KD树的查找算法： 在k-d树中进行数据的查找也是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。 这里先以一个简单的实例来描述最邻近查找的基本思路。...2、而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...）的距离为0.1414， 然后回溯到其父节点（5,4），并判断在该父节点的其他子节点空间中是否有距离查询点更近的数据点。...至此，搜索路径中的节点已经全部回溯完，结束整个搜索，返回最近邻点（2,3），最近距离为0.1414。 ? 图3 例二：查找点为（2，4.5）（叫复杂一点）。...图5 k-d树查询算法的简要说明： 从root节点开始，DFS搜索直到叶子节点，同时在stack中顺序存储已经访问的节点。 如果搜索到叶子节点，当前的叶子节点被设为最近邻节点。
给定一个多维空间 ，把 中的一个向量成为一个样本点或数据点。 中样本点的有限集合称为样本集。给定样本集E，和一个样本点d，d的最近邻就是任何样本点d’∈E满足None-nearer(E,d,d’)。...每个结点的内容如下： 域名 类型 描述 dom_elt kd维的向量 kd维空间中的一个样本点 split 整数 分裂维的序号，也是垂直于分割超面的方向轴序号 left kd-tree 由位于该结点分割超面左子空间内所有数据点构成的...分割超平面是一个通过点dom_elt并且垂直于split所指示的方向轴的平面。举个简单的例子，在二维的情况下，一个样本点可以由二维向量(x,y)表示，其中令x维的序号为0，y维的序号为1。...将上面的图转化为树形图的样子如下： 我们来查找点(2.1,3.1)，在(7,2)点测试到达(5,4)，在(5,4)点测试到达(2,3)，然后search_path中的结点为，从
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 如下所示：C语言的七大查找算法。...1、顺序查找 2、二分查找 3、插值查找 4、斐波那契查找 5、树表查找 6、分块查找 7、哈希查找 这里我们看下查找的概念： 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素，在计算机应用中，查找是常用的基本运算...理论结合实践，我们这里直接看顺序查找C语言实现吧： //顺序查找C语言实现 //基本思路：用顺序结构存储数据（数组、链表），从前到后依次查询目标值， // 如果发现则返回查找到的值，否则返回0....打个比方，在英文字典里面查“apple”，你下意识翻开字典是翻前面的书页还是后面的书页呢？如果再让你查“zoo”，你又怎么查？...二分查找中查找点计算如下： mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low); 通过类比，我们可以将查找的点改进为如下： mid=low+(key-a[low])/(a
比如一个查询订单的微服务，我们要看每次查询订单的数据量，这个可以叫做业务指标；我们要看这些数据是谁查的，什么时间查的，这个可以叫做应用日志；我们要看每次查询的性能怎么样，比如TP99值是多少，这个可以叫做运维指标...请求会穿过这些工具层送给微服务，而返回的结果也会穿过它们发送出去，这个过程中所收集的数据也会存储到一个运维数据库中。...图自《架构整洁之道》第22章内容 其中最里层是我们的关键业务逻辑，我们都已经知道是不应该让外层圆中发生的任何变更影响到内层圆的代码，最中心圆层封装了最通用、最高层的业务逻辑代码。...可是，在微服务时代里，早已不存在创建一个新的服务的难度的问题。 随之而来的新的问题是，我们划定微服务的范围时，我们要确保拆分系统所增加的复杂度不会超过所带来的益处。...我接下来用一个新的主题内容来继续延展这个问题。 我应该拉大旗搞一个新的应用工程吗 只要你干过两三年编程，就有可能曾被某人的糟糕代码绊倒过。
04 PCL中k-d树的最邻近查找 在k-d树中进行数据的查找也是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。...而找到的叶子节点并不一定就是最邻近的，最邻近肯定距离查询点更近，应该位于以查询点为圆心且通过叶子节点的圆域内。...再回溯到（7,2），以（2.1,3.1）为圆心，以0.1414为半径的圆更不会与x = 7超平面交割，因此不用进入（7,2）右子空间进行查找。...至此，搜索路径中的节点已经全部回溯完，结束整个搜索，返回最近邻点（2,3），最近距离为0.1414。 一个复杂点了例子如查找点为（2，4.5）。...返回最近邻点（2,3），最近距离1.5。k-d树查询算法的伪代码如表3所示。 ? ?
