哈希封装“unordered_set·map“
本文与对set·map的封装高度相似,可以参考我之前的对set·map封装的文章:
链接:(没看过的话就点点我吧😚😚😚😚😚😚😚😚😚)https://blog.csdn.net/Small_entreprene/article/details/143026089?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=143026089&sharerefer=PC&sharesource=Small_entreprene&sharefrom=from_link正片开始:
源码及框架分析
由于源码整体来说比较复杂,我们截取框架部分:
// stl_hash_set
template <class Value, class HashFcn = hash<Value>,class EqualKey = equal_to<Value>,class Alloc = alloc>
class hash_set
{
private:typedef hashtable<Value, Value, HashFcn, identity<Value>,EqualKey, Alloc> ht;ht rep;
public:typedef typename ht::key_type key_type;typedef typename ht::value_type value_type;typedef typename ht::hasher hasher;typedef typename ht::key_equal key_equal;typedef typename ht::const_iterator iterator;typedef typename ht::const_iterator const_iterator;hasher hash_funct() const { return rep.hash_funct(); }key_equal key_eq() const { return rep.key_eq(); }
};
// stl_hash_map
template <class Key, class T, class HashFcn = hash<Key>,class EqualKey = equal_to<Key>,class Alloc = alloc>
class hash_map
{
private:typedef hashtable<pair<const Key, T>, Key, HashFcn,select1st<pair<const Key, T> >, EqualKey, Alloc> ht;ht rep;
public:typedef typename ht::key_type key_type;typedef T data_type;typedef T mapped_type;typedef typename ht::value_type value_type;typedef typename ht::hasher hasher;typedef typename ht::key_equal key_equal;typedef typename ht::iterator iterator;typedef typename ht::const_iterator const_iterator;
};
// stl_hashtable.h
template <class Value, class Key, class HashFcn,class ExtractKey, class EqualKey,class Alloc>
class hashtable {
public:typedef Key key_type;typedef Value value_type;typedef HashFcn hasher;typedef EqualKey key_equal;
private:hasher hash;key_equal equals;ExtractKey get_key;typedef __hashtable_node<Value> node;vector<node*, Alloc> buckets;size_type num_elements;
public:typedef __hashtable_iterator<Value, Key, HashFcn, ExtractKey, EqualKey,Alloc> iterator;pair<iterator, bool> insert_unique(const value_type& obj);const_iterator find(const key_type& key) const;
};
template <class Value>
struct __hashtable_node
{__hashtable_node* next;Value val;
};
- 通过源码可以看到,结构上hash_map和hash_set跟map和set的完全类似,复⽤同⼀个hashtable实现key和key/value结构,hash_set传给hash_table的是两个key,hash_map传给hash_table的是pair<const key, value>;
- 需要注意的是源码⾥⾯跟map/set源码类似,命名⻛格⽐较乱,这⾥⽐map和set还乱,hash_set模板参数居然⽤的Value命名,hash_map⽤的是Key和T命名,可⻅⼤佬有时写代码也不规范,乱弹琴。下⾯我们模拟⼀份⾃⼰的出来,就按⾃⼰的⻛格⾛了。
模拟实现unordered_set·map
复用哈希表的框架的实现
复用的哈希表泛型化:
- 参考源码框架,unordered_map和unordered_set复⽤之前我们实现的哈希表;
- 我们这⾥相⽐源码调整⼀下,key参数就⽤K,value参数就⽤V,哈希表中的数据类型,我们使⽤T;
- 其次跟map和set相⽐⽽⾔unordered_map和unordered_set的模拟实现类结构更复杂⼀点,但是⼤框架和思路是完全类似的。因为HashTable实现了泛型不知道T参数导致是K,还是pair<K, V>,那么insert内部进⾏插⼊时要⽤K对象转换成整形取模和K⽐较相等,因为pair的value不参与计算取模,且默认⽀持的是key和value⼀起⽐较相等,我们需要时的任何时候只需要⽐较K对象,所以我们在unordered_map和unordered_set层分别实现⼀个MapKeyOfT和SetKeyOfT的仿函数传给HashTable的KeyOfT,然后HashTable中通过KeyOfT仿函数取出T类型对象中的K对象,再转换成整形取模和K⽐较相等,具体细节参考如下代码实现:
框架(仿函数:这里实现XXXKeyofT)(后面会增添HashImitFunc仿函数等接口)
unordered_set:
template<class K>
class unordered_set
{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};
public:bool insert(const K& key){return _ht.Insert(key);}
