C++效率掌握之STL库:map set底层剖析及迭代器万字详解
文章目录
- 1.map、set的基本结构
- 2.map、set模拟实现
- 2.1 初步定义
- 2.2 仿函数实现
- 2.3 Find功能实现
- 2.4 迭代器初步功能实现
- 2.4.1 ++运算符重载
- 2.4.2 --运算符重载
- 2.4.3 *运算符重载
- 2.4.4 ->运算符重载
- 2.4.5 !=运算符重载
- 2.4.6 begin()
- 2.4.7 end()
- 2.5 迭代器进阶功能实现
- 2.5.1 set:const迭代器及insert的实现
- 2.5.2 map:const迭代器及insert、[ ]运算符重载的实现
- 3.代码展示
- 希望读者们多多三连支持
- 小编会继续更新
- 你们的鼓励就是我前进的动力!
map
、set
的封装可以说是很天才的底层结构了,本篇将对其结构进行详细的解析,虽然会很复杂且难以理解,但是学完成就感满满,而且对底层理解和面试很有帮助
1.map、set的基本结构
通过查看官方文档,截取部分关键代码,我们可以发现 set
虽然事 k-k
类型,map
是 k-v
类型,但是实际上这两个类共用一个红黑树,准确来说是共用同一个模板类型,set
是 <K,K>
,map
是 <K,pair<K,V>>
,下面会进行详细解析
size_type node_count
:用于记录红黑树节点数量,跟踪树的大小link_type header
:是指向红黑树头节点的指针Value value_field
:存储节点的值
那么下面我们将自己实现简单的 set
和 map
类:
2.map、set模拟实现
2.1 初步定义
template<class K>
class set
{
private:RBTree<K, K> _t;
};template<class K, class V>
class map
{
private:RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;
};
平常我们认为键值对指的就是 K
和 V
,但是在库里不是这样的,库里的 K
表示键值对的类型,V
表示插入红黑树的键值对,只不过对于 set
来说,K
和 V
是一样的
在红黑树中,定义的模板参数 T
,而不是原先的 pair
,这里的 T
表示插入的数据 _data
的类型,这种定义方法能够共同使用同一参数模板,避免额外的代码编写
2.2 仿函数实现
template<class K>
class set
{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};
private:RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;
};template<class K, class V>
class map
{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};
private:RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;
};
我们知道 set
和 map
是通过比较 key
,在红黑树中来插入的,但是由于上述的定义,如果每次对于 map
都频繁取出 first
就太麻烦了,因此就定义了仿函数
🚩为什么使用仿函数而不是普通函数呢?
红黑树中只要涉及到数据
_data
的地方,就需要使用到仿函数提取key
,使用普通函数消耗太大,而仿函数带有inline
的性质,降低消耗。同时官方文档中还对比较进行了实现,即Compare
,模板要求参数必须是一个类型,而普通函数无法作为类型传递
🚩为什么要自己定义仿函数,pair自带的仿函数不行吗?