Q4. fork创建的子进程继承了父进程哪些内容 A：子进程继承了父进程的地址空间，打开的文件描述符等。...list呢 A：任何对vector的修改都将导致vector的迭代器失效。list因为是双向链表，所以不会失效。...出门已是18点 腾讯第五面 距离三面和四面隔了7天，期间没有任何消息，以为凉了。结果来了电话，约复试。 复试的内容没有特殊之处，依旧是基础。...整体感觉面试愉快，面试官也在考察知识深度，不会的也没关系。 腾讯第六面 距离复试三天时间，中午电话。...总的来说，问题都是预期范围内的，虽然面试过程中问到了一些分布式相关问题，我都没有任何经验，这时候不要放弃，主动说出你的思路，然后在面试官的诱导下，相信你能说出属于的答案。 ?
B树查找（B-Tree Search）：在平衡的B树中查找元素，时间复杂度为O(log n)。...在斐波那契查找算法中，先使用斐波那契数列生成器生成斐波那契数列，选取一个在斐波那契数列中的值作为分割点，将原序列划分为两部分。...斐波那契查找算法可以优化对数据库索引的查找操作，这可以提高数据库查询的性能。斐波那契查找算法还可以用于图形搜索，例如在网格或树形结构中查找最短路径。...斐波那契查找算法适用于需要在大型有序数据集中查找给定值的情况，特别是在需要高效查询、在数据量巨大时使用，因为它可以减少比较操作的数量，从而提高查找效率。...-1 return -1; } }在最坏的情况下斐波那契查找的时间复杂度为：O(logn) 。
第三方面：sql优化方面 Hibernate的查询会将表中的所有字段查询出来，这一点会有性能消耗。...根据时间表(比如 no Flush Interval,没有刷新间隔), 缓存不会以任何时间顺序 来刷新。 缓存会存储列表集合或对象(无论查询方法返回什么)的 1024 个引用。...缓存,并每隔 60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会 导致冲突。...并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。 两者比较：因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。...版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
2) 状态转移 状态其实应该分为应用状态和资源状态。 应用状态由客户端保存维护，例如会话状态等。客户端通过REST API返回的表述，以及表述中的URI，进行客户端应用状态的转移。...HEAD方法与GET方法类似，都可以查询资源的元信息（放在HTTP Response的Header），但不会返回资源的表述。例如用于判断资源是否存在。 PATCH：用于修改资源。...5) 返回内容 REST API的返回内容应该是资源的表述。 前面说过，同一个资源可以有多种不同格式的表述，如json格式和xml格式，所以返回内容应该是自描述的。...另外，REST是“可编程”的Web服务，也就是说，程序可以根据REST API的返回内容，进行下一步的操作。例如，查询author资源，下一步可能是要查询该作者著作的book资源。...而无状态的服务，则直接调用查询工资接口，在请求中（一般在Header中）带有鉴权信息，若鉴权通过则可查询到工资，鉴权不通过则报错。该请求不依赖于任何前置请求，称为无状态。
测试阶段的基本任务应该是根据软件开发各阶段的文档资料和程序的内部结构，精心设计一组“高产”的测试用例（一组输入数据和与之对应的预期的输出结果，在设计测试用例时，应包括合理的输入数据和不合理的输入数据），...图3.1 测试流程图 3.2 测试方法综览 本在线测评系统测试包括： 功能测试 测试各功能是否有缺陷 界面测试 测试界面在一定环境下的性能数据 性能测试 压力测试 安全性测试 测试人员执行测试时，要严格按照测试用例中的内容来执行测试工作...通过确定要测试的内容和各自的优先级、重要性，使测试设计工作更有目的性，在需求的指导下设计出更多更有效的用例。 逐步完善测试用例库。...端界面测试 表 3.3 功能与web端界面测试范围 测试内容 测试范围 功能测试 登陆界面学生登陆系统测试 登陆界面老师登陆系统测试 登陆界面管理员登录系统测试 学生界面查看个人信息测试...在文本框里面输入题库名称 可以查询其题库，双击题库记录可以查看题库的详细信息 4.4 试题的增删查改 表 4.9试题测试表1 序号 步骤 期望结果 测试结果 1.
