0. 引言 这是一个简单函数的优化,但却体现了代码易读性和效率的综合考虑. 如果问我如何写出优秀的代码,答曰:再写一版. 1. 版本1 从环形buffer中取出数据,然后放到一个结构体中.buffer中的数据是按字节存储,但是结构体的每个单元数据是int16. void GetDataFromMeas(int8_t *rawDataBuf, fftStruct *fftBufVx) { int8_t *src_ptr = rawDataBuf; // pointer to raw data bu…

嵌入式C语言优化小技巧 1 概述 嵌入式系统是指完成一种或几种特定功能的计算机系统,具有自动化程度高,响应速度快等优点,目前已广泛应用于消费电子,工业控制等领域.嵌入式系统受其使用的硬件以及运行环境的限制,非常注重代码的时间和空间效率,因此选择一种合适的开发语言十分重要.目前,在嵌入式系统开发中可使用的语言很多,其中 C语言应用得最广泛.虽然用 C 语言编程具有许多优点,但基于嵌入式系统的C语言和标准 C语言又有很大区别.接下来我结合嵌入式系统的特点和自己的一些积累,讨论在程序设计中代码优化的一…

参考一下 原文地址:U-boot优化">嵌入式Linux启动优化手记2 U-boot优化作者:ZhaoJunling 既然不能使用新的U-boot,那就优化一点是一点,慢慢干吧. 1.去掉启动时的按键等待 U-boot 启动的时候出现一个 Hit any key to stop autoboot 不爽,干吗要停上1秒?虽然可以通过设置参数bootdelay=0来关掉这个延时,但这样做了以后就再也进不去U-boot了,更烦.检查代码,发现是在main.c函数int abortboot(int…

JavaScript的妙与乐系列文章主要是展示一些JavaScript上面比较好玩一点的特性和一些有用的技巧,里面很多内容都是我曾经在项目中使用过的一些内容(当然,未必所有技巧的使用频率都很高^_^). 本篇文章主要是探讨一些辅助函数的书写优化. 函数优化 在JavaScript中由于浏览器的兼容性差异,导致了在操纵DOM相关的代码中常常会有所差异,比如最经典的给DOM绑定事件 //dom var dom = document.getElementById('example'); //event…

这两个题都是项链珠子的染色问题 也是polya定理的最基本和最经典的应用之一 题目大意: 用m种颜色染n个珠子构成的项链,问最终形成的等价类有多少种 项链是一个环.通过旋转或者镜像对称都可以得到置换 旋转可以旋转 i=[1,n]次..画图可以看出循环节有gcd(n,i)个 镜像对称的置换画个图也是很容易找的 然后通过polya定理就可以容易的求出等价类的种数了 2409就是这样一个裸题,以下为ac代码 #include <iostream> #include <stdio.h> #…

%SA:T1法利用Matlab编写主函数实现对定义域[-5,5]上的二元函数求最优解—Jason niu [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; figure mesh(x,y,z) hold on xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('SA:利用SA最优化,定义域[-5,5]上的二元函数z = x^2…

1. 实践过程 我是对海思3559进行启动时间优化的.具体的操作可以参考<Hi3559V100/Hi3556V100 快速启动优化指南>.软件上启动时间的优化一般是从三方面进行的:ubbot.内核.文件系统 (1)配置boot下的环境变量bootdelay为0 方法:在boot下的命令行中输入:setenv bootdelay 0;saveenv 说明:为了方便进入boot命令行,boot下默认设置bootdelay为1,配置bootdelay为0可以加快fastplay启动时间约1S(boo…

函数要求实现功能 select 函数名 ('你好,我是追索') 返回的结果(ni hao , wo shi zhui suo) 解决方案一: 解决方案一 /* 根据汉字获取全拼 1.生成所有读音临时表 2.根据Chinese_PRC_CS_AS_KS_WS 排序获取读音 */ )) ) as begin ) --生成临时表 ) collate Chinese_PRC_CS_AS_KS_WS,py )) insert into @t select'吖','a' insert into @t sel…

