<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

Tomcat 7在我们日常开发.测试.生产环境都会使用到,但对于大部分开发人员来说,对其性能还是没有多大了解.本文就对它做一次性能测试,对比优化前后的性能区别. 一.运行环境 CPU: Intel(R) Pentium(R) P6200@2.13GHz  : 内存:4G,装的是32位win7,只认出3G,没有花时间去整ramdisk之类的东西: 操作系统:win7 32位: JDK:1.7.0_55 Tomcat:7.0.53 大家不要笑,公司电脑,就给配这样的,慢的要死,悲剧! 下面所有测试都

生产计划的约束 在制定生产计划过程中,必然是存在某些制约因素,满足某些需求才能进行的,或是交期保证.或是产能限制.或是关键工序制约.即TOC理论 - 任何系统至少存在着一个制约因素/瓶颈:否则它就可能有无限的产出.就是说,如果不存在这个(或这些)制约因素,生产计划就没必要“排”了,只需随意地,毫无约束地把任意一个或多个生产任务纳入生产日程,都能满足生产.营业等所有业务要求.那也不需要人的智慧参投入其中了. 两种计划模式 而现实环境中,资源是有限的,且往往是在资源不足,并需要尽量满足制约因素情况下

上一篇中的队列的定义与实现(C语言实现) 中.不管是顺序队列还是链式队列,在尾加和删除头部的操作时.总有一个时间复杂度让人不惬意. 比方在顺序队列中,删除头部的操作后,总要将后面全部的结点都向前移动一位,这里消耗的较大的.又如在在链式队列中.尾加结点时,为了寻找到最后一位结点,要遍历整个队列,时间复杂度相同是O(n). 为此,这里须要做出一些改变.当中严蔚敏老师的数据结构书中就是这么干的. 循序队列的优化方案: 定义front使其始终代表队头的下标
出队时将队头元素返回,且 且front++

输入数据: 4 61 21 32 33 42 44 2 4 61 21 32 33 42 41 2 topo排序为偏序: #include<stdio.h> #include<queue> #include<string.h> using namespace std; ] ; queue<int>q; int n , m ; ][] ; ] ; int topo(int n) { ; while (!q.empty ()) q.pop () ; ; i &l

附录D.1 优化后的重分区框架 Hadoop社区连接包需要将每个键的所有值都读取到内存中.如何才能在reduce端的连接减少内存开销呢?本文提供的优化中,只需要缓存较小的数据集,然后在连接中遍历较大数据集中的数据.这个方法中还包括针对map的输出数据的次排序,那么reducer先接收到较小的数据集,然后接收到较大的数据集.图D.1是这个过程的流程图. 图D.2是实现的类图.类图中包含两个部分,一个通用框架和一些类的实现样例. 连接框架 我们以和Hadoop社区连接包的近似的风格编写连接的代码.目

同事说,有个语句5个小时不出结果,叫我帮忙看看,于是叫同事发过来.不看不知道,一看吓一跳,3个表关联,强制使用了2个index hint,当中一个表9g,一个表67g,另一个小表40Mb.开发者,总以为走index就是快的,所以使用了index hint,终于导致走得很慢. 以下是同事发来的语句: select /*+ parallel(t,4) index(a,IDX_COMMBASUBSHIST_1) index(b,IDX_COMMCMSERVHIST_1)*/ 1, t.DISC_ID,

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

EXPLAIN  EXTENDED 1先执行 EXPLAIN  EXTENDED 2 show warnings: EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM `receivable_application_relation` d WHERE d.`application_id` IN (SELECT id FROM application WHERE application_code IN ( 'ZYHT20190305192721001', 'ZYHT20190309152

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数:

概述 上个版本简单的连线在一些复杂场景,尤其层级比较多,连线跨层级比较多的情况下,会出现线条会穿过矩形的情况,这一讲就是在这个基础上,去优化这个连线. 场景分析 在下面几种情况下,简单版本的画法已经没法办规避障碍节点了. 这种情况,由于简单版本,我们只在整条路径上添加了2个拐点,这种画法,当出现上述情况,线条就会被B挡住,实际的需求,我们要规避这种节点,绕开. 应该是下面这种情况: 再复杂一点的场景如下 这时候有2个节点挡住了.我们要做的就是按照图示,绕开节点. 思路分析 观察分析,我们要想绕开

