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    计算上不可行可以做什么

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首先说结论:你的后端部门不够硬。把后端的事情推给前端了。 前端后端是程序产业化发生的分工。 首先对比传统开发模式:一人模式。即做前端又做后端。设计者决定表现方式,用表现方式决定前端,从而决定后端。前端后端除了可视化以外并无明显分别。你可以把后端代码放前端里(跟计算有关的。)。也可以把前端代码放后端里(跟查看有关的。)。 产业化后,人们发现,一人模式, 由于返工特点,在大程序(姑且这么说)合作时,产生的返工成本无法接受。于是人们引入工业模式:设计论证差不多了以后,拿出一个不需要改的可行方案。分配给各部具化。这不但减少返工,还能提高人力利用率。(每个人都干起来,不闲着) 前后之分就是从这里开始的。姑且分为设计阶段和实行阶段。设计阶段就是通篇考虑,保证可行(不行就自己上)。实行阶段就是做自己能做的,按设计要求具化。可以看出,两个阶段需要的人的编程能力是不一样的。实行阶段可以换人,而设计阶段需要总体负责,需要的经验肯定不一样。 于是产业化分工降成本的有势就体现出来了:训练专业化工人的成本,小于掌握所有环节的工人的成本。(全是工人,这么说没错) 于是把工作分为前后端,可以大致的对应到设计和具化分类上。其实是设计和具化。(具化就是已经有大致路径,需要精确细化。并且不能偏离路径) 所以后端的人最讨厌前端的人谈论算法。这等于说他的算法是拉gi。但是他的设计书确实有毛病,或者根本是业务需求——根本什么都不是。直接挑战了他的存在意义。所以先喷你没毛病。

晚来风急 2019-12-02 01:22:17 0 浏览量 回答数 0

问题

让云计算真正省钱,解决云存储架构九个问题让云计算真正省钱

hamtyb 2019-12-01 20:27:33 11001 浏览量 回答数 4

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12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下,在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗? 各位大佬,你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据? 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的?kafka connector 的原理是定时去轮询,这样如果表多了,会不会影响业务库的性能?甚至把业务库搞挂? 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了,没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的? 请问一下,对于有状态的任务,如果任务做代码升级的时候,可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢?是否会有影响数据逻辑的地方呢? 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗? 比如五分钟输出一次,就是7点输出0点到7点的累计用户,7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度,现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势? 实时数仓用什么存储介质来存储维表,维表有大有小,大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗? 请教个问题,就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗?我现在有个这样的需求,就是存在窗口内没有流数据进入,但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值!现在没有流数据进入窗口结束时如何触发? kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费,有些topic有效,有效topic无效,大佬们有遇到过吗? 各位大佬,flink两个table join的时候,为什么打印不出来数据,已经赋了关联条件了,但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊? 各位大佬,我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计,同时还想统计全天的Uv,这个是用State就能实现吗? 大佬们,flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本? 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗? 有没有拿flink和tensorflow集成的? 那位大神,给一个java版的flink1.7 读取kafka数据,做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬,flink为风控引擎做数据支撑的时候,怎么应对风控规则的不断变化,比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户,这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存?广播没办法改CEP flink支持多流(大于2流)join吗? 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下,怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥? flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好? flink 1.9 on yarn, 自定义个connector里面用了jni, failover以后 就起不来了, 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个,怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题,部署到集群就会报错了,可能什么问题? 请教一下对于长时间耗内存很大的任务,大家都是开checkpoint机制,采用rocksdb做状态后端吗? 请问下大佬,flink jdbc读取mysql,tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器,Hive集成,Python API这几个功能好像都是预览版,请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗? 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 各位大佬,在一个 Job 计算过程中,查询 MySQL 来补全额外数据,是一个好的实践嘛?还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据? Flink web UI是jquery写的吗? 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后,会覆盖上一次的checkpoint吗? 数据量较大时,flink实时写入hbase能够异步写入吗? flink的异步io,是不是只是适合异步读取,并不适合异步写入呀? 请问一下,flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力,如何批量的输出结果呢? 大佬们,flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后,从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作,是可以的吗? flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗? 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们,task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊?我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗? 求助各位大佬,一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口,如15个小时和24个小时,滑动步长为5分钟,这样就会产生很多overlap 数据,导致状态会很快就达到几百g,然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了,然后作业就不断重启,很不稳定,请问这个业务场景有什么有效的解决方案么? 使用jdbcsink的时候,如果连接长时间不使用 就会被关掉,有人遇到过吗?使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的? 是直接用window然后count嘛? Flink是不是也是这样的? 请问现在如有个实时程序,根据一个mysql的维表来清洗,但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql,然后存在对象中,流清洗的时候读取这个数据,这个想法可行吗?我目前在主类里面定义一个对象,然后往里面更新,发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗? 12月3日更新 请教一下,为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群,但是就是消费不到数据呢? flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务,出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ? 各位大佬,请问有Flink写S3的方案吗? flink 连接hbase 只支持1.4.3版本? onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS,但是在RDS里没有看到创建的表,是为什么呢? Tumbling Window里的数据,是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理,还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性,请问大家如何解决 stream processing with apache flink,这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时,jm和tm占用的内存最小是600M,这个可以修改吗? 各位大佬,使用默认的窗口Trigger,在什么情况下会触发两次啊?窗口关闭后,然后还来了这个窗口期内的数据,并且开了allowedLateness么? flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗? 各位大佬,flink任务的并发数调大到160+以后,每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常,导致任务重启。并发在100时运行比较稳定,哪位大佬可以提供下排查的思路? 感觉stateful function 是下一个要发力的点,这个现在有应用案例吗? 我有2个子网(a子网,b子网)用vpn联通,vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群,b子网运行我自己的flink集群和应用,b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是,如果vpn断开,flink consumer会异常整个作业退出吗?如果作业退出,我重连vpn后,能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗?flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state,kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗? flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka,可以从指定时间消费的吗?目前提供的接口只是根据offset消费?有人知道怎么处理? flink 的Keyby是不是只是repartition而已?没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗? 我比较倾向用数据库,因为有些数据需要join其他表,flink充当了什么角色,对这个有点迷,比如统计当天订单量,卖了多少钱,各个省的销量,销售金额,各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来,有大神知道吗? 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后,什么都不改,直接重启,还是能接着继续运行吗?如果可以的话,savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗,能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的,也就可以理解为checkpoint是以批量操作的,那如果还没进行ckecnpoint就挂了,下次从最新的一次checkpoint重启,不是重复消费了? kafka是可以批量读取数据,但是flink是一条一条处理的,应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬,flink sql目前是不是不支持tumbling window join,有人了解吗? 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗? 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位,这段代码里面,我想加一个trigger,实现每次有数据进window时候,就输出,而不是等到window结束再输出,应该怎么加? 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满,大家如配置的? Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破? yarn 模式下,checkpoint 是存在 JobManager的,提交任务也是提交给 JobManager 的吧? heckpoint机制,会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面? Flink On Yarn的模式下,如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job,一般用什么方案?shell脚本还是api的方式? 各位大佬,开启增量checkpoint 情况下,这个state size 是总的checkpoint 大小,还是增量上传的大小? 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的? 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗? 大家有没有比较好的sql解析 组件(支持嵌套sql)? richmapfuntion的open/close方法,和处理数据的map方法,是在同一个线程,还是不同线程调用的? flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ,我不是只启动了5个container么? Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候,怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限? 用java api写的kafka consumer能消费到的消息,但是Flink消费不到,这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么? flink1.7.2,场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度,同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗?也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证,认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗? 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制,你们有类似的这种使用场景吗? flink可以同时读取多个topic的数据吗? Flink能够做实时ETL(oracle端到oracle端或者多端)么? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次,从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中,如果没数据进来的,如何让他也定期执行,比如进行count计算,让他输出0? new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做?我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗? 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛,感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗? 有个问题咨询下大家,我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的,比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取,我用普通的jdbc进行连接可以获的,但是有一个问题,就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题,但这肯定不符合要求,请问大家有什么好的办法吗? flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es,因为半夜es集群做路由,导致写入容易失败,会引起source的反压,然后导致checkpoint超时任务卡死,请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压? flink 写parquet 文件,使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现,我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口,是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉,就不会存在内存泄漏的问题了? flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State,但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private,无法使用,大佬,如何在Table的UDAF中使用State啊? Flink有什么性能测试工具吗? 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后,META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错,请问有什么解决办法吗? 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬,以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下,我要做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 一般公司的flink job有没有进程进行守护?有专门的工具或者是自己写脚本?这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小? Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更 问大家个Hive问题,新建的hive外部分区表, 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ? flink里面的broadcast state值,会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时,如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗?比如kafka里的写数据没停,窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下,想统计未退费的订单数量,如果一个订单退费了(发过来一个update流),flink能做到对结果进行-1吗,这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重,有哪位同学实践过吗? 你们的去重容许有误差?因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果,你们会认为是同一条记录? 我就运行了一个自带的示例,一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗? NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗? flink 可以把大量数据写入mysql吗?比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗? 在页面上写规则,用flink执行,怎么传递给flink? 使用cep时,如何动态添加规则? 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集? flink的应用场景是?除了实时 各位好,请教一下,滑动窗口,每次滑动都全量输出结果,外部存储系统压力大,是否有办法,只输出变化的key? RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用,但是数据库连接一直拿着,最后成了数据库连接超时了,大佬们有什么好的建议去处理吗?? 为啥我的自定义函数注册,然后sql中使用不了? 请问一下各位老师,flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢? 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢,在和hbase交互这块儿,每个算子都加了时间统计 请教一下,在yarn上运行,会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬,flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ,跑的数据一大就会报错。 各位大佬,都用什么来监控flink集群? flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗,比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算(Blink)支持这4个源数据表吗?DataHub Kafka MQ MaxCompute? 为啥checkpoint时间会越来越长,请问哪位大佬知道是因为啥呢? 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧,那剩下的算子并行度呢? Flink有 MLIB库吗,为什么1.9中没有了啊? 请教一下,有没有flink ui的文章呢?在这块内存配置,我给 TM 配置的内存只有 4096 M,但是这里为什么对不上呢?请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢? 请教个问题,fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的? 请教一下,flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢?没有设计为一个 key 一个 watermark 呢? 就比如说有 key1、key2、key3,有3个 watermark,有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢? 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ;2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题,flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型,如图报错: 有大佬在吗,线上遇到个问题,但是明明内存还有200多G,然后呢任务cancel不了,台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更,如果订单表与商品明细join查询,就会出现n条重复数据,这样数据就不准了,flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 有没有大佬知道实时报表怎么做?就是统计的结果要实时更新,热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下,flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

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关于二十四点游戏的编程思路与基本算法 漫长的假期对于我来说总是枯燥无味的,闲来无聊便和同学玩起童年时经常玩的二十四点牌游戏来。此游戏说来简单,就是利用加减乘除以及括号将给出的四张牌组成一个值为24的表达式。但是其中却不乏一些有趣的题目,这不,我们刚玩了一会儿,便遇到了一个难题——3、6、6、10(其实后来想想,这也不算是个太难的题,只是当时我们的脑筋都没有转弯而已,呵呵)。 问题既然出现了,我们当然要解决。冥思苦想之际,我的脑中掠过一丝念头——何不编个程序来解决这个问题呢。文曲星中不就有这样的程序吗。所以这个想法应该是可行。想到这里我立刻开始思索这个程序的算法,最先想到的自然是穷举法(后来发现我再也想不到更好的方法了,悲哀呀,呵呵),因为在这学期我曾经写过一个小程序——计算有括号的简单表达式。只要我能编程实现四个数加上运算符号所构成的表达式的穷举,不就可以利用这个计算程序来完成这个计算二十四点的程序吗。确定了这个思路之后,我开始想这个问题的细节。 首先穷举的可行性问题。我把表达式如下分成三类—— 1、 无括号的简单表达式。 2、 有一个括号的简单表达式。 3、 有两个括号的较复4、 杂表达式。 穷举的开始我对给出的四个数进行排列,其可能的种数为4*3*2*1=24。我利用一个嵌套函数实现四个数的排列,算法如下: /* ans[] 用来存放各种排列组合的数组 */ /* c[] 存放四张牌的数组 */ /* k[] c[]种四张牌的代号,其中k[I]=I+1。 用它来代替c[]做处理,考虑到c[]中有可能出现相同数的情况 */ /* kans[] 暂存生成的排列组合 */ /* j 嵌套循环的次数 */ int fans(c,k,ans,kans,j) int j,k[],c[];char ans[],kans[]; { int i,p,q,r,h,flag,s[4],t[4][4]; for(p=0,q=0;p<4;p++) { for(r=0,flag=0;r if(k[p]!=kans[r]) flag++; if(flag==j) t[j][q++]=k[p]; } for(s[j]=0;s[j]<4-j;s[j]++) { kans[j]=t[j][s[j>; if(j==3) { for(h=0;h<4;h++) ans[2*h]=c[kans[h]-1]; /* 调整生成的排列组合在最终的表 达式中的位置 */ for(h=0;h<3;h++) symbol(ans,h); /* 在表达式中添加运算符号 */ } else { j++; fans(c,k,ans,kans,j); j--; } } } 正如上面函数中提到的,在完成四张牌的排列之后,在表达式中添加运算符号。由于只有四张牌,所以只要添加三个运算符号就可以了。由于每一个运算符号可重复,所以计算出其可能的种数为4*4*4=64种。仍然利用嵌套函数实现添加运算符号的穷举,算法如下: /* ans[],j同上。sy[]存放四个运算符号。h为表达式形式。*/ int sans(ans,sy,j,h) char ans[],sy[];int j,h; { int i,p,k[3],m,n; char ktans[20]; for(k[j]=0;k[j]<4;k[j]++) { ans[2*j+1]=sy[k[j>; /* 刚才的四个数分别存放在0、2、4、6位 这里的三个运算符号分别存放在1、3、5位*/ if(j==2) { ans[5]=sy[k[j>; /* 此处根据不同的表达式形式再进行相应的处理 */ } else } } 好了,接下来我再考虑不同表达式的处理。刚才我已经将表达式分为三类,是因为添加三个括号对于四张牌来说肯定是重复的。对于第一种,无括号自然不用另行处理;而第二种情况由以下代码可以得出其可能性有六种,其中还有一种是多余的。 for(m=0;m<=4;m+=2) for(n=m+4;n<=8;n+=2) 这个for循环给出了添加一个括号的可能性的种数,其中m、n分别为添加在表达式中的左右括号的位置。我所说的多余的是指m=0,n=8,也就是放在表达式的两端。这真是多此一举,呵呵。最后一种情况是添加两个括号,我分析了一下,发现只可能是这种形式才不会是重复的——(a b)(c d)。为什么不会出现嵌套括号的情况呢。因为如果是嵌套括号,那么外面的括号肯定是包含三个数字的(四个没有必要),也就是说这个括号里面包含了两个运算符号,而这两个运算符号是被另外一个括号隔开的。那么如果这两个运算符号是同一优先级的,则肯定可以通过一些转换去掉括号(你不妨举一些例子来试试),也就是说这一个括号没有必要;如果这两个运算符号不是同一优先级,也必然是这种形式((a+-b)*/c)。而*和/在这几个运算符号中优先级最高,自然就没有必要在它的外面添加括号了。 综上所述,所有可能的表达式的种数为24*64*(1+6+1)=12288种。哈哈,只有一万多种可能性(这其中还有重复),这对于电脑来说可是小case哟。所以,对于穷举的可行性分析和实现也就完成了。 接下来的问题就是如何对有符号的简单表达式进行处理。这是栈的一个著名应用,那么什么是栈呢。栈的概念是从日常生活中货物在货栈种的存取过程抽象出来的,即最后存放入栈的货物(堆在靠出口处)先被提取出去,符合“先进后出,后进先出”的原则。这种结构犹如子弹夹。 在栈中,元素的插入称为压入(push)或入栈,元素的删除称为弹出(pop)或退栈。 栈的基本运算有三种,其中包括入栈运算、退栈运算以及读栈顶元素,这些请参考相关数据结构资料。根据这些基本运算就可以用数组模拟出栈来。 那么作为栈的著名应用,表达式的计算可以有两种方法。 第一种方法—— 首先建立两个栈,操作数栈OVS和运算符栈OPS。其中,操作数栈用来记忆表达式中的操作数,其栈顶指针为topv,初始时为空,即topv=0;运算符栈用来记忆表达式中的运算符,其栈顶指针为topp,初始时,栈中只有一个表达式结束符,即topp=1,且OPS(1)=‘;’。此处的‘;’即表达式结束符。 然后自左至右的扫描待处理的表达式,并假设当前扫描到的符号为W,根据不同的符号W做如下不同的处理: 1、 若W为操作数 2、 则将W压入操作数栈OVS 3、 且继续扫描下一个字符 4、 若W为运算符 5、 则根据运算符的性质做相应的处理: (1)、若运算符为左括号或者运算符的优先级大于运算符栈栈顶的运算符(即OPS(top)),则将运算符W压入运算符栈OPS,并继续扫描下一个字符。 (2)、若运算符W为表达式结束符‘;’且运算符栈栈顶的运算符也为表达式结束符(即OPS(topp)=’;’),则处理过程结束,此时,操作数栈栈顶元素(即OVS(topv))即为表达式的值。 (3)、若运算符W为右括号且运算符栈栈顶的运算符为左括号(即OPS(topp)=’(‘),则将左括号从运算符栈谈出,且继续扫描下一个符号。 (4)、若运算符的右不大于运算符栈栈顶的运算符(即OPS(topp)),则从操作数栈OVS中弹出两个操作数,设先后弹出的操作数为a、b,再从运算符栈OPS中弹出一个运算符,设为+,然后作运算a+b,并将运算结果压入操作数栈OVS。本次的运算符下次将重新考虑。 第二种方法—— 首先对表达式进行线性化,然后将线性表达式转换成机器指令序列以便进行求值。 那么什么是表达式的线性化呢。人们所习惯的表达式的表达方法称为中缀表示。中缀表示的特点是运算符位于运算对象的中间。但这种表示方式,有时必须借助括号才能将运算顺序表达清楚,而且处理也比较复杂。 1929年,波兰逻辑学家Lukasiewicz提出一种不用括号的逻辑符号体系,后来人们称之为波兰表示法(Polish notation)。波兰表达式的特点是运算符位于运算对象的后面,因此称为后缀表示。在对波兰表达式进行运算,严格按照自左至右的顺序进行。下面给出一些表达式及其相应的波兰表达式。 表达式 波兰表达式 A-B AB- (A-B)*C+D AB-C*D+ A*(B+C/D)-E*F ABCD/+*EF*- (B+C)/(A-D) BC+AD-/ OK,所谓表达式的线性化是指将中缀表达的表达式转化为波兰表达式。对于每一个表达式,利用栈可以把表达式变换成波兰表达式,也可以利用栈来计算波兰表达式的值。 至于转换和计算的过程和第一种方法大同小异,这里就不再赘述了。 下面给出转换和计算的具体实现程序—— /* first函数给出各个运算符的优先级,其中=为表达式结束符 */ int first(char c) { int p; switch(c) { case '*': p=2; break; case '/': p=2; break; case '+': p=1; break; case '-': p=1; break; case '(': p=0; break; case '=': p=-1; break; } return(p); } /* 此函数实现中缀到后缀的转换 */ /* M的值宏定义为20 */ /* sp[]为表达式数组 */ int mid_last() { int i=0,j=0; char c,sm[M]; c=s[0]; sm[0]='='; top=0; while(c!='\0') { if(islower(c)) sp[j++]=c; else switch(c) { case '+': case '-': case '*': case '/': while(first(c)<=first(sm[top])) sp[j++]=sm[top--]; sm[++top]=c; break; case '(': sm[++top]=c; break; case ')': while(sm[top]!='(') sp[j++]=sm[top--]; top--; break; default :return(1); } c=s[++i]; } while(top>0) sp[j++]=sm[top--]; sp[j]='\0'; return(0); } /* 由后缀表达式来计算表达式的值 */ int calc() { int i=0,sm[M],tr; char c; c=sp[0]; top=-1; while(c!='\0') { if(islower(c)) sm[++top]=ver[c-'a'];/*在转换过程中用abcd等来代替数, 这样才可以更方便的处理非一位数, ver数组中存放着这些字母所代替的数*/ else switch(c) { case '+': tr=sm[top--]; sm[top]+=tr; break; case '-': tr=sm[top--]; sm[top]-=tr; break; case '*': tr=sm[top--]; sm[top]*=tr; break; case '/': tr=sm[top--];sm[top]/=tr;break; default : return(1); } c=sp[++i]; } if(top>0) return(1); else } 这样这个程序基本上就算解决了,回过头来拿这个程序来算一算文章开始的那个问题。哈哈,算出来了,原来如此简单——(6-3)*10-6=24。 最后我总结了一下这其中容易出错的地方—— 1、 排列的时候由于一个数只能出现一次, 所以必然有一个判断语句。但是用什么来判断,用大小显然不行,因为有可能这四个数中有两个或者以上的数是相同的。我的方法是给每一个数设置一个代号,在排列结束时,通过这个代号找到这个数。 2、在应用嵌套函数时,需仔细分析程序的执行过程,并对个别变量进行适当的调整(如j的值),程序才能正确的执行。 3、在分析括号问题的时候要认真仔细,不要错过任何一个可能的机会,也要尽量使程序变得简单一些。不过我的分析可能也有问题,还请高手指点。 4、在用函数对一个数组进行处理的时候,一定要注意如果这个数组还需要再应用,就必须将它先保存起来,否则会出错,而且是很严重的错误。 5、在处理用户输入的表达式时,由于一个十位数或者更高位数是被分解成各位数存放在数组中,所以需对它们进行处理,将它们转化成实际的整型变量。另外,在转化过程中,用一个字母来代替这个数,并将这个数存在一个数组中,且它在数组中的位置和代替它的这个字母有一定的联系,这样才能取回这个数。 6、由于在穷举过程难免会出现计算过程中有除以0的计算,所以我们必须对calc函数种对于除的运算加以处理,否则程序会因为出错而退出(Divide by 0)。 7、最后一个问题,本程序尚未解决。对于一些比较著名的题目,本程序无法解答。比如说5、5、5、1或者8、8、3、3。这是由于这些题目在计算的过程用到了小数,而本程序并没有考虑到小数。

