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...访问请求被智能DNS定位到离他较近的缓存服务器。如果用户所请求的内容刚好在缓存里面,则直接把内容返还给用户;如果访问所需的内容没有被缓存,则缓存服务器向邻近的缓存服务器或直接向源站抓取内容,然后再返还给用户。 3.智能DNS CDN整个技术核心是智能DNS,它主要根据用户的来源,将其访问请求指向离用户比较近的缓存服务器,如把深圳电信的用户请求指向到深圳电信IDC机房中的缓存服务器。通过智能DNS解析,让用户访问同服务商下的服务器,消除国内南北网络互相访问慢的问题,达到加速作用。 4.客户端 客户端或称用户端即发起访问的普通用户,一般的访问方式是浏览器。 云漫网络自成立以来,旗下的TTCDN颠覆了以往传统CDN技术加速,又增添防御功能,让用户更加便捷安全的去访问网站,被攻击时也感受不到 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37928917/article/details/88640408。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-22 12:25:22
567
转载
ElasticSearch
...例如日期、数字或地理位置等。 在Elasticsearch中,我们可以使用value_match选项启用值匹配搜索。下面是一个使用值匹配搜索的例子: json GET /my_index/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "range": { "date_field": { "gte": "now-3d" } } }, { "match": { "string_field": "some text" } } ] } } } 在这个例子中,我们正在搜索名为“my_index”的索引中所有满足两个条件的文档:文档的“date字段”必须大于等于当前日期减去3天,并且文档的“string字段”必须包含“some text”。 四、总结 Elasticsearch不仅提供了基本的搜索功能,而且还提供了许多高级搜索功能。通过利用这些功能,我们可以更高效地搜索和管理我们的数据。 在未来的文章中,我们将继续探索更多的Elasticsearch功能,并提供更多的代码示例。感谢您的阅读,如果您有任何疑问或反馈,请随时告诉我。
2023-02-26 23:53:35
527
岁月如歌-t
Tomcat
...r等工具可以帮助我们定位内存泄漏的位置。 - 优化代码逻辑:确保及时释放不再使用的对象。 示例代码: java public class OptimizedMemoryExample { private static List list = new ArrayList<>(); public void optimizeMemoryUsage() { for (int i = 0; i < 1024 1024; i++) { byte[] b = new byte[1024]; list.add(b); } list.clear(); // 清空列表,释放内存 } } 这段代码在创建完数组后立即清空列表,释放了内存,避免了内存泄漏。 3.2 减少线程阻塞 减少线程阻塞的方法包括: - 异步处理:将耗时操作放在后台线程中执行。 - 设置超时时间:为网络请求、数据库查询等操作设置合理的超时时间。 示例代码: java public class AsyncProcessingExample { public void processAsync() throws InterruptedException { Thread thread = new Thread(() -> { try { Thread.sleep(5000); // 模拟耗时操作 System.out.println("Async task completed"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); thread.start(); // 主线程继续执行其他任务 } } 这段代码通过创建一个新的线程来执行耗时操作,主线程可以继续执行其他任务,从而减少了线程阻塞。 3.3 优化数据库查询 优化数据库查询的方法包括: - 使用索引:确保经常使用的字段上有索引。 - 优化SQL语句:避免使用SELECT ,只选择需要的列。 示例代码: sql CREATE INDEX idx_users_age ON users(age); -- 创建索引 SELECT id, name FROM users WHERE age > 20; -- 使用索引查询 这条SQL语句使用了索引,并且只选择了需要的列,从而提高了查询效率。 4. 结论 总之,解决Tomcat中的性能瓶颈需要从多个角度入手。内存泄漏、线程阻塞和数据库查询效率低下都是常见的问题。要想让系统跑得飞快,咱们就得动动手,好好捯饬一下代码。比如理顺逻辑,用上异步操作,再把那些SQL语句打磨得漂漂亮亮的。这样子一来,系统性能蹭蹭上涨,用起来也更顺畅了。希望这篇文章对你有所帮助,如果你还有其他好的解决方案,欢迎留言分享! 加油,我们一起让Tomcat跑得更快更稳!
