概述 在我的上一篇博客：图的遍历（上）——邻接矩阵 中主要介绍了邻接矩阵的BFS和递归的DFS与非递归的DFS这3种遍历算法。在这篇博客我将主要叙述邻接表的以上3中遍历算法。...首先来看看邻接表的表示方法。 邻接表主要是针对稀疏图中邻接矩阵造成的空间浪费而提出的。下面我们来看看邻接表的表示。 1）无向图的表示 ? 2）有向图 ?...#include #include #include #include using namespace std; //边表类...return this->Edgelist[i]; } } } //打印邻接表函数...cout<<"请输入顶点数与边数:"<<endl; int nv,ne; cin>>nv>>ne; Graph graph(nv,ne); cout<<"邻接表为
凌帅在这个过程中，写作模式和投资模式不断的改进，不断的升级。现在是持续近半年的大熊市，币价一跌再跌，大家都很痛苦，熊市自省，牛市外求。今天继续聊聊在币圈的生存模式。...在上半部分中，我们提到，2018年的币圈与2017年的三点不同：一是太多项目；二是太多项目落地，能通过不同方式参与进去；三是太多项目骗钱圈钱。 首先，我们要搞清楚我们的定位，我们的主业是什么？...其实，投资是高风险高回报的工作，不确定性太高，人的精神压力也是非常大的。如果本职工作做的足够好，是根本没有必要投资的。...坚守一个项目，有100倍的回报，或者两个10收益的项目，就够够的了。 想想笑来老师，想想三九老师，他们都是在一两个项目上获得了巨额的收益。这也就是三九老师讲的，成名的一战。 关注太多项目，你精力够吗？...而且，越早期的项目，风险也就越大。这些项目虽然身披区块链的光环，但本质就他就是创业项目。而创业项目99%的最终是要死掉的。 对于一个大概率会死掉的项目，你投入太多精力，虽然有早期的一点红利，明智吗？
但是对于发展“通用型”CPU的目标来说，最主要的瓶颈还是在于“生态圈”的建设。...中间有一环掉链子了，或者支持力度不够了，可能就会影响整个事情的交付结果。 对于自动化测试来说，Junit5的推出已经有好几年了。那么目前整个测试生态圈对Junit5的支持如何呢？...由此，笔者将在本文中Junit5推出之后，整个测试生态圈的支持情况做一个盘点。 首先，Junit5 不再是一个单一的jar包，而是由三部分组成。...IDE 编码工具的支持--巴铁一般的友谊 再来看一下IDE的支持情况。相对于构建工具来说，IDE的支持要更为提前一些，甚至都做到了同步发布。...Mockito 再来看一下Mock工具对Junit5的支持情况。
浏览量 2 垂直分表：可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表，这样既能使业务清晰，还能提升部分性能。拆分后，尽量从业务角度避免联查，否则性能方面将得不偿失。...垂直分库：可以把多个表按业务耦合松紧归类，分别存放在不同的库，这些库可以分布在不同服务器，从而使访问压力被多服务器负载，大大提升性能，同时能提高整体架构的业务清晰度，不同的业务库可根据自身情况定制优化方案...但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。 水平分库：可以把一个表的数据(按数据行)分到多个不同的库，每个库只有这个表的部分数据，这些库可以分布在不同服务器，从而使访问压力被多服务器负载，大大提升性能。...它不仅需要解决跨库带来的所有复杂问题，还要解决数据路由的问题(数据路由问题后边介绍)。...水平分表：可以把一个表的数据(按数据行)分到多个同一个数据库的多张表中，每个表只有这个表的部分数据，这样做能小幅提升性能，它仅仅作为水平分库的一个补充优化。
四.分库分表步骤 根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。...五.分库分表问题 1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 1、端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询 映射法...关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。...3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法） 1、水平扩容库（升级从库法) 注：扩容是成倍的。...2、水平扩容表（双写迁移法） 第一步：（同步双写）应用配置双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：（同步双写）应用去掉双写
// MGR环境下的表主键缺失小记 // 今天在写脚本的时候，遇到一个线上的小问题，记录下来。...登录到线上看了下，这个表里面没有主键，于是我模拟了一下这个情况，看下是否是必现的问题： mgrm > create table test2 (id int); Query OK, 0 rows affected...This is not compatible with Group Replication' 一般情况下，线上环境不会发生这种问题，因为建表的时候必须要求业务方创建带主键的表，如果表没有主键的话，审核阶段就会拒绝创建...，即使侥幸创建成功了，在MGR环境下是不允许业务写入的。...上述例子中的情况可能发生在某个单实例创建了一个没有主键的表之后，后续做了架构调整，导致表的写入报错了。
