前面两篇请从这里查看：深度解读《深度探索C++对象模型》之数据成员的存取效率分析（一）深度解读《深度探索C++对象模型》之数据成员的存取效率分析（二）这一节讲解具体继承的情况，具体继承也叫非虚继承（针对虚继承而言...- 16], 1生成的汇编代码跟独立类的汇编代码没有区别，这说明单一继承的存取效率跟没有继承关系的类的存取效率是一样的。...多重继承或许业务需要，继承关系不是上面的单一继承关系，而是需要改成多重继承关系，多重继承下对象的存取效率是否会受影响？...第22到24行对应的C++的第22行代码，是对对象的成员进行赋值，可以看到通过对象来存取数据成员跟独立的类存取数据成员是一样的，已经知道了每个成员的内存地址了，所以存取的效率跟独立的类的存取效率没有差别...通过分析汇编代码，多重继承的情况，如果是通过对象来存取数据成员，是跟独立类的存取效率是一致的，如果是通过第二及之后的基类的指针来存取，则需要调整this指针，可以看到对应的汇编代码也多了好好多行，所以效率上会有一些损失
在“深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的内存布局”这篇文章中已经详细分析过C++的对象在经过封装后，在各种情况下的内存布局以及增加的成本。...本文将进一步分析C++对象在封装后，数据成员的存取的实现手段及访问的效率。...通过对象p来存取成员x和通过对象的指针pp来存取成员x的效率存在差异吗？要搞清楚这个问题，得看具体的Point类的定义以及成员x的声明方式。...下面的几节将根据不同的情况来一一分析。类对象的数据成员的存取效率分析系列篇幅比较长，所以根据不同的类的定义划分为几种情形来分析，这篇先来分析静态数据成员的情况。...这也证明了它跟全局变量，普通的静态变量是没有区别的。结论就是，类中的静态数据成员的存取方式是直接通过一个具体的地址来访问的，跟全局变量毫无区别，所以效率上也跟访问一个全局变量一样。
接下来的几篇将会讲解非静态数据成员的存取分析，讲解静态数据成员的情况请见上一篇：《深度解读《深度探索C++对象模型》之数据成员的存取效率分析（一）》。...《深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的内存布局》一文中知道了对象的非静态成员的布局，由此也可以知道访问非静态数据成员是通过对象的首地址（基地址）加上非静态数据成员的偏移值得到的地址。...存取普通数据成员在编译器中的实现独立的类即是不继承其它任何类的类，现在来分析一下独立类的非静态数据成员存取方法及效率，通过对象来存取数据成员和通过指针来存取数据成员有没有效率上的差别？...，不需要通过在运行期间接地去计算它的内存地址，从而导致运行时的效率损失。...，可以看到通过指针存取数据成员也是通过偏移值来算出成员的具体地址的，地址在编译期间就已确定，所以跟通过对象来存取是一样的，所以两者的效率是一样的，不存在差别。
不假思索的写法（最为常见，且最耗时） 测试用时:0.000143s clock_t startTime,endTime; startTime = clock(); vector...Exception e){} } //后 try{ for(int i=0;i<row.size();i++){ } } catch(Exception e){} 8.循环嵌套提取不需要循环的变量...) { i=i*a*b; } //后 int a=1,b=2; int c=a*b; for(int i=0;i<row.size();i++) { i=i*c; } 看来最常用的，
就比如说，我们可以在Python中定义一个[[0,0,0],[1,2],[1,1,1],[3]]这样的不规则的二维数组(list)。那么如果我们想在C++中实现一个类似的数据结构，应该怎么去设计呢？...最后用一个数据结构保存这个不规则的二维数组，并且可以正常索引和打印。...*bucket指针，这样可以索引到对应的结构体中，形成一个二维的不定长度的数据结构。...这样做的好处是，在Python跟C++的接口中也能够使用这种方法来实现，我们只需要传给C++一个定长的数组，以及第二个维度的有效长度，就能在C++中使用这样一个不定长的数组进行高效的计算。...总结概要 本文介绍了一个在C++中保存不定长二维数组的数据结构。在这个结构中，我们使用了一个含有指针和数组长度的结构体，用这样的一个结构体构造一个结构体数组，用于存储每一个不定长的数组。
在进行memcpy操作时，虽然是内存操作，但是仍然是耗一点点CPU的，今天测试了一下单线程中执行memcpy的效率，这个结果对于配置TCP epoll中的work thread 数量有指导意义。...如下基于8K的内存快执行memcpy， 1个线程大约1S能够拷贝500M，如果服务器带宽或网卡到上限是1G,那么网络io的work thread 开2个即可，考虑到消息的解析损耗，3个线程足以抗住硬件的最高负载
照片库 1.二维函数写法【效果展示】 <!
