在前面实现锁的原理中，得出实现可见性的原理是在加锁解锁前后加上内存屏障。乍一看这不是和volatile的原理是一模一样的吗，连使用的内存屏障种类顺序都一样。...ReentranLoack分为公平锁和不公平锁，下面分别看看这两种锁在解锁加锁的源码。 解锁的实现 公平锁和不公平锁的对于解锁的实现都是一样的，都是写state变量。...加锁的实现 加锁中，公平锁和不公平锁实现的方式就有很大的不同了。公平锁使用的是读volatile，不公平锁使用的是CompareAndSet(CAS)。...公平锁的加锁实现 先看公平锁的读state加锁实现，核心代码在ReentranLock.FairSync.tryAcquire()。...如果该锁已经被占有了，尝试重入，这部分的代码是使用和公平锁一样的读state方式实现的。
栈是限制插入和删除只能在一个位置上进行的表，该位置是表的末端，叫做栈顶（top）。...push进栈相当于插入，pop相当于删除最后插入的元素，一般不对空栈进行pop和top操作,还有一个，push的时候空间用尽是一个实现错误. /* 栈的实现，包括对栈实现初始化，插入栈顶元素，删除栈顶元素...#include #include #define STACK_SIZE 6 void Empty(struct Stack *temp);/*创建一个空栈的辅助函数...Print(); /*菜单打印*/ void Exit(); /*退出*/ struct Stack { /*栈的声明
endl; 23 if(dequeue1(q,e)) 24 cout<<"(5b)出队一个元素dequeue1()为:"<<e<<endl; 25 cout<<"(6)队列q的元素个数...:"<<queuelength(q)<<endl; 26 cout<<"(7)清空队列"<<endl; 27 clearqueue(q); 28 cout<<"(8)队列q的元素个数...38 void enqueue(queue &q,elemtype e) 39 { 40 //入队列操作 41 if((q.rear+1)%max==q.front)//队满的操作.../front指针后移 81 return 1; 82 } 83 } 84 elemtype gethead(queue q) 85 { 86 //读队头元素的值...front本身 95 } 96 void destoryqueue(queue &q) 97 { 98 //销毁队列 99 delete q.base;//释放连续的存储空间
<<endl; 26 cout<<"(7)从栈顶到栈底元素printstack(s):"; 27 printstack(s); 28 couts.stacksize)//栈满的处理 43 { 44 cout<<"栈已满!...\n"; 45 return; 46 } 47 *s.top=e;//元素e存进栈顶的位置 48 s.top++;//栈顶指针指向栈顶元素的下一个位置...获取栈顶元素失败"<<endl; 85 exit(-2); 86 } 87 else 88 return *(s.top-1);//top指针-1的位置才是栈顶元素所在的位置...endl; 96 return 0; 97 } 98 else 99 e=*(s.top-1); 100 return 1;//top指针-1的位置才是栈顶元素所在的位置
34 { 35 int i,j,k; 36 elem u,v; 37 printf("请输入有向图的顶点数:"); 38 scanf("%d",&g.n);...39 printf("请输入有向图的弧数:"); 40 scanf("%d",&g.e); 41 fflush(stdin);//清空缓存中的数据 42 printf...57 { 58 int i,j; 59 printf("输入图的邻接矩阵存储信息:\n"); 60 printf("顶点数据:\n"); 61 for(i=0...=0) 85 in++; 86 } 87 printf("顶点%c的出度为%d---入度为%d---度为%d\n",g.vexes[...i],out,in,in+out); 88 } 89 } 90 int firstadjvex(mgraph g,int v)//顶点v的第一个邻接顶点 91 { 92 for
printf("4.退出\n"); 17 printf("***************************************\n"); 18 printf("请输入你的选择...\n"); 34 break; 35 case 2: 36 printf("请创建递增的折半查找表\n"); 37...create(st); 38 printf("请输入折半查找的关键字:"); 39 scanf("%d"...\n"); 53 } 54 printf("\n请重新输入您的选择:\n"); 55 scanf("%d",&num); 56 } 57...return 0; 58 } 1 typedef char infotype; 2 typedef struct 3 { 4 keytype key;//keytype为关键字的数据类型
根据之前的更新，大家可能已经看出，其实除法器的实现，仅仅改变旋转的参考系即可，除法所使用的参考系为：z，其matlab代码为： function c = chufaqi(x,y) t=1.0; z=...0; for i=0:1:15 %y是x累加的结果 %z是斜度的长度 1/2^i是移动的距离 if y<0 %矢量向下移动 参考系为y y=y+x*t;...; else %矢量向上移动 参考系为y y=y-x*t; z=z+t; t=t/2; end end c=z; CORDIC算法verilog实现仅需要更改乘法器的几个变量即可...常量表 关于前几篇中使用的常量，后台看到了有朋友提问说是什么意思，在结尾和大家解释一下： atan(1)对应的角度是45°； atan(0.5)对应的角度是26.565051177078°； atan...为了在FPGA上实现CORDIC运算，需要将浮点数转换为定点数，转换的方式很简单~~~，左移16位不就好了！