5. innodb_temp_data_file_path：innodb引擎下temp文件属性。...使用innodb表在某些场景下，比如临时表列太多，或者行大小超过限制，可能会出现“ Row size too large or Too many columns”的错误，这时应该将临时表的innodb引擎改回...Slave_open_temp_tables statement 或则 mix模式下才会看到有使用。...然而从5.7版本开始，临时表的默认存储引擎变为innodb，虽然在性能上有了一定的提升，但是由于innodb引擎的临时表共用表空间ibtmp1，导致在高并发下，多个session同时创建临时表时，该表空间会变得非常大...因此，要分配回滚段来撤消表空间，将innodb_rollback_segments设置为大于33的值。配置单独的undo表空间时，system表空间中的回滚段将呈现为非活动状态。
导读 有个表做了分区，每天一个分区。 该表上有个查询，经常只查询表中某一天数据，但每次都几乎要扫描整个分区的所有数据，有什么办法进行优化吗？...待优化场景 有一个大表，每天产生的数据量约100万，所以就采用表分区方案，每天一个分区。...优化思考 我们注意到这个SQL总是要查询某一天的数据，这个表已经做了按天分区，那是不是可以忽略 WHERE 子句中的 时间条件呢？...还有，既然去掉了 date 条件，反观表DDL，剩下的条件貌似就没有合适的索引了吧？...多说几句，遇到SQL优化性能瓶颈问题想要在技术群里请教时，麻烦先提供几个必要的信息： 表DDL 表常规统计信息，可执行 SHOW TABLE STATUS LIKE ‘t1’ 查看 表索引分布信息，可执行
前言项目中由于对于启动的优化，配置表量并不是特别大，但启动时长却不低，但对于应用类来说，对启动时长要求很严格。...我希望能做到毫秒级的加载体验，所以有了这个优化旧方案使用pb表配置，用工具转成pb格式，启动后加载到lua table原始的pb文件在2M多，读取到内存中后，会增加20多M的内存开销加载时长是高端机500ms...多, 依赖机器性能，机器越差，加载越慢另外，table还做了一个__newindex包装，是为了防止有代码误修改, 这个也增加了转换的时长希望的优化目标是，这个启动加载能减少到100ms以下新方案使用一个自定义的二进制格式...，也是用工具预先转换一下 【】文件头 【】列信息 【】数据表中全部字符串 【】不定长的数组 【】关键列查找表 【】行数据(定长结构，如果该列是字符串这类的不定长数据...这样配置文件大小与CPU的性能就不相关了，完全能满足毫秒级的加载体验2、数据压缩，减少内存开销 自适应压缩整数，对于boo, 小于255的整数，使用1Byte存储 对于小于
各位小伙伴好久不见，热心的小编赶在开学季又来给大家送上满满的干货了。祝大家开心快乐！ 继上两次咱们聊了顺序表、单链表、静态链表等知识。...那么热爱学习的小编这次又来给大家推送新的知识了，今天要讲的知识是循环链表和双向链表，这节讲完，线性表这部分就算完结撒花了。...6.1 双向链表又是个什么表？ 引言 我们都知道，在单链表中由于有next指针的存在，需要查找下一个节点的时间复杂度也只是O(1)而已。...只是多了一个前驱指针，注意一下即可。如下图： ?...，可以尝试一下结合这节课介绍的内容，做一个循环双向链表出来哦。
成功分配后，要将首节点的prior指针和尾节点的next指针指向NULL，这是之后用来判断空表的条件。同时，当链表为空时，要将首节点的next指向尾节点，尾节点的prior指向首节点。...6.3 双向链表存储结构代码描述 双向链表一般可以采用如下的存储结构： 1/*线性表的双向链表存储结构*/ 2typedef struct DulNode 3{ 4 DataType data;...只是多了一个前驱指针，注意一下即可。如下图： ?...，可以尝试一下结合这节课介绍的内容，做一个循环双向链表出来哦。...完整结语 关于线性表大体内容三节课基本讲完了。不过还有很多好玩的操作，比如链表的逆序，合并，排序等等。这些内容咱们下次有空再聊吧。祝大家学有所成！
目前，我们后台的函数要开发这个match_user 匹配函数。 在开发这个复杂的函数之前，我们先概要设计下，这个函数要做些什么事？...确定前端要的最终格式 从数据库拿出所有需要的数据 循环异性数据，并代入到分值计算函数，得到所有异性的最终匹配得分 把数据按总分从高到低排列，塞进最终格式返回体中。...首先确定最终格式，最终格式我们要根据前端展示效果来决定设计： 我们设计这个最终返回体格式为列表内嵌字典的方案，因为列表是有顺序的，所以正好符合我们的排序需求，然后就是内部的字典，也符合我们的几个字段填充需求...urls.py： views.py： 这里的逻辑并不复杂，只是用id取出来数据后，稍微按照字符串的方式进行了拼接。 前端测试点击查看详情结果： 滑动下: 试试雏田： 一切正常！...好了本节课结束，我们成功的打通了前后端匹配结果数据的流转和显示。 下节课我们要正式去写match_user匹配函数喽~
上节课我们已经搞定了几乎所有架构上的事。只差俩个分值计算函数了。 但是经过我们仔细一想，赫然发现，俩个函数的算法应该是一模一样的。...唯一的区别就是，进来的个人信息和择偶标准 是女方，还是男方而已，也就是对调一下而已。 所以我们这里简化为一个函数，但是传参颠倒的格式： 然后我们来实现这个函数，仍然以鸣人举例。...这里我们拿到的是鸣人的个人/择偶信息，还有异性的个人/择偶信息。 因为个人信息目前字段是高于择偶信息的。所以我们要以择偶信息来作为依据。...目前我并没有更改系数，这个系数要实际的效果来不断调整才行，所以我都默认0.2 研究具体分数计算之前，我们为了确保最后总分在100为满的基础上。所以必须严格控制所有分数的分段结果和精度。...这个我们可以直接使用第三方的字符串相似度库 这个库的得分都是0.几，最大是1 所以结果✖️100 好了。现在我们再次测试鸣人的匹配结果： 概率上来讲，纲手>雏田>小樱。