private:hash_bucket::HashTable<K, K, SetKeyOfT> _ht;
};
unordered_map:
template<class K, class V>
class unordered_map
{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};
public:bool insert(const pair<K, V>& kv){return _ht.Insert(kv);}
private:hash_bucket::HashTable<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _ht;
};
支持iterator的实现
template <class Value, class Key, class HashFcn,class ExtractKey, class EqualKey, class Alloc>
struct __hashtable_iterator {typedef hashtable<Value, Key, HashFcn, ExtractKey, EqualKey, Alloc>hashtable;typedef __hashtable_iterator<Value, Key, HashFcn,ExtractKey, EqualKey, Alloc>iterator;typedef __hashtable_const_iterator<Value, Key, HashFcn,ExtractKey, EqualKey, Alloc>const_iterator;typedef __hashtable_node<Value> node;typedef forward_iterator_tag iterator_category;typedef Value value_type;node* cur;hashtable* ht;__hashtable_iterator(node* n, hashtable* tab) : cur(n), ht(tab) {}__hashtable_iterator() {}reference operator*() const { return cur->val; }
#ifndef __SGI_STL_NO_ARROW_OPERATORpointer operator->() const { return &(operator*()); }
#endif /* __SGI_STL_NO_ARROW_OPERATOR */iterator& operator++();iterator operator++(int);bool operator==(const iterator& it) const { return cur == it.cur; }bool operator!=(const iterator& it) const { return cur != it.cur; }
};
template <class V, class K, class HF, class ExK, class EqK, class A>
__hashtable_iterator<V, K, HF, ExK, EqK, A>&
__hashtable_iterator<V, K, HF, ExK, EqK, A>::operator++()
{const node* old = cur;cur = cur->next;if (!cur) {size_type bucket = ht->bkt_num(old->val);while (!cur && ++bucket < ht->buckets.size())cur = ht->buckets[bucket];}return *this;
}
iterator实现思路分析
- iterator实现的⼤框架跟list的iterator思路是⼀致的,⽤⼀个类型封装结点的指针,再通过重载运算符实现,迭代器像指针⼀样访问的⾏为,要注意的是哈希表的迭代器是单向迭代器;
- 这⾥的难点是operator++的实现。iterator中有⼀个指向结点的指针,如果当前桶下⾯还有结点,则结点的指针指向下⼀个结点即可。如果当前桶⾛完了,则需要想办法计算找到下⼀个桶。这⾥的难点是反⽽是结构设计的问题,参考上⾯的源码,我们可以看到iterator中除了有结点的指针,还有哈希表对象的指针,这样当前桶⾛完了,要计算下⼀个桶就相对容易多了,⽤key值计算出当前桶位置,依次往后找下⼀个不为空的桶即可;
- begin()返回第⼀个桶中第⼀个节点指针构造的迭代器,这⾥end()返回迭代器可以⽤空表⽰;
- unordered_set的iterator也不⽀持修改,我们把unordered_set的第⼆个模板参数改成const K即可,HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash> _ht;
- unordered_map的iterator不⽀持修改key但是可以修改value,我们把unordered_map的第⼆个模板参数pair的第⼀个参数改成const K即可, HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash> _ht;
- ⽀持完整的迭代器还有很多细节需要修改,具体参考下⾯题的代码:
// 前置声明:HTIterator会向前查找HashTable:因为相互依赖
template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>
class HashTable;//告诉:我是一个类模板,上面是我的模板参数template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
struct HTIterator
{typedef HashNode<T> Node;typedef HashTable<K, T, KeyOfT, Hash> HT;typedef HTIterator<K, T, Ref, Ptr, KeyOfT, Hash> Self;//iterator的内容Node* _node;const HT* _ht;//const权限可以缩小,为了实现const迭代器HTIterator(Node* node, const HT* ht):_node(node), _ht(ht){}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s){return _node != s._node;}Self& operator++(){if (_node->_next){// 当前桶还有数据,走到当前桶下一个节点_node = _node->_next;}else{// 当前桶走完了,找下一个不为空的桶KeyOfT kot;Hash hash;size_t hashi = hash(kot(_node->_data)) % _ht->_tables.size();//_tables为私有成员,需要友元声明++hashi;while (hashi < _ht->_tables.size()){_node = _ht->_tables[hashi];if (_node)break;else++hashi;//记得++,不然就死循环了}// 所有桶都走完了,end()给的空标识的_nodeif (hashi == _ht->_tables.size()){_node = nullptr;}}return *this;}
