buddy算法是用来做内存管理的经典算法,目的是为了解决内存的外碎片.避免外碎片的方法有两种: 1,利用分页单元把一组非连续的空闲页框映射到非连续的线性地址区间. 2,开发适当的技术来记录现存的空闲连续页框块的情况,以尽量避免为满足对小块的请求而把大块的空闲块进行分割. 基于下面三种原因,内核选择第二种避免方法: 在某些情况下,连续的页框确实必要. 即使连续页框的分配不是很必要,它在保持内核页表不变方面所起的作用也是不容忽视的.假如修改页表,则导致平均访存次数增加,从而频繁刷新TLB. 通过4M

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径.它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止 ###基本思想 通过Dijkstra计算图G中的最短路径时,需要指定起点s(即从顶点s开始计算). 此外,引进两个集合S和U.S的作用是记录已求出最短路径的顶点(以及相应的最短路径长度),而U则是记录还未求出最短路径的顶点(以及该顶点到起点s的距离). 初始时,S中只有起点s:U中是除s之外的顶点,并且U中顶点的路径是"起点

核心数据结构 linux 2.6 的内存管理支持NUMA(Non Uniform Memory Access Achitecture),即非一致内存访问体系,在该体系中存在多个CPU,并且拥有分离的存储器以及共享存储器.因此在linux的代码中将每一个CPU的可访问内存定义为一个内存节点.总体上linux采取了节点.域.页面三级结构描述物理内存,核心数据结构如下: typedef struct pglist_data { //内存节点数据结构 struct zone node_zones[MAX

前言:本人最近在看<大话数据结构>字符串模式匹配算法的内容,但是看得很迷糊,这本书中这块的内容感觉基本是严蔚敏<数据结构>的一个翻版,此书中给出的代码实现确实非常精炼,但是个人感觉不是很好理解. 截止到目前为止,讲解KMP算法的文章,个人比较推荐有两篇: http://www.cnblogs.com/c-cloud/p/3224788.html http://www.matrix67.com/blog/archives/115 这两篇文章的解释基本思路是一致的,前者提到的部分匹配值

前言 之前对kmp算法虽然了解它的原理,即求出P0···Pi的最大相同前后缀长度k. 但是问题在于如何求出这个最大前后缀长度呢? 我觉得网上很多帖子都说的不是很清楚,总感觉没有把那层纸戳破, 后来翻看算法导论32章 字符串匹配,虽然讲到了对前后缀计算的正确性,但是大量的推理证明不大好理解,没有与程序结合起来讲. 今天我在这里讲一讲我的一些理解,希望大家多多指教,如果有不清楚的或错误的请给我留言. 1.kmp算法的原理: 部分内容转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/

一步一步理解Paxos算法 背景 Paxos 算法是Lamport于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视,使Lamport在八年后重新发表到 TOCS上.即便如此paxos算法还是没有得到重视,2001年Lamport用可读性比较强的叙述性语言给出算法描述.可见Lamport对 paxos算法情有独钟.近几年paxos算法的普遍使用也证明它在分布式一致性算法中的重要地位.06年google的三篇论文初现“云”的端倪,其中的chubby锁服务使用p

简单的理解deflate算法 最近做压缩算法. 用到了deflate压缩算法,  找了很多资料,  这篇文章算是讲的比较易懂的, 这篇文章不长,但却浅显易懂, 基本上涵盖了我想要知道的所有要点. 翻译出来, 留存.    可能对正在学习或者准备学习deflate算法的童鞋有所帮助. 先说一下deflate算法吧.  deflate是zip压缩文件的默认算法.   其实deflate现在不光用在zip文件中, 在7z, xz等其他的压缩文件中都用.   实际上deflate只是一种压缩数据流的算法

KMP(The Knuth-Morris-Pratt Algorithm)算法用于字符串匹配,从字符串中找出给定的子字符串.但它并不是很好理解和掌握.而理解它概念中的部分匹配表,是理解 KMP 算法的关键. 这里的讨论绕开其背后晦涩难懂的逻辑,着重从其运用上来理解它. 字符串查找 比如从字符串 abcdef 中找出 abcdg 子字符串. 朴素的解法,我们可以这样做, 分别取出第一位进行匹配,如果相同再取出各自的第二位. 如果不同,则将索引后移一位,从总字符串第二位开始,重复步骤一. 这种朴素解

理解DeepBox算法 基本情况 论文发表在ICCV2015,作者是Berkeley的博士生Weicheng Kuo: @inproceedings{KuoICCV15DeepBox, Author = {Weicheng Kuo, Bharath Hariharan, Jitendra Malik}, Title = {DeepBox:Learning Objectness with Convolutional Networks}, Booktitle = {International Con

https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc 如果使用基于最大似然估计的模型,模型中存在隐变量,就要用EM算法做参数估计.个人认为,理解EM算法背后的idea,远比看懂它的数学推导重要.idea会让你有一个直观的感受,从而明白算法的合理性,数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已.打个比方,一个梨很甜,用数学的语言可以表述为糖分含量90%,但只有亲自咬一口,你才能真正感觉到这个梨有多甜,也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的.如果EM是个梨,

