位图算法 已空间换时间。 很多不重复的整数，其中最大值不超过40亿，最小值是0，要求判断某个指定的整数，是否在这个集合中。...对1进行左移操作,这个数 % 8等于多少 (就是该数与该字节的最右侧中间间隔了几个位)， 1就左移几位， 然后和这个字节进行按位或操作，例如 i = 12;...0 1 0 0 0 0 得到 15 14 13 12 11 10 9 8 0 0 0 1 0 0 0 0 */ } } } //位图算法实现
位图的使用场景 记录用户一年的签到情况 实时统计在线人数和某个用户的在线状态 BITCOUNT统计大数据量的性能问题 位图 位图的最大优点之一是，它们在存储信息时通常可以节省大量空间 位图不是一个真实的数据类型...一个个查询出来为1 位索引25只占用 24 25 两个位 用getbit一个个查询出来为2 三个一起加起来就行了 4+1+2 = 7; 实时统计在线人数和某个用户的在线状态 如果只是实时统计在线人数我们可能直接用...redis中的 incr 就可以很方便的统计； 但是如果我们还需要记录每个用户是否在线呢？...那么一般情况可能 每个用户id作为key 是否在线作为value存储; 那么这样也不是不可以 但是就是比较占用内存也没有什么必要 那么通过位图来做就很方便和节约空间了 每个用户占用一位; 就算用一亿个用户...那么占用的内存大概在 100000000/8b/1024B/1024MB 约等于 12MB ; 查询某个用户在线状态用getbit key 索引就行了 统计在线人数就更简单了 BITCOUNT
位图算法，使用bit存储数据并排序，优点是快速、占用资源少，缺点是只能对整数使用。 Java和C++中都有已经实现的的BitSet类，可以直接使用。 ...举个例子，0到10000中随机出1000个数，然后用位图算法排序： import java.util.BitSet; public class BitSetDemo { public static...System.out.print(index+","); } } System.out.println("end"); } } Java中的BitSet还有很多其他用法，比如and、or、xor等操作
为了降低内存的使用，我们经常会使用压缩的位图。 Roaring Bitmaps 是一种压缩的位图，要优于常规的压缩位图，例如 WAH，EWAH 或者 Concise。
cs 来修改窗口类或样式 cs.style &=~FWS_ADDTOTITLE; cs.lpszName = _T("XXX系统"); return TRUE; } 加载位图时候有的格式可能还有点问题
看了一篇文章《一道腾讯前端试题，谁来试试身手》，正好以前了解过位图法，确实不错。位图法适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。...位图法网上资料比较少，我在百科找到了对它的描述 位图法比较适合于如下这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到...这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N。如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。 ...以上测试，总时间约为：51291.2996MS 位图法测试 class Program { static void Main(string[] args)...屏幕飞快的刷新着，测试时间约是：6295.3601MS 总结 判断集合中是否存在重复元素或者查找缺失元素是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可，位图法
在线算法 在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入，也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。...在计算机科学中，一个在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入，也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入。...因为在线算法并不知道整个的输入，所以它被迫做出的选择最后可能会被证明不是最优的，对在线算法的研究主要集中在当前环境下怎么做出选择。对相同问题的在线算法和离线算法的对比分析形成了以上观点。...如果想从其他角度了解在线算法可以看一下流算法（关注精确呈现过去的输入所使用的内存的量），动态算法（关注维护一个在线输入的结果所需要的时间复杂度）和在线机器学习。...一个很好的展示在线算法概念的例子是 加拿大旅行者问题，这个问题的目标是在一个有权图中以最小的代价到达一个目标节点，但这个有权图中有些边是不可靠的可能已经被剔除。
在我们从事技术的工作中，离不开中间件，mq就是常见的中间件之一，丢消息可能是我们经常遇到的，为啥会丢？丢了怎么破？测试能不能复现，很多同学知道一些似是而非的策略...
要判断Point类型的点p是否在由points组成的线要素上，只需要遍历计算该点到每一条线的距离，来判断点是否在线要素的某一部分上。
在您下载了 Android Studio 并且安装了 SDK 后，如果想要进行诸如开启 Firebase 调试模式 这类的操作，相关教程可能会告诉您要在终端输入...
静怡在复盘此次高考成绩时，感概道： “以前我在做文言文时总是不得要领，幸亏当时机智地在企鹅辅导报名了文言文相关课程，像文言文的断句，在平时的训练中，就以《贾生列传》《商君列传》等典型文章进行断句训练，学会了正确的解题思路...比如分别对《史记》、《后汉书》、《宋史》进行断代史的精选讲解； 在诗歌情感鉴赏、实词推断技巧、边塞诗鉴赏、人物传记专题阅读等内容上还构建专题课程； 针对高考作文，也会从时事热点、解题立意、文章架构等各个角度来进行解读...遇到不懂的问题时，同学们还可以随时与老师进行在线互动，企鹅辅导助教老师贴心陪伴，提供全方位服务，为学生打造高效、有趣、科学的学习体验。 ?...此外，企鹅辅导还提供有“学霸笔记”、“微课”、“精品讲座”等课程，不仅会邀请高分学霸传授学习秘笈；还会邀请教育名师为家长讲授科学教育理论与技巧，帮助孩子快速提升成绩与学习能力。 ? ?