};
map⽀持[]的实现
- unordered_map要⽀持[]主要需要修改insert返回值⽀持,修改HashTable中的insert返回值为 pair<Iterator, bool> Insert(const T& data);
- 有了insert⽀持[]实现就很简单了,具体参考下⾯代码实现:
V& operator[](const K& key)
{pair<iterator, bool> ret = _ht.Insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;
}
整体的代码实现:
HashTable.h
#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
using namespace std;namespace open_address
{enum State{EXIST,//存在EMPTY,//停止DELETE//继续往后找,避免删除冲突之后,与其冲突的值找不到了,造成误判};template<class K, class V>struct HashData{pair<K, V> _kv;State _state = EMPTY;};//哈希仿函数template<class K>struct HashImitFunc{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;//对于自定义类型,string等就不行了}};//特化//偏特化template < >struct HashImitFunc < string>{// 参考:BKDR_Hash// 字符串转换成整形,可以把字符ascii码相加即可// 但是直接相加的话,类似"abcd"和"bcad"这样的字符串计算出是相同的// 这⾥我们使⽤BKDR哈希的思路,⽤上次的计算结果去乘以⼀个质数再加上下一个字符的ASCLL码值,这个质数⼀般是131等效果会⽐较好// 为了还是为了减少哈希冲突size_t operator()(const string& key){size_t hash = 0;for (auto e : key){hash *= 131;hash += e;}return hash;}};template<class K, class V, class Hash = HashImitFunc<K>>//加一个仿函数Hash,实现泛型编程,解决float等的取模问题class HashTable{public:HashTable():_tables(__stl_next_prime(0)), _n(0){}//实现更好的扩容inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n){// Note: assumes long is at least 32 bits.static const int __stl_num_primes = 28;static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] = {53, 97, 193, 389, 769,1543, 3079, 6151, 12289, 24593,49157, 98317, 196613, 393241, 786433,1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,1610612741, 3221225473, 4294967291};const unsigned long* first = __stl_prime_list;const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);return pos == last ? *(last - 1) : *pos;}//插入bool Insert(const pair<K, V>& kv){//实现不冗余if (Find(kv.first)){return false;}//负载因子>=0.7进行扩容操作//这里要注意一下整数/整数是向下取整,应该将其中一个强制类型转换成浮点数//也可以前一个数*10,0.7改成7if (_n * 10 / _tables.size() >= 7){//vector<HashData<K, V>> newtables(_tables.size() * 2);//for (auto& data : _tables)//{// //旧表的数据映射到新表// if (data._state == EXIST)// {// size_t hash0 = data.first % _tables.size();// //......// }//}//_tables.swap(newtables);//下面我们使用一个比较妙的扩容逻辑HashTable<K, V, Hash> newht;//sgi版本//要+1,不然有坑,会造成扩容失败newht._tables.resize(__stl_next_prime(_tables.size() + 1));//Jave版本/*++_m;newht._tables.resize(pow(2, _m));*/for (auto& data : _tables){//旧表的数据映射到新表if (data._state == EXIST){newht.Insert(data._kv);//这样线性探测,二次探测等的执行就可以一体化了,就是一种复用的思想}}_tables.swap(newht._tables);//赋值也可以,但是赋值是一种深拷贝,消耗比较高}Hash hash;size_t hash0 = hash(kv.first) % _tables.size();size_t hashi = hash0;size_t i = 1;//但是如果这个表满了,就会造成死循环,所以进行了以上的扩容while (_tables[hashi]._state == EXIST){//线性探测hashi = (hash0 + i) % _tables.size();++i;}_tables[hashi]._kv = kv;_tables[hashi]._state = EXIST;++_n;return true;}//查找HashData<K, V>* Find(const K& key){Hash hash;size_t hash0 = hash(key) % _tables.size();size_t hashi = hash0;size_t i = 1;while (_tables[hashi]._state != EMPTY){//注意细节if (_tables[hashi]._state == EXIST&& _tables[hashi]._kv.first == key){return &_tables[hashi];}//线性探测hashi = (hash0 + i) % _tables.size();++i;}return nullptr;}//删除bool Erase(const K& key){HashData<K, V>* ret = Find(key);if (ret){ret->_state = DELETE;return true;}else{return false;}}private:vector<HashData<K, V>> _tables;//其实本质就是vector<pair<K, V>> _table; 这看起来可行,但是实际上在对于删除操作后的查找操作可能会造成查找失败,需要再存一个状态标识size_t _n = 0;//记录数据个数//从这体会://为什么哈希也叫散列?//因为数据是由于哈希函数造成的分散状态的存放,vector的size()并不能真正代表数据的个数};
