随着VMware虚拟机使用时间的增长,其所占用的空间也越来越大,本文来说说怎么给VMware虚拟机占用的空间进行瘦身. 方法一:VMware自带的清理磁盘这个方法是VMware自带,具有普适性,对快照等文件不造成影响.步骤如下:1.将要清理的虚拟机关机.2.右键该虚拟机——>管理——>清理磁盘,VMware会自动提示可清理的磁盘大小,点击确定等待清理完毕即可. 方法二:VMware自带的碎片整理和压缩这个方法也是VMware自带,具有普适性,对快照等文件不造成影响.碎片整理花费时间可能比较长,

Online Judge:Luogu-P2160 Label:思维题,Dp,空间优化 题面: 题目描述 给\(N\)本书,每本书有高度\(Hi\),厚度\(Ti\).要摆在一个三层的书架上. 书架的宽是每层书厚度和的最大值.书架的高度是每层最高书的高度之和. 求如何放书,使得书架的面积最小. 输入 第一行一个整数\(n\),表示书本的个数. 接下来\(n\)行,每行2个整数,表示每本书的高度和厚度. 输出 输出一个整数,表示书架的最小面积. 样例 Input 4 220 29 195 20 20

剑指 Offer 60. n个骰子的点数 Offer_60 题目详情 题解分析 package com.walegarrett.offer; /** * @Author WaleGarrett * @Date 2021/2/12 18:29 */ /** * 题目描述:把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为s.输入n,打印出s的所有可能的值出现的概率. * 你需要用一个浮点数数组返回答案,其中第 i 个元素代表这 n 个骰子所能掷出的点数集合中第 i 小的那个的概率. */ impor

树形dp空间优化 介绍 有时题目会告诉我们n叉树的最大层数,或者给出一个完全n叉树树,直接做树形dp会爆空间时,就可以用这个优化方法. 多数树形dp都是先dfs到子树,再合并到根上,显然当合并到根上时子树的信息没有意义了,这就浪费了空间. 举个例子: 一般的解法会用f[i(1~5)] 但在合并到2后,f[3] f[4]没用了,这时我们就可以用这些空间存5的信息. 实现 定义dfn,注意这里的dfn与dfs需有区别. 以下手动模拟dfs 当前点 dfn 1          1 2       

最近随着对tarjan算法理解的加深,我发现用另外一种途径实现tarjan的方法,且可以省去DFN数组,大大节省了空间.经过大量测试,已经无误.以下将分阶段阐述进行优化的过程. 第一阶段 下面来说一下我做出此优化的思路.设任意两个节点为u,v.纵观整个tarjan算法,我们发现,DFN数组被调用的地方只有两个:在搜索中将DFN[u]与low[v]比较大小和在回溯中与low[u]比较是否相等.我在这里将DFN的职责分别分给low与flag. (一)在比较大小时将low[v],low[u]直接比较,

To the moon Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 8372    Accepted Submission(s): 1986 Problem Description BackgroundTo The Moon is a independent game released in November 2011, it is

题意:给定带点权的树,问多少个连通块,其乘积<=M; N<=2000,M<1e6; 思路:连通块-->分治: 由于普通的树DP在合并的时候复杂度会高一个M,所以用依赖背包来做. (当然,由于体积分布是离散的,可能有些选手用map也可以过,这样避免了每次都for(i,1,M),取决于数据吧). 那么现在的复杂度就是O(NlogN*M) ,空间为O(N*M),尚待优化. 这里非常巧妙的把<sqrt(M)的和大于sqrt(M)的分开保存,那么前者就是正常的背包,表示背包里存了多少东

总体原则:key的名称不易过长,剩下的所有 能用纯数字表示的尽量用 Redis的每一个键值都是用一个redisObject结构体表示的结构体中有:    键值的类型(string/list/hash/set/zset)    内部编码方式(下面重点讲)    该键值被多少次引用    内容指针 若内容指针指的是字符串,则内容指针指向sdshdr的结构体    (该结构体中 字符串长度.buf中剩余空间.buf字符数组[存字符串])存储键值空间 = redisObject大小 + sdshfr大小

1.代码自动提示补全 Window->preferences->Java->Editor->Content Assist 再右下角Auto activation triggers for Java里面改为 abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789 2.修改字体大小和背景色 window->General--->Appearance--->Colors and Fonts,单击最后一

题目链接:http://www.lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=1145 题解:首先只要是dp的值只和上一个状态有关系那么就可以优化一维,然后这题不妨设dp[2][M],表示和为1-M的一共有多少种有种前缀的思想. 然后dp[][M]=dp[][M-1]-dp[M-k]. #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #define mod 1000

一.ESX及vCenter服务器的优化 检查ESX物理服务器是否在兼容列表中,特别是BIOS的版本是否符合ESX版本的要求 开启ESX物理服务器硬件虚拟化技术VT-X,AMD-V 关闭BIOS中的英特尔SpeedStep和AMD PowerNow的CPU电源节电管理模式.节电模式使CPU低频运行,降低CPU性能. 避免在服务控制台中运行会占用过多 CPU 或内存资源的程序 限定vCenter数据库日志文件的大小或者把数据库日志的恢复模式更改为简单. 二.虚拟机的优化   安装合适版本的Vmwar

