我试图证明下面的图是可追踪的:
n = 50
nodes = range(1, n + 1)
graph = nx.Graph()
graph.add_nodes_from(nodes)
for i in nodes:
for j in nodes:
if i != j and is_perfect_square(i + j):
graph.add_edge(i, j)
我试图在互联网上找到一个算法,但似乎没有。我尝试过,但它只适用于有向图。因此,我不得不采用以下非常低效的解决方案:
def is_traceable(G):
"&
我在这个站点中找到了这个问题和答案:,但是当我运行程序时,结果从未返回SuperSpeed连接。我插入USB3.0闪存驱动器到USB3端口,所以它应该返回SuperSpeed给我。
完整的代码来自<@Sani Huttunen>中的以下部分
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.ComponentModel;
using System.Diagnostics;
class MainCo
假设在一台多处理器机器上,有两个全局变量A和B,每个变量的大小都是一个字节,它们在内存中彼此靠近,并且有两个CPU执行以下代码。
CPU 1:
read A
calculate new value
write A
CPU 2:
read B
calculate new value
write B
仅从物理上看,如果没有任何显式锁定,我们会认为上述情况是不正确的,因为A和B可能在同一缓存行中,并且CPU 1需要读取整个缓存行,更改单个字节的值,然后再次写入该行;如果CPU 2在两者之间对缓存行进行读取-修改-写入,则对B的更新可能会丢失。(我假设A和B的更新顺序并不重要,我只关心确保两次更新都不
我一直在测试Windows SRW锁的性能,发现了一个奇怪的问题。我有以下测试循环:
for (int i = 0; i < 100000000; ++i)
{
AcquireSRWLockShared (&g_srwLock);
ReleaseSRWLockShared (&g_srwLock);
}
当我用一个线程运行它时,大约需要1.5秒,当我同时用两个线程运行它时,大约需要2.9秒(每个线程)。好的,然后我有下面的循环:
for (int i = 0; i < 100000000; ++i)
{
_InterlockedIncreme