}namespace hash_bucket
{template<class K>struct HashImitFunc{size_t operator()(const K& key){return (size_t)key;}};template<>struct HashImitFunc<string>{size_t operator()(const string& s){// BKDRsize_t hash = 0;for (auto ch : s){hash += ch;hash *= 131;}return hash;}};template<class T>//表下挂节点struct HashNode{T _data;//可以使用双向链表,也可以使用单链表,这里我们和库里面一样使用单链表//这也是为什么unordered_map的迭代器是单向迭代器HashNode* _next;HashNode(const T& data):_data(data), _next(nullptr){}};// 前置声明:HTIterator会向前查找HashTable:因为相互依赖template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable;//告诉:我是一个类模板,上面是我的模板参数template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>struct HTIterator{typedef HashNode<T> Node;typedef HashTable<K, T, KeyOfT, Hash> HT;typedef HTIterator<K, T, Ref, Ptr, KeyOfT, Hash> Self;//iterator的内容Node* _node;const HT* _ht;//const权限可以缩小,为了实现const迭代器HTIterator(Node* node, const HT* ht):_node(node), _ht(ht){}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s){return _node != s._node;}Self& operator++(){if (_node->_next){// 当前桶还有数据,走到当前桶下一个节点_node = _node->_next;}else{// 当前桶走完了,找下一个不为空的桶KeyOfT kot;Hash hash;size_t hashi = hash(kot(_node->_data)) % _ht->_tables.size();//_tables为私有成员,需要友元声明++hashi;while (hashi < _ht->_tables.size()){_node = _ht->_tables[hashi];if (_node)break;else++hashi;//记得++,不然就死循环了}// 所有桶都走完了,end()给的空标识的_nodeif (hashi == _ht->_tables.size()){_node = nullptr;}}return *this;}};template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash>class HashTable{// 友元声明:模板的友元:要加上模板的所有参数:类模板的前置声明还是友元声明都是要加上模板的所有参数template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>friend struct HTIterator;typedef HashNode<T> Node;public:typedef HTIterator<K, T, T&, T*, KeyOfT, Hash> Iterator;typedef HTIterator<K, T, const T&, const T*, KeyOfT, Hash> ConstIterator;Iterator Begin(){if (_n == 0)//空桶没有必要遍历return End();for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return Iterator(cur, this);}}return End();}Iterator End(){return Iterator(nullptr, this);}ConstIterator Begin() const{if (_n == 0)return End();for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];if (cur){return ConstIterator(cur, this);}}return End();}ConstIterator End() const{return ConstIterator(nullptr, this);}HashTable():_tables(__stl_next_prime(0)), _n(0){}// 拷贝构造和赋值重载也需要~HashTable(){for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;delete cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}}//实现更好的扩容inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n){// Note: assumes long is at least 32 bits.static const int __stl_num_primes = 28;static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] = {53, 97, 193, 389, 769,1543, 3079, 6151, 12289, 24593,49157, 98317, 196613, 393241, 