巡回旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),也称为货郎担问题.该问题可简单描述为走遍n个城市的最短路.几十年来,出现了很多近似优化算法.如近邻法.贪心算法.最近插入法.最远插入法.模拟退火算法以及遗传算法. 问题1 设有一个售货员从10个城市中的某一个城市的出发,去其他9个城市推销产品.10个城市的距离已经给出.10个城市相互距离如下表.要求每个城市到达一次仅以此后,回到原出发城市.问:他如何选择旅行路线,使总路程最短. model: sets: city/1

引 言    流水线技术通 过多个功能部件并行工作来缩短程序执行时间,提高处理器核的效率和吞吐率,从而成为微处理器设计中最为重要的技术之一.ARM7处理器核使用了典型三级流 水线的冯·诺伊曼结构,ARM9系列则采用了基于五级流水线的哈佛结构.通过增加流水线级数简化了流水线各级的逻辑,进一步提高了处理器的性能. ARM7的三级流水线在执行单元完成了大量的工作,包括与操作数相关的寄存器和存储器读写操作.ALU操作以及相关器件之间的数据传输.执行单元的工作往 往占用多个时钟周期,从而成为系统性能的瓶颈

GaussDB(for MySQL)数据库在写入性能上,在业界同类产品中是最好的,这主要得益于GaussDB(for MySQL)在MySQL内核方面的诸多优化.其中有一项从“送快递”得来灵感的优化——事务异步提交,值得我们分析. 背景 我们先来看看MySQL 8.0的事务提交的大致流程 图1 MySQL 8.0事务执行流程 以上流程,是MySQL8.0对WAL原则的一种实现,这个流程意味着,任何一个事务的提交,一定要完成write buffer和flush to disk流程. 然而那么这个流

www.esrichina-bj.cn esri中国北京http://www.lingtu.com/ 北京灵图软件技术有限公司(三维gis) http://www.spatialport.com.cn/ 北京时空港科技有限公司 http://www.listen.com.cn/ 北京利讯公司 http://www.unistrong.com/GPSyuandi/GPSbook.htm 北京合众思壮科技有限责任公司-GPS园地 http://www.supermap.com.cn/ 北京超图地理信

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<In-Memory OLTP – Common Workload Patterns and Migration Considerations>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn673538.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------

本博文採用Xilinx HLS 2014.4工具.实现一个肤色检測的模块.当中,本文重点是构建HLS图像处理函数. 新建HLSproject的步骤,本博文不再详述. 本project新建之后,仅仅加入了五个文件,例如以下图所看到的.当中,top.cpp中的主函数终于会综合生成HLS硬件图像处理模块.test.cpp是測试文件,调用測试图片.測试top.cpp的图像处理函数功能. top.cpp的源代码例如以下: #include "top.h" #include "imgpr

转载自:    spark总结 第一个Spark程序 /** * 功能:用spark实现的单词计数程序 * 环境:spark 1.6.1, scala 2.10.4 */ // 导入相关类库import org.apache.spark._ object WordCount { def main(args: Array[String]) { // 建立spark运行上下文 val sc = new SparkContext("local[3]", "WordCount&quo

---------------------------------------------------------------------------- 一题题目: 一题题解: 这个题目哪来入门再好不过了,支老板之前没有接触过这个东西,然后一点即通:就是把一个int(32位)拆成32个只放0或1的位置,然后这32个的单点操作或者32个一起操作的复杂度是O(1),所以长度位N的bitset的一次单点操作是O(1),整体操作是O(N/w),其中w=32.(long long 是64). 然后Bits

在Spark中,RDD(弹性分布式数据集)存在依赖关系,宽依赖和窄依赖. 宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作. 窄依赖 窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用,即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDD map,filter,union属于窄依赖 窄依赖对于流水化作业有优化效果 每一个RDD算子都是一个fork/join操作,join会写入磁盘,流水线作业优化后fork,中间不join写入磁盘 宽依赖 宽依赖指子RDD的每个分区都依赖于

"""最长回文字符串问题"""# 说明:方法很多,这个是最简单,也是最容易理解的一个,利用了动态规化.# 先确定回文串的右边界i,然后以右边界i向左找回文串.# 假设在i之前的最长回文子串长度是max_over_str,此时需要分别检查i+1左侧字符串长度为max_over_str+2和max_over_str+1子串是不是回文串.# 如果max_over_str+2是回文串,那么字符串的最大长度变成max_over_str+2,对于max_ov

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

摘要 DevOps 一词源于 Development 和 Operations 的组合,即将软件交付过程中开发与测试运维的环节通过工具链打通,并通过自动化的测试与监控,减少团队的时间损耗,更加高效稳定地交付制品. 本篇文章将着重探讨 DevOps 在 持续集成阶段需要提供的能力,将对工作流的设计及流水线的优化思路做一个简要讲解. 随着项目规模越来越大,功能特性与维护人员越来越多,特性交付频率与软件质量之间的矛盾日渐尖锐,如何平衡两者成为了目前团队亟需关注的一个重点,于是,落地一个完善的 DevO