参考链接： C++程序使用多维数组添加两个矩阵 数据类型 数组名[整常量表达式][ 整常量表达式]={ 初始化数据 }； 在{ }中给出各数组元素的初值，各初值之间用逗号分开。...第二对{ }中的初值4，5，6是1行的3个元素的初值。...static int a[2][3]={ 1,2}; 只有2个初值，即a[0][0]=1，a[0][1]=2，其余数组元素的初值均为0。 ⑷ 可以省略第一维的定义，但不能省略第二维的定义。...int a[ ][3]={ 1,2，3，4，5，6}; a数组的第一维的定义被省略，初始化数据共6个，第二维的长度为3，即每行3个数，所以a数组的第一维是2。...一般，省略第一维的定义时，第一维的大小按如下规则确定： 初值个数能被第二维整除，所得的商就是第一维的大小；若不能整除，则第一维的大小为商再加1。
47.Algorithm Gossip: 多维矩阵转一维矩阵 说明 有的时候，为了运算方便或资料储存的空间问题，使用一维阵列会比二维或多维阵列来得方便 ， 例如上三角矩阵、下三角矩阵或对角矩阵，使用一维阵列会比使用二维阵列来得节省空间...由于 C/C++、Java等的记忆体配置方式都是以列为主，所以您可能会比较熟悉前者（Fortran的记忆体配置方式是以行为主）。...以列为主的二维阵列要转为一维阵列时，是将二维阵列由上往下一列一列读入一维阵列，此时索引的对应公式如下所示，其中row与column是二维阵列索引，loc表示对应的一维阵列索引： loc = column...+ row* 行 数 以行为主的二维阵列要转为一维阵列时，是将二维阵列由左往右一行一行读入一维阵列，此时索引的对应公式如下所示： loc = row + column* 列 数 公式的推导您画图看看就知道了...在C/C++中若使用到指标时，会遇到指标运算与记忆体空间位址的处理问题，此时也是用到这边的公式，不过必须在每一个项上乘上资料型态的记忆体大小。
脉动阵列，本身的核心概念就是让数据在运算单元的阵列中进行流动，减少访存的次数，并且使得结构更加规整，布线更加统一，提高频率。 脉动阵列架构 ? 上图中上半部分是传统的计算系统的模型。...这个系统的最大问题是：数据存取的速度往往大大低于数据处理的速度。因此，整个系统的处理能力（MOPS，每秒完成的操作）很大程度受限于访存的能力。...脉动阵列架构用了一个很简单的方法：让数据尽量在处理单元中多流动一会儿。正如上图的下半部分所描述的，第一个数据首先进入第一个PE，经过处理以后被传递到下一个PE，同时第二个数据进入第一个PE。...总结起来，脉动阵列架构有几个特征： 由多个同构的PE构成，可以是一维或二维，串行、阵列或树的结构（现在我们看到的更多的是阵列形式）； PE功能相对简单，系统通过实现大量PE并行来提高运算的效率； PE只能向相邻的...PE发送数据（在一些二维结构中，也可能有对角线方向的数据通道）。
#include <iostream> using std::cin; using std::cout; using std::endl; using std:...
卷积的相关知识本文不再描述，网上大把的资源，本文给出二维卷积的各种版本的实现。...C++版本 首先是最常用的C++版本的卷积实现，代码如下： void Conv2(int** filter, int** arr, int** res, int filterW, int filterH...int boundCol = numCols - 1; int boundRow = numRows - 1; for (int c = 1; c < boundCol; c+
在Java开发中，我们经常使用Map数据结构来存储键值对，其中键是唯一的，可以快速查找到对应的值。但在某些场景下，我们可能需要一个更复杂的映射结构，其中键由两部分组成，类似于一个二维表格的行和列。...Guava库中的Table接口正是为了满足这种需求而设计的。 一、什么是Guava Table？ Guava的Table是一种特殊的数据结构，它允许你使用两个键（通常被称为行键和列键）来映射一个值。...你可以将Table视为一个二维的Map，其中每个单元格都由行键和列键唯一确定，并存储一个值。...更易用：Table提供了直观的API来插入、检索和遍历数据，使代码更易于阅读和维护。 内存效率：Table实现类针对其特定用途进行了优化，以提供高效的内存使用。...在需要处理二维数据或更复杂键结构的项目中，使用Guava的Table可以大大简化代码并提高开发效率。 术因分享而日新，每获新知，喜溢心扉。 诚邀关注公众号 『 码到三十五 』 ，获取更多技术资料。
a,使用vector实现倒序输出数组的最后k个元素。...输出描述： 输出一行k个用空格隔开的整数。...，上述字符串中各个字母字符的出现的次数为： H:1 e:1 l:3 o:2 W:1 r:1 d:1 要求使用map实现，键的排序使用map默认排序即可。...输入描述： 键盘输入任意一个字符串 输出描述： 输出字母字符和字符对应的出现字数（注：相同字母的大小写算两个不同字符，字母字符和出现次数之间用:隔开，按 map 的默认顺序输出即可） 示例1 输入： Hello...k大数(C++) 描述 给出一个包含n个整数的数组a,使用vector存储。