2025-01-07 16:14:31
34
草原牧歌
Golang
...序以及它们在内存中的位置(即调用栈)。在Golang中,通过将底层错误使用 %w 包裹并返回,可以保留错误发生的堆栈跟踪信息,这对于调试和定位问题源头非常有用。 panic与recover , 在Golang中,panic是一种强烈的异常处理机制,当函数遇到无法恢复的严重错误时,可触发panic以立即停止当前 goroutine 的执行,并开始执行defer语句。而recover则是用来捕获由panic引发的程序崩溃,并尝试让程序恢复正常运行状态的函数。在文章中虽然未直接提到这两个名词,但它们代表了Golang中另一种处理异常情况的方式,相比于返回错误,panic/recover更适用于处理程序运行中的严重故障场景。
2024-01-14 21:04:26
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笑傲江湖
Apache Solr
...还要能理解和响应地理位置相关的查询。Apache Solr,这可是一款超级给力的全文搜索引擎神器,它牛就牛在扩展性和灵活性上,轻轻松松就把地理搜索功能给实现了。这样一来,开发者们就能随心所欲地定制出专属于自己的地理位置索引和检索服务,就像给自己家的地图装上了精准定位器一样方便。本篇文章将带你深入了解Solr如何在地理空间上施展它的魔力。 2. Apache Solr基础 Solr的核心在于它的强大查询解析能力,特别是利用Lucene的底层技术。它是一个基于Java的框架,允许我们扩展和优化搜索性能。首先,让我们看看如何在Solr中设置一个基本的地理搜索环境: java // 创建一个SolrServer实例 SolrServer server = new HttpSolrServer("http://localhost:8983/solr/mycore"); // 定义一个包含地理位置字段的Document对象 Document doc = new Document(); doc.addField("location", "40.7128,-74.0060"); // 纽约市坐标 3. 地理坐标编码 地理搜索的关键在于正确地编码和存储经纬度。Solr这家伙可灵活了,它能支持好几种地理编码格式,比如那个GeoJSON啦,还有WKT(别名Well-Known Text),这些它都玩得转。例如,我们可以使用Solr Spatial Component(SPT)来处理这些数据: java // 在schema.xml中添加地理位置字段 // 在添加文档时,使用GeoTools或类似库进行坐标编码 Coordinate coord = new Coordinate(40.7128, -74.0060); Point point = new Point(coord); String encodedLocation = SpatialUtil.encodePoint(point, "4326"); // WGS84坐标系 doc.addField("location", encodedLocation); 4. 地理范围查询(BoundingBox) Solr的Spatial Query模块允许我们执行基于地理位置的范围查询。例如,查找所有在纽约市方圆10公里内的文档: java // 构造一个查询参数 SolrQuery query = new SolrQuery(":"); query.setParam("fl", ",_geo_distance"); // 返回地理位置距离信息 query.setParam("q", "geodist(location,40.7128,-74.0060,10km)"); server.query(query); 5. 地理聚合(Geohash或Quadtree) Solr还支持地理空间聚合,如将文档分组到特定的地理区域(如GeoHash或Quadtree)。这有助于区域划分和统计分析: java // 使用Geohash进行区域划分 query.setParam("geohash", "radius(40.7128,-74.0060,10km)"); List geohashes = server.query(query).get("geohash"); 6. 神经网络搜索与地理距离排序 Solr 8.x及以上版本引入了神经网络搜索功能,允许使用深度学习模型优化地理位置相关查询。虽然具体实现依赖于Sease项目,但大致思路是将用户输入转换为潜在的地理坐标,然后进行精确匹配: java // 假设有一个预训练模型 NeuralSearchService neuralService = ...; double[] neuralCoordinates = neuralService.transform("New York City"); query.setParam("nn", "location:" + Arrays.toString(neuralCoordinates)); 7. 结论与展望 Apache Solr的地理搜索功能使得地理位置信息的索引和检索变得易如反掌。开发者们可以灵活运用各种Solr组件和拓展功能,像搭积木一样拼接出适应于五花八门场景的智能搜索引擎,让搜索变得更聪明、更给力。不过呢,随着科技的不断进步,Solr这个家伙肯定还会持续进化升级,没准儿哪天它就给我们带来更牛掰的功能,比如实时地理定位分析啊、预测功能啥的。这可绝对能让我们的搜索体验蹭蹭往上涨,变得越来越溜! 记住,Solr的强大之处在于它的可扩展性和社区支持,因此在实际应用中,持续学习和探索新特性是保持竞争力的关键。现在,你已经掌握了Solr地理搜索的基本原理,剩下的就是去实践中发现更多的可能性吧!
2024-03-06 11:31:08
405
红尘漫步-t
MemCache
...变化时,尽可能少地重定位已存储的数据。具体来说,一致性哈希将数据请求映射到一个虚拟环上,每个节点对应环上的一个位置,这样就可以平衡地分配数据,并且新加入或移除节点时只需重新映射部分数据,而不是全部。 负载均衡 , 负载均衡是指在网络服务环境中,将工作任务或网络流量合理地分发给多个计算资源(如服务器),以防止单个资源过载并优化整体系统性能和响应时间。在Memcached集群中,负载均衡主要通过一致性哈希算法实现,使得不同服务器节点能够公平地处理来自客户端的缓存请求,提高系统的可用性和扩展性。
2024-02-28 11:08:19
89
彩虹之上-t
MemCache
...探一样细致观察、精准定位问题所在,然后采取针对性的优化措施。每一个技术难题,对我们来说,都是在打造那个既快又稳的系统的旅程中的一次实实在在的锻炼和成长机会,就像升级打怪一样,让我们不断强大。要真正玩转这个超牛的缓存神器Memcached,让它为咱们的应用程序提供更稳、更快的服务,就得先彻底搞明白它的运行机制和可能遇到的各种潜在问题。只有这样,才能称得上是真正把Memcached给“驯服”了,让其在提升应用性能的道路上发挥出最大的能量。