凡是参阅过react官方英文文档的童鞋大体上都能知道对于一个组件来说,其state的改变(调用this.setState()方法)以及从父组件接受的props发生变化时,会导致组件重渲染,正所谓"学而不思则罔",在不断的学习中,我开始思考这一些问题:   1.setState()函数在任何情况下都会导致组件重渲染吗?如果setState()中参数还是原来没有发生任何变化的state呢? 2.如果组件的state没有变化,并且从父组件接受的props也没有变化,那它就一定不会重渲染吗?…

凡是参阅过react官方英文文档的童鞋大体上都能知道对于一个组件来说,其state的改变(调用this.setState()方法)以及从父组件接受的props发生变化时,会导致组件重渲染,正所谓"学而不思则罔",在不断的学习中,我开始思考这一些问题:   1.setState()函数在任何情况下都会导致组件重渲染吗?如果setState()中参数还是原来没有发生任何变化的state呢? 2.如果组件的state没有变化,并且从父组件接受的props也没有变化,那它就一定不会重渲染吗?…

如何解决微信小程序界面适配问题 .wxss page{ height: 100%; width:750rpx; } this.setData({ imageWidth: wx.getSystemInfoSync().windowWidth }) rpx(responsive pixe)可以根据屏幕宽度进行自适应 WXML 提供两种文件引用方式import和include. import import可以在该文件中使用目标文件定义的template,如: 在 item.wxml 中定义了一个叫it…

在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然QuerySet的文档中已经详细说明了,但本文试图从QuerySet触发的SQL语句来分析工作方式,从而进一步了解Django具体的运作方式. 1. 实例的背景说明 假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡.居住地.以及到过的城市.数据库设计如下: Models.py 内容如下: from d…

转载:http://www.embeddedlinux.org.cn/html/jishuzixun/201312/19-2717.html 第一步: BootLoader -- U boot   1 在cpu/arm926ejs/start.s中    a) b reset ; //jump to reset    b) set cpsr ;svc mode ,disable I,F interrupt    c)调用lowlevel_init  (在board\xxxx\lowlevel_i…

由于这是第一天去实现polya题,所以由易到难,先来个铺垫题(假设读者是看过课件的,不然可能会对有些“显然”的地方会看不懂): 一:POJ1286 Necklace of Beads :有三种颜色,问可以翻转,可以旋转的染色方案数,n<24. 1,n比较小,恶意的揣测出题人很有可能出超级多组数据,所以先打表. 2,考虑旋转: ;i<n;i++) sum+=pow(n,gcd(n,i)); 3,考虑翻转: ) sum+=n*pow(,n/+) ; else { sum+=n/*pow(,n/)…

没想到贱贱的数据居然是错的..搞得我调了一中午+晚上一小时(哦不d飞LJH掉RP毕竟他是BUFF)结果重判就对了五次.. 回归正题,这题傻子都看得出是polya定理(如果你不是傻子就看这里),还没有翻转,就一个旋转,结果我就欢快的打完交上去了.傻子都知道会TLE,n<=1e9啊,O(n)都原地爆炸,那怎么办...一脸懵逼(然后就膜题解了) 可以发现,这题公式就是sigma(gcd(k,n))(k=1~n),然后该怎么优化呢,我(??)发现gcd(k,n)里面肯定有一些k和n的gcd是相同的,那我…

一.遗传算法简介         遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是1962年美国人提出,模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法. 与自然界中“优胜略汰,适者生存”的生物进化原理相似,遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中,按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择.交叉和变异对个体进行筛选,使适应度值号的个体被保留,适应度差的个体被淘汰,新的群体既继承了上一代的信息,又优于上一代.这样反复循环,直至满足条件.   二.遗传算法的基本要素 遗传算法…

问题SQL: SELECT TOP 1001 ha.HuntApplicationID , ha.PartyNumber , mht.Name AS MasterHuntTypeName , htly.LicenseYear , lStatus.[Status] AS DrawTicketStatus , isnull(dbo.udf_GetHuntApplicationPartyCount(ha.HuntApplicationID), 0) AS MemberCount , count( wo…

对于多对多字段(ManyToManyField)和一对多字段, 可以使用prefetch_related()来进行优化 prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似,都是为了减少SQL查询的数量,但是实现的方式不一样.后者是通过JOIN语句,在SQL查询内解决问题.但是对于多对多关系,使用SQL语句解决就显得有些不太明智,因为JOIN得到的表将会很长,会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加.若有n个对象,每个对象的多对多字段对应Mi条,就会生成Σ…