知与谁同 2019-12-02 01:22:19 0 浏览量 回答数 0

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迭代法  迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法),即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。   迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。   利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:   一、确定迭代变量。在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。   二、建立迭代关系式。所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。   三、对迭代过程进行控制。在什么时候结束迭代过程。这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。   例 1 : 一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子,这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,问到第 12 个月时,该饲养场共有兔子多少只。   分析: 这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ,第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ,第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ,……根据题意,“这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子”,则有   u 1 = 1 , u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 , u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ,……   根据这个规律,可以归纳出下面的递推公式:   u n = u n - 1 × 2 (n ≥ 2)   对应 u n 和 u n - 1 ,定义两个迭代变量 y 和 x ,可将上面的递推公式转换成如下迭代关系:   y=x*2   x=y   让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次,就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下:   cls   x=1   for i=2 to 12   y=x*2   x=y   next i   print y   end   例 2 : 阿米巴用简单分裂的方式繁殖,它每分裂一次要用 3 分钟。将若干个阿米巴放在一个盛满营养参液的容器内, 45 分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多可以装阿米巴 220,220个。试问,开始的时候往容器内放了多少个阿米巴。请编程序算出。   分析: 根据题意,阿米巴每 3 分钟分裂一次,那么从开始的时候将阿米巴放入容器里面,到 45 分钟后充满容器,需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以装阿米巴2^ 20 个”,即阿米巴分裂 15 次以后得到的个数是 2^20 。题目要求我们计算分裂之前的阿米巴数,不妨使用倒推的方法,从第 15 次分裂之后的 2^20 个,倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之后)的个数,再进一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的个数。   设第 1 次分裂之前的个数为 x 0 、第 1 次分裂之后的个数为 x 1 、第 2 次分裂之后的个数为 x 2 、……第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ,则有   x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)   因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的,如果定义迭代变量为 x ,则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式:   x=x/2 ( x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2^20 )   让这个迭代公式重复执行 15 次,就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴个数。因为所需的迭代次数是个确定的值,我们可以使用一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制。参考程序如下:   cls   x=2^20   for i=1 to 15   x=x/2   next i   print x   end   ps:java中幂的算法是Math.pow(2, 20);返回double,稍微注意一下   例 3 : 验证谷角猜想。日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象:对于任意一个自然数 n ,若 n 为偶数,则将其除以 2 ;若 n 为奇数,则将其乘以 3 ,然后再加 1 。如此经过有限次运算后,总可以得到自然数 1 。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。   要求:编写一个程序,由键盘输入一个自然数 n ,把 n 经过有限次运算后,最终变成自然数 1 的全过程打印出来。   分析: 定义迭代变量为 n ,按照谷角猜想的内容,可以得到两种情况下的迭代关系式:当 n 为偶数时, n=n/2 ;当 n 为奇数时, n=n*3+1 。用 QBASIC 语言把它描述出来就是:   if n 为偶数 then   n=n/2   else   n=n*3+1   end if   这就是需要计算机重复执行的迭代过程。这个迭代过程需要重复执行多少次,才能使迭代变量 n 最终变成自然数 1 ,这是我们无法计算出来的。因此,还需进一步确定用来结束迭代过程的条件。仔细分析题目要求,不难看出,对任意给定的一个自然数 n ,只要经过有限次运算后,能够得到自然数 1 ,就已经完成了验证工作。因此,用来结束迭代过程的条件可以定义为: n=1 。参考程序如下:   cls   input "Please input n=";n   do until n=1   if n mod 2=0 then   rem 如果 n 为偶数,则调用迭代公式 n=n/2   n=n/2   print "—";n;   else   n=n*3+1   print "—";n;   end if   loop   end   迭代法   迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行:   (1) 选一个方程的近似根,赋给变量x0;   (2) 将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0;   (3) 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤(2)的计算。   若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为:   【算法】迭代法求方程的根   { x0=初始近似根;   do {   x1=x0;   x0=g(x1); /*按特定的方程计算新的近似根*/   } while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);   printf(“方程的近似根是%f\n”,x0);   }   迭代算法也常用于求方程组的根,令   X=(x0,x1,…,xn-1)   设方程组为:   xi=gi(X) (I=0,1,…,n-1)   则求方程组根的迭代算法可描述如下:   【算法】迭代法求方程组的根   { for (i=0;i   x=初始近似根;   do {   for (i=0;i   y=x;   for (i=0;i   x=gi(X);   for (delta=0.0,i=0;i   if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x);   } while (delta>Epsilon);   for (i=0;i   printf(“变量x[%d]的近似根是 %f”,I,x);   printf(“\n”);   }   具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况:   (1) 如果方程无解,算法求出的近似根序列就不会收敛,迭代过程会变成死循环,因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解,并在程序中对迭代的次数给予限制;   (2) 方程虽然有解,但迭代公式选择不当,或迭代的初始近似根选择不合理,也会导致迭代失败。   递归   递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。   能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。   【问题】 编写计算斐波那契(Fibonacci)数列的第n项函数fib(n)。   斐波那契数列为:0、1、1、2、3、……,即:   fib(0)=0;   fib(1)=1;   fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) (当n>1时)。   写成递归函数有:   int fib(int n)   { if (n==0) return 0;   if (n==1) return 1;   if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);   }   递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算fib(n-1)和fib(n- 2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib(1)和fib(0),分别能立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。   在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。   在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。   由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。   【问题】 组合问题   问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5,r=3的所有组合为: (1)5、4、3 (2)5、4、2 (3)5、4、1   (4)5、3、2 (5)5、3、1 (6)5、2、1   (7)4、3、2 (8)4、3、1 (9)4、2、1   (10)3、2、1   分析所列的10个组合,可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int m,int k)为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时,其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m 个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[ ]存放求出的组合的数字,约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中,当一个组合求出后,才将a[ ]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k,函数将确定组合的第一个数字放入数组后,有两种可能的选择,因还未去顶组合的其余元素,继续递归去确定;或因已确定了组合的全部元素,输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。   【程序】   # include   # define MAXN 100   int a[MAXN];   void comb(int m,int k)   { int i,j;   for (i=m;i>=k;i--)   { a[k]=i;   if (k>1)   comb(i-1,k-1);   else   { for (j=a[0];j>0;j--)   printf(“%4d”,a[j]);   printf(“\n”);   }   }   }   void main()   { a[0]=3;   comb(5,3);   }   【问题】 背包问题   问题描述:有不同价值、不同重量的物品n件,求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案,使选中物品的总重量不超过指定的限制重量,但选中物品的价值之和最大。   设n 件物品的重量分别为w0、w1、…、wn-1,物品的价值分别为v0、v1、…、vn-1。采用递归寻找物品的选择方案。设前面已有了多种选择的方案,并保留了其中总价值最大的方案于数组option[ ],该方案的总价值存于变量maxv。当前正在考察新方案,其物品选择情况保存于数组cop[ ]。假定当前方案已考虑了前i-1件物品,现在要考虑第i件物品;当前方案已包含的物品的重量之和为tw;至此,若其余物品都选择是可能的话,本方案能达到的总价值的期望值为tv。算法引入tv是当一旦当前方案的总价值的期望值也小于前面方案的总价值maxv时,继续考察当前方案变成无意义的工作,应终止当前方案,立即去考察下一个方案。因为当方案的总价值不比maxv大时,该方案不会被再考察,这同时保证函数后找到的方案一定会比前面的方案更好。   对于第i件物品的选择考虑有两种可能:   (1) 考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后,继续递归去考虑其余物品的选择。   (2) 考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。   按以上思想写出递归算法如下:   try(物品i,当前选择已达到的重量和,本方案可能达到的总价值tv)   { /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/   if(包含物品i是可以接受的)   { 将物品i包含在当前方案中;   if (i   try(i+1,tw+物品i的重量,tv);   else   /*又一个完整方案,因为它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/   以当前方案作为临时最佳方案保存;   恢复物品i不包含状态;   }   /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/   if (不包含物品i仅是可男考虑的)   if (i   try(i+1,tw,tv-物品i的价值);   else   /*又一个完整方案,因它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/   以当前方案作为临时最佳方案保存;   }

沉默术士 2019-12-02 01:25:10 0 浏览量 回答数 0

问题

从一道面试题谈谈一线大厂码农应该具备的基本能力 7月16日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-22 13:45:47 118 浏览量 回答数 1

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我首先要说的是,Pandas和NumPy数组的功能是从对数字数组进行高性能矢量化计算得出的。1向量化计算的全部目的是通过将计算移至高度优化的C代码并利用连续的内存块来避免Python级循环。2 Python级循环 现在我们来看一些时间。以下是所有的Python级环,其任一产生pd.Series,np.ndarray或list包含相同值的对象。为了分配给数据框内的序列,结果是可比较的。 Python 3.6.5, NumPy 1.14.3, Pandas 0.23.0 np.random.seed(0) N = 10**5 %timeit list(map(divide, df['A'], df['B'])) # 43.9 ms %timeit np.vectorize(divide)(df['A'], df['B']) # 48.1 ms %timeit [divide(a, b) for a, b in zip(df['A'], df['B'])] # 49.4 ms %timeit [divide(a, b) for a, b in df[['A', 'B']].itertuples(index=False)] # 112 ms %timeit df.apply(lambda row: divide(*row), axis=1, raw=True) # 760 ms %timeit df.apply(lambda row: divide(row['A'], row['B']), axis=1) # 4.83 s %timeit [divide(row['A'], row['B']) for _, row in df[['A', 'B']].iterrows()] # 11.6 s 一些要点: 的tuple基的方法(第一4)是一个因素比更有效的pd.Series基于方法(最后3)。 np.vectorize,列表理解+ zip和map方法(即前3名)的性能大致相同。这是因为它们使用tuple 并绕过了熊猫的开销pd.DataFrame.itertuples。 使用raw=Truewith pd.DataFrame.apply和不使用时,速度显着提高。此选项将NumPy数组而不是pd.Series对象提供给自定义函数。 pd.DataFrame.apply:只是另一个循环 要确切地查看Pandas传递的对象,可以对函数进行微不足道的修改: def foo(row): print(type(row)) assert False # because you only need to see this once df.apply(lambda row: foo(row), axis=1) 输出:<class 'pandas.core.series.Series'>。相对于NumPy数组,创建,传递和查询Pandas系列对象会带来大量开销。这不足为奇:Pandas系列包含相当数量的脚手架,用于存放索引,值,属性等。 再次进行相同的练习raw=True,您会看到<class 'numpy.ndarray'>。所有这些都在文档中进行了描述,但是看到它更具说服力。 np.vectorize:假向量化 的文档np.vectorize有以下注意事项: pyfunc除了使用numpy的广播规则外,矢量化函数像python map函数一样对输入数组的连续元组求值。 这里的“广播规则”是无关紧要的,因为输入数组具有相同的尺寸。与之并行map是有启发性的,因为上述map版本具有几乎相同的性能。该源代码显示发生的事情:np.vectorize你的输入函数转换成通用的功能通过(“ufunc”) np.frompyfunc。有一些优化,例如缓存,可以带来一些性能改进。 总之,np.vectorize做一个Python级环路什么应该做,但pd.DataFrame.apply增加了一个矮胖的开销。您不会看到任何JIT编译numba(请参见下文)。这只是一个方便。 真正的向量化:您应该使用什么 为什么在任何地方都没有提到上述差异?因为真正矢量化计算的性能使它们无关紧要: %timeit np.where(df['B'] == 0, 0, df['A'] / df['B']) # 1.17 ms %timeit (df['A'] / df['B']).replace([np.inf, -np.inf], 0) # 1.96 ms 是的,这比上述循环式解决方案中最快的速度快40倍。这些都可以接受。在我看来,第一个是简洁,可读和高效的。numba如果性能至关重要,这只是瓶颈,请仅查看其他方法,例如下面的方法。 numba.njit:更高的效率 当循环被认为可行时,通常会通过numba底层的NumPy数组对其进行优化,以尽可能多地移至C。 实际上,将numba性能提高到了微秒。没有一些繁琐的工作,将很难获得比这更高的效率。 from numba import njit @njit def divide(a, b): res = np.empty(a.shape) for i in range(len(a)): if b[i] != 0: res[i] = a[i] / b[i] else: res[i] = 0 return res %timeit divide(df['A'].values, df['B'].values) # 717 µs 使用@njit(parallel=True)可以为更大的阵列提供进一步的提升。 1种数字类型包括:int,float,datetime,bool,category。它们不包含 object dtype,可以保存在连续的内存块中。 2 NumPy操作相对于Python高效的原因至少有两个: Python中的所有内容都是一个对象。与C不同,这包括数字。因此,Python类型具有本机C类型不存在的开销。 NumPy方法通常基于C。另外,在可能的情况下使用优化算法。

保持可爱mmm 2020-02-09 13:11:42 0 浏览量 回答数 0

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测试是一件浪费时间的事吗?

技术小菜鸟 2019-12-01 21:22:29 2591 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】Ceph分布式存储实战

知与谁同 2019-12-01 22:07:42 2859 浏览量 回答数 0

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【算法】五分钟算法小知识:动态规划详解

游客ih62co2qqq5ww 2020-05-07 14:48:09 25 浏览量 回答数 1

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你是在设计程序,还是在写代码。。。 热:报错

kun坤 2020-06-10 10:00:54 3 浏览量 回答数 1

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  迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。   利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:   一、确定迭代变量。在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。   二、建立迭代关系式。所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。   三、对迭代过程进行控制。在什么时候结束迭代过程。这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。   例 1 : 一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子,这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,问到第 12 个月时,该饲养场共有兔子多少只。   分析: 这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ,第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ,第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ,……根据题意,“这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子”,则有   u 1 = 1 , u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 , u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ,……   根据这个规律,可以归纳出下面的递推公式:   u n = u n - 1 × 2 (n ≥ 2)   对应 u n 和 u n - 1 ,定义两个迭代变量 y 和 x ,可将上面的递推公式转换成如下迭代关系:   y=x*2   x=y   让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次,就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下:   cls   x=1   for i=2 to 12   y=x*2   x=y   next i   print y   end   例 2 : 阿米巴用简单分裂的方式繁殖,它每分裂一次要用 3 分钟。将若干个阿米巴放在一个盛满营养参液的容器内, 45 分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多可以装阿米巴 2 20 个。试问,开始的时候往容器内放了多少个阿米巴。请编程序算出。   分析: 根据题意,阿米巴每 3 分钟分裂一次,那么从开始的时候将阿米巴放入容器里面,到 45 分钟后充满容器,需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以装阿米巴 2 20 个”,即阿米巴分裂 15 次以后得到的个数是 2 20 。题目要求我们计算分裂之前的阿米巴数,不妨使用倒推的方法,从第 15 次分裂之后的 2 20 个,倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之后)的个数,再进一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的个数。   设第 1 次分裂之前的个数为 x 0 、第 1 次分裂之后的个数为 x 1 、第 2 次分裂之后的个数为 x 2 、……第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ,则有   x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1)   因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的,如果定义迭代变量为 x ,则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式:   x=x/2 ( x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2 20 )   让这个迭代公式重复执行 15 次,就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴个数。因为所需的迭代次数是个确定的值,我们可以使用一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制。参考程序如下:   cls   x=2^20   for i=1 to 15   x=x/2   next i   print x   end   例 3 : 验证谷角猜想。日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象:对于任意一个自然数 n ,若 n 为偶数,则将其除以 2 ;若 n 为奇数,则将其乘以 3 ,然后再加 1 。如此经过有限次运算后,总可以得到自然数 1 。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。   要求:编写一个程序,由键盘输入一个自然数 n ,把 n 经过有限次运算后,最终变成自然数 1 的全过程打印出来。   分析: 定义迭代变量为 n ,按照谷角猜想的内容,可以得到两种情况下的迭代关系式:当 n 为偶数时, n=n/2 ;当 n 为奇数时, n=n*3+1 。用 QBASIC 语言把它描述出来就是:   if n 为偶数 then   n=n/2   else   n=n*3+1   end if   这就是需要计算机重复执行的迭代过程。这个迭代过程需要重复执行多少次,才能使迭代变量 n 最终变成自然数 1 ,这是我们无法计算出来的。因此,还需进一步确定用来结束迭代过程的条件。仔细分析题目要求,不难看出,对任意给定的一个自然数 n ,只要经过有限次运算后,能够得到自然数 1 ,就已经完成了验证工作。因此,用来结束迭代过程的条件可以定义为: n=1 。参考程序如下:   cls   input "Please input n=";n   do until n=1   if n mod 2=0 then   rem 如果 n 为偶数,则调用迭代公式 n=n/2   n=n/2   print "—";n;   else   n=n*3+1   print "—";n;   end if   loop   end   迭代法   迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行:   (1) 选一个方程的近似根,赋给变量x0;   (2) 将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0;   (3) 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤(2)的计算。   若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为:   【算法】迭代法求方程的根   { x0=初始近似根;   do {   x1=x0;   x0=g(x1); /*按特定的方程计算新的近似根*/   } while ( fabs(x0-x1)>Epsilon);   printf(“方程的近似根是%f\n”,x0);   }   迭代算法也常用于求方程组的根,令   X=(x0,x1,…,xn-1)   设方程组为:   xi=gi(X) (I=0,1,…,n-1)   则求方程组根的迭代算法可描述如下:   【算法】迭代法求方程组的根   { for (i=0;i   x=初始近似根;   do {   for (i=0;i   y=x;   for (i=0;i   x=gi(X);   for (delta=0.0,i=0;i   if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x);   } while (delta>Epsilon);   for (i=0;i   printf(“变量x[%d]的近似根是 %f”,I,x);   printf(“\n”);   }   具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况:   (1) 如果方程无解,算法求出的近似根序列就不会收敛,迭代过程会变成死循环,因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解,并在程序中对迭代的次数给予限制;   (2) 方程虽然有解,但迭代公式选择不当,或迭代的初始近似根选择不合理,也会导致迭代失败。   递归   递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。   能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。   【问题】 编写计算斐波那契(Fibonacci)数列的第n项函数fib(n)。   斐波那契数列为:0、1、1、2、3、……,即:   fib(0)=0;   fib(1)=1;   fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) (当n>1时)。   写成递归函数有:   int fib(int n)   { if (n==0) return 0;   if (n==1) return 1;   if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);   }   递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算fib(n-1)和fib(n- 2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib(1)和fib(0),分别能立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。   在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。   在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。   由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。   【问题】 组合问题   问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5,r=3的所有组合为: (1)5、4、3 (2)5、4、2 (3)5、4、1   (4)5、3、2 (5)5、3、1 (6)5、2、1   (7)4、3、2 (8)4、3、1 (9)4、2、1   (10)3、2、1   分析所列的10个组合,可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int m,int k)为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时,其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m 个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[ ]存放求出的组合的数字,约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中,当一个组合求出后,才将a[ ]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k,函数将确定组合的第一个数字放入数组后,有两种可能的选择,因还未去顶组合的其余元素,继续递归去确定;或因已确定了组合的全部元素,输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。   【程序】   # include   # define MAXN 100   int a[MAXN];   void comb(int m,int k)   { int i,j;   for (i=m;i>=k;i--)   { a[k]=i;   if (k>1)   comb(i-1,k-1);   else   { for (j=a[0];j>0;j--)   printf(“%4d”,a[j]);   printf(“\n”);   }   }   }   void main()   { a[0]=3;   comb(5,3);   }   【问题】 背包问题   问题描述:有不同价值、不同重量的物品n件,求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案,使选中物品的总重量不超过指定的限制重量,但选中物品的价值之和最大。   设n 件物品的重量分别为w0、w1、…、wn-1,物品的价值分别为v0、v1、…、vn-1。采用递归寻找物品的选择方案。设前面已有了多种选择的方案,并保留了其中总价值最大的方案于数组option[ ],该方案的总价值存于变量maxv。当前正在考察新方案,其物品选择情况保存于数组cop[ ]。假定当前方案已考虑了前i-1件物品,现在要考虑第i件物品;当前方案已包含的物品的重量之和为tw;至此,若其余物品都选择是可能的话,本方案能达到的总价值的期望值为tv。算法引入tv是当一旦当前方案的总价值的期望值也小于前面方案的总价值maxv时,继续考察当前方案变成无意义的工作,应终止当前方案,立即去考察下一个方案。因为当方案的总价值不比maxv大时,该方案不会被再考察,这同时保证函数后找到的方案一定会比前面的方案更好。   对于第i件物品的选择考虑有两种可能:   (1) 考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后,继续递归去考虑其余物品的选择。   (2) 考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。   按以上思想写出递归算法如下:   try(物品i,当前选择已达到的重量和,本方案可能达到的总价值tv)   { /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/   if(包含物品i是可以接受的)   { 将物品i包含在当前方案中;   if (i   try(i+1,tw+物品i的重量,tv);   else   /*又一个完整方案,因为它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/   以当前方案作为临时最佳方案保存;   恢复物品i不包含状态;   }   /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/   if (不包含物品i仅是可男考虑的)   if (i   try(i+1,tw,tv-物品i的价值);   else   /*又一个完整方案,因它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/   以当前方案作为临时最佳方案保存;   }   为了理解上述算法,特举以下实例。设有4件物品,它们的重量和价值见表:   物品 0 1 2 3   重量 5 3 2 1   价值 4 4 3 1   并设限制重量为7。则按以上算法,下图表示找解过程。由图知,一旦找到一个解,算法就进一步找更好的佳。如能判定某个查找分支不会找到更好的解,算法不会在该分支继续查找,而是立即终止该分支,并去考察下一个分支。   按上述算法编写函数和程序如下:   【程序】   # include   # define N 100   double limitW,totV,maxV;   int option[N],cop[N];   struct { double weight;   double value;   }a[N];   int n;   void find(int i,double tw,double tv)   { int k;   /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/   if (tw+a.weight<=limitW)   { cop=1;   if (i   else   { for (k=0;k   option[k]=cop[k];   maxv=tv;   }   cop=0;   }   /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/   if (tv-a.value>maxV)   if (i   else   { for (k=0;k   option[k]=cop[k];   maxv=tv-a.value;   }   }   void main()   { int k;   double w,v;   printf(“输入物品种数\n”);   scanf((“%d”,&n);   printf(“输入各物品的重量和价值\n”);   for (totv=0.0,k=0;k   { scanf(“%1f%1f”,&w,&v);   a[k].weight=w;   a[k].value=v;   totV+=V;   }   printf(“输入限制重量\n”);   scanf(“%1f”,&limitV);   maxv=0.0;   for (k=0;k find(0,0.0,totV);   for (k=0;k   if (option[k]) printf(“%4d”,k+1);   printf(“\n总价值为%.2f\n”,maxv);   }   作为对比,下面以同样的解题思想,考虑非递归的程序解。为了提高找解速度,程序不是简单地逐一生成所有候选解,而是从每个物品对候选解的影响来形成值得进一步考虑的候选解,一个候选解是通过依次考察每个物品形成的。对物品i的考察有这样几种情况:当该物品被包含在候选解中依旧满足解的总重量的限制,该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的;反之,该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地,仅当物品不被包括在候选解中,还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时,才去考虑该物品不被包括在候选解中;反之,该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。对于任一值得继续考虑的方案,程序就去进一步考虑下一个物品。   【程序】   # include   # define N 100   double limitW;   int cop[N];   struct ele { double weight;   double value;   } a[N];   int k,n;   struct { int ;   double tw;   double tv;   }twv[N];   void next(int i,double tw,double tv)   { twv.=1;   twv.tw=tw;   twv.tv=tv;   }   double find(struct ele *a,int n)   { int i,k,f;   double maxv,tw,tv,totv;   maxv=0;   for (totv=0.0,k=0;k   totv+=a[k].value;   next(0,0.0,totv);   i=0;   While (i>=0)   { f=twv.;   tw=twv.tw;   tv=twv.tv;   switch(f)   { case 1: twv.++;   if (tw+a.weight<=limitW)   if (i   { next(i+1,tw+a.weight,tv);   i++;   }   else   { maxv=tv;   for (k=0;k   cop[k]=twv[k].!=0;   }   break;   case 0: i--;   break;   default: twv.=0;   if (tv-a.value>maxv)   if (i   { next(i+1,tw,tv-a.value);   i++;   }   else   { maxv=tv-a.value;   for (k=0;k   cop[k]=twv[k].!=0;   }   break;   }   }   return maxv;   }   void main()   { double maxv;   printf(“输入物品种数\n”);   scanf((“%d”,&n);   printf(“输入限制重量\n”);   scanf(“%1f”,&limitW);   printf(“输入各物品的重量和价值\n”);   for (k=0;k   scanf(“%1f%1f”,&a[k].weight,&a[k].value);   maxv=find(a,n);   printf(“\n选中的物品为\n”);   for (k=0;k   if (option[k]) printf(“%4d”,k+1);   printf(“\n总价值为%.2f\n”,maxv);   }   递归的基本概念和特点   程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion)。   一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。用递归思想写出的程序往往十分简洁易懂。   一般来说,递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时,递归前进;当边界条件满足时,递归返回。   注意:   (1) 递归就是在过程或函数里调用自身;   (2) 在使用递增归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。