string和vector的迭代器我都是采用原生指针来实现的，这是因为它们的底层结构本身就是一个数组，空间是连续的，所以原生指针正好就能满足我们的需求（解引用就能拿到指向的数据，++就能拿到下一个元素...因此可以采用泛型编程的思想将解引用函数的返回值设置成一个模板参数，这样只要在使用时用户传不同的模板参数编译器就会生成不同的类，库中也是采用的这种实现方式。...迭代器封装了底层的实现细节，但是它为我们访问容器提供了统一的方式降低了我们的学习成本。...各种容器之间的实现方式都是不同的，结构也不同，即不同容器之间的访问方式都是不一样的。但是迭代器的实现就方便了我们，尽管后面用的set是一个搜索二叉树我们仍然可以使用迭代器像现在这样访问。...string中insert也存在迭代器失效的问题，但是string中的接口几乎都是使用下标来访问的，所以在实现string时没有考虑迭代器失效的问题 list list的优点： 1.空间按需申请释放
,指向队列头元素 int rear; // 尾指针,若队列不空,指向队列尾元素的下一个位置 }; // bo3-4.cpp 顺序队列(非循环,存储结构由c3-3.h定义)的基本操作(9...return TRUE; else return FALSE; } int QueueLength(SqQueue Q) { // 返回Q的元素个数,即队列的长度... e=*(Q.base+Q.front); return OK; } Status EnQueue(SqQueue &Q,QElemType e) { // 插入元素e为Q的新的队尾元素...->next; e=p->data; return OK; } Status EnQueue(LinkQueue &Q,QElemType e) { // 插入元素e为Q的新的队尾元素...return TRUE; else return FALSE; } int QueueLength(SqQueue Q) { // 返回Q的元素个数,即队列的长度 return
4.对任意节点N的深度是从根节点到节点N的唯一路径长。 5.节点N的高是从节点N到一片树叶的最长路径长，所以所有的树叶的高都是0。 6.一棵树的高等于它的根的高。...7.一棵树的深度等于它的最深的树叶的深度，并且该深度总是等于这棵树的高。...*/ 二.树的实现方法 /* 8.实现树的一种方法可以是在每一个节点除数据外还要有一些指针， 9.使得该节点的每一个儿子节点都有一个指针指向它。...10.将每一个节点的所有儿子节点都放在树节点的链表当中。.../*二叉树：二叉树最多拥有两个子节点 一个节点就是有关键信息加上两个指向其他节点的指针（Left和Right）组成的。 应用于链表上的规则可以应用于树上。
前言 ---- 集合是没有重复值且有顺序的数据结构 实现思路和代码 集合类 function Set() { this.items = {} } 基础集合具备以下方法 判断元素是否在集合中...使用对象原型方法判断元素是否在集合中 return this.items.hasOwnProperty(value) } 集合中添加元素 add(value) { //判断集合中是否存在要添加的元素...this.has(value)) { return false } //添加元素到集合中 this.items[value] = value return true } 删除集合中的元素...remove(value) { //判断集合中是否存在要删除的元素 if(!...return Object.keys(this.items).length } 获取集合所有元素 values() { return Object.keys(this.items) } 集合运算的实现
ReactRouter的实现 ReactRouter是React的核心组件，主要是作为React的路由管理器，保持UI与URL同步，其拥有简单的API与强大的功能例如代码缓冲加载、动态路由匹配、以及建立正确的位置过渡处理等...，而是利用JavaScript动态的变换HTML，默认Hash模式是通过锚点实现路由以及控制组件的显示与隐藏来实现类似于页面跳转的交互。...Memory History Memory History不会在地址栏被操作或读取，这就可以解释如何实现服务器渲染的，同时其也非常适合测试和其他的渲染环境例如React Native，和另外两种History...const history = createMemoryHistory(location); 实现 我们来实现一个非常简单的Browser History模式与Hash History模式的实现，因为H5...404，对于Hash History模式，我们的实现思路相似，主要在于没有使用pushState等H5的API，以及监听事件不同，通过监听其hashchange事件的变化，然后拿到对应的location.hash
实现上有很多现存的RPC实现，如Facebook出品Thrift、微软的COM/DCOM/COM+、跨平台的Corba、以及ACE提供的Tao等。...存根（Stub） 存根（Stub）是RPC的服务端实现。在服务端，需要实现IDL文件中定义的接口；而在客户端直接使用。代理和存根的关系如下图所示： ? 3. ...目的 单词计数的实现只需要用到flex，不需要bison，实现非常简单，适合第一次接触。...从前面的讲解可以知道，RPC函数的实现是分客户端和服务端的，这里的就分别讲解它们是如何实现的。 5.1. ...服务端函数实现 服务端函数的实现需要分成两部分：一是Stub部分的实现，另一部分是用户代码自己的实现。 5.2.1.