虽然 pair
确实有自己的仿函数比较,但是他是比较完 first
后不行,会接着比较 second
,这不符合我们的设计思路
截取了部分 insert
中的代码,利用仿函数确实是能够简单的实现键值 first
的提取,我们再对整体的调用思路进行整理
其实仿函数主要是为了 map
而设计的,为的就是提取 first
,set
为了保持设计模式的一致,因而也设计了相同的仿函数,这样就不用关心是否需要调用这一点了,保持一致性
这里我们不对 Compare
进行实现,有兴趣的可以自己去看底层代码
🔥值得注意的是: 仿函数内不实现比较功能是因为,比较功能是一个外层调用功能,如果放在内部就不能操作者自行去调用了,况且 Compare
也是以仿函数的形式实现的,两个仿函数嵌套过于复杂,不好使用
2.3 Find功能实现
Node* Find(const K& key)
{Node* cur = _root;KeyOfT kot;while (cur){if (kot(cur->_data) < key){cur = cur->_right;}else if (kot(cur->_data) > key){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;
}
2.4 迭代器初步功能实现
类似的迭代器分析我们在 list
部分有做过解析,确实大体上是相像的,但是结构并不一样,这里的树形结构需要以中序遍历:左-根-右
的方式遍历
template<class T>
struct __TreeIterator
{typedef RBTreeNode<T> Node;typedef __TreeIterator<T> Self;Node* _node;__TreeIterator(Node* node):_node(node){}
};
库里的迭代器模式并不能满足我们的设计需要,所以这里自己构建一个 __TreeIterator
类
2.4.1 ++运算符重载
Self& operator++()
{if (_node->_right){// 右树的最左节点(最小节点)Node* subLeft = _node->_right;while (subLeft->_left){subLeft = subLeft->_left;}_node = subLeft;}else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;// 找孩子是父亲左的那个祖先节点,就是下一个要访问的节点while (parent){if (cur == parent->_left){break;}else{cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}}_node = parent;}return *this;
}
中序遍历的方式是 左-根-右
,因此可以总结为两种情况来遍历:
- 当前节点有右子树
处理方式: 找到右子树的最左节点(即右子树中的最小值)
原因: 在中序遍历中,当前节点的下一个节点是其右子树的最左节点
- 当前节点没有右子树
处理方式: 向上回溯,直到找到某个祖先节点,使得当前节点位于该祖先的左子树中
原因: 在中序遍历中,若无右子树,则下一个节点是第一个满足 “当前节点是其左子节点” 的祖先
🔥值得注意的是: 当前节点没有右子树的情况,是 左-根-右
的最后一步,无论是在根的左边还是右边,最终都会回到根节点,所以直接 _node = parent
即可
2.4.2 --运算符重载
Self& operator--()
{if (_node->_left){Node* subRight = _node->_left;while (subRight->_right){subRight = subRight->_right;}_node = subRight;}else{// 孩子是父亲的右的那个节点Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_left){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;
}
operator--
的思路和 operator++
是一样的,反过来遍历就行了
2.4.3 *运算符重载
T& operator*()
{return _node->_data;
}
2.4.4 ->运算符重载
T* operator->()
{return &_node->_data;
}
这里再提醒一下重载 ->
是因为用 *
的代码不够简洁,具体分析参考 list
部分的解析
传送门:C++效率掌握之STL库:list底层剖析及迭代器万字详解
2.4.5 !=运算符重载
bool operator!=(const Self& s) const
{return _node != s._node;
}
_node
:当前迭代器指向的节点
s._node
:另一个迭代器(作为参数传入)指向的节点
2.4.6 begin()
//RBTree.h
iterator begin()
{Node* leftMin = _root;while (leftMin && leftMin->_left){leftMin = leftMin->_left;}return iterator(leftMin);
}//Set.h Map.h
iterator begin()
{return _t.begin();
}
2.4.7 end()
//RBTree.h
iterator end()
{return iterator(nullptr);
}//Set.h Map.h
iterator end()
{return _t.end();
}
现在已经可以基本实现遍历的功能了
2.5 迭代器进阶功能实现
2.5.1 set:const迭代器及insert的实现
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator const_iterator;const_iterator begin() const
{return _t.begin();
}const_iterator end() const
{return _t.end();
}
由于 set
规定 key
是不可以被修改的,因此 iterator
和 const_iterator
本质上其实都是const_iterator
🔥值得注意的是: begin()
和 end()
的 const
迭代器函数被 const
修饰是为了满足常量容器对象或非常量容器对象都能调用
insert
的错误代码:
pair<iterator, bool> insert(const K& key)
{return _t.Insert(key);
}
这里是返回红黑树的插入,红黑树的插入详见下面的代码展示
从之前的学习我们知道 insert
返回的是 pair<iterator, bool>
,那么是不是直接返回insert的结果就好了呢?看似确实是没问题,但是这里理了个巨大的坑,我们实际分析一波:
_t.Insert(key)
返回的是RBTree::iterator
,是一个普通迭代器pair<iterator, bool> insert(const K& key)
返回的是set::iterator
,是一个const
迭代器
insert
的正确代码:
// iterator RBTree::const_iterator
