JDK 1.7 时,标准类库添加了 ForkJoinPool,作为对 Fork/Join 型线程池的实现.Fork 在英文中有 分叉 的意思,而 Join 有 合并 的意思.ForkJoinPool 的功能也是如此:Fork 将大任务分叉为多个小任务,然后让小任务执行,Join 是获得小任务的结果,然后进行合并,将合并的结果作为大任务的结果 —— 并且这会是一个递归的过程 —— 因为任务如果足够大,可以将任务多级分叉直到任务足够小. 由此可见,ForkJoinPool 可以满足 并行 地实现 分

ForkJoinPool的优势在于,可以充分利用多cpu,多核cpu的优势,把一个任务拆分成多个“小任务”,把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行:当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可. Java7 提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果. ForkJoinPool是ExecutorService的实现类,因此是一种特殊的线程池. 使用方法:创建了ForkJoinPool实例之后,就可以调

Scala数据结构 主要的集合特质 Scala同时支持可变集合和不可变集合,优先采用不可变集合.集合主要分为三大类:序列(List),集(set),映射(map).所有的集合都扩展自Iterable特质.对几乎所有的集合类,Scala都同时提供了可变和不可变版本. Seq是一个有先后次序的值的序列.IndexedSeq能够通过整形下表快速访问 Set是一个没有先后顺序的集合. Map是一组键值对偶,SortedMap按照键的排序访问其中的实体. 数组 定长数组 val nums = new Ar

Go语言在2016年再次拿下TIBOE年度编程语言称号,这充分证明了Go语言这几年在全世界范围内的受欢迎程度.如果要对世界范围内的gopher发起一次“你究竟喜欢Go的哪一点”的调查,我相信很多Gopher会提到:goroutine. Goroutine是Go语言原生支持并发的具体实现,你的Go代码都无一例外地跑在goroutine中.你可以启动许多甚至成千上万的goroutine,Go的runtime负责对goroutine进行管理.所谓的管理就是“调度”,粗糙地说调度就是决定何时哪个goro

本文的主要目的是介绍 ForkJoinPool 的适用场景,实现原理,以及示例代码. 说在前面可以说是说明,也可以说下面是结论: ForkJoinPool 不是为了替代 ExecutorService,而是它的补充,在某些应用场景下性能比 ExecutorService 更好.ForkJoinPool 主要用于实现“分而治之”的算法,特别是分治之后递归调用的函数,例如 quick sort 等.ForkJoinPool 最适合的是计算密集型的任务,如果存在 I/O,线程间同步,sleep() 等

前言 在上一篇<java线程池,阿里为什么不允许使用Executors?>中我们谈及了线程池,同时又发现一个现象,当最大线程数还没有满的时候耗时的任务全部堆积给了单个线程, 代码如下: ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 1, //corePoolSize 100, //maximumPoolSize 100, //keepAliveTime TimeUnit.SECONDS, //unit new LinkedBlock

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算

前言: 前面学习总结了平时开发中遇见的各种数据加密方式,最终都会对加密后的二进制数据进行Base64编码,起到一种二次加密的效果,其实呢Base64从严格意义上来说的话不是一种加密算法,而是一种编码算法,为何要使用Base64编码呢?它解决了什么问题?这也是本文探讨的东西? 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 由于最近要考试复习,所以学习js的时间少了 -_-||,考试完还会继续的努力学习,这次用原生的JavaScript实现以前学习的常用的排序算法,有冒泡排序.快速排序.直接插入排序.希尔排序.直接选择排序 ▓▓▓▓▓▓ 交换排序 交换排序是一类在排序过程中借助于交换操作来完成排序的方法,基本思想是两两比较排序记录的关键字,如果发现两个关键字逆序,则将两个记录位置互换,重复此过程,直到该排序列中所有关键字都有序为止,接下来介绍交换排序中常见的冒泡排序和快速排序 ▓▓▓▓▓▓

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们

用菜鸟的思维学习算法 -- 马桶排序.冒泡排序和快速排序 [博主]反骨仔 [来源]http://www.cnblogs.com/liqingwen/p/4994261.html  目录 马桶排序(令人作呕的排序) 冒泡排序(面试都要问的算法) 快速排序(见证亚当和夏娃的爱情之旅) 马桶排序(令人作呕的排序) 一.场景:期末考试完了,老师要将同学们的分数从高到低排序.假设班上有 5 名同学,分别考了 5 分.3 分.5 分.2 分和 8 分[满分:10 分],排序后的结果就是 8 5 5 3 2,