国际网站怎么样做,dz论坛源码,apicloud成品源码,国际实时新闻来源 | 异步前段时间大火的国产游戏——《太吾绘卷》#xff0c;由于创新的玩法和精良的制作一度广受好评#xff0c;然而随着玩家游戏的深入和时长的积累#xff0c;发现该游戏在玩的过程中游戏外的问题很多很多。首先是存档速度慢#xff0c;然后是密集的计算导致功耗大量…来源 | 异步前段时间大火的国产游戏——《太吾绘卷》由于创新的玩法和精良的制作一度广受好评然而随着玩家游戏的深入和时长的积累发现该游戏在玩的过程中游戏外的问题很多很多。首先是存档速度慢然后是密集的计算导致功耗大量增加风扇速度高居不下甚至在高配置设备中也变得越来越卡。究其原因还是开发人员对于算法的理解问题。该游戏存档是用的json太吾绘卷在每个月存档时都要把所有的数据在磁盘上重写一遍。实际上大多数游戏公司正确的做法是只写入变化的部分而不会全量写入而太吾绘卷的做法是把很多不变的预设好的东西也全部重新写入必然导致存档时占用了极大的空间。同时存档中有大量的0这说明开发者不知道什么叫“稀疏矩阵”结合之前的全量写入这无疑又加剧了存档缓慢的问题。所以算法和数据结构有多重要的呢它足以让一款大火的游戏变得不再具有吸引力哪怕你其他方面做得再好。带来了这么大的影响恐怕游戏开发组接下来应该考虑更换程序员的事情了。著名计算机科学家尼古拉斯·沃斯(Niklaus Wirth)有一句在计算机领域人尽皆知的名言“算法数据结构程序”(AlgorithmData StructuresPrograms)。算法这么重要却没有引起国内顶级程序员的重视不得不说这是一个遗憾。其实要想学习算法方法大于努力以下三个思路和方法可以指导你更好的学习算法一记住算法思想记住算法结构。这个是数据结构与算法学习最基础的部分。如果你把算法和数据结构系统的过了一遍那你应该能够明确这些基本的概念和一些初步的延申问题什么是数组堆栈队列链表字典树以及哈希表以及相关的问题这里所说的记住是指在自己的脑海中形成长久的记忆。例如以下实用问题常见的堆栈面试问题· 使用堆栈计算后缀表达式· 对堆栈中的值进行排序· 检查表达式中的括号是否平衡那么记住数据结构又需要记住哪些呢第一步记住数据结构最直观的东西第二步记忆某个数据结构的同时还要记住数据结构的定义性质与特点。例如在学习哈夫曼树的时候。定义是WPL最小的二叉树。特点(1)没有度为的结点(2)个叶子结点的哈夫曼树共有个结点(3)哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树。在知道它的定义后我们可以自己去设计一个算法。如果自己没想到在看到先人的解决办法后更要随手存下来去记住它。二、用编程语言实现数据结构的算法很多时候理解一个算法后很容易在纸上去模拟一个算法的实现过程。但具体实现则是另一回事。一定得先自己思考然后再去看书中给的编程语言实现。这一过程已经不属于“数据结构与算法”的内容了。而是你综合素质的体现如何真正理解问题和用编程技巧实现很考验自己。这一过程很难靠记忆。需要在不断敲代码的过程中去体会一些直觉上的东西。如何用递归解决问题如何使用循环如何使用哨兵”等等等等。当然敲完后需要去思考总结看看能不能总结出一些”小套路“并记住。总之实践出真知三、记住特定情况特定的算法搭配每介绍一种数据结构都可以联系一个实际问题来作为“引子”回答了“这种数据结构为什么会出现”。比如上述案例中提到的稀疏矩阵通俗地说如果边的数量接近于与顶点的数量呈线性关系那么这个图就是稀疏图例如具有n个顶点和O(n log n)条件的图一般被认为是稀疏图。这些东西我们也须理解记忆。每一数据结构都有其特性去解决某一类问题我们需要去记忆去感悟。权威著作助力学习本书是作者Tim Roughgarden(斯坦福大学的教授主要教授的课程有计算机科学、管理科学与工程。著有图书《算法详解(第1卷)算法基础》)结合在斯坦福大学教授算法课程的实际经验编写的系列教程中的第二本。主要介绍图搜索及其应用,最短路径算法以及一些数据结构(如堆、搜索树、散列表和Bloom过滤器)的应用和实现。本书是作者Tim Roughgarden(斯坦福大学的教授主要教授的课程有计算机科学、管理科学与工程。著有图书《算法详解(第1卷)算法基础》)结合在斯坦福大学教授算法课程的实际经验编写的系列教程中的第二本。主要介绍图搜索及其应用,最短路径算法以及一些数据结构(如堆、搜索树、散列表和Bloom过滤器)的应用和实现。查看目录第1章 图的基础知识1.1 基本术语1.2 图的一些应用1.3 图形的度量1.3.1 小测验1.1邻接矩阵1.4.3 和小测验1.3零代价的基本算法2.1.3 高层思路2.2.2 BFS正确性和运行时间2.2.5 的答案2.3 计算连通分量2.3.1 (无向图连通分量)算法2.3.4 UCC小测验2.2的伪码2.4.3 什么时候存在拓扑顺序2.5.3 的拓扑排序2.5.5 小测验2.3为什么要使用深度优先的搜索2.6.3 一个例子2.6.6 和小测验2.6蝴蝶结2.7.3 一些前提条件3.1.3 的答案3.2 Dijkstra算法3.2.1 一种虚假的简化3.3.2 Dijkstra选择正确的数据结构4.1.2 其他操作4.3 堆的应用4.3.1 应用中位值维护4.4 Dijkstra算法的提速4.4.1 维持不变性4.4.4 数组形式的堆4.5.3 操作4.5.4 操作4.6 本章要点4.7 章末习题挑战题编程题第5章 搜索树5.1 有序数组5.1.1 搜索树的属性5.3.2 (高度)时间内实现Search5.3.4 和Max5.3.5 时间内实现OutputSorted操作5.3.8 强化的搜索树支持Select的答案*5.4 平衡搜索树5.4.1 的答案*6.4 更多的实现细节6.4.1 负载和性能6.4.2 管理散列表的负载6.4.3 选择散列函数6.4.4 选择冲突解决策略6.4.5 小测验6.6的答案6.5 布隆过滤器的基础知识6.5.1 布隆过滤器支持的操作6.5.2 布隆过滤器的应用6.5.3 布隆过滤器的实现*6.6 布隆过滤器的启发式分析6.6.1 启发式假设6.6.2 部分位被设置为16.6.3 假阳性率6.6.4 结束语6.6.5 小测验6.7的答案6.7 本章要点6.8 章末习题编程题附录A 快速回顾渐进性表示法部分习题答案
