链式存储结构的优点: 结点空间可以动态申请和释放。 数据元素的逻辑次序靠结点的指针来指示，插入和删除时不需要移动数据元素。 链式存储结构的缺点: 存储密度小，每个结点的指针域需额外占用存储空间。...当每个结点的数据域所占字节不多时，指针域所占存储空间的比重显得很大。 链式存储结构是非随机存取结构。对任一结点的操作都要从头指针依指针链查找到该结点，这增加了算法的复杂度。...存储密度 存储密度是指结点数据本身所占的存储量和整个结点结构中所占的存储量之比，即: 存储密度 = 结点数据本身占用的空间 / 结点占用的空间总量 ?...结点的数据域a1占8个字节，地址域占4个字节，所以存储密度 = 8 / 12 = 67% 一般地，存储密度越大，存储空间的利用率就越高。...显然，顺序表的存储密度为1 (100%) ，而链表的存储密度小于1。 ?
Laravel Herd和最近很火的ServBay都是为 Web 开发者提供PHP开发环境的优秀工具，并且专注于简化开发流程的提高效率。那它们各自有什么性能特点呢？开发者又该如何来选择？...它还具有干净的系统环境，支持内网穿透，以及本地网站共享给其他协作人员的功能。...ServBay 的一个关键特点是能够快速切换不同的软件版本。这种灵活性对于需要在不同环境中测试和部署应用程序的开发者至关重要。...Laravel Herd更新维护比较慢，有更新不及时的情况。Laravel Herd 更适用于专注于 Laravel 的后端开发者。...ServBay的覆盖范围更广，包含了从Nodejs开发的前端Web开发者和使用PHP开发的后端开发者，特别是需要测试代码在不同版本组件中运行表现的全栈Web开发者。
java与c#都支持反射，但是从网络上搜索两大阵营对于反射的态度，基本上.net开发人员都建议慎用反射，因为会有性能开销；反到是java阵营里好象在大量肆无忌惮的使用反射。...于是写了下面的测试代码： c#版的: ?...{ 9 return (int)i + (int)j; 10 } 11 } 12 } 然后在一个Console控制台里反射Model项目生成的dll...，并调用Person类的Private方法 1 using System; 2 using System.Diagnostics; 3 using System.Reflection; 4...： 1000000次反射，平均耗时：0.000301毫秒/次 1000000 单就这个示例而言，java的反射效率整整高出了c#10倍，难道是我姿势不对？
B 优点：简单、均匀 缺点：需要提前知道键值的分布情况 适用场景：范围比较集中，每个数据分配一个唯一位置 2、除留余数法（常用） 假设 哈希表 的大小为 m 函数原型：HashI = key %...，直接扩容就好了，当然扩容后也需要重新建立映射关系 开散列 中进行查找时，需要先根据 哈希值 找到对应位置，并在 单链表 中进行遍历 一般情况下，单链表的长度不会太长的，因为扩容后，整体长度会降低 如果...4.1、使用 哈希表 版的 unordered_set / unordered_map 与 红黑树 版的 set / map 在功能上 没有差别 可以直接无缝衔接 关于 set 和 map 的使用 详见...4.3、性能对比 下面是性能测试代码，包含 大量重复、部分重复、完全有序 三组测试用例，分别从 插入、查找、删除 三个维度进行对比 注：测试性能用的是 Release 版，这里的基础数据量为 100 w...(auto e : v) { us.find(e); } size_t end4 = clock(); cout << "unordered_set find:" << end4 - begin4
，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map ---- ️正文 1、哈希表的完善 1.1、拷贝与赋值 单链表 是我们自己写的，其中涉及到了...、商品名称 与 价格、中文单词 与 英文释义 总之，字符串是一种非常常见的数据类型 而在我们实现的哈希表中，只考虑 整型 的存储情况，即直接用 key % capacity 计算哈希值，如果把整型换成...(*this == it); } //++ 的实现 Node* _node; //迭代器 }; 关于 迭代器类 比较麻烦的就是 operator++() 先来说说移动逻辑： 如果当前所在桶中还有数据...的返回值变成了 iterator 对于 哈希表 类来说，主要改动其实就两个：模板参数的改变、获取哈希表对象 key 值 如此一来，unordered_set 与 unordered_map 只需要提供符合自己特色的...和 unordered_map 就算是完成了 ---- 3、性能测试 将自己封装的 unordered_set 与库中的 unordered_set 进行性能对比（Release 模式下） void
Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧，但是好像平时很少关注这个去重的性能问题，但是当一个表的数据量非常大的时候，会发现一个简单的count(distinct order_no...sql性能如何。...minutes 16 seconds 920 msec OK _c0 763191489 Time taken: 244.192 seconds, Fetched: 1 row(s) 结论:第二种写法的性能是第一种的...，都倾斜到一个reducer这样性能能不低么？...具体来说得看具体情况，直接使用distinct可读性好，数据量如果不大的话推荐使用，如果数据太大了，性能受到影响了，再考虑优化。
我们知道，最近腾讯云Elasticsearch service上提供了新版本7.14.2，这次版本更新较为低调，相对于原厂每月发版的节奏，国内的云厂商相对比较谨慎，通常是在原厂版本发布多月之后，才会选择一个稳定的版本在公有云的托管服务上提供版本更新...本文主要集中在性能测试方面，以Elastic官方的压测工具esrally为主，选择其中一个比较典型的数据集奉上压测数据。...，我们可以更清晰比较7.10与7.14的不同 测试方案 为保证两个版本之间的测试环境一致性，将采取如下的测试步骤： 与esrally服务器所在的vpc中，创建一个3节点的7.10.1版本的es集群 [image.png...text改为match_only_text Heap used for norms 减少了 88%， 其原因相同，因为match_only_text关闭了与评分相关的数据索引 索引速度有所加快，原因同上...而以下关于聚合分析的性能优化，无法在压测中体现 [image.png] 总结 7.14.2相对于7.10.1最重要的更新莫过于可搜索快照以及运行时字段，对于这两个功能的合理利用可以大幅减少数据存储的成本
最近项目对性能要求比较高，所以就换成了使用 TCP 协议。并对二者的性能进行了一个简单的测试。...结论：使用 TCP 连接，可以节省在建立连接时的性能消耗。对于进行大量连接时，相对 HTTP 有比较明显的性能提升。...结论： 当使用单个连接传输大数据量时，速度则主要取决于数据序列化及网络传输速度，由于 Http 也是基于 TCP 进行传输的，所以作用较小。...之前由于需要也进行过各种性能测试。经常懒得进行最直接的测试，而是直接使用应用程序中的环境进行测试。...以后要做性能测试，就一定要严谨，要在测试前想好纯净的测试用例，编写正式、直接的测试代码，这样其实是最省时的方法。
性能比较这里的性能比较就不用map和unordered_map做比较了，用set和unordered_set做比较。...endl;return 0;}对set和unordered_set的insert性能进行比较（在release下跑）在100w个数据下有大量重复值（随机数最多可以产生32768个），可以看到unordered_set...图片对set和unordered_set的find性能进行比较（在debug下跑）在release下跑编译器会优化掉，set和unordered_set find所用的时间都是0,无法得出结论。...综上，在find这层，红黑树即使是最强形态还是比不过unordered_set图片对set和unordered_set的erase性能进行比较（在release下跑）在100w个数据下有大量重复值（随机数最多可以产生...那么有没有一种结构，可以让其在查询元素的时候可以不经过比较或者少量比较在结构中得到要搜索的元素呢？有！哈希表。通过哈希函数使元素存储位置直接与关键码进行一一映射联系，那么在查询的元素的时候就很快。
最好的查询是，不进行比较或只进行常数次比较就能够将元素找到，因此在 C++11 中，STL 又提供了 4 个 unordered 系列的关联式容器 – unordered_map、unordered_set...– 有序、去重、搜索，但是 unordered_map 和 unordered_set 是无序的，所以为了更好的与 map 和 set 进行区分，C++11 将它们取名为 unordered_map...unordered_map 的迭代器是一个单向迭代器 – 哈希桶的结构是单链表。...对 key 的要求是能够比较大小，unordered_map 对 key 的要求是能够转换为整形。...与 unordered_map 为数不多的不同的地方在于，unordered_set 不需要修改 value，所以也就不支持 operator[] 函数； unordered_set 的接口 unordered_set
