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用FPGA实现双调排序（4）
前面三篇文章我们介绍了双调排序的原理和具体实现方式，但都是要求序列本身是“双调”的。而实际情况是，给定序列本身是杂乱无章的，并非呈现“双调”的特征。这就要求我们先把无序序列转化为双调序列。 16点序列转化为双调序列需要3个Stage，其实Stage的个数等于log2(16)-1。每个Stage需要完成一些列的比较，其实就是实现升序和降序排列。 图中圆圈内“+”表示升序，因此输入为10和20时，输出为10和20；圆圈内为“−”表示降序，因此输入为5和9时，输出为9和5。同时注意到所有的比较都是原位运算，即输入数据和输出数据对应的地址是一致的。 例如，Stage 0输入5和9，分别在2号和3号地址上，输出9和5仍然继续保持在2号和3号地址上。 我们将双调序列的排序过程再次呈现出来如下图所示，与本文第一张图片进行对比，可以发现：从“无序”到“双调”是一个序列合并的过程，从“双调”到“单调”是一个序列分割的过程，体现了“分而治之（Divide and
82610编辑于 2024-04-11 - 来自专栏Lauren的FPGA
用FPGA实现双调排序（1）
双调排序（Bitonic Sort）是数据独立（Data-independent）的排序算法，即比较顺序与数据无关，特别适合并行执行。在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列（Bitonic Sequence）的定义：双调序列是一个先单调递增后单调递减的序列，即存在两种单独特性，故为“双调”。 下图所示序列满足条件（1），j=5，先单调递增后单调递减。 下图所示序列满足条件（2），其中i=4，j=5，循环移位后变为先单调递增后单调递减。 需要注意的是完全单调递增或者完全单调递减的序列也是双调序列，例如(0,1,4,5)和(7,5,3)均为双调序列。 双调序列的性质： （1）双调序列的子序列仍为双调序列。 例如，序列(0,1,4,5,6,7,5,3)其子序列(6,7,5,3)仍为双调序列。
1.3K10编辑于 2024-03-14 - 来自专栏Lauren的FPGA
用FPGA实现双调排序（3）
基于双调排序算法的蝶形图，我们可以得到地址的变化规律。这里以长度为16的双调序列为例，其地址变化规律入下图所示。由于长度为16，故总共需要4个Stage。 代码第5行用于判断序列长度是否为2的整数次幂。 有了地址关系也就有了数据之间的关系。通常情况下，数据是按时间顺序串行进入的，所以我们也期望每次排序之后也是串行输出的。 仍以长度为16的双调序列为例，Stage 为0时，延迟级数为8，Stage 为1时，延迟级数为4，Stage为2时，延迟级数为2，Stage为3时延迟级数为1。 在此基础上，将4个SDF相连即可实现串行输入/串行输出的双调排序。下图给出了Stage 0对应的SDF结构。 下图显示了相应的仿真结果。
53410编辑于 2024-04-11 - 来自专栏技术分享
指针(5)---回调函数
回调函数的含义 回调函数通常作为参数传递给其他函数，它是一个通过函数指针调用的函数。简单来说这个函数的作用就是用来在特殊的条件满足时用来调用其他函数的一个函数。 回调函数的使用 当相同或者相似的函数出现多份的时候，那么由于相同的部分出现过多就会显得代码冗余，可读性不高。此时如果将相似代码中的不同区域挑出进行分类，那么就能实现代码的优化。 而回调函数的作用也就是如此。 如图所示的逻辑转变，使得代码的纵向变得简短，横向变得通透但是功能不受改变。 在使用回调函数之前： 上述的代码中我们发现其实只有红框中的内容是不一样的，那么我们其实可以只将这四个不一样的内容作为选项就可以简化代码。 如果此时我们编写一个回调函数： void calc(int(*pf)(int, int)) { int ret = 0; int x, y; printf("输⼊操作数："); scanf("%
33110编辑于 2024-06-18 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
排序算法 | 双调排序(Bitonic sort)详解与Python实现
