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    在cuda中使用哈希表

    关于在cuda中使用哈希表的一些经验总结 cuda中哈希方法 目前已知的在cuda中使用哈希的方法: 数组 适用于较小的数据规模,如键的范围是int,或者能转化为整型,值类型最长为long等 cudpp...可接受的键值范围均为32bit,相比数组好处是占用内存小,不用存储无用数据 其内部使用布谷鸟过滤,核心思想是多个hash算法生成多个映射值,如果有一个位置是空的,就将元素放入,否则踢走其中一个,被踢走的再去踢别人...int* 数组, 分别存放keys和values 也可以从一个std::unordered_map获取数据 将keys和values从host拷贝到device 创建CUDPPHandle 插入数据 使用哈希表查询数据...直到内存爆掉 经过测试,我发现是计算能力配置问题,新的显卡架构支持更高的计算能力,只要在编译选项中增加compute_60;compute_70即可解决问题 详见cudpp_issues_187 扩展cudpp哈希表...原库支持32bit键值对,将其编码在64bit的long long类型中;我实际工作中需要对碱基序列进行哈希查找,每一个碱基可能有ACGTN五种类型,最开始只处理单barcode是10bp,所以有5^10

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    Redis跳跃表是如何添加元素的?

    压缩列表 ziplist 本质上就是一个字节数组,是 Redis 为了节约内存而设计的一种线性数据结构,可以包含多个元素,每个元素可以是一个字节数组或一个整数。...跳跃表由一个带有多层节点的链表组成,每一层都是原始链表的一个子集。最底层是一个完整的有序链表,包含所有元素。每个更高层级都是下层级的子集,通过添加额外的指针来跳过一些元素。...简单的跳跃表如下图所示: 跳跃表添加流程 前置知识:节点随机层数 在开始讲跳跃表的添加流程之前,必须先搞懂一个概念:节点的随机层数。...添加流程 Redis 中跳跃表的添加流程如下图所示: 第一个元素添加到最底层的有序链表中(最底层存储了所有元素数据)。...第二个元素生成的随机层数是 2,所以再增加 1 层,并将此元素存储在第 1 层和最低层。 第三个元素生成的随机层数是 4,所以再增加 2 层,整个跳跃表变成了 4 层,将此元素保存到所有层中。

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    Redis跳跃表是如何添加元素的?

    压缩列表 ziplist 本质上就是一个字节数组,是 Redis 为了节约内存而设计的一种线性数据结构,可以包含多个元素,每个元素可以是一个字节数组或一个整数。...跳跃表由一个带有多层节点的链表组成,每一层都是原始链表的一个子集。最底层是一个完整的有序链表,包含所有元素。每个更高层级都是下层级的子集,通过添加额外的指针来跳过一些元素。...简单的跳跃表如下图所示:图片跳跃表添加流程前置知识:节点随机层数在开始讲跳跃表的添加流程之前,必须先搞懂一个概念:节点的随机层数。...添加流程Redis 中跳跃表的添加流程如下图所示:图片第一个元素添加到最底层的有序链表中(最底层存储了所有元素数据)。...第二个元素生成的随机层数是 2,所以再增加 1 层,并将此元素存储在第 1 层和最低层。第三个元素生成的随机层数是 4,所以再增加 2 层,整个跳跃表变成了 4 层,将此元素保存到所有层中。

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    链表----在链表中添加元素详解

    2.2 如在链表头添加一个666元素则需要先将666放进一个节点里,在节点里存入这个元素以及相应的next。 ?...通过第一步、第二步,我们就成功将新节点添加到头节上。此时node这个变量也就结束了此轮的工作,结果变为: ?...2.3 在链表头添加新元素的相关代码 //在链表头添加新的元素e public void addFirst(E e) { Node node = new Node(e);...通过第一步、第二步即可将新元素插入到索引为2的地方。  从上不难看出,对于在链表中添加元素关键是找到要添加的节点的前一个节点,因此对于在索引为0的节点添加元素就需要单独处理。...关于在链表中间添加元素的代码: //在链表的index(0--based)的位置添加新的元素e (实际不常用,练习用) public void add(int index, E e)

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    哈希算法在判定树同构方面的应用(上)

    (这里树的边权都定义为 ) (2)把两棵树通过一条边相连,新的树的重心在原来两棵树重心的连线上。 (3)一棵树添加或者删除一个节点,树的重心最多只移动一条边的位置。...其他说明:判定树同构有多种方法,且树同构的哈希也有多种方法,接下来仅介绍一种常用的哈希方法,其他的哈希方法类推即可。...事实上虽然 有可能两棵树不一定同构,如果在确认算法正确且时间允许的情况下,我们可以多哈希来判定树的同构。事实上多哈希来判定同构,冲突的概率就极低了,数据一般也不容易构造。...(2)在树上进行 求解 数组 (3)比较 与 现在来考虑如何判定两棵无根树是否同构: 假设我们现在有两棵无根树 同构,那么我们在 树中选一点 作为 树的根,那么在 树中一定存在一点 ,使得...相反的,如果我们在 树中选一点 作为 树的根,那么在 树中如果存在一点 ,使得 树以 为根与 树以 为根同构,那么两棵 无根树 同构。

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    在Ubuntu 20.04上添加swap交换空间