1. 背景 Zephyr项目Flash和Ram空间比较紧张,有着非常强烈的优化需求. 优化的前提是量化标的,那么如何量化Flash和Ram的使用量呢? 在量化之后,首先要对量化结果进行分析,然后采取措施进行空间优化. 2. 基于ELF信息和linker.cmd分析Flash/Ram使用量 linker.cmd文件中规定了不同section在Flash还是在Ram中,还是兼而有之. 这是一个很有用的信息,基于此我们只需要去罗列每个section的symbol,然后统计大小:就可以知道section

Online Judge:未知 Label:Dp+滚动+前缀和优化 题目描述 有一个长度为1*n的棋盘,有一些棋子在上面,标记为L和R. 每次操作可以把标记为L的棋子,向左移动一格,把标记为R的棋子,向右移动一格,前提条件是目标格子为空.结果任意多次操作之后,棋盘会有多少种不同的状态? 输入 第一行一个字符串,包含'L','R','.'. 输出 输出所有不同的棋盘状态,对1e9+7 求余. 样例 Input R.. R.L ...R..L..L R..L......LLR.RRL..RR....

本博客是阅读<java time and space performance tips>这本小书后整理的读书笔记性质博客,增加了几个测试代码,代码可以在此下载:java时空间性能优化测试代码 ,文件StopWatch是一个秒表计时工具类,它的代码在文末. 1. 时间优化 1.1 标准代码优化 a. 将循环不变量的计算移出循环 我写了一个测试例子如下: import util.StopWatch; /** * 循环优化: * 除了本例中将循环不变量移出循环外,还有将忙循环放在外层 * @auth

如果你已经进行完了前面的步骤了,那么你应该知道这是最后一步了.在这一步里面,你需要测试应用的吞吐量和为了更高的吞吐量而优化JVM.    这一步的输入就是应用的吞吐量性能要求.应用的吞吐量是在应用层面衡量而不是在JVM层面衡量,因此,应用必须要报告出一些吞吐量指标或者应用的某些操作的吞吐量性能指标.观察到的吞吐量指标然后用可以用来和应用需要的性能指标进行比较,如果达到或者超过要求,那么这一步就完成了.如果你需要更好的吞吐量的话,有一些JVM优化可以去做.      这一步的另外一个输入就是,有多

MySQL的MyISAM.InnoDB引擎默认均使用B+树索引(查询时都显示为"BTREE"),本文讨论两个问题: 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构? 如何基于索引结构,理解常见的MySQL索引优化思路? 为什么索引无法全部装入内存 索引结构的选择基于这样一个性质:大数据量时,索引无法全部装入内存. 为什么索引无法全部装入内存?假设使用树结构组织索引,简单估算一下: 假设单个索引节点12B,1000w个数据行,unique索引,则叶子节点共占约100MB,整棵树最多20

LCS--Longest Common Subsequence,即最长公共子序列,一般使用DP来解. 常规方法: dp[i][j]表示字符串s1前i个字符组成的字符串与s2前j个字符组成的字符串的LCS的长度,则当s1[i-1]==s2[j-1]时,dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1,否则dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]). 最终的dp[len1][len2]即最终答案.代码如下: #include<cstdio> #include<cst

简介 2014年,苹果公司在WWDC上发布Swift这一新的编程语言.经过几年的发展,Swift已经成为iOS开发语言的“中流砥柱”,Swift提供了非常灵活的高级别特性,例如协议.闭包.泛型等,并且Swift还进一步开发了强大的SIL(Swift Intermediate Language)用于对编译器进行优化,使得Swift相比Objective-C运行更快性能更优,Swift内部如何实现性能的优化,我们本文就进行一下解读,希望能对大家有所启发和帮助. 针对Swift性能提升这一问题,我们可

简介 2014年,苹果公司在WWDC上发布Swift这一新的编程语言.经过几年的发展,Swift已经成为iOS开发语言的“中流砥柱”,Swift提供了非常灵活的高级别特性,例如协议.闭包.泛型等,并且Swift还进一步开发了强大的SIL(Swift Intermediate Language)用于对编译器进行优化,使得Swift相比Objective-C运行更快性能更优,Swift内部如何实现性能的优化,我们本文就进行一下解读,希望能对大家有所启发和帮助. 针对Swift性能提升这一问题,我们可

1.KVM的性能优化,介绍CPU,内存,IO性能优化 KVM CPU-->qemu进行模拟ring 3-->用户应用 (用户态,用户空间)ring 0-->操作系统 (内核态,内核空间)虚拟化难题?(1)CPU优化:上下文切换:宿主机ring 0ring 3虚拟机ring 0ring 3处理器设置-->Inter VT-x/EPT或AMD-V/RVI(V)缓存:L1-->静态内存L2.L3-->动态内存虚拟机在宿主机上是一个进程,受进程调度器的管理.容易导致Cache

1391: [Ceoi2008]order 有N个工作,M种机器,每种机器你可以租或者买过来. 每个工作包括若干道工序,每道工序需要某种机器来完成,你可以通过购买或租用机器来完成. 现在给出这些参数,求最大利润 关于建图和思路 刚开始看这道题的时候十分纠结,任务的做与不做,应当是典型的最小割取舍模型 然而买机器和租机器,又是常见的最小费用最大流模型的标志 进一步思考,对于每一对如下关系(任务)-(机器) 一共有三种处理方法: 1)任务不做 2)租用机器 3)购买机器 好像看出了点眉目,对于第一种