注:可在头文件中包含 math.h ,并调用 sqrt 函数求平方根,调用 pow 函数求幂。
代码清单2-11 Kbig(S, k): if(k <= 0): return [] // 返回空数组 if(length S <= k):
题意:根据题意,意思就是实现插入,删除,展示,以及得到元素,并判断是否删除加入成功以及表内元素是否为空。
练习2-11 计算分段函数[2] 本题目要求计算下列分段函数f(x)的值: ? 注:可在头文件中包含 math.h ,并调用 sqrt 函数求平方根,调用 pow 函数求幂。
range用于生成连续的序列,一般语法格式为range(a,b,c),表示以a为首项、c为公差且不超过b-1等差数列,如代码清单2-11所示。 代码清单2-11 使用range生成等差数列for i in range(1,5,1):print(i)输出结果如下:1234
使用固态存储SSD或PCIe卡 2-6 使用网络存储SAN和NAS 2-7 总结:服务器硬件对性能的影响 2-8 操作系统对性能的影响-MySQL适合的操作系统 2-9 CentOS系统参数优化 2-11 MySQL体系结构 2-12 MySQL常用存储引擎之MyISAM myisam.OLD压缩前的文件 myisam.MYI 压缩后的文件 , 压缩后的表不能写操作,只能读操作 相关配置参数 2-24 安全相关配置参数 第3章 MySQL基准测试 3-1 什么是基准测试 3-2 如何进行基准测试 第4章 MySQL数据库结构优化 4-1 数据库结构优化介绍 4-4 需求分析及逻辑设计-反范式化设计 第6章 数据库索引优化 6-1 Btree索引和Hash索引 m yisam索引中叶子节点:指向数据物理地址 , innodb:叶子节点指向主键 6-3 索引优化策略 第7章 SQL查询优化 7-1 获取有性能问题SQL的三种方法 第8章
IO性能 2-9XML 熟悉SAX、DOM以及JDOM的优缺点并且能够使用其中的一种完成XML的解析及内容处理;这几种解析方法的原理 2-10 一些高级特性 反射、代理、泛型、枚举、Java正则表达式 2- 11 网络编程 网络通信协议原理及适用场景,Socket编程,WEB服务器的工作原理 2-11 JDK1.5、JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8每个版本都比前面一个版本添加了哪些新特性,进行了哪些提升 NoSQL(Redis、MongoDB、Memcached、HBase、CouchDB等) 3-2 SQL语句 数据库创建,权限分配,表的创建,增删改查,连接,子查询 触发器、存储过程、事务控制 3-3 优化 索引原理及适用,大表查询优化,多表连接查询优化,子查询优化等 3-4 分库、分表、备份、迁移 导入、导出,分库、分表,冷备热备,主从备份、双机热备、纵向扩展、横向扩展 3-5 JDBC JDBC Connection EAI,微服务 面向资源架构:ROA/REST 面向云架构:COA/Saas/云计算 大型网站负载均衡、系统调优等 # 七、More 排错能力: 应该可以根据异常信息比较快速的定位问题的原因和大致位置 优化能力
IO性能 2-9XML 熟悉SAX、DOM以及JDOM的优缺点并且能够使用其中的一种完成XML的解析及内容处理;这几种解析方法的原理 2-10 一些高级特性 反射、代理、泛型、枚举、Java正则表达式 2- 11 网络编程 网络通信协议原理及适用场景,Socket编程,WEB服务器的工作原理 2-11 JDK1.5、JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8每个版本都比前面一个版本添加了哪些新特性,进行了哪些提升 NoSQL(Redis、MongoDB、Memcached、HBase、CouchDB等) 3-2 SQL语句 数据库创建,权限分配,表的创建,增删改查,连接,子查询 触发器、存储过程、事务控制 3-3 优化 索引原理及适用,大表查询优化,多表连接查询优化,子查询优化等 3-4 分库、分表、备份、迁移 导入、导出,分库、分表,冷备热备,主从备份、双机热备、纵向扩展、横向扩展 3-5 JDBC JDBC Connection /EAI,微服务 面向资源架构:ROA/REST 面向云架构:COA/Saas/云计算 大型网站负载均衡、系统调优等 七、More 排错能力: 应该可以根据异常信息比较快速的定位问题的原因和大致位置 优化能力
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含: ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化,主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式,在一个 顺序插入可以减少 页分裂 (下文主键优化有详解)相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下, 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . (覆盖索引加子查询形式&多表联查) 优化思路: 一般分页查询时,通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能,可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,服务层直接按行进行累加。
IO性能 2-9XML 熟悉SAX、DOM以及JDOM的优缺点并且能够使用其中的一种完成XML的解析及内容处理;这几种解析方法的原理 2-10 一些高级特性 反射、代理、泛型、枚举、Java正则表达式 2- 11 网络编程 网络通信协议原理及适用场景,Socket编程,WEB服务器的工作原理 2-11 JDK1.5、JDK1.6、JDK1.7、JDK1.8每个版本都比前面一个版本添加了哪些新特性,进行了哪些提升 NoSQL(Redis、MongoDB、Memcached、HBase、CouchDB等) 3-2 SQL语句 数据库创建,权限分配,表的创建,增删改查,连接,子查询 触发器、存储过程、事务控制 3-3 优化 索引原理及适用,大表查询优化,多表连接查询优化,子查询优化等 3-4 分库、分表、备份、迁移 导入、导出,分库、分表,冷备热备,主从备份、双机热备、纵向扩展、横向扩展 3-5 JDBC JDBC Connection Java设计模式 七、More 排错能力: 应该可以根据异常信息比较快速的定位问题的原因和大致位置 优化能力 代码规范、代码管理: 有自己的代码规范体系,代码可读性好 知识面广: 懂各种网络产品及特性,