786433,1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,1610612741, 3221225473, 4294967291};const unsigned long* first = __stl_prime_list;const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes;const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);return pos == last ? *(last - 1) : *pos;}//插入pair<Iterator, bool> Insert(const T& data){KeyOfT kot;Iterator it = Find(kot(data));if (it != End())return make_pair(it, false);Hash hs;size_t hashi = hs(kot(data)) % _tables.size();// 负载因⼦==1扩容if (_n == _tables.size()){vector<Node*>newtables(__stl_next_prime(_tables.size()), nullptr);for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++){Node* cur = _tables[i];while (cur){Node* next = cur->_next;// 旧表中节点,挪动新表重新映射的位置size_t hashi = hs(kot(cur->_data)) %newtables.size();// 头插到新表cur->_next = newtables[hashi];newtables[hashi] = cur;cur = next;}_tables[i] = nullptr;}_tables.swap(newtables);}// 头插Node* newnode = new Node(data);newnode->_next = _tables[hashi];_tables[hashi] = newnode;++_n;return make_pair(Iterator(newnode, this), true);}//查找Iterator Find(const K& key){KeyOfT kot;Hash hash;size_t hashi = hash(key) % _tables.size();Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){return Iterator(cur, this);}cur = cur->_next;}return End();}//删除bool Erase(const K& key){KeyOfT kot;size_t hashi = key % _tables.size();Node* prev = nullptr;Node* cur = _tables[hashi];while (cur){if (kot(cur->_data) == key){if (prev == nullptr){// 头结点_tables[hashi] = cur->_next;}else{// 中间节点prev->_next = cur->_next;}delete cur;--_n;return true;}else{prev = cur;cur = cur->_next;}}return false;}private:vector<Node*> _tables;//指针数组//vector<list<pair<K,V>>> _tables//其实也可以这样,但是实现对应的迭代器就很复杂size_t _n = 0;//表中存储数据得个数 };
}
Unordered_set.h
#pragma once
#include"HashTable.h"
using namespace hash_bucket;
namespace rose
{template<class K, class Hash = HashImitFunc<K>>class unordered_set{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT,Hash>::Iterator iterator;typedef typename hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT,Hash>::ConstIterator const_iterator;iterator begin(){return _ht.Begin();}iterator end(){return _ht.End();}const_iterator begin() const{return _ht.Begin();}const_iterator end() const{return _ht.End();}pair<iterator, bool> insert(const K & key){return _ht.Insert(key);}iterator Find(const K & key){return _ht.Find(key);}bool Erase(const K & key){return _ht.Erase(key);}private:hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash> _ht;};
}
Unordered_map.h
#pragma once
#include"HashTable.h"
using namespace hash_bucket;
namespace rose
{template<class K, class V, class Hash = HashImitFunc<K>>class unordered_map{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};public:typedef typename hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>,MapKeyOfT, Hash>::Iterator iterator;typedef typename hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>,MapKeyOfT, Hash>::ConstIterator const_iterator;iterator begin(){return _ht.Begin();}iterator end(){return _ht.End();}const_iterator begin() const{return _ht.Begin();}const_iterator end() const{return _ht.End();}pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv){return _ht.Insert(kv);}V& operator[](const K& key){pair<iterator, bool> ret = _ht.Insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;}iterator Find(const K& key){return _ht.Find(key);}bool Erase(const K& key){return _ht.Erase(key);}private:hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash> _ht;};
