转载:https://blog.csdn.net/fx677588/article/details/72471357 1.外排序  传统的排序算法一般指内排序算法,针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况.但是面对海量数据,即数据不可能一次全部载入内存,需要用到外排序的方法.外排序采用分块的方法(分而治之),首先将数据分块,对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序.然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序,得到所有数据的一个有序序列. 例如,考虑一个1G文件,可用内存100M的排序方法.首

译言网 | 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 使用Python在2M内存中排序一百万个32位整数 译者:小鼠 发表时间:2008-11-13浏览量:6757评论数:2挑错数:0 作者演示了如何在2M内存的环境下,完成对一百万个32位整数排序. 有人开玩笑地问我 如何使用python在2M内存中排序一百万个32位整数.为了应付这个挑战,我学习了一下缓冲I/O.很 明显,这是一个开玩笑的问题.假设是二进制编码,单单是数据就已经占了4M!唯一的解释就是: 给定一个包含一百万个32位整

zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全

mysql 查询数据时按照A-Z顺序排序返回结果集 $sql = "SELECT * , ELT( INTERVAL( CONV( HEX( left( name, 1 ) ) , 16, 10 ) , 0xB0A1, 0xB0C5, 0xB2C1, 0xB4EE, 0xB6EA, 0xB7A2, 0xB8C1, 0xB9FE, 0xBBF7, 0xBFA6, 0xC0AC, 0xC2E8, 0xC4C3, 0xC5B6, 0xC5BE, 0xC6DA, 0xC8BB, 0xC8F6, 0xCB

1.操作基本数据类型的流     1) 操作基本数据类型 · DataInputStream:数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型.应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据. · DataOutputStream:数据输出流允许应用程序以适当方式将基本 Java 数据类型写入输出流中.然后,应用程序可以使用数据输入流将数据读入.  package datastreamdemos; import java.io.*; /** * Crea

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

数据可以存储在内存中.文件中.按二进制序列化存储的文件中.数据库中等. 1.内存存储 2.CSV文件存储 3.gob序列化存储 内存存储 将数据存储到内存中.此处所指的内存是指应用程序自身的内存空间(如slice.array.map.struct.队列.树等等容器),而不是外部的内存数据库(如redis). 例如,要存储博客文章. 每篇博客文章都有文章ID.文章内容以及文章作者(关于博客类文章,一般还有浏览量.点赞数量.评论.文章发表时间.文章是否置顶.标签.是否转载等等属性).假设它是一个st

使用std::map和std::list存放数据,消耗内存比实际数据大得多 场景:项目中需要存储一个结构,如下程序段中TEST_DATA_STRU,结构占24B.但是使用代码中的std::list<DataListMap>类存储4000个DataListMap,每个DataListMap中有4个pairs,每个pair中的DataList中有6000个items时,消耗掉的内存几乎是我们存放TEST_DATA_STRU的2倍. #include <iostream> #includ

MySQL使用 IN 查询取出数据排序问题(与in排序相同) 今天在项目中遇到一个问题,就是做一个最近浏览的功能,但是功能做出来了,取出数据时候要用到类似这么一条带in查询的sql语句, select * from xxx where id in (3,2,3,12,1) 其中in里面的内容就是最近流浪的id,但是直接取出来他会默认用id排序,这时候取出的数据在页面显示的最新浏览的导致不是第一项,这时候如何做到不排序呢? 我想到一个笨方法,就是用php程序排序后在插入进行查询,但是比较笨 其实也

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

Visual Studio (VC) 内编写的Win32 程序由于数据大,内存溢出,即使转移到64位系统也不行.在国外网站上找到了答案. 原来,只需在project->property中的Linker->system使得Enable Large Addresses,这样就可以了.

思路很简单,先分段排序,存储到临时文件中,然后合并. 使用10000个整数来模拟大数据,每次读取100个到内存中. #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> enum { enmMaxFileNameLen = , }; void SaveArrToFile(int32_t arrInt[], int32_t arrSize, const char *fileName); void ReadAr

1 冒泡排序 每次循环都比较前后两个元素的大小,如果前者大于后者,则将两者进行交换.这样做会将每次循环中最大的元素替换到末尾,逐渐形成有序集合.将每次循环中的最大元素逐渐由队首转移到队尾的过程形似"冒泡"过程,故因此得名. 一个优化冒泡排序的方法就是如果在一次循环的过程中没有发生交换,则可以立即退出当前循环,因为此时已经排好序了(也就是时间复杂度最好情况下是的由来). public int[] bubbleSort(int[] array) { if (array == null ||

先输入top 然后 按P – 以 CPU 占用率大小的顺序排列进程列表 按M – 以内存占用率大小的顺序排列进程列表 top命令是Linux下常用的性能分析工具,比如cpu.内存的使用,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器. top显示系统当前的进程和其他状况,是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止. 比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU

[送给在路上的程序猿] 对于一个开发人员而言,能够胜任系统中随意一个模块的开发是其核心价值的体现. 对于一个架构师而言,掌握各种语言的优势并能够运用到系统中,由此简化系统的开发,是其架构生涯的第一步. 对于一个开发团队而言.能在短期内开发出用户惬意的软件系统是起核心竞争力的体现. 每个程序猿都不能固步自封,要多接触新的行业,新的技术领域,突破自我. 32位与64位 地址与内存的关系 4G = 4*1024M = 4*1024*1024k = 4*1024*1024*1024 Byte字节 = 2

一.概述 JVM定义了不同运行时数据区,他们是用来执行应用程序的.某些区域随着JVM启动及销毁,另外一些区域的数据是线程性独立的,随着线程创建和销毁. 1.1.jvm自身物理结构 1.2.java内存区域模型 1.3.运行时数据区详述 1.3.1.方法区[永久代,非堆] 它用于存储虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.即时编译器编译后的代码,是各个线程共享的内存区域.默认最小值为16MB,最大值为64MB,可以通过-XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 参数限制方法区的大小.

运行时数据区是指对 JVM 运行过程中涉及到的内存根据功能.目的进行的划分,而内存模型可以理解为对内存进行存取操作的过程定义.总是有人望文生义的将前者描述为 "Java 内存模型",最近在阅读<深入理解 Java 虚拟机>之后对二者加深了部分理解,于是写一篇相关内容的学习总结. 运行时数据区 <Java 虚拟机规范>定义中,由 JVM 管理的内存区域分为以下几个运行时数据区域: flowchart LR subgraph 运行时数据区 subgraph 线程私有

从http://www.pm25.com/shenzhen.html抓取北京,深圳,上海,广州,成都的pm2.5指数,并按照空气质量从优到差排序,保存在txt文档里 代码如下: #coding=utf-8 from selenium import webdriver from time import sleep class PM: def __init__(self): self.dr = webdriver.Chrome() self.pm25_info = self.get_pm25_inf

1.实现目标 读取文件,将文件中的数据一行行的取出. 2.代码实现 1).方式1: 通过BufferedReader的readLine()方法. /** * 功能:Java读取txt文件的内容 步骤:1:先获得文件句柄 2:获得文件句柄当做是输入一个字节码流,需要对这个输入流进行读取 * 3:读取到输入流后,需要读取生成字节流 4:一行一行的输出.readline(). 备注:需要考虑的是异常情况 * * @param filePath * 文件路径[到达文件:如: D:\aa.txt] * @