小哇 2019-12-02 01:25:19 0 浏览量 回答数 0

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迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。 利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作: 一、确定迭代变量。在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。 二、建立迭代关系式。所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。 三、对迭代过程进行控制。在什么时候结束迭代过程。这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。 例 1 : 一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子,这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,问到第 12 个月时,该饲养场共有兔子多少只。 分析: 这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ,第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ,第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ,……根据题意,“这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子”,则有 u 1 = 1 , u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 , u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ,…… 根据这个规律,可以归纳出下面的递推公式: u n = u n - 1 × 2 (n ≥ 2) 对应 u n 和 u n - 1 ,定义两个迭代变量 y 和 x ,可将上面的递推公式转换成如下迭代关系: y=x*2 x=y 让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次,就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下: cls x=1 for i=2 to 12 y=x*2 x=y next i print y end 例 2 : 阿米巴用简单分裂的方式繁殖,它每分裂一次要用 3 分钟。将若干个阿米巴放在一个盛满营养参液的容器内, 45 分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多可以装阿米巴 2 20 个。试问,开始的时候往容器内放了多少个阿米巴。请编程序算出。 分析: 根据题意,阿米巴每 3 分钟分裂一次,那么从开始的时候将阿米巴放入容器里面,到 45 分钟后充满容器,需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以装阿米巴 2 20 个”,即阿米巴分裂 15 次以后得到的个数是 2 20 。题目要求我们计算分裂之前的阿米巴数,不妨使用倒推的方法,从第 15 次分裂之后的 2 20 个,倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之后)的个数,再进一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的个数。 设第 1 次分裂之前的个数为 x 0 、第 1 次分裂之后的个数为 x 1 、第 2 次分裂之后的个数为 x 2 、……第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ,则有 x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1) 因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的,如果定义迭代变量为 x ,则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式: x=x/2 ( x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2 20 ) 让这个迭代公式重复执行 15 次,就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴个数。因为所需的迭代次数是个确定的值,我们可以使用一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制。参考程序如下: cls x=2^20 for i=1 to 15 x=x/2 next i print x end 例 3 : 验证谷角猜想。日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象:对于任意一个自然数 n ,若 n 为偶数,则将其除以 2 ;若 n 为奇数,则将其乘以 3 ,然后再加 1 。如此经过有限次运算后,总可以得到自然数 1 。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。 要求:编写一个程序,由键盘输入一个自然数 n ,把 n 经过有限次运算后,最终变成自然数 1 的全过程打印出来。 分析: 定义迭代变量为 n ,按照谷角猜想的内容,可以得到两种情况下的迭代关系式:当 n 为偶数时, n=n/2 ;当 n 为奇数时, n=n*3+1 。用 QBASIC 语言把它描述出来就是: if n 为偶数 then n=n/2 else n=n*3+1 end if 这就是需要计算机重复执行的迭代过程。这个迭代过程需要重复执行多少次,才能使迭代变量 n 最终变成自然数 1 ,这是我们无法计算出来的。因此,还需进一步确定用来结束迭代过程的条件。仔细分析题目要求,不难看出,对任意给定的一个自然数 n ,只要经过有限次运算后,能够得到自然数 1 ,就已经完成了验证工作。因此,用来结束迭代过程的条件可以定义为: n=1 。参考程序如下: cls input "Please input n=";n do until n=1 if n mod 2=0 then rem 如果 n 为偶数,则调用迭代公式 n=n/2 n=n/2 print "—";n; else n=n*3+1 print "—";n; end if loop end 迭代法 迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行: (1) 选一个方程的近似根,赋给变量x0; (2) 将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0; (3) 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤(2)的计算。 若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为: 【算法】迭代法求方程的根 { x0=初始近似根; do { x1=x0; x0=g(x1); /*按特定的方程计算新的近似根*/ } while ( fabs(x0-x1)>Epsilon); printf(“方程的近似根是%f\n”,x0); } 迭代算法也常用于求方程组的根,令 X=(x0,x1,…,xn-1) 设方程组为: xi=gi(X) (I=0,1,…,n-1) 则求方程组根的迭代算法可描述如下: 【算法】迭代法求方程组的根 { for (i=0;i x=初始近似根; do { for (i=0;i y=x; for (i=0;i x=gi(X); for (delta=0.0,i=0;i if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x); } while (delta>Epsilon); for (i=0;i printf(“变量x[%d]的近似根是 %f”,I,x); printf(“\n”); } 具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况: (1) 如果方程无解,算法求出的近似根序列就不会收敛,迭代过程会变成死循环,因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解,并在程序中对迭代的次数给予限制; (2) 方程虽然有解,但迭代公式选择不当,或迭代的初始近似根选择不合理,也会导致迭代失败。 递归 递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。 能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。 【问题】 编写计算斐波那契(Fibonacci)数列的第n项函数fib(n)。 斐波那契数列为:0、1、1、2、3、……,即: fib(0)=0; fib(1)=1; fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) (当n>1时)。 写成递归函数有: int fib(int n) { if (n==0) return 0; if (n==1) return 1; if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2); } 递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算fib(n-1)和fib(n- 2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib(1)和fib(0),分别能立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。 在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib(1)和fib(0)后,返回得到fib(2)的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。 在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。 由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。 【问题】 组合问题 问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5,r=3的所有组合为: (1)5、4、3 (2)5、4、2 (3)5、4、1 (4)5、3、2 (5)5、3、1 (6)5、2、1 (7)4、3、2 (8)4、3、1 (9)4、2、1 (10)3、2、1 分析所列的10个组合,可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int m,int k)为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时,其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m 个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[ ]存放求出的组合的数字,约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中,当一个组合求出后,才将a[ ]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k,函数将确定组合的第一个数字放入数组后,有两种可能的选择,因还未去顶组合的其余元素,继续递归去确定;或因已确定了组合的全部元素,输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。 【程序】 # include # define MAXN 100 int a[MAXN]; void comb(int m,int k) { int i,j; for (i=m;i>=k;i--) { a[k]=i; if (k>1) comb(i-1,k-1); else { for (j=a[0];j>0;j--) printf(“%4d”,a[j]); printf(“\n”); } } } void main() { a[0]=3; comb(5,3); } 【问题】 背包问题 问题描述:有不同价值、不同重量的物品n件,求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案,使选中物品的总重量不超过指定的限制重量,但选中物品的价值之和最大。 设n 件物品的重量分别为w0、w1、…、wn-1,物品的价值分别为v0、v1、…、vn-1。采用递归寻找物品的选择方案。设前面已有了多种选择的方案,并保留了其中总价值最大的方案于数组option[ ],该方案的总价值存于变量maxv。当前正在考察新方案,其物品选择情况保存于数组cop[ ]。假定当前方案已考虑了前i-1件物品,现在要考虑第i件物品;当前方案已包含的物品的重量之和为tw;至此,若其余物品都选择是可能的话,本方案能达到的总价值的期望值为tv。算法引入tv是当一旦当前方案的总价值的期望值也小于前面方案的总价值maxv时,继续考察当前方案变成无意义的工作,应终止当前方案,立即去考察下一个方案。因为当方案的总价值不比maxv大时,该方案不会被再考察,这同时保证函数后找到的方案一定会比前面的方案更好。 对于第i件物品的选择考虑有两种可能: (1) 考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后,继续递归去考虑其余物品的选择。 (2) 考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。 按以上思想写出递归算法如下: try(物品i,当前选择已达到的重量和,本方案可能达到的总价值tv) { /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/ if(包含物品i是可以接受的) { 将物品i包含在当前方案中; if (i try(i+1,tw+物品i的重量,tv); else /*又一个完整方案,因为它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/ 以当前方案作为临时最佳方案保存; 恢复物品i不包含状态; } /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/ if (不包含物品i仅是可男考虑的) if (i try(i+1,tw,tv-物品i的价值); else /*又一个完整方案,因它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/ 以当前方案作为临时最佳方案保存; } 为了理解上述算法,特举以下实例。设有4件物品,它们的重量和价值见表: 物品 0 1 2 3 重量 5 3 2 1 价值 4 4 3 1 并设限制重量为7。则按以上算法,下图表示找解过程。由图知,一旦找到一个解,算法就进一步找更好的佳。如能判定某个查找分支不会找到更好的解,算法不会在该分支继续查找,而是立即终止该分支,并去考察下一个分支。 按上述算法编写函数和程序如下: 【程序】 # include # define N 100 double limitW,totV,maxV; int option[N],cop[N]; struct { double weight; double value; }a[N]; int n; void find(int i,double tw,double tv) { int k; /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/ if (tw+a.weight<=limitW) { cop=1; if (i else { for (k=0;k option[k]=cop[k]; maxv=tv; } cop=0; } /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/ if (tv-a.value>maxV) if (i else { for (k=0;k option[k]=cop[k]; maxv=tv-a.value; } } void main() { int k; double w,v; printf(“输入物品种数\n”); scanf((“%d”,&n); printf(“输入各物品的重量和价值\n”); for (totv=0.0,k=0;k { scanf(“%1f%1f”,&w,&v); a[k].weight=w; a[k].value=v; totV+=V; } printf(“输入限制重量\n”); scanf(“%1f”,&limitV); maxv=0.0; for (k=0;k find(0,0.0,totV); for (k=0;k if (option[k]) printf(“%4d”,k+1); printf(“\n总价值为%.2f\n”,maxv); } 作为对比,下面以同样的解题思想,考虑非递归的程序解。为了提高找解速度,程序不是简单地逐一生成所有候选解,而是从每个物品对候选解的影响来形成值得进一步考虑的候选解,一个候选解是通过依次考察每个物品形成的。对物品i的考察有这样几种情况:当该物品被包含在候选解中依旧满足解的总重量的限制,该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的;反之,该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地,仅当物品不被包括在候选解中,还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时,才去考虑该物品不被包括在候选解中;反之,该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。对于任一值得继续考虑的方案,程序就去进一步考虑下一个物品。 【程序】 # include # define N 100 double limitW; int cop[N]; struct ele { double weight; double value; } a[N]; int k,n; struct { int ; double tw; double tv; }twv[N]; void next(int i,double tw,double tv) { twv.=1; twv.tw=tw; twv.tv=tv; } double find(struct ele *a,int n) { int i,k,f; double maxv,tw,tv,totv; maxv=0; for (totv=0.0,k=0;k totv+=a[k].value; next(0,0.0,totv); i=0; While (i>=0) { f=twv.; tw=twv.tw; tv=twv.tv; switch(f) { case 1: twv.++; if (tw+a.weight<=limitW) if (i { next(i+1,tw+a.weight,tv); i++; } else { maxv=tv; for (k=0;k cop[k]=twv[k].!=0; } break; case 0: i--; break; default: twv.=0; if (tv-a.value>maxv) if (i { next(i+1,tw,tv-a.value); i++; } else { maxv=tv-a.value; for (k=0;k cop[k]=twv[k].!=0; } break; } } return maxv; } void main() { double maxv; printf(“输入物品种数\n”); scanf((“%d”,&n); printf(“输入限制重量\n”); scanf(“%1f”,&limitW); printf(“输入各物品的重量和价值\n”); for (k=0;k scanf(“%1f%1f”,&a[k].weight,&a[k].value); maxv=find(a,n); printf(“\n选中的物品为\n”); for (k=0;k if (option[k]) printf(“%4d”,k+1); printf(“\n总价值为%.2f\n”,maxv); } 递归的基本概念和特点 程序调用自身的编程技巧称为递归( recursion)。 一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。用递归思想写出的程序往往十分简洁易懂。 一般来说,递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时,递归前进;当边界条件满足时,递归返回。 注意: (1) 递归就是在过程或函数里调用自身; (2) 在使用递增归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。

马铭芳 2019-12-02 01:24:44 0 浏览量 回答数 0

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迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法,即一次性解决问题。迭代法又分为精确迭代和近似迭代。“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。 迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题(一般是解方程或者方程组)的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法(Iterative Method)。 一般可以做如下定义:对于给定的线性方程组x=Bx+f(这里的x、B、f同为矩阵,任意线性方程组都可以变换成此形式),用公式x(k+1)=Bx(k)+f(括号中为上标,代表迭代k次得到的x,初始时k=0)逐步带入求近似解的方法称为迭代法(或称一阶定常迭代法)。如果k趋向无穷大时limx(k)存在,记为x*,称此迭代法收敛。显然x*就是此方程组的解,否则称为迭代法发散。 跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法),即一次性的快速解决问题,例如通过开方解决方程x +3= 4。一般如果可能,直接解法总是优先考虑的。但当遇到复杂问题时,特别是在未知量很多,方程为非线性时,我们无法找到直接解法(例如五次以及更高次的代数方程没有解析解,参见阿贝耳定理),这时候或许可以通过迭代法寻求方程(组)的近似解。 最常见的迭代法是牛顿法。其他还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等。 利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作: 确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。 建立迭代关系式 所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以顺推或倒推的方法来完成。 对迭代过程进行控制 在 什么时候结束迭代过程。这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数 是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需 要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。 举例 例 1 :一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子,这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。如果所有的兔子都不死去,问到第 12 个月时,该饲养场共有兔子多少只。 分析:这是一个典型的递推问题。我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为 u 1 ,第 2 个月时兔子的只数为 u 2 ,第 3 个月时兔子的只数为 u 3 ,……根据题意,“这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子”,则有 u 1 = 1 , u 2 = u 1 + u 1 × 1 = 2 , u 3 = u 2 + u 2 × 1 = 4 ,…… 根据这个规律,可以归纳出下面的递推公式: u n = u(n - 1)× 2 (n ≥ 2) 对应 u n 和 u(n - 1),定义两个迭代变量 y 和 x ,可将上面的递推公式转换成如下迭代关系: y=x*2 x=y 让计算机对这个迭代关系重复执行 11 次,就可以算出第 12 个月时的兔子数。参考程序如下: cls x=1 for i=2 to 12 y=x*2 x=y next i print y end 例 2 :阿米巴用简单分裂的方式繁殖,它每分裂一次要用 3 分钟。将若干个阿米巴放在一个盛满营养参液的容器内, 45 分钟后容器内充满了阿米巴。已知容器最多可以装阿米巴 220,220个。试问,开始的时候往容器内放了多少个阿米巴。请编程序算出。 分析:根据题意,阿米巴每 3 分钟分裂一次,那么从开始的时候将阿米巴放入容器里面,到 45 分钟后充满容器,需要分裂 45/3=15 次。而“容器最多可以装阿米巴2^ 20 个”,即阿米巴分裂 15 次以后得到的个数是 2^20。题目要求我们计算分裂之前的阿米巴数,不妨使用倒推的方法,从第 15 次分裂之后的 2^20 个,倒推出第 15 次分裂之前(即第 14 次分裂之后)的个数,再进一步倒推出第 13 次分裂之后、第 12 次分裂之后、……第 1 次分裂之前的个数。 设第 1 次分裂之前的个数为 x 0 、第 1 次分裂之后的个数为 x 1 、第 2 次分裂之后的个数为 x 2 、……第 15 次分裂之后的个数为 x 15 ,则有 x 14 =x 15 /2 、 x 13 =x 14 /2 、…… x n-1 =x n /2 (n ≥ 1) 因为第 15 次分裂之后的个数 x 15 是已知的,如果定义迭代变量为 x ,则可以将上面的倒推公式转换成如下的迭代公式: x=x/2 (x 的初值为第 15 次分裂之后的个数 2^20) 让这个迭代公式重复执行 15 次,就可以倒推出第 1 次分裂之前的阿米巴个数。因为所需的迭代次数是个确定的值,我们可以使用一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制。参考程序如下: cls x=2^20 for i=1 to 15 x=x/2 next i print x end ps:java中幂的算法是Math.pow(2,20);返回double,稍微注意一下 例 3 :验证谷角猜想。日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象:对于任意一个自然数 n ,若 n 为偶数,则将其除以 2 ;若 n 为奇数,则将其乘以 3 ,然后再加 1。如此经过有限次运算后,总可以得到自然数 1。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。 要求:编写一个程序,由键盘输入一个自然数 n ,把 n 经过有限次运算后,最终变成自然数 1 的全过程打印出来。 分析:定义迭代变量为 n ,按照谷角猜想的内容,可以得到两种情况下的迭代关系式:当 n 为偶数时, n=n/2 ;当 n 为奇数时, n=n*3+1。用 QBASIC 语言把它描述出来就是: if n 为偶数 then n=n/2 else n=n*3+1 end if 这就是需要计算机重复执行的迭代过程。这个迭代过程需要重复执行多少次,才能使迭代变量 n 最终变成自然数 1 ,这是我们无法计算出来的。因此,还需进一步确定用来结束迭代过程的条件。仔细分析题目要求,不难看出,对任意给定的一个自然数 n ,只要经过有限次运算后,能够得到自然数 1 ,就已经完成了验证工作。因此,用来结束迭代过程的条件可以定义为:n=1。参考程序如下: cls input "Please input n=";n do until n=1 if n mod 2=0 then rem 如果 n 为偶数,则调用迭代公式 n=n/2 n=n/2 print "—";n; else n=n*3+1 print "—";n; end if loop end 迭代法开平方: #include<stdio.h> #include<math.h> void main() { double a,x0,x1; printf("Input a:\n"); scanf("%lf",&a);//为什么在VC6.0中不能写成“scanf("%f",&a);”。 if(a<0) printf("Error!\n"); else { x0=a/2; x1=(x0+a/x0)/2; do { x0=x1; x1=(x0+a/x0)/2; }while(fabs(x0-x1)>=1e-6); } printf("Result:\n"); printf("sqrt(%g)=%g\n",a,x1); } 求平方根的迭代公式:x1=1/2*(x0+a/x0)。 算法:1.先自定一个初值x0,作为a的平方根值,在我们的程序中取a/2作为a的初值;利用迭代公式求出一个x1。此值与真正的a的平方根值相比,误差很大。 ⒉把新求得的x1代入x0中,准备用此新的x0再去求出一个新的x1. ⒊利用迭代公式再求出一个新的x1的值,也就是用新的x0又求出一个新的平方根值x1,此值将更趋近于真正的平方根值。 ⒋比较前后两次求得的平方根值x0和x1,如果它们的差值小于我们指定的值,即达到我们要求的精度,则认为x1就是a的平方根值,去执行步骤5;否则执行步骤2,即循环进行迭代。 迭代法是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。设方程为f(x)=0,用某种数学方法导出等价的形式x=g(x),然后按以下步骤执行: ⑴ 选一个方程的近似根,赋给变量x0; ⑵ 将x0的值保存于变量x1,然后计算g(x1),并将结果存于变量x0; ⑶ 当x0与x1的差的绝对值还小于指定的精度要求时,重复步骤⑵的计算。 若方程有根,并且用上述方法计算出来的近似根序列收敛,则按上述方法求得的x0就认为是方程的根。上述算法用C程序的形式表示为: 【算法】迭代法求方程的根 { x0=初始近似根; do { x1=x0; x0=g(x1); /*按特定的方程计算新的近似根*/ } while (fabs(x0-x1)>Epsilon); printf(“方程的近似根是%f\n”,x0); } 迭代算法也常用于求方程组的根,令 X=(x0,x1,…,xn-1) 设方程组为: xi=gi(X) (I=0,1,…,n-1) 则求方程组根的迭代算法可描述如下: 【算法】迭代法求方程组的根 { for (i=0;i x=初始近似根; do { for (i=0;i y=x; for (i=0;i x=gi(X); for (delta=0.0,i=0;i if (fabs(y-x)>delta) delta=fabs(y-x); } while (delta>Epsilon); for (i=0;i printf(“变量x[%d]的近似根是 %f”,I,x); printf(“\n”); } 具体使用迭代法求根时应注意以下两种可能发生的情况: ⑴ 如果方程无解,算法求出的近似根序列就不会收敛,迭代过程会变成死循环,因此在使用迭代算法前应先考察方程是否有解,并在程序中对迭代的次数给予限制; ⑵ 方程虽然有解,但迭代公式选择不当,或迭代的初始近似根选择不合理,也会导致迭代失败。 递归 递归是设计和描述算法的一种有力的工具,由于它在复杂算法的描述中被经常采用,为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。 能采用递归描述的算法通常有这样的特征:为求解规模为N的问题,设法将它分解成规模较小的问题,然后从这些小问题的解方便地构造出大问题的解,并且这些规模较小的问题也能采用同样的分解和综合方法,分解成规模更小的问题,并从这些更小问题的解构造出规模较大问题的解。特别地,当规模N=1时,能直接得解。 【问题】 编写计算斐波那契(Fibonacci)数列的第n项函数fib(n)。 斐波那契数列为:0、1、1、2、3、……,即: fib(0)=0; fib⑴=1; fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) (当n>1时)。 写成递归函数有: int fib(int n) { if (n==0) return 0; if (n==1) return 1; if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2); } 递归算法的执行过程分递推和回归两个阶段。在递推阶段,把较复杂的问题(规模为n)的求解推到比原问题简单一些的问 题(规模小于n)的求解。例如上例中,求解fib(n),把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是说,为计算fib(n),必须先计算 fib(n-1)和fib(n- 2),而计算fib(n-1)和fib(n-2),又必须先计算fib(n-3)和fib(n-4)。依次类推,直至计算fib⑴和fib(0),分别能 立即得到结果1和0。在递推阶段,必须要有终止递归的情况。例如在函数fib中,当n为1和0的情况。 在回归阶段,当获得最简单情况的解后,逐级返回,依次得到稍复杂问题的解,例如得到fib⑴和fib(0)后,返回得到fib⑵的结果,……,在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的结果后,返回得到fib(n)的结果。 在编写递归函数时要注意,函数中的局部变量和参数知识局限于当前调用层,当递推进入“简单问题”层时,原来层次上的参数和局部变量便被隐蔽起来。在一系列“简单问题”层,它们各有自己的参数和局部变量。 由于递归引起一系列的函数调用,并且可能会有一系列的重复计算,递归算法的执行效率相对较低。当某个递归算法能较方便地转换成递推算法时,通常按递推算法编写程序。例如上例计算斐波那契数列的第n项的函数fib(n)应采用递推算法,即从斐波那契数列的前两项出发,逐次由前两项计算出下一项,直至计算出要求的第n项。 【问题】 组合问题 问题描述:找出从自然数1、2、……、n中任取r个数的所有组合。例如n=5,r=3的所有组合为:⑴5、4、3 ⑵5、4、2 ⑶5、4、1 ⑷5、3、2 ⑸5、3、1 ⑹5、2、1 ⑺4、3、2 ⑻4、3、1 ⑼4、2、1 ⑽3、2、1 分析所列的10个组合,可以采用这样的递归思想来考虑求组合函数的算法。设函数为void comb(int m,int k)为找出从自然数1、2、……、m中任取k个数的所有组合。当组合的第一个数字选定时,其后的数字是从余下的m-1个数中取k-1数的组合。这就将求m 个数中取k个数的组合问题转化成求m-1个数中取k-1个数的组合问题。设函数引入工作数组a[ ]存放求出的组合的数字,约定函数将确定的k个数字组合的第一个数字放在a[k]中,当一个组合求出后,才将a[ ]中的一个组合输出。第一个数可以是m、m-1、……、k,函数将确定组合的第一个数字放入数组后,有两种可能的选择,因还未去顶组合的其余元素,继续递 归去确定;或因已确定了组合的全部元素,输出这个组合。细节见以下程序中的函数comb。 【程序】 # include # define MAXN 100 int a[MAXN]; void comb(int m,int k) { int i,j; for (i=m;i>=k;i--) { a[k]=i; if (k>1) comb(i-1,k-1); else { for (j=a[0];j>0;j--) printf(“%4d”,a[j]); printf(“\n”); } } } void main() { a[0]=3; comb(5,3); } 【问题】 背包问题 问题描述:有不同价值、不同重量的物品n件,求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案,使选中物品的总重量不超过指定的限制重量,但选中物品的价值之和最大。 设n 件物品的重量分别为w0、w1、…、wn-1,物品的价值分别为v0、v1、…、vn-1。采用递归寻找物品的选择方案。设前面已有了多种选择的方案,并 保留了其中总价值最大的方案于数组option[ ],该方案的总价值存于变量maxv。当前正在考察新方案,其物品选择情况保存于数组cop[ ]。假定当前方案已考虑了前i-1件物品,现在要考虑第i件物品;当前方案已包含的物品的重量之和为tw;至此,若其余物品都选择是可能的话,本方案能达 到的总价值的期望值为tv。算法引入tv是当一旦当前方案的总价值的期望值也小于前面方案的总价值maxv时,继续考察当前方案变成无意义的工作,应终止 当前方案,立即去考察下一个方案。因为当方案的总价值不比maxv大时,该方案不会被再考察,这同时保证函数后找到的方案一定会比前面的方案更好。 对于第i件物品的选择考虑有两种可能: ⑴ 考虑物品i被选择,这种可能性仅当包含它不会超过方案总重量限制时才是可行的。选中后,继续递归去考虑其余物品的选择。 ⑵ 考虑物品i不被选择,这种可能性仅当不包含物品i也有可能会找到价值更大的方案的情况。 按以上思想写出递归算法如下: try(物品i,当前选择已达到的重量和,本方案可能达到的总价值tv) { /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/ if(包含物品i是可以接受的) { 将物品i包含在当前方案中; if (i try(i+1,tw+物品i的重量,tv); else /*又一个完整方案,因为它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/ 以当前方案作为临时最佳方案保存; 恢复物品i不包含状态; } /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/ if (不包含物品i仅是可男考虑的) if (i try(i+1,tw,tv-物品i的价值); else /*又一个完整方案,因它比前面的方案好,以它作为最佳方案*/ 以当前方案作为临时最佳方案保存; } 为了理解上述算法,特举以下实例。设有4件物品,它们的重量和价值见表: 物品 0 1 2 3 重量 5 3 2 1 价值 4 4 3 1 并设限制重量为7。则按以上算法,下图表示找解过程。由图知,一旦找到一个解,算法就进一步找更好的佳。如能判定某个查找分支不会找到更好的解,算法不会在该分支继续查找,而是立即终止该分支,并去考察下一个分支。 按上述算法编写函数和程序如下: 【程序】 # include # define N 100 double limitW,totV,maxV; int option[N],cop[N]; struct { double weight; double value; }a[N]; int n; void find(int i,double tw,double tv) { int k; /*考虑物品i包含在当前方案中的可能性*/ if (tw+a.weight<=limitW) { cop=1; if (i else { for (k=0;k option[k]=cop[k]; maxv=tv; } cop=0; } /*考虑物品i不包含在当前方案中的可能性*/ if (tv-a.value>maxV) if (i else { for (k=0;k option[k]=cop[k]; maxv=tv-a.value; } } void main() { int k; double w,v; printf(“输入物品种数\n”); scanf((“%d”,&n); printf(“输入各物品的重量和价值\n”); for (totv=0.0,k=0;k { scanf(“%1f%1f”,&w,&v); a[k].weight=w; a[k].value=v; totV+=V; } printf(“输入限制重量\n”); scanf(“%1f”,&limitV); maxv=0.0; for (k=0;k find(0,0.0,totV); for (k=0;k if (option[k]) printf(“%4d”,k+1); printf(“\n总价值为%.2f\n”,maxv); } 作为对比,下面以同样的解题思想,考虑非递归的程序解。为了提高找解速度,程序不是简单地逐一生成所有候选解,而是 从每个物品对候选解的影响来形成值得进一步考虑的候选解,一个候选解是通过依次考察每个物品形成的。对物品i的考察有这样几种情况:当该物品被包含在候选 解中依旧满足解的总重量的限制,该物品被包含在候选解中是应该继续考虑的;反之,该物品不应该包括在当前正在形成的候选解中。同样地,仅当物品不被包括在 候选解中,还是有可能找到比目前临时最佳解更好的候选解时,才去考虑该物品不被包括在候选解中;反之,该物品不包括在当前候选解中的方案也不应继续考虑。 对于任一值得继续考虑的方案,程序就去进一步考虑下一个物品。 【程序】 # include # define N 100 double limitW; int cop[N]; struct ele { double weight; double value; } a[N]; int k,n; struct { int ; double tw; double tv; }twv[N]; void next(int i,double tw,double tv) { twv.=1; twv tw=tw; twv tv=tv; } double find(struct ele *a,int n) { int i,k,f; double maxv,tw,tv,totv; maxv=0; for (totv=0.0,k=0;k totv+=a[k].value; next(0,0.0,totv); i=0; While (i>=0) { f=twv.; tw=twv tw; tv=twv tv; switch(f) { case 1: twv.++; if (tw+a.weight<=limitW) if (i { next(i+1,tw+a.weight,tv); i++; } else { maxv=tv; for (k=0;k cop[k]=twv[k].!=0; } break; case 0: i--; break; default: twv.=0; if (tv-a.value>maxv) if (i { next(i+1,tw,tv-a.value); i++; } else { maxv=tv-a.value; for (k=0;k cop[k]=twv[k].!=0; } break; } } return maxv; } void main() { double maxv; printf(“输入物品种数\n”); scanf((“%d”,&n); printf(“输入限制重量\n”); scanf(“%1f”,&limitW); printf(“输入各物品的重量和价值\n”); for (k=0;k scanf(“%1f%1f”,&a[k].weight,&a[k].value); maxv=find(a,n); printf(“\n选中的物品为\n”); for (k=0;k if (option[k]) printf(“%4d”,k+1); printf(“\n总价值为%.2f\n”,maxv); }

