COW

定义 单调队列，即单调递减或单调递增的队列。 入门题(洛谷P1886滑动窗口) 传送门 题目描述 分析 如果用暴力求解的话，我们要将这一个长度为 \(k\) 的区间扫一遍 但是实际上，有很多值是显然不会对答案产生贡献的 比如我们要维护该区间的最大值，当前队尾的的元素是 \(4\) ，下一个要加进去的元素是 \(5\) 此时队尾一定不会对答案产生贡献，因为它的值比下一个元素小，而且当前值继续对答案产生贡献的时间也更短 这样，我们就相当于维护了一个单调递减的队列 维护区间最小值同理 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=1e6+5; typedef long long ll; ll a[maxn]; int q[maxn]; int main(){ int n,k; scanf("%d%d",&n,&k); for(int i=1;i<=n;i++){ scanf("%lld",&a[i]); } int head=1,tail=0; for(int i=1;i<=n;i++){ while(head<=tail && i-q[head]+1>k) head++; while(head<=tail && a[i]<a[q[tail]]) tail--; q[++tail]=i; if(i>=k

概述 云原生（Cloud Native）是一套技术体系和方法论，它由2个词组成，云（Cloud）和原生（Native）。云（Cloud）表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；原生（Native）表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳状态运行，充分利用和发挥云平台的弹性和分布式优势。 云原生的代表技术包括容器、服务网格（Service Mesh）、微服务（Microservice）、不可变基础设施和声明式API。更多对于云原生的介绍请参考 CNCF/Foundation 。 笔者将“云原生安全”抽象成如上图所示的技术沙盘。自底向上看，底层从硬件安全（可信环境）到宿主机安全 。将容器编排技术（Kubernetes等）看作云上的“操作系统”，它负责自动化部署、扩缩容、管理应用等。在它之上由微服务、Service Mesh、容器技术（Docker等）、容器镜像（仓库）组成。它们之间相辅相成，以这些技术为基础构建云原生安全。 我们再对容器安全做一层抽象，又可以看作构建时安全（Build）、部署时安全（Deployment）、运行时安全（Runtime）。 在美团内部，镜像安全由容器镜像分析平台保障。它以规则引擎的形式运营监管容器镜像，默认规则支持对镜像中Dockerfile、可疑文件、敏感权限、敏感端口、基础软件漏洞

概述 云原生（Cloud Native）是一套技术体系和方法论，它由2个词组成，云（Cloud）和原生（Native）。云（Cloud）表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；原生（Native）表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳状态运行，充分利用和发挥云平台的弹性和分布式优势。 云原生的代表技术包括容器、服务网格（Service Mesh）、微服务（Microservice）、不可变基础设施和声明式API。更多对于云原生的介绍请参考 CNCF/Foundation 。 笔者将“云原生安全”抽象成如上图所示的技术沙盘。自底向上看，底层从硬件安全（可信环境）到宿主机安全 。将容器编排技术（Kubernetes等）看作云上的“操作系统”，它负责自动化部署、扩缩容、管理应用等。在它之上由微服务、Service Mesh、容器技术（Docker等）、容器镜像（仓库）组成。它们之间相辅相成，以这些技术为基础构建云原生安全。 我们再对容器安全做一层抽象，又可以看作构建时安全（Build）、部署时安全（Deployment）、运行时安全（Runtime）。 在美团内部，镜像安全由容器镜像分析平台保障。它以规则引擎的形式运营监管容器镜像，默认规则支持对镜像中Dockerfile、可疑文件、敏感权限、敏感端口、基础软件漏洞

概述 云原生（Cloud Native）是一套技术体系和方法论，它由2个词组成，云（Cloud）和原生（Native）。云（Cloud）表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；原生（Native）表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳状态运行，充分利用和发挥云平台的弹性和分布式优势。 云原生的代表技术包括容器、服务网格（Service Mesh）、微服务（Microservice）、不可变基础设施和声明式API。更多对于云原生的介绍请参考 CNCF/Foundation 。 笔者将“云原生安全”抽象成如上图所示的技术沙盘。自底向上看，底层从硬件安全（可信环境）到宿主机安全 。将容器编排技术（Kubernetes等）看作云上的“操作系统”，它负责自动化部署、扩缩容、管理应用等。在它之上由微服务、Service Mesh、容器技术（Docker等）、容器镜像（仓库）组成。它们之间相辅相成，以这些技术为基础构建云原生安全。 我们再对容器安全做一层抽象，又可以看作构建时安全（Build）、部署时安全（Deployment）、运行时安全（Runtime）。 在美团内部，镜像安全由容器镜像分析平台保障。它以规则引擎的形式运营监管容器镜像，默认规则支持对镜像中Dockerfile、可疑文件、敏感权限、敏感端口、基础软件漏洞

