要应用GC_ROOT算法,判定某个对象是否会被回收,关键是要确定root.确定root之后,你就可以根据代码绘制可达链,从而就可以进行分析了,分析哪些对象会被泄漏,哪些对象会被回收,如果GC执行的时候. 可以作为root的对象:   1.类中的静态变量,当它持有一个指向一个对象的引用时,它就作为root       2.活动着的线程,可以作为root       3.一个Java方法的参数或者该方法中的局部变量,这两种对象可以作为root       4.JNI方法中的局部变量或者参数,这两种对…

一.JVM的分区:   1.程序计数器(私有) 程序计数器是一块较小的内存分区,你可以把它看做当前线程所执行的字节码的指示器. 在虚拟机的概念模型里,字节码解释器工作时,就是通过改变计数器的值来选择下一条需要执行的字节码指令. 程序技术器为线程私有,每个线程都有它们各自的程序计数器,这样再多线程的情况下,线程之间的来回切换,也能正确找到上次切换时执行的位置. 如果线程正在执行的是一个Java方法,那么程序计数器记录的是当前线程正在执行的字节码指令的地址:如果线程正在执行的是一个native方法,…

一.对象存活标记 1. 引用计数算法 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器就加1:当引用失效时,计数器就减1:任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用的. 引用计数算法(Reference Counting)的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下它都是一个不错的算法,也有一些比较著名的应用案例,例如微软的COM(Component Object Model)技术.使用ActionScript 3的FlashPlayer.Python语言以及在游戏脚本领域中被广泛应用…

Java堆中存放着所有的对象实例,垃圾收集器在堆进行回收之前,需要判断对象是“存活”还是“死亡”(即不可能再被任何途径引用的对象). 最常见的一种判断对象是否存活算法是引用计数算法, 给对象加一个引用计数器,每当一个地方引用它时,计数器就加1:引用失效时就减1:任何时刻计数器为0的对象就是不可再被使用的.此算法的缺点是无法处理对象之间相互引用的问题. 主流语言都是通过可达性分析来判定对象是否存活,即可达性分析算法. 其思路是通过一系列称为“GC- root”的对象作为起始点,从这些节点开始向下搜…

1.引用计数算法 描述:给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1:当引用失效时,计数器值就减1:任何时刻计数器值为0的对象就是不可能再被使用的. 特点:实现简单,判定效率高. 缺点:无法解决对象之间的相互循环引用的问题. 2.可达性分析算法 描述:通过一系列的成为“GC Roots”的对象作为引用起始点,从这些节点开始向下搜索,搜索所走过的路劲称为引用链,当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时,则证明此对象是不可用的. 可作为GC Roots的对象有: 虚拟机…

Java中几乎所有的对象实例都存放在堆中,在垃圾收集器对堆内存进行回收前,第一件事情就是要确定哪些对象还“存活”,哪些对象已经“死去”(即不可能再通过任何途径被使用). 引用计数算法 首先需要声明,至少主流的Java虚拟机里面都没有选用引用计数算法来管理内存. 什么是引用计数算法:给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值加1:当引用失效时,计数器值减1.任何时刻计数器值为0的对象就是不可能再被使用的.那为什么主流的Java虚拟机里面都没有选用这种算法呢?其中最主要的原因是它很…

垃圾收集器垃圾收集(Garbage Collection,GC).当需要排查各种内存溢出.内存泄露问题时,当垃圾收集成为系统更高并发量的瓶颈时,我们需要去了解GC和内存分配. 检查对象的"存活"状态 引用计数法:每当有一个地方引用对象时,计数器加1:当引用值失效,减1:任何时刻计数器为0,则表示对象不可能再被使用.缺点就是很难解决对象之间相互循环引用的问题.(如a.instance=b;b.instance=a) 可达性分析算法:这个算法的思想是通过一系列成为"GC Root…

引用计数算法:   给对象添加一个引用计数器,每当有地方应用时,计数器值就加一,当引用失效时,程序计数器就减一,只要引用计数器的值为零时,就表示对象不可能再被引用,例如微软的 component object model技术就使用了这种用法.然而java中并没使用这种方式,因为这种方式很难解决对象中的循环引用问题. 例如对象A和对象B,其中对象A中有一个属性,叫instance,且A.instance=B,相反B中也有一个属性叫instance,且B.instance=A,这两个对象互相引用着对…

原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 作者:webabcd介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 加密解密 hash 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) hmac 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) 本地数据的加密解密…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/mutating-algorithms.html 原创:变易算法 - STL算法 作者:MilkCu 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的实践领域发挥着重要作用,极大的提高了开发效率.STL的三大组成部分为容器.迭代器.算法,本文主要讲解STL算法中的变易算法.本文从实践的角度简单介绍了一下函数原型和相关函数的使用. 引言 C+…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:STL非变易算法 - STL算法 作者:MilkCu(http://blog.csdn.net/milkcu) 本文地址:http://blog.csdn.net/milkcu/article/details/21114613 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的时间领域发挥着重要作用,极大…

一:算法概述 算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>和<functional>组成. <algorithm>是所有STL头文件中最大的一个,其中常用到的功能范围涉及到比较.交换.查找.遍历操作.复制.修改.反转.排序.合并等等. <numeric>体积很小,只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数,包括加法和乘法在序列上的一些操作. <functional>中则定义了一些模板类,用以声明函数对象. STL…

