本章的目的是编写一个完整的字符设备驱动,我们开发一个字符驱动是因为这一类适合大部分简单硬件设备,字符驱动也比块驱动易于理解。
1、长度最大为150的队列满二叉树,采用广度优先遍历时,能够容纳的二叉树最大的深度为?用公式算节点
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
题目:输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
图的搜索可以分为uninformed搜索和informed搜索,两者的区别是前者是的搜索是盲目的,它不知道目标节点在哪,而后者是启发式的搜索。
很多事情说起来容易,做起来却很难,开始的时候就已经经历了各种选择,而开始才是一个真正开始。
A family hierarchy is usually presented by a pedigree tree. Your job is to count those family members who have no child.
本文介绍了Linux性能剖析利器Flame Graph,从Flame Graph的原理、使用方式、案例以及更多的细节。
内存就像是一个书包,容量有限,只能带着一部分东西。而图书馆则是一个专门存储和管理文件的地方,拥有更大的容量,并且可以永久保存文件。为了能够快速找到需要的文件,我们需要有一个书单来记录每本书放在哪里,这个书单就相当于文件系统的索引区,记录着文件的位置和相关信息。同时,为了提高访问效率,热门借阅的书会放在最前面供大家选择,避免每次都要去远处找书。通过良好的文件系统规划,我们可以提高数据管理的效率和安全性,本文将通过类似于图书馆的组织和管理方式再一步一步的讲解文件是如何放入磁盘的、索引节点等这些知识点。
注意: HBaseAdmin,HTable,ResultScanner 对象最后都要close()
在前面学习了Linux高级编程的基础上,开始对硬件正式有所交集,以前学习Linux可能只知道某些传感器的数据存放在哪个文件夹下,读取相应的数据就完事,大部分是应用层方面的实现,而不知道这些传感器的数据具体是怎么来的。学习了stm32单片机之后,与硬件打交道,离底层又更近了一步。
首先,索引(Index)是什么?如果我直接告诉你索引是数据库管理系统中的一个有序的数据结构,你可能会有点懵逼。
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建,但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路,在压力测试结果不符合性能指标时无从下手,也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后,总结出一个通用的分析思路,可以快速定位性能瓶颈。
索引是什么?为什么要有mysql 索引,解决了什么问题,其底层的原理是什么?为什么使用B+树做为解决方案?用其他的像哈希索引或者B树不行吗?
决策树的思想在我们的日常生活中非常常见,甚至在很多时候我们会不自觉的使用这种思路来进行一些判断。
负载均衡:在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后,如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限,动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用,则可以认为是网络瓶颈;
首先,你要说 labuladong 没写过 BFS 框架,这话没错,今天写个框架你背住就完事儿了。但要是说没写过 DFS 框架,那你还真是说错了,其实 DFS 算法就是回溯算法,我们前文 回溯算法框架套路详解 就写过了,而且写得不是一般得好,建议好好复习。
有一个树形无向图,它描述了国、省、市、区之间的层级关系,此时我们想找图中的某一个结点,它位于图中的第几层,此时你应该怎么做?
联合锁,multiLock,这个我们之前也是分析过的,申请多个小锁,合并成一个大锁,并且要保证这多个小锁都要在规定时间内要加锁成功,才算加锁成功,进行业务逻辑处理,最后也是要依次释放所有的锁。
数据结构中的树是一种非线性的数据结构,它由一组节点和连接这些节点的边组成。树的节点之间的关系是一种层次关系,其中一个节点称为根节点,其他节点可以是它的子节点或后代节点。树的结构使得在树中进行快速的搜索、插入、删除操作成为可能。
本文介绍2024届秋招中,武汉光庭信息技术股份有限公司的智能驾驶地图引擎开发工程师岗位一面、二面、三面的面试基本情况、提问问题等。
本文将详细介绍相关技术栈的构成组件,包括 HAProxy、Corosync、Pacemaker、dnsmasq、cloud-init、LVM、Gluster、Docker 等概念。
在《大数据之脚踏实地学07--搭建Hadoop集群【1】》中,讲解的是虚拟机的配置(包括网络设置、主机名修改和克隆等),文中我们在VMware中虚拟了3台计算机,1台用作主节点(master),2台用作从节点(slaves)。本文将继续分享有关Hadoop环境的安装和配置(包括HDFS系统、Map-Reduce计算框架已经Yarn调度器)。
对于树的存储结构,我们这里介绍三种不同的表示法:双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。
一般来说,BFS使用的数据结构是队列。 BFS模板 from collections import deque def BFS(start, target): q = deque() # 核心数据结构 visited = set() # 避免走回头路 q.append(start) # 将起点加入到队列 visited.add(start) step = 0 # 记录扩散的步数 while q is not None: s = len(q)
GDB调试汇编分析 代码 本次实践我参照了许多先做了的同学的博客,有卢肖明,高其,张梓靖同学。代码借用的是卢肖明同学的代码进行调试运行。 GCC编译 使用gcc -g gdbtest.c -o gdbtest -m32命令在64位的机器上产生32位汇编代码 在使用gdb进行调试运行时,有cgdb和gdb两种工具,我建议大家使用张梓靖同学使用的cgdb工具,因为使用时可以随时看到自己的源代码,看到我们的断点在哪里,每一步返回值到了哪行,更加直观。 分析过程 使用b main指令在main函
在本节中,我们列出了在 NDB Cluster 中发现的与标准 MySQL 中发现的限制不同的限制,或者在标准 MySQL 中找不到的限制。
因为我也只是在这条路上摸索前行的初学者,作为法学院毕业的程序员,走了很多坑,撞了很多的南墙。勉强摸到了一些前进中看似正确的方向,我会不会误导别人呢?