按照内存块大小，把作业的虚拟地址空间（相对地址空间）划分成页（划分过程对用户透明） c. 虚拟地址空间中的一页可以装入到内存中的任何一块中 2. 不同点 a....中段处理程序查询存储分块表，寻找一个空闲的内存块；查询页表，得到该页在辅存中的地址，启动磁盘读信息 d. 把从磁盘上读出的信息装入到分配的内存块中 e....根据分配存储快的信息，修改页表、存储分块表中相应表目的信息 f. 由于产生缺页中断的那条指令并未执行，所以在完成所需页面的装入工作后，应该返回原指令重新执行 2. 缺页中断与一般中断的区别 a....页面淘汰算法 七、虚拟存储的性能问题 在虚拟存储中，页面在内存和外存之间频繁的调度以至于系统中页面所需的时间比进程实际运行的时间还多，在这种情况下，系统效率急剧下降，甚至可能出现全面崩溃 在颠簸时，伴随着磁盘的剧烈抖动...，用软件根据工作集的大小调整对每个进程分配的物理块数 只有在具备足够内存的情况下，才能有效的实现多道程序设计 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
LSM-Tree支持的查询可分为点查与范围查询两大类，对应的执行方式如下： 点查：先查MemTable，再从SST中的Level0、Level1…...一层层向下探查，找到数据就返回。...因为只需要顺序写log即可，不需要做任何操作。但读性能将会处于最差状态，因为在没有任何索引、无法保证有序性的情况下，每次想读到固定的数据项，就需要扫描所有的SST件。...点查、空间放大、长范围查询的性能瓶颈在LST-tree的最下层，而更新操作则更加均匀地分布在每一层。...理论分析表明，在最后一层数据充满时，Leveling compaction的空间放大率不高，等于1/T。但在实践中，最后一层的实际数据通常不会达到阈值。...在这种动态调整每层空间大小阈值的策略下，可以将数据冗余量始终保持在1/（T-1）。在T=10时，其空间放大率不会超过1.1，这是比较理想的空间放大率。 降低空间放大还有其他的实践措施。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1 击穿: 指的是单个key在缓存中查不到，去数据库查询，这样如果数据量不大或者并发不大的话是没有什么问题的。...解决方案: 1) 通过synchronized+双重检查机制：某个key只让一个线程查询，阻塞其它线程 在同步块中，继续判断检查，保证不存在，才去查DB。...存在死锁的风险 3. 存在线程池阻塞的风险 2 雪崩 雪崩指的是多个key查询并且出现高并发，缓存中失效或者查不到，然后都去db查询，从而导致db压力突然飙升，从而崩溃。...2 将击透的key缓存起来，但是时间不能太长，下次进来是直接返回不存在，但是这种情况无法过滤掉动态的key，就是说每次请求进来都是不同额key，这样还是会造成这个问题 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
在缓存命中率低的情况下，大量查询请求会穿透缓存到数据库，因为数据库对于并发的承受能力有限，一旦数据库承受不了大量查询任务，就会导致查询变慢，导致大量的请求阻塞在数据库查询上，造成应用服务器的连接和线程资源被占满...少量的缓存穿透没问题，主要由如下几点原因： 一方面，缓存系统在容量上有限，不可能所有的数据都存储在缓存中 另外一方面，互联网系统遵守 8/2 法则，也叫 帕雷托法则，最重要的事情只占 20%, 数据库访问...如果数据并不存在，在缓存和数据库中都没查询到数据，因此不会回种数据，这样下次请求到来，还是会先查缓存后查数据库，这种场景下，请求就穿透到了数据库。...回种空值 最大的问题在于数据库中不存在用户的数据，这样无理查询多少次，数据库中用于都不会存在这个用户的数据，一直会出现缓存穿透，因此，可以当数据从数据库查询为空或者发生异常时，在缓存中回种一个空值，给空值设置一个较短的过期时间...布隆过滤器 新建的用户需要写入数据库中，还更新布隆过滤器数组相应位置的值，当查询一个用户是否存在时，可以先查询布隆过滤器是否存在，如果不存在就直接返回，不需要查询数据库，这样的话可以极大的减少缓存穿透。
我是一名java开发人员，hibernate以及mybatis都有过学习，在java面试中也被提及问道过，在项目实践中也应用过，现在对hibernate和mybatis做一下对比，便于大家更好的理解和学习...而Hibernate有良好的映射机制，开发者无需关心SQL的生成与结果映射，可以更专注于业务流程。 第三方面：sql优化方面 Hibernate的查询会将表中的所有字段查询出来，这一点会有性能消耗。...根据时间表(比如 no Flush Interval,没有刷新间隔), 缓存不会以任何时间顺序 来刷新。 缓存会存储列表集合或对象(无论查询方法返回什么)的 1024 个引用。...缓存,并每隔 60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会 导致冲突。...并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。 两者比较：因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。
