Android 应用开发大家都知道可以通过DDMS来查看应用程序进程占用的内存大小；然而Native 内存并不能在虚拟堆上看到；Android系统基于Linux,这样的话其具备Linux的大多数特性...Android Native 内存查看： 1.首先需要确保你的PC上装了adb工具；不同平台安装相应的版本。 2.adb shell 然后通过ps 命令查看手机上的进程。... u0_a11 18497 174 676944 38440 ffffffff 00000000 S com.google.android.gsf.lo gin u0_a11...u0_a23 18767 174 654368 32372 ffffffff 00000000 S com.google.android.partne rsetup 3.查看进程：...下面以com.android.chrome为例 找到com.android.chrome 进程id是18623：在终端上输入： shell@android:/ $ cat /proc/18623/status
“房源表”是各个城市每天新增房源的名单，包括房源号、城市、录入时间。现在需要分析出每天每个城市有多少新增房源？
做题总结——造房子 原题链接 造房子 题目 题意分析： 这道题目是一道比较简单的数学应用题(签到题) 做题思路： 做题思路以后再补 代码实现 #include using
16:买房子 总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 某程序员开始工作，年薪N万，他希望在中关村公馆买一套60平米的房子，现在价格是200万，假设房子价格以每年百分之K增长，并且该程序员未来年薪不变...，且不吃不喝，不用交税，每年所得N万全都积攒起来，问第几年能够买下这套房子？...输出如果在第20年或者之前就能买下这套房子，则输出一个整数M，表示最早需要在第M年能买下，否则输出Impossible。
用户表（用户号、用户注册时间）。房源浏览日志表，字段有日志号，用户号，房源号，浏览日期。
剑指offer —— 粉刷房子 题目链接： LCR 091....粉刷房子 - 力扣（LeetCode） https://leetcode.cn/problems/JEj789/description/ 2....题目解析 根据上图可以得到costs横坐标（行）是房子的号数，红色的下标是0，蓝色的下标是1，绿色的下标是2，粉刷房子只需要保证相邻的两个颜色不同就行 3.
在 HTML、CSS、JS 拼搏 30 余载，终于，有了自己的房子。这是设计图，请收好！ 房子 canvas { background...: #ecf0f1; } div { margin-bottom: 10px; } 画个房子 <canvas id="canvas
假如有一排房子，共 n 个，每个房子可以被粉刷成红色、蓝色或者绿色这三种颜色中的一种，你需要粉刷所有的房子并且使其相邻的两个房子颜色不能相同。...当然，因为市场上不同颜色油漆的价格不同，所以房子粉刷成不同颜色的花费成本也是不同的。每个房子粉刷成不同颜色的花费是以一个 n x 3 的矩阵来表示的。...例如，costs[0][0] 表示第 0 号房子粉刷成红色的成本花费；costs[1][2] 表示第 1 号房子粉刷成绿色的花费，以此类推。请你计算出粉刷完所有房子最少的花费成本。...解题 直到房子i，其最小的涂色开销是直到房子i-1的最小涂色开销，加上房子i本身的涂色开销。...但是房子i的涂色方式需要根据房子i-1的涂色方式来确定，所以我们对房子i-1要记录涂三种颜色分别不同的开销，这样房子i在涂色的时候，我们就知道三种颜色各自的最小开销是多少了。
浅堆的大小只与对象的结构有关，与对象的实际内容无关。也就是说，无论字符串的长度有多少，内容是什么，浅堆的大小始终是24字节。...如上图A的保留集应为AC，B的保留集为DE 深堆（Retained Heap） 深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。...一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。 ...A的深堆大小即为AC浅堆大小之和 对象的实际大小 这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。...那么对象A的浅堆大小只是A本身，不含C和D，而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深堆大小为A与D之和，由于对象C还可以通过对象B访问到，因此不在对象A的深堆范围内。
