你的项目最大能承受多少请求 经常见到有人问:我的项目出现了 XXX 的错误(如崩溃,502)等等,是不是机器撑不住了?是不是该做负载均衡了?是不是需要优化 php-fpm?如果我根据他的问题再深一步问,几乎都对自己的项目到底能支撑多大的负载没什么概念。不能定位问题又怎么能解决问题呢?现在说一下怎么简单计算你的项目最大能支撑的访问(以 nginx+php-fpm 为例)。 常见单位 qps:每秒请求数(一秒内多少次请求) rpm:每分钟请求数(一分钟内承受多少次请求) 公式 项目最大负载量(假设单位是 qps
如果有一个数字集合,并把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中,且在逻辑结构(即二叉树)中,如果每个父亲节点都大于它的孩子节点那么此堆可以称为大堆;那么如果每个父亲节点都小于它的孩子节点那么此堆可以称为小堆。 堆的性质:
win+R打开命令行,cmd进DOS窗口 DOS命令开启关闭Apache和Mysql Apache启动关闭命令
PHP(Hypertext Preprocessor)即超文本预处理器,是在服务器中执行的脚本语言,WEB开发可以并入HTML,主要作用帮助开发人员快速开发动态网页。
Max Sum Plus Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 29942 Accepted Submission(s): 10516 Problem Description Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem. To b
给你一个数列,你有一种操作:每次选择任意个数字,然后将其中严格大于平均值的数删去,其中平均值指的是你所选数字的平均值。问你可以删去的数字的最大数量,可以进行无限次操作。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。
因为是下取整,所以,如果从sum里分出的[x/k]结果大于0的话,其实是相当于没分出去。
http://www.cppblog.com/doer-xee/archive/2009/12/05/102629.html
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
Max Sum Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 250714 Accepted Submission(s): 59365 Problem Description Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max su
当我在处理两个bigDecimal类型变量相减的时候保证结果不为负值,如果为负值则将结果变为0,此时我想到在php中最经典的max函数
ST 表最简单的应用就是查询区间最大值(或着最小值,这里以最大值为例),它(单纯 ST 表自己)需要你先修改之后(如果有修改要求),得到一个确切数组之后,经过 O ( nlogn ) 的预处理,然后就可以做到 O ( 1 ) 查询啦。
这两种方案呢其实都可以,但在这里建议大家选择从1开始。 为什么呢? 因为如果我们认为根节点的层次是0,那要表示空树就是-1了。 而如果从1开始,那空树的层次就是0,空树是0 是不是好像更符合我们正常的逻辑啊。 当然只是建议,两种都可以。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个值都有对应的位置值,称之为索引,第一个索引是 0,第二个索引是 1,依此类推。Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。 此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。 列表都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
今天leetcode比赛的第三题是一个序列两边取值求最大值的问题,这个问题看起来比较典型,因此单独讨论一下这个题目。
普通的二叉树是不适合用数组来存储的,因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储,需要注意的是这里的堆和操作系统虚拟进程地址空间中的堆是两回事,一个是数据结构,一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。
ST表 ST表的功能很简单 它是解决RMQ问题(区间最值问题)的一种强有力的工具 它可以做到O(nlogn)预处理,O(1)查询最值 算法 ST表是利用的是倍增的思想 拿最大值来说 我们用Max[i]
http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135
数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中,数对之差的最大值是11(16 - 5)
一、题目解析: 求子数组最大和,可能会有所有元素和和子数组所有的和比较,然后取最大的一个。
这道题需要保存一个值的集合,因为随着滑动窗口的移动,最大值会被移除窗口,次大值会变成最大值;为了方便最大值的比较,最好是个有序的集合.
有趣的算法(十一)——分治法:快速求最值 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、需求 一个数组,里面有若干的数字,现需要得到这一组数字的最大值和最小值。 二、简单分析 最基本的做法,是两两比对,可以区分出临时的最大值和最小值,再拿临时的最大值和最小值往后比较,有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求最值。即把数组分到最小的1-2个数,两两比较后,仅将最大值和最小值回传,再两两比较最值,回传新的最值,最终得出最大值和最小值。 分析需要比较的次数。当数组只有1个数时,
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第四篇《优先队列》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 当外面处理一些数据时,外面不一定要求他是整个都是有序的,很多时候我们值需要其中一部分元素就ok了,列如最大值,最小值。这些值就是你希望他们先出来的数值,所有我们下面要说的排序方法就是优先队列啦。 优先队列是一种基于堆有序的排序方式,所有在介绍优先队列之前我们可以先聊聊堆有序。堆有序 就是堆中所有的节点的根节点都大
今天选择的算法题是来自上周比赛的C题,这题全场通过6700余人。通过的人数虽然多,但是这题真的不简单,想出算法来不太容易。抛开难度不提,这道题非常非常有意思,老实说这种形式的题目我也是第一次见。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。本着严谨和准确的态度,目标是撰写实用和启发性的文章,欢迎您的关注。 0 — 回顾 利用了6天时间,细细总结了8个常用排序算法的原理到源码兑现,如果您对排序算法感兴趣或者想了解这些算法用到的思想,比如分治法,递归调用,堆排序等,然后尽量学着将这些思想用到工作的coding中去,请参考之前推送: 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解