    如果您的系统不断出现内存不足的情况,则应添加更多内存RAM。交换空间旨在改善系统的性能,并不会增加系统的总内存。...如果要添加更多交换空间,请将2G替换为你所需交换空间的大小。 创建一个指定大小文件的方式在Ubuntu 20.04中有两种,分别fallocate和dd命令。...如果您的系统上没有fallocate命令,或者您收到一条错误消息,提示fallocate failed: Operation not supported操作不支持。...在Linux内核启动是将会次配置文件的参数。...你将使用rm命令删除文件:sudo rm /swapfile 结论 我们向您展示了如何在Ubuntu 20.04系统上创建交换文件以及激活和配置交换空间。如果您遇到问题或有反馈,请在下面发表评论。

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    在 Ubuntu 上如何添加 Apt 软件源

    虽然默认的 Ubuntu 软件源有成千上万个软件包可用,但是有时候你还是需要从第三方软件源上安装软件。...在这篇指南中,我们将会向你展示在 Ubuntu 和 Debian 系统中的两种方式,来添加 apt 软件源。...默认情况下,在 Ubuntu 18.04 或者更新的发行版上,如果公开的 key 被导入,add-apt-repository还会更新软件包的索引。...五、手动添加软件源 如果你想对于你的软件源如何组织拥有更多控制操作,你可以手动编辑文件/etc/apt/sources.list并且在文件中添加 apt 软件源的地址。...在安装最近添加的软件源中的软件包时,你必须更新软件包索引: sudo apt update 一旦软件包索引更新完成,你可以从最近添加的软件源中安装软件包: sudo apt install couchdb

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    数据结构:哈希表在 Facebook 和 Pinterest 中的应用

    虽然哈希表无法对存储在自身的数据进行排序,但是它的插入和删除操作的均摊时间复杂度都属于均摊  O(1) (Amortized O(1))。...为什么在分析哈希表的时候我们会用到均摊时间复杂度呢?这主要是因为在处理哈希碰撞的时候,需要花费额外的时间去寻找下一个可用空间,这样造成的时间复杂度并不是 O(1)。...哈希表在 Facebook 中的应用 Facebook 会把每个用户发布过的文字和视频、去过的地方、点过的赞、喜欢的东西等内容都保存下来,想要在一台机器上存储如此海量数据是完全不可能的,所以 Facebook...哈希表在 Pinterest 中的应用 在 Pinterest 的应用里,每个用户都可以发布一个叫 Pin 的东西,Pin 可以是自己原创的一些想法,也可以是物品,还可以是图片视频等,不同的 Pin 可以被归类到一个...一个 Set 是一个集合,本质上也可以看作是一个哈希表,而我们所关心的只是这个哈希表中的键,而不是它的值。

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    【JavaSE专栏51】Java集合类HashSet解析,基于哈希表无序非重元素集合

    允许存储 null 元素:HashSet 可以存储 null 元素,但只能存储一个 null 元素。 HashSet 通过哈希表来实现快速地插入、删除和查找元素。...在插入元素时,HashSet 会根据元素的哈希码将元素放置在相应的哈希桶中,通过哈希码和 equals 方法来判断元素是否重复。...查找和判断:HashSet 在查找和判断元素是否存在时具有高效性能。由于 HashSet 使用哈希表实现,在大量数据的情况下,可以快速地进行元素的查找、插入和删除操作。...HashSet 中的元素是无序存储的,即元素的顺序是不确定的,HashSet 内部使用哈希表实现,根据元素的 hashCode 在哈希表中存储,不会保留元素的插入顺序。...HashSet 是基于哈希表实现的集合,存储的是元素对象。 HashMap 是基于哈希表实现的键值对映射,存储的是键值对对象。

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    【示例】在NO INMEMORY表上指定INMEMORY列属性

    从OracleDatabase 12c第2版(12.2)开始,可以在尚未指定为 INMEMORY 的对象的列级别指定 INMEMORY 子句。...在以前的版本中,列级 INMEMORY 子句仅在 INMEMORY 表或分区上指定时有效。此限制意味着在将表或分区与 INMEMORY 子句关联之前,该列无法与 INMEMORY 子句相关联。...如果表是NO INMEMORY(缺省值),则在将表或分区指定为INMEMORY之前,列级属性不会影响查询表的方式。如果将表本身标记为NO INMEMORY,则数据库将删除任何现有的列级属性。...在本示例中,您的目标是确保分区表中的列c3永远不会填充到IM列存储中。您执行以下步骤: 1、创建分区表 t 如下: 表t是 NO INMEMORY。...该表由列c1上的列表分区,并且具有三个分区:p1,p2和p3。 2、查询表中列的压缩(包括样本输出): 如输出所示,没有设置列级别INMEMORY属性。

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    【运筹学】表上作业法 ( 最小元素法分析 | Vogel 方法 )

    文章目录 一、" 最小元素法 " 分析 二、Vogel 方法 ( 差额法 ) 一、" 最小元素法 " 分析 ---- 在上一篇博客 【运筹学】表上作业法 ( 求初始基可行解 | 最小元素法 ) 中 ,...按照 " 最小元素法 " 找到了初始基可行解 , 使用 " 最小元素法 " , 属于贪婪算法 , 每次都找运费最小的优先供应 , 每个步骤的方案都是最优 , 局部最优 , 每步最优不一定能使得全局最优...; 二、Vogel 方法 ( 差额法 ) ---- " Vogel 方法 " 的核心思想就是从运价表中 , 分别计算 各行 , 各列 的 最小运费 和 次最小运费 差额 , 填写到表的 最右列 和 最下行...times 3 ) + ( 3 \times 5 ) + ( 1 \times 1 ) + ( 3 \times 8 ) + ( 4 \times 6 ) + ( 3 \times 5 ) = 85 最小元素法求出来的初始基可行解的...总运费是 86 , " Vogel 方法 " 比 " 最小元素法 " 能找出更近的初始基可行解 ;

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