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【课堂php源码】【小程序影院源码】【各大音乐解析源码】sweep算法源码_sweepline 算法

2024-12-25 01:57:33 来源:爬虫下载音乐源码 分类:热点

1.直线平移扫描线算法(Line-Sweep)
2.简单的算算法说说: Golang 垃圾回收机制 ,可我说不出来
3.页面替换算法以及ring buffer的法源设计

sweep算法源码_sweepline 算法

直线平移扫描线算法(Line-Sweep)

       扫描线算法:直线平移扫描

       各位好,本文我们将探讨一个在计算几何领域至关重要的算算法算法——扫描线算法。此算法不仅适用于计算几何问题,法源还能解决许多区间问题。算算法例如,法源课堂php源码力扣平台上就有很多此类问题,算算法如、法源、算算法等,法源更多参考区间问题汇总。算算法

       扫描线算法主要分为两大类:直线平移扫描和射线旋转扫描。法源本文将重点介绍直线平移扫描。算算法

       扫描线算法的法源核心思想是,在平面上沿着给定轨迹移动扫描线的算算法同时,根据扫描线所覆盖的区域更新信息,最终得到整体的结果。扫描的方法可以是竖直直线从左向右扫描,也可以是固定点的射线逆时针旋转。

       接下来,我们将介绍直线平移扫描可以解决的小程序影院源码几个代表性问题。

       问题1:n个矩形的并集面积

       假设有一个从左向右扫描的垂线,当扫描到x = x0的位置时,如果query(x0)返回x0位置的垂线分割矩形后的断面的长度和,那么并集的面积就是侧函数对x进行定积分的结果。

       对于边与x轴y轴平行的矩形,只有矩形的左右两边所在的x1, x2,断面才会有变化。断面(或所求的值)发生变化的位置称为事件,求出所有事件并按照位置排序后,事件之间的断面不发生变化,即两个事件x1, x2之间query(x)的值不变。

       算法:扫描线算法矩形定义事件定义在x位置的操作

       将所有矩形的y坐标离散化,得到ys

       遍历事件时,统计事件位置x对应的y区间[y1, y2],对有几个离散化后的区间产生了影响,并记录。

       枚举离散化后的y区间,如果y1 <= ys[j] < y2,则记录,cnt[j] = [ys[i],各大音乐解析源码 ys[i+1])上的矩形个数。

       代码模板

       用数组维护cnt[公式]

       当矩形个数不多的时候,这个[公式]的算法可以用。比如下面这个力扣的第题。

       题目.矩形面积

       给你二维平面上两个由直线构成且边与坐标轴平行/垂直的矩形,请你计算并返回两个矩形覆盖的总面积。

       每个矩形由其左下顶点和右上顶点坐标表示:

       提示:

       示例1:输入:ax1 = -3, ay1 = 0, ax2 = 3, ay2 = 4, bx1 = 0, by1 = -1, bx2 = 9, by2 = 2 输出: 示例2:输入:ax1 = -2, ay1 = -2, ax2 = 2, ay2 = 2, bx1 = -2, by1 = -2, bx2 = 2, by2 = 2 输出:

       代码(C++)

       求两个矩形面积的并集。直接调用union_area即可。

       优化:线段树维护cnt

       对于矩形,所有第二次出现的线段一定在之前是出现过的,他们是成对出现的。

       每个左边界造成的影响一定要等到另一个和他配对的右边界到来才会消失,并且是完全消失,因此不需要lazy标记,但是对于梯形等不具备这个特性的,还是要写lazy标记。

       查询只需要查根节点的数据。

       模板题P扫描线

       求n个矩形的面积并。

       代码模板(C++)

       实现前面的算法,包括线段树优化。

       注:线段树的自助链源码php空间需要开8n,开4n结果错误。

       问题2:矩形覆盖点

       平面有一系列点(x, y, w),w为权值,矩形的宽w,高h固定。求矩形能覆盖到的最大权值和。

       算法

       考虑矩形的右上角位置(X, Y),对点(x, y, w),想要覆盖(x, y, w),需要有

       由于X, Y可以取浮点数,因此可以假设所有点(x, y)向左下平移里一小段,使得X == x, Y == y也可以了。

       即x <= X < x + W - 1 和 y <= Y < y + H - 1,用闭区间表示,就是当矩形右上角的横纵坐标范围为在[x, x + W - 2], [y, y + H - 2],这是一个区域,即从X取到x,Y取到y开始可以取到点(x, y),这是一个事件。

