<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

// 实验存档 运行截图: 代码中的总体转化流程:中缀表达式字符串→tokens→逆波兰tokens(即后缀表达式)→四元式. 由后缀表达式写出四元式非常容易,比较繁琐的地方在于中缀转逆波兰,这里采用的方法如下↓ 通过维护一个符号栈(或者说运算符栈)来处理运算符间的优先级关系.从左至右读入元素: 该元素是数字,则直接输出该数字 该元素是算数运算符: 直接压入符号栈的情况:符号栈为空,或者该运算符优先级大于栈顶运算符 不断弹出(同时输出该运算符)再压入的情况:符号栈不为空,或者该运算符优先级小于等

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:http://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/9173880.html 基于C++语言实现的PL/0语言的算术表达式的自下而上的语法分析程序.该语言的其他语法实现思想与此一致,故不赘述. 运行此程序前,必须先将代码通过:[编译原理]c++实现词法分析器的词法分析,生成词法表(词

一. 缓存雪崩 1. 含义 同一时刻,大量的缓存同时过期失效. 2. 产生原因和后果 (1). 原因:由于开发人员经验不足或失误,大量热点缓存设置了统一的过期时间. (2). 产生后果:恰逢秒杀高峰,缓存过期,瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上,如果系统架构没有熔断机制,直接将导致系统全线崩溃. 3. 处理方案 (1). 设置不同的缓存失效时间,比如可以在缓存过期时间后面加个随机数,这样就避免同一时刻缓存大量过期失效. setRedis(key,value,time + Math.r

Tomcat 7在我们日常开发.测试.生产环境都会使用到,但对于大部分开发人员来说,对其性能还是没有多大了解.本文就对它做一次性能测试,对比优化前后的性能区别. 一.运行环境 CPU: Intel(R) Pentium(R) P6200@2.13GHz  : 内存:4G,装的是32位win7,只认出3G,没有花时间去整ramdisk之类的东西: 操作系统:win7 32位: JDK:1.7.0_55 Tomcat:7.0.53 大家不要笑,公司电脑,就给配这样的,慢的要死,悲剧! 下面所有测试都

关于局部均方差有着较为广泛的应用,在我博客的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用及使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法中都有谈及,即可以用于去噪也可以用来增强图像,但是直接计算其计算量较大,一般都是通过某种方式进行优化,典型的即通过积分图来处理: 展开: 上式中两个累积一个是平方积分图,一个是累加积分图,累加积分图在SSE图像算法优化系列六:OpenCv关于灰度积分图的SSE代码学习和改进中曾经谈及,而平方积分图由于数据范围的问题,用int类型的数据来处理的话,只

给定 n 个点和 m 条边的一张图和一个值 k ,求图中边数为 k 的联通子图个数 mod 1e9+7. \(n \le 10^5, m \le 2 \times 10^5, 1 \le k \le 4\). 观察到 k 的值贼小,考虑分类讨论 下面代码中du[]代表点的度数.(度 找不到比较好的英文,而这个拼音比较巨,所以du是我的代码习惯中里出现拼音的少数几中情况之一)

Thanks to i207M && iki9! 三元环计数 无向图的三元环计数 我们首先需要对无向边按一定规则定向: 设 \(in[u]\) 表示 \(u\) 的度数 若 \(in[u]>in[v]\) ,从 \(u\) 向 \(v\) 连边,反之则从 \(v\) 向 \(u\) 连边. 若 \(in[u]==in[v]\) ,我们从编号大的点向编号小的点连边. 此时这张图是一张有向无环图. 枚举每个点 \(u\) ,标记所有 \(u\) 的出点:然后枚举点 \(u\) 的出点 \

输入数据: 4 61 21 32 33 42 44 2 4 61 21 32 33 42 41 2 topo排序为偏序: #include<stdio.h> #include<queue> #include<string.h> using namespace std; ] ; queue<int>q; int n , m ; ][] ; ] ; int topo(int n) { ; while (!q.empty ()) q.pop () ; ; i &l