· 2、Linux内核引导时,从文件 /etc/fstab 中读取要加载的文件系统
当一个jenkins服务启动后,默认会启动master节点,也是jenkins的主节点,不同的节点可以直接并发运行jenkins job,可以减少jenkins排队,一个节点是一个容器(物理机、docker等)
链接简单说实际上是一种文件共享的方式,是 POSIX 中的概念,主流文件系统都支持链接文件。
《Redis设计与实现》读书笔记(四) ——Redis中的跳跃表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 跳跃表(skiplist)是一种有序的数据结构,它通过每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而实现快速访问。跳跃表平均O(logN),最坏O(N),支持顺序遍历查找。 在redis中,有序集合(sortedset)的其中一种实现方式就是跳跃表。当有序集合的元素较多,或者集合中的元素是比较常的字符串,则会使用跳跃表来实现。另外,在redis集群节点中的内部数据结构,也是用跳跃表实现。 二、跳跃表实
如果两个相同机房的云服务器,都分别配置了公网IP,从一个机器给另一个机器发数据,使用公网IP,那么带宽就应该是公网带宽吗?
Linux通过i节点表将文件的逻辑结构和物理结构进行转换。i节点是一个64字节长的表,表中包含了文件的相关信息,其中有文件的大小、文件所有者、文件的存取许可方式以及文件的类型等重要信息,在i节点表中最主要的内容是磁盘地址表。在磁盘地址表中有13个块号,文件将以块号在磁盘地址表中出现的顺序依次读取相应的块。Linux文件系统通过把i节点和文件名进行连接,当需要读取该文件时,文件系统在当前目录表中查询该文件名对应的项,由于此得到该文件相对应的i节点号,通过该i节点的磁盘地址表把分散存放的文件物理块连接成文件的逻辑结构。
今天转载了一篇文章,对如上标题分析的很到位(很容易理解) 这个观点,阿铭不是绝对地赞同。原因如下: 1 如果网站为php站点,抛除静态的页面、图片之类的请求,单纯说php脚本这种请求,无论是apache还是nginx,性能旗鼓相当。因为,这种动态的请求,瓶颈不在web server本身上,而是在php连接的后端MySQL上,MySQL查询有性能问题,nginx跑再快也是没有任何意义的。就好比一台服务器cpu配置很高,但是磁盘比较差,那这个牛逼的cpu就没有啥意义了。 2 apache在最新版的2.4默认使
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备!)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
下面这篇文章来自 zz 学弟,作为非CS专业的选手,分享自己转行互联网,参与校招、斩获大厂 Offer 的经验。全篇干货满满,希望能给大家带来收获。
偶然看到一个视频,关于mongodb 的 10 erformance tuning TIPS , 介绍这与下面的三位是同时期的IT 工作者,下面图中的三位就没有必要介绍了,都是 big potato,介绍者写过图中的这些书籍。
为了表示给定链表中的环,我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。 如果 pos 是 -1,则在该链表中没有环。
跳表(SkipList)是由William Pugh提出的。他在论文《Skip lists: a probabilistic alternative to balanced trees》中详细地介绍了有关跳表结构、插入删除操作的细节。
1. 数据一致性模型 ---- 如果数据读取、写入、更新的结果是可预测的,我们称它遵循数据一致性模型。 严格一致性(Strict Consistency)(强) 不论在哪个节点,看到的资源都是统一的结果。 顺序一致性(Sequential Consistency)(弱) 节点的数据变动和操作的顺序保持一致。 最终一致性(Eventual Consistency)(弱) 所有的数据副本最终都会变得一致。 注:强弱划分比较粗犷,但是容易理解,并发编程和分布式领域有更多的细分模型。
OSD(Object Storage Device)节点在Ceph集群中负责存储和管理数据。一个Ceph集群由多个OSD节点组成,每个OSD节点负责管理和维护一部分数据。
系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化。性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码。代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能。本篇主要讲性能分析中常用的工具——perf。
白嫖不好,要不先赞在看! 一 自我介绍 本人小硕,秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服,绿盟等),另外参加了京东,小米,滴滴等互联网公司面试,同时也面试了几个研究所和一个银行,下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面!挂 深信服
在今天的技术世界中,构建高可用性和高性能的分布式系统是一个至关重要的任务。为了实现这一目标,我们需要一种有效的数据分布策略,以确保负载均衡和数据的一致性。一致性哈希算法(Consistent Hashing)正是一种在分布式系统中广泛使用的策略,本文将深入探讨这一算法的原理、应用以及如何使用代码示例实现一致性哈希。
( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
编程语言这么多,使许多想入行IT的初学者感到迷茫不已,哪些语言最流行?哪些语言发展好?哪门语言简单易学?... 今天,加米谷大数据就来简单说一下。
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