本篇为排序算法系列第二篇，详细讲述双调排序算法。 01 什么是双调排序(Bitonic sort)？ 从定义上了解下什么是双调序列（由非严格增序列X和非严格降序列Y所构成的任意组合多属于双调序列），定义如下： 一个序列 a1,a2, …,an 是双调序列，必须满足以下条件： （1）存在一个 ak(1 针对双调序列Z，根据Batcher定理，Z可以划分为2个双调序列X和Y，然后继续对X和Y进行递归划分，得到更短的双调序列，直到得到的子序列长度为1为止。这时的输出序列按单调递增顺序排列。 将两个相邻&单调性相反的单调序列看作一个双调序列， 每次将这两个单调序列merge生成一个新的双调序列， 然后进行双调排序，不断上述过程。 sort，变成降序序列； 步长为 4：(a0, a1, a2, a3) 是双调序列，传入 bitonic sort 变成升序序列，(a4, a5, a6, a7) 也是双调的，传入 bitonic sort
3.5K30发布于 2021-04-30 - 来自专栏mathor
枚举+优化（5）——双指针优化1
从上面的代码我们能看出时间复杂度是O(N^2^) 双指针优化 在某些情况下，根据题目要求，j下标并不需要从i+1重新往后枚举一遍，而是跟随着i向后移动，j也向后移动 ? ,x + k - 1) return x + k - 1 以题目样例为例，由于k=5，现有最大整数是13。 Hashtable.find(i) need_card++; return need_card <= M 这样整个算法的时间复杂度是O(PK)，P是这个数组的最大值，所以有可能有10^8^这么大，K最大10^5^ 我们利用双指针可以把这一步均摊时间复杂度降到O(1)。首先我们对A数组排序，然后对于每一个A[i]，我们还是找一个“最优的A[j]”。 上图是样例每个Ai对应的最优A[j(绿色箭头)]，可以看出当A[i]从大到小枚举的过程中，A[j]也是从大到小改变，不会变大，所以这个双指针枚举的复杂度是O(N) 对于每个A[i]，当我们求出最优的
75230发布于 2018-06-19 - 来自专栏雨临Lewis的博客
ELK系列(5) - Elasticsearch性能调优
可以通过以下方式来释放分段占用的内存： 删除不用的索引 关闭索引，此时数据依然存在于磁盘，但是占用的内存会被释放 定期合并不再更新的索引的分段，将多个小分段合并成大分段，具体接口可以参考这部分文章 参考链接 Elasticsearch调优
76110编辑于 2022-03-24 - 来自专栏布衣者博客
LeetCode-算法-双指针-第5天
while t<n//2: t+=1 ans=ans.next return ans 思路：这是我第一开始的思路，并没用用到双指针 and fast.next: slow=slow.next fast=fast.next.next return slow 思路：这个思路是双指针中的快慢指针
42220发布于 2021-09-07 - 来自专栏Bingo的深度学习杂货店
【DP、双指针】5. Longest Palindromic Substring
Example 2: Input: "cbbd" Output: "bb" 解题思路： 找一个字符串的最长回文子串，可以使用双指针法和动态规划法。 Python3 实现： 1、双指针法： class Solution: # 方法1：分奇回文串和偶回文串 def longestPalindrome(self, s: str) -> str
80530发布于 2019-06-13 - 来自专栏大数据成长之路
Hive性能调优之JVM重用(5)
JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
1.2K10发布于 2021-01-22 - 来自专栏Java后端技术栈cwnait
5种JVM调优配置方法概览！！！
如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5 -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小 2 收集器设置 -XX:+UseSerialGC: 5 调优总结 年轻代大小选择 响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。
