使用std::map和std::list存放数据,消耗内存比实际数据大得多 场景:项目中需要存储一个结构,如下程序段中TEST_DATA_STRU,结构占24B.但是使用代码中的std::list<DataListMap>类存储4000个DataListMap,每个DataListMap中有4个pairs,每个pair中的DataList中有6000个items时,消耗掉的内存几乎是我们存放TEST_DATA_STRU的2倍. #include <iostream> #includ

这篇实现来的有点墨迹,前前后后折腾零碎的时间折腾了半个月才才实现一个基本的shadow map流程,只能说是对原理理解更深刻一些,但离实际应用估计还需要做很多优化.这篇文章大致分析下shadow map的基本原理.Unity中实现ShadowMap阴影方式以及一些有用的参考. 1 . Shadow Map 基本原理 基本的shadow Map 原理, 参考 "Unity基础(5) Shadow Map 概述". 其基本步骤如下: 从光源的视角渲染整个场景,获得Shadow Map 实际

Map List Map的主要区别如下: set List 是实现了Collection接口的子接口:Map本身就是一个接口: list数据存放时有序的,允许有重复元素:set数据存放时无序的,不允许有重复数据:map是以键值对的形式存放,存放是无序的,key值不允许有重复的,value值可以有重复的: list里面可以有任意的null值:set数据只允许有一个null值,如果多个数据都是null,那么只存在一个:map的key值只能有一个null值,value值可以有任意数量的null值: 实

map 后 PE 蓝屏原因专题讨论(e820cycles参数)http://bbs.znpc.net/thread-6182-1-5.html不点发表于 2011-12-8 11:42:31 大家知道,蓝屏的 workaround 解决方法是用 map --e820cycles=0 .但这并未根本解决问题. 本帖希望通过大量的用户测试和使用经验,探讨蓝屏的真正技术原因,以及可能的解决办法. 有以下问题需要澄清: 1.何时开始蓝屏的?就是说,什么时候出厂的机器,开始蓝屏?目的是确定旧电脑有无蓝屏现

目录 1. 前言 2. go map的数据结构 2.1 核心结体体 2.2 数据结构图 3. go map的常用操作 3.1 创建 3.2 插入或更新 3.3 删除 3.4 查找 3.5 range迭代 3.5.1 初始化迭代器mapiterinit() 3.5.2 迭代过程mapiternext() 4. go map的扩容缩容 4.1 扩容缩容的基本原理 4.2 为什么叫"伪缩容"?如何实现"真缩容"? 5 Q&A关键知识点 5.1 基本原理 5.2 时

疑惑开篇 有了map为什么还要搞个sync.map 呢?它们之间有什么区别? 答:重要的一点是,map并发不是安全的. 在Go 1.6之前, 内置的map类型是部分goroutine安全的,并发的读没有问题,并发的写可能有问题.自go 1.6之后, 并发地读写map会报错,这在一些知名的开源库中都存在这个问题,所以go 1.9之前的解决方案是额外绑定一个锁,封装成一个新的struct或者单独使用锁都可以. go version go1.13.9 windows/amd64 测试一波 写一个简单的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1简介 Jackson具有比较高的序列化和反序列化效率,据测试,无论是哪种形式的转换,Jackson > Gson > Json-lib,而且Jackson的处理能力甚至高出Json-lib近10倍左右,且正确性也十分高.相比之下,Json-lib似乎已经停止更新,最新的版本也是基于JDK15,而Jackson的社区则较为活跃. 下面,结合实例来对Jackson的用

在Spark中, RDD是有依赖关系的,这种依赖关系有两种类型 窄依赖(Narrow Dependency) 宽依赖(Wide Dependency) 以下图说明RDD的窄依赖和宽依赖 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,表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区. 如上面的map,filter,union属于第一类窄依赖,而join with inputs co-partitioned(对输入进行协同划分的jo

BKDRHASH是一种字符哈希算法,像BKDRHash,APHash.DJBHash,JSHash,RSHash.SDBMHash.PJWHash.ELFHash等等,这些都是比較经典的,通过http://blog.csdn.net/wanglx_/article/details/40300363(字符串哈希函数)这篇文章,我们可知道,BKDRHash是比較好的一个获取哈希值的方法.以下就解说这个BKDRHash函数是怎样推导实现的. 当我看到BKDRHash的代码时.不禁就疑惑了.这里面有个常

转载自http://www.csdn.net/article/2013-07-08/2816149 Spark已正式申请加入Apache孵化器,从灵机一闪的实验室“电火花”成长为大数据技术平台中异军突起的新锐.本文主要讲述Spark的设计思想.Spark如其名,展现了大数据不常见的“电光石火”.具体特点概括为“轻.快.灵和巧”. 轻:Spark 0.6核心代码有2万行,Hadoop 1.0为9万行,2.0为22万行.一方面,感谢Scala语言的简洁和丰富表达力:另一方面,Spark很好地利用了H

