为什么说HashMap是非线程安全的呢？因为在高并发情况下，HashMap在一些操作上会存在问题，如死循环问题，导致CPU使用率较高。 下面来看下怎么复现这个问题。...接下来我们 jps 和 jstack 命令看下这个进程的状态。...TreeNode.root() 方法的第 1808 行出现了问题。...segment最多16个，想要扩容，就是扩充每个segment中数组的长度。 然后只要实现每个segment是线程安全的，就让这个Map线程安全了。...2、设计了MOVED状态 当resize的中过程中 线程2还在put数据，线程2会帮助resize。 3、使用3个CAS操作来确保node的一些操作的原子性，这种方式代替了锁。
但是完全基于 dilated convolution 的结构如何设计则是一个新的问题。...3.1 潜在问题 1：The Gridding Effect（所谓的网格效应） 假设我们仅仅多次叠加 dilation rate 2 的 3 x 3 kernel 的话，则会出现这个问题： ?...3.2 潜在问题 2：Long-ranged information might be not relevant....第二个特性是，我们将 dilation rate 设计成 锯齿状结构，例如 [1, 2, 5, 1, 2, 5] 循环结构。 第三个特性是，我们需要满足一下这个式子： ? 其中 ?...关于粘贴乱码或者无法复制的问题？ 6.进群学习交流 7.资源分享 有趣的灵魂终究会相遇 好看的皮囊风干在路上
creep.moveTo(target); 这个命令会让你的爬虫向目标移动一步，如果你在每次循环迭代中都执行它，你的爬虫就会一直移动到目的地。...现在，本教程步骤中我们有3种不同的部位：ATTACK、RANGED_ATTACK和HEAL的爬虫。只有协调好对手的行动，你才能打败他们。...，该循环处理来自可迭代对象的值序列。...如果的MOVE身体部位和所有其他身体部位数量数量相同时，你的爬虫将勉勉强强能够在平原地形上移动。否则小于的话，他会感到疲劳，动弹不得。...相反，道路减少了你的爬虫对MOVE部件的需求。例如，如果你的爬虫有10个负重的身体部位，你在道路上移动就只需要5个MOVE身体部件就可以使这个爬虫每次循环移动。
低效的插入和删除 数组的插入和删除操作由于其内存数据的连续性问题，这两个操作会非常低效，那么为什么会导致低效，有哪些改进方法呢？...当数组没有空间存储数据时，再进行一次真正的删除操作，这样可以避免删除操作导致的数据搬移。 ? 这个做法其实就是 Java 中 JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想。...因为循环结束条件问题，会无限打印 "hello world"，给定的数组长度是 3， 但是循环结束条件是 i的，但是会定位到非数组所在的内存上，而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址，也就是 a[3]=0 就相当于 i=0 ，最终导致代码的无限循环。...= base_address + (i-1) * data_type_size 对比两个公式，可以知道每次访问数组元素，从 1 开始计数的方式会多一次减法运算，相当于让 CPU 多一次减法指令，但随即访问数组元素应该是非常基础的操作
使用saturating_sub, 则不会产生溢出, 会是u8类型的最小值,即0 使用饱和减法可以避免由于溢出导致的不期望的行为，确保结果始终在有效的数值范围内。...其作用可以： 防止溢出：在减法运算中防止整数溢出，确保结果始终在有效范围内。 提高安全性：避免因溢出导致的不可预测行为，增加代码的健壮性。...对于无符号整数 u32 来说，这种下溢会导致结果变成一个非常大的数，因为 u32 不能表示负数。使用 saturating_sub 后，当减法结果为负时，它会返回 0（即 u32 能表示的最小值）。...和saturating_sub正好相对. wrapping_sub 的作用 处理溢出：在减法运算中，如果结果超出了类型的表示范围，wrapping_sub 会使结果在类型的有效范围内循环（或“包裹”）。...对于无符号类型，如果结果是负数，它会包裹到类型的最大值；对于有符号类型，它会在最大值和最小值之间循环。 避免溢出错误：在“调试”模式下，Rust 默认会检查算术溢出。
