RR算法是使用非常广泛的一种调度算法. 首先将所有就绪的队列按FCFS策略排成一个就绪队列,然后系统设置一定的时间片,每次给队首作业分配时间片.如果此作业运行结束,即使时间片没用完,立刻从队列中去除此作业,并给下一个作业分配新的时间片:如果作业时间片用完没有运行结束,则将此作业重新加入就绪队列尾部等待调度.   //main.cpp   #include "RR.h"       int main()   {   std::vector<PCB> PCBList;   in

The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data elements contain both inliers and outliers, RANSAC uses the voting scheme to find the optimal fitting resul

Manacher算法其实是求字符串里面最长的回文. ①在学习该算法前,我们应该知道回文的定义:顺序读取回文和逆序读取回文得到的结果是一样的,如:abba,aba. 那么我们不难想到,在判断一个字符串str是否为回文之前,需要判断str中字符的个数的奇偶性. ②为了简化这一个冗杂的判断过程,Manacher算法对字符串str进行了预处理: 在每个字符之间插入一个一定不会出现的字符,如 ‘#’,'$'等. 为了后面我们更好地对字符串进行操作,我们可以在开头加一个标识符,标识字符串的开头(这里以'$'

后缀数组的倍增算法(Prefix Doubling) 文本内容除特殊注明外,均在知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0协议下提供,附加条款亦可能应用. 最近在自学习BWT算法(Burrows-Wheeler transform),其中涉及到对字符串循环移位求编码.直观的办法就是模拟,使用O(n3)的时间求出BWT编码.经过简单的简化后也要O(n2logn)的时间,显然当字符串长度很大时这种方法的效率很低. 由于循环移位的结果类似后缀(二者有所不同,所以在字符串结尾添加了一个字典序严格小

// 此博文为迁移而来,写于2015年2月6日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vrg4.html        今天我们来谈谈网络流之Dinic算法.这种算法相比Edmond-Karp算法,更加快速,更加常用.还记得EK吗?每次为了防止流量堵塞,必须进行多次BFS/DFS,非常费时间.而Dinic大叔非常机智的发明了Dinic算法,让这个问题得以解决.        Dinic的核心内容是:反复进行BF

最近要参加学校的APP比赛,我们组做的是一个3D迷宫的小APP,我负责的是迷宫的生成与寻路. 寻路算法选择的是A*寻路算法,具体参考的是下面的这篇博客. 本文主要是谈谈自己对A*算法的理解,具体细节,上文链接以及讲的很详细了. http://www.cnblogs.com/technology/archive/2011/05/26/2058842.html 关于A*算法的实现我是用的广度优先搜索这种比较常见的实现模式. 那么关于这两者之间的关系是怎么样呢? 个人理解的是A*算法其实是一种带有路径

直方图均衡化就是调整灰度直方图的分布,即将原图中的灰度值映射为一个新的值.映射的结果直观表现是灰度图的分布变得均匀,从0到255都有分布,不像原图那样集中.图像上的表现就是对比度变大,亮的更亮,暗的更暗. 映射算法是计算灰度图的累积函数,并将其归一化.最后由累计函数映射出新的灰度值.这个算法其他的博客都有描述.我这里谈谈我对这个算法的理解. 通过这种算法会有什么效果?首先灰度的大小关系是不会变化的,但是新的灰度范围和这种灰度的像素数目相关.原本占据低区域和高区域的像素,虽然很少,但是占据了(0~

传送门 题意: 国王为了犒劳立下战功的大将军Li,决定奖给Li一串项链,这个项链一共包含26中珠子"a~z",每种珠子都有 相应的价值(-100~100),当某个项链可以构成回文时,那么这个项链的价值就是每个珠子价值的加和,如果 构不成,那么这个项链的价值就为0: 求如何将国王奖赏的一串项链拆成价值加和最大的两串项链,求出这个最大价值. 题解: 本来我是在找有关拓展KMP的相关题目的,百度到一大牛的博客(“扩展KMP题目”),当做到第二个题目的时候, 思来想去,就是没找到其和拓展KMP

时间片轮转(Round-Robin)调度算法是操作系统一种比较公平的进程调度的方式,这种方式使得就绪队列上的所有进程在每次轮转时都可以运行相同的一个时间片. 基本原理 算法实现原理是,按进程到达顺序(FCFS 原则)将进程依次加入就绪队列当中,然后将 CPU 分配给位于队首的进程,确定一个时间片,让该进程执行一个时间片.当该进程执行时间到时,该进程可能已经执行完毕(可能在时间片未到时就以及执行完毕),或者未执行完毕,如果是前者只需将进程弹出队列即可,如果是后者则将该进程加入队尾,并将 CPU 分

本文主要介绍用python实现基本的快速排序算法,体会一下python的快排代码可以写得多么简洁. 1. 三言两语概括算法核心思想 先从待排序的数组中找出一个数作为基准数(取第一个数即可),然后将原来的数组划分成两部分:小于基准数的左子数组和大于等于基准数的右子数组.然后对这两个子数组再递归重复上述过程,直到两个子数组的所有数都分别有序.最后返回"左子数组" + "基准数" + "右子数组",即是最终排序好的数组. 2. Talk is chea

