• 关于 堆栈与队列操作 的搜索结果

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Linux内核栈溢出(stack overflow)问题 最近一段时间在设计和开发一个Linux内核模块,进入到最后的正确性测试与稳定性测试阶段。在这个阶段发现了一个非常有意思的问题,堆栈溢出(stack overflow)。Linux内核堆栈溢出之后直接导致了系统kernel Panic。由于导致stack overflow的原因是递归调用导致的,所以,最后通过调试串口导出的kernel panic信息很快就定位问题所在了,否则这样的问题还真是很难调试和发现。通过这次bug,我们应该记住的是:Linux内核stack资源是有限的,而递归调用将大量消耗stack资源,因此在内核编程中尽量少用递归算法,否则将会导致出乎意料的一些问题。依次类推,为了减少stack资源的消耗,程序的局部变量定义的不要太大,否则也将会消耗大量stack资源,从而导致内核程序的不稳定。 为了解决递归调用导致的问题,我将递归算法改写成了非递归算法,解决了stack overflow的问题。在此介绍一下递归算法改写成非递归算法的一些思想。在项目实现过程中,需要对IO请求进行按顺序排队,因此采用了效率较高并且实现简单的快速排序算法,该算法是一种分治算法,即将排序队列进行切分,分解成一系列的小问题进行求解,针对这种问题,很容易采用递归的办法进行实现,伪代码描述如下: /* qs_sort实现从小到大的排序 */ Struct bio qs_sort(struct bio_list *list_head, struct bio *bio_tail) { Struct bio_list *less_list, *large_list; Struct bio *middle_bio; /* 递归调用结束点,小问题求解完毕,直接返回最后一个元素 */ If (!list_head) { Return bio_tail; } /* 对队列进行切分,选择一个middle_bio,并且按照middle_bio将其切分成less_list队列和large_list队列 */ Split_list(list_head, less_list, large_list, &middle_bio); /* 采用递归的方法实现大队列的排序操作 */ Middle_bio->bi_next = qs_sort(large_list, bio_tail); /* 采用递归的方法实现小队列的排序操作 */ Return qs_sort(less_list, middle_bio); }

liujae 2019-12-02 01:24:29 0 浏览量 回答数 0

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java中的queue类是队列数据结构管理类。在它里边的元素可以按照添加它们的相同顺序被移除。 队列通常(但并非一定)以 FIFO(先进先出)的方式排序各个元素。不过优先级队列和 LIFO 队列(或堆栈)例外,前者根据提供的比较器或元素的自然顺序对元素进行排序,后者按 LIFO(后进先出)的方式对元素进行排序。无论使用哪种排序方式,队列的头都是调用remove()或poll()所移除的元素。在 FIFO 队列中,所有的新元素都插入队列的末尾。其他种类的队列可能使用不同的元素放置规则。每个Queue实现必须指定其顺序属性。 offer 添加一个元素并返回true 如果队列已满,则返回false poll 移除并返问队列头部的元素 如果队列为空,则返回null peek 返回队列头部的元素 如果队列为空,则返回null put 添加一个元素 如果队列满,则阻塞 take 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空,则阻塞 element 返回队列头部的元素 如果队列为空,则抛出一个NoSuchElementException异常 add 增加一个元索 如果队列已满,则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常 remove 移除并返回队列头部的元素 如果队列为空,则抛出一个 NoSuchElementException异常 注意:poll和peek方法出错进返回null。因此,向队列中插入null值是不合法的。 还有带超时的offer和poll方法重载,例如,下面的调用: boolean success = q.offer(x,100,TimeUnit.MILLISECONDS); 尝试在100毫秒内向队列尾部插入一个元素。如果成功,立即返回true;否则,当到达超时进,返回false。同样地,调用: Object head = q.poll(100, TimeUnit.MILLISECONDS); 如果在100毫秒内成功地移除了队列头元素,则立即返回头元素;否则在到达超时时,返回null。 阻塞操作有put和take。put方法在队列满时阻塞,take方法在队列空时阻塞。 Queue接口与List、Set同一级别,都是继承了Collection接口。LinkedList实现了Queue接 口。Queue接口窄化了对LinkedList的方法的访问权限(即在方法中的参数类型如果是Queue时,就完全只能访问Queue接口所定义的方法 了,而不能直接访问 LinkedList的非Queue的方法),以使得只有恰当的方法才可以使用。BlockingQueue 继承了Queue接口。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:14:06 0 浏览量 回答数 0

