《并查集》专题

8.5. 并发的循环 本节中，我们会探索一些用来在并行时循环迭代的常见并发模型。我们会探究从全尺寸图片生成一些缩略图的问题。gopl.io/ch8/thumbnail包提供了ImageFile函数来帮我们拉伸图片。我们不会说明这个函数的实现，只需要从gopl.io下载它。 gopl.io/ch8/thumbnail package thumbnail // ImageFile reads an

TypeScript 编译器会将程序中多个具有相同名称的声明合并为一个声明。 但这并不是说 TypeScript 会随意的合并两个名称相同的字符串变量，这显然是不符合语法规定的，那么本节将介绍什么样的声明可以进行合并。 1. 慕课解释 TypeScript 中的声明会创建以下三种实体之一：命名空间、类型或值。 来看以下声明都创建了什么实体： 声明类型 创建了命名空间 创建了类型 创建了值 Name

       分别单击所需合并的两个线/面要素即可进行合并，将其合并为一整个线/面要素。（只支持线线合并或者面面合并，不支持线面合并）

1.【强制】 获取单例对象需要保证线程安全，其中的方法也要保证线程安全。 说明： 资源驱动类、工具类、单例工厂类都需要注意。 2.【强制】 创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。 正例： public class TimerTaskThread extends Thread { public TimerTaskThread() { super.setN

9.3 并行计算* 计算思维是建立在计算机的能力和限制之上的，计算机科学家的任务是尽量发扬计算机 的能力，避开计算机的限制。传统的计算概念是在计算机发明之初形成的，就是由一个处理 器按顺序执行一个程序的所有指令。并行计算则突破了这种限制，试图让多个处理器同时做 事情。并行计算的好处是显然的，想想一个人吃一锅饭与一百个人同时吃一锅饭的差别，就 能理解并行计算的威力。 可以在不同层次上讨论并行。最底层

当组件和混入对象含有同名选项时，这些选项将以恰当的方式混合。 比如，数据对象在内部会进行浅合并 (一层属性深度)，在和组件的数据发生冲突时以组件数据优先。 var mixin = { data: function () { return { message: 'hello', foo: 'abc' } } } new Vue({ mixins

mergeCells(string $scope, string $data [, resource $formatHandler]): self string $scope $excel->fileName("test.xlsx") ->mergeCells('A1:C1', 'Merge cells') ->output();

Erlang 的许多原语为大型并发实时系统开发的问题提供了解决方案。其模块系统允许将大型系统构建为概念上的可管理单元。其错误检测机制可用于构建容错软件。其代码加载原语允许在不停机的情况下替换运行时系统的代码。 英文原版

作为对《C++ Concurrency in Action》的中文翻译。

全面记录了 Java 并发编程的相关知识，包括 Java 5 新增加的并发包内的相关类，分析了并发编程中的常见问题，并深入 Java 内存模型，对底层并发机制的实现做了一些分析。

组合两个或两个以上的对象，创建一个新对象。 使用 Array.reduce() 与 Object.keys(obj) 结合来遍历所有对象和键。 使用 hasOwnProperty() 和 Array.concat() 为存在与多个对象中的键添加值。 const merge = (...objs) => [...objs].reduce( (acc, obj) => Obje

最简单和最基本的并发,是指两个或更多独立的活动同时发生。 并发在生活中随处可见，我们可以一边走路一边说话，也可以两只手同时作不同的动作，还有我们每个人都过着相互独立的生活——当我在游泳的时候，你可以看球赛，等等。 1.1.1 计算机系统中的并发 计算机领域的并发指的是在单个系统里同时执行多个独立的任务，而非顺序的进行一些活动。 计算机领域里，并发不是一个新事物：很多年前，一台计算机就能通过多任务操

4. 归并排序 插入排序算法采取增量式（Incremental）的策略解决问题，每次添一个元素到已排序的子序列中，逐渐将整个数组排序完毕，它的时间复杂度是O(n2)。下面介绍另一种典型的排序算法－－归并排序，它采取分而治之（Divide-and-Conquer）的策略，时间复杂度是Θ(nlgn)。归并排序的步骤如下： Divide: 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列。 Conque

在第13.7节，我们见到一个简单的排序算法，结果它不够高效。要排序n个项目，该算法必须遍历向量n次，而且每次遍历花的时间也是与n成比例的。因此，总时间与n2（这里表示n平方，下同）成比例。 本节我们会简单介绍一个更高效的算法——归并排序。要对n个项目进行排序，归并排序消耗的时间与nlogn成比例。这个数字看起来可能不会给人留下深刻印象，但是随着n增大之后，n2和nlogn的差距是巨大的。你可以自己

合并两个已有的索引比重新对所有数据做索引更有效率，而且有时候必须这样做（例如在“主索引＋增量索引”分区模式中应合并主索引和增量索引，而不是简单地重新索引“主索引对应的数据）。因此indexer有这个选项。合并索引一般比重新索引快，但在大型索引上仍然不是一蹴而就。基本上，待合并的两个索引都会被读入内存一次，而合并后的内容需要写入磁盘一次。例如，合并100GB和1GB的两个索引将导致202GB的IO操