参考链接: https://blog.csdn.net/secretx/article/details/43964607 在数据库有外键的时候,使用select_related()和prefech_related()可以很好地减少数据库请求的次数, 从而提高性能 假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡,居住地,以及到过的城市,数据库设计如下: from django.db import models class Province(models.Model): name = models…

https://www.cnblogs.com/yeungchie/ 在 cds.lib 文件中定义库的路径,为了规范库定义的管理,经常这样做: . |-- cds.lib ------------------- cat --> 1| INCLUDE ./common/cds.lib `-- common |-- cds.lib --------------- cat --> 1| INCLUDE ./project/cds.lib | 2| INCLUDE ./project/cds.lib…

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>函数</title> </head> <bod…

N<=1e9,O(nlogn)的做法会超时.从枚举置换转变为枚举轮换长度,然后可以利用欧拉函数,把复杂度变为O(√n * logn) /*--------------------------------------------------------------------------------------*/ #include <algorithm> #include <iostream> #include <cstring> #include <cty…

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <script> var month = prompt("请输入月数:") function fibobo(x) { var arr = [1,…

# 事情是这样的,我写的一个程序帧率上不去. 然后发现了一个疑似有问题的地方,如下 def around(x,y): around_dict = {(i,j) for i in range(-1,2) for j in range(-1,2) } return sum(list(map(ask,around_dict))) 这个函数每帧大概会运行几千次,字典around_dict似乎会被“反复生成”.如果是的话,那是十分低效的.不如提出来设成全局变量,一次创建反复使用. 所以写了下面的程序验证是…

http://poj.org/problem?id=2154 大致题意:由n个珠子,n种颜色,组成一个项链.要求不同的项链数目.旋转后一样的属于同一种.结果模p. n个珠子应该有n种旋转置换.每种置换的循环个数为gcd(i,n).假设直接枚举i,显然不行.可是我们能够缩小枚举的数目. 改为枚举每一个循环节的长度L,那么对应的循环节数是n/L.所以我们仅仅需求出每一个L有多少个i满足gcd(i,n)= n/L.就得到了循环节数为n/L的个数. 重点就是求出这种i的个数. 令cnt = gcd(i,…

来自:https://www.cnblogs.com/02xiaoma/archive/2012/06/22/2558618.html #include <stdio.h> #include <stdarg.h>#include "print.h" int main(void) { print("print: %c\n", 'c'); print("print %d\n", 1234567); print("pr…

php红包算法 <?php header("Content-Type: text/html;charset=utf-8");//输出不乱码,你懂的 $total=10000;//红包总额 $num=10;// 分成8个红包,支持8人随机领取 $min=10;//每个人最少能收到0.01元 echo '<pre>'; $redarr=array(); for ($i=1;$i<=$num;$i++) { $red=getredmoney($i,$total,$nu…

枚举位移肯定超时,对于一个位移i.我们须要的是它的循环个数,也就是gcd(i,n),gcd(i,n)个数肯定不会非常多,由于等价于n的约数的个数. 所以我们枚举n的约数.对于一个约数k,也就是循环个数为n/k这种个数有phi[k]种,证明网上有非常多. 所以答案就是 phi[k]*(pow(n,n/k)) (k是n的全部约数) 因为约数会非常大所以不能打表,仅仅能单个算. 再因为最后要除以n,假设做除法就不能直接取模,所以我们在算每一次pow(n,n/k)的时候,都少乘一个n,这样就相当于除法了…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def himmeblau(x): return (x[0]**2 + x[1] - 11)**2 + (x[0] + x[1]**2 - 7)**2 x = np.arange(-6, 6, 0.1) y = np.arange(-6, 6, 0.1) print(f'x_shape: {x.shape},y_sh…

这本书有两个关切点:系统内存(用户层)和性能优化. 这本书和Brendan Gregg的<Systems Performance>相比,无论是技术层次还是更高的理论都有较大差距.但是这不影响,快速花点时间简单过一遍. 然后在对<Systems Performance>进行详细的学习. 由于Ubuntu测试验证更合适,所以在Ubuntu(16.04)+Kernel(4.10.0)环境下做了下面的实验. 全书共9章:1~4章着重于内存的使用,尽量降低进程的内存使用量,定位和发现内存泄露…