其他

     1.系統變數->建立->變數名：JAVA_HOME變數值：C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_17 (這隻是我的JDK安裝路徑，安裝時程式預設)2.系統變數->編輯->（這個一般是有的）變數名：Path在變數值的最前面加上： %JAVA_HOME%\bin;

這裡我先給大家大致講解下VBox的網路設定及應用。VirtualBox的提供了四種網路接入模式，它們分別是：1、NAT 網路位址轉譯模式(NAT,Network Address Translation)2、Bridged Adapter 橋接模式3、Internal 內部網路模式4、Host-only Adapter 主機模式下面我們分別對這四種網路模式進行分析解釋：第一種 NAT模式NAT配置圖解如下

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對於無法全部放入主存的大資料集進行排序，用類似于歸並排序的兩趟多路外排序。第一趟，將資料集分為多個片段，每個片段都可以放入主存，則用qsort這樣的主存排序演算法進行排序，然後每個片段都寫回外存（磁碟）；第二趟，將各個片段進行歸併。每次，從第一趟得到的已排序過的各個片段中取第一個，排序以後寫入最終的排序檔案。這一趟可以做一些最佳化，如每次從各個片段中取一個塊，當某個片段中的塊用完的時候就取下一塊，而輸出則是預留一定大小的輸出緩衝區，滿了以後刷到最終的排序檔案。對通常的資料大小來說，兩趟就夠了。第

假設集合A有n個元素，集合B有m個元素，兩個集合取自某個空間（universe）。1.1, 首先從最naive的辦法開始。對B中元素，挨個測試是不是在A中，交集、並集都是O(m*n)，平方層級的演算法。1.2, 將A先排序，O(n*logn)，然後，對B中元素，挨個測試是不是在A中，這時可以二分了，O(m*logn），一共是O(n*logn)+O(m*logn)=O((m+n)*logn)。所以如果m<n的話，對調一下A和B比較好，也就是複雜度是O( (m+n) * log( min(m,

例如以下的程式碼片段:int add(int a, int b){return a + b;}void my_test(int *val, int (*func)(int, int)){int a = 100, b = 200;*val = func(a, b);}void my_test2(int *val, ...){int a = 100, b = 200;int (*func)(int, int) = *(int (**)(int, int))(&val + 1);*val =

情境：不小心刪除了某檔案，但該檔案之前被某進程（譬如一個daemon）開啟尚未關閉。註：檔案刪除是在開啟的fd都關閉以後發生的，即，unlink一個檔案以後，如果inode的引用計數降到0，這個檔案應該被刪除，但如果還有進程開啟了這個檔案且尚未關閉（即開啟計數不為0），那麼檔案將在最後一個開啟該檔案的進程關閉該檔案的fd以後刪除。這也是為什麼會有install這種命令的緣故。install會首先unlink檔案，之後以同樣檔案名稱open（其實是create）該檔案並寫入；與之對應的是，cp命令

一致性雜湊要解決的問題很常見：如何將許多索引值（譬如md5的範圍空間）分布到多個伺服器節點。直接的做法是一個普通的雜湊（譬如模數），但如果伺服器節點可能會動態變化，每次節點的變化都會導致絕大多數映射的失效，不好。一致性雜湊的做法是，將key的範圍看做是一個環，每個伺服器映射為多個環上的點（virtual

Quoting APUE2: The mutex passed to pthread_cond_wait protects the condition. The caller passes it locked to the function, which then atomically places the calling thread on the list of threads waiting for the condition and unlocks the mutex. This

實質都在於找到相應的遞推關係。對於n種物體k1-kn，大小為K的背包問題來說，遞推關係是：P(n, K) = P(n-1, K) || P(n-1, K-kn)，也即，根據當前物體kn是不是被選中，來二分。對於樹的直徑問題，記f(t)為以節點t為根的子樹的直徑，h(t)為以節點t為根的子樹的高度，則f(t) = max{ f(left), f(right), h(left) + h(right) + 2

qsort的每一趟中，選定pivot以後，partition的過程如下：開始時，ptrLeft，ptrRight分別指向數組兩端；*ptrLeft小於pivot時，向右走；*ptrRight大於pivot時，向左走；ptrLeft和ptrRight都走不動的時候，交換對應的元素，繼續。ptrLeft和ptrRight相遇的時候，結束這一趟，然後二分的對兩邊繼續qsort。更新：這樣的做法需要處理各種特殊情況（略），因此更好的思路是：partition的時候，思路是：1，將pivot放到序列末尾；