三种方法暴力试除，更相损减，辗转相除 Number1.暴力试除 把它排在num1不是因为它好用，是因为 额...我乐意啦 总体思路：假设要求a,b两个数的最大公约数，先求a,b两数的因子，因子会求吧（如果不会看这里...，用for循环遍历从1到a的数，如果能被a整除，即取余为0，则这个数为a的因子。...如果会请自动省略这里，蟹蟹٩('ω')و）然后同理求b的因子，找到相同的部分再从中找出最大值，不仅思路麻烦，时间复杂度还高，至于代码不贴了，诶，可不是因为我不会，是因为我懒啦。...a,b交换位置（这也是这个算法精妙所在，完全不用考虑a,b的大小关系），然后往下循环时将a%b赋给较小值b，将b赋值给a，最后得到最大公约数a,但要注意更相损减法后a,b都是最大公约数，而辗转相除法（这个问欧几里得...两种方法本质相同但又各有优劣，从算法本身看辗转相除大大减少了运算时间，所以当遇到一个很大的数的时候，它的运行速率要远快于更相损减法，但辗转相除如果变量不初始化就会进入无限循环从而得不到结果。
这个时候就需要对sql_query进行join操作。 ## 而这个join操作可能非常慢，导致建立索引的时候特别慢，那么这个时候，就可以考虑在sphinx端进行join操作了。...## 设置了mlock就不会出现这个问题，这部分数据会一直存放在内存中的。 mlock = 0 ## 词形处理器 ## 词形处理是什么意思呢？...## 最小前缀索引长度 ## 为什么要有这个配置项呢？...## 首先这个是当启用通配符配置启用的前提下说的，前缀索引使得一个关键词产生了多个索引项，导致索引文件体积和搜索时间增加巨大。...## 这个配置会极大减少建立索引时候的磁盘压力，代价是索引建立速度变慢。
你也许会说，现实世界中所有的减法也可以当成加法的，减去一个数，可以看作加上这个数的相反数。当然没错，但是前提是要先有负数的概念。这就为什么不得不引入一个该死的符号位。...原码，反码，补码的产生过程，就是为了解决，计算机做减法和引入符号位（正号和负号）的问题。 2....，为什么差了1？...但是在用原码和反码表示时是不同的，我们可以理解为在用一个字节表示数字取值范围时，这些数字中多了一个-0，所以导致我们在用反码直接运算时符号位可以直接参加运算，但是结果会不对。...很容易想到的就是化减为加，举一个生活中的例子来说明这个问题： 时钟一圈是360度，当然也存在365度，但其实它和5度是一样的； 相同的道理，-30度表示逆时针旋转30度，其与顺时针旋转330度是一样的；
这个问题我们可以通过限速以及缓存LRU策略的调整来进行优化。...request.rangeOffset <= cacheAvailable + sourceLength * 0.2f 我们画图来分析下这个逻辑，看下如果缓存会存在什么问题。...cached_position相隔很> 远，如果采用这种方案拖动进度条之后播放会很慢，所以方案一被毙掉了。...方案二：方案二的做法也是可以的，拖动进度条之后也不会卡，但是也有问题，就是无法做法真正的边下边播，只能顺序下载。...—》这个方案会占用更多的空间(不和系统对文件的空洞方案不同)和内存；该方案要维护一个缓存分片信息文件，用于记录缓存的分片的start和end信息。
基于用户输入，输出他们的选择。你会发现在我们接收输入这行代码里，我们立即将输入转换为小写，这是为了避免大小写问题。这里的打印语句单纯是为了测试，后续将被移除。...注意到我们在print语句中提醒用户，如果他们选择减法和除法，数字的顺序很重要。在我们的程序中num1数字总是在运算符的左边，这点非常重要，会导致巨大的差异。...它并不完美，但赋予了我们执行简单计算的能力。和往常一样，试着打破这个程序，改变周围的线条，变成你自己的程序。 恭喜完成了另一个项目。...这让我们可以使用逻辑构建项目，让项目基于程序中的信息执行特定代码。记住最重要的概念是条件语句和try/except模块。知道捕捉错误和错误导致程序崩溃的区别非常重要。...我们要在错误可能会出现在程序中的时候就捕捉它。 下周我们将学习循环以及如何一直反复运行代码直到不想再运行。
为什么第一个 i 没有变成 5；要理解为什么 i 的值在表达式中不会中途变化，需要深入了解表达式求值的顺序和变量赋值的机制，尤其是在 Java 中是如何处理变量的。...具体来说，i - 1 的值是基于 i 的当前值来计算的，而这个计算过程不会影响当前 i 的值。详细过程：第一步：i 的初始值为 6。第二步：先计算 i - 1。...这是因为计算右侧表达式时，Java 会先保存当前的 i 值，并基于这个值计算整个表达式。然后，它再执行最终的赋值操作。即：计算 i - 1 时，i 的值仍然是 6。...块），那么不同线程对 i 的操作可能会产生可见性问题，导致线程间的 i 值不一致。...但是，这个减法只是在操作数栈中计算，并不会影响局部变量表中 i 的值，直到整个表达式计算结束（即 i + (i - 1) 完成后）才会通过 istore_1 将结果 11 存入局部变量表，更新 i 的值