这是鄙人的第一篇技术博客,作为算法小菜鸟外加轻度写作障碍者,写技术博客也算是对自己的一种挑战和鞭策吧~ 言归正传,什么是dijkstra算法呢? -dijkstra算法是一种解决最短路径问题的简单有效的方法~也算是一种非常naive&effcient的最优化算法吧~ 最短路径问题 如上图,从点A->点F,最短路径为A->C->D->F,Min=3+3+3=9 假设用暴力深度搜索遍历所有路径的话,时间复杂度O将会是指数级的(NP-hard Problem)~ dijkstra

// 此博文为迁移而来,写于2015年2月6日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102vrg4.html UPDATE(20180805):重新看自己的博客,大部分内容还是接受了,但看到这一篇还是不能忍了...当年讲的还是太含糊了,怕是本身也没搞得太清楚.但本着基本保持博文原貌的原则,所以我觉得可能重开一篇会更好.造福人类好吧.链接附上:https://www.cnblogs.com/jinkun113/p/9

0. 前情回顾 上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分 上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数

背景:本文是在小甲鱼数据结构教学视频中的代码的基础上,添加详细注释而完成的.该段代码并不完整,仅摘录了核心算法部分,结合自己的思考,谈谈理解. Dijkstar算法理解: Dijkstar算法的核心思想就是通过一次一次的迭代,逐个寻找起始顶点到图中每一个顶点的最短路径,并在确定一个顶点的最短路径之后,设置标志位,同时根据最新确定的顶点的最短路径,对其他与之相关顶点的最短路径进行修正和更新. 如图(摘录自小甲鱼教学视频中的图片),是一个带有权值的连通网: 根据上图可以列写出该连通网的邻接矩阵,为了

背景:本文是在小甲鱼数据结构教学视频中的代码的基础上,添加详细注释而完成的.该段代码并不完整,仅摘录了核心算法部分,结合自己的思考,谈谈理解. Prim算法理解: 如图(摘录自小甲鱼教学视频中的图片),是一个带有权值的连通网: 根据上图可以列写出该连通网的邻接表,为了方便直观的理解:(邻接表初始化需按照权值增序排列) edges数组 begin end weight edge0 4 7 7 edge1 2 8 8 edge2 0 1 10 edge3 0 5 11 edge4 1 8 12 ed

背景:本文是在小甲鱼数据结构教学视频中的代码的基础上,添加详细注释而完成的.该段代码并不完整,仅摘录了核心算法部分,结合自己的思考,谈谈理解. Prim算法理解: 如图(摘录自小甲鱼教学视频中的图片),是一个带有权值的连通网. 根据上图可以列写出该连通网的邻接矩阵,为了方便直观的理解: 权值 V0 V1 V2 V3 V4 V5 V0 0 6 1 5 Ꚙ Ꚙ V1 6 0 5 Ꚙ 3 Ꚙ V2 1 5 0 7 5 4 V3 5 Ꚙ 7 0 Ꚙ 2 V4 Ꚙ 3 5 Ꚙ 0 6 V5 Ꚙ Ꚙ 4 2

目录 DS博客作业--07查找 1.本周学习总结(0--2分) 1.思维导图 2.谈谈你对查找运算的认识及学习体会. 2.PTA实验作业(6分) 2.1.题目1:6-1 二叉搜索树的操作集 (30 分) 2.1.1设计思路(伪代码) 2.1.2代码截图(注意,截图,截图,截图.不要粘贴博客上.) 2.1.3本题PTA提交列表说明. 2.2 题目2:6-2 是否二叉搜索树 (25 分) 2.2.1设计思路(伪代码) 2.2.2代码截图(注意,截图,截图,截图.不要粘贴博客上.) 2.2.3本题PT

请您根据本课程所学内容总结梳理出一个精简的Linux系统概念模型,最大程度统摄整顿本课程及相关的知识信息,模型应该是逻辑上可以运转的.自洽的,并举例某一两个具体例子(比如读写文件.分配内存.使用I/O驱动某个硬件等)纳入模型中验证模型.谈谈您对课程的心得体会,改进建议等. 1.冯·诺依曼计算机体系中,操作系统的功能及必要性 冯·诺依曼体系结构计算机中,计算机分为五个部分:运算器.控制器.存储器.输入设备和输出设备,各个部分之间由总线相互连接.存储器负责存储计算所需的数据和程序指令,因为指令和数据

LVS 测试报告 测试计划 基本功能测试 流量压力测试 响应时间测试 配置正确性测试 灾难恢复测试 测试点 基本功能测试 客户端IP地址正确性 RealServer 访问Internet测试(包括Iptables 规则优先级) 流量压力测试 流量峰值测试 流量达到一定值后的CPU,网卡IO,软中断情况等 连接数峰值测试 连接数达到一定值后,内存,CPU的情况等 响应时间测试 在增加LVS前后相应时间对比 配置正确性测试 RR算法的预期值(基本功能) 多配置情况下的性能 添加上万条规则后,转发性能

遗传算法GA的核心代码实现: 最核心: private static ArrayList<int[]> GA(ArrayList<int[]> pop,int gmax,double crossoverProb,double mutationRate) { HashMap<Integer,double[]> segmentForEach=calcSelectionProbs(pop); ArrayList<int[]> children=new ArrayL