链式存储结构的优点: 结点空间可以动态申请和释放。 数据元素的逻辑次序靠结点的指针来指示，插入和删除时不需要移动数据元素。 链式存储结构的缺点: 存储密度小，每个结点的指针域需额外占用存储空间。...当每个结点的数据域所占字节不多时，指针域所占存储空间的比重显得很大。 链式存储结构是非随机存取结构。对任一结点的操作都要从头指针依指针链查找到该结点，这增加了算法的复杂度。...存储密度 存储密度是指结点数据本身所占的存储量和整个结点结构中所占的存储量之比，即: 存储密度 = 结点数据本身占用的空间 / 结点占用的空间总量 ?...结点的数据域a1占8个字节，地址域占4个字节，所以存储密度 = 8 / 12 = 67% 一般地，存储密度越大，存储空间的利用率就越高。...显然，顺序表的存储密度为1 (100%) ，而链表的存储密度小于1。 ?
在比较 C 和 Python 的 Socket 性能时，主要考虑以下几个方面：运行时性能：C 是编译型语言，生成的机器代码运行速度更快，通常能够提供更低的延迟和更高的吞吐量。...Python 是解释型语言，运行时有一定的开销，性能通常会比 C 慢。资源使用：C 程序通常使用更少的内存和 CPU 资源，适合高性能和资源受限的环境。...C 也有丰富的库支持，但使用起来复杂度较高（如 POSIX sockets、libevent 等）。下面通过一个简单的 TCP Echo Server 示例来比较 C 和 Python 的实现。...1、问题背景在使用C和Python进行Socket编程时，人们经常会想知道哪种语言的性能更好。这个问题的背景是，Python的Socket实现是基于C实现的，因此理论上二者的性能应该相差不大。...然而，由于C语言具有更底层的访问权限，人们猜测C语言在Socket编程中可能具有更好的性能。2、解决方案为了解决这个问题，我们可以通过实际的基准测试来比较C和Python的Socket性能。
Laravel Herd和最近很火的ServBay都是为 Web 开发者提供PHP开发环境的优秀工具，并且专注于简化开发流程的提高效率。那它们各自有什么性能特点呢？开发者又该如何来选择？...它还具有干净的系统环境，支持内网穿透，以及本地网站共享给其他协作人员的功能。...ServBay 的一个关键特点是能够快速切换不同的软件版本。这种灵活性对于需要在不同环境中测试和部署应用程序的开发者至关重要。...Laravel Herd更新维护比较慢，有更新不及时的情况。Laravel Herd 更适用于专注于 Laravel 的后端开发者。...ServBay的覆盖范围更广，包含了从Nodejs开发的前端Web开发者和使用PHP开发的后端开发者，特别是需要测试代码在不同版本组件中运行表现的全栈Web开发者。
java与c#都支持反射，但是从网络上搜索两大阵营对于反射的态度，基本上.net开发人员都建议慎用反射，因为会有性能开销；反到是java阵营里好象在大量肆无忌惮的使用反射。...于是写了下面的测试代码： c#版的: ?...{ 9 return (int)i + (int)j; 10 } 11 } 12 } 然后在一个Console控制台里反射Model项目生成的dll...，并调用Person类的Private方法 1 using System; 2 using System.Diagnostics; 3 using System.Reflection; 4...： 1000000次反射，平均耗时：0.000301毫秒/次 1000000 单就这个示例而言，java的反射效率整整高出了c#10倍，难道是我姿势不对？
B 优点：简单、均匀 缺点：需要提前知道键值的分布情况 适用场景：范围比较集中，每个数据分配一个唯一位置 2、除留余数法（常用） 假设 哈希表 的大小为 m 函数原型：HashI = key %...，直接扩容就好了，当然扩容后也需要重新建立映射关系 开散列 中进行查找时，需要先根据 哈希值 找到对应位置，并在 单链表 中进行遍历 一般情况下，单链表的长度不会太长的，因为扩容后，整体长度会降低 如果...4.1、使用 哈希表 版的 unordered_set / unordered_map 与 红黑树 版的 set / map 在功能上 没有差别 可以直接无缝衔接 关于 set 和 map 的使用 详见...4.3、性能对比 下面是性能测试代码，包含 大量重复、部分重复、完全有序 三组测试用例，分别从 插入、查找、删除 三个维度进行对比 注：测试性能用的是 Release 版，这里的基础数据量为 100 w...(auto e : v) { us.find(e); } size_t end4 = clock(); cout unordered_set find:" << end4 - begin4