点这里立即申请 本文介绍了tcp长连接在实际工程中的实践过程,并总结了tcp连接保活遇到的挑战以及对应的解决方案. 作者:字节跳动终端技术 --- 陈圣坤 概述 众所周知,作为传输层通信协议,TCP是面向连接设计的,所有请求之前需要先通过三次握手建立一个连接,请求结束后通过四次挥手关闭连接.通常我们使用TCP连接或者基于TCP连接之上的应用层协议例如HTTP 1.0等,都会为每次请求建立一次连接,请求结束即关闭连接.这样的好处是实现简单,不用维护连接状态.但对于大量请求的场景下,频繁创建.关闭连

标签 2022 广东省选普及组 GDOI 试题 前往Luogu下载 Luogu下载:This Day1题解 T1 邹忌讽齐王纳谏 打卡题,建议模拟 建议使用map,时间复杂度为\(O(nlogn)\) 特判注意数据-- \[0 \leq A,B,C \] 需要特判为0的情况 T2 数列游戏 首先求出前缀异或和,\(sum_1,sum_2,sum_3,.....sum_n\), 如果一个区间\([l,r]\)异或和为0,那么\(sum_r⊕sum_{l-1}=0\) 移项得\(sum_r=sum_

今天学长对比了最小生成树最快速的求法不管是稠密图还是稀疏图,prim+邻接表+堆优化都能得到一个很不错的速度,所以参考学长的代码打出了下列代码,make_pair还不是很会,大体理解的意思是可以同时绑定两种元素(和struct差不多)但加入堆的时候以第一个元素来进行优先队列,建立的是大根堆由于每次要选出最小的边所以把边取反,最小的那个边加上符号就变成最大的了,大体上就是这样.prim的思想. #include<iostream> #include<cstdio> #include&

在Bellman-Ford算法中 我们可以看到大量的优化空间:如果一个点的最短路径已经确定了,那么它就不会再改变,因此不需要再处理.换句话说:我们每次只对最短路径改变了的顶点的所有出边进行操作 使用一个队列就可以实现这个“轮流处理“的效果: 具体操作:选取一个顶点,入队,枚举它的出边,进行松弛,把松弛后最短距离改变的点入队,然后将最初选取的顶点(队首)出队,对新的队首顶点重复上述操作. 注意:队列中同一时刻不能有两个相同的顶点,因此如果要入队的顶点已经在队列中就不再将其入队,这就需要一个标记数组

1.bzoj1489-> 这是个新套路. 我们希望找到最小的x,那么可以二分x,然后判断是否存在圈的边权的平均值小于等于x. 设圈的边权依次为w1,w2,w3,…,wk,平均值为p, 则有p= (w1+w2+w3+…+wk)/k , 可以推出p*k=w1+w2+w3+…+wk, 这样就会有(w1-p)+(w2-p)+…+(wk-p)=0, 当p≤x时,就会有(w1-x)+(w2-x)+…+(wk-x)≤0. 这样,可以通过把所有边的边权都改为w-x,然后通过判断负环得出存在圈的边权的平均值小于等

本题模板,最小生成树,洛谷P3366 题目描述 如题,给出一个无向图,求出最小生成树,如果该图不连通,则输出orz 输入输出格式 输入格式: 第一行包含两个整数N.M,表示该图共有N个结点和M条无向边.(N<=5000,M<=200000) 接下来M行每行包含三个整数Xi.Yi.Zi,表示有一条长度为Zi的无向边连接结点Xi.Yi 输出格式: 输出包含一个数,即最小生成树的各边的长度之和:如果该图不连通则输出orz 输入输出样例 输入样例#1: 4 5 1 2 2 1 3 2 1 4 3 2

最小生成树: 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边.简单来说就是有且仅有n个点n-1条边的连通图. 而最小生成树就是最小权重生成树的简称,即所有边的权值之和最小的生成树. 最小生成树问题一般有以下两种求解方式. 一.Prim算法 参考了Feynman的博客 Prim算法通常以邻接矩阵作为储存结构. 算法思路:以顶点为主导地位,从起始顶点出发,通过选择当前可用的最小权值边把顶点加入到生成树当中来: 1.从连通网络N={V

  需求   流水线图像扫描采集控件(带模拟数据测试)性能需求  1.需至少满足可1ms接收一次列数据,而不丢包(接收后可不必立马显示)  2.图片刷新率可达30HZ:限制需求  1.图片高度最小只能缩小为控件在界面显的高度  2.控件在界面显示的大小可任意调整,图片可自适应控件大小改变:  3.控件的数据接收和界面刷新均不能阻塞UI进程补充说明  1.从下位机接收到一列数据  2.转换成8位/24位深度的图像数据(灰度8位数据),兼容24位(RGB数据)  3.传入一列数据更新一列  4.当传

题目链接 大意 给出\(N\)个点,\(M\)条边的一张图,其中每个点都有一个0或1的颜色. 再给出\(Q\)个询问,每次询问查询两个点之间是否存在一条路径,使得路径上的颜色组成的01字符串是一个回文串.(这条路径上的每条边可以重复经过) 思路 首先有一个暴力的想法,我们设\(Ans[u1][u2]=1\)表示\(u1\)~\(u2\)之间存在一条回文串路径. 我们可以将满足\(Ans[u1][u2]=1\)的\(pair(u1,u2)\)放入一个队列中,暴力往外拓展. 每次枚举与\(u1,u2