关于SPFA算法的优化方式 这篇随笔讲解信息学奥林匹克竞赛中图论部分的求最短路算法SPFA的两种优化方式.学习这两种优化算法需要有SPFA朴素算法的学习经验.在本随笔中SPFA朴素算法的相关知识将不予赘述. 上课! No.1 SLF优化(Small Label First) 顾名思义,这种优化采用的方式是把较小元素提前. 就像dijkstra算法的堆优化一样.我们在求解最短路算法的时候是采取对图的遍历,每次求最小边的一个过程,为了寻找最小边,我们需要枚举每一条出边,如果我们一上来就找到这个边,那

转载:大佬博客 最近想到了许多优化spfa的方法,这里想写个日报与大家探讨下 前置知识:spfa(不带任何优化) 由于使用较多 STLSTL ,本文中所有代码的评测均开启 O_2O2​ 优化 对一些数组的定义: dis[i]dis[i] : 起点到 ii 的最短路径(目前) inq[i]inq[i] : ii 是否存在队列当中 现在进入正题 1.一些简单的优化(?) SLF(Small Label First)优化 在使用queue作为spfa的辅助数据结构时,将队列替换为双端队列,每当插入元素

spfa的SLF优化就是small label first 优化,当加入一个新点v的时候如果此时的dis[v]比队首dis[q.front()]还要小的话,就把v点加入到队首,否则把他加入到队尾,因为先扩展最小的点可以尽量使程序尽早的结束,一种方法可以用模拟队列,head,tail,但是由于不知道q的数组开多大,所有用双端队列deque<int>q更好些 模板: void spfa(int s) { deque<int>q; memset(dis,inf,sizeof(dis));

ListView的优化 对于ListView来说,应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面个大家介绍一下两种常见的优化方式. 1.条目复用优化 其实listview的工作原理就是,listview在请求屏幕可见的item数时,convertView在getVIew中是null 的. 但是当屏幕向下滑动的时候(比如该屏幕尺寸可显示7条teim),在item1被隐藏,此时出现item8时,covertView的值就不为null 了,因为item1去填充它. 而如果不做复用处理的话,

原网址:https://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/50697519 hive在实际的应用过程中,大部份分情况都会涉及到不同的表格的连接, 例如在进行两个table的join的时候,利用MR的思想会消耗大量的内存,磁盘的IO,大幅度的影响性能,因为shuffle真的好令人担心啊,总之,就是各种问题都是由他产生的. 下面介绍一下涉及hive在join的时候的优化方式. 第一:在map端产生join         mapJoin的主要意思就是,当链

Oracle的优化器有两种优化方式,即基于规则的优化方式(rule-based optimization 简称RBO)和基于代价的优化方式(cost-based optimization 简称CBO),在oralce 8以及以后的版本,Oracle强烈推荐CBO的方式. ▶ RBO方式:oralce在分析语句时所遵循的是oralce内部预定的一些规则,比如我们常见的,where子句中有索引时去走索引. ▶ CBO方式:它是看语句的代价,这里的代价主要是CPU和内存.优化器在判断是否使用这种方式时

标签:闲扯 SPFA的小优化 1. 向队尾加入元素时,如果它比对首还优,就把把它直接和队首交换. 拿一个双端队列来实现 (手写 , head ,tail   STLdeque亲测及其慢) 这个小优化其实有点用  被卡成90分时可以试试 =.= if(dis[head]>dis[tail])swap(q[head],q[tail]); 2.求S到T的最短路时 ,如果当前点比dis[T]还弱, 就不要它了 ~

首先声明,本博文部分内容仅仅适用于ACM竞赛,并不适用于NOIP与OI竞赛,违规使用可能会遭竞赛处理,请慎重使用!遭遇任何情况都与本人无关哈=7= 我也不想搞得那么严肃的,但真的有些函数在NOIP与OI竞赛中有相关规定不能使用,详细我也不知道各位要了解请自行去找比赛要求咯,当然在ACM竞赛中,没有限制函数,所以所有内容都适用于ACM竞赛. 那么什么是卡常数呢,简单来说就是你和某神犇算法思路一样,结果他的AC了,你的TLE,复杂来说就是程序被卡常数,一般指程序虽然渐进复杂度可以接受,但是由于实现/

这篇文章是我阅读 Web Performance 101 之后的进行的粗糙的翻译作为笔记,英语还行的童鞋可以直接看原文. 这篇文章主要介绍了现代 web 加载性能(注意不涉及代码算法等),学习为什么加载性能很重要.有哪些优化的方法以及有哪些工具可以帮助我们对网站进行优化. 为什么性能优化很重要? 首先,加载缓慢的网站让人很不舒服! 最明显的例子就是当一个移动网站加载太慢的时候,用户体验如同观看一部恐怖电影. 图片来源: Luke Wroblewski 第二,网站性能直接影响你的产品质量. --

原文:MySQL性能优化(一):优化方式 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/81047715 一:简介 MySQL性能优化是通过优化各个方面的,不仅仅是优化SQL语句这一方面,而是通过各各方面的优化,每个地方优化一些,这样整体性能就会有明显的提升. 二:优化方式 1. 优化数据库表结构的设计 为什么数据库表的设计会影响性能?

