我们需要支持3种硬件平台-Windows(小端)和LinuxEmbedded(大端和小端)。我们的数据流取决于它使用的机器，数据需要分解成位域。我想写一个宏(如果可能的话)来抽象掉细节。在Linux上，我可以使用bswap_16/bswap_32/bswap_64进行LittleEndian转换。但是，我在我的VisualC++中找不到它。是否有适用于两种平台(Windows和Linux)的通用内置软件？如果没有，那么我可以在VisualC++中使用什么来进行字节交换(除了自己编写-希望内置一些机器优化)？谢谢。 最佳答案 在两个平
我们需要支持3种硬件平台-Windows(小端)和LinuxEmbedded(大端和小端)。我们的数据流取决于它使用的机器，数据需要分解成位域。我想写一个宏(如果可能的话)来抽象掉细节。在Linux上，我可以使用bswap_16/bswap_32/bswap_64进行LittleEndian转换。但是，我在我的VisualC++中找不到它。是否有适用于两种平台(Windows和Linux)的通用内置软件？如果没有，那么我可以在VisualC++中使用什么来进行字节交换(除了自己编写-希望内置一些机器优化)？谢谢。 最佳答案 在两个平
我正在尝试找出以下查询的Big-Oh性能:SELECT*FROMtable1INNERJOINtable2ONtable1.a=table2.bGROUPBYtable1.atable1.a是表的主键。table2.b上有一个非唯一索引。我的想法是，既然每个索引都可以在O(logn)中搜索，那么这个查询在O(logn*logm)中执行，其中n是表1中的行数，m是表1中的行数表2.如有任何意见，我们将不胜感激。 最佳答案 你的想法有点不对。可以在O(logn)中搜索索引以进行一次查找。您的查询可能会执行其中的“n”或“m”。让我假设查
我正在尝试找出以下查询的Big-Oh性能:SELECT*FROMtable1INNERJOINtable2ONtable1.a=table2.bGROUPBYtable1.atable1.a是表的主键。table2.b上有一个非唯一索引。我的想法是，既然每个索引都可以在O(logn)中搜索，那么这个查询在O(logn*logm)中执行，其中n是表1中的行数，m是表1中的行数表2.如有任何意见，我们将不胜感激。 最佳答案 你的想法有点不对。可以在O(logn)中搜索索引以进行一次查找。您的查询可能会执行其中的“n”或“m”。让我假设查
我正在阅读varargsheappollution而且我真的不明白varargs或不可具体化类型将如何对没有通用性的情况下不存在的问题负责。确实，我可以很容易地替换publicstaticvoidfaultyMethod(List...l){Object[]objectArray=l;//ValidobjectArray[0]=Arrays.asList(42);Strings=l[0].get(0);//ClassCastExceptionthrownhere}与publicstaticvoidfaultyMethod(String...l){Object[]objectArray=
我正在阅读varargsheappollution而且我真的不明白varargs或不可具体化类型将如何对没有通用性的情况下不存在的问题负责。确实，我可以很容易地替换publicstaticvoidfaultyMethod(List...l){Object[]objectArray=l;//ValidobjectArray[0]=Arrays.asList(42);Strings=l[0].get(0);//ClassCastExceptionthrownhere}与publicstaticvoidfaultyMethod(String...l){Object[]objectArray=
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前.PossibleDuplicate:PlainEnglishexplanationofBigO很多时候，当谈到算法的时间复杂度时，内存也会被考虑在内。我想知道big-O(1)、big-O(n)、big-O(n*n)内存是什么意思？它与时间复杂度有什么关系？ 最佳答案 正如xmoex所说:o(1)构成恒定的内存使用量。所以输入量是无关紧要的。o(n)构成线性内存使用。所以更多的输入意味着线性更多的内存。o(n*n)构成二次内存使用。所以更多的输入意味着更多的内存(平均x^2。在大多数情况下，这
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前.PossibleDuplicate:PlainEnglishexplanationofBigO很多时候，当谈到算法的时间复杂度时，内存也会被考虑在内。我想知道big-O(1)、big-O(n)、big-O(n*n)内存是什么意思？它与时间复杂度有什么关系？ 最佳答案 正如xmoex所说:o(1)构成恒定的内存使用量。所以输入量是无关紧要的。o(n)构成线性内存使用。所以更多的输入意味着线性更多的内存。o(n*n)构成二次内存使用。所以更多的输入意味着更多的内存(平均x^2。在大多数情况下，这
我想将两个矩阵相乘，但三重循环的复杂度为O(n3)。动态规划中是否有任何算法可以将两个复杂度为O(n)的矩阵相乘？好吧，我们不能比O(n2.81)更好编辑:但是有没有任何解决方案可以将结果近似到某个特定的数字。矩阵的列和行数我的意思是我们得到了O(n2.81)中最好的一个复杂的解决方案但完美的结果但是如果有任何解决方案即使是矩阵乘法的近似值，因为我们有阶乘近似的公式等等如果有你知道的，会帮助我的问候。 最佳答案 目前已知的最佳矩阵乘法算法是"Coppersmith-Winogradalgorithm"具有O(n2.38)复杂性，但不
我想将两个矩阵相乘，但三重循环的复杂度为O(n3)。动态规划中是否有任何算法可以将两个复杂度为O(n)的矩阵相乘？好吧，我们不能比O(n2.81)更好编辑:但是有没有任何解决方案可以将结果近似到某个特定的数字。矩阵的列和行数我的意思是我们得到了O(n2.81)中最好的一个复杂的解决方案但完美的结果但是如果有任何解决方案即使是矩阵乘法的近似值，因为我们有阶乘近似的公式等等如果有你知道的，会帮助我的问候。 最佳答案 目前已知的最佳矩阵乘法算法是"Coppersmith-Winogradalgorithm"具有O(n2.38)复杂性，但不