堆的定义： 堆的由来：要从优先队列说起，优先队列的定义：一般的队列取出的值是先进先出，是按入队顺序去出的。那么优先队列则是按照元素的优先权的大小，比如总是取出一组数据中的最大数。...如下： 最好的办法就是完全二叉树来实现优先队列，我们知道完全二叉树最好的存储方式就是数组，而不是链表，可以说堆是集结了完全二叉树和搜索二叉树的特点。...堆的主要函数有如下： 其中最重要的函数就是插入和删除函数，本来我想自己给这几个函数写出来，写一个自己的算法堆，时间有限，直接放上课程的标准代码，以后有时间我在自己去写出来。...typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ struct HNode { ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */ int...Size; /* 堆中当前元素个数 */ int Capacity; /* 堆的最大容量 */ }; typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */
//数据结构-堆，用C++类实现，这里以小顶堆为例，所谓的堆，是一种以完全二叉树为基础的数据结构，二话不说，上代码； #include #include #include
前言 堆，顾名思义，是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面，堆一般使用数组来表示。 按照堆的性质区分，可分为大顶堆，小顶堆。 大顶堆：所有的parent节点值都要大于其child节点。...对于某个节点，如果不满足堆的性质，需要堆这个节点加一调整。...建立大顶堆后，将大顶堆的堆顶元素与堆末尾元素进行交换，然后再调整交换后的堆顶，不过此时堆的大小减一，最后位置元素不可参与堆调整范围里。如此反复。...make_heap() 用给定的数据建立一个堆，默认大顶堆，小顶堆要设置比较函数，保证最大值在所给范围的最前面，其他值的位置不确定 push_heap() 往堆中压入一个元素 pop_heap() 排出堆顶元素...用原数组建成一个小顶堆，之后取堆顶最小的两个元素，相加后再加入到堆中，一直到这个小顶堆的堆顶大于给定的K。
我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语，那么“堆”到底是什么呢？...在数据结构中，堆是一种数据结构，具体一点，最常用的堆就是二叉堆， 二叉堆就是一棵完全二叉树（以下简称堆），我们可以利用这种数据结构来完成一些任务，典型的例子：堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。...这是一个很重要的规律，对堆的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok，接下来我们看两个新概念：最小堆和最大堆。 最小堆：堆顶元素小于堆的任何一个直接子节点。...最大堆：堆顶元素大于堆的任何一个直接子节点。 注意： ①堆中任一子树亦是堆。...这里提示一下堆排序：每一次取出堆顶元素，然后把堆的最后一个元素提到堆顶，然后调用对应的建立最小（最大）堆的方法来维护这个堆，不断重复，直到整个堆为空。
题目 假如有一排房子，共 n 个，每个房子可以被粉刷成红色、蓝色或者绿色这三种颜色中的一种，你需要粉刷所有的房子并且使其与相邻的两个房子颜色不能相同。...当然，因为市场上不同颜色油漆的价格不同，所以房子粉刷成不同颜色的花费成本也是不同的。每个房子粉刷成不同颜色的花费是以一个 n x 3 的矩阵来表示的。...例如，costs[0][0] 表示第 0 号房子粉刷成红色的成本花费；costs[1][2] 表示第 1 号房子粉刷成绿色的花费，以此类推。请你计算出粉刷完所有房子最少的花费成本。...示例： 输入: [[17,2,17],[16,16,5],[14,3,19]] 输出: 10 解释: 将 0 号房子粉刷成蓝色，1 号房子粉刷成绿色，2 号房子粉刷成蓝色。...解题 dp[i][c] 表示刷完 i 房子后，i 房子是 c 颜色时，花费最小多少 class Solution { public: int minCost(vector
堆的实现 堆类型的创建 堆的物理结构本质上是顺序存储的，是线性的。但在逻辑上不是线性的，是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 堆的这个数据结构，里面的成员包括一维数组，数组的容量，数组元素的个数。...这里我们用堆的向上调整算法。...对于删除堆头的数据，我们是把堆尾的数据覆盖头，元素个数减1，然后用堆的向下调整算法，进一步调整成堆。...创建成堆 升序——建大堆 堆顶一定是最大的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最大的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次大的，最后的最后得到一个升序的数组...降序——建小堆 堆顶一定是最小的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最小的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次小的，最后的最后得到一个降序的数组。
