题目大意: 是一个洗牌游戏,首先给出两堆牌,s1,s2,先从s1上面拿一张牌再从s2上面拿一张牌依次往下可以洗好牌,然后把洗好的牌再分成两堆继续洗,直到这堆牌的顺序与给的顺序相同可以停止,当然如果洗不出给出来的顺序也可以停止 看这题首先没有什么特别好的想法,先暴力一下试试吧,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, /////////////////////////////////////////////////////////////// 时间竟然是0 ......真的就是一个模拟题,醉了 #…

Collections类 java.utils.Collections是集合工具类,用来对集合进行操作. Collections类的常用方法 这里介绍四个常用方法: addAll(Collection<T> c, T ... elements) shuffle(List<?> list) sort(List<r> list) sort(List<T> list, Comparator<? super T>) public static <T…

A - 棋盘问题 POJ - 1321 题意 在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别.要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C. 解法:n皇后的变形,注意放的位置不一定,并不是每一行都要放,计个step,然后dfs每一个点时,记得回溯上去处理一下,把vis[i]置为0,step--即可,然后处理完此次结束后,dfs(x+1),处理下一位: #include<cstdio> #i…

这一节主要介绍segues,static table view cells 和 Add Player screen 以及 a game picker screen. Introducing Segues 开启 Main.storyboard拖拉一个Bar Button Item到Players窗口导航栏的右侧.在Attributes inspector中改变Identifier为Add,就会出现一个+号button.…

​<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" style="position: absolute; width: 0; height: 0"> <symbol xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="icon" viewBox…

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…

依据Spark 1.4版 在哪里会用到它 ExternalSorter是Spark的sort形式的shuffle实现的关键.SortShuffleWriter使用它,把RDD分区中的数据写入文件. override def write(records: Iterator[Product2[K, V]]): Unit = { if (dep.mapSideCombine) {//根据是否需要mqp-side combine创建不同的sorter require(dep.aggregator.isD…

在网站上我们经常会看到关键字云(Word Cloud)和标签云(Tag Cloud),用于表明这个关键字或标签是经常被查阅的,而且还可以看到这些标签的动态运动,每次刷新都会有不一样的关键字或便签,让浏览者觉得这个网站的访问量非常大,短短的几分钟就有这么多的搜索量.这是怎么实现的呢?其实非常简单:先从数据库中读出标签,然后使用随机数打乱,每次都产生不同的顺序,嗯,确实能让浏览者感觉到我们的标签云顺序在变——浏览者多嘛!但是,对于乱序处理我们有哪些方法呢? 下面给出一个大家都会想到的方法: publ…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…