，也就是代码中的 for 循环：对value这个char数组每个元素都算个出个和31相关的数。...同时，数字31有一个很好的特性，即乘法运算可以被移位和减法运算取代，来获取更好的性能：31 * i == (i 的 Java 虚拟机可以自动的完成这个优化。...对于原因2，这就是考虑哈希值的用途问题。但这里需要注意一个问题，为什么要是质数？。我觉得就是质数能很好的对只进行散列分布和减少哈希冲突--这感觉像一个传统。...我们看到31、37、41、101 和 199 这几个不大不小的质数，表现都不错，冲突率很低。但为什选择了31呢？ 先来说，为什么不是101？我们知道，这个质数是要参与到哈希值的计算的。...因此，这个质数，在不影响散列分布性和最小冲突的情况下，越小越好，这样就不会导致hashcode值超出int类型的范围了！ 好啦！
不足：1.效率问题。标记和清理效率都不高，但是当知道只有少量垃圾产生时会很高效。2.空间问题。会产生不连续的内存空间碎片。...” 原因：数组大小为 3，a[0]，a[1]，a[2]，而我们的代码因为书写错误，导致 for 循环的结束条件错写为了 i的数组寻址公式，a[3] 也会被定位到某块不属于数组的内存地址上，而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址，那么 a[3]=0 就相当于 i=0，所以就会导致代码无限循环。...为什么大多数编程语言中，数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？ 从数组存储的内存模型上来看，“下标”最确切的定义应该是“偏移（offset）”。...另外，对于数组访问越界造成无限循环，我理解是编译器的问题，对于不同的编译器，在内存分配时，会按照内存地址递增或递减的方式进行分配。
前言 今天，我们来思考几个问题： 为什么负数要用补码表示？ 十进制小数怎么转成二进制？ 计算机是怎么存小数的？ 0.1 + 0.2 == 0.3 吗？...… 别看这些问题都看似简单，但是其实还是有点东西的这些问题。 ---- 正文 为什么负数要用补码表示？...不知道你有没有想过，为什么计算机要用补码的方式来表示负数？在回答这个问题前，我们假设不用补码的方式来表示负数，而只是把最高位的符号标志位变为 1 表示负数，如下图过程： ?...到这里，我们就可以回答前面提到的「负数为什么要用补码方式来表示」的问题了。...当然，十进制也有无法除尽的地方，例如 1/3, 1/7，也需要根据精度舍入。 ---- 总结 最后，再来回答开头多问题。 为什么负数要用补码表示？
数组 为什么数组要从 0 开始编号，而不是从 1 开始呢？ 数组（Array）是一种线性表数据结构。它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。 如何实现随机访问？...当数组没有更多空间存储数据时， 我们再触发执行一次真正的删除操作，这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。...“hello word”，而是会无限打印“hello world” 在 C 语言中，只要不是访问受限的内存，所有的内存空间都是可以自由访问的。...根据我们前面讲的数组寻址公式， a[3]也会被定位到某块不属于数组的内存地址上，而这个地址正好是存储变量 i 的内存地址， 那么 a[3]=0 就相当于 i=0，所以就会导致代码无限循环。...例子中死循环的问题跟编译器分配内存和字节对齐有关 数组3个元素 加上一个变量a 。
） 二、为什么需要引入三种不同的二进制表示形式 原码 首先，原码就是直接将数值的二进制形式转换为机器码。...反码 其次，为了解决原码的这个问题，反码被引入。 反码的符号位与原码相同，但数值部分是原码数值的各位取反（包括符号位）。...使用反码后虽然解决了零的唯一性问题，但加法运算仍有缺陷，因为两个同号的最小值相加可能会溢出到另一个符号区，导致结果错误。...补码 反码仍然存在一个问题，即在处理负数时，最高位（符号位）可能会产生进位，使得无法区分正数和负数。为了解决这个问题，补码被引入。...原码是直接将数值的二进制形式转换为机器码； 反码通过将原码数值的各位取反并处理符号位来解决加法和减法运算的问题； 补码通过将反码数值加一来解决符号位进位的问题，并将加法和减法运算统一处理。