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...（内附性能比较的实测数据） 2017-12-07 15:30 小伙伴告诉我，List.Find 方法比 List.FirstOrDefault...50000000 长度的则可以减少影响： ? 然而结论居然是——for 比 foreach 有“轻微”的性能优势！这与 Find 和 FirstOrDefault 两倍的性能差异就小多了。...▲ 调用 For 和 Foreach 性能相比于直接写 for 和 foreach 有轻微的损失，但是调用 For 和调用 Foreach 却并没有两倍的性能差异，虽然方法的实现与 Find 和 FirstOrDefault...可以发现，即便是数组，其性能也赶不上原生的 Find。
我的第一个crate是大约 10 个月前，我在 Rust 的旅程中已经走了很远。 它是一个新项目，因此可能存在粗糙的边缘并且尚未实现所有 API。...有趣的部分是：存储库的徽标是由 OpenAI 生成的 - 我已将该示例包含在示例目录中。...比较 u64 与比较字符串的性能 出于好奇，我正在查看本周发布在这里的一个库的源代码，我注意到短字符串被转换为u64，如下所示 let mut key: u64 = 0; let...{ key = u64::MAX; shift = 64; } } } 然后作为整数进行比较...BH } _ => {} } 我不太了解编译器内部原理，但是你们认为这样做比简单地将字节存储在[u8;8]数组中，然后将值作为字节进行比较
本文旨在通过设计和实现一个基准测试，对比泛型与interface{}在Go语言中的性能差异，以期为开发者提供更为精确的性能参考。...泛型与interface{}简介 在Go语言中，interface{}被广泛用于实现类型的泛化处理，它可以接受任何类型的值。...设计基准测试 测试目标 本基准测试旨在评估和比较在以下两种情况下的性能： 使用interface{}进行数据处理。 使用泛型进行数据处理。...这种差异虽然极小，但在极高的迭代次数下可能会显现出微小的性能优势。 两种方法在内存分配和分配次数上均为0，表明在这两种比较操作中并没有发生堆内存分配。...然而，在性能敏感或者需要大量重复计算的场景下，即使是微小的性能改进也可能是有益的。
对同一域名下的网页或者图片的请求只需要一次 DNS 查询。这大大减少了 DNS 查询的次数。所以 CURL 的性能比 fopen /file_get_contents 好很多。...file_get_contents 获取远程文件时会把结果都存在一个字符串中 fiels 函数则会储存成数组形式 因此，我还是比较倾向于使用 curl 来访问远程 url。...说了半天大家可能说性能怎么没对比呢，那我们就来看看 #最近需要获取别人网站上的音乐数据。...建议对网络数据抓取稳定性要求比较高的朋友使用上面的 curl_file_get_contents 函数，不但稳定速度快，还能假冒浏览器欺骗目标地址哦 再看一个实例 后续贴出了 curl 和 file_get_contents...的对比结果，这边除了 curl 与 file_get_contents 的性能对比，还包含了他们的性能对比，讲之前看下如下的结果图： curl 与 file_get_contents 性能对比 PHP
以前都是用String类的Replace方法连接替换多次来处理的，今天突然想改为正则表达式一次性搞定，但又怕性能上消耗太大，于是写了下面的测试代码： using System; using System.Diagnostics...方法平均每轮速度：88 333 327 321 327 332 50000次×5轮测试，[正则表达式]方法平均每轮速度：328 可以看出，正则表达式要慢一倍都不止，大概慢 328/88 =3.7倍 (当然改变字符串的长度以及回车符的数量与位置...93 86 86 84 50000次×5轮测试，[Replace]方法平均每轮速度：89 204 200 201 210 190 50000次×5轮测试，[正则表达式]方法平均每轮速度：201 粗略比较一下...基本上是差不多的，这也符合预期，但貌似Silverlight的正则表达式要慢一点，估计跟没有编译预热功能有很大关系) 三、AS3.0的测试 注：前几天看到园子里有高手说AS3.0的性能大约是Silverlight...的80%，很是好奇，所以最后也顺便放到AS3.0中测试了一下，但要注意的是：因为ActionScript3.0中String的replace方法跟JS一样，默认只能替换第一次找到的字符串，所以基本上要实现全盘替换