云篆 2019-12-02 01:25:10 0 浏览量 回答数 0

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1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体。 这里的实体可以理解为基本表。明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处。 〖例1〗:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表、社会关系表、工作简历表。这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子。 2. 主键与外键 一般而言,一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键,也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。 主键与外键的设计,在全局数据库的设计中,占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后,有个美国数据库设计专家说:“键,到处都是键,除了键之外,什么也没有”,这就是他的数据库设计经验之谈,也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。 因为:主键是实体的高度抽象,主键与外键的配对,表示实体之间的连接。 3. 基本表的性质 基本表与中间表、临时表不同,因为它具有如下四个特性: 原子性。基本表中的字段是不可再分解的。原始性。基本表中的记录是原始数据(基础数据)的记录。演绎性。由基本表与代码表中的数据,可以派生出所有的输出数据。稳定性。基本表的结构是相对稳定的,表中的记录是要长期保存的。理解基本表的性质后,在设计数据库时,就能将基本表与中间表、临时表区分开来。 4. 范式标准 基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是,满足第三范式的数据库设计,往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率,常常需要降低范式标准:适当增加冗余,达到以空间换时间的目的。〖例2〗:有一张存放商品的基本表,如表1所示。“金额”这个字段的存在,表明该表的设计不满足第三范式,因为“金额”可以由“单价”乘以“数量”得到,说明“金额”是冗余字段。但是,增加“金额”这个冗余字段,可以提高查询统计的速度,这就是以空间换时间的作法。在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。640?wx_fmt=png 表1 商品表的表结构 5. 通俗地理解三个范式 通俗地理解三个范式,对于数据库设计大有好处。在数据库设计中,为了更好地应用三个范式,就必须通俗地理解三个范式(通俗地理解是够用的理解,并不是最科学最准确的理解): 第一范式:1NF是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解 第二范式:2NF是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性; 第三范式:3NF是对字段冗余性的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余。 没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。具体做法是:在概念数据模型设计时遵守第三范式,降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。降低范式就是增加字段,允许冗余。 6. 要善于识别与正确处理多对多的关系 若两个实体之间存在多对多的关系,则应消除这种关系。消除的办法是,在两者之间增加第三个实体。这样,原来一个多对多的关系,现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。 这里的第三个实体,实质上是一个较复杂的关系,它对应一张基本表。一般来讲,数据库设计工具不能识别多对多的关系,但能处理多对多的关系。 〖例3〗:在“图书馆信息系统”中,“图书”是一个实体,“读者”也是一个实体。这两个实体之间的关系,是一个典型的多对多关系:一本图书在不同时间可以被多个读者借阅,一个读者又可以借多本图书。为此,要在二者之间增加第三个实体,该实体取名为“借还书”,它的属性为:借还时间、借还标志(0表示借书,1表示还书),另外,它还应该有两个外键(“图书”的主键,“读者”的主键),使它能与“图书”和“读者”连接。 7. 主键PK的取值方法 PK是供程序员使用的表间连接工具,可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时,建议字段的个数不要太多,多了不但索引占用空间大,而且速度也慢。 8. 正确认识数据冗余 主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余,这个概念必须清楚,事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余!而且是一种低级冗余,即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现,而是字段的派生出现。〖例4〗:商品中的“单价、数量、金额”三个字段,“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的,它就是冗余,而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。 只有低级冗余才会增加数据的不一致性,因为同一数据,可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此,我们提倡高级冗余(派生性冗余),反对低级冗余(重复性冗余)。 9. E--R图没有标准答案 信息系统的E--R图没有标准答案,因为它的设计与画法不是惟一的,只要它覆盖了系统需求的业务范围和功能内容,就是可行的。反之要修改E--R图。尽管它没有惟一的标准答案,并不意味着可以随意设计。好的E—R图的标准是:结构清晰、关联简洁、实体个数适中、属性分配合理、没有低级冗余。 10. 视图技术在数据库设计中很有用 与基本表、代码表、中间表不同,视图是一种虚表,它依赖数据源的实表而存在。视图是供程序员使用数据库的一个窗口,是基表数据综合的一种形式, 是数据处理的一种方法,是用户数据保密的一种手段。 为了进行复杂处理、提高运算速度和节省存储空间, 视图的定义深度一般不得超过三层。若三层视图仍不够用, 则应在视图上定义临时表, 在临时表上再定义视图。这样反复交迭定义, 视图的深度就不受限制了。 对于某些与国家政治、经济、技术、军事和安全利益有关的信息系统,视图的作用更加重要。这些系统的基本表完成物理设计之后,立即在基本表上建立第一层视图,这层视图的个数和结构,与基本表的个数和结构是完全相同。并且规定,所有的程序员,一律只准在视图上操作。 只有数据库管理员,带着多个人员共同掌握的“安全钥匙”,才能直接在基本表上操作。请读者想想:这是为什么? 11. 中间表、报表和临时表 中间表是存放统计数据的表,它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的,有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的,存放临时记录,为个人所用。基表和中间表由DBA维护,临时表由程序员自己用程序自动维护。 12. 完整性约束表现在三个方面 域的完整性:用Check来实现约束,在数据库设计工具中,对字段的取值范围进行定义时,有一个Check按钮,通过它定义字段的值城。 参照完整性:用PK、FK、表级触发器来实现。用户定义完整性:它是一些业务规则,用存储过程和触发器来实现。 13. 防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则” 1、一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了,才能说明系统的E--R图少而精,去掉了重复的多余的实体,形成了对客观世界的高度抽象,进行了系统的数据集成,防止了打补丁式的设计; 2、一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用,一是建主键索引,二是做为子表的外键,所以组合主键的字段个数少了,不仅节省了运行时间,而且节省了索引存储空间; 3、一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了,才能说明在系统中不存在数据重复,且很少有数据冗余,更重要的是督促读者学会“列变行”,这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去,在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”,就是将主表中的一部分内容拉出去,另外单独建一个子表。这个方法很简单,有的人就是不习惯、不采纳、不执行。 数据库设计的实用原则是:在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念,综合观点,不能孤立某一个原则。该原则是相对的,不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想:若覆盖系统同样的功能,一百个实体(共一千个属性) 的E--R图,肯定比二百个实体(共二千个属性)的E--R图,要好得多。 提倡“三少”原则,是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库,将应用数据库集成为主题数据库,将主题数据库集成为全局综合数据库。 集成的程度越高,数据共享性就越强,信息孤岛现象就越少,整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。提倡“三少”原则的目的,是防止读者利用打补丁技术,不断地对数据库进行增删改,使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”,或数据库表的“大杂院”,最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章,不计其数,导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。 “三多”原则任何人都可以做到,该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则,它要求有较高的数据库设计技巧与艺术,不是任何人都能做到的,因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。 14. 提高数据库运行效率的办法 在给定的系统硬件和系统软件条件下,提高数据库系统的运行效率的办法是:在数据库物理设计时,降低范式,增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条),复杂计算要先在数据库外面,以文件系统方式用C++语言计算处理完成之后,最后才入库追加到表中去。这是电信计费系统设计的经验。 发现某个表的记录太多,例如超过一千万条,则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是,以该表主键PK的某个值为界线,将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多,例如超过八十个,则垂直分割该表,将原来的一个表分解为两个表。 对数据库管理系统DBMS进行系统优化,即优化各种系统参数,如缓冲区个数。在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时,尽量采取优化算法。 总之,要提高数据库的运行效率,必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化,这三个层次上同时下功夫。

茶什i 2019-12-27 15:54:46 0 浏览量 回答数 0

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不搞清这8大算法思想,刷再多题效果也不好的 7月23日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-29 11:10:09 3 浏览量 回答数 1

