要避免在地图中排序,可以使用以下方法:
总之,要避免在地图中排序,可以使用以上方法。
原文链接:https://www.sitepoint.com/avoiding-dom-blocking/ 在浏览器和在诸如Node.js的运行时环境中,JavaScript程序是运行在单线程上的。...例如:当一个按钮被点击后触发了一个事件,这个事件执行一个函数,在函数内进行了一些计算并更新DOM。一旦完成,浏览器便空闲下来,从任务队列中取出下一个任务来处理。...所以这个"入侵者"在大多数浏览器中会卡住不动,GIF动画会间断性的暂停。在较慢的设备上可能会显示“脚本未响应”的警告。 这是一个复杂的例子,但它演示了前端性能是如何受到基础操作影响的。...默认设置下,前面的例子中“入侵者”通过改变left-margin来移动。这个属性及相似的属性如left和width会导致在动画的每一步浏览器都需要对整个页面文档进行回流和重绘。...此外,幸运的是,在无法避免长时间运行任务的情况下,也存在一些选项可供开发者选择。 用户和客户们可能永远不会注意到你所做的速度优化,但当应用程序变慢时,他们总是会抱怨!
在 Elasticsearch 中,排序是一项重要的功能,它允许我们按照特定的字段或条件对搜索结果进行排序。通过合理使用排序,我们可以更方便地找到所需的信息。...ES 提供了多种方式来指定排序字段和顺序。最常见的方式是在查询请求中使用`sort`参数。我们可以指定要排序的字段,并指定升序或降序排序。...我们可以根据多个字段进行排序,并且可以为每个字段指定不同的排序顺序。 ES 还允许我们对排序进行微调。 例如,我们可以设置排序的权重,以确定不同字段在排序中的重要性。...在实际应用中,排序的使用需要考虑以下几个因素: 1. 用户需求:了解用户对搜索结果的期望排序方式,以便提供最相关和有用的结果。 2....2.合理设置字段权重:对于重要的排序字段,可以适当提高其权重,以增强排序效果。 3.减少不必要的字段:只包含与排序相关的字段,避免索引过大。
在这篇文章中,我将讨论如何在 Vue 应用中使用 SOLID 原则。...SOLID 包括以下观点: 单一职责原则 开闭原则 里氏替换原则 依赖倒置原则 接口隔离原则 接下来我们看看如何在 Vue 实战中避免这些原则,我们从一个 TODO LIST 项目中去体会这些观点。...通过将上述可能存在的变动提取到不同的函数、类或者组件中,我们就可以避免违反单一职责原则。...开闭原则规定“当应用的需求改变时,在不修改软件实体的源代码或者二进制代码的前提下,可以扩展模块的功能,使其满足新的需求。”现在我们来重构 TodoList 组件,达到避免这种窘境!...我们在 types 中为 Api 类创建一个新的接口: 接着更新我们所有的 api 类和 views/Home.vue: 更新 api/api.ts: api/AxiosApi.ts: api/BaseApi.ts
转换为 list,然后sortby,但是这样却有一个致命的缺点,就是Iterable 在内存中是一个指针,不占内存,而list是一个容器,占用内存,如果Iterable 含有元素过多,那么极易引起OOM...(cid, sidCountIt.toList.sortBy(-_._2).take(5)) } 首先,我们要知道,RDD 的排序需要 shuffle, 是采用了内存+磁盘来完成的排序....这样能有效避免OOM的风险,但是RDD是全部排序,所以需要针对性的过滤Key值来进行排序 方法一 利用RDD排序特点 //把long(即key值)提取出来 val cids: List[Long...排序取top10 //因为已经按key分好了区,所以用Mappartitions ,在每个分区中新建一个TreeSet即可 val result: RDD[(Long, List[SessionInfo...result.collect.foreach(println) Thread.sleep(1000000) } } /* 根据传入的key值来决定分区号,让相同key进入相同的分区,能够避免多次
在我的后园,可以看见墙外有两株树,一株是枣树,还有一株也是枣树。这上面的夜的天空,奇怪而高,我生平没有见过这样奇怪而高的天空,他仿佛要离开人间而去,使人们仰面不再看见。
我在Java开发中最常用的一段代码就是用object != null在使用对象之前判断是否为空。这么做是为了避免NullPointerException。...= null) { someobject.doCalc(); } 这么些我是为了避免抛NullPointerException异常,我不知道这个对象是不是空的。...语法如下: assert ** 或者是 assert ** : ** object的toString()输出会被包括在错误信息中。...这就意味着可以在开发测试的过程中来使用断言验证代码,而在生产环境就关闭这个特性,尽管我已经测试显示断言功能并不会对应用程序产生任何影响。...特别是你在依赖用户输入的应用中。对于findAction()方法来说抛出一个带有说明的异常要比光秃秃的抛出一个NullPointerException要好的多。
