<编译原理>画 DAG 图与求优化后的 4 元式代码- 例题解析 DAG 图(Directed Acylic Graph)无环路有向图 (一)基本块 基本块是指程序中一顺序执行的语句序列,其中只有一个入口语句(第一个语句)和一个出口语句(最后一个语句) 对于一个基本块来说,执行时只能从其入口语句进入,从其出口语句退出 语句 出口语句 任何控制转移四元式 入口语句 所转向的目标语句 (二)划分基本块的步骤 1.求四元式序列中各个基本块的入口语句. ① 程序的第一个语句 ② 能由条件或无条件转移语

求0号结点所在集合的元素个数 Sample Input 100 42 1 25 10 13 11 12 142 0 12 99 2200 21 55 1 2 3 4 51 00 0Sample Output 411 # include <iostream> # include <cstdio> # include <cstring> # include <algorithm> # include <cmath> # include <que

in型子查询引出的陷阱:(扫更少的行,不要临时表,不要文件排序就快) 题: 在ecshop商城表中,查询6号栏目的商品, (注,6号是一个大栏目) 最直观的: mysql); 误区: 给我们的感觉是, 先查到内层的6号栏目的子栏目,如7,,, 然后外层, cat_id ,,,) 事实: 如下图, goods表全扫描, 并逐行与category表对照,看parent_id=6是否成立 原因: mysql的查询优化器,针对In型做优化,被改成了exists的执行效果. 当goods表越大时, 查询速

一 基本构造 Trie树是搜索树的一种,来自英文单词"Retrieval"的简写,可以建立有效的数据检索组织结构,是中文匹配分词算法中词典的一种常见实现.它本质上是一个确定的有限状态自动机(DFA),每个节点代表自动机的一个状态.在词典中这此状态包括“词前缀”,“已成词”等. 双数组Trie(double array Trie)是trie树的一个简单而有效的实现,由两个整数数组构成,一个是base[],另一个是check[].设数组下标为i ,如果base[i],check[i]均为0

SPFA 算法是 Bellman-Ford算法 的队列优化算法的别称,通常用于求含负权边的单源最短路径,以及判负权环.SPFA 最坏情况下复杂度和朴素 Bellman-Ford 相同,为 O(VE),但是一般情况下他的复杂度还是很优秀的,为O(mn),其中稀疏图中m约等于2,稠密图...关于SPFA:他死了,n为边数(值得一提,有的非常bt的数据会故意卡spfa不让你过   比如仙人掌图什么的) 算法大意:设立一个队列来保存所有待优化的结点,先初始化所有最短路径,然后从起点开始不断遍历每一条边,

目录 MySQL的特点 数据类型优化 整型类型 小数类型 字符串类型 时间类型 主键类型的选择 特殊类型的数据 索引优化 一个使用Hash值创建索引的技巧 前缀索引 多列索引 聚簇索引 覆盖索引 重复索引和冗余索引 不使用的索引 索引使用总结 查询优化 查询慢的原因 重构查询的方式 杂七杂八 参考书 本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧,以供没有DBA的团队参考.以下内容以MySQL5.5为准,如无特殊说明,存储引擎以InnoDB为准. MySQL的特点 了解MySQL的特点有助于更好的

机械图(力路线图)结合老百姓的关系图中的生活,这是更有趣. 本文将以此为证据,所列的如何图插入外部的图像和文字的力学. 在[第 9.2 章]中制作了一个最简单的力学图.其后有非常多朋友有疑问,基本的问题包含: 怎样在小球旁插入文字 怎样将小球换为别的图形 怎样插入图片 怎样限制小球运动的边界 本文将对以上问题依次做出讲解.当中前三点是 SVG 元素的问题.和 D3 无多大关联. 1. SVG 图片 SVG 的图片元素的具体讲解可看[官方文档-图片].通常,我们仅仅须要使用到图片元素的五个属性就够

一,前言 ​ 上一篇内容说到了MySQL存储引擎的相关内容,及数据类型的选择优化.下面再来说说索引的内容,包括对B-Tree和B+Tree两者的区别. 1.1,什么是索引 ​ 索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构, 对性能的提升有很大的帮助,尤其当表中数量较大的情况下,索引正确的使用可以对性能提升几个数量级. 但是索引经常被忽略,不恰当的索引对性能可能还会带来负面效果. 1.2,什么时候添加索引 主键自动建立主键索引(唯一索引) where字句中的列,频繁作为查询字段的列 表连接关联的列

点击上方蓝字关注DolphinScheduler(海豚调度) |作者:代立冬 |编辑:闫利帅 回顾基础知识: 图的遍历 图的遍历是指从图中的某一个顶点出发,按照某种搜索方法沿着图中的边对图中的所有顶点访问一次且仅访问一次.         注意树是一种特殊的图,所以树的遍历实际上也可以看作是一种特殊的图的遍历 图的遍历主要有两种算法 广度优先搜索(Breadth First Search,BFS) 深度优先搜索的搜索策略是尽可能深地搜索一个图.基本思想是:首先访问图中某一未访问的顶点V1,然后由