/** 题目: uva11383 Golden Tiger Claw 深入理解km算法 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-11383 题意:lv 思路:lrj训练指南P351,少林决胜,理解km算法.求一个最大权匹配. */ #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <vector> #include <cmath> #in

原文地址:http://www.ittenyear.com/414/rsa/ 怎么理解RSA算法 能够把非对称加密算法里的公钥想象成一个带锁的箱子,把私钥想象成一把钥匙 能够把对称加密算法里的密钥想象成箱子和钥匙的组合 HTTPS使用了非对称加密和对称加密的组合:RSA和DES的组合就是,用DES把用户数据加密,然后把DES的密钥用RSA的公钥加密,这样用户数据和DES的密钥都是安全的,就像是把用户数据锁在了DES的箱子里,然后把DES的钥匙锁在了RSA的箱子里,而RSA的钥匙在server端保

如何更好理解Peterson算法? 1 Peterson算法提出的背景 在我们讲述Peterson算法之间,我们先了解一下Peterson算法提出前的背景(即:在这个算法提出之前,前人们都做了哪些工作)这对于我们之后理解Peterson算法有很大的裨益. Peterson 算法是基于双线程互斥访问的LockOne与LockTwo算法而来.LockOne算法使用一个 flag 布尔数组,LockTwo 使用一个 turn的整型量,都实现了互斥,但是都存在死锁的可能.Peterson 算法把这两种算

先简单介绍一下最短路径: 最短路径是啥?就是一个带边值的图中从某一个顶点到另外一个顶点的最短路径. 官方定义:对于内网图而言,最短路径是指两顶点之间经过的边上权值之和最小的路径. 并且我们称路径上的第一个顶点为源点,最后一个顶点为终点. 由于非内网图没有边上的权值,所谓的最短路径其实是指两顶点之间经过的边数最少的路径. 我们时常会面临着对路径选择的决策问题,例如在中国的一些一线城市如北京.上海.广州.深圳等,一般从A点到到达B点都要通过几次地铁.公交的换乘才可以到达. 有些朋友想用最短对的时间,

一.概述 RSA算法是1977年由Ron Rivest.Adi Shamir 和 Leonard Adleman三人组在论文A Method for Obtaining Digital Signatures and Public-Key Cryptosystems提出的公钥加密算法.由于加密与解密使用不同的秘钥,从而回避了秘钥配送问题,还可以用于数字签名.该算法的诞生很大程度上有受到了论文New Directions in Cryptography(由Whitfield Diffie和Marti

有些算法,适合从它产生的动机,如何设计与解决问题这样正向地去介绍.但KMP算法真的不适合这样去学.最好的办法是先搞清楚它所用的数据结构是什么,再搞清楚怎么用,最后为什么的问题就会有恍然大悟的感觉.我试着从这个思路再介绍一下.大家只需要记住一点,PMT是什么东西.然后自己临时推这个算法也是能推出来的,完全不需要死记硬背.KMP算法的核心,是一个被称为部分匹配表(Partial Match Table)的数组.我觉得理解KMP的最大障碍就是很多人在看了很多关于KMP的文章之后,仍然搞不懂PMT中的值

理解算法确实是欲速则不达,唯有一步一步慢慢看懂,然后突然觉得写的真的太好了,那才是真的有所理解了. Adaboost的两点关键点: 1. 如何根据弱模型的表现更新训练集的权重: 2. 如何根据弱模型的表现决定弱模型的话语权 算法步骤: 从训练数据中训练出一系列的弱分类器,然后把这些弱分类器集成为一个强分类器,这里并没有继续对强分类器继续合成. 给定一个训练数据集T={(x1,y1), (x2,y2)…(xN,yN)},其中实例,而实例空间,yi属于标记集合{-1,+1},Adaboost的目的就

背景   Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的”La”,此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法.由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视,使Lamport在八年后重新发表到TOCS上[2].即便如此paxos算法还是没有得到重视,2001年Lamport用可读性比较强的叙述性语言给出算法描述[3].可见Lamport对paxos算法情有独钟.近几年paxos算法的普遍使用也证明它在分布式一致性算法中的重要地位.06年g

本文转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827 1. 引言 本KMP原文最初写于2年多前的2011年12月,因当时初次接触KMP,思路混乱导致写也写得混乱.所以一直想找机会重新写下KMP,但苦于一直以来对KMP的理解始终不够,故才迟迟没有修改本文. 然近期因开了个算法班,班上专门讲解数据结构.面试.算法,才再次仔细回顾了这个KMP,在综合了一些网友的理解.以及算法班的两位讲师朋友曹博.邹博的理解之后,写了9张PPT,发在微博

最长回文子串这个问题的Manacher算法,看了很多博客,好不容易理解了,做一下记录. 这个算法的核心就是:将已经查询过的子字符串的最右端下标保存下来,在计算下标为i的回文字符串时,不需要从左右相邻的地方开始比较遍历,而是从某个初始值开始. 那么求这个初值就是该算法的关键. 1.字符串的初始化 先将字符串的每两个字符之间插入标识符,如“#”,然后在头尾也插入,插入什么符号这个其实影响不大.我是在头部和尾部也插入的“#”.这一步是为了让对称轴都在字符串数组中. 实例字符串 abada --> #a