从古至今的难题 在IT届有一道百算不厌其烦的题,俗称排序.不管是你参加BAT等高端笔试,亦或是藏匿于街头小巷的草根笔试,都会经常见到这样一道百年难得一解的问题. 今天LZ有幸与各位分享一下算法届的草根明星,排序届的领衔大神——插入排序以及归并排序.最后,在头脑风暴下,LZ又有幸认识了一位新朋友,名叫并行归并排序.接下来,咱们就一一认识一下,并且在最后来一次“算林大会”吧. 插入排序简介 插入排序,算林称最亲民的排序算法,插入排序采用最简单的插入方式对一个整数数组进行排序.它循环数组中从第二个开始

3002 石子归并 3 题目描述 Description 有n堆石子排成一列,每堆石子有一个重量w[i], 每次合并可以合并相邻的两堆石子,一次合并的代价为两堆石子的重量和w[i]+w[i+1].问安排怎样的合并顺序,能够使得总合并代价达到最小. 输入描述 Input Description 第一行一个整数n(n<=3000) 第二行n个整数w1,w2...wn  (wi <= 3000) 输出描述 Output Description 一个整数表示最小合并代价 样例输入 Sample Inp

搜狐视频的屌丝男士第二季大结局了,惊现波多野老师,怀揣着无比鸡冻的心情啊,可惜随着剧情的推进发展,并没有出现期待中的屌丝奇遇,大鹏还是没敢冲破尺度的界线.想百度些种子吧,又不想让电脑留下污点证据,要知道大洋彼岸有个棱镜计划,只好作罢.不如看看书吧,书中自有颜如玉. 开始本次读书笔记前,先扯两个哲学观点,提高下境界.第一个就是<Data-Intensive Text Processing with mapReduce>读书笔记前言中谈到的,大数据产生了大价值,对应的思想很简单:量变导致了质变.第

1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作

浅谈多核CPU.多线程.多进程 1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用

什么是OpenCL? OpenCL全称Open Computing Language,是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL 1.0主要由一个并行计算API和一种针对此类计算的编程语言组成,

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL

并行计算 沿用微软的写法,System.Threading.Tasks.Parallel类,提供对并行循环和区域的支持. 我们会用到的方法有For,ForEach,Invoke. Program.Data = new List<int>(); ; i < ; i++) { Data.Add(i); } 下面我们定义4个方法,分别为for,foreach,并行For,并行ForEach.并测试他们的运行时长. /// <summary> /// 是否显示执行过程 /// <

描述 涵涵有两盒火柴,每盒装有 n 根火柴,每根火柴都有一个高度.现在将每盒中的火柴各自排成一列,同一列火柴的高度互不相同,两列火柴之间的距离定义为:∑i=1n(ai−bi)2∑i=1n(ai−bi)2,其中 aiai 表示第一列火柴中第 i 个火柴的高度,bibi 表示第二列火柴中第 i 个火柴的高度. 每列火柴中相邻两根火柴的位置都可以交换,请你通过交换使得两列火柴之间的距离最小.请问得到这个最小的距离,最少需要交换多少次?如果这个数字太大,请输出这个最小交换次数对 99,999,997 取

导读:接下来的网上商城的项目,需要用到MySQL数据库了.这个对于我来说,是一个新接触的东西,按照惯例,在刚开始学习一个东西的时候,先从宏观上去了解它.本篇博客,先介绍SQL Server的基本内容,然后介绍MySQL的基本内容,最后介绍两者之间的区别. 一.SQL Server基本简介 1.1,概述 SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统.具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点,可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用. ====Hive是什么?Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题: 1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间. 2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题. 3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL

paip.云计算以及分布式计算的区别 云计算的特点 1 网格计算 2 分布式计算 2 云计算以及网格计算以及分布式计算的区别 2 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 云计算是网格计算.分布式计算.并行计算.自主计算.虚拟化等传统计算机和网络技术发展融合的产物,是整合了这些技术的商业化实现.云计算包括基础设施即服务.平台即服务.软件即服务三个层次,不同的企业分别

PS: handler的目的是在组件进程中开辟一个线程作为消息的poller,收到消息后可以更新Activity中的控件(特殊的view) 任务.进程和线程     关于Android中的组件和应用,之前涉及,大都是静态的概念.而当一个应用运行起来,就难免会需要关心进程.线程这样的概念.在Android中,组件的动态运行,有一个最与众不同的概念,就是Task,翻译成任务,应该还是比较顺理成章的. Task的介入,最主要的作用,是将组件之间的连接,从进程概念的细节中剥离出来,可以以一种不同模型的东

[转]Redis 与 Memcached 的区别 传统 MySQL + Memcached 架构遇到的问题     实际上 MySQL 是适合进行海量数据存储的,通过 Memcached 将热点数据加载到 cache ,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题:     1. MySQL 需要不断进行拆库拆表, Memcached 也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据了大量开发时间.     2. Memcached 与 MyS

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用.  Hive是什么? Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL—名为HQL,它提

C# 4.0 并行计算部分   c#linq算法多线程list微软   目录(?)[-] C 40 并行计算部分 一简单使用 二 并行循环的中断和跳出 三并行循环中为数组集合添加项 四返回集合运算结果含有局部变量的并行循环 五PLinqLinq的并行计算   C# 4.0 并行计算部分  沿用微软的写法,System.Threading.Tasks.::.Parallel类,提供对并行循环和区域的支持. 我们会用到的方法有For,ForEach,Invoke. 一.简单使用 首先我们初始化一个L

Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来,形成一个性能更加强大的分类器,更准确的说这是一种分类算法的组装方法.即将弱分类器组装成强分类器的方法. 首先介绍Bootstraping,即自助法:它是一种有放回的抽样方法(可能抽到重复的样本). 1.Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法,其算法过程如下: A)从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,

对于刚接触大数据的用户来说,要想区分Hive与HBase是有一定难度的.本文将尝试从其各自的定义.特点.限制.应用场景等角度来进行分析,以作抛砖引玉之用.  Hive是什么? Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库,注意这里不是数据库.Hive可以看作是用户编程接口,它本身不存储和计算数据:它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce(一种编程模型,映射与化简:用于大数据并行运算).其对HDFS的操作类似于SQL-名为HQL,它提

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