82920发布于 2020-02-11 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法
1、双调序列 在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。 3、双调排序 假设我们有一个双调序列，则我们根据Batcher定理，将该序列划分成2个双调序列，然后继续对每个双调序列递归划分，得到更短的双调序列，直到得到的子序列长度为1为止。 双调排序示意图1: [1wgenlx21s.png] 4、任意序列生成双调序列 前面讲了一个双调序列如何排序，那么任意序列如何变成一个双调序列呢？ 16长的双调序列，最后排序没有画出）： [vuo9qfkazl.png] 最后再放一个8个元素排序的示意图5： [kkgob0kd1m.png] 5、非2的幂次长度序列排序 这样的双调排序算法只能应付长度为 =2^k的双调排序网络, http://blog.csdn.net/ljiabin/article/details/8630627 5 分段双调排序实现, http://blog.csdn.net/u014226072
3.6K11发布于 2019-01-03 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
【转载】双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法
1、双调序列 在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。 3、双调排序 假设我们有一个双调序列，则我们根据Batcher定理，将该序列划分成2个双调序列，然后继续对每个双调序列递归划分，得到更短的双调序列，直到得到的子序列长度为1为止。 详细Bitonic merge图（本图只画到生成一个16长的双调序列，最后排序没有画出）： ? 最后再放一个8个元素排序的示意图[5]： ? 5、非2的幂次长度序列排序 这样的双调排序算法只能应付长度为2的幂的数组。那如何转化为能针对任意长度的数组呢？一个直观的方法就是使用padding。 =2^k的双调排序网络, http://blog.csdn.net/ljiabin/article/details/8630627 [5] 分段双调排序实现, http://blog.csdn.net/
3.2K30发布于 2019-01-07 - 来自专栏madMen
iMac+Studio Display，双 5k 屏体验
dis_k=32efd8151217a94e597470990e5dea88&dis_t=1669104142&vid=wxv_2520623679802785794&format_id=10002&support_redirect 但是这款 5k 屏的素质还是非常高的。同时也为了使用这款显示器，也把自己一直使用的 Catalina 系统升级到了最新的版本。
2.1K20编辑于 2022-11-22 - 来自专栏reizhi
双路 E5-2650v2 性能测试
看着马云上 E5-2650v2 的价格只要80一颗了，就整了两颗回来玩玩。虽说是 Ivy Bridge – EP 的老古董了，但双路16核32线程看着还是很舒服的，160块钱还要有多高的要求呢？ E5-2650v2 基础频率 2.6GHz ，最大加速频率 3.4GHz ，全核心最大加速频率 3.0GHz 。八核十六线程 TDP 95w ，支持 AVX, VT-x, VT-d 。 先说结论：双路 E5-2650v2 多核理论性能与 3700x 大体相当。 测试平台详情 由于平台不在原装的机架式机箱里，整体比较乱，这里就不上图了。 功耗 双路 22nm 的功耗自然是低不到哪去，平台闲置功耗 88w，CineBench R23 功耗 290w 。 另，双路意味着双倍的快乐，你在这块服务器主板上能够获得三条完整的 PCIE 3.0 x16 。
9.2K40编辑于 2022-09-26 - 来自专栏数据和云
YH5：Extended RAC 双活解决方案