2023-03-25 19:11:18
122
柳暗花明又一村
Impala
...已被删除或移动到其他位置 - 表不在当前工作目录中 2. 常见原因 2.1 拼写错误 这是最常见的原因之一。如果你在查询的时候,不小心把表名输错了,那Impala就找不着北了,它会给你抛出一个“InvalidTableIdOrNameInDatabaseException”异常。简单来说,就是它发现你指的这个表根本不存在,所以闹了个小脾气,用这个异常告诉你:喂,老兄,你提供的表名我找不到啊! sql -- 错误的示例: SELECT FROM my_table; 在这个例子中,“my_table”就是拼写错误的表名。正确的应该是"My Table"。 2.2 表名不正确 有时候,我们可能会混淆数据库的表名。即使你记得你的表名是正确的,但是可能在某个地方被错误地改写了。 sql -- 错误的示例: SELECT FROM "my_table"; 在这个例子中,我们在表名前添加了一个多余的双引号。这样,Impala就会认为这是一个字符串,而不是一个表名。 2.3 表已被删除或移动到其他位置 如果一个表已经被删除或者被移动到了其他位置,那么你就不能再通过原来的方式来访问它。 sql -- 错误的示例: DROP TABLE my_table; 在这个例子中,我们删除了名为“my_table”的表。然后,假如我们还坚持用这个表名去查找它的话,数据库就会闹脾气,给我们抛出一个“InvalidTableIdOrNameInDatabaseException”异常,就像在说:“嘿,你找的这个表名我压根不认识,给咱整迷糊了!” 2.4 表不在当前工作目录中 如果你在一个特定的工作目录下创建了一个表,但是当你尝试在这个目录之外的地方访问这个表时,就会出现这个问题。 sql -- 错误的示例: CREATE DATABASE db; USE db; CREATE TABLE my_table AS SELECT FROM big_data; -- 然后尝试在这个目录外访问这个表: SELECT FROM db.my_table; 在这个例子中,我们首先在数据库db中创建了一个名为my_table的表。然后,我们在同一个数据库中执行了一个查询。当你试图在不同的数据库里查找这个表格的时候,系统就会给你抛出一个“无效表格ID或名称”的异常,这个异常叫做InvalidTableIdOrNameInDatabaseException。就跟你在图书馆找书,却报了个“书名或书架号不存在”的错误一样,让你一时摸不着头脑。 3. 解决方案 根据上面的分析,我们可以得到以下几个可能的解决方案: 3.1 检查表名拼写 确保你在查询语句中输入的表名是正确的。你可以检查一下你的表名是否一致,特别是大小写和空格方面。 3.2 校对表名 仔细检查你的表名,确保没有拼写错误。同时,也要注意是否有错误的位置或者标点符号。 3.3 恢复已删除的表 如果你发现一个表被意外地删除了,你可以尝试恢复它。这通常需要管理员的帮助。 3.4 重新加载数据 如果你的表已被移动到其他位置,你需要重新加载数据。这通常涉及到更改你的查询语句或者配置文件。 3.5 改变工作目录 如果你的表不在当前工作目录中,你需要改变你的工作目录。这可以通过use命令完成。 总的来说,解决InvalidTableIdOrNameInDatabaseException的关键在于找出问题的根本原因。一旦你知道了问题所在,就可以采取相应的措施来解决问题。
2023-02-28 22:48:36
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海阔天空-t
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...结构体的最后一个成员位置声明一个长度未知的数组。实际上,编译器并不会为这个数组分配固定的内存空间,而是在动态分配结构体时,根据需要额外申请数组所需的内存,并使其与结构体主体部分保持连续存储。这样设计的优势在于可以构建动态大小的数据包或缓冲区,有效避免定长数组带来的内存冗余和越界问题,同时简化内存管理,减少内存碎片。 C99标准 , C99标准是C语言编程语言于1999年发布的最新标准,它是ANSI C(C89)标准的扩展和改进版本。该标准引入了许多新的特性以增强C语言的功能和实用性,其中包括但不限于复杂类型、变量长度数组、混合声明、内联函数以及本文提到的柔性数组成员等。C99标准旨在提升代码可读性、提高程序性能,并适应现代软件开发的需求。 内存碎片 , 内存碎片是指计算机系统在分配和回收内存时,由于各种原因导致的无法被利用的小块连续内存区域。在连续分配内存的系统中,频繁地进行小块内存分配和释放操作容易产生内存碎片,这些碎片虽然总量可能足够大,但由于它们不连续,所以无法分配给较大的内存请求使用,从而降低了内存利用率。在文章中,通过使用柔性数组,可以在一定程度上减少内存碎片的产生,因为可以一次性为结构体及其内部动态大小的数组分配连续的内存空间。
2023-01-21 13:56:11
501
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Cassandra
...键是用于决定数据存储位置的关键属性。它用于将数据分散到集群的不同节点上,形成数据分区。对于时间序列数据,文章建议使用时间戳的一部分(例如年、月、日、小时)作为分区键的一部分,这样可以确保同一时间段的数据存储在一起,便于高效查询和管理。 排序列簇(Clustering Column) , 在Cassandra表结构设计中,排序列簇是一个特殊的列类型,它定义了在同一分区键下的数据行如何进行排序。在处理时间序列数据时,通常会将时间戳设置为排序列簇,并通过CLUSTERING ORDER BY子句指定其排序方式(如降序排列)。这样,最新数据就能被快速定位并获取,提高了查询效率。
2023-12-04 23:59:13
769
百转千回
Linux
...型数据库,它不依赖于固定的表结构和SQL查询语言,更适合处理大规模、半结构化或非结构化的数据。在文章中,MongoDB即为一款流行的NoSQL数据库系统,其设计目标是提供高性能、易扩展以及灵活的数据模型,以适应现代Web应用和服务的需求。 物理备份 , 物理备份是指直接复制数据库相关的所有文件到其他存储位置的过程,这些文件通常包含了数据库的所有数据和元数据信息。在Linux环境下对MongoDB进行物理备份时,用户会通过命令行工具复制MongoDB数据存储路径下的所有文件至备份目录,从而实现整个数据库在某一时间点的完整状态备份。 逻辑备份 , 逻辑备份则是将数据库中的数据按照特定格式导出成一系列可以理解的文件(如JSON或bson格式),这些文件能够反映出数据库的内容,但不包含底层存储的具体实现细节。在本文中,mongodump工具被用来执行MongoDB的逻辑备份,它可以读取数据库的内容并生成可导入回MongoDB实例的bson文件集合,便于迁移、归档或者恢复数据。 MongoDB Atlas , MongoDB Atlas 是MongoDB官方提供的完全托管型云数据库服务,用户无需关注底层基础设施管理,即可享受到自动化的集群部署、监控、备份与恢复等高级功能。在文中提到,MongoDB Atlas内置了自动备份功能,允许用户自定义备份策略,系统会按照设定的时间周期自动完成数据库的备份任务,极大地简化了数据库管理和维护工作。
