动态分区分配是根据进程的实际需要,动态的为之分配内存空间.而在实现可变分区分配时,将涉及到分区分配中 所用的数据结构.分区分配算法和分区的分配与内存回收的过程. 分区分配中的数据结构:(1)描述空闲块的数据结构.(2)内存块的描述. #define PROCESS_NAME_LEN 32 //进程名长度 #define MIN_SLICE 10 //最小碎片的大小 #define DEFAULT_MEM_SIZE 1024 //内存大小 #define DEFAULT_MEM_START 0 /

不管是BAT面试,还是工作实践中的JVM调优以及参数设置,或者内存溢出检测等,都需要涉及到Java虚拟机的内存模型.内存分配,以及回收算法机制等,这些都是必考.必会技能. JVM内存模型 JVM内存模型可以分为两个部分,如下图所示,堆和方法区是所有线程共有的,而虚拟机栈,本地方法栈和程序计数器则是线程私有的. 1. 堆(Heap) 堆内存是所有线程共有的,可以分为两个部分:年轻代和老年代.下图中的Perm代表的是永久代,但是注意永久代并不属于堆内存中的一部分,同时jdk1.8之后永久代也将被移除

串的定长顺序存储#define MAXSTRLEN 255,//超出这个长度则超出部分被舍去,称为截断 串的模式匹配: 串的定义:0个或多个字符组成的有限序列S = 'a1a2a3…….an ' n = 0时为空串串的顺序存储结构:字符数组,串的长度就是数组末尾‘\0'前面的字符个数数组需在定义时确定长度,有局限性数组的最大长度二:串的堆分配存储表示typedef struct { char *ch; //若是非空串,则按串长分配存储区 //否则ch为空 int length; //串长度}HS

BF(Brute Force)算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符:若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果. BF算法实现: int BF(char S[],char T[],int pos) {//c从第pos位开始搜索匹配 ; while(S[i+j]!='\0'&&T[j]!='\0') { if(S[i+j]==T[j]) j

在这一章中,老师教了我们四种数据结构:BF算法,kmp算法,三元组和十字链表:还给我们讲了2019年团体天体赛中T1-8的AI题 1.对于BF和kmp算法,老师除了在课堂上讲解算法的主要核心思想外,还给了我们一道作业题去巩固: 这道题如下: 7-1 串的模式匹配 (30 分)   给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模

Buddy算法的优缺点: 1)尽管伙伴内存算法在内存碎片问题上已经做的相当出色,但是该算法中,一个很小的块往往会阻碍一个大块的合并,一个系统中,对内存块的分配,大小是随机的,一片内存中仅一个小的内存块没有释放,旁边两个大的就不能合并.2)算法中有一定的浪费现象,伙伴算法是按2的幂次方大小进行分配内存块,当然这样做是有原因的,即为了避免把大的内存块拆的太碎,更重要的是使分配和释放过程迅速.但是他也带来了不利的一面,如果所需内存大小不是2的幂次方,就会有部分页面浪费.有时还很严重.比如原来是1024

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太

1     AES算法 1.1    算法描述 1.1.1      设计思想 Rijndael密码的设计力求满足以下3条标准: ① 抵抗所有已知的攻击. ② 在多个平台上速度快,编码紧凑. ③ 设计简单. 当前的大多数分组密码,其轮函数是Feistel结构. Rijndael没有这种结构. Rijndael轮函数是由3个不同的可逆均匀变换 1.1.2      密码说明 严格地说,AES和Rijndael加密法并不完全一样(虽然在实际应用中二者可以互换),因为Rijndael加密法可以支持更大

标记-清除算法 此垃圾收集算法分为“标记”和“清除”两个阶段: 首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记对象,它的标记过程前面已经说过——如何判断对象是否存活/死去 死去的对象就会被标记,然后被清除. 它主要有两点不足: 一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高: 另一个是空间问题,标记清除之后会产生大量不连续的空间碎片,空间碎片太多可能会导致以后再程序运行过程中需要分配较大对象时, 无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作. 标记-清除算法的执行过程如

前言: 在Java中我们常常会用数组,提到数组就不得不介绍数组中常用到的几个算法. 有插入算法,删除算法,冒泡排序算法等. 在学习这几个数组的算法前,我们先来了解一下关于数组一些基本知识. 数组的基本知识: 数组的定义:数组(Array)是相同数据类型的数据的有序集合. 数组是引用数据类型. 数组的三个特点: [1]数组长度是确定.数组一旦申请完空间,长度不能发生变化,用length属性访问. [2]数组的元素都是同一数据类型. [3]数组是有序的 .每个元素通过下标/索引标记,索引从0开始.