1、在某移动集团公司，针对传统容灾系统切换慢、接口难同步等问题，我们提出了Extended RAC方案：新业务系统改造上线与 ORACLE 远程 RAC 双活一起建设，既可解决容灾系统建设时间不足，也可解决传统方案容灾 云和恩墨作为该企业数据库运维支撑服务商，提供了 Oracle Extended RAC 双活架构的解决方案以保证业务系统运行稳定性与可用性。 在该客户的双活架构中，Extend RAC 架构构建于同城异地的主备机房，采取双机房、双存储、双网络链路、四节点 RAC 的整体高可用容灾架构模式，主备机房可同时支撑业务运行，在主机、存储、网络、电力、 机房环境等多个纬度提供了以双防单的多重可靠性防护方案，彻底解决各个环节单点故障导致业务中断情况的隐患。 基于Extended RAC方案，我们将两个站点分别设置在不同的大楼，采取双机房、双存储、双网络链路、双站点 RAC 的整体高可用容灾架构模式，主备机房可同时支撑业务运行，在主机、存储、网络、电力、机房环境等多个纬度提供了以双防单的多重可靠性防护方案
2.7K40发布于 2018-03-07 - 来自专栏腾讯云 DNSPod 团队
双节钜惠，5折抢购DNSPOD云主机
腾讯高级执行副总裁汤道生在会上表示，未来5年将保持每年投入20亿，共计超过100亿元的水平，推进腾讯云的基础设施建设和运营。 中秋，国庆，双节将至，为了感谢广大用户对DNSPOD一直以来的支持与信任，9月24日至10月9日，DNSPOD云主机首台5折，全场8折，优惠，为你而来！ 莫愁前路无知己， 云主机抢购5折起！ 2、企业版云主机，4核8GB5M带宽，原价605元/月，现只要303元/月。 点击下方“阅读原文”查看云主机活动详情 ↓↓↓
1.5K10编辑于 2023-05-04 - 来自专栏Java EE 企业级开发工作日志
JVM 调优 1：“精通 JVM 调优，有过 JVM 调优经验”简历敢写吗？薪资涨 5k 的技巧
的参数信息 五、GC 的分代模型与分区模型 5.1、分代模型 5.1.1、新生代 5.1.2、老年代 总结 前言 现在除了一些有工作和开发经验的大神，基本很少有人在简历上敢写“精通 JVM 调优 既然 JVM 如此重要，那我就在本系列中完整的过一遍，让你敢于在简历上写“精通 JVM 调优，有过 JVM 调优经验”，薪资涨 5k！ 在聊 JVM 调优和 GC 之前，我们先看看当下就业环境中面试对于 JVM 和 GC 的一些相关面试题，看看企业开发岗需要什么样的人才。 GC 调优有经验吗？一般出现 GC 问题你怎么解决？ 1.5、阿里、蘑菇街 ThreadLocal 有没有内存泄漏问题？ 在默认情况下 JDK 1.8 没有调参数、调优用的就是 GC 的分代模型。
60311编辑于 2022-05-08 猎豹浏览器双核渲染架构与系统级兼容调优实践
在面向企业级场景的自建系统集成（SaaS侧边栏、ERP系统、办公自动化OA）以及跨网域数据集成中，研发与运维团队经常需要面对一个异构的Web渲染生态：一方面，大部分新开发的业务模块基于H5、CSS3与现代 在Windows10/11彻底移除了独立IE浏览器，且Chrome、Edge无法调取任何ActiveX、BHO组件的现状下，具备Chromium+Trident双核架构的猎豹浏览器，成为了企业保障此类混合渲染业务连续性的核心系统级宿主容器 本文将从双核进程通信与COM沙箱加载机制、企业级策略路由自动化分发、以及VDI（虚拟桌面）环境下的渲染自愈调优出发，分享一系列系统级优化实践。 二、架构解密：双内核渲染引擎的进程隔离与COM容器加载机制猎豹浏览器双核引擎的核心，是在同一个统一的Shell框架进程（主进程）下，隔离、调度两个完全不同的页面渲染进程。 四、虚拟桌面（VDI）与低配主机调优：内存挂起与硬件加速排爆在日常繁杂的办公和测试场景中，多进程沙箱架构会随着打开标签页的增多造成内存（RAM）暴涨。
37810编辑于 2026-06-175个必知的 YashanDB 性能调优技巧
以下是5个必知的 YashanDB 性能调优技巧，帮助你最大化地提升其运行效率：1. 合理选择存储引擎YashanDB 提供了不同的存储引擎，选择合适的存储引擎是提升性能的关键。 5. 监控和日志分析实时监控和日志分析是优化数据库性能的重要手段。通过监控数据库的运行状态，可以及时发现瓶颈和潜在的问题。建议：- 开启查询日志：分析查询的执行时间，找出性能瓶颈。
16810编辑于 2025-10-14
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