显然，map 模板类中 operator[ ] 和 insert() 的功能发生了重叠，这就产生了一个问题，谁的执行效率更高呢？...] 的效率更高。...向map容器中增添元素，insert()效率更高 首先解释一下，为什么实现向 map 容器中添加新键值对元素，insert() 方法的执行效率比 operator[ ] 更高？...那么，为什么不直接构造一个要添加的键值对元素呢，比如： mymap.insert(mstr::value_type("C++", "脱发严重")); 此行代码和上面程序的执行效果完全相同，但它省略了创建临时...接下来，我们再从执行效率的角度对比以上 2 种实现方式。
（1）二维高斯去曲面拟合推导 一个二维高斯方程可以写成如下形式： ? 其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为： ?...（2）求解二维高斯曲线拟合 N个数据点误差的列向量为：E=A-BC，用最小二乘法拟合，使其N个数据点的均方差最小，即： ?...（3）C++代码实现，算法的实现过程中由于涉及大量的矩阵运算，所以采用了第三方的开源矩阵算法Eigen，这里真正用于高斯拟合的函数是 bool GetCentrePoint(float& x0,float...，因为我的所有数据都在一个整形的二维数组中存着，所以需要做这种转换。...函数bool GetCentrePoint(float& x0,float& y0)主要用于对数据点进行二维高斯曲面拟合，并返回拟合的光点中心。
如下图所示，Disk 0、Disk 1、Disk 2、Disk 3为存储数据的硬盘(简称为数据阵列)，每次每个硬盘只存取一位数据A1、A2、A3、A4……。...Disk，会造成存取的瓶颈。...，不过在失败恢复时，它的难度可要比RAID3大得多了，控制器的设计难度也要大许多，而且访问数据的效率不怎么好。...因为一块磁盘是为校验信息保留的，所以阵列的大小是(N－l)*S，其中S是阵列中最小驱动器的大小。就像在 RAID 1中那样，磁盘的大小应该相等....RAID5的读出效率很高，写入效率一般，块式的集体访问效率不错。RAID 5提高了系统可靠性，但对数据传输的并行性解决不好，而且控制器的设计也相当困难。
= x; x = y; y = tmp; } int main() { int ra = 88; int rb = 99; Swap(ra, rb); return 0; } 传值、传引用效率比较...以值作为参数或者返回值类型，在传参和返回期间，函数不会直接传递实参或者将变量本身直接返回，而是传递实参或者返回变量的一份临时的拷贝，因此用值作为参数或者返回值类型，效率是非常低下的，尤其是当参数或者返回值类型非常大时...，效率就更低。...总结： TestFunc1值传递,效率低是因为值拷贝开销大 TestFunc2引用传递,效率高是因为避免了值拷贝，直接操作的就是实参a本身 通过上述代码的比较，发现传值和指针在作为传参以及返回值类型上效率相差很大...函数返回引用时必须确保返回的对象在调用者作用域内仍然存在,否则就会产生未定义行为。这是C++中函数返回引用需要特别注意的地方。
RAID阵列概述 廉价冗余磁盘阵列 – Redundant Arrays of Inexpensive Disks – 通过硬件/软件技术,将多个较小/低速的磁盘整合成一 个大磁盘 – 阵列的价值...:提升I/O效率、硬件级别的数据冗余 – 不同RAID级别的功能、特性各不相同 RAID 0,条带模式 – 同一个文档分散存放在不同磁盘 – 并行写入以提高效率 RAID 1,镜像模式 – 一个文档复制成多份...,分别写入不同磁盘 – 多份拷贝提高可靠性,效率无提升 RAID5,高性价比模式 – 相当于RAID0和RAID1的折中方案 – 需要至少一块磁盘的容量来存放校验数据 RAID6,高性价比/可靠模式...– 相当于扩展的RAID5阵列,提供2份独立校验方案 – 需要至少两块磁盘的容量来存放校验数据 RAID 0+1/RAID 1+0 – 整合RAID 0、RAID 1的优势 – 并行存取提高效率、镜像写入提高可靠性...进程管理 程序：静态的代码，存放在硬盘上数据 进程：动态的代码，存放在内存 父进程/子进程 PID编号：唯一标识进程 Linux所有进程的父进程：systemd PID 1 查看进程树 • pstree
https://github.com/TeFuirnever/GXL-Skill-Tree 剑指 Offer（C++版本）系列：总目录和一些提高效率的说明 剑指 Offer（C++版本）系列：剑指 Offer...03 数组中重复的数字 剑指 Offer（C++版本）系列：剑指 Offer 04 二维数组中的查找 1、题干 二维数组中的查找 在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序...请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...，每一列都按照从上到下递增的顺序排序】，那么说明数组中的数据是具有一定规律的。...//面试题04.二维数组中的查找 //标准做法 class Solution { public: bool findNumberIn2DArray(vector>& matrix
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