空间复杂度
由于快速排序是递归的，需要借助一个递归工作栈来保存每一层递归调用的必要信息，其容量与递归调用的最大深度一致。最好情况是O(log2(n+1))；最坏情况是O(n)；平均情况是O(log2n)。
时间复杂度
快速排序的运行时间与划分是否对称有关。最坏的情况是划分为0和n-1，时间复杂度是O(n^2)。最好的情况是均分，时间复杂度是O(n*log2n)。平均情况与最好情况的运行时间很接近。
快速排序是内排序中平均性能最优的排序算法。
这里对快速排序的原理就不详细叙述了，这篇博客讲的非常好，点击打开链接。
代码实现
/**
* 源......
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说明：
本讲义分为三部分，较为详细的介绍了Android平台下图片显示，加载等操作的处理原则与办法，以供大家共同学习，转载请注明出处 “From 移动微技”。
前提与解释：
安卓平台作为一款移动端的应用操作平台，其内存容量是十分有限的，内存资源是十分珍贵的，是无法与传统的桌面平台相比的，因此，在安卓平台下同样的图片操作与处理都要十分谨慎，否则你的程序可以迅速地消耗可用内存的预算，最终由于OutOfMemory导致程序崩溃掉。以下有三个原因说明了我们为什么要谨慎：
（1）安卓平台下对应用可使用的系统资源都做......
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Spiral Matrix 又叫蛇形访问，通过每次循环访问一圈后，向里深入一层，关键是需要注意最后剩下一行或者一列的情况
class Solution {
public:
vector<int> spiralOrder(vector<vector<int> > &matrix) {
vector<int >ans;
if(matrix.size()==0)return ans;
int b1=0,b2=0,e2=matrix.size()-1,e1=matrix[0].size()-1;
while(b1<e1&&b2<e2){
for(int i=b1;i<e1;i++)//l to r
ans.push_back(matrix[b2][i]);
......
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http://www.csdn.net/article/2014-07-11/2820628-DNN
深度神经网络（Deep Neural Networks, 简称DNN）是近年来机器学习领域中的研究热点，产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习，导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分，腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。对微信语音识别应用，在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比，数十亿样本的训练......
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JAVA读取和写入文件时如果不指定字符集,那么都是采用操作系统默认的字符集.当我们在Windows平台上创建一个文件包含有中文,然后在Linux 平台下用JAVA读出来,那么很有可能会出现乱码.这是因为:在Windows中文版平台下,系统的默认字符集为GB18030,而且Linux的则为 UTF-8.如果我们不使用其它工具,一般来说,一个文件是用什么字符集写的,那么应该用同样的字符集才能不出错地读出来,当然字符集兼容的情况例外(跟乱码无关,不讨论).扯了这么多,无非就是想说读取文件和书写文件时都可以指定字符集可以解决乱码.
读文件:
InputStreamReade......
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在服务器后端我们需要定时执行一些程序就形成了计划任务，既crontab。下面我们来看下它的简单用法
[root@localhost ~]# crontab -e -u root
-e参数是编辑计划任务 ;
-u参数是指定用户;
然后会进入文本编辑状态，输入计划任务，计划任务的书写格式如下(计划任务精确只能到分钟):
● 0 */2 * * * /sbin/service httpd restart 意思是每两个小时重启一次apache
● 50 7 * * * /sbin/service sshd start 意思是每天7：50开启ssh服务
● 50 22 * * * /sbin/service sshd stop 意思是每天22：50关闭ssh服务
● 0 0 1,15 * * fsck......
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1.new、delete、malloc、free关系
delete会调用对象的析构函数,和new对应free只会释放内存，new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放内存。对于非内部数据类型的对象而言，光用maloc/free无法满足动态对象的要求。对象在创建的同时要自动执行构造函数，对象在消亡之前要自动执行析构函数。由于malloc/free是库函数而不是运算符，不在编译器控制权限之内，不能够把执行构造函数和析构函数的任务强加于malloc/free。因此C++语言需要一个能完成动态内存分......
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一、什么是网卡绑定及简单原理
网卡绑定也称作"网卡捆绑"，就是使用多块物理网卡虚拟成为一块网卡，以提供负载均衡或者冗余，增加带宽的作用。当一个网卡坏掉时，不会影响业务。这个聚合起来的设备看起来是一个单独的以太网接口设备，也就是这几块网卡具有相同的IP地址而并行链接聚合成一个逻辑链路工作。这种技术在Cisco等网络公司中，被称为Trunking和Etherchannel 技术，在Linux的2.4.x的内核中把这种技术称为bonding。
二、技术分类
1. 负载均衡
对于bonding的网络负载均衡是我们在文件服务器中常用到的，比如把三块......
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题目大意：实在是太难说明了，自己看pdf吧。。
思路：优先按照它说明的方法处理数组，然后为了让数列中尽可能多的出现小的数字，所以1是必须要出现的，这样才能使整个数列的排序后字典序最小。我们思考，如果2也能在这个数列中那就最好不过了，但是2有可能不在这个数列里，就是2在走了1就不可能走的地方的话，就不能走2了。所以从小到大枚举数字，如果当前数字能走，就输出，然后标记所有走了这个节点就不能走的节点。空间比较紧，5000*5000可以开int*2+bool*1，极限了。。
CODE：
#include <cstdio>
#include <algor......
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- 01月
- 09日
综合
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出现问题：
11-30 01:59:13.126: INFO/Kingdom(385): set status:STOP11-30 01:59:13.174: INFO/Kingdom(385): WINDOW_WIDTH:320 WINDOW_HEIGHT:29011-30 01:59:13.184: ERROR/dalvikvm-heap(385): 960000-byte external allocation too large for this process.11-30 01:59:13.194: ERROR/(385): VM won't let us allocate 960000 bytes11-30 01:59:13.206: DEBUG/skia(385): --- decoder->decode returned false11-30 01:59:13.215: DEBUG/AndroidRuntime(385): Shutting down VM11-30 01:59:13.215: WARN/dalvikvm(385): thr......
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Qemu uses softmmu to accelerate the process of finding the mapping between guest physical address and host virtual address and the mapping between guest I/O region and
qemu I/O emulation functions. In this article, I assume the guest page table size is 4K.
1. the two level guest physical page descriptor table
Qemu uses a two level guest physical page descriptor table to maintain the guest memory space and MMIO space. The table is pointed by l1_phys_map. Bits [31:22] is used to index first......
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