转载请注明出处 本文转载至我的blog 目录前言 virtual dom 分析diff 总结前言 vue2.0加入了virtual dom，有向react靠拢的意思。vue的diff位于patch.js文件中，我的一个小框架aoy也同样使用此算法，该算法来源于snabbdom，复杂度为O(n)。了解diff过程可以让我们更高效的使用框架。本文力求以图文并茂的方式来讲明这个diff的过程。 virtual dom 如果不了解virtual dom，要理解diff的过程是比较困难的。虚拟dom对应的是真实dom， 使用...
Twitter分布式自增ID算法snowflake，生成的是Long类型的id，一个Long类型占8个字节，每个字节占8比特，也就是说一个Long类型占64个比特(0和1)。那么一个Long类型的64个比特，twitter是这样分配的：正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特)，总共64比特组成的一个Long类型。时间戳(占41个比特)：毫秒数，大约可以使使用69年机械id(占5个比特)：即2的5次方等于32个机器数据中心id(占5个...
我试图构建一个实体解析系统,我的实体在哪里,(i) General named entities, that is organization, person, location,date, time, money, and percent. (ii) Some other entities like, product, title of person like president,ceo, etc. (iii) Corefererred entities like, pronoun, determiner phrase,synonym, string match, demonstrative noun phrase, alias, apposition. 从各种文献和其他参考文献中,我已经确定了其范围,因...
我有下一个在Python中解析表达式的算法：def parse(strinput):for operator in ["+-", "*/"]:depth = 0for p in range(len(strinput) - 1, -1, -1):if strinput[p] == ')': depth += 1elif strinput[p] == '(': depth -= 1elif depth==0 and strinput[p] in operator:# strinput is a compound expressionreturn (strinput[p], parse(strinput[:p]), parse(strinput[p+1:]))strinput = strinput.strip()if strinput[0] == '(':# st...
问题描述 假设你是一个想环游世界的穷孩子，现在好不容易攒了些钱，想要去很多城市。但是由于资金有限，你得尽量找便宜的交通方式。但有的城市从你家根本不能直达，有些城市你从家坐高铁就能直达，有些城市从你家到那里只有飞机。现在你知道了许多城市之间的交通费，想要到目的地去，除了直达还能转车。转车比飞机便宜啊！所以你精打细算想看看从你家到各城市的最便宜的交通方式，这时候有一个叫Dijkstra的人告诉你一个方法，在知道...
01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search，贪婪随机自适应搜索（GRAS），是组合优化问题中的多起点元启发式算法，在算法的每次迭代中，主要由两个阶段组成：构造（construction）和局部搜索（ local search）。 构造（construction）阶段主要用于生成一个可行解，而后该初始可行解会被放进局部搜索进行邻域搜索，直到找到一个局部最优解为止。 02 整体框架 如上面所说，其实整一个算法的框架相对于其他算法来说还算比较简单明了...
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。 现代操作系统提供了一种对主存的抽象概念虚拟内存，来对主存进行更好地管理。他将主存看成是一个存储在磁盘上的地址空间的高速缓存，在主存中只保存活动区域，并根据需要在主存和磁盘之间来回传送数据。虚拟内存被组织为存放在磁盘上的N个连续的字节组成的数组，每个字节都有唯一的虚拟地址，作为到数组的索引。虚拟内存被分割...
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全： 书单导航页（点击右侧 极客侠栈 即可打开个人博客）：极客侠栈 ①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本（珍藏版) ②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版) ③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版) ④【Web前端】从HTML到JS到AJAX到HTTP从框架到全栈帮你走更少弯路(珍藏版) ...
最近开始做金融项目，接触了加密算法，在这里做个总结，加深认识。 目前比较常用的加密算法总结起来就是单向加密和双向加密了，很少对吧，理解起来也不算很难。 什么是单向加密？通俗来说，就是通过对数据进行摘要计算生成密文，密文不可逆推还原。算法代表：MD5、SHA、MAC、CRC等。 什么是双向加密？而双向加密算法，与单向加密正好相反，就是可以把密文逆推还原成明文，双向加密又分为对称加密和非对称加密。 什么是对称加密？采...
哎呀！我知道我最终会得到这个,但是在这一点上,我差不多2个小时,仍然卡住了. 我需要为特定位置的锯齿状数组的每个“级别”解析各个索引.这很难解释,但如果你想象一个长度为[2,3,4]的3级锯齿状阵列.如果你然后把它变成一个单独的数组,它的大小就是24.现在,假设你需要找到等于单个数组索引的索引(每个级别的锯齿状数组一个). 22.这将是1,2,1.找出单个场景并不难,但我想弄清楚算法是为了解决变深度锯齿状阵列的这些值. 这是我当前尝试...
第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices、edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一览2.4.3 基本信息操作2.4.4 转换操作2.4.5 结构操作2.4.6 顶点关联操作2.4.7 聚合操作...
A*算法，A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快，它常用于游戏中。通过二维数组构建的一个迷宫，“%”表示墙壁，A为起点，B为终点，“#”代表障碍物，“*”代表算法计算后的路径。代码结构图如下：如果有想学习java的同学，可来我们的java技术学习QQ群：165080868，免费送整套系统的java视频教程！我每晚上8点还会在...
1）前言和树的遍历类似，图的遍历也是从图中某点出发，然后按照某种方法对图种所有顶点进行访问，且仅访问一次。但是图的遍历相对树的遍历更为复杂，因为图中任意顶点都能与其他顶点相邻，所以在图的遍历中必须记录已经被访问的顶点，避免重复访问。根据搜索路径不同，我们可以将遍历图的方法分为两种：广度优先搜索和深度优先搜索。 2）图的基本概念1.无向图顶点对(u，v)是无序的，即（u，v）和（v，u）是同一条边。常用一对圆括号...
树状数组 重点是在树状的数组 大家都知道二叉树吧 叶子结点代表A数组A[1]~A[8] ....... 现在变形一下 现在定义每一列的顶端结点C[]数组 如下图 C[i]代表 子树的叶子结点的权值之和// 这里以求和举例 如图可以知道 C[1]=A[1]; C[2]=A[1]+A[2]; C[3]=A[3]; C[4]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]; C[5]=A[5]; C[6]=A[5]+A[6]; C[7]=A[7]; C[8]=A[1]+A[2]+A[3]+A[4]+A[5]+A[6]+A[7]+A[8]; 下面观察如下图将C[]数组的结点序号转化为二进制...
webrtc的回声抵消(aec、aecm)算法主要包括以下几个重要模块：回声时延估计 NLMS(归一化最小均方自适应算法) NLP（非线性滤波） CNG(舒适噪声产生）回声时延估计 这张图很多东西可以无视，我们重点看T0，T1，T2三项。T0代表着声音从扬声器传到麦克风的时间，这个时间可以忽略，因为一般来说话筒和扬声器之间距离不会太远，考虑到声音340米每秒的速度，这个时间都不会超过1毫秒。 T1代表远处传到你这来的声音，这个声音被传递到回声...