Algorithm : 做一个 leetcode 的算法题

13. 罗马数字转整数

罗马数字包含以下七种字符: I, V, X, L,C,D 和 M。

字符          数值

I             1

V             5

X             10

L             50

C             100

D             500

M             1000

例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1。12 写做 XII ,即为 X + II 。 27 写做  XXVII, 即为 XX + V + II 。

通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV。数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 。同样地,数字 9 表示为 IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况:

I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边,来表示 4 和 9。

X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左边,来表示 40 和 90。

C 可以放在 D (500) 和 M (1000) 的左边,来表示 400 和 900。

给定一个罗马数字,将其转换成整数。输入确保在 1 到 3999 的范围内

示例 1:

输入: "III"

输出: 3

示例 2:

输入: "IV"

输出: 4

示例 3:

输入: "IX"

输出: 9

示例 4:

输入: "LVIII"

输出: 58

解释: L = 50, V= 5, III = 3.

示例 5:

输入: "MCMXCIV"

输出: 1994

解释: M = 1000, CM = 900, XC = 90, IV = 4.

解题思路:

    1.构建一个字典记录所有罗马数字子串,注意长度为2的子串记录的值是(实际值 - 子串内左边罗马数字代表的数值)

int RomanToInt(string s)
{
unordered_map<string, int> stMap = {{"I", 1}, {"IV", 3}, {"IX", 8}, {"V", 5}, {"X", 10},
{"XL", 30}, {"XC", 80}, {"L", 50}, {"C", 100}, {"CD", 300}, {"CM", 800}, {"D", 500}, {"M", 1000}}; int iSum = stMap[s.substr(0, 1)]; for (int i = 1; i < (int)s.size(); i++)
{
string szOne = s.substr(i, 1);
string szTwo = s.substr(i - 1, 2);
iSum += stMap[szTwo] ? stMap[szTwo] : stMap[szOne];
} return iSum; }

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Guide to MySQL High Availability

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Tips : 学习一个技术技巧

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36274119

C++一道深坑面试题:STL里sort算法用的是什么排序算法?

并非所有容器都使用sort算法

既然问的是STL的sort算法实现,那么先确认一个问题,哪些STL容器需要用到sort算法?
首先,关系型容器拥有自动排序功能(相对key值),因为底层采用RB-Tree,所以不需要用到sort算法。
其次,序列式容器中的stack、queue和priority-queue都有特定的出入口,不允许用户对元素排序。
剩下的vector、deque,适用sort算法。

实现逻辑

STL的sort算法,数据量大时采用QuickSort快排算法,分段归并排序。一旦分段后的数据量小于某个门槛(16),为避免QuickSort快排的递归调用带来过大的额外负荷,就改用Insertion Sort插入排序。如果递归层次过深,还会改用HeapSort堆排序

具体代码
源文件:/usr/include/c++/4.2.1/bits/stl_algo.h template <class _RandomAccessIter, class _Compare>
template <class _RandomAccessIter, class _Compare>
inline void sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __last,
_Compare __comp)
{
__STL_REQUIRES(_RandomAccessIter, _Mutable_RandomAccessIterator);
__STL_BINARY_FUNCTION_CHECK(_Compare, bool,
typename iterator_traits<_RandomAccessIter>::value_type,
typename iterator_traits<_RandomAccessIter>::value_type);
if (__first != __last)
{
// 快速排序 + 堆排序
__introsort_loop(__first, __last,
__VALUE_TYPE(__first),
__lg(__last - __first) * 2,
__comp); // 插入排序(当排序个数 <= 16)
__final_insertion_sort(__first, __last, __comp);
}
} template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Size, class _Compare>
void __introsort_loop(_RandomAccessIter __first,
_RandomAccessIter __last, _Tp *,
_Size __depth_limit, _Compare __comp)
{
// 当排序的数量大于16
while (__last - __first > __stl_threshold)
{
// 递归深度为0时,调用堆排序
if (__depth_limit == 0)
{
partial_sort(__first, __last, __last, __comp);
return;
} --__depth_limit; // 快速排序
// 1.找基准元素
_RandomAccessIter __cut =
__unguarded_partition(__first, __last,
_Tp(__median(*__first,
*(__first + (__last - __first) / 2),
*(__last - 1), __comp)),
__comp); // 分治思想:递归排序
__introsort_loop(__cut, __last, (_Tp *)0, __depth_limit, __comp);
__last = __cut;
}
} // 堆排序
template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Compare>
void __partial_sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __middle,
_RandomAccessIter __last, _Tp *, _Compare __comp)
{
make_heap(__first, __middle, __comp);
for (_RandomAccessIter __i = __middle; __i < __last; ++__i)
if (__comp(*__i, *__first))
__pop_heap(__first, __middle, __i, _Tp(*__i), __comp,
__DISTANCE_TYPE(__first));
sort_heap(__first, __middle, __comp);
} // 插入排序
template <class _RandomAccessIter, class _Compare>
void __final_insertion_sort(_RandomAccessIter __first,
_RandomAccessIter __last, _Compare __comp)
{
if (__last - __first > __stl_threshold)
{
__insertion_sort(__first, __first + __stl_threshold, __comp);
__unguarded_insertion_sort(__first + __stl_threshold, __last, __comp);
}
else
__insertion_sort(__first, __last, __comp);
} // 计算递归深度
template <class _Size>
inline _Size __lg(_Size __n)
{
_Size __k;
for (__k = 0; __n != 1; __n >>= 1)
++__k;
return __k;
}

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原文链接:https://zentia.github.io/2018/09/21/TSF4G/

TBUS原理与实现,让程序忽略网路通信;

TBUS实现原理:

Tbus基于共享内存构建无锁双通循环消息队列,发送的双方通过专用的读写队列完成数据收发,实现本地进程或者远程进程间通信。通信双方使用的两个队列称之为tbus通道(channel),每一组通讯的双方就需要有一个tbus通道。

在同一台物理机通讯:

不同物理机之间的通信:

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