2023-06-14 17:58:12
452
寂静森林_
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...统是通过inode来定位和管理文件的。 i节点 , 同inode,是Linux文件系统的核心组成部分,用来记录文件的具体信息,不包括文件名,但包含了文件大小、创建时间、修改时间、访问权限以及其他与文件内容存储位置相关的数据。当使用ls -i命令时,会显示文件或目录对应的i节点编号。 递归创建目录 , 在Linux系统中,\ 递归创建目录\ 是指通过mkdir命令结合-p选项一次性创建多级嵌套目录的过程。例如,执行命令mkdir -p test/test1/test2,系统将自动创建test目录(如果不存在的话),然后在其下创建test1子目录,并继续在test1目录下创建test2子目录,无需逐层手动创建。 隐藏文件 , 在Linux系统中,隐藏文件是指文件名以点(.)开头的文件或目录,默认情况下,使用ls命令不会列出这些隐藏文件。为了查看隐藏文件,需要使用ls -a命令。隐藏文件通常用于存放配置文件或其他不应轻易被用户修改的重要系统文件。 DevOps理念 , DevOps是一种强调开发人员和运维人员之间紧密协作的文化、运动或实践,旨在通过自动化工具链实现软件交付和基础设施变更过程中的高效协同工作。在本文语境中,提及DevOps理念普及意味着越来越多的Linux系统管理和运维任务要求具备快速响应变化的能力,并能通过脚本自动化处理文件等日常运维工作,提升工作效率。
2023-06-16 19:29:49
511
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SpringBoot
...并进入你要存放项目的位置。然后,输入以下命令来创建一个新的SpringBoot项目: bash mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=springboot-mongoapp -DarchetypeArtifactId= spring-boot-starter-parent -DinteractiveMode=false 这行命令的意思是使用Maven的archetype功能来生成一个新的SpringBoot项目,该项目的组ID为com.example, artifactID为springboot-mongoapp,父依赖为spring-boot-starter-parent。这个命令会自动为你创建好所有的项目文件和目录结构,包括pom.xml和src/main/java/com/example/springbootmongoapp等文件。 4. 配置SpringBoot和MongoDB 在创建好项目之后,我们需要进行一些配置工作。首先,我们需要在pom.xml文件中添加SpringDataMongoDB的依赖: xml org.springframework.boot spring-boot-starter-data-mongodb 这行代码的意思是我们需要使用SpringDataMongoDB来处理MongoDB的相关操作。然后,我们需要在application.properties文件中添加MongoDB的连接信息: properties spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/mydb 这行代码的意思是我们的MongoDB服务器位于本地主机的27017端口上,且数据库名为mydb。 5. 使用MongoTemplate操作MongoDB 在配置完成后,我们就可以开始使用MongoTemplate来操作MongoDB了。MongoTemplate是SpringDataMongoDB提供的一个类,它可以帮助我们执行各种数据库操作。下面是一些基本的操作示例: java @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; public void insert(String collectionName, String id, Object entity) { mongoTemplate.insert(entity, collectionName); } public List find(String collectionName, Query query) { return mongoTemplate.find(query, Object.class, collectionName); } 6. 使用Repository操作MongoDB 除了MongoTemplate之外,SpringDataMongoDB还提供了Repository接口,它可以帮助我们更加方便地进行数据库操作。我们完全可以把这个接口“继承”下来,然后自己动手编写几个核心的方法,就像是插入数据、查找信息、更新记录、删除项目这些基本操作,让它们各司其职,活跃在我们的程序里。下面是一个简单的示例: java @Repository public interface UserRepository extends MongoRepository { User findByUsername(String username); void deleteByUsername(String username); default void save(User user) { if (user.getId() == null) { user.setId(UUID.randomUUID().toString()); } super.save(user); } @Query(value = "{'username':?0}") List findByUsername(String username); } 7. 总结 总的来说,SpringBoot与MongoDB的集成是非常简单和便捷的。只需要几步简单的配置,我们就可以使用SpringBoot的强大功能来操作MongoDB。而且你知道吗,SpringDataMongoDB这家伙还藏着不少好东西嘞,像数据映射、查询、聚合这些高级功能,全都是它的拿手好戏。这样一来,我们开发应用程序就能又快又高效,简直像是插上了小翅膀一样飞速前进!所以,如果你正在琢磨着用NoSQL数据库来搭建你的数据存储方案,那我真心实意地拍胸脯推荐你试试SpringBoot配上MongoDB这个黄金组合,准保不会让你失望!
