欢迎交流 1.1.1 a. 7 b. 200.0000002 c. true 1.1.2 a. 1.618 b. 10.0 c. true d. 33 1.1.3 public class MainApp { public static void main(String[] args) { int a = Integer.parseInt(args[0]); int b = Integer.parseInt(args[1]); int c = Integer.parseInt(args[2]);…

欢迎交流 1.1.26 public class TestApp { public static void main(String[] args) { int a = StdIn.readInt(); int b = StdIn.readInt(); int c = StdIn.readInt(); int t; if( a > b) { t = a; a = b; b = t; } if( a > c) { t = a; a = c; c = t; } if( b > c) { t =…

1.1.1 private static void exercise111() { StdOut.println("1.1.1:"); StdOut.println((0+15)/2); StdOut.println(2.0e-6 * 100000000.1); StdOut.println(true && false || true && true); StdOut.println(); } 1.1.2 private static void exer…

Posted by Shiv Kumar on 23rd February, 2011 The Asynchronous Programming Model (or APM) has been around since .NET 1.1 and is still (as of .NET 4.0) the best/recommended solution for asynchronous I/O. Many people go down the route of using a multi-th…

BACKGROUND 1. Field of the Invention The present invention relates generally to a programming model for a heterogeneous processor system. 2. Background Art With the success of programming models such as OpenCL and CUDA, heterogeneous computing platfo…

3.1.4 无序链表中的顺序查找 符号表中使用的数据结构的一个简单选择是链表,每个结点存储一个键值对,如以下代码所示.get()的实现即为遍历链表,用equals()方法比较需被查找的键和每个节点中的键.如果匹配成功我们就返回null.put()的实现也是遍历链表,用equals()方法比较需被查找的键.如果匹配成功我们就用第二个参数指定的值更新和改键现关联的值,否则我们就用给定的键值对创建一个新的节点并将其插入到链表的开头.这种方法也被称为顺序查找:在查找中我们一个一个地顺序遍历符号表中的所有…

2.4.5 堆排序 我们可以把任意优先队列变成一种排序方法.将所有元素插入一个查找最小元素的有限队列,然后再重复调用删除最小元素的操作来将他们按顺序删去.用无序数组实现的优先队列这么做相当于进行一次插入排序.用基于堆底优先队列这样做等同于哪种排序?一种全新的排序方法!我们就用堆来实现一种经典的排序算法——堆排序(Heap sort). 堆排序可以分为两个阶段.在堆的构造阶段中,我们将原始数组重新组织安排进一个堆中:然后在下沉排序阶段,我们从堆中按递减顺序取出所有元素并得到排序结果.为了和我们已经…

· 学后心得体会与部分习题实现 心得体会: 曾经只是了解了优先队列的基本性质,并会调用C++ STL库中的priority_queue以及 java.util.PriorityQueue<E>中的优先队列封装类,但是没有看过源码,也并不曾知道实现方法用到了堆结构. 优先队列通过堆进行插入元素和删除最小元素的两种高效操作来维护元素集合,每个操作的时间都为对数级(logN).堆结构及其操作符合优先队列的全部特点,另附有高效率,用来描述与实现优先队列再合适不过. 在学习过程中,在对于堆结构众多操作的…

命题Q.对于一个含有N个元素的基于堆叠优先队列,插入元素操作只需要不超过(lgN + 1)次比较,删除最大元素的操作需要不超过2lgN次比较. 证明.由命题P可知,两种操作都需要在根节点和堆底之间移动元素,而路径的长度不超过lgN.对于路径上的每个节点,删除最大元素需要两次比比较(除了堆底元素),一次用来找出较大的子节点,一次用来确定该子节点是否需要上浮. 对于需要大量混杂的插入和删除最大元素操作的典型应用来说,命题Q意味着一个重要的性能突破(详见优先队列增长数量级表).使用有序或是无序数组的优…

一.传统的提高计算速度的方法 faster clocks (设置更快的时钟) more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作) more processors(更多处理器) 二.CPU & GPU CPU更加侧重执行时间,做到延时小 GPU则侧重吞吐量,能够执行大量的计算 更形象的理解就是假如我们载一群人去北京,CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快,但是一次只能坐两个人,而GPU就像是大巴车一样,虽然可能速度不如跑车,但是一次能载超多人. 总结起来相比于CP…