おさらい #1 ひろせの場合 - IP::CountryとAPRを使ってみた #2 安井の場合: バイナリサーチのあれとこれ #3 hamanoの場合: あ ありのまま 今 起こった事を話すぜ!『コードコンペだと思ったらゴルフコンペだった』な(ry #4 稲田の場合: hamanoが倒せない ← 今回 このコードのウリ 安井さんが2分探索で実装しているという話を聞いて、「それ、TRIE(トライ)で書いた方が速いしシンプルに 書けるんじゃね?」と思って、コードコンペに参加しました。 TRIEそのもの解説は、先日の濱野さんの物と同じなので省略します。 2分探索等だとO(log n) (nは登録されているcidrの数)の計算量になりますが、TRIEを使うと計算量はO(m) (mはアドレスの長さ) となり、登録するcidrの数が増えてもほとんど遅くなりません。 また、2分探索に比べると、探索部分の
fincore is a command that shows which pages (blocks) of a file are in core memory. It is particularly useful for determining the contents of the buffer-cache. The name means "File IN CORE" and I pronounce it "eff in core". Here is some sample output: $ fincore foo.rrd foo.rrd: no incore pages. $ cat foo.rrd >/dev/null # read the whole file $ fincore foo.rrd foo.rrd: 26 incore pages: 0 1 2 3 4 5 6
Introduction Through careful design and implementation it's possible to build data structures that are safe for concurrent use without needing to manage locks or block threads. These non-blocking data structures can increase performance by allowing extra concurrency and can improve robustness by avoiding some of the problems caused by priority inversion in local settings, or machine and link failu
Over the past two decades the research community has developed a body of knowledge concerning “Lock-Free” and “Wait-Free” algorithms and data structures. These techniques allow concurrent update of shared data structures without resorting to critical sections protected by operating system managed locks. A number of wait-free and lock free algorithms for simple data structures such as LIFO stacks a
Squid2.6 のCOSSがいい感じという非常に興味深いエントリが出たので,ふれてみたい. 最初にお断りしておくが,実のところ私の中でもCOSS(とその根底にある事実と思想)に関していろいろ納得できないところがあって,十分には咀嚼しきれていない. なので下記の内容は多少眉に唾して読んでもらって,間違っている所などがあれば指摘してもらえるとありがたい. 以前squid vs apacheというエントリでapacheとsquidの比較を行った結果のエントリを書いた. 詳細は上記エントリを読んでもらうとして,結論としてはsquidはapacheと比べて大規模配信には向かないというモノだ. しかしこれは調査自体が3年も前でsquidも2.5の話だったので,もう実情とあってないかもなぁと思っていた.その一方squidも着々と進化をしていたようで,2.6からキャッシュオブジェクトの新しい格納方法であ
分岐しない4要素のソート、GCC/Linux/x86,x86_64,arm版 こちらに、「分岐しないソート」という記事があります。短いので読んでいただくほうがよいと思いますが、文章&アセンブリ言語のコードの内容を要約すると、 4要素のソートは、頑張れば5回の比較と5回の交換でできるよ。さらに、交換を Pentium Pro で追加された命令であるCMOVcc(Conditional Move)で行うことにすれば、「cmp b, a して、 b < a のときだけ b と a をswap」という処理を分岐命令なしで行うことができるから速いよ。 となります。この、「4要素専用・VC++専用の分岐しないソート」を、いつものように(?) GCC向けに書き直してみました。こちら。 分岐しないN要素の odd-even mergesort、GCC/Linux/x86_64版 (x86_64のお勉強がて
排他制御の落とし穴を避けるインデックス設計:Dr. K's SQL Serverチューニング研修(5)(1/3 ページ) SQL Serverは一般的にチューニング不要のデータベースと認識されている。しかし基幹系業務システムへの導入が進むにつれて、パフォーマンス・チューニングのニーズは急速に高まってきた。そこで本記事では、日本におけるSQL Serverコンサルタントの第一人者、熊澤幸生氏にSQL Serverチューニングのノウハウを語っていただくことにした。インタビュアーはSQL Serverへの造詣が深いITジャーナリスト、工藤淳氏が担当する。(編集部) 前回の記事「排他制御メカニズムから“待ち”原因を究明する」では、wait事象を引き起こす原因の中から排他制御について解説しました。ロックとラッチ、ロックの粒度、複数粒度でのロックとロックマネージャといったSQL Serverのアーキテ
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