       当x取到x + W - 1或者y取到y + H - 1时,unity对战moba源码(x, y)就取不到了,这也是一个事件。

       取每个点(x, y)的左右边界作为事件,表示为(x, y, y + h - 1, w), (x + w, y, y + h - 1, -w)

       纵坐标建立一颗线段树,维护区间最大值。

       代码(C++)

       问题3:相交线段

       给定线段集合判断有无交点。从左到右的扫描线,事件为线段的左右端点。算法如下:

       下面是几道acwing的题目,比较难,有时间感兴趣的可以看一看。

简单的说说: Golang 垃圾回收机制 ,可我说不出来

       本文旨在使用通俗易懂的语言和图表,深入浅出地介绍 Golang 的垃圾回收机制。

       Golang 的垃圾回收机制基于标记-清理(Mark-and-Sweep)算法,核心思想是先标记出不再使用的内存对象,然后进行清理。此过程采用三色标记法,分为黑色、灰色和白色三种状态。

       黑色对象表示不再使用的内存,灰色对象是正在使用的内存,白色对象是新创建的内存。

       垃圾回收从根对象开始,标记所有直接或间接被根对象引用的对象为灰色,之后对所有灰色对象进行清理。清理过程中,会遍历每个灰色对象,检查其中的指针,若指针指向的内存没有被引用,则标记为黑色,准备清理。清理后的内存则可以供后续分配使用。

       Golang 使用 span 数据结构来管理内存,每个 span 都维护了一个内存块的位图(allocBits)和引用状态(gcmarkBits)。标记过程对每个内存块进行,有对象引用的标记为 1,无引用的标记为 0。标记完成后,通过将 allocBits 指向 gcmarkBits,即可快速定位存活的内存块,实现内存回收。

       常见的内存泄漏问题主要有预期能快速释放的内存因引用关系未断而未能及时释放、全局对象不经意间引用内存导致泄露、goroutine 泄漏以及 channel 泄漏。其中 goroutine 泄漏和 channel 泄漏与内存管理紧密相关。

       Golang 的垃圾回收流程分为标记、清理和终止三个阶段。标记阶段暂停程序,启动写屏障,标记所有根对象和其引用的对象。清理阶段则遍历标记的灰色对象,将未被引用的对象回收。终止阶段则清理工作队列和内存缓存,最后释放写屏障,允许程序恢复执行。

       Golang 的垃圾回收机制通过两次停止整个程序(STW)阶段,一次用于标记准备,一次用于标记终止,确保内存回收的高效性和一致性。整个流程包括暂停程序、标记对象、跟随指针清理、重新扫描全局变量和堆栈、回收未标记的对象以及根据需要调整垃圾回收频率。通过不断循环此流程,Golang 实现了高效和稳定的内存管理。

       总之,Golang 的垃圾回收机制通过高效的标记-清理算法和三色标记法,结合分阶段的 STW 暂停和恢复机制,有效地管理内存使用,避免内存泄漏,确保程序运行的稳定性和效率。

页面替换算法以及ring buffer的设计

       页面替换算法和Ring Buffer设计

       在操作系统中,页面替换算法用于决定哪些页面应从内存中替换以腾出空间给新页面。常见的页面替换算法包括Clock Sweep算法、LRU(最近最少使用)算法等。

       Clock Sweep算法是一种常用的页面替换策略。它通过一个循环扫描所有页面,以确定哪些页面应被替换。具体来说,算法从内存中的第一个页面开始,遍历整个页面列表,每经过一个页面时,将该页面标记为最近访问过的页面。当内存中没有足够空间容纳新的页面时,算法会从列表中找到最近未访问的页面,并将其替换。

       而Ring Buffer是一种用于缓存数据的数据结构。它在内存中形成一个环形空间,数据在其中以先进先出(FIFO)的顺序进行读写。与传统的数组不同,Ring Buffer具有自动管理边界的特点,能够有效防止数据覆盖和边界越界问题。

       在设计Ring Buffer时,需要考虑的参数之一是环大小,即Ring Buffer的容量。Ring Buffer的大小设置取决于要缓存的数据量和操作频率。一个过大的环大小可能导致内存使用效率低,而过小的环大小则可能导致频繁的环更新操作,影响性能。

       同步扫描是Ring Buffer中的一项重要机制。在进行读写操作时,系统需要确保数据的一致性和准确性。同步扫描通过在读写操作之前或之后对Ring Buffer进行检查,确保数据没有被意外修改或丢失。

       总结,页面替换算法和Ring Buffer的设计均需考虑效率、安全性和数据一致性。在设计算法和数据结构时,应根据具体需求和应用场景选择合适的参数和策略,以实现最佳性能和可靠性。

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