C++哈希-使用/模拟/封装 零、前言 一、unordered系列关联式容器 1、unordered_map介绍及使用 2、unordered_set的介绍及使用 3、性能比较 二、哈希表/哈希桶 1、...，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同 unordered_map/unordered_set...与map/set基本上只有底层实现上的区别，前者是哈希，后者是红黑树 unordered_map/unordered_set与unordered_multimap/unordered_multiset的区别是是否允许键值冗余...概念： 开散列法又叫链地址法(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中...，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希表进行增容 开散列最好的情况是：每个哈希桶中刚好挂一个节点
forward_list的优点在于，它是一种单向链表，占用的内存比list稍少，因为只需指向下一个元素，而无需指向前一个元素。...要使用std::set或set::multiset类，需要包含头文件：位于set中特定位置的元素不能替换为值不同的新元素，这是因为set将把新元素同二叉树中的其他元素进行比较，进而将其放在其他位置。...要创建二元排序谓词，可在类中定义一个operator()，让它接受两个参数（其类型与集合存储的数据类型相同），并根据排序标准返回true。...= setIntegers.find(-1); if (iElementsFound !...STL提供的容器类std::unordered_set就是基于散列的set。
最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同 :unordered...系列的关联式容器之所以效率比较高，是因为其底层使用了哈希结构 unordered_set: 与set的区别在于不支持方向迭代器，只是单向迭代器，其他接口基本与set相似 int main() {...\erase性能比较：随机数下unordered系列效率更高，但是有序数的情况下就不行了 int main() { const size_t N = 1000000; unordered_set<...，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中 从上图可以看出，开散列中每个桶中放的都是发生哈希冲突的元素,不一定要有序...开散列增容问题： 由于桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希表进行增容。
本文比较了按元素求和两个序列时几种方法的性能： 使用while循环 使用for循环 将for循环用于列表推导 使用第三方库 numpy 但是，性能并不是开发软件时唯一关心的问题。...列表推导与普通的for循环非常相似。它们适用于简单的情况（例如这种情况）。...它提供了许多有用的例程来处理数组，但也允许编写紧凑而优雅的代码而没有循环。 实际上，循环以及其他对性能至关重要的操作是在numpy较低级别上实现的。numpy与纯Python代码相比，这可使例程更快。...在这种情况下，它们显示相同的关系，使用时甚至可以提高性能numpy。 嵌套循环 现在让我们比较嵌套的Python循环。 使用纯Python 我们将再次处理两个名为x和y的列表。...结果汇总 下图总结了获得的结果： ? 结论 本文比较了按元素添加两个列表或数组时Python循环的性能。结果表明，列表理解比普通的for循环要快，而while循环则要快。
y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 不同于类别预测,我们不能苛求回归预测的数值结果要严格地与真实值相同。一般情况下,我们希望衡量预测值与真实值之间的差距。...特点分析:线性回归器是最为简单、易用的回归模型。正是因为其对特征与回归目标之间的线性假设,从某种程度上说也局限了其应用范围。...特别是,现实生活中的许多实例数据的各个特征与回归目标之间,绝大多数不能保证严格的线性关系。...dtr_y_predict = dtr.predict(x_test) 性能测评 对默认配置的回归树在测试集上的性能做出评估，并且该代码的输出结果优于线性回归器LinearRegression与SGDRegressor...因此,可以初步判断,“美国波士顿房价预测”问题的特征与目标值之间存在一定的非线性关系。 #使用R-squared、MSE以及MAE指标对默认配置的回归树在测试集上进行性能评估。
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