防御性编程习惯 程序员在编写代码的时候,预料有可能出现问题的地方或者点,然后为这些隐患提前制定预防方案或者措施,比如数据库发生异常之后的回滚,打开某些资源之前,判断图片是否存在,网络断开之后的重连次数或者是否连接备用网络,除法运算中的除数问题,函数或者类在接受数据的时候的过滤情况,比如如果输入一个指针参数,是否需要判断是不是空指针?输入一个字符串参数,是否需要判断字符串空否……总的来说就是防止出现不可预见的事情,设计出鲁棒性的代码. 看下面的例子 输入一个链表,输出链表中倒数第 m 个结点额内容

第 13 题(链表):题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个结点.链表的倒数第 0 个结点为链表的尾指针.链表结点定义如下: struct ListNode {int m_nKey;ListNode* m_pNext;}; 我的思路:先翻转链表,再从翻转后的链表的头向尾数k-1个,返回,再次翻转链表. 代码如下:注意这个思路非常差.差的原因是:如果只是用最原始的方法,先遍历一遍计数,再遍历一遍找倒数第k个,需要遍历两遍.但我的思路,翻转两次链表就要遍历两遍.还要在走k-1步找倒数第k

描述 输入一个单向链表,输出该链表中倒数第k个结点,链表的倒数第0个结点为链表的尾指针. 链表结点定义如下: struct ListNode { int       m_nKey; ListNode* m_pNext; }; 详细描述: 接口说明 原型: ListNode* FindKthToTail(ListNode* pListHead, unsignedint k); 输入参数: ListNode* pListHead  单向链表 unsigned int k  倒数第k个结点 输出参数(

/* 题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个结点.链表的倒数第 0 个结点为链表 的尾指针. 链表结点定义如下: struct node { int data; struct node *next; }; typedef struct node* PtrToNode; typedef PtrToNode Position; typedef Position List; */ #include <iostream> #include <assert.h> #include

1.buffer使用image的方式:Horizontal 与 Vertical 算法一样, 共需30ms,wait time 19ms. const sampler_t sampler = CLK_NORMALIZED_COORDS_FALSE | CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE | CLK_FILTER_NEAREST; __kernel void ImageGaussianFilterHorizontal(__read_only image2d_t source, //

Cocos2d-x 2.0 拖尾效果深入分析 另:本章所用Cocos2d-x版本为: cocos2d-2.0-x-2.0.2@ Aug 30 2012 http://cn.cocos2d-x.org/download 今天我们来学习一下Cocos2d-x中的拖尾效果.在游戏中,拖尾效果常常用来做刀光,火球法术等一些运动物体的效果.如图: 在Cocos2d-x中,拖尾效果有一个专门的类CCMotionStreak来实现.下面我们打开CCMotionStreak.h来看一下: [cpp] view

1138: [POI2009]Baj 最短回文路 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 161  Solved: 48[Submit][Status] Description N个点用M条有向边连接,每条边标有一个小写字母. 对于一个长度为D的顶点序列,回答每对相邻顶点Si到Si+1的最短回文路径. 如果没有,输出-1. 如果有,输出最短长度以及这个字符串. Input 第一行正整数N和M ( 2 ≤ N ≤ 400 , 1 ≤ M ≤

1.开始 随着互联网技术的发展,企业应用里到处都是B/S设计,我有幸经历了很多项目有Asp.Net的,有Html/js的,有Silverlight的,有Flex的.很遗憾这些项目很少关注前端优化的问题,而将所有的100%的对性能关注集中于业务设计.第三方平台.数据库等方面,然而我想说只要拿出1%的精力,做一些前端优化的工作,也可以极大提升系统访问效率. 我见过一些项目加载html,js,css,xap等静态资源用了1~2秒,核心服务2~3秒,最后呕心沥血半个月仅能将核心服务优化0.5S,互联网早

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=32568 [思路] DAG的最小路径覆盖. 将每个人看做一个结点,如果时间允许到达就连边,则问题转化为DAG上的最小路径覆盖问题,即找到最少的路径使得每个点位于一条路径上. 算法:将DAG中的每个结点u拆分成2个为u1,u2,如果DAG中有边uv则连边u1-v2.如果该二分图的最大匹配数为ans,则答案为n-ans.可以这样想:在一条路径中除尾结点外其他结点都有且仅

实现一个算法来删除单链表中间的一个结点,仅仅给出指向那个结点的指针. 样例: 输入:指向链表a->b->c->d->e中结点c的指针 结果:不须要返回什么,得到一个新链表:a->b->d->e 解答 这个问题的关键是你仅仅有一个指向要删除结点的指针,假设直接删除它,这条链表就断了. 但你又没办法得到该结点之前结点的指针,是的,它连头结点也不提供.在这样的情况下, 你仅仅能另觅他径.又一次审视一下这个问题,我们仅仅能获得从c结点開始后的指针, 假设让你删除c结点后的

MySQL 服务器硬件和操作系统调节: 1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多.2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢.3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器).4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列) – 最好是RAID10或更高.5. 避免RAID5(注:一种存储性能.数据安全和存储成本