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【丁宁-清华大学-阿里达摩院自然语言技术实习体验】 作者简介:丁宁,清华大学计算机科学与技术系2年级博士生,研究方向为自然语言处理、信息抽取、语言表示学习等,在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等发表多篇文章,作为研究型实习生在阿里达摩院实习半年+。 实习体会 很幸运能来到阿里巴巴进行实习!组里的氛围特别好,同事和师兄师姐都非常专业、友善、亲切。无论是科研上还是工作生活上的任 何问题,都能得到慷慨的帮助。在这里,我认识了一批学术和生活上的榜样(我的主管每天都吃健康餐,而我牛肉汤泡饼),结交了志同道合的朋友(排队喝牛肉汤回来写论文的日子),见识到了IT同学的认真负责(远程帮我调试打印机,周末修电脑),见过了马云老师,也亲身经历了一次双十一奋战。阿里的科研积淀和文化氛围都让我感到收获颇丰,感谢阿里巴巴提供研究型实习生这一高水平项目,也期待更多的同学可以加入研究型实习生的大家庭。 科研心得& 工作宣传 今年在阿里巴巴所做的跨领域分词工作被ACL 2020高分接收,其中meta review说“well-written, well-motivated with strong results, sure accept”。其实这句话可以很好地总结评判科研论文好坏的标准,实际上或许现阶段的科研也并没有什么秘密,动机明确、方法得当、实验充分,就可以形成一篇不错的科研论文。当然了,如果想做出让领域内眼前一亮的工作,可能就需要一些灵光一闪了。 具体到我们的工作上来,跨领域任务往往面临目标领域精标注数据缺失的问题,具体到分词任务上来说,这种数据缺失往往会导致OOV和词的分布差异问题。本文通过弱监督启发式算法来进行远程标注,并引入对抗学习来进行降噪。本文的实验中以newswire (新闻语料)作为源领域,在5个不同的目标领域数据上都取得了较好的效果。 这个工作或许有助于我们真正的往跨领域的两个通用问题上去设计了相关的解决办法。论文名字:《Coupling Distant Annotation and Adversarial Training for Cross-Domain Chinese Word Segmentation》,具体可以查看达摩院的官方宣传~:ACL 2020有哪些值得关注的论文? - 阿里巴巴达摩院的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/385259014/answer/1190808208 另外,也宣传一下作为co-author的另一篇ACL 2020论文,是实习生同事周洁(上海交大研究生)的工作,瞄准多层级文本分类任务,设计层级敏感编码器将多层结构作为有向图建模,并且实现了一个串行和并行的版本,论文名字:Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification。 还有另一个实习生同事张浩宇(国防科大博士生)在IJCAI 2020的工作,使用noisy learning的方法去进行远程监督entity typing降噪,方法非常优雅,论文名字:Learning with Noise: Improving Distantly-Supervised Fine-grained Entity Typing via Automatic Relabeling。 【杜志浩-哈尔滨工业大学-我在达摩院作实习研究僧的那些事儿】 经韩老师介绍,2019年7月,有幸进入阿里巴巴达摩院成为一名实习研究僧。如今也已半年有余,期间发生的事情仍然历历在目。从初出茅庐的不安,到积极融入的快乐,再到宠辱不惊的泰然,一路走来收获良多! 初出茅庐 其实,刚到达摩院语音算法组时,我的内心充满了不安。这种不安来自于初出茅庐的不自信,不知自己能否胜任这份工作,为公司带来效益。同时,也来自于环境转变的不适应,换了一个全新的环境,对公司内的工作方式、待人接物都不甚了解。 但是,在算法组师兄师姐的帮助下,我的这些不安很快就烟消云散了。为了能够使我尽快熟悉工作内容、了解工作方式,雷鸣师兄坚持每周四晚上为实习生开组会,拉着仕良哥、智颖等很多小伙伴一起讨论算法思路和实验中遇到的问题。我想他们应该都挺忙的吧,但还是牺牲自己休息的时间来参加组会。 刚来的那段时间,除了“雷老师,xxx麻烦审批通过一下”以外,我说的最多的恐怕就是“xx姐/哥,xxx在哪”。由于对很多事情都不了解,比如服务器怎么申请啊,oss怎么弄啊,我总是要麻烦逍北姐、遥仙哥等目之所及的小伙伴。他们一边在忙自己的工作一边还不厌其烦的告诉我,为我提供了莫大的帮助。 积极融入 在算法组这段时间,让我印象最为深刻的一句话就是“我们做事情都很直接,有什么问题,就带着方案提出来”。以前,总是被教育和鼓励发现问题,在阿里,找到问题只是完成了第一步,还需要再提出一个切实可行的解决方案。期间发生的一段小插曲让我现在依然记忆犹新。  为了准备910,语音测试组的小伙伴每天都在紧张的进行测试。其中一项是对语音实时转录及翻译软件的稳定性测试。由于已经进入应用阶段,不能在直接将数据送入到模型中,需要将语音播放出来,再由软件录音进行测试。播放的内容是马老师的演讲,对于坐在旁边的小伙伴来说既是一件好事,也是一件坏事。由于马老师的演讲实在太引人入胜了,每次他们进行测试时,我们都无法专心工作,最终只能……。 咳咳,我心想,这么下去也不是事儿啊,梦想要有,生活也得继续啊,得想想办法解决一下这个问题。我尝试了各种办法,但似乎都无法绕过功放这个问题。最终功夫不负有心人,找到了一款虚拟声卡的软件,能够将一个应用程序的音频输出直接作为另一个应用程序的输入。在熟悉过这个软件的使用方式后,我找到测试组的组长,向他提出了我现在的处境和解决方案。他告诉我,他也知道这样会打扰到周边的人,但是之前也没有太好的办法,感谢我提出的解决方案。 虽然这只是实习期间的一段小插曲,但是我依然印象深刻。通过这件事,我践行了带着方案提问题,这一阿里人所特有的工作方式,让我感觉自己正在逐渐融入到这个集体当中。 宠辱不惊 经过几个月“死去”又“活来”的做实验、写论文,我跟雷鸣师兄合作的语音增强相关工作投稿到了ICASSP 2020。这是语音信号处理领域的顶级会议,在来阿里之前,我也投稿过一次,但不幸被拒。为了准备这篇文章,雷鸣师兄跟我保持着很高互动,了解实验进度,适时的进行指导。此外,还有仕良哥帮助我进行语音畸变的评估。 2020年1月25日这一天,是我国的传统节日,春节,同时也是ICASSP出结果的日子。在得知结果前,我的内心非常忐忑。但当得知接收的喜讯时,我反而没有想象中那么兴奋,没有想象中那么高兴。我的第一反应是看看审稿人的意见,看看我专家们对我文章的看法,还有哪些不足和需要改进的地方。 我想宠辱不惊的心态应该是我在阿里的一个重要收获吧,不以物喜不以己悲。尽力做好自己该做的事儿,结果自然水到渠成。 再说两句 在阿里的这段实习使我受益匪浅。这里有乐于助人、善解人意的师兄师姐,也有认真负责、要求严格的主管Leader;有弹性自由的工作时间,也有肝到深夜的满腔热情;有最新最热的研究成果,也有成熟稳定的应用软件。这里不像实验室的象牙塔,关注技术的同时,也更关注技术如何落地、如何应用到生活中去,最终如何造福亿万用户。 韩鹏-KAUST-青春没有我之阿里巴巴天猫精灵争夺赛被迫写的研究心得 竞选宣言: 在阿里实习摸了几个月的鱼,最开心的就是又吃到了祖国的美食,虽然杭州的食物实在是太清淡了,但总比我在沙特每天吃水煮青菜不放盐要好很多。在阿里的这几个月,让我看淡了很多,发现生命里比较重要的就是长在自己脑袋上的头发,不能太年轻就失去他们。女网红我是感觉自己这辈子没机会了,毕竟流量明星也不是靠推荐算法能捧红的,也就希望能够得到这次500块钱的天猫精灵,请大家pick我。 研究心得: 多抱大腿 为了凑足300字的内心情感白描: 这个世界实在是太无聊了,尤其疫情导致的只能居家办公,我已经憋得快精神失常了,虽然平时也不是那么正常。希望这个世界早日恢复原来的美好,我还打算去越南胡志明市的日式KTV感受一下女仆装呢,希望疫情不会让这些服务业倒闭呢吧。 居然还不够300字,感觉生命浪费在写文字上要比大保健上还是好一些的,希望这些文字能够启发你,虽然我感觉也并没有什么意义,而人活着的意义又是什么呢? 【韩镕罄-南加州大学- 阿里研究型实习生体验】 简介: 经过两年研究时间,找到了学校的教职,也找到了老婆,感谢阿里~ 2018年八月来阿里做研究型实习生,本人在南加州大学商学院读Operations Management 的Ph.D. 块两年时间做了几篇 field experiment paper, 感觉阿里有太多好玩有趣的商业问题可以讨论直接研究。 通过和阿里的合作顺利找到UIUC 伊利诺伊大学香槟分校的常任轨教职。 更神奇的是,在实习期间,随便刷个阿里妹儿的相亲帖, 加个微信 聊一聊 发现和自己一天生日。 就是你了!现在已经结婚快半年! 三十而立,一切静好,感谢阿里! 【马腾-清华大学- 阿里巴巴RI项目心得】 我与阿里之缘 在2019年的夏天,后来成为我主管的文侑来到清华进行交流,当时的我刚刚完成了一个学术项目的研究,正在寻求于之后的研究方向。恰好在交流会上碰见了文侑,经过一番交流之后吗,了解到操作系统团队是阿里 RDMA 技术的先行者和推广者,这正是我计划之后想要研究的方向,于是便一拍即合。由于我之前所研究的领域刚好符合是阿里目前正在做的一些项目,所以文侑提供了一个可以在阿里实习的机会。 在通过了多轮面试之后,我终于成功的入职了操作系统内核组作为学术型实习生。从2018年九月初入职至今,将近两年的时间,我也逐渐地适应了在阿里的生活,松弛有度而又充满欢乐。在这里我也结识了许多要好的朋友,并且,通过公司组织的各种聚会和团建的活动,让我解释了许多有着共同语言爱好的伙伴,大家给与了我这个新人很多的帮助和照顾,使我也渐渐地融入了这个有爱的团队。 在阿里的学术成果 在阿里实习期间,在同事们的帮助下,我顺利地完成了两个与我所在实验室合作的学术项目,并且这两个项目也幸运的产出了两篇高质量的论文,分别发表在了不同领域的高水平会议当中。 其中,第一篇论文发表在第21届Cluster会议,与2019年在美国阿尔伯克基召开。Cluster 是高性能计算方向计算机系统领域的主要会议,这个工作提出并实现了统一高效的 RDMA 消息中间件,解决了 RDMA 在实际生产过程中的一些关键可靠性和可用性问题,例如:极简的接口抽象,必要的上层消息确认机制,中间件辅助流控配合 DCQCN,结合生产系统的诊断机制等等,目前该技术已经被广泛应用在阿里巴巴基础云产品中(包括:数据库,分布式存储等)。另外一个工作则发表在了第25届 ASPLOS会议。ASPLOS 是操作系统,体系结构和编程语言三个方向综合的计算机系统领域顶级会议。这篇论文是和我所在的清华高性能所合作完成的,文章中第一次提出了利用RDMA将数据中心的NVM做disaggregation, 实现了高效的框架,同时证明了这种新架构的可行性。 在阿里的感想 阿里巴巴操作系统团队是一直致力于建立和完善系统领域工业界和学术界的纽带,并且在持续实践工业界和学术界之间的问题分享和工作互动,他们希望通过这些分析和互动能够更好地促进中国在世界计算机系统领域的整体发展和创新。作为操作系统团队中的一员,我深切了解到了先进技术对于企业发展的重要性,在实习的过程中,同我所在的实验室进行合作,我更是深深感受到只有通过学术与工业相辅相成,才能够真正让企业发展先进技术。另外一方面,经过一段时间的实习,我对所在的操作系统团队和阿里技术部门的工作有了更深入的了解,我对自己也有了进一步的规划,计划在毕业之后能够入职阿里,通过我的努力,继续在追逐技术之路上奋斗着。 【亓家鑫-新加坡南洋理工大学- 阿里云实习心得】 非常荣幸我们的研究工作*《Two causal principles for improving visual dialog》*获得了同行的认可,并收录在CVPR 2020会议中。在此要特别感谢我的教授,MReaL实验室成员以及阿里城市大脑实验室师兄师姐一直以来的支持和帮助。比起论文本身的内容,我更希望跟大家分享一年来做研究的心得和感悟,虽然目前我仍然是一个萌新,不过我希望通过萌新的角度能带给大家一些研究上的启发。 开始一个研究之前,选择方向很重要。当然,每一个方向都有自己的优缺点,比如新的方向“容易”发文章,可能将其他领域原有的方法引入加一些调整就可以达到比较高的结果。不过如果没有坚实的创新,在同行评议时,可能会受到质疑。一旦没有通过,再转投时可能发现已经落后于其他人。“老“的方向可能会感觉灌水困难,不过因为我没有真正做过经典的方向,所以不太好发表评论。根据观察,在一堆全面而又坚实的研究中找到创新点,对萌新来说确实困难,不过一旦有所突破,肯定会对这个社区产生广泛的影响。作为一个萌新,可能不会自己选择方向或者领域,所以接受导师或者主管的安排成了唯一的选择,不过要相信自己的导师和主管,因为大家都是在帮助你,而且他们经验丰富。只有当自己走完一套研究的流程,并且真正找到自己感兴趣或者觉得可以有所突破的方向,那可能才是真正属于自己的研究的开始。 当选定了方向,开始做研究的时候,清楚的了解所有有关的方法是非常重要的,因为这样可以防止你的idea被存在的方法“抄袭“。其实对一个比较成熟的研究方向来说,简单思考得到的idea一般都会被提出过。不过研究完所有存在方法后,要跳出这些方法,因为阅读他们的方法可能不是来借鉴,更多的是防止撞车,想要真正有创新,在别人的方法上改动往往是不够的,这就要求我们重新审视这个任务甚至数据集的每一个样本。当然目前即使是学术界toy的数据集也有动辄几十万的数据量,看完是不可能的,不过根据自己的思路统计一些数据特征,有时候对研究会产生很大的帮助。当觉得自己已经掌握了这个数据集或者这个任务的时候,应该是跑一些baseline来练习了。 我作为萌新,没有从零开始写,而是找了一个现成的模型开始修改,这样难度会减少很多,不过毕竟是别人的代码,还是有很多不舒服的地方,所以等自己成熟了的时候,有空的时候,一定要从头写一遍。当然我也不知道什么时候有空。当我开始修改baseline的时候,此次的研究旅行就算是上路了,在接受导师的指引的同时也可以自己不断的尝试自己的想法,因为不知道什么是有用的。我作为萌新刚开始的感受是我觉得可能我想的都有用,那一定要去试一下,所以我也建议大家多试一下,说不定真的有用呢,反正电费不花自己的。当一个东西有用的时候,就可以来思考他为什么有用了,当你想好它为什么有用并且通过了广泛的测试,就到了跟大家分享成果的时候。 当然,一个有用的idea背后可能有无数个没用的idea,至于他们为什么没用,我觉得如果实在是有兴趣,可以研究一下,但是有时候会花大量的时间。举一个实际的例子,我在去年做visual dialog比赛,大概四月份就发现了一个有用的方法,之后也顺利的拿到了第一并且在此基础上进行探究和扩展发表了自己的成果。不过同时,当时有一个效果降低的操作一直困扰着我,直到六个月以后,当然这六个月中还做了其他的事情,我才发现了它真正的原因,并且最终变成了我文章中的一句话。举这个例子的目的是,研究没有效果的idea会对研究有所帮助,不过可能会收益较低。 研究成果的发表是一个很重要的过程,它可以给领域内的同行以启发,甚至可以影响本领域之外的人,所以有时候高度总结自己的思想是一件有用的事情。比如我所做的工作我认为进行高度总结之后可以得到一个启发是:对多模态任务来说不一定所有模态都是平等的,对模型来说所存在模态也不一定是影响结果的全部。除了对自己motivation的总结,应用细节以及结果展示也是非常重要的,因为我是萌新,怎样写出一篇文章的经验肯定是不足的,所以在此不再赘述。在发表完文章之后,“售后服务“也是非常重要的一点,这也是我的教授教我的很重要的理念。因为发表的内容不是刊登出来就结束了,而是你对社区贡献的开始,之后做研究可能会发现更好的实现,或者当时的理论没有讲清楚完善,这些都可以补充到自己的代码中,让大家更好的了解你的思路和工作,或许以后还能收获好评。 此外,实验室的成员就是自己研究道路上的引导者和伙伴,会对自己的研究产生各种各样至关重要的影响,大多时候大家都不会吝惜跟你讨论分享自己的观点,有时还会亲自帮助你解决问题,所以要记得经常参加团建和小集体聚会。不过也不能太依赖别人,每当遇到问题的时候,特别是技术性的问题,还是依靠自己解决的好,毕竟未来总会离开实验室,离开乐于帮助你的人。最后,保护好自己的头发,还是要早睡早起,调不出来的bug熬夜也调不出来,不work的idea可能真的不work,没有人保证炼出来的一定是金子,不要过分影响正常的作息,毕竟这不是百米赛跑,也不能算是马拉松,而是长久的起码好几年以上要坚持的事业。不过我作为萌新才刚刚起步,依然没有体会到最艰难的时刻,不过做好心理准备还是应该的,该来的总是会来的。最后的最后希望这些浅显的经验总结能够给大家带来一点儿帮助,谢谢大家的阅读。 【田冰川-南京大学- 在阿里网络团队实习两年是一种怎样的体验?】 简介: 大家好!我是田冰川,南京大学2016级直博生,导师为田臣老师,研究方向为计算机网络。2018年6月,我以研究型实习生的身份入职阿里巴巴基础设施事业部网络研究团队,实习期间主要从事网络验证相关的研究工作,即通过形式化方法与灰度测试,来降低网络变更中的潜在风险。 2018年既是网络研究团队刚刚组建的一年,也是研究型实习生在阿里刚刚起步的一年。这年春天,经我导师田臣老师介绍,我参加了研究型实习生面试,加入了网络研究团队。 来到团队后,我参加的第一个研究项目是“金睛”,用以保障复杂ACL变更的正确性。ACL即访问控制列表,网络中的ACL决定着流量的连通性。网络架构演化有时会伴随着对ACL的迁移,如何保证迁移前后网络连通性是等价的,是困扰架构与运营部门的一大难题,而金睛项目则是为该问题而生。项目落地以来,金睛系统多次在骨干网ACL迁移中对变更方案进行了验证,并逐渐扩展至对边缘网络的验证。相关论文发表于SIGCOMM 2019主会,我在会场进行了20余分钟的演讲,与我们团队的另一篇文章HPCC共同成为阿里集团在网络领域top1学术会议主会中的首次亮相。 时间总是过的很快。转眼间,我来阿里已经两年了,自金睛之后,又陆续参与了多个研究课题。在阿里的时间越久,就越能切身体会到学术界研究与工业界研究的不同。在阿里实习以来,我接触到的所有研究课题,都不是凭空“想”出来的空中楼阁,更不是靠别人论文“启发”出来的二手课题,而是源自于真实业务的现阶段瓶颈与下一阶段发展趋势——这一点是高校科研很难做到的。 这两年间,我对科研这件事的心态也发生了进一步的变化。2017年,来到阿里之前,我的论文达到了学校博士毕业的最低要求,相当于没有了毕业之忧,对科研的心态从“先拿到博士学位再说”,变成了“想要做出点什么,不想让自己的博士5年就这么水过去”;在来到阿里,接触到工业界的前沿课题之后,我对科研的心态再一次发生了转变,变成“因为认可一件事的价值,所以想要去做好”——这已经成为一种内在的驱动力,让我在认真工作的同时,享受研究带来的乐趣。 如果一切顺利的话,我将于2021年6月博士毕业。能在阿里巴巴度过专属实习生的“三年醇”,想必也是人生中的一大成就了! 【吴秉哲-北京大学- 吴师傅的博士研究课题:大数据时代的数据隐私研究方向初探】 加上本科的时间,不知不觉已经在燕园里面呆了八年了,明年不出意外应该就会离开学校去业界工作。准备最近以文章的形式梳理一下博士几年的研究以及生活的心路历程。由于内容比较分散,所以决定分为几个不同的部分。这次推送封面图片是16年骑行到加乌拉山口遥看喜马拉雅山脉的图片,而我在阿里的花名是风远,意为远处的风。希望多年之后,还有一颗少年的心,投入每天永不变。这次借着阿里内部一个活动的机会,写了今天的这篇稿子,为大家介绍一下我的thesis topic。 已经在蚂蚁实习了一年了,一年时光匆匆而过,而在蚂蚁金服度过的这段时光带给了我很多研究以及生活中的体验,这一年里学到的经验也将伴随着我之后的研究之路。 我本科四年是在数院度过,在研究生阶段决定转换方向到计算机系。博士的前两年一直在跌跌撞撞地寻找自己的研究方向,尝试过很多方向均以失败告终。终于在第三年的时候,误打误撞开始研究起机器学习的隐私保护问题并找到了很多灵感,开始沉淀了一些基本的研究工作。有一天我从一个朋友那里听到了她关于金服这边隐私保护机器学习的团队介绍,当时我就决定要到业界的前沿去看一看隐私保护的真实业界需求。在此之前,我已经在谷歌,IBM等公司有过多段实习的经历,但是在蚂蚁这一次实习经历,是与我自己研究方向最接近,也是时间最长的一次。借着这次约稿的机会,以此文简单总结一下自己过去两年在这一方向的研究。 隐私保护与共享学习 目前随着各种机器学习算法在集团的业务落地,许多隐私泄露与数据滥用的风险相继而来。 尤其是在蚂蚁金服这样一个拥有很多支付数据的企业,数据安全以及隐私保护的重要性更是不言而喻。站在商业合作的角度,如何实现不同公司或者部门之间的数据共享学习也是我所在的团队现在攻坚的一个问题。在这样一个研究背景下,我来到了蚂蚁金服的共享智能团队,开始和师兄师姐们从不同的维度对上述问题展开了深入的研究。 共享学习这样一个概念听起来很美好,但是实际落地起来却困难重重,需要考虑到上层软件算法的设计以及底层系统和硬件的优化,才有可能真正在实际的业务中兼顾效率和隐私保护强度。共享智能团队在这一方向上有着得天独厚的优势。一是领先的业务场景,在国际同行好多还停留在学术研究阶段时,我们团队已经和国内多家银行有了合作。另一个则是技术沉淀的领先。因为金服自身业务的特殊性,我们团队很早就开始了隐私保护机器学习和共享学习的布局,包括很多原始的技术沉淀,强大的工程团队以及学术预研团队。这些积累也使得我们能够很快地摸清最新的一些研究成果并能将其吸入到我们自己的系统当中。 我自己关于隐私保护机器学习的研究主要是围绕着三个层面展开,分别是理论,算法设计,以及系统和硬件优化。在理论层面,我主要针对现有的各种机器学习算法,建立相应的隐私泄露分析框架,比如我们在之前的工作中,针对一种常用的贝叶斯学习的算法根据雷尼差分隐私建立了隐私泄露的定量分析框架,我们进一步使用我们的框架和已有的一些泛化误差上界做了联系,从而能从多个角度去解释该算法的隐私泄露原因。在算法设计层面,我们针对各种已有的新兴算法以及场景,比如图神经网络,推荐系统建立了相应的共享学习算法,并利用我们的理论框架,对这些算法的隐私保护强度做了定量的评估。除开上层的理论和算法设计,底层的系统和硬件的优化同样是非常重要的一环。 在我们团队,我们主打基于硬件可信执行环境 (TEE)的机器学习serving系统,我针对我们当前这套服务系统,结合神经网络计算的一些特点,定制了该系统的一系列优化措施大大提升了整个系统的吞吐量。我也将其中一些措施注册了专利,并在前几天得到了内部的专利授权。除开上述介绍的学术研究方面的成果,我也参与了IEEE共享学习标准的制定会议,这也使得我从标准制定者的角度去更深地思考如何使用技术在未来社会中实现隐私与效率的兼顾。 总之,我自己很感谢能成为共享智能团队的一员,我在这里学到的最宝贵的经验就是详细地从上到下了解了这样一个大团队的合作与分工,学习他们是如何一步步从最初的需求分析,算法设计,到最后真正的业务落地。也很高兴和各位共享智能的同事度过自己博士生涯中很重要的一年。也非常感谢我的博士导师对我研究的无条件支持。回看博士这一路的艰辛,也是感慨万千。有点像自己之前高原骑行的经历,经历了爬到坡顶的缺氧与无力,终在转角处遇见了骑行途中最美的雪山风光。