unordered_multiset：与 unordered_set 相似，但允许包含重复元素。 unordered_map：一个键值对的容器，每个键只能出现一次，键是唯一的。...哈希函数与相等比较器：可以指定自定义的哈希函数和比较器，适用于自定义类型和不同的哈希策略。...二、unordered_set 和 unordered_map 的基本操作 2.1 unordered_set 的基本用法 unordered_set 是一个集合，用于存储唯一的元素，元素的顺序是无序的...负载因子过高会影响性能，通常哈希表会在负载因子达到一定值时扩容。 哈希表的操作，如插入、删除、查找，在理想情况下的时间复杂度为 O(1) 。...这是因为哈希表可以通过哈希函数将键快速映射到对应的存储位置。 3.2 哈希函数 哈希函数是哈希表性能的核心，其目的是将键均匀地分布在哈希表的桶中，减少冲突的发生。
一、顺序表和链表的区别（其他链表存在缺陷，比较意义不大，这里用带头双向循环链表与顺序表进行比较） 不同点 顺序表 链表（带头双向循环） 存储空间上 物理上一定连续 逻辑上连续，但物理上不一定连 续 随机访问...但是链表有个比较大的缺陷是不支持随机访问（用下标访问），如果大家学过C++的STL,就会发现链表的排序比起顺序表来说没有优势，此外如二分查找等场景都需要使用顺序表或者说数组。...总的来说，顺序表在存储空间连续、支持随机访问等方面占有优势，链表在没有容量和任意位置插入方面占优势。顺序表与链表是互补，各有优势。...2.2顺序表和链表缓存利用的比较 像顺序表和链表中的数据较大，是加载到缓存中的，CPU执行指令之前，会先拿链表或顺序表的地址，判断数据在不在缓存中，如果数据在缓存中，叫做缓存吗，命中，可以直接访问缓存；...所以链表的缓存命中率较低。 详解及补充知识（本文仅为比较顺序表及链表，相关缓存与知识可以看下文） 与程序员相关的CPU缓存知识
第三个模板参数 Pred（仿函数）：unordered_set 默认要求Key支持比较相等，不需要支持比较大小，这是因为 unordered_set 的底层是哈希表（哈希桶）， 其实现不需要比较Key的大小...，但其Find函数和Erase函数需要比较Key是否相等。...unordered_set 和 set的第三个差异是性能上的差异，unordered_set 的增删查操作是 O (1) 的时间复杂度，而set 的 增删查操作是 O(logN) 的时间复杂度，unordered_set...因为这种方式本质是将原本哈希表的数据复制到新哈希表里，需要 new 出新节点；当将新哈希表与旧哈希表交换后，此时新哈希表挂着原来的链表数据，由于新哈希表是局部对象，出了作用域会调用哈希表的析构函数（当然这里还没写...与单链表的删除类似，找删除节点的过程要记录其前一个节点，也要特殊处理删除头节点的情况，也比较容易，不做解释。
，我们需要对其进行改造，完善哈希桶，使其最终能封装出 unordered_set 与 unordered_map ---- ️正文 1、哈希表的完善 1.1、拷贝与赋值 单链表 是我们自己写的，其中涉及到了...、商品名称 与 价格、中文单词 与 英文释义 总之，字符串是一种非常常见的数据类型 而在我们实现的哈希表中，只考虑 整型 的存储情况，即直接用 key % capacity 计算哈希值，如果把整型换成...(*this == it); } //++ 的实现 Node* _node; //迭代器 }; 关于 迭代器类 比较麻烦的就是 operator++() 先来说说移动逻辑： 如果当前所在桶中还有数据...的返回值变成了 iterator 对于 哈希表 类来说，主要改动其实就两个：模板参数的改变、获取哈希表对象 key 值 如此一来，unordered_set 与 unordered_map 只需要提供符合自己特色的...和 unordered_map 就算是完成了 ---- 3、性能测试 将自己封装的 unordered_set 与库中的 unordered_set 进行性能对比（Release 模式下） void
Hive去重统计 相信使用Hive的人平时会经常用到去重统计之类的吧，但是好像平时很少关注这个去重的性能问题，但是当一个表的数据量非常大的时候，会发现一个简单的count(distinct order_no...sql性能如何。...minutes 16 seconds 920 msec OK _c0 763191489 Time taken: 244.192 seconds, Fetched: 1 row(s) 结论:第二种写法的性能是第一种的...，都倾斜到一个reducer这样性能能不低么？...具体来说得看具体情况，直接使用distinct可读性好，数据量如果不大的话推荐使用，如果数据太大了，性能受到影响了，再考虑优化。
