min_element()和max_element 头文件:#include<algorithm> 作用:返回容器中最小值和最大值.max_element(first,end,cmp);其中cmp为可选择参数! 闲言少叙,上代码,一看就懂: #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; bool cmp(int a,int b) { return a<b; } int main() { ,,

对linq查找极值的几种方法做一个效率上的比较 // 首先创建了一个10_000_000大小的PointF列表 var rdn = new Random(); var points = Enumerable .Range(0, 10_000_000) .Select(t => new PointF((float)rdn.NextDouble() * 200, (float)rdn.NextDouble() * 200)) .ToList(); // 方法一:最小/最大值只排一次序 var sth

vector容器是类似与一个线性数组,索引效率高,插入,删除的效率很低,需要遍历数据列表,一般情况下vector的删除操作由一下函数完成: iterator erase(iterator position) //删除一个位置 iterator erase(iterator first, iterator last) //删除迭代器起始位置到最终位置 void resize(size_type new_size, const T& x) // 修改容器大小 看看STL的源码文件中这几个函数中的操作

计算所有人最低工资和最高工资,需分别用到min()和max()函数.(请注意,MIN和MAX函数会忽略NULL值) select min(sal) as min_sal , max(sal) as max_sal from emp; 结果: +---------+---------+ | min_sal | max_sal | +---------+---------+ | 880 | 5000 | +---------+---------+ 1 row in set 搜索每个部门的最低工资和最

数组对象arr中属性num最大值最小值 // 最大值 Math.max.apply(Math,arr.map(item => { return item.num })) arr.sort((a, b) => { return b-a })[0].num // 最小值 Math.min.apply(Math,arr.map(item => { return item.num })) arr.sort((a, b) => { return a-b })[0].num 数组中最大值最小值

转自时习之 STL中大家最耳熟能详的可能就是容器,容器大致可以分为两类,序列型容器(SequenceContainer)和关联型容器(AssociativeContainer)这里介绍STL中的各种序列型容器和相关的容器适配器.主要内容包括 std::vector std::array std::deque std::queue std::stack std::priority_queue std::list std::forward_list std::vector 1)初始化 int ini

stack是一种后进先出(last in first out)的数据结构.它只有一个出口,如图所示.stack允许新增元素,删除元素,取得最顶端元素.但除了最顶端外,没有其他任何地方可以存储stack的其他元素,换言之,stack不允许有遍历行为. 将元素推入stack的操作称为push, 将元素推出stack的操作称为pop. 为什么将stack称为适配器呢?我们先来看看适配器是怎么定义的.具有这种“修改某物接口,形成另一种风貌”之性质者,称为adapter(适配器).换言之,由于stack的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d3a41f40100eof0.html 最近在学习unordered_map里面的散列函数和相等函数怎么写.学习过程中看到了一个好帖子.学习学习 标准STL序列容器:vector.string.deque和list标准STL关联容器:set.multiset.map和multimap 非标准序列容器slist和rope非标准关联容器hash_set.hash_multiset.hash_map和hash_multimap rope

清单作为一组数据的有序队列,它在组织形式上与数组有着某些异曲同工之处,数组有专门的数组工具Arrays来进行加工操作,照理清单也应该配备对应的清单工具.当然容器这个大家族确实拥有自己的容器工具Collections,不过数组工具Arrays也隐藏着一个清单方法,它便是asList,该方法类似数组的初始赋值,同样支持把括号内部的一系列数据直接转为清单对象.前面介绍泛型类和泛型接口的时候,就利用Arrays.asList给某个清单实例进行了初始化赋值,不过调用asList得到的数组大小是固定的,无法

ConcurrentHashMap 在多线程环境下,使用HashMap进行put操作会引起死循环,导致CPU利用率近100%.因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构,一旦形成环形数据结构,Entry的next节点永远不为空,会死循环的获取Entry. final HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>(2); Thread t = new Thread(new Runnable(){

  这篇文章深入分析的是 JDK1.6的 ConcurrentHashMap 的实现原理,但在JDK1.8中又改进了 ConcurrentHashMap 的实现,废弃了 segments.虽然是已经被废弃了,但还是有必要去深入理解一下,出现过,就有它的合理性,而且重要的是思想,不然只能沦为某一编程语言的"忠实用户". 文章转载自 聊聊并发(四)深入分析ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap的锁分段技术    HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表