游客bnlxddh3fwntw 2020-05-19 16:05:51 0 浏览量 回答数 0

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如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢。我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。” 1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔 推荐数:1684 “优秀的编程实践的百科全书,《代码大全》注重个人技术,其中所有东西加起来, 就是我们本能所说的“编写整洁的代码”。这本书有50页在谈论代码布局。” —— Joel Spolsky 对于新手来说,这本书中的观念有点高阶了。到你准备阅读此书时,你应该已经知道并实践过书中99%的观念。– esac Steve McConnell的原作《代码大全》(第1版)是公认的关于编程的最佳实践指南之一, 在过去的十多年间,本书一直在帮助开发人员编写更好的软件。 现在,作者将这本经典著作全新演绎,融入了最前沿的实践技术,加入了上百个崭新的代码示例, 充分展示了软件构建的艺术性和科学性。 McConnell汇集了来自研究机构、学术界以及业界日常实践的主要知识, 把最高效的技术和最重要的原理交织融会为这本既清晰又实用的指南。 无论您的经验水平如何,也不管您在怎样的开发环境中工作,也无论项目是大是小, 本书都将激发您的思维并帮助您构建高品质的代码。 《代码大全(第2版))》做了全面的更新,增加了很多与时俱进的内容,包括对新语言、新的开发过程与方法论的讨论等等。 2、《程序员修炼之道》 推荐数:1504 对于那些已经学习过编程机制的程序员来说,这是一本卓越的书。 或许他们还是在校生,但对要自己做什么,还感觉不是很安全。 就像草图和架构之间的差别。虽然你在学校课堂上学到的是画图,你也可以画的很漂亮, 但如果你觉得你不太知道从哪儿下手,如果某人要你独自画一个P2P的音乐交换网络图,那这本书就适合你了。—— Joel 《程序员修炼之道:从小工到专家》内容简介:《程序员修炼之道》由一系列独立的部分组成, 涵盖的主题从个人责任、职业发展,知道用于使代码保持灵活、并且易于改编和复用的各种架构技术, 利用许多富有娱乐性的奇闻轶事、有思想性的例子及有趣的类比, 全面阐释了软件开发的许多不同方面的最佳实践和重大陷阱。 无论你是初学者,是有经验的程序员,还是软件项目经理,《程序员修炼之道:从小工到专家》都适合你阅读。 3、《计算机程序的构造和解释》 推荐数:916 就个人而言,这本书目前为止对我影响醉倒的一本编程书。 《代码大全》、《重构》和《设计模式》这些经典书会教给你高效的工作习惯和交易细节。 其他像《人件集》、《计算机编程心理学》和《人月神话》这些书会深入软件开发的心理层面。 其他书籍则处理算法。这些书都有自己所属的位置。 然而《计算机程序的构造和解释》与这些不同。 这是一本会启发你的书,它会燃起你编写出色程序的热情; 它还将教会你认识并欣赏美; 它会让你有种敬畏,让你难以抑制地渴望学习更多的东西。 其他书或许会让你成为一位更出色的程序员,但此书将一定会让你成为一名程序员。 同时,你将会学到其他东西,函数式编程(第三章)、惰性计算、元编程、虚拟机、解释器和编译器。 一些人认为此书不适合新手。 个人认为,虽然我并不完全认同要有一些编程经验才能读此书,但我还是一定推荐给初学者。 毕竟这本书是写给著名的6.001,是麻省理工学院的入门编程课程。 此书或许需要多做努力(尤其你在做练习的时候,你也应当如此),但这个价是对得起这本书的。 4、《C程序设计语言》 推荐数:774 这本书简洁易读,会教给你三件事:C 编程语言;如何像程序员一样思考;底层计算模型。 (这对理解“底层”非常重要)—— Nathan 《C程序设计语言》(第2版新版)讲述深入浅出,配合典型例证,通俗易懂,实用性强, 适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材,也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。 《C程序设计语言》(第2版新版)原著即为C语言的设计者之一Dennis M.Ritchie和著名的计算机科学家Brian W.Kernighan合著的 一本介绍C语言的权威经典著作。 我们现在见到的大量论述C语言程序设计的教材和专著均以此书为蓝本。 原著第1版中介绍的C语言成为后来广泛使用的C语言版本——标准C的基础。 人们熟知的“hello,world”程序就是由本书首次引入的,现在,这一程序已经成为所有程序设计语言入门的第一课。 5、《算法导论》 推荐数:671 《代码大全》教你如何正确编程; 《人月神话》教你如何正确管理; 《设计模式》教你如何正确设计…… 在我看来,代码只是一个工具,并非精髓。 开发软件的主要部分是创建新算法或重新实现现有算法。 其他部分则像重新组装乐高砖块或创建“管理”层。 我依然梦想这样的工作,我的大部分时间(>50%)是在写算法,其他“管理”细节则留给其他人…… —— Ran Biron 经典的算法书,被亚马逊网,《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。 算法领域的标准教材,全球多所知名大学选用 MIT名师联手铸就,被誉为“计算机算法的圣经” 编写上采用了“五个一”,即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。 6、《重构:改善既有代码的设计》 推荐数:617 《重构:改善既有代码的设计》清晰地揭示了重构的过程,解释了重构的原理和最佳实践方式, 并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以求改善。 书中给出了70多个可行的重构,每个重构都介绍了一种经过验证的代码变换手法的动机和技术。 《重构:改善既有代码的设计》提出的重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码,从而减少了开发过程中的风险。 《重构:改善既有代码的设计》适合软件开发人员、项目管理人员等阅读, 也可作为高等院校计算机及相关专业师生的参考读物。 我想我不得不推荐《重构》:改进现有代码的设计。—— Martin 我必须承认,我最喜欢的编程语录是出自这本书:任何一个傻瓜都能写出计算机能理解的程序, 而优秀的程序员却能写出别人能读得懂的程序。—— Martin Fowler 7、《设计模式》 推荐数:617 自1995年出版以来,本书一直名列Amazon和各大书店销售榜前列。 近10年后,本书仍是Addison-Wesley公司2003年最畅销的图书之一。 中文版销售逾4万册。 就我而言,我认为四人帮编著的《设计模式》是一本极为有用的书。 虽然此书并不像其他建议一样有关“元”编程,但它强调封装诸如模式一类的优秀编程技术, 因而鼓励其他人提出新模式和反模式(antipatterns),并运用于编程对话中。—— Chris Jester-Young 8、《人月神话》 推荐数:588 在软件领域,很少能有像《人月神话》一样具有深远影响力并且畅销不衰的著作。 Brooks博士为人们管理复杂项目提供了最具洞察力的见解。 既有很多发人深省的观点,又有大量软件工程的实践。 本书内容来自Brooks博士在IBM公司System/360家族和OS/360中的项目管理经验。 该书英文原版一经面世,即引起业内人士的强烈反响,后又译为德、法、日、俄中等多种语言,全球销量数百万册。 确立了其在行业内的经典地位。 9、《计算机程序设计艺术》 推荐数:542 《计算机程序设计艺术》系列著作对计算机领域产生了深远的影响。 这一系列堪称一项浩大的工程,自1962年开始编写,计划出版7卷,目前已经出版了4卷。 《美国科学家》杂志曾将这套书与爱因斯坦的《相对论》等书并列称为20世纪最重要的12本物理学著作。 目前Knuth正将毕生精力投入到这部史诗性著作的撰写中。 这是高德纳倾注心血写的一本书。—— Peter Coulton 10、《编译原理》(龙书) 推荐数:462 我很奇怪,居然没人提到龙书。(或许已有推荐,我没有看到)。 我从没忘过此书的第一版封面。 此书让我知道了编译器是多么地神奇绝妙。- DB 11、《深入浅出设计模式》 推荐数:445 强大的写作阵容。 《Head First设计模式》(中文版) 作者Eric Freeman; ElElisabeth Freeman是作家、讲师和技术顾问。 Eric拥有耶鲁大学的计算机科学博士学位,E1isabath拥有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。 Kathy Sierra(javaranch.com的创始人)FHBert Bates是畅销的HeadFirst系列书籍的创立者,也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。 本书的产品设计应用神经生物学、认知科学,以及学习理论,这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里, 不容易被遗忘。 本书的编写方式采用引导式教学,不直接告诉你该怎么做,而是利用故事当作引子,带领读者思考并想办法解决问题。 解决问题的过程中又会产生一些新的问题,再继续思考、继续解决问题,这样可以加深体会。 作者以大量的生活化故事当背景,例如第1章是鸭子,第2章是气象站,第3章是咖啡店, 书中搭配大量的插图(几乎每一页都有图),所以阅读起来生动有趣,不会感觉到昏昏欲睡。 作者还利用歪歪斜斜的手写字体,增加“现场感”。 精心设计许多爆笑的对白,让学习过程不会太枯燥。 还有模式告白节目,将设计模式拟人化成节目来宾,畅谈其内在的一切。 每一章都有数目不等的测验题。 每章最后有一页要点整理,这也是精华所在,我都是利用这一页做复习。 我知道四人帮的《设计模式》是一本标准书,但倒不如先看看这部大部头,此书更为简易。 一旦你了解了解了基本原则,可以去看四人帮的那本圣经了。- Calanus 12、《哥德尔、艾舍尔、巴赫书:集异璧之大成》 推荐数:437 如果下昂真正深入阅读,我推荐道格拉斯·侯世达(Douglas Hofstadter)的《哥德尔、艾舍尔、巴赫书》。 他极为深入研究了程序员每日都要面对的问题:递归、验证、证明和布尔代数。 这是一本很出色的读物,难度不大,偶尔有挑战,一旦你要鏖战到底,将是非常值得的。 – Jonik 13、《代码整洁之道》 推荐数:329 细节之中自有天地,整洁成就卓越代码 尽管糟糕的代码也能运行,但如果代码不整洁,会使整个开发团队泥足深陷, 写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。 然而这种情况并非无法避免。 著名软件专家RoberfC.Marlin在《代码整洁之道》中为你呈现出了革命性的视野。 Martin携同ObjectMetltor公司的同事,从他们有关整洁代码的最佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观, 以飨读者,让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读《代码整洁之道》。 阅读《代码整洁之道》需要你做些什么呢。你将阅读代码——大量代码。 《代码整洁之道》促使你思考代码中何谓正确,何谓错误。 更重要的是,《代码整洁之道》将促使你重新评估自己的专业价值观,以及对自己技艺的承诺。 从《代码整洁之道》中可以学到: 好代码和糟糕的代码之间的区别; 如何编写好代码,如何将糟糕的代码转化为好代码; 如何创建好名称、好函数、好对象和好类; 如何格式化代码以实现其可读性的最大化; 如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理; 如何进行单元测试和测试驱动开发。 虽然《代码整洁之道》和《代码大全》有很多共同之处,但它有更为简洁更为实际的清晰例子。 – Craig P. Motlin 14、《Effective C++》和《More Effective C++》 推荐数:297 在我职业生涯早期,Scott Meyer的《Effective C++》和后续的《More Effective C++》都对我的编程能力有着直接影响。 正如当时的一位朋友所说,这些书缩短你培养编程技能的过程,而其他人可能要花费数年。 去年对我影响最大的一本书是《大教堂与市集》,该书教会我很有关开源开发过程如何运作,和如何处理我代码中的Bug。 – John Channing 15、《编程珠玑》 推荐数:282 多年以来,当程序员们推选出最心爱的计算机图书时,《编程珠玑》总是位列前列。 正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺,计算机科学大师Jon Bentley以其独有的洞察力和创造力, 从磨砺程序员的实际问题中凝结出一篇篇不朽的编程“珠玑”, 成为世界计算机界名刊《ACM通讯》历史上最受欢迎的专栏, 最终结集为两部不朽的计算机科学经典名著,影响和激励着一代又一代程序员和计算机科学工作者。 本书为第一卷,主要讨论计算机科学中最本质的问题:如何正确选择和高效地实现算法。 尽管我不得不羞愧地承认,书中一半的东西我都没有理解,但我真的推荐《编程珠玑》,书中有些令人惊奇的东西。 – Matt Warren 16、《修改代码的艺术》by Michael Feathers 本书是继《重构》和《重构与模式》之后探讨修改代码技术的又一里程碑式的著作, 而且从涵盖面和深度上都超过了前两部经典。 书中不仅讲述面向对象语言(Java、C#和C++)代码,也有专章讨论C这样的过程式语言。 作者将理解、测试和修改代码的原理、技术和最新工具(自动化重构工具、单元测试框架、仿对象、集成测试框架等), 与解依赖技术和大量开发和设计优秀代码的原则、最佳实践相结合,许多内容非常深入,而且常常发前人所未发。 书中处处体现出作者独到的洞察力,以及多年开发和指导软件项目所积累的丰富经验和深厚功力。 通过这部集大成之作,你不仅能掌握最顶尖的修改代码技术,还可以大大提高对代码和软件开发的领悟力。 我认为没有任何一本书能向这本书一样影响了我的编程观点。 它明确地告诉你如何处理其他人的代码,含蓄地教会你避免哪些(以及为什么要避免)。- Wolfbyte 同意。很多开发人员讨论用干净的石板来编写软件。 但我想几乎所有开发人员的某些时候是在吃其他开发人员的狗食。– Bernard Dy 17、《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 这是一本讲述计算机工作原理的书。 不过,你千万不要因为“工作原理”之类的字眼就武断地认为,它是晦涩而难懂的。 作者用丰富的想象和清晰的笔墨将看似繁杂的理论阐述得通俗易懂,你丝毫不会感到枯燥和生硬。 更重要的是,你会因此而获得对计算机工作原理较深刻的理解。 这种理解不是抽象层面上的,而是具有一定深度的,这种深度甚至不逊于“电气工程师”和“程序员”的理解。 不管你是计算机高手,还是对这个神奇的机器充满敬畏之心的菜鸟, 都不妨翻阅一下《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》,读一读大师的经典作品,必然会有收获。 我推荐Charles Petzold的《编码》。 在这个充满工具和IDE的年代,很多复杂度已经从程序员那“抽取”走了,这本书一本开眼之作。 – hemil 18、《禅与摩托车维修艺术 / Zen and the Art of Motorcycle Maintenance》 对我影响最大的那本书是 Robert Pirsig 的《禅与摩托车维修艺术》。 不管你做什么事,总是要力求完美,彻底了解你手中的工具和任务,更为重要的是, 要有乐趣(因为如果你做事有乐趣,一切将自发引向更好的结果)。 – akr 19、《Peopleware / 人件集:人性化的软件开发》 Demarco 和 Lister 表明,软件开发中的首要问题是人,并非技术。 他们的答案并不简单,只是令人难以置信的成功。 第二版新增加了八章内容。 – Eduardo Molteni 20、《Coders at Work / 编程人生》 这是一本访谈笔录,记录了当今最具个人魅力的15位软件先驱的编程生涯。 包括DonaldKnuth、Jamie Zawinski、Joshua Bloch、Ken Thompson等在内的业界传奇人物,为我们讲述了 他们是怎么学习编程的,在编程过程中发现了什么以及他们对未来的看法, 并对诸如应该如何设计软件等长久以来一直困扰很多程序员的问题谈了自己的观点。 一本非常有影响力的书,可以从中学到一些业界顶级人士的经验,了解他们如何思考并工作。 – Jahanzeb Farooq 21、《Surely You’re Joking, Mr. Feynman! / 别闹了,费曼先生。》 虽然这本书可能有点偏题,但不管你信不信,这本书曾在计算机科学专业课程的阅读列表之上。 一个优秀的角色模型,一本有关好奇心的优秀书籍。 – mike511 22、《Effective Java 中文版》 此书第二版教你如何编写漂亮并高效的代码,虽然这是一本Java书,但其中有很多跨语言的理念。 – Marcio Aguiar 23、《Patterns of Enterprise Application Architecture / 企业应用架构模式》 很奇怪,还没人推荐 Martin Fowler 的《企业应用架构模式》- levi rosol 24、《The Little Schemer》和《The Seasoned Schemer》 nmiranda 这两本是LISP的英文书,尚无中文版。 美国东北大学网站上也有电子版。 25、《交互设计之路》英文名:《The Inmates Are Running The Asylum: Why High Tech Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity》该书作者:Alan Cooper,人称Visual Basic之父,交互设计之父。 本书是基于众多商务案例,讲述如何创建更好的、高客户忠诚度的软件产品和基于软件的高科技产品的书。 本书列举了很多真实可信的实际例子,说明目前在软件产品和基于软件的高科技产品中,普遍存在着“难用”的问题。 作者认为,“难用”问题是由这些产品中存在着的高度“认知摩擦”引起的, 而产生这个问题的根源在于现今软件开发过程中欠缺了一个为用户利益着想的前期“交互设计”阶段。 “难用”的产品不仅损害了用户的利益,最终也将导致企业的失败。 本书通过一些生动的实例,让人信服地讲述了由作者倡导的“目标导向”交互设计方法在解决“难用”问题方面的有效性, 证实了只有改变现有观念,才能有效地在开发过程中引入交互设计,将产品的设计引向成功。 本书虽然是一本面向商务人员而编写的书,但也适合于所有参与软件产品和基于软件的高科技产品开发的专业人士, 以及关心软件行业和高科技行业现状与发展的人士阅读。 他还有另一本中文版著作:《About Face 3 交互设计精髓》 26、《Why’s (Poignant) Guide to Ruby 》 如果你不是程序员,阅读此书可能会很有趣,但如果你已经是个程序员,可能会有点乏味。 27、《Unix编程艺术》 It is useful regardless operating system you use. – J.F. Sebastian 不管你使用什么操作系统,这本书都很有用。 – J.F. Sebastian 28、《高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道》 45个习惯,分为7个方面:工作态度、学习、软件交付、反馈、编码、调试和协作。 每一个具体的习惯里,一开始提出一个谬论,然后展开分析,之后有正队性地提出正确的做法,并设身处地地讲出了正确做法给你个人的“切身感受”,最后列出几条注意事项,帮助你修正自己的做法(“平衡的艺术”)。 29、《测试驱动开发》 前面已经提到的很多书都启发了我,并影响了我,但这本书每位程序员都应该读。 它向我展示了单元测试和TDD的重要性,并让我很快上手。 – Curro 我不关心你的代码有多好或优雅。 如果你没有测试,你或许就如同没有编写代码。 这本书得到的推荐数应该更高些。 人们讨论编写用户喜欢的软件,或既设计出色并健壮的高效代码,但如果你的软件有一堆bug,谈论那些东西毫无意义。– Adam Gent 30、《点石成金:访客至上的网页设计秘笈》 可用性设计是Web设计中最重要也是难度最大的一项任务。 《点石成金-访客至上的网页设计秘笈(原书第二版)》作者根据多年从业的经验,剖析用户的心理, 在用户使用的模式、为扫描进行设计、导航设计、主页布局、可用性测试等方面提出了许多独特的观点, 并给出了大量简单、易行的可用性设计的建议。 本书短小精炼,语言轻松诙谐,书中穿插大量色彩丰富的屏幕截图、趣味丛生的卡通插图以及包含大量信息的图表, 使枯燥的设计原理变得平易近人。 本书适合从事Web设计和Web开发的技术人员阅读,特别适合为如何留住访问者而苦恼的网站/网页设计人员阅读。 这是一本关于Web设计原则而不是Web设计技术的书。 本书作者是Web设计专家,具有丰富的实践经验。 他用幽默的语言为你揭示Web设计中重要但却容易被忽视的问题,只需几个小时, 你便能对照书中讲授的设计原则找到网站设计的症结所在,令你的网站焕然一新。

青衫无名 2019-12-02 01:20:04 0 浏览量 回答数 0

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飞飞helen 2019-12-01 22:02:08 13931 浏览量 回答数 0

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燃财经(ID:rancaijing)原创 作者 | 唐亚华 编辑 | 魏佳 春节临近,一年一度人口大迁移又要来临。 虽然12306近日已经宣称屏蔽了部分抢票软件,并推出官方候补功能,但市面上提供抢票服务的仍然有智行火车票、 高铁管家、携程、美团、飞猪、同程艺龙等60多个软件。 不过,多名用户反馈称“这届抢票软件不行”,即便用了加速包、买了VIP会员还是抢不到票。技术专家告诉燃财经,从原理上来说,抢票软件只是将用户手动购买车票的链路照搬,用机器来操作,利用企业带宽和机器速度来当“代购”。购买了加速包或VIP的不同之处在于,刷新的频率可能会从30秒一次变成10秒一次或5秒一次,或者多个服务器同时抢票。但是,能不能抢到票仍然是概率问题。 即便如此,仍有众多抢票软件在加速包、VIP会员、优先出票权、安心抢等名目上“动脑筋”,燃财经测试发现,如果要一步一步升级到“抢票顶配”,在携程上需要花费138元,在美团上需要花费80元。这也让不少人诟病抢票软件有捆绑、诱导消费之嫌。 事实上,抢票难的根源在于春节这样短期的大规模迁徙带来的巨大需求缺口难以满足,消费者能做的就是谨慎选择、找准时机、注意捡漏及多种方式搭配。在巨大的需求之下,抢票软件和其商机也将长期存在,但套路不是长久之计,真正为用户提供价值才能让人继续买单。 抢票是一门玄学 自2019年12月12日进入春运以来,“我在XX抢票,快来帮我加速。皮皮虾,我们抢”、“为我回家助把力”、“你不点我不点,小X回家有危险”的文案又开始出现在各大微信群,为抢票助力和“砍一刀”都成了大家考验人缘的方式。 尽管不久前12306对外表示已经屏蔽了多个抢票软件,但燃财经了解到,智行火车票、高铁管家、携程、美团、飞猪、去哪儿、同城艺龙等60多家平台仍然推出了抢票功能。 不过,这一次,用户的反馈不同以往,结合论坛中网友的反馈和燃财经的采访情况,大家普遍反映“这届抢票软件不行”,即便用了加速包、买了VIP会员还是抢不到票,这也引发了大家对于春运抢票加速包是“真有用”还是“智商税”的讨论。 用户小黎告诉燃财经,他在智行火车票上预约了春节回家的火车票,放票时间一到,抢票软件一直显示“抢票中”但并没有成功。心急之下,他自己登上12306官网,发现显示还有余票,很顺利就买上了。“我怀疑不买加速包,抢票软件是不是根本就不给抢。” 另一位用户张宇在智行火车票、携程、美团都提交了抢票订单并购买了40元极速抢票服务,连续抢了三天仍然没有抢到北京到日照的车票。她表示,前几年用抢票软件都能挺顺利抢到,这一次有点失望。 “这两天我用飞猪抢票,加了30元手续费。从放票开始,我就一直守在手机、电脑前。结果飞猪软件里一直显示无票。我又去贴吧看,发现有人在12306官网买到票了,但飞猪还是显示无票。花了30元的VIP手续费,自始至终没看见显示有票,还不如免费抢票软件。”某网友感叹。 抢票软件套路多 尽管抢票软件的效果不能保证,但套路还不少。 燃财经体验了智行火车票、携程、美团、飞猪等平台的抢票后发现,各大平台的抢票方式大同小异,总体感受是不用加速包、不买VIP基本抢不到票,但买了也不承诺能抢到。因为各平台的规则不透明,没有一家承诺100%抢到票,只会提供预估成功率,而这个成功率到底是70%还是98%,在用户端感知不到差异。 总结来看,抢票软件大致有以下几种套路。 首先是用不明显的字体颜色诱使用户购买“加速包”或VIP会员。如下图携程和美团的购票页面上,要购买加速包的“极速购票”用红色字体,不用加钱的“低速抢票”则是不明显的浅灰色字体,不仔细看的用户有可能不小心勾选付费极速抢票的选项。燃财经在测试时,就差点没找到免费的抢票选项。 另外,在文案上制造焦虑也是常见的方式。“低速抢票难度很高,很可能失败”、“低速度抢票成功率52.2%,极速抢票成功率68.86”、“52%的加速用户选择光速抢票”等提示,很容易给用户制造出一种不用加速包、不花钱就抢不到票的焦虑。 第三,平台会不断提醒用户升级加速包,用上了抢票软件就开始一步一步走入它们的套路中。 抢票软件的抢票速度分为低速、快速、高速、极速、光速、VIP,如果你先选择了低速的免费抢票,系统会显示“邀请好友来助力,最高升至光速抢票”,此时,邀请好友点击助力、看广告就是平台的用意。 而当票没抢到时,页面上会有多个提示你升级的选项,燃财经尝试在各平台上都选择了40元极速抢票,本以为高枕无忧了,没想到这才是个开始。如携程还设置了“优先出票特权:发现余票将优先为你出票,10元/人”、“开通超级会员,免费升级VIP抢票,88元/年”,燃财经计算发现,如果直接开通超级会员需要88元,而一步一步升级到抢票顶配,预计需要加138元。 在美团上选择了40元极速抢票后,系统提醒还差10分加速包升至光速抢票,成功率59%,10元/人,VIP抢票成功率61%,30元/人,想升级到顶配需要80元。智行火车票显示从低速到中速、快速、高速、极速、VIP分别需要10元、20元、30元、40元、50元。 另外,去哪儿旅行上还有“安心抢”、“请朋友帮我挂机”、“购买抢票年卡,72元享3次VIP抢票”等选项,而邀请朋友助力时,软件会获取用户的位置、手机号等信息。 最后,尽管有一些抢票软件承诺抢不到票全额退款,但抢票软件会提示用户勾选更多车次、更多时间、跨站抢票以提升抢票成功概率,最终用户买到的并不是“最优选”,但也无法退费。 以上这些套路也是用户吐槽投诉的重灾区。黑猫投诉上有152条关于抢票软件的投诉,例如“智行火车票二次收费”、“同城艺龙购票98%的成功率却抢不到票”、“高铁管家强制套餐消费”等,多是抢票软件诱导消费、退费难的问题。 众多抢票软件的存在,事实上提高了所有人的抢票门槛。这些五花八门的加速选项,增加消费者的筛选成本,抢到了是运气,抢不到只好自认倒霉。 另外,不少APP存在个人信息泄露的风险。抢票软件作为一个工具类插件,技术开发上的门槛较低,用户输入12306的网站用户名、密码等个人信息被传到平台服务器后,如果安全保护性太低,个人信息很容易被泄露。 抢票软件等于外挂 能不能抢到是概率 抢票软件的加速包真的有效果吗,背后的技术原理又是什么呢? 径点科技首席架构师张英辉告诉燃财经:“我们去12306买票的时候要输入信息、查询、购买,所有的抢票软件都是基于同一种原理,将这些手动操作的步骤用程序来实现,然后不停重试。在用户手速和刷票频率的局限下,第三方抢票平台利用机器刷票、全自动化处理有其优势。” 他还提到,购买了加速包或VIP的不同之处在于,刷新的频率可能会从30秒一次变成10秒一次或5秒一次,或者多个服务器同时抢票。因为消费者大多使用的是普通4G以及20M光纤宽带,跟平台使用的企业级宽带的网速自然是不能相比的,在这个拼速度的模式里,抢票软件集合了企业宽带和机器速度的“代购”,就相当于打游戏的时候加了外挂。 整体来看,刷得越勤,用的服务器越多,抢中票的概率越大,但在实际操作中能不能刷中,可能要看那一秒的时间窗口。“因为市面上有60多个刷票软件,某一趟车从一个站到另外一个站的余票情况随时都在变,这种情况下,谁能刷中不一定,取决于刚好出票这一秒哪个软件在刷。”张英辉强调,抢票软件并不能增加车票,12306系统上没票的时候,再多的加速包都没用。 这个过程中还有12306和抢票软件之间的攻防博弈战。 张英辉指出,从技术上来说,12306后台能检测出刷票软件,如果刷票带来的负担超过网站的负荷,后台通常会限制这样的账号,同一IP地址刷票过于频繁或同一购买请求提交过于频繁,都有可能被拖入慢速或被屏蔽掉。但至于具体是什么限流规则,是由12306来制定、调整和实施。 当然,被屏蔽后的刷票软件可能会通过更换IP地址、使用多台服务器轮流操作等方式规避检测。刷票软件也在持续研究怎样绕过官方规则,双方在不停地博弈。所以用户用抢票软件没买到票,可能是因为没刷到,也可能是刷票软件被屏蔽了。 中国铁道科学研究院12306技术部主任单杏花在2019年接受媒体采访时表示,12306已经对第三方抢票软件的相关特征进行识别并实施了流量拦截,即使用户花钱购买了第三方抢票平台的加速服务,购票的成功率也会大打折扣。另外,12306已经推出了“官方抢票”的候补功能,如果遇到有旅客退签返回的车票,或者是铁路方面根据列车能力情况加挂而增加的车票,就可以优先配给已经排队等候的人。 “刷票软件本身的技术难度不大,市面上甚至有很多免费刷票程序或源代码,稍微懂点的人自己都能安装刷票,但要想把刷票功能做得强大很难。要支持大量用户的需求,又要避开12306的监管,可能就需要投入更多的服务器、人力。说白了,给一个人低速刷票很容易,给100万人快速刷票就会变得复杂。”另一位技术人士李元表示。 从理论上说,平台需要投入设备、人力,完成抢票工作后,收取额外的资源占用费是合理的。张英辉认为,问题在于抢票软件在提高概率的同时也提高了买票者的心理预期,一些花了钱没有达到目的的人就会有负面反馈。用户期望交了钱就买到票,但这明显是个概率模式,必然会出现有的刷得到、有的没刷到的情况。 抢票难题和抢票软件将长期存在 经常有人说,微信几亿人同时在用,双11的时候淘宝那么大的流量都能正常运转,12306为啥连个买票软件都做不好? 张英辉解释,12306的业务逻辑要远远比微信和淘宝复杂得多,比如一辆列车经过,中间是十几个站,不停地有人下有人上,还有人换乘,之间有几百种可能性,系统库存随时在变。如果微信有一条消息没发出去或者发了两次是小事,但一张票如果卖给了两个人,这是重大失误。 另外,12306的库存变化又受到网站、APP、售票厅、自动售票机等多方的实时变动影响,用户需求又有时间、车次、地点的无数种排列组合情况,且整个路程在短时间内就要完成,还要验证用户身份以排除同一车次同一人的重复购买,市面上的众多抢票软件还增加了12306的数据压力,系统无论从技术的完整性和资源调度上都远远比微信和淘宝的业务复杂得多。 他还指出,12306最开始采购的应用可能能够支撑平时1亿人访问,但是到了春节期间,有几亿人同时访问,后台需要采购的设备也不是一时就能实现的,购买、部署、调试等整个周期环节就很长,但春节以后又没有那么大的流量了,硬件折旧损耗,人力维护成本都会浪费,所以12306如果只是为了春运和几个大的节假日去加技术和硬件,实际上也是不可行的。 说到底,铁路总运力是一定的,春运这个非常态的需求是极其巨大的,抢票软件并不能增加供给,也不会提高整体买到票的概率,抢票难的根本原因是供求关系不平衡。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区