2023-04-09 13:34:32
76
岁月如歌-t
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...上面 装饰物的方向是固定的,所以手环不能翻转。需要在经过亮度改造和旋转之后,使得两个手环的差异值最小。在将两个手环旋转且装饰物对齐了之后,从对齐的某个位置开始逆时针方向对装饰物编号 1,2,…,n,其中 n 为每个手环的装饰物个数,第 1 个手环的 i 号位置装饰物亮度为 xi,第 2 个手 环的 i 号位置装饰物亮度为 yi,两个手环之间的差异值为(参见输入输出样例和样例解释): ∑ni=1(xi−yi)2∑i=1n(xi−yi)2 麻烦你帮他计算一下,进行调整(亮度改造和旋转),使得两个手环之间的差异值最小, 这个最小值是多少呢? Input 输入数据的第一行有两个数n, m,代表每条手环的装饰物的数量为n,每个装饰物的初始 亮度小于等于m。 接下来两行,每行各有n个数,分别代表第一条手环和第二条手环上从某个位置开始逆时 针方向上各装饰物的亮度。 1≤n≤50000, 1≤m≤100, 1≤ai≤m Output 输出一个数,表示两个手环能产生的最小差异值。 注意在将手环改造之后,装饰物的亮度 可以大于 m。 不妨设第一个手环为S,第二个手环为T,则题意变为求∑(Si−Ti+k+C)2∑(Si−Ti+k+C)2 的最小值 我们将上式展开,可以得到 ∑(S2i+T2i+k+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k)∑(Si2+Ti+k2+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k) 进一步得到 ∑S2i+∑T2i+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k∑Si2+∑Ti2+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k 先抛开CC 不看,我们发现只有∑SiTi+k ∑ S i T i + k 不是常数 如何求∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值呢?标准套路:将T数组反转,求出S与T的卷积,不难发现,∑SiTi+k∑SiTi+k 对应每一个k的取值,都是卷积中两个相差n次的项的系数之和,这里可以用FFT,将复杂度降到O(nlogn)。 求完∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值后,我们发现只有关于C的二次项与一次项,直接用二次函数求最值的方法即可,注意C只能为整数。 /Problem: 4827User: P1atformLanguage: C++Result: AcceptedTime:592 msMemory:9108 kb/include<cstdio>include<algorithm>include<cstring>include<iostream>include<cmath>define N 200000define INF 1000000000define pi acos(-1.0)using namespace std;typedef long long ll;ll n,m,M,p=0ll,q=0ll,z=0ll,ans=INF,r[N+50],x,l;struct com{double x,y;inline com operator +(com b){com ret;ret.x=x+b.x,ret.y=y+b.y;return ret;}inline com operator -(com b){com ret;ret.x=x-b.x,ret.y=y-b.y;return ret;}inline com operator (com b){com ret;ret.x=xb.x-yb.y,ret.y=xb.y+yb.x;return ret;} }s[N+50],t[N+50]; template<class _T> inline void read(_T &x){x=0;char ch=getchar();int f=0;while (!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=1;ch=getchar();}while (isdigit(ch)) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0',ch=getchar();if (f) x=-x; } inline void fft(com a[],int k){for (int i=1;i<n;i++) if (i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);for (int i=1;i<n;i<<=1){com w,wn,X,Y;wn.x=cos(pi/i),wn.y=ksin(pi/i);for (int j=0;j<n;j+=(i<<1)){w.x=1,w.y=0;for (int _=0;_<i;_++,w=wwn){X=a[j+_],Y=wa[j+_+i];a[j+_]=X+Y,a[j+_+i]=X-Y;} } }if (k==-1) for (int i=0;i<n;i++) a[i].x/=n;}int main(){read(n),n--,read(M),memset(s,0,sizeof(s)),memset(t,0,sizeof(t));for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q+=x,s[i].x=x;for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q-=x,t[n-i].x=x;for (m=2n,n=1;n<=m;n<<=1) l++;for (int i=1;i<n;i++) r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));fft(s,1),fft(t,1);for (int i=0;i<=n;i++) s[i]=s[i]t[i];fft(s,-1),n=m/2,z=(ll)(s[n].x+0.5);for (int i=1;i<=n;i++) z=max(z,(ll)(s[i-1].x+0.5)+(ll)(s[i+n].x+0.5));for (int i=-M;i<=M;i++) ans=min(ans,p-2z+i((n+1)i+2q));printf("%lld\n",ans);} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/P1atform/article/details/79324409。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
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PostgreSQL
...户根据自己的需求快速定位到所需信息。比如说,在新闻网站上,大家通常都想第一时间看到最新的新闻动态,或者是想找那些大家都爱看的热门文章,点开看看究竟多火。这样一来,我们就能按照用户的喜好来调整数据的排列顺序,让用户看着更舒心,自然也就更满意啦! 2. PostgreSQL中的分页与排序 既然了解了为什么我们需要这些功能,那么现在让我们来看看如何在PostgreSQL中实现它们吧! 2.1 分页的基本概念 在SQL中,分页通常涉及到两个关键参数:OFFSET 和 LIMIT。OFFSET用于指定从结果集的哪个位置开始返回数据,而LIMIT则限制了返回的数据条目数量。例如,如果你想从第5条记录开始获取10条数据,你可以这样写: sql SELECT FROM your_table_name ORDER BY some_column OFFSET 5 LIMIT 10; 这里,ORDER BY some_column是可选的,但强烈建议你总是为查询加上一个排序条件,因为没有明确的排序规则时,返回的数据可能会出现不一致的情况。 2.2 实战演练:分页查询实例 假设你有一个名为products的表,里面存储了各种产品的信息,你想实现一个分页功能来展示这些产品。首先,你得搞清楚用户现在要看的是哪一页(就是每页显示多少条记录),然后用这个信息算出正确的OFFSET值。这样子才能让用户的请求对上数据库里的数据。 sql -- 假设每页显示10条记录 WITH page AS ( SELECT product_id, name, price, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_number FROM products ) SELECT FROM page WHERE row_number BETWEEN (page_number - 1) items_per_page + 1 AND page_number items_per_page; 这里的page_number和items_per_page是根据前端传入的参数动态计算出来的。这样,无论用户请求的是第几页,你都可以正确地返回对应的数据。 2.3 排序的魅力 排序同样重要。通过在查询中添加ORDER BY子句,我们可以控制数据的输出顺序。比如,如果你想按价格降序排列产品列表,可以这样写: sql SELECT FROM products ORDER BY price DESC; 或者,如果你想让用户能够自由选择排序方式,可以在应用层接收用户的输入,并相应地调整SQL语句中的排序条件。 3. 结合分页与排序 实战案例 接下来,让我们将分页和排序结合起来,看看实际效果。咱们有个卖东西的网站,得弄个页面能让大伙儿按不同的标准(比如说价格高低、卖得快不快这些)来排产品。这样大家找东西就方便多了。 sql WITH sorted_products AS ( SELECT FROM products ORDER BY CASE WHEN :sort_by = 'price' THEN price END ASC, CASE WHEN :sort_by = 'sales' THEN sales END DESC ) SELECT FROM sorted_products LIMIT :items_per_page OFFSET (:page_number - 1) :items_per_page; 在这个例子中,:sort_by、:items_per_page和:page_number都是从用户输入或配置文件中获取的变量。这种方式使得我们的查询更加灵活,能够适应不同的业务场景。 4. 总结与反思 通过这篇文章,我们探索了如何在PostgreSQL中有效地实现数据的分页和排序功能。别看这些技术好像挺简单,其实它们对提升用户体验和让系统跑得更顺畅可重要着呢!当然啦,随着项目的不断推进,你可能会碰到更多棘手的问题,比如说要应对大量的同时访问,还得绞尽脑汁优化查询速度啥的。不过别担心,掌握了基础之后,一切都会变得容易起来。 希望这篇技术分享对你有所帮助,也欢迎你在评论区分享你的想法和经验。让我们一起进步,共同成长! --- 这就是我关于“如何在数据库中实现数据的分页和排序功能?”的全部内容啦!如果你对PostgreSQL或者其他数据库技术有任何疑问或见解,记得留言哦。编程路上,我们一起加油!
