题目链接 思路 用\(f(i,j)\)表示前i个元素,以i为右端点,j为左端点时的答案. 用个"区间修改,单点查询"的线段树维护出第二维.在从左往右枚举i的过程中.将\([lst_i+1,i]\)的答案+1.将\([lst_{lst_i}+1,lst_i]\)的答案-1. 代码 /* * @Author: wxyww * @Date: 2019-06-05 11:13:19 * @Last Modified time: 2019-06-05 11:39:04 */ #include&l…

在利用动态规划解决的一些实际问题当中,一类是基于区间上进行的,总的来说,这种区间dp是属于线性dp的一种.但是我们为了更好的分类,这里仍将其单独拿出进行分析讨论. 让我们结合一个题目开始对区间dp的探讨. 凸多边形的最优三角剖分:给定一个具有N个顶点(N ≤ 50)(顶点从1到N编号)的凸多边形,每个顶点的权均已知.问如何把这个 凸多边形划分成N-2 个互不相交的三角形,使得这些三角形顶点的权的乘积之和最小. 其实有一些组合数学底子的读者对这个模型会非常熟悉,笔者在<组合数学——Catalan数…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4597 题目大意: 有两行卡片,每个卡片都有各自的权值. 两个人轮流取卡片,每次只能从任一行的左端或右端取卡片. 假设两人都足够聪明,求先手能够取到的最大权值之和. 解题思路: 这题就归为区间DP吧,设dp[l1][r1][l2][r2]表示取完第一行[l1,r1]和第二行[l2,r2]的卡片时,先手能够获得的最大权值. 那么跟(l1,r1,l2,r2)关联的区间只有四个: (l1+1,r1,l2,r…

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).…

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供…

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/3FTPFvZRqyAQnU047kmWJQ 1.4进阶:内存原理 在上一节里,我们通过深入调查Dalvik虚拟机的方式,解决了Dalvik Heap Pss消耗内存过高的问题.除了Dalvik Heap Pss部分,应用还有其他许多消耗内存的部分.本节里我们就主要介绍其他这些部分的内存是如何被分配和消耗的. 同样以我们的应用为例,在几个版本之后,新加入了一个缓存功能…

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/8BiKIt3frq9Yv9KV5FXlGw 1.3新问题的进一步挖掘 在上一节里,我们介绍了内存测试的基本流程,讲述了如何发现并处理简单的内存问题.对于Dalvik Heap部分总结出了一些常见的问题模式,以及如何使用工具识别和处理这些常见的内存问题. 当简单问题不再是问题的时候,我们就会开始遇上一些奇怪问题了,类似于下面这些: "我们这个版本引入了一个挺简单的库…

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/806TiugiSJvFI7fH6eVA5w 作者:腾讯TMQ专项测试团队 导语 最近小优听说,隔壁的腾讯TMQ团队出了一本新书--<移动App性能评测与优化>,便借阅了一本,读完感觉写得确实很赞.这本书体系化地介绍了移动应用性能评测与优化的方方面面,如内存,电量,流畅度,导航,网络优化和安装包瘦身等,强烈推荐大家阅读~ 小优从书中摘取了第一章 "越用越…

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…