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load(在加载时解压)会运行的更流畅(并不是使用于任何的音频,只是使用于频繁使用的音频) 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化,指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题,首先需要建立优化问题的模型,因此需要编程语言;对优化问题建模后需要求解该问题,因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP:是Julia的一个包,用于建立优化问题。 solver:Jump支持很多开源与商业的solver,这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多,因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化,有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束(或最小最大约束),可以将优化目标用一个自变量代替,然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次,资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高,以便服务器给出合适的图片,避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化,还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说,网络延迟在 60ms 内是 OK 的,超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化,本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络),不自动加载图片 界面先反馈,请求延迟提交。
Android 优化目录 ---- 理想情况下,60 FPS 以上就不会卡顿,就是 1 秒内要有 60 帧,所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受,如果整个窗口是蓝色的,可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色:每个像素多绘制了 2 次。 淡红:每个像素多绘制了 3 次。一般来说,这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能,需要优化,避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层,但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制,通过 canvas.clipRect 来解决,具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题,今天就带来 iOS 优化系列的第二篇,主要介绍一下启动优化,即如何减少应用的启动时间。 App 启动过程 在优化之前,我们需要对 App 的完整启动过程有个了解,这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。 下面是一些常用的优化手段,优化起来易,防劣化起来难。 首屏渲染优化 这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了,优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。 参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7
Android 优化目录 ---- App 启动方式 冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀,系统中不存在该 App 进程,此时启动即为冷启动。 优化 布局优化 逻辑优化 必要且耗时的逻辑,考虑单独开线程执行 必要不耗时,按优先级高低依次执行 非必要的延迟初始化,等用到再初始化 针对冷启动的欺骗效果 使用 placeholder UI
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构,但消耗内存较大。 SharePreferences 优化 当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时,调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存,这容易导致 耗时更长 因此,最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences,减少无谓的调用。 数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集,更多的结果集会消耗更多的时间及内存,更多的字段会导致更多的内存消耗 实际多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案 查询列与索引列次序一致 用多表连接代替 EXISTS 子句 把过滤记录数最多的条件放在最前面
Android 优化目录 ---- 优化的意义 减少 OOM,提高应用稳定性。 减少卡顿,提高应用流畅度。 减少内存占用,提高应用后台运行时的存活率。 减少异常发生,减少代码逻辑隐患。 refWatcher.watch(activity); } }); return refWatcher; } } } 内存优化 @IntDef,@StringDef 代替枚举 zipalign 优化 apk 节制使用 Service 如果需要使用 Service 来执行后台任务,一定要任务正在执行的时候才启动 Service switch (level) { case TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN: // 释放资源 break; } } 图片优化
Android 优化目录 ---- Android 5.0 后用 Battery Historian 工具分析电量。 WakeLock Android 系统本身为了优化电量的使用,会在没有操作时进入休眠状态,来节省电量。 优化建议 优化网络请求 在蜂窝移动网络下,最好做到批量执行网络请求,尽量避免频繁的间隔网络请求,尽量多地保持在 Radio Standby 状态。 可以在代码中调起电量优化的设计页面,让用户选择是否将应用加入白名单,以在 Doze 模式下能够做一些事情。 // Remove the listener you previously added locationManager.removeUpdates(locationListener); 计算优化