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进程是操作系统中最基本、重要的概念,是多道程序系统出现后,为了刻画系统内部出现的动态情况,描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念,所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。狭义上讲,进程是正在运行的程序的实例;广义上讲,进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统进行资源分配和调度、动态执行的基本单元,是操作系统结构的基础,在传统的操作系统中,进程既是基本的分配单元,也是基本的执行单元。其概念主要有两点:(1)进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域、数据区域和堆栈。文本区域存储处理器执行的代码;数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存;堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。(2)进程是一个“执行中的程序”。只有在操作系统、处理器执行程序时,它才能成为一个活动的实体,我们称其为进程。从理论角度看,进程是对正在运行的程序过程的抽象;从实现角度看,它是一种数据结构,目的在于清晰地刻画动态系统的内在规律,有效管理和调度进入计算机系统主存储器运行的程序。 一、进程具有以下特点: (1)动态性:进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程,进程是动态产生、动态消亡的。 (2)并发性:任何进程都可以与其他进程一起并发执行。 (3)独立性:进程是一个能独立运行的基本单位,同时也是系统分配资源和调度的独立单位。 (4)异步性:由于进程间的相互制约,使进程具有执行的间断性,即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进。 (5)结构特征:进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。 二、进程、线程和程序的联系: 通常在一个进程中可以包含若干个线程,它们可以利用进程所拥有的资源,在引入线程的操作系统中,通常都是把进程作为分配资源的基本单位,而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位,由于线程比进程更小,基本上不拥有系统资源,故对它的调度所付出的开销就会小得多,能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度。此外多个不同的进程可以包含相同的程序:一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程,能得到不同的结果;但是执行过程中,程序不能发生改变。同一程序同时运行于若干个数据集合上,它将属于若干个不同的进程,也就是说同一程序可以对应多个进程。 三、进程和程序的区别: (1)程序是指令和数据的有序集合,其本身没有任何运行的含义,是一个静态的概念,而进程是程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念。 (2)程序可以作为一种软件资料长期存在,而进程是有一定生命期的。 (3)程序是永久的,进程是暂时的。 (4)进程更能真实地描述并发,而程序不能。 (5)进程是由进程控制块、程序段、数据段三部分组成。 (6)进程具有创建其他进程的功能而程序没有。 (7)在传统的操作系统中,程序并不能独立运行,作为资源分配和独立运行的基本单元都是进程。 四、进程具有的三种基本状态 由于进程在执行过程中具有动态性和异步性,因此也就决定了进程可能具有多种状态。 (1)就绪状态(Ready):进程已获得除处理器外的所需资源,等待分配处理器资源;只要分配了处理器进程就可执行。就绪进程可以按多个优先级来划分队列。例如,当一个进程由于时间片用完而进入就绪状态时,排入低优先级队列;当进程由I/O操作完成而进入就绪状态时,排入高优先级队列。 (2)运行状态(Running):进程占用处理器资源;处于此状态的进程的数目小于等于处理器的数目。在没有其他进程可以执行时(如所有进程都在阻塞状态),通常会自动执行系统的空闲进程。 (3)阻塞状态(Blocked):由于进程等待某种条件(如I/O操作或进程同步),在条件满足之前无法继续执行。该事件发生前即使把处理器资源分配给该进程,也无法运行。 五、创建进程的事件 在多道程序环境中,只有作为进程时才能在系统中运行。因此,为了让程序能运行,就必须为它创建进程。一个进程去创建另一个进程的典型事件,可以有以下四类: (1) 用户登录:在分时系统中,用户在终端键入登录命令后,如果是合法用户,系统将为该终端建立一个进程,并把它插入到就绪队列中。 (2)作业调度:在批处理系统中,当作业调度程序按照一定的算法调度到某作业时,便将该作业装入到内存,为它分配必要的资源,并立即为它创建进程,再插入到就绪队列中。 (3) 提供服务:当运行中的用户程序提出某种请求后,系统将专门创建一个进程来提供用户所需要的服务,例如,用户程序要求进行文件打印,操作系统将为它创建一个打印进程,这样,不仅可以使打印进程与该用户进程并发执行,而且还便于计算出为完成打印任务所花费的时间。 (4) 应用请求:在上述三种情况中,都是由系统内核为它创建一个新进程,而这一类事件则是基于应用进程的需求,由它创建一个新的进程,以便使新进程以并发的运行方式完成特定任务。 六、进程的创建过程 一旦操作系统发现了要求创建新进程的事件后,便调用进程创建原语create()按下述步骤创建一个新进程。 (1) 申请空白PCB。为新进程申请获得唯一的数字标识符,并从PCB集合中索取一个空白PCB。 (2) 为新进程分配资源。为新进程的程序和数据以及用户栈分配必要的内存空间。显然,此时操作系统必须知道新进程所需要的内存大小。 (3) 初始化进程控制块。PCB的初始化主要包括:初始化标识信息,将系统分配的标识符和父进程标识符,填入新的PCB中;初始化处理机状态信息,使程序计数器指向程序的入口地址,使栈指针指向栈顶;初始化处理机控制信息,将进程的状态设置为就绪状态或静止就绪状态,对于优先级,通常是将它设置为最低优先级,除非用户以显式的方式提出高优先级要求。 (4) 将新进程插入就绪队列,如果进程就绪队列能够接纳新进程,便将新进程插入到就绪队列中。 七、引起进程终止的事件 (1)正常结束:在任何计算机系统中,都应该有一个表示进程已经运行完成的指示。例如,在批处理系统中,通常在程序的最后安排一条Hold指令或终止的系统调用。当程序运行到Hold指令时,将产生一个中断,去通知OS本进程已经完成。 (2)异常结束:在进程运行期间,由于出现某些错误和故障而迫使进程终止。这类异常事件很多,常见的有:越界错误,保护错,非法指令,特权指令错,运行超时,等待超时,算术运算错,I/O故障。 (3)外界干预:外界干预并非指在本进程运行中出现了异常事件,而是指进程应外界的请求而终止运行。这些干预有:操作员或操作系统干预、父进程请求、父进程终止。 八、进程的终止过程 如果系统发生了上述要求终止进程的某事件后,OS便调用进程终止原语,按如下过程去终止指定的进程。 (1)根据被终止进程的标识符,从PCB集合中检索出该进程的PCB,从中读出该进程状态。 (2)若被终止进程正处于执行状态,应立即终止该进程的执行,并置调度标志为真。用于指示该进程被终止后应重新进行调度。 (3)若该进程还有子孙进程,还应将其所有子孙进程予以终止,以防他们成为不可控的进程。 (4)将被终止的进程所拥有的全部资源,或者归还给其父进程,或者归还给系统。 (5)将被终止进程(它的PCB)从所在队列(或链表)中移出,等待其它程序来搜集信息。 九、阻塞唤醒 1、引起进程阻塞和唤醒的事件 (1)请求系统服务:当正在执行的进程请求操作系统提供服务时,由于某种原因,操作系统并不立即满足该进程的要求时,该进程只能转变为阻塞状态来等待,一旦要求得到满足后,进程被唤醒。 (2)启动某种操作:当进程启动某种操作后,如果该进程必须在该操作完成之后才能继续执行,则必须先使该进程阻塞,以等待该操作完成,该操作完成后,将该进程唤醒。 (3)新数据尚未到达:对于相互合作的进程,如果其中一个进程需要先获得另一(合作)进程提供的数据才能运行以对数据进行处理,则是要其所需数据尚未到达,该进程只有(等待)阻塞,等到数据到达后,该进程被唤醒。 (4)无新工作可做:系统往往设置一些具有某特定功能的系统进程,每当这种进程完成任务后,便把自己阻塞起来以等待新任务到来,新任务到达后,该进程被唤醒。 2.进程阻塞过程 正在执行的进程,当发现上述某事件后,由于无法继续执行,于是进程便通过调用阻塞原语block()把自己阻塞。可见,进程的阻塞是进程自身的一种主动行为。进入block过程后,由于此时该进程还处于执行状态,所以应先立即停止执行,把进程控制块中的现行状态由执行改为阻塞,并将PCB插入阻塞队列。如果系统中设置了因不同事件而阻塞的多个阻塞队列,则应将本进程插入到具有相同事件的阻塞(等待)队列。最后,转调度程序进行重新调度,将处理机分配给另一就绪进程,并进行切换,亦即,保留被阻塞进程的处理机状态(在PCB中),再按新进程的PCB中的处理机状态设置CPU环境。 3. 进程唤醒过程 当被阻塞的进程所期待的事件出现时,如I/O完成或者其所期待的数据已经到达,则由有关进程(比如,用完并释放了该I/O设备的进程)调用唤醒原语wakeup(),将等待该事件的进程唤醒。唤醒原语执行的过程是:首先把被阻塞的进程从等待该事件的阻塞队列中移出,将其PCB中的现行状态由阻塞改为就绪,然后再将该PCB插入到就绪队列中。 答案来源网络,供参考,希望对您有帮助