上周看完大家反馈的问卷调研，本乐陷入沉思，原来你们目前遇到最大的问题是员工参与度不高！！这让本乐非常自责！竟然连最开始冷启动的套路都不告诉你们！
最近，腾讯云推出专有云智算套件，集合了腾讯云高性能网络IHN（星脉网络）、高并发文件存储系统TurboFS、算力加速框架Taco-LLM等核心能力。...存储就像一间仓库，GPU除了在里面存取“原料”（读写计算结果），也会定期保存工作日志（CheckPoint检查点），以备不时之需（故障检查、重启训练等）。...去年，腾讯云发布新一代HCC高性能计算集群，通过自研服务器、自研网络、存储架构等软硬件设施，让万亿参数大模的训练时间从50天缩短至4天。腾讯云发布：大模型算力集群！...美团、小红书等头部互联网企业，以及百川智能、MiniMax、智谱科技、元象……90%的头部大模型企业都选择了腾讯云。
frida越来越流行，针对他的检测也越来越多了，什么特征串检测，TracerPid检测，双进程保护。搞的我们茶饭不思，啤酒都不香了。
我这8个小时，浪费的··· 关键是，我这个8T硬盘里面是有文件的， 也不能随随便便格式化成为Linux支持的ext分区啊，在线求帮助，有什么捷径？ ?
OpenCV 2.2 以及后面的版本号取消掉了 CvvImage.h 和CvvImage.cpp 两个文件，直接导致了苦逼的程序猿无法调用里面的显示函数来将图片显示到 MFC 的 Picture Control...//用于使图像宽度所占字节数为4byte的倍数 在对话框类中声明函数： void drawpic(IplImage* img, unsigned int id);//画图到 MFC...声明一个类用以存放位图和设备环境等相关信息： class drawBitmapobj { public: //位图对象 BITMAPINFO *pbmi;//位图信息 BYTE *bmibuf;/...MFC的 Picture Control 控件相关函数。...參数一为 OpenCV的图像数据结构类，參数二为控件id void drawpic(IplImage* img);//画图到MFC的 Picture Control 控件相关函数，參数一为 OpenCV
Kubernetes 是一个很牛很牛的平台，Kubernetes 的架构可以让你轻松应对各种故障，今天我们将来破坏我们的集群、删除证书，然后再想办法恢复我们的集...
前端实现文档在线预览功能 最直接的就是使用XDOC 文档云服务 XDOC可以实现预览以DataURI表示的DOC文档，此外XDOC还可以实现文本、带参数文本、html文本、json文本、公文等在线预览，...要求不高的情况下可以直接通过a标签href属性实现预览 二、通过jquery插件jquery.media.js实现 这个插件可以实现pdf预览功能（包括其他各种媒体文件）但是对word等类型的文件无能为力...2、word、xls、ppt文件在线预览功能 word、ppt、xls文件实现在线预览的方式比较简单可以直接通过调用微软的在线预览功能实现 (预览前提：资源必须是公共可访问的) 3、excel文件 目前excel文件已经有了类似pdf.js那样的解析sheet.js 总结 1、免费纯前端方式实现在线预览word、excel、ppt...最优选择微软在线预览（不可编辑） 2、利用后端将文件转为图片，前端以图片形式预览（可行方案） 3、购买在线预览服务例如百度DOC文档服务、永中、I DOC VIEW等
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成： 1、走棋网络（Policy Net...
如果你像我一样，那么你可能想知道算法背后的数学知识，然后才能开始使用它们。对于任何希望使用该算法获得最佳结果的人来说，确切地知道是什么原因导致了算法的行为方式是一个好习惯。...所以这是我们要做的： 首先，我们将阐述等渗回归所解决的问题。 然后，我们将看一些数学并尝试了解解决方案。在这一部分中，我们将学习PAVA算法。...正如我们在定义本身中看到的，等渗回归以单调方式拟合数据。因此，在拟合数据时，如果算法发现违反此单调性约束的点，则该点将与相邻的x值合并在一起，以形成我们之前考虑的块或单调序列。...人们还可以看到该算法实时工作 应用领域 现在的问题是，等渗回归在哪里使用？ 等渗回归通常用于分类器的概率校准。...最后，我们知道了等渗回归在拟合单调函数方面比线性回归更有灵活性是有代价的，就是更多的数据。 我希望我能够帮助想要更深入地学习该算法细节的任何人。 感谢阅读！
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