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4417 题目意思给出一个序列,叫我们求一个区间里面小于等于k的数字个数. 这里面我用分块和主席树两种方法都做了一遍,恩,主席树虽然费空间,但是还是比分块块很多的. 因为每个人的风格不一样,所以我的代码可能比较长,比较繁琐. 首先是分块,分块的思想就是把整个区间划分成多个块,用数组来记录每个块的信息,当我们对一个区间进行查询或者修改的时候,一般来说就会有一些块完全的在这个区间里面,对于这种块被区间完全包

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

http://blog.chinaunix.net/space.php?uid=22270773&do=blog&id=19935171. 如果无特别用途,建议:表名,字段名 全部用小写字母. 2.  尽可能的缩短字段名的长度,必要的时候,可以考虑建立一个key 与实际意义的map表, 尽量降低key 的长度. 3. mongodb 单表最大索引数 为64个,这个是提示性建议.索引的指导原则,与mysql.oracle 一致, 尽量减少索引的数目,所有的排序字段应该都有索引,索引尽可能小,

这篇文章主要介绍了Jackson的用法实例分析,用于处理Java的json格式数据非常实用,需要的朋友可以参考下 通俗的来说,Jackson是一个 Java 用来处理 JSON 格式数据的类库,其性能非常好.本文就来针对Jackson的用法做一个较为详细的实例分析.具体如下: 一.简介 Jackson具有比较高的序列化和反序列化效率,据测试,无论是哪种形式的转换,Jackson > Gson > Json-lib,而且Jackson的处理能力甚至高出Json-lib近10倍左右,且正确性也十分

一.Jackson概述 1.jackson包和版本 Jackson fasterxml和codehaus的区别: 他们是Jackson的两大分支.也是两个版本的不同包名.Jackson从2.0开始改用新的包名fasterxml:1.x版本的包名是codehaus. 除了包名不同,他们的Maven artifact id也不同.1.x版本现在只提供bug-fix,而2.x版本还在不断开发和发布中.如果是新项目, 建议直接用2x,即fasterxml jackson.如: 2.x版本:jackson

1简介 Jackson具有比较高的序列化和反序列化效率,据测试,无论是哪种形式的转换,Jackson > Gson > Json-lib,而且Jackson的处理能力甚至高出Json-lib近10倍左右,且正确性也十分高.相比之下,Json-lib似乎已经停止更新,最新的版本也是基于JDK15,而Jackson的社区则较为活跃. 下面,结合实例来对Jackson的用法进行简单介绍. 2使用 Jackson提供了很多类和方法,而在序列化和反序列化中使用的最多的类则是ObjectMapper这个类

equals.hashcode和==的区别 在介绍HashMap之前,我想先阐述一下我对这三者的理解,equals这个方法呢,就是在判断是否为同一对象(注意,这里的同一对象和相同的内存地址是不同的),是否为同一对象其实看一看做一种我们对事物的主观定义,如果我是个佛系青年,认为世间万物都是相同的,那么我只需要在equals里只return一个true.hashcode我们可以看做是一个对象的表示符,同一对象的表示符肯定是一样的,不同对象的表示符理论上来说应该是不同的,但是现实永远不太尽如人意,不同

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

题目http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1671 题目本身不难,一棵前缀树OK,但是前两次提交都没有成功. 第一次Memory Limit Exceeded: 前缀树是很费空间的数据结构,每个节点存放了字母(数字)个数个指针,正所谓用空间来换取时间. 我发现我忘记写析构函数了,所以测例多起来还不释放很容易超空间. 树形结构的析构也很有趣: ~Node() { ; i < ; ++i) { if (children[i]) { delete chil

ArcGIS二次开发是当前gis领域的一项重要必不可少的技能.下面介绍它的基本功能 一.ArcGIS Engine功能 在使用之前首先安装和部署arcgis sdk,(在这里不在赘述相关知识)可以实现的功能主要有地图的基本操作.信息查询.专题地图制作.数据编辑.网络分析.空间统计分析.三维分析等. 1.地图的基本操作 地图的基本操作主要包括加载矢量.栅格数据,浏览缩放地图,保存地图,在地图上显示文本注记,绘制点线面几何体等. 2.信息查询 信息查询主要通过矩形圆形或多边形来选中地图上的要素,或者

源代码管理工具简介 1.为什么会出现源代码管理工具? 为了解决在软件开发过程中,由源代码引发的各种蛋疼.繁琐的问题 2.源代码管理不当可能会引起的后果? 无法后悔:做错了一个操作后,不能回到之前的操作 版本备份:费空间.费时间 版本混乱:因版本备份过多造成混乱,难于找回正确的想要的版本 代码冲突:多人操作同一个文件(团队开发中的常见问题) 权限控制:无法对源代码进行精确的权限控制 追究责任:出现了严重的BUG,无法得知是谁干的,容易耍赖 3.源代码管理工具的作用 能追踪一个项目从诞生一直到定案的