在NGINX配置文件中,可以通过添加如下代码来设置X-Forwarded-For头字段的值: location / { proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for
意识到这个设计问题的开发人员不知道如何解决它。 在本文中,我将解释这个问题的根源并提供解决该问题的方法。 2 问题的根源:Java 弱类型安全 你听说过编译类型安全吗?...避免NPE的实用方法是什么?让我们在下面回顾一个示例并尝试修复它。 7 NullPointerException 在我们的示例中,我们有一个带有地址字段的用户对象。潜在地,它们都可能为空。...让我们看看如何避免 NullPointerException。 潜在的空指针异常 8 使用 !...在本文中,您可以找到一个如何使用注释处理器来检查可变性的示例。 有几个与 NPE 问题相关的注释处理器。并非所有这些都是相同的,并且遵循完全不同的方法。...不幸的是,我还没有找到在 maven 编译步骤中添加它的方法。因此,如果存在,请在评论中告诉我,我会对其进行测试并将其添加到文章中。
(3)排序字段2个(帖子的回复次数和浏览次数),都是int类型。 基本思路: ListView触发数据源排序,使用数据源(即List)的Sort()方法,又一次绑定数据源到ListView。...(2)因为有4个排序规则,相应上述(1)中的4个类。...——泛型方法 /// /// 集合中的对象类型 /// <typeparam...LinkButton,用来作为用户排序接口。...SortDirection.Ascending; } } BindPosts(true); } 注意:上述方法中的数据源的获取和
当内存中的对象在垃圾回收周期中应该被清理时,若它们被另一个仍然存在于内存中的对象通过一个意外的引用所持有,就会引发内存泄漏问题。...如何发现内存泄漏? 那么如何知道代码中是否存在内存泄漏?内存泄漏往往隐蔽且很难检测和定位。即使代码中存在内存泄漏,浏览器在运行时也不会返回任何错误。...Chrome 中,可以通过在 Linux 和 Windows 操作系统上按 Shift+Esc 来打开任务管理器;而在 Firefox 中,通过在地址栏中键入 about:performance 则可以访问内置的管理器...那么应该如何避免上述这种情况的发生呢?可以从以下两个方法入手: 注意定时器回调引用的对象。 必要时取消定时器。...remove it doSomething(hugeString); // hugeString is now forever kept in the callback's scope }); 那么如何避免这种情况呢
我们将探讨什么是死锁,它如何在Go程序中出现,以及如何避免。 1. 什么是死锁? 死锁是指两个或更多的进程永久性地互相等待对方释放资源的情况。...Go中的死锁示例 在Go中,死锁最常见的情况是两个goroutine互相等待对方发送或接收数据,如下面的示例: package main func main() { ch1 := make(chan...ch2 <- 1 }() go func() { <-ch2 ch1 <- 1 }() select {} } 在这个示例中,...如何避免死锁? 避免死锁的关键在于设计和管理好程序中的并发逻辑。以下是一些避免死锁的策略: 避免无限制的等待: 设计程序以避免goroutine永久等待某些事件。...使用buffered channel: buffered channel允许发送方在没有接收方准备好的情况下仍然能发送数据,这可以在某些情况下避免死锁。
损失的原因 浮点算术 在计算中,浮点运算(FP)是一种使用公式化的实数表示法作为近似来支持范围和精度之间的权衡的算法。 根据维基百科: 有理数是否有终止展开式取决于基数。...例如,在base-10中,1/2有一个终止展开(0.5),而1/3没有(0.333…)。在base-2中,只有分母是2的幂(如1/2或3/16)的理性终止。...这就是为什么在财务计算中我们总是喜欢使用BigDecimal或BigInteger。 特别指出 基本类型:如果不需要十进制精度,int和long对于货币计算也很有用。...)存储在BigDecimal实例中。...如何格式化BigDecimal值而不获得结果中的求幂并去掉后面的0呢如果我们在使用BigDecimal时没有遵循一些最佳实践,我们可能会在计算结果中得到求幂。
