问题:写入固定长度的字符串[write(byte b[])],观察ByteArrayOutputStream中buf 的大小始终比字符串 Bytes的Size大很多,很是不解 分析发现: private void grow(int minCapacity) { // overflow-conscious code int oldCapacity = buf.length; int newCapacity = oldCapacity << 1; if (newCapacity - minCapa

来源: C++——二维vector初始化大小方法 1.直接用初始化方法 名字为vec,大小为n*m,初始值为0的二维vector. vector<vector<)); 2.用resize()来控制大小 vector<vector<int> > vec; vec.resize(n);//n行 ; i < n; ++i){ vec[i].resize(m);//每行为m列 }

初始化二维vector,为r*c的vector,所有值为0.1.直接用初始化方法(刚开始没想到) vector<vector<int> > newOne(r, vector<int>(c, 0));12.用resize()来控制大小 vector<vector<int> > res; res.resize(r);//r行 for (int k = 0; k < r; ++k){ res[k].resize(c);//每行为c列 }

阿里巴巴开发规范中,推荐用户在初始化HashMap时,应指定集合初始值大小. 一.原因 这个不用多想,肯定是效率问题,那为什么会造成效率问题呢? 当我们new一个HashMap没有对其容量进行初始化的时候,系统会默认创建一个16大小的集合.当我们使用的集合太小时,就会造成内存的浪费,而当HashMap的容量超过临界值时,HashMap就会扩容到下一个2的指数幂(2->4,4->8,8->16).扩容(resize)时,HashMap会重新建立hash表,重新计算没个元素的位置,这是很消耗

在当我们对HashMap初始化时没有设置初始化容量,系统会默认创建一个容量为16的大小的集合.当HashMap的容量值超过了临界值(默认16*0.75=12)时,HashMap将会重新扩容到下一个2的指数幂(16->32).HashMap扩容将要进行resize的操作,频繁resize,会导致降低性能. 扩容是一个特别耗性能的操作,所以当程序员在使用 HashMap,正确估算 map 的大小,初始化的时候给一个大致的数值,避免 map 进行频繁的扩容.

import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; public class Test { public static void main(String[] args) { testHashMap(16); testHashMap(5000000); Sys

当数组长度为2的N次方时,不同的key算出的index相同的几率小,数据在数组上分配均匀,hash碰撞的几率小,提升查询效率,从大O(N)提升至O(1):

Android绘制View的过程研究——计算View的大小 转自:http://liujianqiao398.blog.163.com/blog/static/1818272572012102321850385/ 2012-11-23 14:24:59|  分类: Android开发 |  标签:android  view  android开发  |举报|字号 订阅     下载LOFTER客户端     一.android绘制view的过程简单描述           简单描述可以解释为:计算

一直习惯使用sys.master_files来统计数据库的大小以及使用情况,但是发现sys.master_files不能准确统计tempdb的数据库大小信息.如下所示: SELECT       database_id                                AS DataBaseId             ,DB_NAME(database_id)                       AS DataBaseName             ,Name      

自己给软件做的皮肤,将窗体设为无边框后,想要其具有正常窗体的移动和改变大小功能,以下代 码可以实现.... //需添加using System.Runtime.InteropServices; [DllImport("user32.dll")] public static extern bool ReleaseCapture(); [DllImport("user32.dll")] public static extern bool SendMessage(IntP

配置数据源 1.添加上 Druid 数据源依赖. <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/druid --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.21</version> </dependency>

Eclipse插件 学习笔记 作者   Rick- Bao 开始日期  2014年8月26日 结束日期  2014年8月27日 一 . CVS(current version system) 版本控制器 原理:CVS 在服务器建立一个仓库,仓库用来存放不同项目的源代码,由管理员统一管理.多用户操作时只要检出代码到本地进行修改操作,完成提交到仓库,CVS 会自动更新不同版本. 创建CVS资源库: 1 . 找到 CVSNT , 点击 Control Panel ,打开对话框; 2 . 选择 repo

觉得很不错,就转载了, 作者: Paul Lin 首先贴一段Apache commons IO官网上的介绍,来对这个著名的开源包有一个基本的了解:Commons IO is a library of utilities to assist with developing IO functionality. There are four main areas included:●Utility classes - with static methods to perform common task

find . -name *.java |xargs  -i sh -c "echo {};cat {}" > ../all.java[op@TIM src]$ cat all.java ./ch09/���渚�9-1/浠g��9-1.java class Person { String name ; int age ; void talk() { System.out.println("我是:"+name+",今年:"+age+"

这几天的研究ssm redis 终于进入主题了,今天参考了网上一些文章搭建了一下ssm+redis整合,特别记录下来以便以后可以查询使用,有什么不足请大牛们提点 项目架构 1.pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http:/

现在越来越多的地方需要非关系型数据库了,最近网站优化,当然从页面到服务器做了相应的优化后,通过在线网站测试工具与之前没优化对比,发现有显著提升. 服务器优化目前主要优化tomcat,在tomcat目录下的server.xml文件配置如下内容: <Connector port="1818" protocol="HTTP/1.1" maxHttpHeaderSize="8192" maxThreads="1000" minS

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

现互联网公司后端架构常用到Spring+SpringMVC+MyBatis,通过Maven来构建.通过学习,我已经掌握了基本的搭建过程,写下基础文章为而后的深入学习奠定基础. 首先说一下这篇文章的主要内容分为: 1.Maven多模块项目的创建: 2.Maven与SpringMVC的整合: 3.Dubbo的环境配置及与整合: 4.新手在整合过程易犯的错误. 通过一个简单的demo来说明,大家多多指教,分享经验! 一.Maven多模块项目的创建 我们需要建立一个多模块的maven项目,其目录结构为

我的MYSQL学习心得(十六) 优化 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYS

一. 背景 这个数据库的数据文件mdf大概有8.5G左右,当还原数据库之后感觉可以做很多性能方面上的调优,合并数据后mdf数据文件大概有6.2G左右,行压缩后mdf数据文件大概有4.8G左右,页压缩后mdf数据文件大概有4.5G左右,这里处于技术研究的目的,讲讲研究的成果分析,不用于商业目的: 二. 优化项 我们可以从下面3个不同的方面来优化这两个数据库: (一)对表进行分区: (二)使用行压缩,压缩行数据: (三)重新设计表结构,优化表空间: 三. 附加数据库 1．先把11个QunInfo(群

一.背景 这个数据库的数据文件mdf大概有83G左右,当还原数据库之后感觉可以做很多性能方面上的调优,合并数据后mdf数据文件大概有59G左右,行压缩后mdf数据文件大概有39G左右,页压缩后mdf数据文件大概有34G左右,这里处于技术研究的目的,讲讲研究的成果分析,不用于商业目的: 二.优化项 我们可以从下面4个不同的方面来优化这两个数据库: (一)对表进行分区: (二)创建合适表索引: (三)使用行压缩,压缩行数据: (四)重新设计表结构,优化表空间: 三.附加数据库 1．先把11个Grou