简介 这篇文章我一直在纠结到底要不要写,不想写一来因为定时器用法比较简单,二来是面试中也不常问.后来还是决定写了主要是想把自己分析问题思路分享给大家,让大家在学习过程中能够参考,学习态度我相信大部分人没有问题,特别是正在看我博文的小伙伴那更不用说了!!给你们点个狂力赞.接下来就是学习方法了,我发现近期来咨询我问题的小伙伴学习姿势不对,所以我用Java中定时器Timer为案例整理下我的学习方法.万丈高楼平地起,所以我一贯的做法都是先用最简单,最简单,最简单案例先行!那就先来个Hello World

[例4-10].最优布线问题(wire.cpp) [问题描述] 学校有n台计算机,为了方便数据传输,现要将它们用数据线连接起来.两台计算机被连接是指它们间有数据线连接.由于计算机所处的位置不同,因此不同的两台计算机的连接费用往往是不同的. 当然,如果将任意两台计算机都用数据线连接,费用将是相当庞大的.为了节省费用,我们采用数据的间接传输手段,即一台计算机可以间接的通过若干台计算机(作为中转)来实现与另一台计算机的连接. 现在由你负责连接这些计算机,任务是使任意两台计算机都连通(不管是直接的或间接

A new Graph Game Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2360    Accepted Submission(s): 951 Problem Description An undirected graph is a graph in which the nodes are connected by undire

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对象 年老代(Tenured):年轻代中经过垃圾回收没有回收掉的对象将被

内存泄漏及解决方法 1)系统崩溃前的一些现象 每次垃圾回收的时间越来越长,由之前的10ms延长到50ms左右,FullGC的时间也有之前的0.5s延长到4.5s:FullGC的次数越来越多,最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC:年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放:之后系统会无法响应新的请求,逐渐到达OutOfMemoryError的临界值. 2)生成堆的dump文件 通过JMX的MBean生成当前的Heap信息,大小为一个3G(整个堆的大小)的hprof文件,如

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

摘自:http://uule.iteye.com/blog/2114697 JVM垃圾回收与性能调优总结 JVM调优的几种策略 一.JVM内存模型及垃圾收集算法  1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

[转载]:http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/5695893 最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优 , 现把经验做一记录. 一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX

求LCA(近期公共祖先)的算法有好多,按在线和离线分为在线算法和离线算法. 离线算法有基于搜索的Tarjan算法较优,而在线算法则是基于dp的ST算法较优. 首先说一下ST算法. 这个算法是基于RMQ(区间最大最小值编号)的,不懂的能够这里学习一些 而求LCA就是把树通过深搜得到一个序列,然后转化为求区间的最小编号. 比方说给出这样一棵树. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveTk5MDA0MTc2OQ==/font/5a6L5L2T/fo

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web

考研的专业课以及找工作的笔试题,对于串匹配模式都会有一定的考察,写这篇博客的目的在于进行知识的回顾与复习,方便遇见类似的题目不会纠结太多. 传统的BF算法 传统算法讲的是串与串依次一对一的比较,举例设目标串S="ababcabcacb",模式串T="abcac",利用BF算法这个过程就会表示为: 将S串理解为数组,底标从0开始,即从a开始,第一次匹配过程如下: ok,当发现T串尚未匹配结束,就开始出现了错误,S串坐标右移+1,开始从b匹配,过程如下: 出现不同,继续

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/37992725 最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优 , 现把经验做一记录. 一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以

基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集

最近因项目存在内存泄漏,故进行大规模的JVM性能调优 , 现把经验做一记录. 一.JVM内存模型及垃圾收集算法 1.根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) 永久代(Perm) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx:3G)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,有虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的J

直接复制以下到eclipse.ini里面 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 -Xverify:none -Xmn256m -Xms1024m -Xmx1024m -Xss2m -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=256m -XX:CompileThreshold=10000 -XX:MaxGCPauseMillis=10 -XX:MaxHeapFreeRatio