}
测试用例
#include<iostream>
#include"Unordered_Set.h"
#include"Unordered_Map.h"using namespace std;
void test_set()
{rose::unordered_set<int> s;int a[] = { 4, 2, 6, 1, 3, 5, 15, 7, 16, 14, 3,3,15 };for (auto e : a){s.insert(e);}for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;rose::unordered_set<int>::iterator it = s.begin();while (it != s.end()){// 不⽀持修改//*it += 1;cout << *it << " ";++it;}cout << endl;
}
void test_map()
{rose::unordered_map<string, string> dict;dict.insert({ "sort", "排序" });dict.insert({ "left", "左边" });dict.insert({ "right", "右边" });dict["left"] = "左边,剩余";dict["insert"] = "插入";dict["string"];rose::unordered_map<string, string>::iterator it = dict.begin();while (it != dict.end()){// 不能修改first,可以修改second//it->first += 'x';it->second += 'x';cout << it->first << ":" << it->second << endl;++it;}cout << endl;
}
int main()
{//test_set();test_map();return 0;
}
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Canvas简历编辑器-选中绘制与拖拽多选交互设计 在之前我们聊了聊如何基于Canvas与基本事件组合实现了轻量级DOM,并且在此基础上实现了如何进行管理事件以及多层级渲染的能力设计。那么此时我们就依然在轻量级DOM的基础上,关注于实现选中绘制与拖拽多选交…...
简单工厂(Simple Factory)
简单工厂(Simple Factory) 在创建一个对象时不向客户暴露内部细节,并提供一个创建对象的通用接口。 说明: 简单工厂把实例化的操作单独放到一个类中,这个类就成为简单工厂类,让简单工厂类来决定应该用哪…...
ffmpeg拉流分段存储到文件-笔记
通过ffmpeg可以从rtsp网络流拉取数据并存储到本地文件里,如下命令。做个笔记 ffmpeg -rtsp_transport tcp -i rtsp://192.168.1.168:6880/live -c copy -f segment -segment_time 60 stream_piece_%d.mp4这条 ffmpeg 命令的作用是从一个 RTSP 流中捕获视频ÿ…...
Java 实习工资大概是多少?——解读影响薪资的因素
文章目录 1. 城市因素:一线、二线的差距2. 公司类型:互联网公司、外企和传统企业的差别3. 个人能力:经验、技术栈的重要性4. 其他影响因素:学历和实习时间总结推荐阅读文章 Java 开发作为广泛应用的职业方向,实习工资的…...

【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项
前言 在 React Router v6.4 中,RouterProvider 是一个核心组件,用于提供基于数据路由(data routers)的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>,支持更强大的数据加载和操作功能(如 loader 和…...
在HarmonyOS ArkTS ArkUI-X 5.0及以上版本中,手势开发全攻略:
在 HarmonyOS 应用开发中,手势交互是连接用户与设备的核心纽带。ArkTS 框架提供了丰富的手势处理能力,既支持点击、长按、拖拽等基础单一手势的精细控制,也能通过多种绑定策略解决父子组件的手势竞争问题。本文将结合官方开发文档,…...

【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】
第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...

转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业
6月9日,国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解,“超级…...

uniapp微信小程序视频实时流+pc端预览方案
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智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术,在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

Mysql中select查询语句的执行过程
目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析(Parser) 2.4、执行sql 1. 预处理(Preprocessor) 2. 查询优化器(Optimizer) 3. 执行器…...
Python实现简单音频数据压缩与解压算法
Python实现简单音频数据压缩与解压算法 引言 在音频数据处理中,压缩算法是降低存储成本和传输效率的关键技术。Python作为一门灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现音频数据的压缩与解压。本文将通过一个简单的音频数据压缩与解压算法…...

企业大模型服务合规指南:深度解析备案与登记制度
伴随AI技术的爆炸式发展,尤其是大模型(LLM)在各行各业的深度应用和整合,企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者,还是积极拥抱AI转型的传统企业,在面向公众…...