之前有小伙伴在群里说:滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算 但是他并没有得到预期的结果:每条数据都触发一次计算,输出一条结果,而是每天数据都输出了很多条结果 为什么会这样呢? 写了个小案例,来解释这种情况 为了方便使用自定义的 source 开发数据: class StringSourceFunction extends SourceFunction[String] { var flag = true override def cancel(): Unit = { flag = false

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

可以先想下这两个问题: 1.怎样使用滑动窗口? 2.如何快速的解决字符查重问题? 滑动窗口 可以想象一下有两个指针,一个叫begin,一个叫now 这两个指针就指定了当前正在比较无重复的字符串,当再往后读取一个字符的时候,就需要比较该字符在begin到now之间是否有重复,如果有重复的话,则记录当前字符串长度,然后把begin往后移动,继续寻找后面的无重复字符子串. 例如,这里的字符串是:"fabcade". 1.当开始比较字符串的时候,begin指向了第一个字符f,now也指向了第一

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度. 示例 1: 输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3. 示例 2: 输入: "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1. 示例 3: 输入: "pwwkew"输出: 3解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所

LeetCode 第 3 题:无重复字符的最长子串 (滑动窗口) 方法:滑动窗口 滑动窗口模板问题:右指针先走,满足了一定条件以后,左指针向前走,直到不满足条件. 特点:左右指针的方向是一致的,并且是不回头的. C++ 代码: #include <iostream> #include <string> using namespace std; class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { int

题目: 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度. 示例: abcabcbb 输出的结果应该是3,最长的无重复的字串是'abc' 果然无论做什么都要静下心来啊!昨晚上卡了一个多小时愣是没改出来,今天仔细的考虑了一下,半个小时搞定………… 思路: 简单的滑动窗口问题,遍历字符串,将出现过得字符用map将它的下标存下来. 当遍历过程中出现map>0的情况,说明出现了重复的字符.此时的i-j(i是窗口右边的指针,j是窗口左边的指针)即是该字串的长度,维护一下答案的最大值. 注意:

题目 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度. 示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3. 题解 i,j维护滑动窗口,HashMap存储字符出现过的索引,当出现记录过的字符,更新滑动窗口i边界. 时间复杂度O(n) 代码 class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if(s==nu

题目 解题思路 题目要求找出给定字符串中不含有重复字符的最长子串的长度.这是一个典型的滑动窗口的题目,可以通过滑动窗口去解答. 滑动窗口 具体操作如下图示:找到一个子串 s[left...right] 不含重复字符: 为了寻找最长子串,右边界 right 右移,拓展子串长度: 若此时的字符 s[right + 1] 跟子串 s[left...right] 相比较,s[right + 1] 跟子串中的每个字符都不同,则将字符 s[right + 1] 也纳入到子串中: 若此时的字符 s[right

[题目] Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters. [举例] Example 1: Input: "abcabcbb" Output: 3 Explanation: The answer is "abc", with the length of 3. Example 2: Input: "bbbbb" Output:

Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position. For example,Given nums

题目链接:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/sliding-window-maximum/# 滑动窗口的最大值 给出一个可能包含重复的整数数组,和一个大小为 k 的滑动窗口, 从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的最大值. 样例 给出数组 [1,2,7,7,8], 滑动窗口大小为 k = 3. 返回 [7,7,8]. 解释: 最开始,窗口的状态如下: [|1, 2 ,7| ,7 , 8], 最大值为 7; 然后窗口向右移动一位: [1, |

参考文章 TCP 的那些事儿(下) http://coolshell.cn/articles/11609.html tcp/ip详解--拥塞控制 & 慢启动 快恢复 拥塞避免 http://blog.csdn.net/kinger0/article/details/48206999 TCP window Full http://blog.csdn.net/abccheng/article/details/50503457 tcp队列优化 http://www.tuicool.com/articl