问问小秘 2019-12-02 03:05:02 0 浏览量 回答数 0

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Arraylist和Vector是采用数组方式存储数据,此数组元素数大于实际存储的数据以便增加插入元素,都允许直接序号索引元素,但是插入数据要涉及到数组元素移动等内存操作,所以插入数据慢,查找有下标,所以查询数据快,Vector由于使用了synchronized方法-线程安全,所以性能上比ArrayList要差,LinkedList使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行向前或向后遍历,但是插入数据时只需要记录本项前后项即可,插入数据较快。线性表,链表,哈希表是常用的数据结构,在进行java开发时,JDK已经为我们提供了一系列相应的类实现基本的数据结构,这些结构均在java.util包中,collection├List│├LinkedList│├ArrayList│└Vector│ └Stack└SetMap├Hashtable├HashMap└WeakHashMapCollection接口Collection是最基本的集合接口,一个Collection代表一组Object,即Collection的元素(elements),一些Collection允许相同的元素而另一些不行。一些能排序而另一些不行。Java SDK不提供直接继承自Collection的类,Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子接口”如List和Set。所有实现Collection接口的类都必须提供两个标准的构造函数:无参数的构造函数用于创建一个空的Collection,有一个Collection参数的构造函数用于创建一个新的Collection,这个新的Collection与传入的Collection有相同的元素。后一个构造函数允许用户复制一个Collection。如何遍历Collection中的每一个元素?不论Collection的实际类型如何,它都支持一个iterator()的方法,该方法返回一个迭代子,使用该迭代子即可逐一访问Collection中每一个元素。典型的用法如下:    Iterator it = collection.iterator(); // 获得一个迭代子    while(it.hasNext()) {      Object obj = it.next(); // 得到下一个元素    }  由Collection接口派生的两个接口是List和Set。List接口  List是有序的Collection,使用此接口能够精确的控制每个元素插入的位置。用户能够使用索引(元素在List中的位置,类似于数组下标)来访问List中的元素,这类似于Java的数组。和下面要提到的Set不同,List允许有相同的元素。  除了具有Collection接口必备的iterator()方法外,List还提供一个listIterator()方法,返回一个ListIterator接口,和标准的Iterator接口相比,ListIterator多了一些add()之类的方法,允许添加,删除,设定元素,还能向前或向后遍历。  实现List接口的常用类有LinkedList,ArrayList,Vector和Stack。ArrayList类  ArrayList实现了可变大小的数组。它允许所有元素,包括null。ArrayList没有同步。size,isEmpty,get,set方法运行时间为常数。但是add方法开销为分摊的常数,添加n个元素需要O(n)的时间。其他的方法运行时间为线性。  每个ArrayList实例都有一个容量(Capacity),即用于存储元素的数组的大小。这个容量可随着不断添加新元素而自动增加,但是增长算法并没有定义。当需要插入大量元素时,在插入前可以调用ensureCapacity方法来增加ArrayList的容量以提高插入效率。  和LinkedList一样,ArrayList也是非同步的(unsynchronized)。Vector类  Vector非常类似ArrayList,但是Vector是同步的。由Vector创建的Iterator,虽然和ArrayList创建的Iterator是同一接口,但是,因为Vector是同步的,当一个Iterator被创建而且正在被使用,另一个线程改变了Vector的状态(例如,添加或删除了一些元素),这时调用Iterator的方法时将抛出ConcurrentModificationException,因此必须捕获该异常。Stack 类  Stack继承自Vector,实现一个后进先出的堆栈。Stack提供5个额外的方法使得Vector得以被当作堆栈使用。基本的push和pop方法,还有peek方法得到栈顶的元素,empty方法测试堆栈是否为空,search方法检测一个元素在堆栈中的位置。Stack刚创建后是空栈。Map接口  请注意,Map没有继承Collection接口,Map提供key到value的映射。一个Map中不能包含相同的key,每个key只能映射一个value。Map接口提供3种集合的视图,Map的内容可以被当作一组key集合,一组value集合,或者一组key-value映射。Hashtable类  Hashtable继承Map接口,实现一个key-value映射的哈希表。任何非空(non-null)的对象都可作为key或者value。  添加数据使用put(key, value),取出数据使用get(key),这两个基本操作的时间开销为常数。