2024-10-17 16:29:27
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晚秋落叶
SeaTunnel
...方法的顺序、函数调用位置以及相关变量信息等。在调试SeaTunnel出现的未知异常时,查看堆栈跟踪是定位问题源头的关键步骤之一,有助于开发者了解错误发生的详细上下文环境。
2023-09-12 21:14:29
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海阔天空
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...eue 中找到合适的位置(安排 when 小到大排列),并将消息插入到 MessageQueue 中;这样, MessageQueue 就是一个按照消息时间排列的一个链表结构 为什么 Handler 会报内存泄漏? 因为是内部类持有外部类的对象, sendMessage 的时候会调用到 Handler 的 enqueueMessage 方法,msg.target = this; Message 会持有 handler,而 handler 持有调用 handler 的对象,所以 gc 不能回收 Binder 篇 Binder 的定向制导,如何找到目标 Binder,唤起进程或者线程呢? Binder 实体服务其实有两种: 一是通过 addService 注册到 ServiceManager 中的服务,比如 ActivityManagerService、PackageManagerService、PowerManagerService 等,一般都是系统服务; 还有一种是通过 bindService 拉起的一些服务,一般是开发者自己实现的服务 这里先看通过 addService 添加的被 ServiceManager 所管理的服务 ServiceManager 是比较特殊的服务,所有应用都能直接使用,因为 ServiceManager 对于 Client 端来说 Handle 句柄是固定的,都是 0,所以 ServiceManager 服务并不需要查询,可以直接使用 Binder 为什么会有两棵 binder_ref 红黑树? Binder_proc 中存在两棵 binder_ref 红黑树,其实两棵红黑树中的节点是复用的,只是查询方式不同,一个通过 Handle 句柄,一个通过 node 节点查找 refs_by_node 红黑树主要是为了 Binder驱动往用户空间写数据所使用的,而 refs_by_desc 是用户空间向 Binder 驱动写数据使用的,只是方向问题 比如在服务 addService 的时候,binder 驱动会在在 ServiceManager 进程的 binder_proc 中查找 binder_ref 结构体 Binder 是如何做到一次拷贝的 用户空间的虚拟内存地址是映射到物理内存中的 对虚拟内存的读写实际上是对物理内存的读写,这个过程就是内存映射 这个内存映射过程是通过系统调用 mmap() 来实现的 Binder借助了内存映射的方法,在内核空间和接收方用户空间的数据缓存区之间做了一层内存映射,就相当于直接拷贝到了接收方用户空间的数据缓存区,从而减少了一次数据拷贝 Binder机制是如何跨进程的 在内核空间创建一块接收缓存区, 实现地址映射:将内核缓存区、接收进程用户空间映射到同一接收缓存区 发送进程通过系统调用(copy_from_user)将数据发送到内核缓存区;由于内核缓存区和接收进程用户空间存在映射关系,故相当于也发送了接收进程的用户空间,实现了跨进程通信 就举例这么多了,面试题也不是几个就能全部覆盖的,毕竟面试官不是吃素的,他会换着花样问你;有想跳槽拿高薪的 Android 开发的朋友,我这里分享一份 Handler、Binder 精选面试 PDF 文档;私信发送 “面试” 直达获取;想拿高薪的人很多,就看你肯不肯努力了 面试题 PDF 文档内容展示: Handler 机制之 Thread Handler 机制之 ThreadLocal Handler 机制之 SystemClock 类 Handler 机制之 Looper 与 Handler 简介 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framewor k层 C++ 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 之 Framework 层 Java 篇 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 的补充 Android 跨进程通信 IPC 之 Binder 总结 小伙伴们如果有需要以上这些资料:私信发送 “面试” 直达获取,承诺100%免费! 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_62167422/article/details/127129133。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-15 10:35:50
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Dubbo
...指定了日志输出的目标位置,那么就会出现以下错误: 2022-03-08 15:29:54,742 ERROR [main] org.apache.log4j.ConsoleAppender - Error initializing ConsoleAppender appenders named [STDOUT] org.apache.log4j.AppenderSkeleton$InvalidAppenderException: No such appender 'STDOUT' in category [com.example.demo]. at org.apache.log4j.Category.forcedLog(Category.java:393) at org.apache.log4j.Category.access$100(Category.java:67) at org.apache.log4j.Category$AppenderAttachedObject.append(Category.java:839) at org.apache.log4j.AppenderSkeleton.doAppend(AppenderSkeleton.java:248) at org.apache.log4j.helpers.AppenderAttachableImpl.appendLoopOnAppenders(AppenderAttachableImpl.java:51) at org.apache.log4j.Category.callAppenders(Category.java:206) at org.apache.log4j.Category.debug(Category.java:267) at org.apache.log4j.Category.info(Category.java:294) at org.apache.log4j.Logger.info(Logger.java:465) at com.example.demo.DemoApplication.main(DemoApplication.java:16) 可以看出,由于日志配置文件中的配置错误,所以无法将日志输出到指定的位置,从而导致了这个错误。 五、总结 通过以上分析,我们可以看出,环境配置问题和日志配置错误都是非常严重的问题,如果不及时处理,就会导致Dubbo无法正常运行,从而影响我们的工作。所以呢,咱们得好好学习、掌握这些知识点,这样一来,在实际工作中碰到问题时,就能更有效率地避开陷阱,解决麻烦了。同时,我们也应该养成良好的编程习惯,比如定期检查环境变量和日志配置文件,确保它们的正确性。
2023-06-21 10:00:14
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春暖花开-t
