么重要,这些数据会暂留在内存中,最终根据Redis的删除策略删除
每趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排序的记录序列末尾,直到全部排序结束为止。
◆ 前言 本文参考源码版本 redis6.2 Redis 基于内存设计,所有数据存放在内存,随着时间推移,内存占用也越来也高 ... 由于内存容量这个物理限制,我们需要在内存使用量达到一定比例后,做一些内存清理工作,以保证有足够的空间来完成正常的处理。 在 Redis 中,完成这个工作的就是本文的主角 ------- Redis 内存淘汰机制。 一定比例:在 redis 中就是 maxmemory 阈值 淘汰策略:在 redis 中目前有两种流行的算法:LRU 与 LFU 算法 如果让你来设计一款内存淘汰策
请问至少需要多少次操作才能使数列中的所有数都一样,并求出在保证最少次数的前提下,最终得到的数列有多少种。
Redis中的数据特征: Redis是一种内存级数据库,所有数据均存放在内存中,内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态
有N堆纸牌,编号分别为1,2,…,N。每堆上有若干张,但纸牌总数必为N的倍数。可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动。
酒桌上曾经玩过这样一个小游戏,游戏规则是:主持人每次随机从 1-1000 中选择一个数字,比如是 171。只有主持人自己知道并事先写在纸条上留存,然后分别让大家来猜,能够用最少次数猜到的人获胜并拥有指定一个人罚酒的权利。
我们都知道在Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间,时间一到,就会自动删除。想象一下里面有一个专门删除过期数据的线程,如果数据已过期就立马删除。这个时候可以思考一下,会不会因为同一时间太多的 key 过期,以至于线程忙不过来。同时因为 Redis 是单线程的,删除的时间也会占用线程的处理时间,如果删除的太过于繁忙,会不会导致线上读写指令出现卡顿。
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