Hashtable通过initial capacity和load factor两个参数调整性能。通常缺省的load factor 0.75较好地实现了时间和空间的均衡。增大load factor可以节省空间但相应的查找时间将增大,这会影响像get和put这样的操作。使用Hashtable的简单示例如下,将1,2,3放到Hashtable中,他们的key分别是”one”,”two”,”three”:    Hashtable numbers = new Hashtable();    numbers.put(“one”, new Integer(1));    numbers.put(“two”, new Integer(2));    numbers.put(“three”, new Integer(3));  要取出一个数,比如2,用相应的key:    Integer n = (Integer)numbers.get(“two”);    System.out.println(“two = ” + n);  由于作为key的对象将通过计算其散列函数来确定与之对应的value的位置,因此任何作为key的对象都必须实现hashCode和equals方法。hashCode和equals方法继承自根类Object,如果你用自定义的类当作key的话,要相当小心,按照散列函数的定义,如果两个对象相同,即obj1.equals(obj2)=true,则它们的hashCode必须相同,但如果两个对象不同,则它们的hashCode不一定不同,如果两个不同对象的hashCode相同,这种现象称为冲突,冲突会导致操作哈希表的时间开销增大,所以尽量定义好的hashCode()方法,能加快哈希表的操作。  如果相同的对象有不同的hashCode,对哈希表的操作会出现意想不到的结果(期待的get方法返回null),要避免这种问题,只需要牢记一条:要同时复写equals方法和hashCode方法,而不要只写其中一个。  Hashtable是同步的。HashMap类  HashMap和Hashtable类似,不同之处在于HashMap是非同步的,并且允许null,即null value和null key。,但是将HashMap视为Collection时(values()方法可返回Collection),其迭代子操作时间开销和HashMap的容量成比例。因此,如果迭代操作的性能相当重要的话,不要将HashMap的初始化容量设得过高,或者load factor过低。WeakHashMap类  WeakHashMap是一种改进的HashMap,它对key实行“弱引用”,如果一个key不再被外部所引用,那么该key可以被GC回收。总结  如果涉及到堆栈,队列等操作,应该考虑用List,对于需要快速插入,删除元素,应该使用LinkedList,如果需要快速随机访问元素,应该使用ArrayList。  如果程序在单线程环境中,或者访问仅仅在一个线程中进行,考虑非同步的类,其效率较高,如果多个线程可能同时操作一个类,应该使用同步的类。  要特别注意对哈希表的操作,作为key的对象要正确复写equals和hashCode方法。  尽量返回接口而非实际的类型,如返回List而非ArrayList,这样如果以后需要将ArrayList换成LinkedList时,客户端代码不用改变。这就是针对抽象编程。同步性Vector是同步的。这个类中的一些方法保证了Vector中的对象是线程安全的。而ArrayList则是异步的,因此ArrayList中的对象并不是线程安全的。因为同步的要求会影响执行的效率,所以如果你不需要线程安全的集合那么使用ArrayList是一个很好的选择,这样可以避免由于同步带来的不必要的性能开销。数据增长从内部实现机制来讲ArrayList和Vector都是使用数组(Array)来控制集合中的对象。当你向这两种类型中增加元素的时候,如果元素的数目超出了内部数组目前的长度它们都需要扩展内部数组的长度,Vector缺省情况下自动增长原来一倍的数组长度,ArrayList是原来的50%,所以最后你获得的这个集合所占的空间总是比你实际需要的要大。所以如果你要在集合中保存大量的数据那么使用Vector有一些优势,因为你可以通过设置集合的初始化大小来避免不必要的资源开销。使用模式在ArrayList和Vector中,从一个指定的位置(通过索引)查找数据或是在集合的末尾增加、移除一个元素所花费的时间是一样的,这个时间我们用O(1)表示。但是,如果在集合的其他位置增加或移除元素那么花费的时间会呈线形增长:O(n-i),其中n代表集合中元素的个数,i代表元素增加或移除元素的索引位置。为什么会这样呢?以为在进行上述操作的时候集合中第i和第i个元素之后的所有元素都要执行位移的操作。这一切意味着什么呢?这意味着,你只是查找特定位置的元素或只在集合的末端增加、移除元素,那么使用Vector或ArrayList都可以。如果是其他操作,你最好选择其他的集合操作类。比如,LinkList集合类在增加或移除集合中任何位置的元素所花费的时间都是一样的?O(1),但它在索引一个元素的使用缺比较慢-O(i),其中i是索引的位置.使用ArrayList也很容易,因为你可以简单的使用索引来代替创建iterator对象的操作。LinkList也会为每个插入的元素创建对象,所有你要明白它也会带来额外的开销。最后,在《Practical Java》一书中Peter Haggar建议使用一个简单的数组(Array)来代替Vector或ArrayList。尤其是对于执行效率要求高的程序更应如此。因为使用数组(Array)避免了同步、额外的方法调用和不必要的重新分配空间的操作。

