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Projection: Transverse_Mercator    墨卡托投影false_easting: -3457147.813600   東偽位移false_northing: 0.000000             北緯位移central_meridian: 121.464423       中央子午線scale_factor: 1.000000                 比例因素latitude_of_origin: 0.000000         原點緯度Linear

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爽約了。本來應該昨天更新的，結果昨天收到剛買的Focus手機過於興奮把正事忘記了，十分抱歉！本讀書筆記的目錄位址：http://www.cnblogs.com/mdyang/archive/2011/06/29/data-intensive-text-prcessing-with-mapreduce-contents.html引言MapReduce的強大很大程度上來自於它的簡單，程式員只需要準備以下幾個要素：輸入資料mapper和reducer劃分器與合并器（這兩個是可選的） 但另一方面，這意味

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現在MapReduce/Hadoop以及相關的資料處理技術非常熱，因此我想在這裡將MapReduce的優勢匯總一下，將MapReduce與傳統基於HPC叢集的並行計算模型做一個簡要比較，也算是對前一陣子所學的MapReduce知識做一個總結和梳理。引言隨著互連網資料量的不斷增長，對處理資料能力的要求也變得越來越高。當計算量超出單機的處理能力極限時，採取並行計算是一種自然而然的解決之道。在MapReduce出現之前，已經有像MPI這樣非常成熟的並行計算架構了，那麼為什麼Google還需要MapRe

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昨天在StackExchange上看到了一個很有趣的文章：《為什麼人們要使用編程技術書籍？（Why do people use programming

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題目連結：http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=14經典問題。此題的最佳解法是用貪心演算法：1) 將所有輸入活動按照結束時間從早到晚排序2) 順序遍曆列表，將可以加入議程的活動加入，並維護活動計數3) 遍曆完畢後，輸出活動計數整個過程需要1) 將活動列表排序O(nlogn) 2) 遍曆列表O(n)，因此複雜度為O(nlogn)#include <iostream>#include

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