茶什i 2020-01-08 11:53:49 0 浏览量 回答数 0

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在校生要找到好工作,主要靠几个光环,学校光环、竞赛光环、项目光环、实习光环。其中项目经验尤为重要。有些同学就有疑问了: “我校招没offer,没有项目经验,是不是要报个培训班?” “我转行计算机,是不是应该报个班?” “我也想自学,可怎么学啊,选哪个方向啊?” 对于有些同学,当我还在想办法劝他自学时,给我贴出了培训班的广告词,真可谓,人有多大胆,口号就有多不要脸: “0基础入学,三个月包就业” “毕业月入不过万,不收学费” “从前是你找工作,接下来是工作找你” 当我推荐某些同学去培训时,又给咔咔咔亮出了几个帖子,说培训出来的受歧视啊、有些同学培训出来还是找不到工作啊,等等。 其实,选择自学还是培训是看自身情况而定,无论选择自学还是培训,都只是入门的一种手段,各有优劣势,本文就详细说说自学/培训怎么选,选择以后怎么办,记得帮我点赞哦。   目录: 自学还是培训,怎么选? 自学怎么学? 培训班到底在培训什么? 有些企业歧视培训班学员,培训班的问题到底出在哪? 一些建议 一、自学还是培训,怎么选? 无论你是什么学历、有没有计算机基础,这些都不是决定你适合自学的条件,具备如下三个条件的人都可以选择自学: (1)、时间充足 如果说从零基础靠自学达到找工作的水平,需要多久呢?我觉得至少一年,有的人可能需要两年。所以,如果你是大一、大二、大三的学生,你还有时间,可以选择自学。如果你是已经工作的,想转行计算机,可以边工作边学习,这个过程会比较辛苦,但也不是绝对不可行。 对于大四的同学,以就业为导向,建议你去培训。不可否认,培训是最快入门的方式,对于时间不足的同学而言,培训是最优解。同样地,如果你是已工作的,不存在财务压力,我同样建议你去培训,工作后的时间很珍贵,比不上在校期间有大把时间可以浪费,如果做好了必转的决心,以最快速度转行才是最优解。 (2)、自控力强 能管得住自己,自己定的目标能想尽一切办法实现的同学,真不多,能占人群中1/4已经不错了。 有些人学了半小时就会累,休息一会,就成这样: 我见过太多的半途而废的同学,也见过太多自己安慰自己式的学习方式,但就业就是一个试金石,你这段时间的努力有没有回报,去找工作的时候,就水落石出。 如果在自律这方面不太行的话,可以看下这篇文章,《启舰:你是怎么变自律的?》,找到自已的驱动器,完成自己的梦想。 (3)、具备高中以上学历 计算机本身是数学家发明的,或多或少会用到一些基本的数学知识、经常用到的很多算法都是数学知识的延伸,没有基本的数学功底,自学确实很难。 至于英语阅读能力还好说,只要会用有道词典,不会的去搜去看,总会读懂的,而且入门级的文献和视频中文版的资料已足够你入门,英语应该不是太大的问题。 如果你这三点都满足,恭喜你,你具有了自学的基础,可以选择自学。 二、自学怎么学? 1、选定一个方向 首先,我们选择方向的目的是什么?不就是为了找份工作吗?那直接到招聘类网站去搜下相关的岗位数量及要求不就好了,哪个数量多,自己也喜欢,那就选这个即可。 其次,如果是大三、大四即将毕业的同学,想知道最近哪个岗位好找工作的话。还可以看看很多培训机构的培训内容,现在很多培训机构都声称保就业,真的以为,培训几个月能培训出朵花来吗?不可能的,编程是个需要长期训练的活,几个月的培训,仅是入门而已,入门的水平能保证找份工作,就靠的是这个岗位门槛低,需求大,好找工作。 如果实在不知道选什么,我帮你找几个方向:python、java后端、Html5就业岗位都挺多,就业门槛低,相对好就业,如果也有其它方向推荐,大家可以留言。 2、找到几套视频教材 在入门时强烈不建议跟着书学 第一,不一定能看得懂 第二,书本的知识不成体系,入门有入门的书,进阶有进阶的书,实战有实战的书,需要自己去选择,本身就不是一件易事。 第三,视频可以看到老师的操作,而书本全靠自己摸 现在某某培训班的入门、进阶、实战的系列视频不要太好找,找到这么两套视频,对比着看,或者跟着一套视频深入看,来得更容易。人家培训班安排好的路线跟着学,不懂的自己搜,就已经排除了自已给自己安排路线的难点,况且人家本身就是面向就业的,培训出来的同学能保就业,只要你能跟着学通学会,自然找到工作也不是问题。 我精心整理了计算机各个方向的从入门、进阶、实战的视频课程和电子书,都是技术学习路上必备的经验,跟着视频学习是进步最快的,而且所有课程都有源码,直接跟着去学!!! 只要关注微信公众号【启舰杂谈】后回复你所需方向的关键字即可,比如『Android』、『java』、『ReactNative』、『H5』、『javaweb』、『面试』、『机器学习』、『web前端』、『设计模式』等关键字获取对应资料。(所有资料免费送,转发宣传靠大家自愿) 视频内容非常多,总共2184G、一千六百多册电子书,九百多套视频教程,涉及43个方向。我整理了很长时间,有些资料是靠买的,希望大家能最快的提升自己。帮我点个赞吧。 启舰:全网2184G计算机各方向视频教程/电子书汇总(持续更新中)​   3、自学,除了知识,你还能学到什么? 自学的缺点很明显: 第一:速度慢,所有进度完全靠自己把控,没有氛围 第二:遇到问题需要自己解决,无人请教 那优点恰恰是从这些缺点中磨练出来的,进度靠自己把握,完全磨练了你的意志力。而所有问题靠自己解决,恰恰培养了你的解决问题的能力。 而这些能力都是培训班教不出来的、无法速成的。而这些能力却是真正的开发高手所必备的 问题定义、分析与设计阶段,这是最需要智商、创造力和经验的阶段,真正的开发高手,就是在这一阶段体现出远超普通人的水平,而在这一阶段所需要的能力,对不起,培训班教不出来,也无法速成,只能靠人自己的努力,慢慢地培养和增强。 4、自学建议 (1)、多做笔记、多复习 刚开始学习时,很难,真的很难。很多东西听不懂,很多东西需要自己搜,自己定的进度很可能完不成。 没关系,坚持下去,都是这么过来的。我刚开始自学的时候,也是无数次想死的冲动…… 学会做笔记,把自己学到的东西及时记下来,形成目录,在后面用到的时候,根据笔记再去看一遍,刚开始经常会出现,听得懂,跟着学会,自己弄就不会的现象。这都是正常的,技术本就是个熟能生巧的过程。 多动手,多总结,就慢慢熟练了。 (2)、多写代码!听得懂、看得懂,并没什么用 入门级知识,本就是语法和框架的熟悉过程,说到底就是工具的使用方法熟悉的过程。既然是工具,那就必然要多用。熟能生巧,指的是用的熟。很多同学看的懂,听的会,自己一下手就问题百出,就是练的少! (3)、听不懂,搜一下,再不懂就放过 刚学的时候很多概念听不懂,没关系,自己搜一下,能理解了就理解,理解不了就算。听一遍就行,学到后面的时候,你就懂些了回头,再看看那些知识,基本上你都懂了。 (4)、多写注释 刚开始的时候,很多逻辑弄不懂,没关系,自己把代码拆解,并对其加以注释,这样,你在反过来再看这些代码时,能很快弄懂它的逻辑。你要知道,你后面学习时还是会碰到这些知识的,而在只看一遍的情况下是不可能记得住的,到时候,你还是会返回来复习这些知识的。 增加注释,看起来浪费时间,其实是整理代码逻辑的过程。浑浑噩噩敲出来的代码,自己都不明白什么意思的话,其实相当于没有真正学会。 三、培训班到底在培训什么? 去培训的主要原因,说到底还是因为自己啥都不会。但不会与不会间是有区别的。 对于科班出身的,上学又好好学了的同学,虽然他们没有系统的编程知识,没有项目经验,但他们有计算机基础,他懂得操作系统原理、数据结构与算法等原理性知识。 而对于跨专业和在玩了四年的同学而言,那才是真正的零基础。 而对于培训机构而言,它的责任就是让你实现从0到1的入门过程,而有经验的老鸟都知道,编程入门仅仅是知识的堆积,并没有什么技巧性可言。所有的语法和框架运用,简单来说,就是学会编程套路,学习工具使用。 而培训机构的责任,就是把这些套路教给你。只要你不太笨,经过几个月的强化训练,大部分人都能学得会。 所以,培训班教你的就是工具的使用,目的,就是以最快的速度塞给你,助你找到工作。 四、有些企业歧视培训班学员,培训班的问题到底出在哪? 培训机构有着熟练的授课体系,老师手把手答疑,让你在学习路上没有一丁点的思考时间,为的就是以最快的速度让你达标,好结课,开始下一波培训。 1、问题就出在速度上。 认知科学的研究成果表明,知识的消化与吸收,职业技能的学习与精通,本质上是在大脑神经元之间建立连接,重塑大脑结构的过程,这个过程的时间可以缩短,但不能无限地缩短。另外,不同的人,拥有不同的背景和基础,在学习与掌握相同的知识与职业技能时,所花的时间是不一样的。 而培训机构才不管这些,他的目的就是挣钱,以最快的速度挣钱,能在三天内把所有内容塞给你绝不用四天,只要最终能糊弄住面试官,让学员找到一份工作就可以了。 所以,必然会出现下面的现象: 对于原来有一些基础的,学习能力较强的同学,在学习之前已经有较扎实的基础,所以在培训期间能够自己构建成技术体系,知识吸收相对较好: 而另一些学员,则会出现消化不良的情况: 2、培训后遗症 对于软件开发而言,所有的软件开发都大致分为两个阶段: 1、分析、定义、设计阶段。这个阶段是需要有解决问题、分析问题的能力。而这个能力培训班培训不出来,只能是慢慢增强。 2、语法、工具的使用,将设计的内容实现出来。这一块就比较机械了,工具嘛,学一学都能会,培训班在这一块的效率是很高效的,它们多半能在较短的时间内,教会学员特定编程语言(比如Python)特定工具(比如Git)与特定技术的使用(比如Spring MVC),并且传授给他们一些开发的“套路”(比如分层架构与设计模式),从而将学员成功地培养成为一个能够“搬砖”的软件工人,即初级程序员。 培训班一般都会选择门槛低、就业岗位多的方向进行培训,对于这类岗位,人才缺口大,只要能直接上手写代码的初级程序员,都很容易找到一份工作。这也就是为什么培训班多半会收学生五位数的学费,而学生也愿意支付的根本原因。 (1)、解决问题能力差,动不动就得人教 经过几个月饭来张口、衣来伸手的填鸭式集训,有些人在工作后,却依然认为,当他遇到问题时,从来不想着自己搜搜资料解决,而是依赖同事帮他答疑! 自学能力差、解决问题能力差,是很多人找到了工作,过不了试用期的根本原因。 (2)、培训效果立竿见影,却又很快遗忘 任何的知识都是一样,短时间内填鸭式学到的知识,在一段时间不用后,就会遗忘。这就是有些同学刚从培训班出来时,能找到份工作,当学到的东西在工作中几个月用不到时,就很快忘记,总觉得自己还是啥都不会的原因。 永远要记住:学历不行靠实力,实力不行靠态度!!! 当我们初入职场,尽心尽责地把自己的工作做完做好的同时,千万不要忘记像海绵一样,以最快的速度给自己充水。 像培训完的同学,在校期间已经做了很多的笔记,工作之余,多复习,重新练,利用时间将它理解,真正内化为自己的本领。 对于自学的同学,多找进阶性书籍和视频去看,以最快的速度提升自己。 文末我整理了计算机各个方向的从入门、进阶、实战的视频课程和电子书,都是技术学习路上必备的经验,跟着视频学习是进步最快的,而且所有课程都有源码,直接跟着去学!!! 五、一些建议 1、非科班同学建议 对于非科班转行计算机的同学,有太多的知识需要补足,如果你靠的是自学,需要强有力的自律能力,只要时间还够,是可以靠自学的,在跟着视频学的时候,哪里听不懂及时去搜相关的资料去补足。 刚开始自学时,即便是科班出身也是有想死的冲动的,大家都一样。我也是靠自学过来的,很多的东西不会,很多的东西听不懂。没关系,多做笔试,多搜资料,把不会的弄会,你会发现,学习起来越来越容易。 所有的困难只不过是纸老虎,坚持过去就成功了。 如果你是通过培训找到了一份工作,你需要比别人更努力补充计算机知识,基础知识的缺乏,会使你很难在这条路上走很远,所有的大神,都是自学能力很强的人,你想,你也可以。 2、所有开发方向都必须从C++开始? 经常会有要校生问我:我要做H5开发,是不是要先学C++? 其实,各个语言之间是没有任何关联的,完全都是有各自的语法体系和开发工具的,简单来讲,他们都是不同类型的工具。 你学会一种工具,只会对另一种类似的工具更容易上手,而不是完全不用学。所以,想学哪个方向,直接去学就行了,没必须先从C++入手迂回一下,纯属浪费时间。 但,如果你还在上学,现在正在学C++,那我还是建议你好好学,必须C语言语法更接近低层编译器原理,学会了它,对理解低层分配、释放、编译机制都是很有用的,但就以工作为导向而言,如果你不从事C++相关工作,是没必要学的。 3、培训出来人人工资过万? 有个男生非常沮丧的找我,自己是专科毕业,培训完,小公司不想进,大点的公司进不去,给的工资也不高,问我怎么办? 上面我们已经讲到,对于不同程度的同学,在培训出来的结果是不一样的,你要分清,你培训完的情况是属于这种: 还是这种? 对于没有名校光环的同学,建议以先就业为主。 别看培训班招你的时候给你洗脑,培训完人人过万,但能不能过万,最终靠的是自己,而不是培训班。 认请自己的情况,可以先就业,再优化自己履历,而进步步高升。 4、建议不要暴露自己的培训经历 你百度、知乎搜一下,遍地的培训歧视,很多公司根本不要培训出来的同学. 业界对培训有偏见,因为写代码是一个逐渐学习、熟练的过程,经过几个月集中的培训,虽然看起来什么都接触到了,但真正能内化为自己知识的部分其实不多。在工作中并不能熟练运用,仅是入门水平而已。 而且大家普遍认为参加培训的主要原因是因为,大学中没好好学,临近毕业了,催熟一把。不然,谁会花这几万块钱呢?对普通家庭而言,其实也并不是个小数目了。 有一个外包公司的朋友,技术总监,招人时培训公司出来都不要,原因就是干活能力不行。当然这仅代表个例,但大家需要注意的是,业界并不认为培训是一件光彩的事,千万不要搞错了!!! 5、培训班防骗三十六计 现在太多的培训机构,一个个把自己吹的天花乱坠,我也建议过小伙伴去培训,但小孩子交完钱培训一个月就退费了,深感自己好心做了坏事,这里建议大家培训市场,鱼龙混杂,一定要提前做好防骗准备。 谎言之所以真实是因为年青的心太不甘寂寞,太急于求成! 从网上找了,培训班防骗三十六计,供大家参考: “借刀杀人”:培训班间竞争激烈,彼此勾心斗角,正好为我所用。去培训班甲问乙如何,到培训班乙打听甲。Ha.Ha..,狗咬狗开始了,一时间内幕迭报:乙设备不全,很多实验不能做;甲的那个号称CCIE的老师只过了笔试,没过实验室,假的! “声东击西”:与甲约好星期六考察学校,结果星期X跑去(1=< X <= 5)。   “你怎么来了?”   “我星期六有事,所以提前来看看……” “抛砖引玉”:有时候,拿不定注意或者培训班在外地,实地考察有难度,何不到论坛发个帖子征求意见,要是能得到已经培训过的前辈的释疑,那你绝对是不虚此帖了! “假痴不癫”:有时候你可能偶然拥有一些内幕消息,不如试试他们的诚实度。   “听说你们的教师是CCIE!”   “那当然,技术首屈一指,……”   此时此刻,看着乙那得意样样的小样,不知是好笑,还是可气。不过记住:一个没有诚信的公司是什么都干的出来的! “反间计”:一个卑鄙的培训班后面一般都有一个卑鄙的流氓大亨,他不仅千方百计的从学员那里榨取钱财,对自己的手下也不会心慈手软,本着人们内部矛盾的原则发展一个或多个间谍。 “走为上计”:经过一番打探,知道他们都不是东西,还犹豫什么?宁缺毋滥,走人! 最后,如论怎么选,自终也只是入门阶段,为了找到一份工作。对于初入职场的你们,给一条最终建议:学校不行靠实力,实力不行靠态度。记得帮我点赞哦。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「启舰」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/103413853