而Hibernate有良好的映射机制，开发者无需关心SQL的生成与结果映射，可以更专注于业务流程。 第三方面：sql优化方面 Hibernate的查询会将表中的所有字段查询出来，这一点会有性能消耗。...缓存会使用 Least Recently Used(LRU,最近最少使用的)算法来收回。 根据时间表(比如 no Flush Interval,没有刷新间隔), 缓存不会以任何时间顺序 来刷新。...缓存会存储列表集合或对象(无论查询方法返回什么)的 1024 个引用。...比如: 这个更高级的配置创建了一个 FIFO 缓存,并每隔 60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会 导致冲突。...并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。 两者比较：因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。
这个方法啊，他执行后会给你返回一个 int 类型的值（也就是一个整数），那这个整数代码表啥意思啊，这个整数代表的意思是：你的sql语句对这个表的内容改变的行数；比如啊，你向XXX表中插入了三条记录，那么这哥们儿就给你额返回个整数...所以，我们在执行增、删、改的sql语句时才能使用这个方法，查的操作就只能借助下面两个方法了。...我的理解是这样的，比如你查一个表里面有没有某个人，如果查到了，他就返回这个人所在这一列的第一个字段的值（通常是id之类的），所以啊，这条语句多用于你查的内容只有那么一条，比如登录的时候，你查某个人在不在表里...而用ExecuteScalar()返回到的就是这个areaId.这么讲应该就懂了吧。...啥也没有，那你返回这个给我干啥？别急，听我讲，其实啊，你查询的内容都在数据库的内存里存着在，但是这个里面的内容你怎么拿呢？
而Hibernate有良好的映射机制，开发者无需关心SQL的生成与结果映射，可以更专注于业务流程。 第三方面：sql优化方面 Hibernate的查询会将表中的所有字段查询出来，这一点会有性能消耗。...缓存会使用 Least Recently Used(LRU,最近最少使用的)算法来收回。 根据时间表(比如 no Flush Interval,没有刷新间隔), 缓存不会以任何时间顺序 来刷新。...缓存会存储列表集合或对象(无论查询方法返回什么)的 1024 个引用。...60 秒刷新,存数结果对象或列表的 512 个引用,而且返回的对象被认为是只读的,因此在不同线程中的调用者之间修改它们会 导致冲突。...并且Mybatis可以在命名空间中共享相同的缓存配置和实例，通过Cache-ref来实现。 两者比较：因为Hibernate对查询对象有着良好的管理机制，用户无需关心SQL。
而WFS则不同，它是一个专门针对于矢量数据的服务，其返回的也是矢量要素本身。在Web环境中，图片是很容易进行可视化展示的，甚至图片本身就是GUI中一类很重要的元素。...350个要素信息，如下图所示： 很多时候返回所有的要素信息并不是我们想要的，我们希望进行空间查询，例如查找一个矩形范围内要素，那么可以通过在浏览器中输入如下地址来实现： http://localhost...此时的返回结果如下图所示，可以看到返回的矢量要素只有21个了： 如果我们要进行属性查询，例如查找特定要素ID的特定属性值，可通过在浏览器中输入如下地址来实现： http://localhost:8080...也可以检查该访问请求，查看具体的返回信息，如下图所示。可以看到返回的要素个数和前面Get请求的结果一样，也是21个要素。这是因为我们空间查询输入的四至范围是一样的。...但是WFS要求请求的要素信息都是GML描述的，比如这里我们的示例矢量数据类型是面要素（multipolygon），那么应该如何去描述呢？
它充分利用了元素间的次序关系，采用分治策略，可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。...有时候面试题会这样出： 给定一个排序的整数数组（升序）和一个要查找的整数target，用O(logn)的时间查找到target第一次出现的下标（从0开始），如果target不存在于数组中，返回-1。...在介绍插值查找之前，首先考虑一个新问题，为什么上述算法一定要是折半，而不是折四分之一或者折更多呢？ 打个比方，在英文字典里面查“apple”，你下意识翻开字典是翻前面的书页还是后面的书页呢？...如果再让你查“zoo”，你又怎么查？很显然，这里你绝对不会是从中间开始查起，而是有一定目的的往前或往后翻。...二分查找中查找点计算如下： mid=(low+high)/2, 即mid=low+1/2*(high-low); 通过类比，我们可以将查找的点改进为如下： mid=low+ (key-a[low]
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