pair<iterator, bool> insert(const K& key)
{// pair<RBTree::iterator, bool>pair<typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator, bool> ret = _t.Insert(key);return pair<iterator, bool>(ret.first, ret.second);
}
正确的做法是先将 insert
返回的普通迭代器由变量 ret
存储,然后再用一个匿名对象进行构造,将 ret
的普通迭代器构造成 const
迭代器返回即可,下面将进行详细的构造原理解释:
回看官方文档发现 iterator
和 const_iterator
都是被单独拿出来实例化的,并没有受到 Ref
和 Ptr
的影响,那么此时就分为两种情况:
- 普通迭代器的拷贝构造
当 __rb_tree_iterator
是普通迭代器时,iterator
就是自身类型,此时构造函数等价于:
__rb_tree_iterator(const __rb_tree_iterator<Value, Value&, Value*>& it): node(it.node) {}
这是一个标准的拷贝构造函数,用于创建一个新的普通迭代器,指向相同的节点
- const迭代器的构造
当 __rb_tree_iterator
是 const
迭代器时, iterator
指的是普通迭代器类型,此时构造函数等价于:
__rb_tree_iterator(const __rb_tree_iterator<Value, Value&, Value*>& it): node(it.node) {}
这变成了一个构造函数,允许从普通迭代器创建 const
迭代器
所以可以理解为单独拿出来实例化是为了不让 Ref
和 Ptr
影响参数,而外面的类型就会受 Ref
和 Ptr
影响,这样就能保证外面的类型是 const
迭代器,里面的参数是普通迭代器,成功构造出一个支持普通迭代器构造 const
迭代器的构造函数
那再转到实际代码上,ret.first
的类型是 typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator
,返回值 pair
的第一个元素类型是 set
类中定义的 iterator
,实际上是 typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator
ret.first
会调用自定义的迭代器类型的构造函数 __TreeIterator(const Iterator& it)
进行单参数转换,变成 const_iterator
2.5.2 map:const迭代器及insert、[ ]运算符重载的实现
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;
typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::const_iterator const_iterator;iterator begin()
{return _t.begin();
}iterator end()
{return _t.end();
}const_iterator begin() const
{return _t.begin();
}const_iterator end() const
{return _t.end();
}
对于 map
来说,key
是不允许改变的,value
是可以改变的,但是如果像 set
那样写的话 key
和 value
都不能修改了,所以直接在 pair
的 key
加 const
,控制 value
即可
–
insert
代码:
pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv)
{return _t.Insert(kv);
}
map
就没有像 set
那么麻烦了,红黑树和 `map 的迭代器是一致的
[ ]运算符重载
代码:
V& operator[](const K& key)
{pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;
}
之前详细解释过,可以看之前的博客
传送门:C++漫溯键值的长河:map && set
3.代码展示
🚩MySet.h
#pragma once
#include"RBTree.h"namespace bit
{template<class K>class set{struct SetKeyOfT{const K& operator()(const K& key){return key;}};public:typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator iterator;typedef typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::const_iterator const_iterator;const_iterator begin() const{return _t.begin();}const_iterator end() const{return _t.end();}// iterator RBTree::const_iteratorpair<iterator, bool> insert(const K& key){// pair<RBTree::iterator, bool>pair<typename RBTree<K, K, SetKeyOfT>::iterator, bool> ret = _t.Insert(key);return pair<iterator, bool>(ret.first, ret.second);}private:RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;};
}
🚩MyMap.h
#pragma once
#include"RBTree.h"namespace bit
{template<class K, class V>class map{struct MapKeyOfT{const K& operator()(const pair<K, V>& kv){return kv.first;}};public:typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::iterator iterator;typedef typename RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT>::const_iterator const_iterator;iterator begin(){return _t.begin();}iterator end(){return _t.end();}const_iterator begin() const{return _t.begin();}const_iterator end() const{return _t.end();}V& operator[](const K& key){pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;}pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& kv){return _t.Insert(kv);}private:RBTree<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT> _t;};