1 起因 在 hexo 中使用本地图片是件非常让人纠结的事情,在 markdown 里的图片地址似乎永远无法和最后生成的网页保持一致。...这些问题使得我一度不愿意使用本地图片而选择用图床,但被移动运营商无耻的横条广告逼得打算上 https,图床只支持 http 就成了问题。...hexo 下插入图片现在大概有几个方案 1.1 放在根目录 早期大部分的方案是把图片放在 source/img 下,然后在 markdown 里写 !...显然这样在本地的编辑器里完全不能正确识别图片的位置。...markdown 本来有插入图片的语法不好好支持,专门用一个新的语法来插入本地图片,让我这种强迫症不太能接受。
在公共云迁移期间,IT团队需要采取谨慎的步骤,以避免听到“系统宕机”这种可怕的提示。 随着组织迁移到基于云计算的基础设施,IT团队需要在迁移过程中保持可用性。...但是,考虑到所有复杂性,在云计算迁移过程中,防止宕机或最小化停机时间并不容易。云计算团队需要考虑数据不一致,监控不同的软件版本,并检查其网络连接是否成功。 如果企业的应用程序崩溃,业务往往会停止。...虽然精确的指标因企业和应用的情况而异,但调研机构Gartner公司在2014年发现,网络停机时间平均每分钟的损失为5,600美元。...在迁移过程中,同时运行内部部署和云系统,同步数据并测试云部署,以确保转移过程中没有任何内容丢失。另外,记录所有的API,以了解在云迁移过程中需要监视哪些API。...定制和网络带来迁移的挑战 区分企业服务或简化操作的定制应用程序在云迁移过程中创造了额外的挑战。当企业修改应用程序时,通常会创建一个附加组件或编写软件。
内存抖动是指内存频繁的分配和回收,占用内存忽高忽低,内存占用图形上呈现锯齿状 在 Android 开发过程中,你一定听说过「内存抖动」这个词,别人肯定也告诫过你要避免内存抖动,但是为什么呢?...但是其实初步想,为什么要避免内存抖动呢?频繁创建对象,被 Java 虚拟机的回收机制自动回收了,这不是挺好的吗?开发者为什么还需要关心这个问题呢?...下面讲一下原因 1.频繁 GC 会导致卡顿 在传统的 GC 模式下,当虚拟机触发一次 GC,会先暂停所有线程。当频繁的 GC 这样 Android 主线程会被频繁的暂停,势必会引发卡顿。...2.GC 会导致内存碎片化 在传统的 GC 模式下,回收一次后,会导致内存碎片化,即导致很多内存块不连续,导致寻址变慢拖慢程序。...但是也不能完全避免上述问题。所以开发者一定还是要考虑「内存抖动」的情况,优化自己的代码。
这就是为什么我认为分享这些简单的技巧是非常重要的,这些技巧可以帮助我们避免过多的使用 if 语句。...4.非分支策略 此技巧尝试避免使用switch语句,相反是用键/值创建一个映射并使用一个函数访问作为参数传递的键的值。...", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类,所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
在日常的业务场景中,我们经常会遇到查询 TOP N 的需求。...在 ClickHouse 中,一种常见的实现 TOP N 的 SQL 模板如下所示: SELECT A FROM table GROUP BY A ORDER BY COUNT() DESC LIMIT...10 简而言之,就是在排序后利用 LIMIT 子句返回限定的前 N 行数据。...那么这种查询在 ClickHouse 中可以实现吗?答案当然是能啦 ! 为了实现上述需求,我们需要用到 distributed_group_by_no_merge 参数,这个参数有什么作用?...首先,CH5 的查询驱动步骤变成了 查询远端分片、查询本地、合并的顺序; 其次,也是最重要的变化,CH6 在本地进行了 LIMIT 操作,这样就避免了全量数据的传递。
事实证明,问题在于 Linux 内核如何为进程运行分配时间。...在这篇文章中,我们将描述从 CPU 配额切换到 cpuset(也称为 CPU pinning)如何使我们能够以 P50 延迟的轻微增加换取 P99 延迟的显着下降。...通常,一个容器映射到一个 cgroup,该 cgroup 控制在容器中运行的任何进程的资源。...使用Cpuset避免瓶颈 cpuset 控制器使用 CPU pinning 而不是配额——它基本上限制了容器可以在哪些内核上运行。...原始信息在 /proc/cpuinfo 中可用: image.png 使用这些信息,我们可以分配物理上彼此靠近的核心: image.png 缺点和限制 虽然 cpusets 解决了大部分延迟的问题,但也存在一些限制和权衡
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