# 堆 # 什么是堆？ 堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 堆是一个完全二叉树。完全二叉树要求，除了最后一层，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列。...堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。 堆可以分为大顶堆和小顶堆。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “大顶堆”。...对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “小顶堆”。 # 如何实现堆 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。...堆常见的操作： HEAPIFY 建堆：把一个乱序的数组变成堆结构的数组，时间复杂度为 O (n) 。...堆和优先级队列非常相似：往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。
堆 1.堆是一种常见的数据结构，通常用于实现优先队列等应用。...数组表示： 堆可以通过数组来表示，通过数组下标之间的关系实现堆的父子关系。...堆的操作： 堆主要支持两种基本操作：插入（Insert）和删除（Delete）。插入操作将新元素添加到堆中，而删除操作通常删除堆中的最大或最小元素，然后重新调整堆以保持堆的性质。...堆的应用： 堆广泛应用于各种算法和数据结构中。优先队列就是堆的一种应用，它能够以 O(log n) 的时间复杂度实现插入和删除最大或最小元素的操作。 堆排序： 堆排序是一种使用堆的排序算法。...建堆（Heapify）： 在建堆阶段，我们将无序数组构建成一个二叉堆。通常采用自底向上的方式，从最后一个非叶子节点开始，逐步向上调整，保持堆的性质。
假如有一排房子，共 n 个，每个房子可以被粉刷成 k 种颜色中的一种，你需要粉刷所有的房子并且使其相邻的两个房子颜色不能相同。...当然，因为市场上不同颜色油漆的价格不同，所以房子粉刷成不同颜色的花费成本也是不同的。 每个房子粉刷成不同颜色的花费是以一个 n x k 的矩阵来表示的。...例如，costs[0][0] 表示第 0 号房子粉刷成 0 号颜色的成本花费； costs[1][2] 表示第 1 号房子粉刷成 2 号颜色的成本花费，以此类推。...示例： 输入: [[1,5,3],[2,9,4]] 输出: 5 解释: 将 0 号房子粉刷成 0 号颜色，1 号房子粉刷成 2 号颜色。...最少花费: 1 + 4 = 5; 或者将 0 号房子粉刷成 2 号颜色，1 号房子粉刷成 0 号颜色。最少花费: 3 + 2 = 5.
堆外快还是堆内快 普遍的说法是堆外内存会快一些，原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c堆的bytes 直接内存没有这一步...(注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java堆是-Xmx指定的,C堆是jvm的) 堆外内存优势在 IO 操作上，对于网络 IO，使用 Socket 发送数据时，能够节省堆内存到堆外内存的数据拷贝...堆外内存的回收 堆外最底层是通过malloc方法申请的，但是这块内存需要进行手动释放，JVM并不会进行回收，幸好Unsafe提供了另一个接口freeMemory可以对申请的堆外内存进行释放,可以使用 -...clean方法，通过这个方法可以手动进行堆外内存回收，是堆外内存回收的关键。...上面我们知道，在申请堆外内存不足时会进行System.gc，既然要调用System.gc，那肯定是想通过触发一次gc操作来回收堆外内存，不过我想先说的是堆外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc
2014年底的时候，他在丰台区买了一套房子，当时这个房子的总价是115万，他从公积金贷款了80万。...2016年杨某去世以后，留下最值钱的东西就是这套房产了，北京14年115万的房子，到现在应该价值在300万+。...前面也提到了，杨某几乎没有亲属可以继承这个遗产，而他自己也没有立遗嘱，这套房子就成为了一个争议点。 他的舅舅曾一度以为自己可以作为杨某的遗产继承人，并偿还了一部分贷款。...那这套房子怎么办呢？ 4月28日，法院判决认定丰台区民政局为杨某的遗产管理人，也就是说这套房子归了民政局。 这个判决在网上引起了热议，辛辛苦苦的忙了一辈子，结果买了一个房子最后还归民政局了。...所以如果人父母已经去世了，没有兄弟姐妹的情况下，自己再去世了，自己的房子就彻底的归政府所有了。 当然这个问题不是没有解决办法，办法就是生前先立遗嘱。
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