問題情境：我們有一塊裝置卡，上面跑著一個FreeBSD。host這邊是Linux，與device那邊的互動由host這邊的Linux driver負責，driver在Linux下提供了幾個char device來使得使用者可以與device互動。這些char devices裡面，有一個串連到device那邊FreeBSD的終端，host端通過minicom（一個2222old的Unix程式）來通過這個char dev與device端互動，這樣方便device一端的開發調試。問題：這個char

恰當安排可以減少比較次數，見下。求序列中最大數和最小數的時候，naive的做法（分別求）需要比較大約2n次。更好的做法是：假設易知max和min是前k個元素的最大和最小，那麼，將k+1與k+2先比較一下，然後，大的和max比，得到新的最大；小的和max比，得到新的最小。這樣，每向後走兩個元素，只需要三次比較，最終的比較次數大約是3n/2次。 求序列中最大的兩個數，可以這麼做：假設max1,max2是一個子集A的最大和次大元素，max3, max4是另一個子集B的最大和次大元素，那麼，Union(

IPVS簡介IPVS是LVS項目重要組成部分，目前包含於官方Linux Kernel。IPVS依賴於netfilter架構，位於核心源碼的net/netfilter/ipvs/目錄。值得一提的是LVS項目是由國人發起的較有影響的開源項目之一，其發起人為章文嵩博士（畢業於國防科大）。LVS的logo如，這個logo很形象地說明了LVS項目的目標。IPVS通常與keepalived配合使用，後者也是LVS項目的子項目之一，用於檢測伺服器的狀態。IPVS的三種工作模式為LVS/NAT、LVS/TUN、

拓撲排序：應用於DAG圖。先遍曆一遍（DFS、BFS），每個節點標記入度（in-degree）。入度

如何選擇合適的bitmap大小以及hash函數的個數？數學分析略，可參見wiki上面的頁面（簡單的機率論知識），結論如下：給定允許的錯誤機率p，以及元素個數n，總的bit數m應為：m >= -n*ln(p) / (ln2) / (ln2)譬如，如果給定錯誤率p為0.001，代入可得 m >= 14.4n給定n和m以後，選擇多少個hash function也是一個問題，結論如下：hash函數的個數k應為：k = m * ln2 / n，也即 k = 0.7 * m /

用過C的都知道#include，寫hello world之前不都得#include <stdio.h>麼。不過#include這種東西，會有很多花樣，有些是常用的正規用法，有些就是很evil的用法了。1，條件包含例如，由於vc沒有提供C99的stdint.h，所以跨平台的代碼可能會有這樣的語句：#ifdef _MSC_VER typedef __int64 int64_t#else #include

問題:記錄檔中, 尋找10個訪問量最大的IP地址類似的變種還有:1, 搜尋引擎搜尋記錄中, 尋找10個最熱門的搜尋字詞;2, 一個大檔案裡面, 尋找10個出現頻率最高的單詞;3, web proxy的記錄裡,尋找前10個訪問最多的url;4, 對搜尋引擎的搜尋記錄按照頻率進行排序;5, 海量資料中,找到出現頻率最高的一個; 這些問題一般都要求資料無法完全放入記憶體, 要麼強調資料有100G, 300G, 要麼強調只能用1G記憶體什麼的.

還有一種經常使用的策略是bitmap.Bitmap本身也是一種hash-table, 只不過hash的結果恰好落在[0, sizeof_bitmap_in_bits]內. 因為hash到的每個slot只有一個bit,所以通常用作判斷是否存在等bool型的問題.例子, 已知40億個不重複的unsigned int, 如何判斷一個整數在不在這40億個整數裡面?給定說unsigned int,其實是指定了元素的可能範圍, [0, 2^32 – 1]中, 注意2^32=42,9496,7296,

Data Deduplication：http://en.wikipedia.org/wiki/Data_deduplication資料備份或傳輸的時候，為了降低儲存或頻寬開銷，做一下壓縮是很經常的，這是用CPU的cycle換取儲存或頻寬。壓縮演算法已經有很多的，不再贅述。data