技术在于交流.沟通,转载请注明出处并保持作品的完整性. set与multiset关联容器 结构如下 set是一种关联容器,key即value,value即key.它是自动排序,排序特点依据key set的key不能相同.multiset的key相同.关联容器的查找效率要高于顺序容器很多很多. set和multiset不提供用来直接存取元素的任何操作函数,取值需要通过迭代器 一 定义 1.set/mulitiset以红黑树为底层结构,因此有元素自动排序的特性,排序是根据key,而set.multi

ConcurrentHashMap的实现原理与使用 ConcurrentHashMap是线程安全且高效的hashmap.本节让我们一起研究一下该容器是如何在保证线程安全的同时又能保证高效的操作. 为什么要使用ConcurrentHashMap 在并发编程中使用HashMap可能导致程序死循环.而使用线程安全的HashTable效率又非常低下,基于以上两个原因,便有了ConcurrentHashMap的登场机会. (1)线程不安全的HashMap 在多线程环境下,使用HashMap进行put操作会

1. ConcurrentHashMap 2. ConcurrentLinkedQueue 3. ConcurrentSkipListMap 4. ConcurrentSkipListSet 5. txt java 并发容器 ConcurrentHashMap 并发编程中需要用到线程安全的HashMap 为什么要用 1. 线程不安全的HashMap 数据丢失:put的时候导致的多线程数据不一致 比如有两个线程A和B,首先A希望插入一个key-value对到HashMap中,首先计算记录所要落到的

HashTable使用一把锁处理并发问题,当有多个线程访问时,需要多个线程竞争一把锁,导致阻塞 ConcurrentHashMap则使用分段,相当于把一个HashMap分成多个,然后每个部分分配一把锁,这样就可以支持多线程访问 术语定义 术语 英文 解释 哈希算法 hash algorithm 是一种将任意内容的输入转换成相同长度输出的加密方式,其输出被称为哈希值.  哈希表 hash table 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上,并以关键字在地

以前没怎么用过set,然后挂训练赛的时候发现set的妙用,结合网上用法一边学一边写. 首先set是一种容器,可以跟其他STL容器一样用 set<int > s 来定义, 它包含在STL头文件#include<set>中. 其内部是用红黑树来实现的, 一个是保证set里面是有序的, 默认的排序是从小到大排序, 而且set容器的元素都是唯一的, 如果里面的元素允许重复那就用 multiset 容器来实现. 1. set的常用操作 s.begin() 返回set容器的第一个元素的位置(第

jdk1.7.0_79 HashMap可以说是每个Java程序员用的最多的数据结构之一了,无处不见它的身影.关于HashMap,通常也能说出它不是线程安全的.这篇文章要提到的是在多线程并发环境下的HashMap——ConcurrentHashMap,显然它必然是线程安全的,同样我们不可避免的要讨论散列表,以及它是如何实现线程安全的,它的效率又是怎样的,因为对于映射容器还有一个Hashtable也是线程安全的但它似乎只出现在笔试.面试题里,在现实编码中它已经基本被遗弃. 关于HashMap的线程不

两年未写总结博客,今天先来练练手,总结最近遇到的一个crash case. 注意:以下的分析都基于GCC4.4.6 一.解决crash 我们有一个复杂的排序,涉及到很多个因子,使用自定义排序函数的std::sort做排序.Compare函数类似下文的伪代码: bool compare(const FakeObj& left, const FakeObj& right) { if (left.a != right.a) { return left.a > right.a; } if (

jdk1.7.0_79 HashMap可以说是每个Java程序员用的最多的数据结构之一了,无处不见它的身影.关于HashMap,通常也能说出它不是线程安全的.这篇文章要提到的是在多线程并发环境下的HashMap——ConcurrentHashMap,显然它必然是线程安全的,同样我们不可避免的要讨论散列表,以及它是如何实现线程安全的,它的效率又是怎样的,因为对于映射容器还有一个Hashtable也是线程安全的但它似乎只出现在笔试.面试题里,在现实编码中它已经基本被遗弃. 关于HashMap的线程不

原文标题:Study of std::io::Error 原文链接:https://matklad.github.io/2020/10/15/study-of-std-io-error.html 公众号: Rust 碎碎念 翻译 by: Praying 在本文中,我们将剖析 Rust 标准库中的std::io::Error类型的实现.对应的代码在:library/std/src/io/error.rs[1]. 你可以把把本文作为: 对标准库某一部分的研究 一份高级错误管理指南 一个美观的 API

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入