最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同 unordered_map...第一个元素的const迭代器 cend 返回unordered_set最后一个元素下一个位置的const迭代器 unordered_set的查询 函数声明 功能介绍 iterator find(const...(开链法)，首先对关键码集合用散列函数计算散列地址，具有相同地址的关键码归于同一子集合，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中 注意：开散列中每个桶中放的都是发生哈希冲突的元素...，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可 能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希 表进行增容，那该条件怎么确认呢？...只有这样，我们才能在复杂多变的数据处理环境中，始终保持高效、稳定、安全的性能表现 希望各位在未来的学习与工作中，保持对知识的渴望与追求，勇于挑战自我，不断探索未知领域。
性能比较这里的性能比较就不用map和unordered_map做比较了，用set和unordered_set做比较。...endl;return 0;}对set和unordered_set的insert性能进行比较（在release下跑）在100w个数据下有大量重复值（随机数最多可以产生32768个），可以看到unordered_set...图片对set和unordered_set的find性能进行比较（在debug下跑）在release下跑编译器会优化掉，set和unordered_set find所用的时间都是0,无法得出结论。...综上，在find这层，红黑树即使是最强形态还是比不过unordered_set图片对set和unordered_set的erase性能进行比较（在release下跑）在100w个数据下有大量重复值（随机数最多可以产生...那么有没有一种结构，可以让其在查询元素的时候可以不经过比较或者少量比较在结构中得到要搜索的元素呢？有！哈希表。通过哈希函数使元素存储位置直接与关键码进行一一映射联系，那么在查询的元素的时候就很快。
我们知道，最近腾讯云Elasticsearch service上提供了新版本7.14.2，这次版本更新较为低调，相对于原厂每月发版的节奏，国内的云厂商相对比较谨慎，通常是在原厂版本发布多月之后，才会选择一个稳定的版本在公有云的托管服务上提供版本更新...本文主要集中在性能测试方面，以Elastic官方的压测工具esrally为主，选择其中一个比较典型的数据集奉上压测数据。...，我们可以更清晰比较7.10与7.14的不同 测试方案 为保证两个版本之间的测试环境一致性，将采取如下的测试步骤： 与esrally服务器所在的vpc中，创建一个3节点的7.10.1版本的es集群 [image.png...text改为match_only_text Heap used for norms 减少了 88%， 其原因相同，因为match_only_text关闭了与评分相关的数据索引 索引速度有所加快，原因同上...而以下关于聚合分析的性能优化，无法在压测中体现 [image.png] 总结 7.14.2相对于7.10.1最重要的更新莫过于可搜索快照以及运行时字段，对于这两个功能的合理利用可以大幅减少数据存储的成本
最近项目对性能要求比较高，所以就换成了使用 TCP 协议。并对二者的性能进行了一个简单的测试。...结论：使用 TCP 连接，可以节省在建立连接时的性能消耗。对于进行大量连接时，相对 HTTP 有比较明显的性能提升。...结论： 当使用单个连接传输大数据量时，速度则主要取决于数据序列化及网络传输速度，由于 Http 也是基于 TCP 进行传输的，所以作用较小。...之前由于需要也进行过各种性能测试。经常懒得进行最直接的测试，而是直接使用应用程序中的环境进行测试。...以后要做性能测试，就一定要严谨，要在测试前想好纯净的测试用例，编写正式、直接的测试代码，这样其实是最省时的方法。
函数被用来检查表中是否已经存在与 data 相同的元素。...在此位置上可以通过链表查找目标元素。 遍历链表：从桶的链表头开始，逐一检查每个节点的键值。如果找到与 key 匹配的节点，则返回指向该节点的迭代器。..._node; } 比较两个迭代器是否指向不同的节点。 用于迭代结束检查，若 _node 指针不同则返回 true，表示未到达结束。..._node; } 比较两个迭代器是否指向相同的节点。 若 _node 指针相同，则返回 true，用于判断两个迭代器是否相等。...与 unordered_set 类似，unordered_map 也依赖 HashTable 实现底层存储。