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...大图标覆盖在图片显眼位置,意味着啵啵想让用户知道声音才是这个应用的主要元素,图片是作为背景图的辅助元素出现的。另外,在背景图右边有表示喜欢和评论的按钮。 主界面下方中心有十分突出显眼的声音按钮,点击后首先进入录音界面。 录音完成后,应用立刻列出表示声音滤镜的各种可爱图标。选择了某种滤镜效果后,声音生成完毕。进入发布界面,此时可以选择是否添加图片。可选择把信息分享到人人网或者新浪微博。 添加图片完成后,同时下方还可以添加文字描述,果然是声音、图片和文字三位一体全方位出击之应用。虽然这里主打声音,但声音、图片和文字分离的形式才更为符合人们对信息介质的认知习惯,小编一直认为啪啪中的所谓声音图片的概念只是一个伪概念。 对于新用户来说,可以选择添加人人网好友或者新浪微博好友,当然,应用本身会推荐优质应用建议新用户进行关注。另外,用户的关注、喜欢等信息会出现在用户的消息中心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品,其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区,但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念,反而留下了主打声音信息分享的切入点,现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上,从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看,其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能,有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化,图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺,因而大大增强了用户的分享欲望,让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果,至少从啵啵中看来达不到美化的效果,目前从社区中声音信息可知,声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化,声音不好听的用户,经过处理后,结果是更加的不堪回首。所以,从实际情况来看,大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外,应用中有个设置奇特的地方在于,如果发布信息时只发布声音不附加图片,这条信息的背景会有一大片的空白,效果比较差。别说应用制作者,用户们都会觉得很有违和感,因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候,啵啵变得非常类似啪啪,虽然本身,其与啪啪就相差不大。 是的,这是啪啪披着声音滤镜的外衣,事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解,这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部,这无疑是稍让人失望的。而且,人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品?所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息,之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源:啪=口+拍,声音加图片。那啵啵又作何解? 好吧,其实人人网解释是这样的:“语音产品,所以取拟声名字,明确定位”。 参考:http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864(2013-01-21 10:04:03) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-17 12:49:28
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Golang
...常会说明问题的原因、位置以及可能的解决方案。在Go语言中,错误信息通过error接口返回,其中包含一个Error()方法,该方法返回一个字符串形式的错误描述。良好的错误信息能够帮助开发者快速定位问题并进行修复,同时也能在一定程度上提供给用户友好的反馈。 错误链路 , 在复杂的应用程序中,一个操作可能会引发一系列后续步骤,每个步骤都可能产生新的错误。错误链路指的是这些错误在不同函数或模块之间传递的过程。通过错误链路,可以在整个调用栈中跟踪错误的发生和传播路径。在Go语言中,可以通过返回多个值的方式实现错误链路,其中一个返回值专门用于携带错误信息。这种方式有助于在调用方集中处理所有错误,提高程序的可维护性和调试效率。 自定义错误类型 , 虽然Go语言的标准库已经提供了error接口,但有时我们需要更丰富和特定的错误信息,以适应程序的实际需求。自定义错误类型就是在标准error接口的基础上,定义一个新的结构体,并实现其Error()方法。这样可以添加更多的属性和方法,使错误信息更加具体和有用。例如,可以加入错误代码、错误级别等信息,方便进行分类和处理。自定义错误类型不仅提高了错误信息的表达能力,还增强了程序的灵活性和可读性。
2024-11-09 16:13:46
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桃李春风一杯酒
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...影响设备性能。 精确位置(基于GPS和网络)权限 , 在Android系统中,精确位置权限指的是应用程序有权访问用户的实时地理位置信息,这些信息通常通过全球定位系统(GPS)和/或基于网络的数据(如Wi-Fi接入点和移动基站)来获取。拥有此权限的应用可以知道用户的详细经纬度坐标,从而为用户提供基于位置的服务,例如导航、本地搜索、签到功能等。但同时,这也意味着用户的行踪可能被记录和分享,因此在关注隐私保护时,对这项权限的授予需格外审慎。 拍摄照片和视频权限 , 拍摄照片和视频权限允许应用程序使用设备上的摄像头硬件捕捉静态图像和动态影像。获得此权限的应用可以在用户许可的情况下随时启用摄像头进行拍照或录像操作,以实现各种功能,如社交分享、身份验证、AR体验等。然而,由于摄像头涉及个人隐私及信息安全问题,所以用户应确保仅授权给信任的应用,并了解其为何需要此项权限。 修改系统设置权限 , 修改系统设置权限赋予了应用程序更改设备全局配置的能力,包括但不限于调整屏幕亮度、更改声音设定、禁用Wi-Fi或移动数据等功能。此类权限一旦被恶意软件滥用,可能会导致设备设置混乱,甚至危及系统的正常运行和个人数据的安全。只有当应用确实需要控制相关系统设置以提供核心服务时,才建议用户批准此权限。
2023-10-10 14:42:10
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...集合中位于枚举数当前位置的元素。 2)、通过 IEnumerator 的 MoveNext 方法,可以将枚举数推进到集合的下一个元素。如果 MoveNext 越过集合的末尾, 则枚举器将定位在集合中最后一个元素之后, 同时 MoveNext 返回 false。 当枚举器位于此位置时, 对 MoveNext 的后续调用也将返回 false 。如果最后一次调用 MoveNext 时返回 false,则 Current 未定义(结果为null)。 3)、通过 IEnumerator 的 Reset 方法,可以将“迭代游标” 设置为其初始位置,该位置位于集合中第一个元素之前。 2、C 的 yield 关键字。 C编译器在生成IL代码时,会将一个返回值类型为 IEnumerator 的方法(其中包含一系列的 yield return 语句),构建为一个实现了 IEnumerator 接口的对象。 注意,yield 是C的关键字,而非Unity定义!IEnumerator 对象 也可以直接用于迭代,并非只能被Unity的 StartCoroutine 使用! using System.Collections;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{void Start(){IEnumerator e = Func();while (e.MoveNext()){Debug.Log(e.Current);} }IEnumerator Func(){yield return 1;yield return "Hi NRatel!";yield return 3;} } 对上边C代码生成的Dll进行反编译,查看IL代码: 3、Unity 的协程。 Unity 协程是在逐帧迭代的,这点可以从 Unity 脚本生命周期 中看出。 