附录D.1 优化后的重分区框架 Hadoop社区连接包需要将每个键的所有值都读取到内存中.如何才能在reduce端的连接减少内存开销呢?本文提供的优化中,只需要缓存较小的数据集,然后在连接中遍历较大数据集中的数据.这个方法中还包括针对map的输出数据的次排序,那么reducer先接收到较小的数据集,然后接收到较大的数据集.图D.1是这个过程的流程图. 图D.2是实现的类图.类图中包含两个部分,一个通用框架和一些类的实现样例. 连接框架 我们以和Hadoop社区连接包的近似的风格编写连接的代码.目

同事说,有个语句5个小时不出结果,叫我帮忙看看,于是叫同事发过来.不看不知道,一看吓一跳,3个表关联,强制使用了2个index hint,当中一个表9g,一个表67g,另一个小表40Mb.开发者,总以为走index就是快的,所以使用了index hint,终于导致走得很慢. 以下是同事发来的语句: select /*+ parallel(t,4) index(a,IDX_COMMBASUBSHIST_1) index(b,IDX_COMMCMSERVHIST_1)*/ 1, t.DISC_ID,

原文来自:http://www.sqlskills.com/blogs/paul/mixed-pages-removed-index-rebuild/ 在SQL SERVER 中,区是管理空间的基本单位,连续的8个页为一分区,分区可分为混合区和统一区(也叫独占区),混合区内存放一个或多个对象的数据,统一区只存放一个对象的数据.为提高空间的利用率,对于新表或索引,会先从混合区上分配页,当表或索引增长到 8 页时,将变成使用统一区进行后续分配. 让我们来测试下 首先,创建测试数据 --=======

EXPLAIN  EXTENDED 1先执行 EXPLAIN  EXTENDED 2 show warnings: EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM `receivable_application_relation` d WHERE d.`application_id` IN (SELECT id FROM application WHERE application_code IN ( 'ZYHT20190305192721001', 'ZYHT20190309152

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数:

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型,主要是linear-CRF的模型原理.本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题:评估,学习和解码.这三个问题和HMM是非常类似的,本文关注于第一个问题:评估.第二个和第三个问题会在下一篇总结. 1. linear-CRF的三个基本问题 在隐马尔科夫模型HMM中,我们讲到了HMM的三个

漫谈四种神经网络序列解码模型[附示例代码] http://jacoxu.com/encoder_decoder/ [视觉注意力的循环神经网络模型]http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/53491400

昨天搞了一个抓取某某平台信息的抓取功能,其中有一个地址url,昨天是写死的,之前也进行配置过,印象有些模糊,今天想配置一下,在properties文件中,由此引发了下面的一系列总结操作: 1.原始模式,引用加载模式 我所说的这种方式是通过直接代码引用文件方式,如下: //引入的相关类import org.apache.commons.configuration.PropertiesConfiguration;import org.apache.commons.configuration.relo

一.用属性代替可访问的字段 1..NET数据绑定只支持数据绑定,使用属性可以获得数据绑定的好处: 2.在属性的get和set访问器重可使用lock添加多线程的支持. 二.readonly(运行时常量)和const(编译时常量) 1.const只可用于基元类型.枚举.字符串,而readonly则可以是任何的类型: 2.const在编译时将替换成具体的常量,这样如果在引用中同时使用了const和readonly两种值,则对readonly的再次改变将会改变设计的初衷,这是需要重新编译所更改的程序集,

上一篇中的队列的定义与实现(C语言实现) 中.不管是顺序队列还是链式队列,在尾加和删除头部的操作时.总有一个时间复杂度让人不惬意. 比方在顺序队列中,删除头部的操作后,总要将后面全部的结点都向前移动一位,这里消耗的较大的.又如在在链式队列中.尾加结点时,为了寻找到最后一位结点,要遍历整个队列,时间复杂度相同是O(n). 为此,这里须要做出一些改变.当中严蔚敏老师的数据结构书中就是这么干的. 循序队列的优化方案: 定义front使其始终代表队头的下标
出队时将队头元素返回,且 且front++