<编译原理>画 DAG 图与求优化后的 4 元式代码- 例题解析 DAG 图(Directed Acylic Graph)无环路有向图 (一)基本块 基本块是指程序中一顺序执行的语句序列,其中只有一个入口语句(第一个语句)和一个出口语句(最后一个语句) 对于一个基本块来说,执行时只能从其入口语句进入,从其出口语句退出 语句 出口语句 任何控制转移四元式 入口语句 所转向的目标语句 (二)划分基本块的步骤 1.求四元式序列中各个基本块的入口语句. ① 程序的第一个语句 ② 能由条件或无条件转移语

在有一些情况下,开发同学经常使用like去实现一些业务需求,当使用like时,我们都知道使用like 前%(like '%111')这种情况是无法使用索引的,那么如何优化此类的SQL呢,下面是一个案例. 原SQL如下: pcc_cust_infonew 表索引如下 执行设计如下: 这里可以看到SQL执行3.96秒,执行计划中也可以发现PCC_CUST_INFONEW表走TABLE ACCESS FULL扫描,返回约380k的数据,然后再与PCC_CUST_CONTRACTCOMPANY表主键PK

今天写了一个统计sql,在一个近亿条数据的表上执行,200s都查不出结果.SQL如下: select customer,count(1) c from upv_** where created between "2015-07-06" and "2015-07-07" group by customer having c > 20 order by c desc 执行explain,发现这个sql扫描了8000W条记录到磁盘上.然后再进行筛选.type=ind

[转自:https://blog.csdn.net/bruce128/article/details/46777567]并进行总结 今天写了一个统计sql,在一个近亿条数据的表上执行,200s都查不出结果.SQL如下: ) c from upv_** where created between "2015-07-06" and "2015-07-07" group by customer having c > order by c desc 执行explain

(点击此处查看原题) 题意 给出一个有n个结点,m条边的DAG图,每个点都有权值,每条路径(注意不是边)的权值为其经过的结点的权值之和,每条路径总是从入度为0的点开始,直至出度为0的点,问所有路径中权值最大者为多少,如下图,加粗的为权值最大者: 解题思路 这是在一个无起点.终点的图中的求最长路的问题,因此无法像一般的最长路问题那样求解. 首先,因为图中只存在点权,为了方便,我们一般将点权转化为边权:取每条边的权值为其终点的权值,将点权转化为边权. 然后,由于我们每条路径都是以入度为0的点开始,以

前面三篇通过CPU.内存.磁盘三巨头,讲述了如何透过现在看本质,怎样定位服务器三巨头反映出的问题.为了方便阅读给出链接: SQL SERVER全面优化-------Expert for SQL Server 诊断系列 通过三篇文章的基本介绍,可以看出系统的语句如果不优化,可能会导致三巨头都出现异常的表现.所以本篇开始介绍系统中的重头戏--------------SQL语句! 开篇前的啰嗦 什么是SQL 语句 ?   这就是SQL 语句! 帅气吧!还有呢! 这也是SQL语句! 博主真能骗人,我读书

一.优化SQL语句的一般步骤 1. 通过show status命令了解各种SQL的执行频率 mysqladmin extended-status 或: show [session|global]status 参数解析: session表示当前连接的统计结果,global表示自数据库上次启动至今的统计结果.默认为session. 例如,查看当前session中所有统计参数的值: show status like 'Com_%'; Com_xxx表示每个xxx语句执行的次数,比如,Com_selec

看了一本书,说可以利用Hierarchy Viewer优化布局,今以志之. 参考:http://www.cnblogs.com/Rocky_/archive/2011/11/04/2236243.html http://www.51testing.com/html/73/622773-854302.html Hierarchy Viewer工具位于Android SDK/tools/hierarchyviewwe.bat  (Windows操作系统),它提供了一个可视化布局的视图层次结构(视图层

拓扑排序O(E), bellman O(VE)   , 使用邻接表的dfs O(V+E) ,floyd O(N*N*N) bellman算法只能判断是否存在负环. 所以可以先把权值全部设为-1 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <vector> #include <stack> using namespace std; + ; <<; struct node { int u,v,wei

不使用索引原文 : http://itlab.idcquan.com/linux/MYSQL/918330.html MySQL查询不使用索引汇总 众所周知,增加索引是提高查询速度的有效途径,但是很多时候,即使增加了索引,查询仍然不使用索引,这种情况严重影响性能,这里就简单总结几条MySQL不使用索引的情况 如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引.例如,如果列key均匀分布在1和100之间,下面的查询使用索引就不是很好:select * from table_name where

