如何在C++中打乱STL指针列表？我在Player类上有指针的STLvector，我像std::random_shuffle(players.begin(),players.end());是否已经有不需要随机访问的洗牌列表算法，或者我需要将列表转换为vector=>洗牌=>返回列表？有没有更优雅的解决方案？ 最佳答案 随机洗牌算法将特定元素与随机选择的元素交换。重复遍历列表获取元素是非常低效的(即O(n^2)操作)。这就是为什么最好(更快)将列表复制到数组一次，进行随机洗牌并可能恢复列表的原因。那将是3*n遍历，仍然是O(n)。
我找不到一种在Shell脚本中使用omxplayer的方法，以随机的“Shuffle”顺序在文件夹中播放视频。我希望它可以循环浏览“播放列表”，但到目前为止，我只能找到一种在循环中按字母顺序播放所有文件夹的方法。我将下面的代码版本用于循环。#!/bin/sh#getridofthecursosowedon'tseeitwhenvideosarerunningsetterm-cursoroff#setherethepathtothedirectorycontainingyourvideosVIDEOPATH="/home/pi/Videos"#youcannormallyleavethisalo
我是Ai一开始我们内部AI老友热议ChatGPT的时候，大家首先思考的是，ChatGPT怎么和搜索技术结合起来，它能颠覆搜索吗？ 搜索是可追踪的，返回的每条结果都有记录，谈不上信息融合。ChatGPT是不可追踪的，长于信息融合：ChatGPT本质上不存在抄袭的可能性，它给你吐出来的每句话，都是自己消化之后的语言。可见，传统搜索与ChatGPT是两个完全不同的处理方式，各有优缺点。搜索是信息服务之王，无处不在，有自己的巨头（谷歌，还有中国的百度）和非常稳定的商业模式。自从Web1.0时代搜索崛起以来，搜索的形态和模式基本没有改变，二十多年了。其实，多年来一直不断有新技术和创业者企图挑战搜索，风险
我正在寻找一种有效的方法来选择对std::vector的每个元素的访问权以随机顺序，不重新洗牌或复制它们，即不使用std::random_shuffle并确保每个元素只被选择一次。我不想复制或重组a)T的每个实例可能是一个非常大的对象，并且b)对于我将对vector的元素执行的其他操作，它们更容易保持相同的顺序。此外，我真的不想走上不断挑选和拒绝重复的道路。很可能我会在vector中存储很多这样的大对象，效率是关键，因为我希望每秒多次调用这种随机选择方法。 最佳答案 创建一个与现有vector大小相同的vector，该vector使
是否有一种固有的或其他有效的方法将AVX寄存器的64位组件的高/低32位组件重新打包到SSE寄存器中？使用AVX2的解决方案是可以的。到目前为止，我正在使用以下代码，但分析器显示它在Ryzen1800X上运行缓慢://Globalconstantconst__m256igHigh32Permute=_mm256_set_epi32(0,0,0,0,7,5,3,1);//...//functioncode__m256ix=/*computedhere*/;const__m128ihigh32=_mm256_castsi256_si128(_mm256_permutevar8x32_epi
文章目录C/C++笔试练习选择部分（1）单链表插入节点（2）单链表删除操作（3）链表性质（4）链式栈（5）链式队列（6）二叉树的叶子结点（7）二叉排序树的性质（8）堆的特征（9）哈希表散列法（10）堆排序编程题day21洗牌MP3光标位置C/C++笔试练习选择部分（1）单链表插入节点 设一个有序的单链表中有n个结点，现要求插入一个新结点后使得单链表仍然保持有序，则该操作的时间复杂度（） A.O(log2n) B.O(1) C.O(n2) D.O(n) 答案：D 在有序单链表中插入一个新结点并保持有序，通常需要遍历链表找到合适的位置插入新结点。遍历链表的时间复杂度是O(n)，因为最
据我了解会有X+Y个复制操作，不对请指正谢谢 最佳答案 在最坏的情况下，每个reducer可能会从所有映射器中获取记录，假设它的键在所有可用的映射器中都存在。在最坏的情况下，这将为一个reducer提供X个副本。这将导致XY操作而不是X+Y。 关于sorting-在具有"X"个映射器和"Y"个缩减器的大型MapReduce作业中，排序/洗牌阶段将有多少个不同的复制操作，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverf
我试图找出在简单的hadoopwordcount示例中哪些步骤花费了多少时间。在此示例中，使用了3个映射和1个reducer，每个映射生成约7MB的随机数据。我有一个通过1Gb交换机连接的集群。当我查看作业详细信息时，意识到在所有maptask完成后改组需要大约7秒，这比传输这么小的数据的预期要多。这背后的原因可能是什么？谢谢 最佳答案 Hadoop使用心跳与节点通信。默认情况下，hadoop使用最小心跳间隔等于3秒。因此，hadoop会在两次心跳(大约6秒)内完成您的任务。更多详情:https://issues.apache.or
我是hadoop的初学者，当我运行hadoop作业时，我注意到进度日志显示映射80%减少25%。我对mapreduce的理解是映射器产生一堆中间值。在映射器产生输出之后，有中间对的洗牌/排序，这些值被发送以减少作业。谁能解释一下map/reduce如何并行工作。 最佳答案 必须将映射器的输出复制到适当的缩减器节点。这称为洗牌过程。这甚至可以在所有映射器完成之前就开始，因为决定将哪个键转到哪个缩减器仅取决于映射器的输出键。所以你看到的25%的进步是由于洗牌阶段。shuffle之后是sort阶段，然后是reduce阶段。除非所有映射器都
Hadoop执行map、shuffle/sort和reduce阶段。我想知道每个阶段的持续时间。我的意思是，他们需要多长时间？我搜索了很多文档，但找不到任何明确的解决方案。例如，我设置配置文件并启用分析器以使用Hadoop分析器。但是没有生成结果文件“java.hprof.txt”。此外，我不确定结果文件是否包含我想要的信息。你能帮帮我吗？ 最佳答案 跟踪工作进度的一种方法是查看Hadoop提供的WebUI。默认情况下，它位于http://server-adress:50030/jobtracker.jsp。您可以在其中找到有关任务
