軽い気持ちでLinkedListを使ったら休出する羽目になった話 - Qiita
ざっくり言うと リスト構造のデータに対してランダムアクセスはしちゃだめだぞ。お兄さんとの約束だ！ 発端 数年前に他部署の支援で作ったJavaのシステムに、ちょっとデカめのデータを突っ込んだらありえないほど遅いので助けてくれ、と連絡が入った。 まぁクエリとかインデックスをちょっと見れば直るっしょ・・・と鼻をほじりながら支援に向かった。 処理内容 遅い部分の処理は以下のようなものであった。 処理対象のデータをListで受け取る。 それをforループで1件ずつ前処理する。 処理結果をオブジェクトに格納し、ORマッパーでDBにINSERTする。 これだけ？ そう、これだけだ。並列処理なんて高級なことはもちろんやってない。 インフラ調査 処理中のサーバのようすを調査する。今回のインフラは典型的な3層3サーバ構成。 WEBサーバはなにもかもが余裕。 APサーバではCPUを1つ使い切っている。 14コア
計算量を具体的に見てみる 2009-01-06 - きしだのはてな
アルゴリズムの話では、計算量の解析がかかせません。 計算量はオーダー記法で表されますが、これは、データの入力量に対してどのくらい時間がかかるかをあらわしたものです。 こういった話はどのアルゴリズムの本にも載ってるはずですが、具体的にどのようなプログラムを書くとそのオーダーになるかという記述はあまりありません。 ということで、やってみました。 計算時間表示のための共通処理を行うクラスは、一番最後に書いてます。 O(1) 計算時間がO(1)のアルゴリズムは、処理が入力の量によらない場合です。 配列の要素のアクセスや、ハッシュテーブルによるデータ検索、連結リストへの追加削除などがこれにあたります。 コードには入力量でのループが含まれません。 public class O1 extends ViewCompFrame{ @Override void compute(int n) { proc();
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
U-Mart Project＞エージェントのサンプル
前回の先物価格 ＞ 前々回の先物価格 （価格上昇トレンド）⇒ 買い 前回の先物価格 ＜ 前々回の先物価格 （価格下落トレンド）⇒ 売り その他の場合 ⇒ 取引しない
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