}
🚩RBTree.h
#pragma once
#include<iostream>
using namespace std;enum Colour
{RED,BLACK
};template<class T>
struct RBTreeNode
{RBTreeNode<T>* _left;RBTreeNode<T>* _right;RBTreeNode<T>* _parent;T _data;Colour _col;RBTreeNode(const T& data):_left(nullptr), _right(nullptr), _parent(nullptr), _data(data), _col(RED){}
};template<class T, class Ptr, class Ref>
struct __TreeIterator
{typedef RBTreeNode<T> Node;typedef __TreeIterator<T, Ptr, Ref> Self;typedef __TreeIterator<T, T*, T&> Iterator;__TreeIterator(const Iterator& it):_node(it._node){}Node* _node;__TreeIterator(Node* node):_node(node){}Ref operator*(){return _node->_data;}Ptr operator->(){return &_node->_data;}bool operator!=(const Self& s) const{return _node != s._node;}bool operator==(const Self& s) const{return _node != s._node;}Self& operator--(){if (_node->_left){Node* subRight = _node->_left;while (subRight->_right){subRight = subRight->_right;}_node = subRight;}else{// 孩子是父亲的右的那个节点Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;while (parent && cur == parent->_left){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;}Self& operator++(){if (_node->_right){// 右树的最左节点(最小节点)Node* subLeft = _node->_right;while (subLeft->_left){subLeft = subLeft->_left;}_node = subLeft;}else{Node* cur = _node;Node* parent = cur->_parent;// 找孩子是父亲左的那个祖先节点,就是下一个要访问的节点while (parent && cur == parent->_right){cur = cur->_parent;parent = parent->_parent;}_node = parent;}return *this;}
};// set->RBTree<K, K, SetKeyOfT> _t;
// map->RBTree<K, pair<K, V>, MapKeyOfT> _t;
template<class K, class T, class KeyOfT>
struct RBTree
{typedef RBTreeNode<T> Node;
public:// 同一个类模板,传的不同的参数实例化出的不同类型typedef __TreeIterator<T, T*, T&> iterator;typedef __TreeIterator<T, const T*, const T&> const_iterator;iterator begin(){Node* leftMin = _root;while (leftMin && leftMin->_left){leftMin = leftMin->_left;}return iterator(leftMin);}iterator end(){return iterator(nullptr);}const_iterator begin() const{Node* leftMin = _root;while (leftMin && leftMin->_left){leftMin = leftMin->_left;}return const_iterator(leftMin);}const_iterator end() const{return const_iterator(nullptr);}Node* Find(const K& key){Node* cur = _root;KeyOfT kot;while (cur){if (kot(cur->_data) < key){cur = cur->_right;}else if (kot(cur->_data) > key){cur = cur->_left;}else{return cur;}}return nullptr;}pair<iterator, bool> Insert(const T& data){if (_root == nullptr){_root = new Node(data);_root->_col = BLACK;return make_pair(iterator(_root), true);}Node* parent = nullptr;Node* cur = _root;KeyOfT kot;while (cur){if (kot(cur->_data) < kot(data)){parent = cur;cur = cur->_right;}else if (kot(cur->_data) > kot(data)){parent = cur;cur = cur->_left;}else{return make_pair(iterator(cur), false);}}cur = new Node(data);cur->_col = RED;Node* newnode = cur;if (kot(parent->_data) < kot(data)){parent->_right = cur;}else{parent->_left = cur;}cur->_parent = parent;while (parent && parent->_col == RED){Node* grandfather = parent->_parent;if (parent == grandfather->_left){Node* uncle = grandfather->_right;// u存在且为红if (uncle && uncle->_col == RED){// 变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;// 继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else // u不存在 或 存在且为黑{if (cur == parent->_left){// g// p// cRotateR(grandfather);parent->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}else{// g// p// cRotateL(parent);RotateR(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}else // parent == grandfather->_right{Node* uncle = grandfather->_left;// u存在且为红if (uncle && uncle->_col == RED){// 变色parent->_col = uncle->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;// 继续向上处理cur = grandfather;parent = cur->_parent;}else{if (cur == parent->_right){// g// p// cRotateL(grandfather);grandfather->_col = RED;parent->_col = BLACK;}else{// g// p// cRotateR(parent);RotateL(grandfather);cur->_col = BLACK;grandfather->_col = RED;}break;}}}_root->_col = BLACK;return make_pair(iterator(newnode), true);}void RotateL(Node* parent){++_rotateCount;Node* cur = parent->_right;Node* curleft = cur->_left;parent->_right = curleft;if (curleft){curleft->_parent = parent;}cur->_left = parent;Node* ppnode = parent->_parent;parent->_parent = cur;if (parent == _root){_root = cur;cur->_parent = nullptr;}else{if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = cur;}else{ppnode->_right = cur;}cur->_parent = ppnode;}}void RotateR(Node* parent){++_rotateCount;Node* cur = parent->_left;Node* curright = cur->_right;parent->_left = curright;if (curright)curright->_parent = parent;Node* ppnode = parent->_parent;cur->_right = parent;parent->_parent = cur;if (ppnode == nullptr){_root = cur;cur->_parent = nullptr;}else{if (ppnode->_left == parent){ppnode->_left = cur;}else{ppnode->_right = cur;}cur->_parent = ppnode;}}// 17:20继续bool CheckColour(Node* root, int blacknum, int benchmark){if (root == nullptr){if (blacknum != benchmark)return false;return true;}if (root->_col == BLACK){++blacknum;}if (root->_col == RED && root->_parent && root->_parent->_col == RED){cout << root->_kv.first << "出现连续红色节点" << endl;return false;}return CheckColour(root->_left, blacknum, benchmark)&& CheckColour(root->_right, blacknum, benchmark);}bool IsBalance(){return IsBalance(_root);}bool IsBalance(Node* root){if (root == nullptr)return true;if (root->_col != BLACK){return false;}// 基准值int benchmark = 0;Node* cur = _root;while (cur){if (cur->_col == BLACK)++benchmark;cur = cur->_left;}return CheckColour(root, 0, benchmark);}int Height(){return Height(_root);}int Height(Node* root){if (root == nullptr)return 0;int leftHeight = Height(root->_left);int rightHeight = Height(root->_right);return leftHeight > rightHeight ? leftHeight + 1 : rightHeight + 1;}private:Node* _root = nullptr;public:int _rotateCount = 0;
};
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一文理解扩散模型(生成式AI模型)(2)
第二期内容主要是扩散模型的架构,其中包括用于扩散模型的U-Net架构和用于扩散模型的transformer架构。(transformer架构非常重要) 扩散模型需要训练一个神经网络来学习加噪数据的分数函数,或者学习加在数据上的噪声(这对应上文所展示的扩散模型的两种训…...
【Java面试题】——this 和 super 的区别
🎁个人主页:User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏:【Java】内容概括 【前言】 在Java的世界里,this和 super是两个非常重要且容易混淆的关键字。无论是在日常…...
数据结构基础排序算法
选择排序 选择排序的基本思路:从待排序元素中选取最大(或最小)的一个元素加入到已完成排序的末尾。 #include <stdio.h>#define ARR_LEN(arr) (sizeof(arr) / sizeof(arr[0])) #define SWAP(arr, i, j ) { \ int tmp arr[i]; …...