这些容器通过哈希函数将元素映射到数组的索引上，从而实现了接近O(1)的平均时间复杂度操作，极大地提升了程序性能。...，则为K KeyOfT：通过T来获取key的一个仿函数类 HF: 哈希函数仿函数对象类型，哈希函数使用除留余数法，需要将Key转换为整形数字才能 取模 // unordered_set 与 unordered_set...总结 在本文的探索之旅中，我们深入剖析了unordered_map与unordered_set的内部机制，并通过模拟实现这两个容器，不仅加深了对哈希表这一重要数据结构的理解，还锻炼了编程能力和问题解决能力...通过模拟实现，我们亲手构建了哈希表，从简单的数组加链表结构，到动态扩容、再哈希等高级特性的实现，每一步都充满了挑战与收获。...这个过程中，我们深刻体会到了数据结构设计的精妙之处，也学会了如何在实践中不断优化和调整我们的设计 unordered_map与unordered_set等无序容器将在更多领域发挥重要作用。
最好的查询是，进行很少的比较次数就能够将元素找到，因此在C++11中，STL又提供了4个unordered系列的关联式容器，这四个容器与红黑树结构的关联式容器使用方式基本类似，只是其底层结构不同，这次对...1.2 unordered_set 有需要了解的可以点这个链接： unordered_set的文档说明 unordered_set的构造 unordered_set的容量 unordered_set...= s.end()) { cout << *it << " "; ++it; } cout << endl; } 比较unordered_set和set的插入查找删除的效率： int test_set2...，每一个子集合称为一个桶，各个桶中的元素通过一个单链表链接起来，各链表的头结点存储在哈希表中。...}； 开散列增容 桶的个数是一定的，随着元素的不断插入，每个桶中元素的个数不断增多，极端情况下，可能会导致一个桶中链表节点非常多，会影响的哈希表的性能，因此在一定条件下需要对哈希表进行增容，那该条件怎么确认呢
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...（内附性能比较的实测数据） 2017-12-07 15:30 小伙伴告诉我，List.Find 方法比 List.FirstOrDefault...50000000 长度的则可以减少影响： ? 然而结论居然是——for 比 foreach 有“轻微”的性能优势！这与 Find 和 FirstOrDefault 两倍的性能差异就小多了。...▲ 调用 For 和 Foreach 性能相比于直接写 for 和 foreach 有轻微的损失，但是调用 For 和调用 Foreach 却并没有两倍的性能差异，虽然方法的实现与 Find 和 FirstOrDefault...可以发现，即便是数组，其性能也赶不上原生的 Find。
本文将深入探讨 unordered_map 和 unordered_set 的特性、使用方法，以及与有序容器的性能比较。...性能： unordered_map 和 unordered_set 在大多数情况下性能优于 map 和 set，尤其是在频繁查找和插入的场景。...4.2 自定义比较函数 除了自定义哈希函数外，还可以为 unordered_map 和 unordered_set 定义自定义的比较函数。...4.2.1 unordered_set 的自定义比较示例 下面的示例展示了如何定义一个 unordered_set，用于存储自定义的 Point 类型，并定义自定义哈希和比较函数。...通过深入理解它们的特性、操作和应用场景，我们可以在算法竞赛、数据处理等场景中将其用于去重、统计与快速查找，从而大幅提升程序性能。
本文旨在通过设计和实现一个基准测试，对比泛型与interface{}在Go语言中的性能差异，以期为开发者提供更为精确的性能参考。...泛型与interface{}简介 在Go语言中，interface{}被广泛用于实现类型的泛化处理，它可以接受任何类型的值。...设计基准测试 测试目标 本基准测试旨在评估和比较在以下两种情况下的性能： 使用interface{}进行数据处理。 使用泛型进行数据处理。...这种差异虽然极小，但在极高的迭代次数下可能会显现出微小的性能优势。 两种方法在内存分配和分配次数上均为0，表明在这两种比较操作中并没有发生堆内存分配。...然而，在性能敏感或者需要大量重复计算的场景下，即使是微小的性能改进也可能是有益的。
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