从文件读取数据-Leetcode测试数据读取
在 IDE 中测试 leetcode 中的代码时,当输入数据规模比较大,如果直接赋值,会报 “代码过长“ 的错误,看网上的评论,似乎可以通过修改 IDE 的配置来解决该问题,但是主程序中放置超长的数据,非常的不优雅。因此,可以做一个从文件读取输入数据的转接。
在 IDE 中测试 leetcode 中的代码时,当输入数据规模比较大,如果直接赋值,会报 “代码过长“ 的错误,看网上的评论,似乎可以通过修改 IDE 的配置来解决该问题,但是主程序中放置超长的数据,非常的不优雅。因此,可以做一个从文件读取输入数据的转接。
分治是一个非常重要的算法思想,思路是通过将一个大的问题,分拆为多个同样类型,但是规模较小的子问题,从而进行递归求解。但需要注意的是,并不所有问题都可以通过分治的方法,降低其时间复杂度。本篇首先介绍了分析分治算法时间复杂度的方法:主定理,然后以几个典型的使用分治算法解决的问题作为例子,对分治算法进行进一步的说明。
随着硬件水平的飞速发展,计算机的计算性能不断提升,对于小规模的数据,计算所需的时间差异一般不大。因此我们通常关注 数据规模逐渐扩大至极限时,时间复杂度的极限情形(渐近分析,asymptotic analysis),以此来判断一个算法需要的计算资源。
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发 “基于hadoop 的数据分析应用” 的核心框架。
hadoop 的文件存储系统成为 hdfs(hadoop distributed file system),它用于解决大数据的存储问题,可以管理 分布在多台服务器中数据。
在 hadoop 集群操作中,经常需要在集群中的机器之间进行文件的拷贝,文件的同步等 工作。linux 中通过下面的一些指令、方法来实现这一功能。
本文对 hadoop 的基础背景知识 以及 hadoop集群的安装、基础配置进行了总结。
在二叉树类型的问题中,常常求解最大和、最长路径等的问题,可以按照自底向上的思路进行处理,也就是说,从树的底部开始分析,将可能的最大结果一步一步地向上汇总,直到抵达树的根部。