数据结构中的高级排序算法
希尔排序 你可以将希尔排序理解成——先通过几次分组的、较小的组间插入排序将原数组变得有序,最后再进行一次序列基本有序的完整插入排序。 #include <stdio.h>#define ARR_LEN(arr) (sizeof(arr) / sizeof(arr[0]))void print_arr(int arr[], int len) {for…...
家庭宽带的内网穿透实践
家庭宽带的内网穿透实践 龙生龙,凤生凤,老鼠的儿子会打洞。我们今天来学习 “打洞” ! 背景 众所周知,当前运营商在IPv4环境下面,由于地址资源不够,启用了大内网策略。导致家庭宽带到路由器这一层都分配了…...
LabVIEW在电子电工教学中的应用
在电子电工教学领域,传统教学模式面临诸多挑战,如实验设备数量有限、实验过程存在安全隐患、教学内容更新滞后等。LabVIEW 作为一款功能强大的图形化编程软件,为解决这些问题提供了创新思路,在电子电工教学的多个关键环节发挥着重…...
算法每日刷题 Day6 5.14:leetcode数组1道题,用时30min,明天按灵茶山艾府题单开刷,感觉数组不应该单算
14. 977.有序数组的平方(简单,学习,双指针) 977. 有序数组的平方 - 力扣(LeetCode) 思想 法一: 1.平方赋值到另一个数组sort排序 法二: 1.寻找负数和非负数的分界线(学习代码如何写?),[0,neg]负数,[neg1…...
JS逆向实战四:某查查请求头逆向解密
声明:本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,不提供完整代码,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!…...
QT之QComboBox组件
欢迎来到 破晓的历程的 博客 ⛺️不负时光,不负己✈️ 文章目录 1.引言2.初见QComboBox3.核心功能和常用方法1. 添加和删除选项2. 获取和设置当前值3. 可编辑模式4. 数据绑定 4.信号与槽5.应用场景6.使用示例7.总结 1.引言 在记事本项目中,不同的编码设…...
数值积分知识
数值积分 对于增加插值节点序列: { x i } i 0 n \left\{x_i\right\}_{i0}^{n} {xi}i0n,由插值定理给出: f ( x ) ∑ i 0 n y i l i ( x ) f ( n 1 ) ( ξ ) ( n 1 ) ! ∏ i 0 n ( x − x i ) f(x)\sum_{i0}^{n}y_i l_i(x)\frac{f…...
代码随想录训练营第二十三天| 572.另一颗树的子树 104.二叉树的最大深度 559.N叉树的最大深度 111.二叉树的最小深度
572.另一颗树的子树: 状态:已做出 思路: 这道题目当时第一时间不是想到利用100.相同的树思路来解决,而是先想到了使用kmp,不过这个题目官方题解确实是有kmp解法的,我使用的暴力解法,kmp的大致思…...
力扣-105.从前序与中序遍历序列构造二叉树
题目描述 给定两个整数数组 preorder 和 inorder ,其中 preorder 是二叉树的先序遍历, inorder 是同一棵树的中序遍历,请构造二叉树并返回其根节点。 class Solution { public:TreeNode* buildTree(vector<int>& preorder, vecto…...
【Linux网络】————详解TCP三次握手四次挥手
作者主页: 作者主页 本篇博客专栏:Linux 创作时间 :2025年5月14日 一、TCP三次握手四次挥手介绍 TCP使用三次握手来进行建立连接,四次挥手来终止连接,为何连接还要这么麻烦呢,那是因为这样可以确保建立…...
LLM(大语言模型)部署加速方法——PagedAttention
一、vLLM 用于大模型并行推理加速 存在什么问题? vLLM 用于大模型并行推理加速,其中核心改进是PagedAttention算法,在 vLLM 中,我们发现 LLM 服务的性能受到内存的瓶颈。在自回归解码过程中,LLM 的所有输入标记都会生…...