TCP协议作为一个可靠的面向流的传输协议,其可靠性和流量控制由滑动窗口协议保证,而拥塞控制则由控制窗口结合一系列的控制算法实现.一.滑动窗口协议 关于这部分自己不晓得怎么叙述才好,因为理解的部分更多,下面就用自己的理解来介绍下TCP的精髓:滑动窗口协议. 所谓滑动窗口协议,自己理解有两点:1. “窗口”对应的是一段可以被发送者发送的字节序列,其连续的范围称之为“窗口”:2. “滑动”则是指这段“允许发送的范围”是可以随着发送的过程而变化的,方式就是按顺序“滑动”.在引入一个例子来说这个协议之前,

转http://coolshell.cn/articles/11609.html 滑动窗口 -- 表征发送端和接收端的接收能力 拥塞窗口-- 表征中间设备的传输能力 TCP滑动窗口 需要说明一下,如果你不了解TCP的滑动窗口这个事,你等于不了解TCP协议.我们都知道,TCP必需要解决的可靠传输以及包乱序(reordering)的问题,所以,TCP必需要知道网络实际的数据处理带宽或是数据处理速度,这样才不会引起网络拥塞,导致丢包. 所以,TCP引入了一些技术和设计来做网络流控,Sliding Wi

题意:给出 n个数,找到尽量长的一个序列,使得该序列中没有重复的元素 看的紫书,滑动窗口来做的 当右端碰到有相同的数的时候,左端向前滑动一个数 模拟一个样例好理解些 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include <cmath> #include<stack> #include<vector> #include<map> #include<

一.TCP段格式: TCP的段格式如下图所示: 源端口号与目的端口号:源端口号和目的端口号,加上IP首部的源IP地址和目的IP地址唯一确定一个TCP连接. 序号:序号表示在这个报文段中的第一个数据字节序号. 确认号:仅当ACK标志为1时有效.确认号表示期望收到的下一个字节的序号. 头部长度:4位,TCP头部最多60个字节,最少20个字节 保留位:6位,必须为0 6个标志位: URG-紧急指针有效 ACK-确认序号有效 PSH-接收方应尽快将这个报文段交给应用层 RST-连接重置 SYN-同步序号

拥塞: 拥塞发生的主要原因在于网络能够提供的资源不足以满足用户的需求,这些资源包括缓存空间.链路带宽容量和中间节点的处理能力.由于互联网的设计机制导致其缺乏"接纳控制"能力,因此在网络资源不足时不能限制用户数量,而只能靠降低服务质量来继续为用户服务,也就是"尽力而为"的服务. 拥塞其实是一个动态问题,我们没有办法用一个静态方案去解决,从这个意义上来说,拥塞是不可避免的. 重传机制: 重发定时器 (1) 每一次一个包含数据的包被发送(包括重发),如果该定时器没有运行则

滑动窗口基础 滑动窗口常用来解决求字符串子串问题,借助map和计数器,其能在O(n)时间复杂度求子串问题.滑动窗口和双指针(Two pointers)有些类似,可以理解为往同一个方向走的双指针.常用滑动窗口代码框架如下: //3. Longest Substring Without Repeating Characters int lengthOfLongestSubstring(string s) { vector<,); //用于对窗口内的各个字符计数 ,end=,res=; //窗口计数器

上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低.这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法. 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层.我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程. 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像,图像很小,不过演示起来方便.在这里过滤器大小为 5×5,数量是 16, 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16.然后通过参数为 2×2 的最大池化操作,图像减小到 5×

TCP协议作为一个可靠的面向流的传输协议,其可靠性是由流量控制和滑动窗口协议保证,而拥塞控制则由控制窗口结合一系列的控制算法实现. 一.滑动窗口协议 1. “窗口”对应的是一段可以被发送者发送的字节序列,其连续的范围称之为“窗口”: 2. “滑动”则是指这段“允许发送的范围”是可以随着发送的过程而变化的,方式就是按顺序“滑动”.在引入一个例子来说这个协议之前,我觉得很有必要先了解以下前提: -1. TCP协议的两端分别为发送者A和接收者B,由于是全双工协议,因此A和B应该分别维护着一个独立的发送