wangccsy 2019-12-02 01:48:37 0 浏览量 回答数 0

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

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我想很多朋友会发现自己的mysql占用一大量的内在与cpu了,解决这个问题我们大多会直接减少mysql访问与连接次数,直接生成静态或缓存文件,下面我还有更多办法来解决mysql占高CPU与内存的办法。 为了装mysql环境测试,装上后发现启动后MySQL占用内存了很大,达8百多兆。网上搜索了一下,得到高人指点my.ini。再也没见再详细的了..只好打开my.ini逐行的啃,虽然英文差了点,不过多少M还是看得明的^-^更改后如下:innodb_buffer_pool_size=576M ->256M InnoDB引擎缓冲区占了大头,首要就是拿它开刀query_cache_size=100M ->16M 查询缓存tmp_table_size=102M ->64M 临时表大小key_buffer_size=256m ->32M重启mysql服务后,虚拟内存降到200以下.另外mysql安装目录下有几个文件:my-huge.ini 、my-large.ini、my-medium.ini...这几个是根据内存大小作的建议配置,新手在设置的时候也可以参考一下。2G内存的MYSQL数据库服务器 my.ini优化 (my.ini)2G内存,针对站少,优质型的设置,试验特:table_cache=1024 物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳innodb_additional_mem_pool_size=8M 默认为2Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0 等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1innodb_log_buffer_size=4M 默认为1Minnodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,默认为8key_buffer_size=256M 默认为218 调到128最佳tmp_table_size=64M 默认为16M 调到64-256最挂read_buffer_size=4M 默认为64Kread_rnd_buffer_size=16M 默认为256Ksort_buffer_size=32M 默认为256Kmax_connections=1024 默认为1210试验一:table_cache=512或1024innodb_additional_mem_pool_size=2Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0innodb_log_buffer_size=1Minnodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,默认为8key_buffer_size=128Mtmp_table_size=128Mread_buffer_size=64K或128Kread_rnd_buffer_size=256Ksort_buffer_size=512Kmax_connections=1024试验二:table_cache=512或1024innodb_additional_mem_pool_size=8Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0innodb_log_buffer_size=4Minnodb_thread_concurrency=8key_buffer_size=128Mtmp_table_size=128Mread_buffer_size=4Mread_rnd_buffer_size=16Msort_buffer_size=32Mmax_connections=1024一般:table_cache=512innodb_additional_mem_pool_size=8Minnodb_flush_log_at_trx_commit=0innodb_log_buffer_size=4Minnodb_thread_concurrency=8key_buffer_size=128Mtmp_table_size=128Mread_buffer_size=4Mread_rnd_buffer_size=16Msort_buffer_size=32Mmax_connections=1024经过测试.没有特殊情况,最好还是用默认的.2G内存,针对站多,抗压型的设置,最佳:table_cache=1024 物理内存越大,设置就越大.