附加:TCP如何保障数据传输
附加:TCP如何保障数据传输 LS-NET-012-TCP的交互过程详解 TCP 如何保障数据传输 TCP(Transmission Control Protocol,传输控制协议)是互联网核心协议之一,负责在IP网络上提供可靠的、面向连接的数据传输服务。它位于T…...
【python机器学习】Day 25 异常处理
知识点: 异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制 在即将进入深度学习专题学习前,我们最后差缺补漏,把一些常见且重要的知识点给他们补上,加深对代码和流程的理解。 借助ai写代码的时候&…...
idea springboot 配置文件 中文显示
这里一定要注意编码。如果使用的是中文,则有可能出现乱码, 请单击IDEA菜单栏中的“File→→Settings→Editor→File Encodings”命令, 然后将 Properties Files(*.properties)下的“Default encoding for properties files"设置为UTF-8,…...
day20-线性表(链表II)
一、调试器 1.1 gdb(调试器) 在程序指定位置停顿 1.1.1 一般调试 gcc直接编译生成的是发布版(Release) gcc -g //-g调式版本,(体积大,内部有源码)(DeBug&#…...
深入剖析某App视频详情逆向:聚焦sig3参数攻克
深入剖析某手App视频详情逆向:聚焦sig3参数攻克 一、引言 在当今互联网信息爆炸的时代,短视频平台如某手,已成为人们获取信息、娱乐消遣的重要渠道。对于技术爱好者和研究人员而言,深入探索其内部机制,特别是视频详情…...
数据结构与算法-双向链表专题
目录 一. 双向链表的结构 二.双向链表的使用 2.1 创建节点 2.2 初始化 2.3 打印 2.4 尾插 2.5 头插 2.6 尾删 2.7 头删 2.8 在指定位置pos之后插入数据 2.9 查找数据 2.10 删除pos位置的节点 2.11 销毁链表 一. 双向链表的结构 在List.h的头文件中对链表的结构进行创建 #prag…...
为什么要选择七彩喜数字康养平台?加盟后有何优势?
一.七彩喜数字康养平台 1.技术领先性 七彩喜依托“端-网-云-脑”四层技术架构,整合毫米波雷达、AI算法引擎、区块链等前沿技术,解决传统养老的隐私泄露、设备孤岛等痛点。 比如非接触式健康监测系统通过毫米波雷达实现跌倒检测准确率&#…...
vscode调试c/c++
1. 调试配置选择 调试 C 程序:选择 "Debug C Program"(调用 gcc 编译)。 调试 C 程序:选择 "Debug C Program"(调用 g 编译)。 2. 调试步骤 打开代码文件:确保当前编辑器…...
进阶数据结构: AVL树
嘿,各位技术潮人!好久不见甚是想念。生活就像一场奇妙冒险,而编程就是那把超酷的万能钥匙。此刻,阳光洒在键盘上,灵感在指尖跳跃,让我们抛开一切束缚,给平淡日子加点料,注入满满的pa…...
C# 调试技巧——日志记录,NuGet内断点
在C#中,Debug.WriteLine()、Trace.WriteLine() 和 Console.WriteLine() 都用于输出信息,但它们的用途和适用场景有显著区别。以下是它们的核心差异总结: Debug.WriteLine()主要适用于控制台程序,输出到控制台Trace.WriteLine() …...
模糊数学方法之模糊贴近度
模糊数学方法之模糊贴近度 一、概述 二、代码实现(内含注释) #程序文件ex14_3.py # 本段带代码主要是用于判断b是属于a中的哪个种类的 # 通过计算贴近度的形式来实现的 import numpy as np a np.array([[0.4,0.3,0.5,0.3],[0.3,0.3,0.4,0.4],[0.2,0.3…...