3.帮助手册 bash bin/safe_delete -h 4.使用演示 查看表，删除手机号是“00175731528296189904”的数据，手机号不是索引字段 mysql(test@localhost...USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5000001 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.03 sec) test的功能...type --where="phone='00175731528296189904'" --user=test --host=127.0.0.1 --port=3311 --type=test get的功能...type --where="phone='00175731528296189904'" --user=test --host=127.0.0.1 --port=3311 --type=get delete的功能
1，个人信息表 打开我们的项目，找到django目录下的models.py文件，这里用orm的方式来声明表结构: 如图，在所有的字段中，我设计要么为字符串，要么为整形。...然后是择偶表，并默认个人信息表的id作为自己外键,并设置删除操作on_delete，和对于个人信息表的查子别名related_name 然后去admin.py中写入自动注册代码：写它的好处是在admin...后台可以直接看到所有数据表，然后随心所欲的增删改查。...然后别忘了再执行一下创建后台管理员的命令：createsuperuser (具体django命令可自行百度) 然后执行同步命令后，就可以在admin后台添加几个数据做为连调样例了。...择偶标准：20岁，年收入5万，地址：火影办公室，170，下忍。 好了，数据先这么多，大家观察数据可以发现，我是有意在让鸣人和雏田一对，小樱和佐助一对。他们每对的择偶要求和个人信息显然更贴切。
在开发调试问题的过程中，我们经常使用 WinDBG 来调试崩溃、卡死或蓝屏的 Dump 文件，调试时我们需要将微软的符号表路径导入到 WinDBG 中，也需要将自己程序的符号表文件导入到 WinDBG...导入多个符号表的方法就是在每个符号表路径后增加一个分号 ; 然后紧接着下一个符号表路径。 开始分析 Dump 之前，我们就可以看到程序会自动加载两份符号表文件，如下图：
上一回，我讲了一下顺序表的定义和基本操作的实现；这一会我们来看一下顺序表相关的 4 道比较典型的算法题。这里我不再选择 C/C++来实现算法，而是选择 Python。...设计一个在时间和空间两方面都尽可能高效的算法。将 R 中保存的序列循环左移 p（0＜p＜n）个位置，即将 R 中的数据由 ?...若 a＜b，则舍弃序列 A 中较小的一半，同时舍弃序列 B 中较大的一半，要求两次舍弃的长度相等。 若 a＞b，则舍弃序列 A 中较大的一半，同时舍弃序列 B 中较小的一半，要求两次舍弃的长度相等。...依次扫描所给数组中的每个整数，将第一个遇到的整数 Num 保存到 c 中，记录 Num 的出现次数为 1；若遇到的下一个整数仍等于 Num，则计数加 1，否则计数减 1；当计数减到 0 时，将遇到的下一个整数保存到...总结 最后，我们可以发现顺序表在靠近表头的位置增加或者删除元素需要大量的移动元素，预知如何避免，请看下回
1、修改外部表 修改外部表，使用ALTER TABLE命令。...ALTER TABLE orcexternal RENAME TO orc_ext; ALTER TABLE orc_ext SET SCHEMA new_schema; 修改外部表结构时，必须使用ALTER...2、删除外部表 删除外部表时，使用DROP EXTERNAL TABLE命令。...DROP EXTERNAL TABLE orc_ext; 3、使用外部表 使用外部表的步骤如下： ● 定义外部表,配置数据库并启动创建外部表时指定的协议。...● 启动location子句中指定协议对应的文件服务器，且对协议和数据库进行相关配置 ● 将数据文件放置在location子句中对应的位置 ● 使用SQL命令查询使用外部表
DFX模式下要求在设计的顶层文件，每个RP对应的RM只以一个空的接口形式存在，这样对顶层综合时，RM就是黑盒子。而对每个RM要采用OOC的综合方式。...OOC综合本质上就是工具不会对设计的输入/输出端口插入IBUF/OBUF，同时生成该模块对应的网表文件。不论是第三方工具还是Vivado都是如此。对RM执行OOC综合，这在DFX过程中是必要的。...在后续布局布线时，工具要依次读入静态区的网表文件（RM为黑盒子）、每个RP对应的RM的网表文件，这样才能形成完整的网表文件。...这就要求同一个RP下的所有RM的输入/输出端口必须完全相同，包括端口的名字、方式、位宽。那么一旦静态区的网表文件和动态区的RM的网表文件准备好之后，如何读入以便Vivado后续执行布局布线？...但是要注意read_checkpoint不支持嵌套的网表。
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