默认为2402,调到512-1024最佳innodb_additional_mem_pool_size=4M 默认为2Minnodb_flush_log_at_trx_commit=1(设置为0就是等到innodb_log_buffer_size列队满后再统一储存,默认为1)innodb_log_buffer_size=2M 默认为1Minnodb_thread_concurrency=8 你的服务器CPU有几个就设置为几,建议用默认一般为8key_buffer_size=256M 默认为218 调到128最佳tmp_table_size=64M 默认为16M 调到64-256最挂read_buffer_size=4M 默认为64Kread_rnd_buffer_size=16M 默认为256Ksort_buffer_size=32M 默认为256Kmax_connections=1024 默认为1210thread_cache_size=120 默认为60query_cache_size=64M优化mysql数据库性能的十个参数(1)、max_connections:允许的同时客户的数量。增加该值增加 mysqld 要求的文件描述符的数量。这个数字应该增加,否则,你将经常看到 too many connections 错误。 默认数值是100,我把它改为1024 。(2)、record_buffer:每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每张表分配这个大小的一个缓冲区。如果你做很多顺序扫描,你可能想要增加该值。默认数值是131072(128k),我把它改为16773120 (16m)(3)、key_buffer_size:索引块是缓冲的并且被所有的线程共享。key_buffer_size是用于索引块的缓冲区大小,增加它可得到更好处理的索引(对所有读和多重写),到你 能负担得起那样多。如果你使它太大,系统将开始换页并且真的变慢了。默认数值是8388600(8m),我的mysql主机有2gb内存,所以我把它改为 402649088(400mb)。4)、back_log:要求 mysql 能有的连接数量。当主要mysql线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求,这就起作用,然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程。back_log 值指出在mysql暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中。只有如果期望在一个短时间内有很多连接,你需要增加它,换句话说,这值 对到来的tcp/ip连接的侦听队列的大小。你的操作系统在这个队列大小上有它自己的限制。试图设定back_log高于你的操作系统的限制将是无效的。当你观察你的主机进程列表,发现大量 264084 | unauthenticated user | xxx.xxx.xxx.xxx | null | connect | null | login | null 的待连接进程时,就要加大 back_log 的值了。默认数值是50,我把它改为500。(5)、interactive_timeout:服务器在关闭它前在一个交互连接上等待行动的秒数。一个交互的客户被定义为对 mysql_real_connect()使用 client_interactive 选项的客户。 默认数值是28800,我把它改为7200。(6)、sort_buffer:每个需要进行排序的线程分配该大小的一个缓冲区。增加这值加速order by或group by操作。默认数值是2097144(2m),我把它改为 16777208 (16m)。(7)、table_cache:为所有线程打开表的数量。增加该值能增加mysqld要求的文件描述符的数量。mysql对每个唯一打开的表需要2个文件描述符。默认数值是64,我把它改为512。(8)、thread_cache_size:可以复用的保存在中的线程的数量。如果有,新的线程从缓存中取得,当断开连接的时候如果有空间,客户的线置在缓存中。如果有很多新的线程,为了提高性能可 以这个变量值。通过比较 connections 和 threads_created 状态的变量,可以看到这个变量的作用。我把它设置为 80。(9)mysql的搜索功能用mysql进行搜索,目的是能不分大小写,又能用中文进行搜索只需起动mysqld时指定 --default-character-set=gb2312(10)、wait_timeout:服务器在关闭它之前在一个连接上等待行动的秒数。 默认数值是28800,我把它改为7200。注:参数的调整可以通过修改 /etc/my.cnf 文件并重启 mysql 实现。这是一个比较谨慎的工作,上面的结果也仅仅是我的一些看法,你可以根据你自己主机的硬件情况(特别是内存大小)进一步修改。

我的中国 2019-12-02 01:33:22 0 浏览量 回答数 0

问题

Lua直接调用动态链接库(DLL或so文件):报错

kun坤 2020-06-08 11:01:53 3 浏览量 回答数 1

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

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