0.补充知识向量点积:结果等于0, 两向量垂直; 结果大于0, 两向量夹角小于90度; 结果小于0, 两向量夹角大于90度.直线的参数方程:(x1, y1)和(x2, y2)两点确定的直线, 其参数方程为x = x1+u(x2-x2); y = y1+u(y2-y1) 1.前言Liang-Barsky算法是 Cyrus-Beck 算法的特例, 我们先来简单的了解Cyrus-Beck算法, Cyrus-Beck算法本质是每次通过裁剪窗口(任意凸多边形, 文章最后会说明为什么凹多边形不行)的一条边界…

内容: 1.问题引入 2.暴力求解方法 3.优化方法 4.KMP算法 1.问题引入 原始问题: 对于一个字符串 str (长度为N)和另一个字符串 match (长度为M),如果 match 是 str 的子串, 请返回其在 str 第一次出现时的首字母下标,若 match 不是 str 的子串则返回 -1 注:子序列和子串的区别:子序列可以不连续,子串必须连续 2.暴力求解方法 暴力求解方法:将 str 从头开始遍历并与 match 逐次比较,若碰到了不匹配字母则终止此次遍历转而从 str 的…

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变…

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复…

hash在开发由频繁使用.今天time33也许最流行的哈希算法. 算法: 对字符串的每一个字符,迭代的乘以33 原型: hash(i) = hash(i-1)*33 + str[i] ; 在使用时.存在一个问题,对相似的字符串生成的hashcode也类似,有人提出对原始字符串.进行MD5.然后再计算hashcode. 參考: <大型站点技术架构:核心原则和案例研究> 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.…

上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径. <ignore_js_op>          与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下. <ignore_js_op>          我们还需要用一个一维数组dis来存储1号…

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如…

数据结构与算法--KMP算法查找子字符串 部分内容和图片来自这三篇文章: 这篇文章.这篇文章.还有这篇他们写得非常棒.结合他们的解释和自己的理解,完成了本文. 上一节介绍了暴力法查找子字符串,同时也发现了该算法效率并不高.当失配位置之前已经有若干字符匹配时,暴力法很多步骤是多余的.举个KMP算法的例子,看图1 可以看到子串p和主串t在红框处失配了,失配之前的字符串ABC已经匹配.ABA第一个字符A和后面的字符都不同,所以可以放心地直接将子串p的p[0]对齐失配处i,让p[0]和t[i]接着比较.…

转自:https://www.cnblogs.com/smile233/p/8303673.html 最短路径 ①在非网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边数最少的路径. AE:1    ADE:2   ADCE:3   ABCE:3 ②在网图中,最短路径是指两顶点之间经历的边上权值之和最短的路径. AE:100   ADE:90   ADCE:60   ABCE:70 ③单源点最短路径问题 问题描述:给定带权有向图G＝(V, E)和源点v∈V,求从v到G中其余各顶点的最短路径. 应用实例——计…

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]…

javascript数据结构与算法---检索算法(顺序查找.最大最小值.自组织查询) 一.顺序查找法 /* * 顺序查找法 * * 顺序查找法只要从列表的第一个元素开始循环,然后逐个与要查找的数据进行比较. * 如果匹配到了,则结束查找. * 如果到了列表的结尾也没有匹配到,那么这个数据就不存在于这个列表中. * */ function seqSearch(arr, data) { for (var i = 0; i < arr.length; ++i) { if (arr[i] == data…

       上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径.           与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下.           我们还需要用一个一维数组dis来存储1号顶点到其余各个顶点的初始路程,如下.          …

        暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.         上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.         现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维数组e)来存储.比如…

内容: 1.原始问题   =>O(N^2) 2.Manacher算法   =>O(N) 1.原始问题 Manacher算法是由题目“求字符串中长回文子串的长度”而来.比如 abcdcb 的最长回文子串为 bcdcb ,其长度为5 暴力解法: 可以遍历字符串中的每个字符,当遍历到某个字符时就比较一下其左边相邻的字符和其右边相邻的字符是否相同, 如果相同则继续比较其右边的右边和其左边的左边是否相同,如果相同则继续比较……,我们暂且称这个过程为向外“扩”. 当“扩”不动时,经过的所有字符组成的子串就…

内容: 1.原始问题     =>  O(N*logN) 2.BFPRT算法    => O(N) 1.原始问题 问题描述:给你一个整型数组,返回其中第K小的数 普通解法: 这道题可以利用荷兰国旗改进的 partition 和随机快排的思想:随机选出一个数,将数组以该数作比较划分为 <,=,> 三个部分, 则 = 部分的数是数组中第几小的数不难得知,接着对 < (如果第K小的数在 < 部分)或 > (如果第K小的数在 > 部分)部分的数 递归该过程,直到 =…

转自:http://blog.51cto.com/ahalei/1387799         上周我们介绍了神奇的只有五行的Floyd最短路算法,它可以方便的求得任意两点的最短路径,这称为“多源最短路”.本周来来介绍指定一个点(源点)到其余各个顶点的最短路径,也叫做“单源最短路径”.例如求下图中的1号顶点到2.3.4.5.6号顶点的最短路径.        与Floyd-Warshall算法一样这里仍然使用二维数组e来存储顶点之间边的关系,初始值如下.        我们还需要用一个一维数组d…

感谢WHD的大力支持 最早知道网络流的内容便是最大流问题,最大流问题很好理解: 解释一定要通俗! 如右图所示,有一个管道系统,节点{1,2,3,4},有向管道{A,B,C,D,E},即有向图一张. [1]是源点,有无限的水量,[4]是汇点,管道容量如图所示.试问[4]点最大可接收的水的流量? 这便是简单的最大流问题,显然[4]点的最大流量为50 死理性派请注意:流量是单位时间内的,总可以了吧! 然而对于复杂图的最大流方法是什么呢,有EK,Dinic,SAP,etc.下面介绍Dinic算法(看代…