可以大胆猜测一下,实现出自己的协程(功能相似,能够说明逐帧迭代的原理,不是Unity源码): using System;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEngine;public class Test : MonoBehaviour{private Dictionary<IEnumerator, IEnumerator> recoverDict; //key:当前迭代器 value:子迭代器完成后需要恢复的父迭代器private IEnumerator enumerator;private void Start(){//Unity自身的协程//StartCoroutine(Func1());//自己实现的协程StarMyCoroutine(Func1());}private void StarMyCoroutine(IEnumerator e){recoverDict = new Dictionary<IEnumerator, IEnumerator>();enumerator = e;recoverDict.Add(enumerator, null); //完成后不需要恢复任何迭代器}private void LateUpdate(){if (enumerator != null){DoEnumerate(enumerator);} }private void DoEnumerate(IEnumerator e){object current;if (e.MoveNext()){current = e.Current;}else{//迭代结束IEnumerator recoverE = recoverDict[e];if (recoverE != null){recoverDict.Remove(e);}//恢复至父迭代器, 若没有则会至为nullenumerator = recoverE;return;}//null,什么也不做,下一帧继续if (current == null) { return; }Type type = current.GetType();//基础类型,什么也不做,下一帧继续if (current is System.Int32) { return; }if (current is System.Boolean) { return; }if (current is System.String) { return; }//IEnumerator 类型, 等待内部嵌套的IEnumerator迭代完成再继续if (current is IEnumerator){//切换至子迭代器enumerator = current as IEnumerator;recoverDict.Add(enumerator, e);return;}//YieldInstruction 类型, 猜测也是类似IEnumerator的实现if (current is YieldInstruction){//省略实现return;} }IEnumerator Func1(){Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return null;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return "Hi NRatel!";Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return 3;Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return new WaitUntil(() =>{return Time.frameCount == 20;});Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);yield return Func2();Debug.Log("Time.frameCount: " + Time.frameCount);}IEnumerator Func2(){Debug.Log("XXXXXXXXX");yield return null;Debug.Log("YYYYYYYYY");yield return Func3(); //嵌套 IEnumerator}IEnumerator Func3(){Debug.Log("AAAAAAAA");yield return null;Debug.Log("BBBBBBBB");yield return null;} } 对比结果,基本可以达成协程作用,包括 IEnumerator 嵌套。 但是 Time.frameCount 的结果不同,想来实现细节必然是有差别的。 四、部分Unity源码分析 1、CustomYieldInstruction 类 可以继承该类,并实现自己的、需要异步等待的类。 原理: 当协程中 yield return “一个CustomYieldInstruction的子类”; 其实就相当于在原来的 迭代器A 中,插入了一个 新的迭代器B。 当迭代程序进入 B ,如果 keepWaiting 为 true,MoveNext() 就总是返回 true。 上面已经说过,迭代器在迭代时,MoveNext() 返回false 才标志着迭代完成! 那么,B 就总是完不成,直到 keepWaiting 变为 false。 这样 A 运行至 B处就 处于了 等待B完成的状态,相当于A挂起了。 猜测 YieldInstruction 也是类似的实现。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System.Collections;namespace UnityEngine{public abstract class CustomYieldInstruction : IEnumerator{public abstract bool keepWaiting{get;}public object Current{get{return null;} }public bool MoveNext() { return keepWaiting; } public void Reset() {} }} 2、WaitUntil 类 语义为 “等待...直到满足...” 继承自 CustomYieldInstruction,需要等待时让 m_Predicate 返回 false (keepWating为true)。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitUntil : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return !m_Predicate(); } }public WaitUntil(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 3、WaitWhile 类 语义为 “等待...如果满足...” 继承自 CustomYieldInstruction,需要等待时让 m_Predicate 返回 true (keepWating为true)。 与 WaitUntil 的实现恰好相反。 // Unity C reference source// Copyright (c) Unity Technologies. For terms of use, see// https://unity3d.com/legal/licenses/Unity_Reference_Only_Licenseusing System;namespace UnityEngine{public sealed class WaitWhile : CustomYieldInstruction{Func<bool> m_Predicate;public override bool keepWaiting { get { return m_Predicate(); } }public WaitWhile(Func<bool> predicate) { m_Predicate = predicate; } }} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/NRatel/article/details/102870744。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-11-24 16:50:42
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