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05 2011 档案
摘要：类类间关系在类图中，除了需要描述单独的类的名称、属性和操作外，我们还需要描述类之间的联系，因为没有类是单独存在的，它们通常需要和别的类协作，创造比单独工作更大的语义。在UML类图中，关系用类框之间的连线来表示，连线上和连线端头处的不同修饰符表示不同的关系。类之间的关系有继承（泛化）、关联、聚合和组合。（1）继承：指的是一个类（称为子类）继承另外的一个类（称为基类）的功能，并增加它自己的新功能的能力，继承是类与类之间最常见的关系。类图中继承的表示方法是从子类拉出一条闭合的、单键头（或三角形）的实线指向基类。例如，图1给出了MFC中CObject类和菜单类CMenu的继承关系。 类的继承在C++中
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posted @ 2011-05-30 16:26
摘要：软件的复杂性是一个基本性质，而不是一个偶然性质。这种固有的复杂性是由4个因素造成的：问题领域的复杂性，管理开发过程的困难、软件可能的灵活性以及表征离散系统行为的困难。不限制复杂性将导致项目的推迟提交、走出预算以及无法满足所有需求等，这种情况通常称为软件危机。所有的复杂系统都具有5个属性：1）复杂性经常是以层次的形式表现出来，复杂系统是由相互关联的子系统组成，而这些子系统又是由它们各自的子系统构成，并由此类推到最低层的基本构件。--分层结构2）对系统中最基本的构件的选择是相对任意的，而且在很大程度上取决于系统观察者的判断力。--相对本元3）一般而言，各构件内的连接总要强于构件间的连接。在从构件的
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posted @ 2011-05-27 10:55
摘要：RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。当我们讨论HDFS的，通信可能发生在： Client-NameNode之间，其中NameNode是服务器Client-DataNode之间，其中DataNode是服务器DataNode-NameNode之间，其中NameNode是服务器DataNode-DateNode之间，其中某一个DateNode是服务器，另一个是客户端如果我们考虑Hadoop 的Map/Reduce以后，这些系统间的通信就更复杂了。为了解决这些客户机/服务器之间的通信，Hadoop引入了一个RPC框架。该RPC框架利用 的Java的反射能
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posted @ 2011-05-26 16:31
摘要：排序一直是数据结构中的常用算法，STL提供的排序算法非常丰富，如何有效使用就值得探讨。在网上没有找到条款31的翻译，于是我自己翻译了。－－Winter如何进行排序？让我数数有几种方法。一旦程序员需对容器元素进行排序，sort算法马上就会出现在他的脑海(可能有些程序员会想到qsort，但详细阅读条款46后，他们会放弃使用qsort的想法，转而使用sort算法)。sort是一个非常优秀的算法，但并当你并不真正需要它的时候，其实就是一种浪费。有时你并不需要一个完整的排序（简称为全排序）。例如，你现有一个包含Widget对象（Widget意为“小挂件”）的vector容器，并且你想把其中质量最好的20
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posted @ 2011-05-25 20:48
摘要：一、定义代理模式（Proxy）：为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。适配器模式（Adapter）：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，使得原本接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。外观模式（Facade）：为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，此模式定义了一个高层接口，这个接口使得这一子系统更加容易使用。二、理解代理模式和适配器模式应该说很相像，但是他们的区别也很明显，代理模式和被代理者的接口是同一个，只是使用中客户访问不到被代理者，所以利用代理间接的访问，而适配器模式，是因为接口不同，为了让用户使用到统一的接口，把原先的对象通过适配器让用户统一的使用，大多数运用在
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posted @ 2011-05-24 17:06
摘要：forward_iterator_tag这种类型的迭代器只能像前移动，所以算法实现上很纠结。大体过程是不断交换[first, mid) 和 [mid, last) 两个区间的元素。没有多少复杂的数学推导，想清楚过程就行了，故不赘述。以交换作为单位操作，时间消耗是n。（注意，这三个算法的空间复杂度都是O(1)，时间O(n)。所以不谈复杂度，谈具体消耗，并且要指明单位操作。）bidirectional_iterator_tag这种类型的迭代器可以双向移动，于是它是支持reverse操作的。估计大部分人在网上看到的面试题，都是讲的这套算法，如下：reverse(begin, mid)reverse(
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posted @ 2011-05-24 15:10
摘要：由于Hadoop的MapReduce和HDFS都有通信的需求，需要对通信的对象进行序列化。Hadoop并没有采用Java的序列化（因为Java序列化比较复杂，且不能深度控制），而是引入了它自己的系统。org.apache.hadoop.io中定义了大量的可序列化对象，他们都实现了Writable接口。实现了Writable接口的一个典型例子如下： public class MyWritable implements Writable { // Some data private int counter; private long timestamp; public void write(Dat
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posted @ 2011-05-18 11:45
摘要：SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持。这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中。一般对小文件可以使用这种文件合并，即将文件名作为key，文件内容作为value序列化到大文件中。这种文件格式有以下好处：1)支持压缩，且可定制为基于Record或Block压缩（Block级压缩性能较优） 2)本地化任务支持：因为文件可以被切分，因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的。 3)难度低：因为是Hadoop框架提供的API，业务逻辑侧的修改比较简单。坏处是需要一个合并文件的过程，且合并后的文件将不方便查看。Sequence
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posted @ 2011-05-18 10:02
摘要：1. 基本概念序列化可被定义为将对象的状态存储到存储媒介中的过程。在此过程中，对象的公共字段和私有字段以及类的名称（包括包含该类的程序集）都被转换为字节流，然后写入数据流。在以后反序列化该对象时，创建原始对象的精确复本。当在面向对象的环境中实现序列化机制时，您需要在简化使用和保持灵活性之间进行许多权衡。只要您对该过程具有充分的控制，就可以在很大程度上自动化该过程。例如，在简单二进制序列化不充分时可能导致一些情况发生，或者可能有特定原因确定在类中哪些字段需要进行序列化。Serialization is the process of turning structured objects into
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posted @ 2011-05-18 09:55
摘要：vector 的reserve增加了vector的capacity，但是它的size没有改变！而resize改变了vector的capacity同时也增加了它的size！原因如下： reserve是容器预留空间，但在空间内不真正创建元素对象，所以在没有添加新的对象之前，不能引用容器内的元素。加入新的元素时，要调用push_back()/insert()函数。 resize是改变容器的大小，且在创建对象，因此，调用这个函数之后，就可以引用容器内的对象了，因此当加入新的元素时，用operator[]操作符，或者用迭代器来引用元素对象。此时再调用push_back()函数，是加在这个新的空间后面的.
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posted @ 2011-05-16 19:42
摘要：1 template <class T, class Alloc> 2 3 void list<T, Alloc>::sort() { 4 5 if (node->next == node || link_type(node->next)->next == node) return; 6 7 list<T, Alloc> carry; 8 9 list<T, Alloc> counter[64];10 11 int fill = 0;12 13 while (!empty()) {14 15 carry.splice(carry
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posted @ 2011-05-10 15:18
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