前言 前几篇我们比较基础的讲了下MVC中的知识,这一节我们穿插点知识,讲讲MVC中我们可以提高性能的办法. Razor视图引擎优化(优化一) 我们知道默认情况下配置MVC去解析一个视图会首先约定通过查找所有的匹配Web Form视图引擎的名称.例如当我们查找一个不存在的视图时,会出现如下错误: 从上面我们可以很明显的知道,如果我们MVC应用程序中没有使用ASPX视图时,当我们在Action方法中通过 return View() 返回视图或者 Html.RenderPartial 等查找视图时每次

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

一.Tomcat工作原理 1. TCP的三次握手四次挥手 三次握手: 说明: 类比于A和B打电话: A对B说:你好,我是A,你能听到我说话吗? B对A说:嗯,我能听到你说话 A对B说:好,那我们开始聊天吧 在服务器上使用如下命令能看到当前服务器的连接情况 netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}' 返回结果说明: LAST_ACK 5 (正在等待处理的请求数)SYN_RECV 30ESTABLISHED

优化特定类型的查询 COUNT()的作用 COUNT()是一个特殊函数,有两个非常不同的作用:它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数.在统计列值时要求列值是非空的(不统计NULL). 如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式, 则统计的就是这个表达式有值的结果数. 因为很多人对NULL理解有可题, 所以这里很容易产生误解. COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数.当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时,实际上就是在统计行数. 最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候,

第一条.尽可能的减少 HTTP 的请求数 (Make Fewer HTTP Requests ) http请求是要开销的,想办法减少请求数自然可以提高网页速度.常用的方法,合并css,js(将一个页面中的css和js文件分别合并)以及 Image maps和css sprites等.当然或许将css,js文件拆分多个是因为css结构,共用等方面的考虑.阿里巴巴中文站当时的做法是开发时依然分开开发,然后在后台 对js,css进行合并,这样对于浏览器来说依然是一个请求,但是开发时仍然能还原成多个,方

相信互联网已经越来越成为人们生活中不可或缺的一部分.Ajax,flex等等富客户端的应用使得人们越加“幸福”地体验着许多原先只能在C/S实 现的功能. 比如Google机会已经把最基本的office应用都搬到了互联网上.当然便利的同时毫无疑问的也使页面的速度越来越慢.自己是做前端开发的,在性能方面,根据Yahoo的调查,后台只占5%,而前端高达95%之多,其中有88%的东西是可以优化的. 以上是一张web2.0页面的生命周期图.工程师很形象地讲它分成了“怀孕,出生,毕业,结婚”四个阶段.如果在我

在之前的文章中我们总结过跟Android 内存相关的知识或者问题,这里先列举一下: 1. Java 内存回收机制——GC机制 2. Java 对象引用方式 —— 强引用.软引用.弱引用和虚引用 3. Android Studio 使用Memory Monitor进行内存泄露分析 4. Android OOM 引发的思考 5. Android 常见 Memory Leak 原因及解决办法总结 从之前整理的内存来看,我们首先需要了解的就是Java内存使用及回收相关的知识,然后在Android上涉及内

SQL优化 一.SQL优化简介 解释:对于特定的要求,使用更有的SQL策略或索引策略,以达到让结果呈现的时间更短,从而提升操作效率的过程就是SQL优化. SQL优化包含在数据库级别优化中.我们平常所说的SQL优化就是指优化SQL语句和索引. SQL优化是伴随业务而进行优化的,并不是下面的所有操作都必须都达到才是最好的优化. 二.常规调优思路(众多解决方案之一) 查看slow-log,分析slow-log,分析出查询慢的语句. 按照一定优先级,进行一个一个的排查所有慢语句. 分析top sql,进