给定一个表示分数的非负整数数组。玩家 1 从数组任意一端拿取一个分数,随后玩家 2 继续从剩余数组任意一端拿取分数,然后玩家 1 拿,…… 。
PHP数据结构(十二)——静态查找表 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概念 1、查找表:由同一类型数据元素构成的集合。 2、静态查找表:只进行查找(包括确认元素是否存在、查找元素的值),不进行增加和删除操作。 3、动态查找表:与静态查找表相对应,除了查找,还会进行插入与删除操作。 4、关键字:用于标识一个数据元素,如果对应的数据元素唯一,则为主关键字。如果若干个关键字可以唯一确定一个数据元素,称这些关键字为次关键字。
【项目1-Raptor程序设计】用Raptor编写程序,完成下面的任务 (1)输入圆的半径,计算并求出圆的周长。 参考解答
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
给你一个排列(1到n每个数字都出现且只出现一次),要求你用排列中的数字构造一个新数组,使得下标为l到r的数字之和等于s。
ST表可以通过 O(nlogn) 的预处理然后在 O(1) 的时间内算出某段区间的最值,空间复杂度也为 O(nlogn)。原理是利用了倍增和动态规划的思想,设 dp[i][j] 表示从第 i 个数开始的 2^j 个数的最值,状态转移为:dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i + (2^{j-1})][j-1]),若求最小值则用 min ,即将长度为 2^j 的区间对半分为两个长度为 2^{j-1} 的两个小区间,分别求最值 。由于要用到log运算,介绍一种 log_2 的预处理方法:
PHP数据结构(二十)——其他插入排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本文是衔接直接插入排序的,因此直接插入排序的相关内容请点击——PHP数据结构(十八) ——直接插入排序。 一、概述 当数据量n较小时,直接插入排序是一个很好的方法。但是,当n较大时,采用直接插入排序,速度较慢,效果不好。其他插入排序主要是指折半插入排序、2-路插入排序、表插入排序,两者在直接插入排序的基础上,减少比较和移动的次数,以达到加快速度。 二、折半插入排序 直接插入排序中,当需要查找第i个值应该放于哪个位
先说一下问题发现经过吧,最近项目定制系统设置应用,其中亮度条一开始是0-255值变化,使用了SeekBar控件去调节,后来需求变更将值划分为10个等级,也就是进度条的max为9,可以说一下子进度条从0-255变成了0-9范围缩小了很多,范围缩小,控件没有变,也就是每个进度点到下一个进度点的距离就变长了,众所周知,SeekBar是支持拖动以及点击两种方式控制,在我无聊瞎点时发现,我怎么点,这个进度条都无法通过点击跳到最大值,瞬间也就从划水模式变成认真模式=_=||。顺便也就写下来记录一下,防止以后忘记。
给出数组[−2,2,−3,4,−1,2,1,−5,3],符合要求的子数组为[4,−1,2,1],其最大和为 6
给定由n个整数(可能为负)组成的序列a1、a2、a3...,an, 以及一个正整数m,要求确定序列的m个不相交子段,使这m个子段的总和最大!
将长度为 n 的数组升序排序后,则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量,称之为第 i 顺序统计量
这篇文章的目的是推导最大值函数\max(x,y)的一个光滑可导函数,并且该函数具有多阶可导性。实际上这和深度学习的关系并不是特别大,只有极少数情况会用到
遇到不知道的函数时,可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分别是: max(A):返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量记录A的每列的最大值,U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时,该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全相同。
torch.max()返回两个结果,第一个是最大值,第二个是对应的索引值;第二个参数 0 代表按列取最大值并返回对应的行索引值,1 代表按行取最大值并返回对应的列索引值。
我们的目的是寻找一种对算法进行衡量的最有效力度,我们希望忽略不重要的细节,例如常数因子和低阶项,把注意力集中在算法的运行时间是怎样随着输入长度的增长而增长的,这些任务是通过大O表示法(包括它的近亲表示法)的形式完成的,每个程序员都应该掌握这个概念。
PHP数据结构(二十二)——快速排序 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 前面的插入排序,都是以移动的方式进行排序。快速排序,则是以交换的方式进行排序。 二、冒泡排序 提到交换的方式进行排序,首先可以提到冒泡排序。 1、算法 冒泡排序是逐个进行比较再进行交换的排序方式,假设是以从小到大的顺序排列。 1)先用第一个数和第二个数比较,如果第一个数比较大,则和第二个数进行互换,否则两个数保持不变。 2)再用第二个数与第三个数比较,直至第n-1个数与第n个数进行比较。这称为一轮的冒
num参数通过is_numeric函数的检测,并且不等于36,去空后依然不等于36,经过filter后等于36
今天分享的是数组中寻找k个最小数的解题思路,分别是全部排序和部分排序,一起来看看吧~
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路: 1 保存目前找到的最大k个数,每访问一个数,就与这k个数中的最小值比较,决定是否更新这k个数。储存k个数的数据结构可采用:败者树、二叉查找树、最小堆。 C++ STL提供了multiset和priority_queue容器,另外还提供了make_heap,push_heap,pop_heap方便手动构建堆结构。(测试发现,手工建堆的效率最高,当n和k增大到一定值时,采用红黑树的multiset的效率极差。手动建堆的效率相比prio
大于等于 不等式 需要取直线 右侧区域 ; 小宇等于 不等式 需要取直线 左侧区域 ;
如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
numpy创建数组(矩阵) 创建数组 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) c = np.arange(1, 6) # np.arange用法:arange(start,stop,step,dtype=None) 数组的类名和数据的类型 In [1]: type(a) Out[1]: numpy.ndarray In [2]: a.dtype Out[2]: dtype('int64') # 常
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