前言 很多开发者在工作中一直和UI打交道,所以认为UI非常的简单! 事实上对于90%的开发者来说,不知道UI的本质原理. 虽然在开发中,我们在接到产品的UI需求之后,可以走捷径照抄大型APP代码,但是copy来的代码一旦出了问题,也只是百度或者靠猜的方案去解决. 真正高级的工程师也会使用别人的代码,但是他们深入理解了高级UI的原理及性能优化方法,就能避免卡顿的情况. 相信大家多多少少看过一些高级UI原理的文章,但是一到用的时候就不知道了,本文就给大家讲清楚! 从生命周期分析UI原理 Activi

Redis的每个键值都是使用一个redisObject结构体保存的,redisObject的定义如下: typedef struct redisObject { unsigned type:4; unsigned notused:2; /* Not used */ unsigned encoding:4; unsigned lru:22; /* lru time (relative to server.lruclock) */ int refcount; void *ptr; } robj; 1

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 作者:景云丽.卢浩.宋源栋 GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 引言 批量更新数据,不同于这种 update a=a+1 where pk > 500,而是需要对每一行进行单独更新 update a=1 where pk=1;update a=12 where pk=7;... 这样连续多行update语句的场景,是少见的. 可以说是偶

前言 本文选题都较为基础,仅用于展示优化方式,如果是要找题单而不是看基础概念,请忽略本文. 本文包含一些常见的dp优化("√"表示下文会进行展示,没"√"表示暂时还咕着):前缀和优化(√).单调队列优化(√).斜率优化(√).四边形不等式优化.数据结构优化-- 由于写本文主要是记录蒟蒻的dp优化学习过程,所以可能很不完善,也会有很多错误 (?) .推荐看巨佬的:[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 - 辰星凌 1. 前缀和优化dp 进行状态转移时,如果发现需加上前

导读 Linux是一个可控性强的,安全高效的操作系统.本文只讨论Linux下文件的读写机制,不涉及不同读取方式如read,fread,cin等的对比,这些读取方式本质上都是调用系统api read,只是做了不同封装.以下所有测试均使用open, read, write这一套系统api 缓存 缓存是用来减少高速设备访问低速设备所需平均时间的组件,文件读写涉及到计算机内存和磁盘,内存操作速度远远大于磁盘,如果每次调用read,write都去直接操作磁盘,一方面速度会被限制,一方面也会降低磁盘使用寿命

一.核心性质:三角不等式.最短路满足d[v]<=d[u]+w(u,v) 二.SPFA两种实现: 常见的是基于bfs的,这是直接对bellman-ford用队列维护.根据最短路的长度最长为(n-1),以点入队n次判负环.适用于拓扑关系较强的环境. 基于dfs的实现与前者本质相同.但实现了迭代的连续性,从而可以以搜到栈内的点来判正负环.但因迭代而导致耗时较多,易超时. 精髓:只保存有用的状态. 三.求解最短路中两种实现方法的分析: bfs:某个点出队前可以被二次更新,从而使更优解替代次解,并用优解对

1        介绍 1.1     处理流程 当MYSQL 收到一条查询请求时,会首先通过关键字对SQL语句进行解析,生成一颗“解析树”,然后预处理器会校验“解析树”是否合法(主要校验数据列和表明是否存在,别名是否有歧义等),当“解析树”被认为合法后,查询优化器会对这颗“解析树”进行优化,并确定它认为最完美的执行计划. 1.2     衡量标准 MYSQL查询优化器衡量某个执行计划是否完美的标准是“使用该执行计划时的成本”,该成本的最小单位是读取一个4K数据页的成本. 下面图中的数据说明,当

react 组件渲染分为初始化渲染和更新渲染,当我们更新某个组件的时候,只是想关键路径上组件的render,但react的默认做法是调用所以组件的reder,再生成虚拟dom进行对比,如不变则不进行更新.这样的render和虚拟DOM的对比明显是在浪费. React的优化是基于shouldComponentUpdate的,该生命周期默认返回true,所以一旦prop或state有任何变化,都会引起重新render.shouldComponentUpdate 有两个参数,一个是nextProps,

The Shortest Path in Nya Graph Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7981    Accepted Submission(s): 1794 Problem Description This is a very easy problem, your task is just calculate e

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2544 题目大意:找点1到点n的最短路(无向图) 练一下最短路... dijkstra+队列优化: #include<iostream> #include<functional> #include<vector> #include<queue> using namespace std; typedef pair<int, int> p;//first是