$A$类数据:直接输出$B[l]$,$O(n+m)$.$B$类数据:ST表求区间最小值,$O(n\log n+m)$.$C$类数据:可持久线段树求区间$k$小值,$O((n+m)\log n)$.剩下的数据先用可持久线段树求出$a,b$的实际值,转化为矩形内$B$值的询问.$D$类数据:即求矩形$B$最小值,对序列分治,对于序列$[l,r]$,用扫描线+线段树处理所有经过$mid$的询问,$O(n\log^2n+m\log n)$.$E,F$类数据:即求矩形$B$第$k$小值,可持久化线段树套权…

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).…

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供…

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://mp.weixin.qq.com/s/3FTPFvZRqyAQnU047kmWJQ 1.4进阶:内存原理 在上一节里,我们通过深入调查Dalvik虚拟机的方式,解决了Dalvik Heap Pss消耗内存过高的问题.除了Dalvik Heap Pss部分,应用还有其他许多消耗内存的部分.本节里我们就主要介绍其他这些部分的内存是如何被分配和消耗的. 同样以我们的应用为例,在几个版本之后,新加入了一个缓存功能…

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/8BiKIt3frq9Yv9KV5FXlGw 1.3新问题的进一步挖掘 在上一节里,我们介绍了内存测试的基本流程,讲述了如何发现并处理简单的内存问题.对于Dalvik Heap部分总结出了一些常见的问题模式,以及如何使用工具识别和处理这些常见的内存问题. 当简单问题不再是问题的时候,我们就会开始遇上一些奇怪问题了,类似于下面这些: "我们这个版本引入了一个挺简单的库…

本文来自于腾讯优测公众号(wxutest),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/806TiugiSJvFI7fH6eVA5w 作者:腾讯TMQ专项测试团队 导语 最近小优听说,隔壁的腾讯TMQ团队出了一本新书--<移动App性能评测与优化>,便借阅了一本,读完感觉写得确实很赞.这本书体系化地介绍了移动应用性能评测与优化的方方面面,如内存,电量,流畅度,导航,网络优化和安装包瘦身等,强烈推荐大家阅读~ 小优从书中摘取了第一章 "越用越…

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release…