以下内容主要介绍 KVM 中最常见的 RAW 和 QCOW2 镜像格式以及一些准备知识，分别说明并加以对比 准备知识 ls 和 du 的区别 ls - list directory contents du - estimate file space usage 通过man手册可以看出 du 命令查看的是磁盘空间占有数，而 ls 展示的是文件的一些相关属性。而在 Linux 中，一个文件占用的磁盘大小和一个文件的大小在众多情况下并不相等，下面通过示例来更清晰的说明。 # 创建一个13k的文件 [root@suhw ~]# dd if=/dev/zero of=output count=1 bs=13k 1+0 records in 1+0 records out 13312 bytes (13 kB, 13 KiB) copied, 0.00014904 s, 89.3 MB/s # 通过 ls 查看文件大小 [root@suhw ~]# ls -lh output -rw-r--r-- 1 root root 13K Jun 28 02:34 output # 查看文件所占用磁盘大小 [root@suhw ~]# du -h output 16K output # 查看详细文件信息 [root@suhw ~]# stat -f output File: "output" ID:

总结 状压DP就是将一个状态压缩为一个整数（通常为二进制数），就可以在更为方便地进行状态转移的同时，达到节约空间的目的。 题型一、冲突问题 1.1 特殊方格棋盘 题目描述 分析 我们设f[i][j]为当前的状态为 \(i\) ，放置到第 \(j\) 行时的方案数 但是，因为我们要在 \(n \times n\) 的棋盘上放置 \(n\) 个车，所以，我们必定要在每一行都放置一个车 因此，我们可以把第二维省略掉 题目还要求有一些格点不能放车，所以我们要提前把每一行可以放置的位置枚举一下 for(ll i=1;i<=n;i++){ vis[i]=mmax; } for(ll i=1;i<=m;i++){ ll aa,bb; scanf("%lld%lld",&aa,&bb); vis[aa]-=(1<<(bb-1)); } 下面就是状态转移方程，如果上一行的状态和当前行的状态不冲突 那么当前行的方案数就要加上上一行的方案数 注意要把 \(f[0][0]\) 初始化为 \(0\) for(ll i=0;i<=mmax;i++){ ll now=solve(i);//枚举当前是第几行 ll can=i&(vis[now]);//枚举当前合法的状态 for(ll j=1;j<=n;j++){ if((can&(1<<(j-1)))==0) continue;//如果当前状态不包括j

目录 文章目录 目录 KSM 内存页共享的性能问题 KSM 内存页共享的性能问题 KSM（Kernel Shared Memory）是 Linux Kernel 的一种内存共享机制，在 2.6.36 版本引入。简而言之，KSM 用于合并具有相同内容的物理主存页面以减少页面冗余。在 Kernel 中有一个 KSM 守护进程 ksmd，它会定期扫描用户向它注册的内存区域，寻找到相同的页面就会将其合并，并用一个添加了写保护的页面来代替。当有进程尝试写入该页面时，Kernel 会自动为其分配一个新的页面，然后将新数据写入到这个新页面，这就是典型的 COW 机制。类似的，存储技术中有一个称为去耦合（de-duplication）的技术，通过删除冗余数据（基于数据块，或者基于更大的数据片段，比如文件）来减少已存储的数据。公共数据片段被合并（以一种 COW 方式），释放空间供其他用途。使用这种方法，存储成本更低，最终需要的存储器也更少。 KSM 最初被应用到 KVM 上，因为事实证明，如果虚拟化了许多相同的操作系统和应用程序组，那么宿主机上许多内存页面都是相同的。假如操作系统和应用程序代码以及常量数据在 VMs 之间相同，那么这个特点就很有用。当页面惟一时，它们可以被合并，从而释放内存，供其他应用程序使用。将多个 VMs 具有的相同内存页合并（共享），可以腾出更多的可用物理内存。 但是事实上