在前面我们有提到过，有符号整数在通过原码进行运算时，会存在一些问题： 两个不同符号的加法运算（或同符号的减法运算），需要完成三步运算： 比较两个值的绝对值大小 用绝对值大的数减去绝对值小的数 给运算结果选择合适的符号...，这就导致其运算过程变的及其复杂； 但是在补码的运算中，符号位要参与运算，此时我们就不需要再去考虑结果的符号，正常的完成运算后，运算结果的符号也就同时确定了下来，这样就大大降低了运算的难度。...在无符号整数的运算中我们就有介绍过，计算机中，减法电路的造价会高于加法电路的造价，因此，为了节约开发成本，计算机中的减法都会以加法的形式来完成，这里就包括有符号整数的加法。...那在有符号整数中的减法是如何实现的呢？下面我们就来继续探讨一下有符号整数的减法； 三、补码的减法运算 当完成转换后我们会发现，最终得到的这个数值应该是减数的相反数，为什么会这样呢？...这个问题问的非常好，对于正数而言，它的转换过程如下所示： 先转换符号位：按位取反，此时整数变成了负数 再转换数值位：按位取反，末位加1，此时获取的是负数的补码 从正数的转换来看，我们把这种转换成为获取减数的相反数似乎是不太准确的
我们来看看分别采用源码，补码，反码的结果（只有八个bit，超出的话会溢出）。 我们可以看出当使用了补码之后，我们成功的实现了把一个减法操作变为了加法。 我们来看看这个底层原理到底是为什么。...当 255再加1到256的时候，实际上八个bit位是无法正常表示256的 ,此时就回到了0。 由此我们可以看到，在一个字节的大小范围内，实际上是存在溢出循环的。...也就是从 0 到 255不停的进行循环。 像这种数字不断循环的案例，其实我们的日常生活中就很常见：钟表 时钟也是不停的从0-12循环，和我们刚才说的一个字节存储数据的形式是完全一样的。...其实可以用算式表示为： 在这个式子中，我们要引入两个概念 模：能表示最多的离散数字的格式，例如在这个钟表里的模就是12。 同余：无论是-3还是9，这两个数字对12进行取余的结果都是12。...相信通过我的介绍，大家已经大致了解“计算机是如何通过加法实现的减法”,希望这篇文章能够帮到你。
今天小浩给大家分享一篇有趣的文章！ 对于我们程序员来说计算机的重要性不言而喻，相信大家对计算机内部也有一定的了解。 但是大家有没想过为什么一堆逻辑门组合起来就能运算了？它是如何运作来实现加减法的？...为什么 cpu 会不停地取指执行？是什么在驱动着它？ 今天我就和大家一起来探索一下底层的奥秘，但是术业有专攻，我们大致的了解一下即可，很多细节不清晰也不影响。...当然真实的计算机原理差不多是这样的，不过会更复杂，比如不会像我们的加法器，一个一个的进位加，而是会先行进位，而且也不会用继电器，而是晶体管等等。 减法怎么弄？ 加法器我们搞出来了，那减法怎么做？...那此时的范围就是： ? 如果你理解了上面的十进制转化，这个二进制肯定是没问题的，这其实就是算出 2 的补数，而 2 的补数又是 1 的补数 +1。...当然这一切的前提都是数字的位数需要固定，所以计算机中的位数就是固定的，超出了就会溢出，到这里你应该可以理解计算机中的补码是怎么来的，而且理解了为什么最大值 +1会变成最小值？
*a + *b; *b = -*b; *b += *a; *a = *a - *b; return; } 其具体的运算过程如下： 位运算交换 在了解这个算法前，我们可以先复习一下本方法的主角...为什么不是看上去更加省内存的 位运算法 或者 加减交换法 呢？ 常规方式 优点 可读性高：代码非常直观，容易理解和维护。即使是初学者也能快速理解其逻辑。...位运算交换 优点 不占用额外内存：不需要临时变量，节省了内存空间，特别是在资源受限的环境中（如嵌入式系统）非常有用。 不会溢出：与加减法相比，位运算不会导致整数溢出，因此更加安全。...存在不适用的情况：如果 a 和 b 指向同一个地址，会导致 a 和 b 都变为0。 性能差异：在某些情况下，位运算可能比简单的临时变量交换稍慢，但这种差异通常可以忽略不计。...不过，位运算的复杂性可能会导致编译器优化不如临时变量交换。 推荐使用临时变量交换的原因 在大多数情况下，笔者都推荐使用临时变量来交换两个整数的内容： 可读性高：代码更直观，容易理解和维护。
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