cout<<"2.冒泡排序"<<endl; 16 cout<<"3.简单选择排序"<<endl; 17 cout<<"4.输出表信息"<<endl; 18 cout<<"5.生成新的关键字序列...<<"6.退出"<<endl; 20 cout<<"*******************************************"<<endl; 21 cout<<"请输入您的选择...; 48 } 49 cout<<endl; 50 cout<<"请重新输入您的选择:"<<endl; 51 cin>>num; 52...char *otherinfo; 5 }elemtype;//数据元素类型 6 typedef struct 7 { 8 elemtype r[maxsize];//存储空间的基地址...<<endl; 19 cin>>n;//输入数据元素 20 cout<<"请输入待排序的数据:"<<endl; 21 while(n>maxsize) 22 {
实现爬虫加速的可实现办法网络爬虫在数据采集和信息监测中发挥着重要作用。然而，由于网络环境复杂和大量数据需求，爬虫速度可能面临挑战。本文将为您分享一些实现爬虫加速的可行方法，帮助您让爬虫快如闪电！...在Python中，可以利用内置的Thread、ThreadPoolExecutor或者第三方库如Gevent、Asyncio等来实现多线程并发请求。合理设置线程数量和请求频率，可以有效提升爬虫的速度。...通过异步非阻塞的方式发送和处理请求，可以充分利用网络资源，提高爬虫的效率。在Python中，可以使用Tornado、Twisted或者Asyncio等异步框架实现爬虫的并发请求。...五、减少请求数量减少请求数量可以通过两种方式来实现。第一种是通过合理设置爬取规则和策略，避免无效或冗余的请求。第二种是通过增加缓存机制，将已经获取的数据进行合理保存，避免频繁的重复请求。...希望这些方法能助您在爬虫过程中实现加速，让您的爬虫快如闪电，为您的项目带来更多价值！
# 动手实现 Exclude 最近在刷题，碰到了一个手动实现Excelude的题目 原题地址:https://github.com/type-challenges/type-challenges...# Exclude 的作用 在 ts 中，我们能够使用 Exclude 这个工具，帮助我们把 T 类型当中属于 U 类型的部分去除后得到一个新的类型，ts 已经自己提供了，使用方式如下： type...myType = Exclude 得到的 myType 为 'a'|'b'，明白 Exclude 的作用以后就可以自己手动实现一个了 # MyExclude...的实现 首先我们使用 js 来实现，代码如下，假设 Exclude 为一个函数 /** * T: ['a', 'b', 'c'] * U: ['a'] */ function MyExclude...，在获得最终类型的时候，必定会经过循环，在 ts 中使用 extends 关键字可以实现，ts 的代码实现如下 ： type MyExclude = T extends U ?
队列的实现 队列，顾名思义，是指把数据像排队一样进行管理。先进先出，即只能从队尾加入数据，从队头删除数据。...队列的实现依靠以下结构体： struct queue { int front; int tail; int* elements; }; 实现关于队列各个操作： #include #include...#define MAX_SIZE 100 // 初始化一个队列 void initialize(struct queue* q) { q->front = 0; //指向第一个元素的位置 q...->tail = 0; //tail指向最后一个元素的下一个位置，若跟front相同则表示队列空 q->elements = (int *)malloc(sizeof(int)*(MAX_SIZE+1...));//多分配一个位置，在首元素之前的那个必定是空 } // 弹出队首元素，并返回该元素，如果队列为空，返回-1 int pop(struct queue* q) { if (q->tail ==
注意，*str1++和*str2++最好不要写在while判断里，否则需要在return前再*str1-1，和*str2-1。
布隆过滤器布隆过滤器在之前的从 hashtable 到 bloomfilter 讲过部分关于他的计算以及一些参数，今天就简单实现一个 bloomfilter ，当然实现过程也参照了别人的代码和结构设计，...代码实现在真正实现之前，我们先来看看我们需要布隆过滤器实现的一些功能，首先我们使用的时候就是初始化一个 bloomfilter 这样的数据结构体,然后向其中插入数据来判断我们做的到底插入数据之前是否插入过...我们这里用的是 64 位的 MurmurHash2 （想要查看可能需要科学上网） ，这里为什么要选用这个简单讲一下，我们选用哈希函数几个标准，首先就是可以批量，这个通过多次 hash 基本都可以实现，...然后就是数据重置，有两种实现，一种就是简单的将 flag 标记置为 0 ，当重新使用的时候会自动初始化。...到此，bloomfilter 的所有实现都基本已经实现。
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