如题，这篇博客就讲一讲最短路以及其它 乱七八糟 的处理路径的问题 至于邻接表，邻接矩阵，有向边和无向边等基础概念之类的这里就不过多阐述了，不会的话建议先在其他dalao的博客或者书上面学习（请多谅解） 最短路 首先讲最短路，因为最短路比较基础，而且在图论中也应用较多，在学习了最短路只会就可以继续往后面学习了，如果您已经学习过了，可以直接跳到后面的最长路和次短路中 最短路，在一个图中，求一个地方到另一个地方的最短路径。联系到我们之前学过的 广度优先搜索 中，也可以处理类似的问题，所以我们先想一想广度优先搜索的一些思想—— 队列 。所以在接下来的最短路算法中，或多或少的会涉及到队列 单源最短路径 单源最短路径，就是指在一个图中，给你一个起点（起点固定），然后终点不是固定的，求起点到任意终点的最短路径。这里会涉及到3种算法，以下用$dis[]$表示起点到任意终点的最短距离 1. Bellman-Ford算法 时间复杂度：O(nm) 给定一个图，对于图中的某一条边(x,y,z)，x和y表示两个端点，z表示连接两条边的边权，如果有所有边都满足dis[y]≤dis[x]+z，则dis[]数组的值就是要求的最短路径 这个算法的流程就是基于以上的式子进行操作的： 1.扫描所有的边，如果有 d[y]>d[x]+z ，则 d[y]=d[x]+z （这也被叫做松弛操作） 2.重复以上的操作

[kuangbin带你飞]专题1-23 专题一 简单搜索 POJ 3278 Catch That Cow 一维的宽度优先遍历BFS 总目录详见 https://blog.csdn.net/mrcrack/article/details/107590709 在线测评地址 https://vjudge.net/problem/POJ-3278 Status Accepted Memory 1268kB Length 557 Lang C++ 题目大意：在一维坐标上，农夫抓牛，给出农夫的起始位置，牛的位置。农夫有两种移动方式，如农夫当前坐标是x,农夫第一种移动x-1,x+1,第二种移动，移动到2*x位置。每次移动耗费一分钟，输出农夫抓到牛的最短时间。 基本思路：一维的宽度优先遍历BFS，注意，数据范围的限制。 AC代码如下： #include <stdio.h> #define maxn 100010 int h,t,vis[maxn]; struct node{ int x,step; }q[maxn]; int main(){ int n,k,x,nx; scanf("%d%d",&n,&k); h=t=1,q[t].x=n,q[t].step=0,t++,vis[n]=1; while(h<t){ x=q[h].x; if(x==k){ printf("%d\n",q[h]

Floyd 算法应该是最基本，最简单，也是最暴力的最短路算法解法，但是对于一些点数很小的题目，Floyd的表现还是很优秀的，我们先来看一道例题 题目描述 给你一个有 \(n\) ( \(n\leq 100\) ) 个点以及 \(m\) ( \(m\leq 800\) ) 条双向边的图，求出所有点之间的最短路。 输入格式 ：第一行两个正整数 \(n\) , \(m\) ，接下来 \(m\) 行，每行三个正整数 \(u\) , \(v\) , \(w\) ,表示 \(u\) 和 \(v\) 之间有一条代价（长度）为 \(w\) 的边。 输出格式 ：输出共 \(n\) 行，每行 \(n\) 个正整数，第 \(i\) 行第 \(j\) 个数，表示点 \(i\) 到点 \(j\) 之间的最短路。 样例输入 ： 5 6 1 3 7 2 4 5 2 3 1 4 3 2 1 5 8 5 2 4 样例输出 ： 0 8 7 9 8 8 0 1 3 4 7 1 0 2 5 9 3 1 0 7 8 4 5 7 0 对于任何一个操作，我们都可以分成三个部分：1.选择操作容器，2.初始化，3.更新，操作。 比如这一题，让我们求出 所有点 之间的最短路，并以一个 矩阵型 输出，所以我们可以考虑就如题目中的那样，用这个临接矩阵来储存，我们把这个矩阵称为 \(\operatorname{dis}\) ,用 \(