FST fast-serialization 是重新实现的 Java 快速对象序列化的开发包。序列化速度更快（2-10倍）、体积更小，而且兼容 JDK 原生的序列化。要求 JDK 1.7 支持。
Maven：
<dependency> <groupId>de.ruedigermoeller</groupId> <artifactId>fst</artifactId> <version>1.58</version> </dependency>
示例代码：
// ! reuse this Object, it caches metadata. Performance degrades massively
// if you create a new Configuration Object with each serialization !
static FSTConfiguration conf = FSTConfiguration.createDefaultConfiguration();
...
public MyClass myreadMethod(InputStream stream) throws IOException, ClassNotFoundException
{
FSTObjectInput in = conf.getObjectInput(stream);
MyClass result = in.readObject(MyClass.class);
// DON'T: in.close(); here prevents reuse and will result in an exception
stream.close();
return result;
}
public void mywriteMethod( OutputStream stream, MyClass toWrite ) throws IOException
{
FSTObjectOutput out = conf.getObjectOutput(stream);
out.writeObject( toWrite, MyClass.class );
// DON'T out.close() when using factory method;
out.flush();
stream.close();
}-
Lucene使用FST算法以字节的方式来存储所有的Term，重复利用Term Index的前缀和后缀，使Term Index小到可以放进内存，减少存储空间，不过相对的也会占用更多的cpu资源。FST在Lucene4.0以后的版本中用于快速定位所查单词在字典中的位置。 Finite StateTransducers，简称 FST，通常中文译作有穷状态转换器，在语音识别
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在之前研究IK的时候，看了他存储词典的格式，接触到了前缀树这种数据结构，他的好处是可以共享前缀，但是并不能共享后缀，而FST就能共享后缀，实现更加高效的存储或者查找。当然FST比前缀树添加了一个要求：必须是按照字典顺序添加的，而前缀树则没有这个要求。FST除了能存东西，判断某个东西是否存在，即起到Set的功能外，还能实现Map的功能，即存储、查找key-value。在lucene的词典表、同义词的
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package fst; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List;
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FST的基本概念 FST（Finite-State Transducer）是一种有限状态自动机，可以将一组输入符号映射为一组输出符号。FST由一组状态和一组转移组成，状态可以是起始状态、接受状态或既是起始状态又是接受状态。FST可以用于字符串匹配、自动补全、拼写纠错等领域。 下面是FST的一些基本概念： 状态（State）：FST包含一组状态，每个状态表示一个字符串的前缀或后缀。状态可以是起始状态
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整理下几篇博客 1 Lucene 4.X 倒排索引原理与实现: (3) Term Dictionary和Index文件 (FST详细解析) https://www.cnblogs.com/forfuture1978/p/3945755.html 2 关于Lucene的词典FST深入剖析 https://www.shenyanchao.cn/blog/2018/12/04/lucene-fst/
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FST： Finite State Transducers 有穷状态转换器 对于经典FST算法来说，要求Key必须按字典序从小到大加入到FST中， 原因主要是因为在处理大数据的情况下，我们不可能把整个FST数据结构都同时放在内存中， 而是要边建图边将建好的图存储在外部文件中，以便节省内存。
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问题内容： 我目前正在将SQL表行序列化为二进制格式，以进行有效存储。我将二进制数据序列化/反序列化为每行。我正在尝试将其升级为使用POCO，该POCO将动态生成（发射），每列一个字段。 我一直在网上搜索数小时，偶然发现了EF，T4，ExpandoObject之类的ORM /框架，但所有这些要么使用动态对象（可以动态添加/删除属性），要么在编译之前简单地生成POCO。我不能使用模板，因为在编译时表
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问题内容： [http://jsperf.com/optimized-mergesort-versus- quicksort][1] 为什么这个半缓冲区合并排序的工作速度与quicksort一样快？ QuickSort是： 就地虽然会占用递归（堆栈空间） 缓存友好 这一半缓冲区合并排序： 使用Buffer进行合并。 使用递归。 进行较少的比较。 我的问题是，在这种情况下，为什么半缓冲区合并排序与Q
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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两
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1. 前言 本节内容是排序算法系列之一：快速排序，主要讲解了快速排序的主体思路，选取了一个待排序的数字列表对快速排序算法进行了演示，给出了快速排序算法的 Java 代码实现，帮助大家可以更好地理解快速排序算法。 2. 什么是快速排序？ 快速排序（Quick Sort），是计算机科学与技术领域中非常经典的一种排序算法，应用分治思想进行排序。 快速排序由于其时间复杂度优于大部分的排序算法，因而命名为快
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5.12.快速排序 快速排序使用分而治之来获得与归并排序相同的优点，而不使用额外的存储。然而，作为权衡，有可能列表不能被分成两半。当这种情况发生时，我们将看到性能降低。 快速排序首先选择一个值，该值称为 枢轴值。虽然有很多不同的方法来选择枢轴值，我们将使用列表中的第一项。枢轴值的作用是帮助拆分列表。枢轴值属于最终排序列表（通常称为拆分点）的实际位置，将用于将列表划分为快速排序的后续调用。 Figu
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最新的博客地址：我的最新博客 定义 快速排序（英语：Quicksort），又称分区交换排序（partition-exchange sort），简称快排，一种排序算法，最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序 n 个项目要 O(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 O(n^2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序 (nlogn) 通常明显比其他算法更快，因为它的内部循环（inner l
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问题内容： 我的代码在很大程度上依赖yaml进行跨语言序列化，并且在加速某些工作时，我注意到yaml与其他序列化方法（例如pickle，json）相比非常慢。 所以真正令我震惊的是，当输出几乎相同时，json的速度要比Yaml快得多。 PyYaml的CSafeDumper和cjson都是用C编写的，因此这并不是C与Python的速度问题。我什至还添加了一些随机数据，以查看cjson是否正在执行任何
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我有一些大型 netCDF 文件，其中包含 6 个分辨率为 0.5 度的地球每小时数据。 每年有360个纬度点，720个经度点和1420个时间点。我有年度文件（12 GB ea）和一个包含110年数据（1.3 TB）的文件存储为netCDF-4（这是1901年数据，1901.nc，其使用策略以及我开始使用的原始公共文件的示例）。 根据我的理解，从一个netCDF文件中读取应该比遍历最初提供的由年份