本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点. 决策树:是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中,是基于特征对实例进行分类.既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布. 决策树模型:决策树由结点和有向边组成.结点一般有两种类型,一种是内部结点,一种是叶节点.内部结点一般表示一个特征,而叶节点表示一个类.当用决策树进行分类时,先从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到子结点.而

匈牙利算法转自于: https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名.匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法. -------等等,看得头大?那么请看下面的版本: 通过数代人的努力,你终于赶上了剩男剩女的大潮,假设你是一位光荣的新世纪媒人,在你的手上有N个剩男,

转自:http://blog.csdn.net/orange_os/article/details/7392986 Buddy算法的优缺点: 1)尽管伙伴内存算法在内存碎片问题上已经做的相当出色,但是该算法中,一个很小的块往往会阻碍一个大块的合并,一个系统中,对内存块的分配,大小是随机的,一片内存中仅一个小的内存块没有释放,旁边两个大的就不能合并. 2)算法中有一定的浪费现象,伙伴算法是按2的幂次方大小进行分配内存块,当然这样做是有原因的,即为了避免把大的内存块拆的太碎,更重要的是使分配和释放过

伙伴算法: 1.将空闲页面分为m个组,第1组存储2^0个单位的内存块,,第2组存储2^1个单位的内存块,第3组存储2^2个单位的内存块,第4组存储2^3个单位的内存块,以此类推.直到m组. 2.每个组是一个链表,用于连接同等大小的内存块. 3.伙伴块的大小是相等的,并且第1块和第2块是伙伴,第三块和第四块是伙伴.以此类推. 伙伴算法分配内存: 若申请的内存大小为n则将n向上取整为2的幂,设次数为s,则需要分配s大小的内存块,定位到相应数组, 1.如果该数组有剩余内存块,则分配出去. 2.若没有剩

[概述] 常见的垃圾回收算法有:标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法.分代收集算法. [标记-清除算法] 标记-清除算法是最基础的收集算法,如同它的名字一样,算法分为 “标记” 和 “清除” 两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成之后统一回收所有被标记的对象,这里的标记采用的是 “可达性分析算法”.之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的.它的不足主要有两个:一个是效率问题,标记和清除两个过程的效率都不高:另一个是空间问题,标记

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将

1.Luhn算法(模10算法) 通过查看ISO/IEC 7812-1:2017文件可以看到对于luhn算法的解释,如下图: 算法主要分为三步: 第一步:从右边第一位(最低位)开始隔位乘2: 第二步:把第一步所得的每一个数字加入到原来的数中,比如9*2=18,为1+8: 第三步:用以0结尾且大于第二步所获得的数的和的最小整数减去第二步所获得的合即可以获得校验位,如70-67=3,3即为校验位,如果第二步所有数字的和以0结尾,比如30.40.50等,那么校验为0: 2.IMEI校验 IMEI码由GS

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.背景 1.1 命名 Paxos,最早是Leslie Lamport 用Paxos岛的故事模型进行描述,而得以命名.这位大神原来是学数学的,最终变成了计算机科学家,在2013年获得图灵奖...附上美照: 1.2 Paxos问题 Paxos问题是指分布式的系统中存在故障(crash fault),但不存在恶意(corrupt)节点的场景(即可能

这次我和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一篇在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的.  当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复

1.前言 缓冲池是数据库最终的概念,数据库可以将一部分数据页放在内存中形成缓冲池,当需要一个数据页时,首先检查内存中的缓冲池是否有这个页面,如果有则直接命中返回,没有则从磁盘中读取这一页,然后缓存到内存并返回. 但是内存的价值较高,一般来说服务器的内存总是小于磁盘大小的,而且内存不能完全分配给数据库作为缓冲池.这就意味着数据库基本上无法将所有的数据都缓冲到内存中. 当缓冲池满后,如果还有新的页面要被缓冲到池中,就要设计一种页面置换的算法,将一个旧的页面替换成新的页面. 一般来说我们熟悉的算法有下

在数字经济时代,算法对企业业务增长至关重要,是企业进行数字化转型.构建竞争优势的关键.IT工程师或数据分析师可能会将算法描述为一组由数据操作形成的规则.而从业务价值方面考虑,算法是一种捕获商业机会.提高商业洞察力的方法,对其进行产品化并应用于业务分析,可以为前端业务部门提供更多便利. 在数据智能时代,随着数字技术的发展,算法业务将会引发更高水平的智能决策.大型企业会采用先进的数据分析和算法模型,提高企业竞争力,提升行业领先地位.甚至一些企业内部会设立一个高利润部门,对数据资产进行产品化和商业化运