任何博得人们喜欢的产品都在一定程度上契合了用户的心理需求.设计和心理学息息相关,掌握一些基本心理学知识,设计师的作品更能在潜意识中抓住用户的心. 系列位置效应 “系列位置效应”(The Serial Position Effect) 最早由研究记忆的德国心理学家 Hermann Ebbinghaus 提出,描述了一个物体在序列中的位置影响人们对它的记忆.“系列位置效应”主要分为两种: 首因效应(primacy effect):比起中间位置,人们对一个系列最前面的物体的记忆力更加清晰. 新近效应

前言 我什么都不会,菜的被关了起来. 有标号的DAG图I Solution 考虑递推,设\(f_i\)表示i个点的答案,显然这个东西是可以组合数+容斥递推? 设\(f_i\)表示i个点的答案,我们考虑假设现在有j个点入度为1,那么可以选出的点就是一个组合数\(C_i^j\),边的可能性有两种,对应的就是\(2^{j*(i-j)}\),然后接着搞,肯定这样子算会有重复的,所以容斥一下然后和以前的答案乘起来就好了. \(f_i=\sum_{j=1}^{i}f_{i-j}*-1^{j-1}*C_i^j

在上篇<Web Api 端点设计 与 Oauth>后,接着我们思考Web Api 的内部数据: 其他文章:<API接口安全加强设计方法> 第一  实际使用应该返回怎样的数据 ? 如何减少api访问次数非常重要,但是我们会遇到,当我们尽可能的返回多的信息,多的字段,那么一次请求,将会带来大量的毫无意义的信息.当我们尽可能的节约,那么客户端需要多次请求才能拿到想要的数据,于是高不成,低不就.     优化方法:让客户端来选择响应的内容,例: http://api.example.com

视觉SLAM漫谈(二):图优化理论与g2o的使用 1    前言以及回顾 各位朋友,自从上一篇<视觉SLAM漫谈>写成以来已经有一段时间了.我收到几位热心读者的邮件.有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度,更多的人希望了解一下前文提到的g2o优化库.因此我另写一篇小文章来专门介绍这个新玩意. 在开始本篇文章正文以前,我们先来回顾一下图优化SLAM问题的提法.至于SLAM更基础的内容,例如SLAM是什么东西等等,请参见上一篇文章.我们直接进入较深层次的讨论.首先,关于我们要做的事情,你

浅谈MySQL中优化sql语句查询常用的30种方法 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有nul

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h

本文转自http://www.dataguru.cn/article-3302-1.html oracle数据库管理优化必备语句: 1. SELECT T.START_TIME,T.USED_UBLK,S.USERNAME,R.SEGMENET_NAME FROM V$TRANSACTION T,V$SESSION S,V$DBA_ROLLBACK_SEGS R WHERE T.SES_ADDR=S.SADDR AND T.XIDUSN=R.SEGMENT_ID运行的是无数,用户,保护的撤销段,

原文出处 一.前言 很多数据库系统性能不理想是因为系统没有经过整体优化,存在大量性能低下的SQL 语句.这类SQL语句性能不好的首要原因是缺乏高效的索引.没有索引除了导致语句本身运行速度慢外,更是导致大量的磁盘读写操作,使得整个系统性能都受之影响而变差.解决这类系统的首要办法是优化这些没有索引或索引不够好的SQL语句. 本文讨论和索引相关的有关内容,以及通过分析语句的执行计划来讲述如何应用索引技术来优化SQL 语句.通过分析执行计划,读者可以检查索引是否有用,以及如何创建高效的索引.本文对数据库

mysql优化sql语句   常见误区   www.2cto.com   误区1:   count(1)和count(primary_key) 优于 count(*)   很多人为了统计记录条数,就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ,他们认为这样性能更好, 其实这是一个误区.对于有些场景,这样做可能性能会更差,应为数据库对 count(*) 计数操作做了一些特别的优化.   误区2:   count(column) 和 count(*)

MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN Purpose MKL-DNN引入了两个高级特性:融合计算和降精度核.这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能. 然而,MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化,仍然不能从中受益.幸运的是,MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能. 本文说明基于子图的解决方案,以利用MKL-DNN在MXNet中的功能.一般来说