问问小秘 2020-01-07 10:55:15 0 浏览量 回答数 0

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iperf,具体要纤细直接去看文档, 简单给你列条测试:(TCP和UDP知只是两种传输数据的协议) 1)TCP测试    服务器执行:./iperf -s -i 1 -w 1M '这裏是指定windows如果是 iperf -s则windwos默认大小为8kbyte/s    客户端执行:./iperf -c host -i 1 -w 1M   其中-w表示TCP window size,host需替换成服务器地址。    2)UDP测试    服务器执行:./iperf -u -s    客户端执行:./iperf -u -c 10.255.255.251 -b 900M -i 1 -w 1M -t 60   其中-b表示使用多少带宽,1G的线路你可以使用900M进行测试。 不给分不给力 连接速度是个很怪的概念。我们通常用连接带宽和网络延迟来表达网络连接的状态。 带宽可以用一端建立FTP服务器,另一端下载来测试。网络延时可以用PING命令来测试。 希望能帮到你。 行的。 家庭或小型办公室,如果有两台或更多的计算机,很自然地希望将他们组成一个网络。为方便叙述,以下约定将其称为局域网。在家庭环境下,可用这个网络来共享资源、玩那些需要多人参与的游戏、共用一个调制解调器享用Internet连接等等。办公室中,利用这样的网络,主要解决共享外设如打印机等,此外,办公室局域网也是多人协作工作的基础设施。 别看这样小的网络工程,在过去也是需要专业人员来进行组网配置的。那时,大部分操作的都是手工的,一般的用户都不具备相应的知识和经验。正好属于"高不成低不就"的情况,自然限制了它的发展。Windows XP的出现,打破了这种局面,这依赖它内建有强大的网络支持功能和方便的向导。用户完成物理连接后,运行连接向导,可以自己探测出网络硬件、安装相应的驱动程序或协议,并指导用户,完成所有的配置步骤。 本文介绍两种在Windows XP操作系统下的组网方案,并介绍Windows XP用于局域网中的各种很有特色的功能。 一. 目标: 组成家庭局域网:对外,可以连接Internet,允许局域网内的各个计算机共享连接。对内,可以共享网络资源和设备。 二. 采用什么网络形式? 家庭网中的计算机可能有桌面机或便携机,例如掌上电脑或笔记本机等,也可能出现各种传输介质的接口,所以网络形式上,不宜都采用有线网络,无线接口是必须考虑的。但如果可以明确定位在纯粹的有线网上,也可不设无线接口。所以,这里提供两种方案: 1. 有线与无线混合。 2. 有线。 三. 网络硬件选择 网络适配器(网卡)可采用PCI、PC或PCMCIA接口的卡(后两者多用在便携式机或笔记本机上),Windows XP也支持用USB接口的网络适配器。究竟采用那种适配器,取决于接入网络中的计算机。无论那种适配器,都需要注意与现有计算机的接口以及HUB的协调一致,USB接口的适配器可能适应性更强一些,但对于较旧的计算机,又需要注意它是否支持USB接口。 网络连接线,常用的有同轴电缆和双绞线,这都是大家熟悉的东西,不多解释。究竟采用哪一种,就看你怎么想了。 四. 可采用的网络结构和介质 以太结构:这种结构在办公室或商业用户中最为流行,熟悉的人也很多,技术资料和维护人员也容易找到,所以不多赘述。 电话线连接:这种形式主要的特色是成本很低,物理连接也很简单,适用于大部分的家庭用户。 无线电波:利用电磁波信号来传输信号,可以不用任何连线来进行通讯,并可以在移动中使用。但需要在每台计算机上加装无线适配器,成本高是肯定了。在我国,无线形式用在计算机网络通讯的还较少。在美国,用于无线网络的是一个称为IEEE 802.11b的标准协议,用于计算机近距离网络通讯。在该协议支持下,可达到的网速是11 Mbps。 五. 方案之一 这是一个有线、无线混合方案,具体结构可以参看图1。这个例子中,用4台计算机组成了一个混合网络,PC1是主机,它与外部连接有3个通路: 1. 与Internet接连的调制解调器:用于整个网络的各个计算机共享上网之用。 2. 无线适配器:用于和本网络内的无线设备之间的通讯。 3. HUB:用于"带动"本网络内的下游计算机。 该方案中的PC1、PC2机,必须用Windows XP操作系统,有线部分采用的是以太网结构连接。图中的HPNA是home phoneline network adaptor的缩写,表示家庭电话线网络适配器。图中的PC3和移动计算机,并不要求非使用Windows XP操作系统不可,别的windows版本也行。移动计算机和主机之间的网络连接利用的是无线形式。 如果希望建立混合网络,这种方案已经具备典型的功能,并且不需要花费很大就可以扩充网络规模。 关于连通操作: 图1显示的结构只能表示物理连接关系,物理连接完成后,还需要进行连通操作,网络才可真正投入使用。连通操作包括局域网内部各个计算机之间的连通,和局域网与Internet之间的连通。前者连通建立的步骤如下: 1. 鼠标点击 开始,进入控制面板,点击"Network and Internet Connections网络和Internet连接",选择网络连接( Network Connections),进行下一步。 2. 选择进行"两个或多个LAN的连接" 3. 右键点击一个连接. 4. 确定完成连接任务. 局域网之内的连通操作就完成了。 再说局域网与Internet之间的连通,这种情况主要考虑速度与成本两方面的兼顾。多机上网,最省事的办法是每个机器占据一条独立的电话线,但这不是一般用户能承受起的,资源的浪费也太大。另一个办法,可以使用住宅网关,但这样成本需要增加,不是最佳途径。比较好的方法是使用一个计算机作为主机服务器。这不仅技术上可行,还有很多别的优点,如: ①:由于Windows XP有内建的防火墙,主机介于Internet和终端机之间,可以利用主机的防火墙保护局域网中的分机免受来自Internet的攻击。 ②:主机是"隐匿在" Internet和局域网之间的,充当了网关的脚色,在分机上,用户感觉好像自己是直接连在Interne上一样,察觉不到中间还有主机存在。特别是可以使局域网中的每台计算机同时上网。大大减少了设备投资。 ③:除主机必须使用Windows XP操作系统之外,局域网内的计算机可使用早期的windows版本。 ④:如果局域网中需要使用不同的媒体(例如有线和无线混合),可以利用Windows XP作为过渡的网桥。 ⑤:虽然有网络资源和设备的共享功能,但也可以限制别人对私有文件和数据的访问,特别是将文件存放在主机上的时候,更具有这种优势可用。 ⑥:利用"万能即插即用"功能,可以随时扩充局域网的规模。 六. 方案之二 下面是这种方案的结构示意图。该方案适用于小型办公室。与上一个方案比较,主要是去掉了无线部分,主机与分机之间不采用电话线连接,而是采用了电缆或双绞线连接。所有分机都通过一个HUB与主机连接到Internet上,并可以支持打印机共享。这其实就是最常见的那种局域网的结构。 该方案完成物理连接之后,还需要进行下列操作: 1. 打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2. 右键点击"connection to the Internet you want to share(共享Internet连接)"然后再右键点击"Properties(属性)" 3. 选择"Advanced(高级)"任务条。 4. 选择"Allow other networkusers to connect through this computer′s Internet connection(允许另外用户通过这个计算机连接到Internet)"检查框,并选定。 5. 点击 OK.结束操作。 启用Windows XP的防火墙,必须进行设置,不设置是不起作用的。设置过程: 1.打开网络连接文件夹或找到网络连接的图标. 2.右键点击"connection to the Internet you want to share(共享Internet连接)"然后再右键点击"Properties(属性)" 3.选择"Advanced(高级)"任务条。 4. 选择"Protect my computer and network by limitingor preventing access to this computer from the Internet(利用这个计算机限制从Internet进入的访问并保护我的计算机和网络" ,在其下面有一个Internet连接防火墙的检查框,鼠标点击选定。 5. 点击 OK.结束操作。 七. 几点说明 A.主机必须采用Windows XP操作系统,局域网内的计算机可以使用早一些的windows版本,如:windows98、windows ME、windows2000等等。 B.这里提供的是典型的情况,想扩充网络规模基本上可以照此叠加。 C.本文是依据英文测试版本进行的试验,不能保证将来的正式版本。特别是中文正式版本的性能与此完全一致。 参考资料: 创建局域网及配置管理 一.概念: (一).局域网的概念: 局域网做为网络的组成部分,发挥了不可忽视的作用。我们可以用Windows 9X把众多的计算机联系在一起,组成一个局域网,在这个局域网中,我们可以在它们之间共享程序、文档等各种资源,而不必再来回传递软盘;还可以通过网络使多台计算机共享同一硬件,如打印机、调制解调器等;同时我们也可以通过网络使用计算机发送和接收传真,方便快捷而且经济。 局域网是一个范围可大可小、简单的只有2台运行着Windows95的计算机连网(以工作组方式工作),也可以是幅员辽阔的高速ATM网和以太网混合使用、运行多种平台的大型企业。 (二).网络的类型: 1、按网络的地理位置分类 a.局域网(LAN):一般限定在较小的区域内,小于10km的范围,通常采用有线的方式连接起来 b.城域网(MAN):规模局限在一座城市的范围内,10~100km的区域。 c.广域网(WAN):网络跨越国界、洲界,甚至全球范围。 目前局域网和广域网是网络的热点。局域网是组成其他两种类型网络的基础,城域网一般都加入了广域网。广域网的典型代表是Internet网。 (二).硬件指南:网络硬件设备 组成小型局域网的主要硬件设备有网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等网络互连设备。以下主要介绍网卡、集线器等网络传输介质和中继器、网桥、路由器、网关等局域网互连设备。 1.网卡 网卡(Network Interface Card,NIC)也叫网络适配器,是连接计算机与网络的硬件设备。网卡插在计算机或服务器扩展槽中,通过网络线(如双绞线、同轴电缆或光纤)与网络交换数据、共享资源。 Realtek 10/100M,这是我们实例中所使用的网卡 二.组网: 返回顶部 (一).硬件配置:服务器:普通PC机,主板:intel 815,硬盘:迈拓40G,CPU:PIII933,内存:512M ,显示器:ACER。 其他:双绞线一箱(300m),16口HUB一个,RJ45头32个,网卡:Realtek 10/100M 16块。。 由于服务器需要安装两块网卡来用SyGate维护管理,两个网卡的设置请参阅如下的动画。 三.网络维护: 返回顶部 SyGate 4.0是一种支持多用户访问因特网的软件,并且是只通过一台计算机,共享因特网帐号,达到上网的目的。使用SyGate 4.0,若干个用户能同时通过一个小型网络(包括您的笔记本电脑),迅速、快捷、经济地访问因特网。SyGate 4.0能在目前诸多流行的操作系统上运行,譬如:Windows95、Windows98、Windows NT, Windows2000等操作系统;同时,SyGate 4.0还支持多数的因特网连接方式,这包括:调制解调器(模拟线路)拨入、ISDN(综合业务数字网)、线缆调制解调器(Cable Modem)、ADSL以及DirectPC等方式。 SyGate 4.0具有以下优势: 易于安装 SyGate在数分钟之内便可以安装完成,并且通常不需要其他外加的设置。和其他代理服务器软件(proxy server)不同的是,SyGate仅安装Server便可以了。 易于使用 SyGate拥有直观的图形化界面,懂得操作Windows的人员均会操作。SyGate启动后便在后台运行,不需要人工的干预。当SyGate检测到局域网内有上网 要求时,它能自动地连接到因特网上,免去了每次需要手工拨号的烦恼。用户可以不间断地、透明地浏览因特网、收发电子邮件、聊天、使用FTP以及操作其他的小程序等等。局域网内非Windows用户,如Macintosh、Solaris和Linux,均能通过TCP/IP协议上网。 四.Windows 对等网创建与维护 返回顶部 (一).建网软件要求 在一个局域网中,Windows 95、98、NT和2000等操作系统可以并存。当然,即使你的电脑是在DOS下面跑的,也可以实现联网。由于Windows操作系统才是广泛应用的系统,本文不准备讨论DOS联网。 建网硬件要求 要组建电脑网络,无疑需要能将电脑连在一起的硬件设备。最简单的办法是,使用特制的电缆,将两台电脑的并口或者串口联接起来,通过Windows的“直接电缆连接”实现联网。这种联接电缆可以自制,也可以到电脑城购买。其缺点是,只能联接两台电脑,联网距离较短、方式古板,实际应用很不方便,通常要求将一台电脑用作服务器,另外一台用作客户端来实现联网。 但更为普遍采用的是网卡加网线的联网方式。从插槽上分,网卡有ISA和PCI两种;从速度上分,网卡又有10MB和100MB甚至传输速度更高的网卡。要求不高的话,一块PCI 10MB网卡就够用了。 五.疑难解答 返回顶部 (一).网卡安装故障检查方法 如果无法安装网卡驱动程序或安装网卡后无法登录网络,请按下述步骤检查处理: 1.选择“控制面板”/“系统”图标,打开“系统属性”窗口; 2.在“系统属性”窗口的“设备管理”标签的“按类型查看设备列表”中,双击“网络适配器”条目前的“ ”号将其展开,其下应当列出当前网卡; 3.如果“设备管理”标签中没有“网络适配器”条目或当前网卡前有一“X”号,说明系统没能识别网卡,可能产生的原因有网卡驱动程序安装不当、网卡硬件安装不当、网卡硬件故障等等; 参考 LAN(局域网)一词指位于同一区域甚至同一建筑物内的中小型计算机网络,字典上的解释是:将计算机和字处理机等电子办公设备连接在一起构成的办公室或建筑物内的网络系统。相信大多数人都在学校里、当地图书馆或朋友家里。接触过局域网。 随着宽带互联网日益流行,许多人家里都有几台计算机,家庭局域网正在形成规范。通过局域网共享宽带互联网访问可降低成本,不需要每台计算机都连接调制解调器和单独的IP地址。但如何构建一个家庭局域网共享宽带互联网访问呢? 网络带宽表示 网络带宽以兆位秒Mbps测量,通常不用兆字节秒MBps表示。一个字节有八个二进制位组成,多数人都熟悉MBps。当前局域网多为10base-T(10Mbps或1.25MBps)和100base-TX(100Mbps或12.5MBps)的以太网,使用类似标准电话线的RJ-45接口,通过网络电缆把集线器(或路由器、交换器)和计算机连接起来就构成了以太网。 网络布线 开始组建家庭局域网之前,应多少了解一些可用网络电缆的区别。这取决你家中PC机需要安排的位置,因为可能需要在墙上打眼,以穿过五类网络电缆。对家里地方不宽敞的人,这可能是令人畏缩的任务,甚至不太可能。如果你想避免穿墙打眼的麻烦,无线局域网也很方便,但应注意,无线局域网通常速度不够快,花费也高的多。另一种选择可考虑10Mbps电话线套件,利用你现成的电话线在计算机之间传送数据,可购买D-Link,Linksys,3Com和Netgear等公司的产品。不想采用无线局域网的人,可选择五类双绞线网络电缆。如果对电缆不熟悉,下面列出了电子工业协会EIA关于电缆分类的解释。根据电缆的速度和质量,可将电缆分为六类: 一、二类电缆:数据传输速度低于10Mbps(普通电话线) 三类电缆:数据传输速度达16 Mbps 四类电缆:数据传输速度达20 Mbps 五类电缆:数据传输速度达100 Mbps 五类电缆增强:数据传输速度达200 Mbps 六类电缆:数据传输速度达600 Mbps 五类电缆十分普通,连接以太网费用也较低。如果你计划穿墙打眼或使用超过50英尺五类电缆,应购买细电缆,自己动手将RJ-45插头接在电缆两端。注意,别忘了电缆穿过墙之后再接RI-45插头。 连接RJ-45插头 五类电缆连接RJ-45插头并不困难,但需要专用连接工具,可从当地五金商店买一把或从朋友处借用。操作时小心剪掉约1/4英寸电缆外塑料皮,露出电缆里面8根彩色线,注意放入RJ-45连接器里面电缆线的次序: 1、白绿 2、绿 3、白橙 4、兰 5、白兰 6、橙 7、白橙 8、棕 应仔细展开8条彩色编码线,放入RJ-45插孔中,用专用工具压紧。有条件时可用RJ-45测试器验证一下是否连接可靠,以免将来麻烦。 需要的硬件 首先确保每台计算机里都安装了网卡,100base-TX或10base-T网卡,型号、尺寸任意。注意,一般选PCI网卡,各网卡速率应一致。100base-TX网卡数据传输率较高,适合于大量数据传输,如数字电影或其它大的多媒体文件。 组建局域网需要使用集线器,交换器或内置集线器的路由器,集线器只不过用于将你所有的计算机连到局域网上。如果你只有2台计算机并且不打算增加数量,可以用一段电缆直接将2台计算机连起来,缺点是你试图共享宽带互联网访问仍然有麻烦。如果你想多台计算机访问宽带互联网,使用路由器是个好主意,可以选购Netgaer,D-Link和Linksys等著名网络公司的产品。 典型的以太网使用集线器或交换器,两种设备都有单独的连接器,用于将每台计算机连接到局域网上。集线器与交换器的主要差别在于吞吐量,集线器在所有在用的端口间分配吞吐量,因此4端口100base-TX集线器每个在用的端口只有25Mbps吞吐量。交换器更贵些,但允许每个端口全速运行。 假如你准备设置一个只有单个宽带互联网连接的局域网,应确保你的DSL或有线电缆供应商给你提供的是外置调制解调器。多数外置调制解调器通过网卡连接到你的计算机,你可把具有调制解调器的那台计算机设置为路由器,虽然这并不推荐。作为一个例子,你将电话插头接入宽带调制解调器,然后经RJ-45(双绞线)电缆连至集线器/交换器/路由器,从此,你的任一台计算机都可连接到互联网上。 设置Windows网络 确保你准备在局域网上使用的每台计算机,都有足够的五类电缆已连到了集线器或路由器。现在你可能已安装了适当的网卡以及相应的驱动程序,右击“网络邻居”,选择“属性”,可以看到当前已经安装的协议和网卡。要设置网络,应确保所用的网卡已安装了TCP/IP协议。如果你使用的微软操作系统是Windows98或更高版本,网络设置相当简单,Windows网络作为操作系统的基本选项之一应该已经安装了。如果你至少在一台计算机上使用的是Windows Me,你可运行家庭网络向导,将一步步引导你完成设置。记住,你需要使用相同的组名设置你网络中的每台计算机。在Windows95/98中,需要进入网络属性,并确保所有设置为缺省。你的互联网服务供应商ISP可能已经告诉你,如何设置TCP/IP,怎样连接到互联网。你可能是静态IP地址,或是动态IP地址,取决于你的ISP。静态IP地址设置需要的时间稍长一点,如果你想给互联网用户提供服务,如FTP,Web服务器或任何其它服务,静态IP地址是不错的。如果你分配的是IP地址,你的TCP/IP协议属性获得的应是自动选择的IP地址。要检查你的计算机是否已被集线器/路由器分配了一个IP地址,可使用Windows TP配置(进入开始 传输大点的东西,用iostat 1 查看io 来源于网络,供您参考

保持可爱mmm 2019-12-02 02:20:25 0 浏览量 回答数 0

问题

应该返回false的用户输入返回true

养狐狸的猫 2019-12-01 20:00:45 8 浏览量 回答数 0

回答

此分步示例适用于可能会偶然发现此问题的其他人。本示例使用SSIS 2005并使用SQL Server 2005 64位版本服务器运行作业。 这里的答案仅集中于解决问题中提到的错误消息。该示例将演示重新创建问题的步骤以及引起问题的原因,然后介绍如何解决此问题。 NOTE:我建议使用选项将软件包配置值存储在数据库中,或者在环境变量的帮助下使用间接XML配置。同样,创建Excel文件的步骤将使用模板完成,然后将其移动到其他文件夹中进行存档。这些步骤不在本文中讨论。如前所述,本文的目的是解决错误。 让我们继续该示例。我也已经在博客上写了这个答案,可以在此链接中找到。答案是一样的。 创建一个SSIS包(创建SSIS包的步骤)。本示例使用BIDS2005。我在开始时就以YYYYMMDD_hhmm的格式命名了程序包,其后是SO代表堆栈溢出,然后是SO问题ID,最后是描述。我并不是说您应该这样命名您的包裹。这是我以后可以轻松参考的内容。请注意,我还有一个名为Adventure Works的数据源。我将使用Adventure Works数据源,该数据源指向从此链接下载的AdventureWorks数据库。该示例使用SQL Server 2008 R2数据库。请参阅截图1。 在AdventureWorks数据库中,使用以下给定脚本创建一个名为dbo.GetCurrency的存储过程。 CREATE PROCEDURE [dbo].[GetCurrency] AS BEGIN SET NOCOUNT ON; SELECT TOP 10 CurrencyCode , Name , ModifiedDate FROM Sales.Currency ORDER BY CurrencyCode END GO 在包的“连接管理器”部分,右键单击并选择“从数据源新建连接”。在“ 选择数据源”对话框中,选择“ Adventure Works”,然后单击“确定”。现在,您应该在“ 连接管理器”部分下看到Adventure Works数据源。 在包的“连接管理器”部分,再次右键单击,但是这次选择“ 新建连接…”。这是为了创建Excel连接。在“添加SSIS连接管理器”上,选择“ EXCEL”。在Excel连接管理器上,输入路径C:\ Temp \ Template.xls。将其部署到服务器时,将更改此路径。我选择了Excel版本Microsoft Excel 97-2005,并选择了保留复选框第一行的列名称已选中,以便在创建Excel文件时创建列标题。单击确定。重命名的Excel连接到Excel中,只是为了保持简单。请参阅截图#2 - #7。 在包上,创建以下变量。请参阅截图8。 SQLGetData:此变量的类型为String。这将包含存储过程执行语句。本示例使用值EXEC dbo.GetCurrency 屏幕快照#9显示了存储过程执行语句EXEC dbo.GetCurrency的输出。 在程序包的“控制流”选项卡上,放置一个Data Flow task并将其命名为“导出到Excel”。请参阅屏幕截图#10。 双击“数据流任务”以切换到“数据流”选项卡。 在“数据流”选项卡上,放置一个,OLE DB Source以连接到SQL Server数据以从存储过程中获取数据,并将其命名为SQL。双击OLE DB源,以调出OLE DB源编辑器。在“连接管理器”部分上,从OLE DB连接管理器中选择Adventure Works,从“数据访问”模式的变量中选择SQL命令,然后从“变量名”下拉列表中选择变量User :: SQLGetData。在“列”部分,确保正确映射了列名称。单击“确定”关闭OLE DB源编辑器。请参阅#11和#12屏幕截图。 在“数据流”选项卡上,放置一个,Excel Destination以将数据插入Excel文件并将其命名为Excel。双击Excel目标以打开Excel目标编辑器。在“连接管理器”部分上,从OLE DB连接管理器中选择Excel,然后选择“表”或“数据访问”模式下的视图。此时,我们没有Excel,因为在创建Excel连接管理器时,我们仅指定了路径,但从未创建文件。因此,Excel工作表的下拉名称中将没有任何值。因此,单击“ 新建”。按钮(第二个新按钮)来创建新的Excel工作表。在“创建表”窗口上,BIDS根据传入的数据源自动提供一个创建表。您可以根据自己的喜好更改值。我将通过保留默认值来简单地单击“确定”。工作表的名称将填充在Excel工作表的下拉名称中。工作表的名称取自任务名称,在本例中为Excel Destination,我们将其命名为Excel。在“映射”部分,确保正确映射了列名称。单击“确定”关闭Excel Destination Editor。请参阅截图#13 - #16。 数据流任务配置完成后,其外观应如屏幕截图#17所示。 通过按F5执行包。截图#18 - #21显示了包的两个控制流和数据流任务的成功执行。同样,该文件是在Excel连接中提供的路径C:\ Temp \ Template.xls中生成的,并且存储过程执行输出中显示的数据与写入该文件的数据匹配。 该程序包是在本地计算机上的文件夹路径C:\ Learn \ Learn.VS2005 \ Learn.SSIS中开发的。现在,我们需要将文件部署到承载SQL Server 64位版本的服务器上,以计划作业。因此,服务器上的文件夹将为D:\ SSIS \ Practice。复制包文件(.dtsx),然后将其粘贴到服务器文件夹中。另外,为了使程序包正确运行,我们需要在服务器上显示Excel电子表格。否则,验证将失败。通常,我创建一个Template文件夹,其中将包含与输出匹配的空Excel电子表格文件。稍后,在运行时,我将使用程序包配置将Excel输出路径更改为其他位置。对于此示例,我将使其保持简单。因此,我们将在本地计算机中生成的Excel文件复制到路径C:\ Temp \ Template.xls到服务器位置D:\ SSIS \ Practice中。我希望SQL作业生成名称为Currencies.xls的文件。因此,将文件Template.xls重命名为Currencies.xls。请参阅屏幕截图#22。 为了表明我确实要在64位版本的SQL Server上的服务器上运行该作业,我在SQL Server上执行了SELECT @@ version命令,屏幕快照#23显示了结果。 我们将使用执行包实用程序(dtexec.exe)生成命令行参数。登录到将在SQL作业中运行SSIS包的服务器。双击程序包文件,这将显示“执行程序包实用程序”。在“常规”部分,从“包源”中选择“文件系统”。单击省略号,然后浏览到程序包路径。在“连接管理器”部分,选择“ Excel”并将Excel文件中的路径从C:\ Temp \ Template.xls更改为D:\ SSIS \ Practice \ Currencies.xls。在实用程序中所做的更改将在“命令行”部分相应地生成命令行。在“命令行”部分,复制包含所有必需参数的命令行。我们不会从这里执行该程序包。单击关闭。参考屏幕截图#24 - #26。 接下来,我们需要设置一个作业来运行SSIS包。我们无法选择SQL Server Integration Services包类型,因为它将在64位下运行,并且找不到Excel连接提供程序。因此,我们必须将其作为Operating System (CmdExec)作业类型运行。转到SQL Server Management Studio,然后连接到数据库引擎。展开“ SQL Server代理”,然后右键单击“作业”节点。选择新作业…。在“作业属性”窗口的“常规”部分,提供作业名称为01_SSIS_Export_To_Excel,所有者将是创建作业的用户。我有一个名为SSIS的类别,因此将选择该类别,但默认类别为[未分类(本地)],并提供简短说明。在“步骤”部分,单击“ 新建...”。按钮。这将带来“作业步骤”属性。在“作业步骤”属性的“常规”部分,提供“步骤名称”为“导出到Excel”,选择“类型” Operating system (CmdExec),保留默认的“以帐户身份运行”作为“ SQL Server代理服务帐户”,并提供以下命令。单击确定。在“新建作业”窗口上,单击“确定”。请参阅截图#27 - #31。 C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\90\DTS\Binn\DTExec.exe /FILE "D:\SSIS\Practice\20110723_1015_SO_21448_Excel_64_bit_Error.dtsx" /CONNECTION Excel;"\"Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=D:\SSIS\Practice\Currencies.xls;Extended Properties=""EXCEL 8.0;HDR=YES"";\"" /MAXCONCURRENT " -1 " /CHECKPOINTING OFF /REPORTING EWCDI 新作业应显示在“ SQL Server代理–>作业”节点下。右键单击新创建的作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择“ 在步骤…处启动作业”,这将开始执行作业。该作业将按预期失败,因为这是此问题的背景。单击关闭以关闭“启动作业”对话框。请参阅#32和#33屏幕截图。 让我们看看发生了什么。转到“ SQL Server代理和作业”节点。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择查看历史记录。这将打开“日志文件查看器”窗口。您会注意到作业失败。展开红叉附近的节点,然后单击“步骤ID”值为1的行。在底部,您可以看到错误消息。Option “8.0;HDR=YES’;” is not valid.单击“关闭”以关闭“日志文件查看器”窗口。请参阅#34和#35屏幕截图。 现在,右键单击作业,然后选择“属性”以打开“作业属性”。您也可以双击作业以打开“作业属性”窗口。单击左侧的步骤。然后单击编辑。用以下命令替换该命令,然后单击“确定”。在作业属性上单击确定以关闭窗口。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择“在步骤...启动作业”,这将开始执行作业。作业将无法成功执行。单击关闭以关闭“启动作业”对话框。让我们来看看历史。右键单击作业01_SSIS_Export_To_Excel,然后选择查看历史记录。这将打开“日志文件查看器”窗口。您会注意到该作业在第二次运行中成功完成。展开绿色勾号交叉点附近的节点,然后单击“步骤ID”值为1的行。在底部,您会看到消息选项步骤已成功。单击“关闭”关闭“日志文件查看器”窗口。文件D:\ SSIS \ Practice \ Currencies.xls将成功填充数据。如果您多次成功执行作业,则数据将被追加到文件中,并且您将找到更多数据。如前所述,这不是生成文件的正确方法。创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图 创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图 创建此示例的目的是为了解决此问题。参考屏幕截图#36 - #38。 屏幕截图#39显示了工作命令行参数和非工作命令行参数之间的差异。右边的是工作命令行,左边的是不正确的命令行。它需要使用反斜杠转义序列的另一个双引号来修复该错误。可能还有其他方法可以很好地解决此问题,但此选项似乎可行。 因此,该示例演示了一种从部署在64位服务器上的SSIS包访问Excel数据源时解决命令行参数问题的方法。 希望能对某人有所帮助。

心有灵_夕 2019-12-25 21:28:07 0 浏览量 回答数 0

问题

十大经典排序算法最强总结(内含代码实现)

游客pklijor6gytpx 2020-01-09 14:44:55 1240 浏览量 回答数 2
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