fsplove520
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Iterable 转 stream
- 博客分类：
- java
java8 发布好几个月了，在java8中，针对集合，加入了很多新特性，其中就是加入了N多fp接口，但是要是用集合的fp接口，都必须转成Stream，即所谓的集合的流操作。也是API提供的大集合高性能的操作的API。
针对普通的List确是很容易转Stream，因为类本身就提供这么个接口，但是Iterable 这个东东里，确没提供直接转Stream的接口，可是这个玩意再程序中确是输入经常使用的东东,那么如何直接通过Iterable生成Stream供我们使用呢？这确实让我周折了一番。通过翻阅提供的文档。看源代码。原来有一个叫做StreamSupport 东东供我们使用，看到这个 ...
堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。既然是堆排序，自然需要先建立一个堆，而建堆的核心内容是调整堆，使二叉树满足堆的定义（每个节点的值都不大于其父节点的值）。调堆的过程应该从最后一个非叶子节点开始
堆排序包括两个步骤
(a)初始堆(堆的定义：(1)堆是一个完全二叉树(2)根结点的值或者大于左右子树的值或者小于左右子树的值(3)左右子树也是一个堆)
(b)调整堆(当初始小顶堆之后，堆顶元素是 ...
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。时间复杂度 O(N*logN),下面是实现
/**
*
* 数组合并 将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。
* @param a
* @param first
* @param mid
* @param last
* @param temp
*/
public static void mergerarray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[]) {
int i = fir ...
排队系统，主要是处理大量玩家涌入游戏世界，导致游戏服务器卡顿，不流畅等问题。在开发期间，我们对服务器做压力测试的时候，会确定一个服务器承载峰值。当我们的游戏世界里玩家达到峰值时，后面的玩家就需要进行排 ...
在很久很久以前，受限于计算机性能和图形效果，游戏往往是以玩家为唯一主动对象的，玩家发出动作，游戏响应结果。除此之外，不需要系统在玩家没有发出动作时产生响应。可以说，玩家的动作与游戏是“同步”的。
随着计算机的处理能力的发展，更绚丽的游戏逐渐产生。玩家就不能只满足盯着屏幕上静态的一张张图片进行游戏。也就是说，游戏应该有自己的方式能够与玩家主动沟通。这样才能使游戏更加生动，虚拟的环境显得更加真实。游戏上非玩家角色(NPC)应该有着自己独立的动作。
像星际争霸这类RTS游戏推动了游戏AI产业的发展。游戏AI的编写方法也逐渐规范。
最早，游戏AI往往是这样写的：
switch(自己){
case & ...
选择排序和冒泡排序差不多，只是冒泡排序在发现比它小的时候就交换，而选择排序是只有在确定了最小的数据之后，才会发生交换。选择排序的基本思想：第i趟简单选择排序是指通过n-i次关键字的比较，从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录，并和第i个记录进行交换。先临时记录其位置，只有在一趟循环完以后确定了最小的数据，才会发生交换。
即进行比较操作的时间复杂度为O(n2)
和冒泡排序交换相连数据不一样的是，选择排序只有在确定了最小的数据之后，才会发生交换。怎么交换呢？我们可以以下面一组数据作为测试：2， 1， 5， 4， 9
第一次排序：1， 2， 5， 4， 9
第二次排序： 1， 2， 5， 4， ...
在游戏服务器优化中(java语言)，JVM参数调优也是一项重要指标，如果VM参数设置不当，很容易造成FGC，导致服务器停顿，暂停工作。这是一个很严重的问题，因为客户端会明显感觉到卡顿。
要对VM参数设置，首先要了解VM中内存模型。在JVM中内存分成三个代，新生代，老年代，永久代。新生代就是那种在系统中各种new产生的全局，临时对象等。在新生代中，正常来说，90%的对象的内存会被回收掉，如果在一次垃圾回收中，对象内存没有被释放，将会移到老年代，等老年代中对象所占内存接近或超过你设置的触发垃圾回收时，就会产生一次FGC。对于永久代内存也会回收，但很少回收，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常 ...
Mongodb优化之 连接优化
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- mongodb
如果你正在使用mongodb，那么你可能出现下面这种情况。
某公司在项目中添加了新的WEB机器结点后，发现其MongoDB集群的性能开始受到影响，表现在请求的高峰时期，MongoDB的响应时间变得非常长。通过监控发现，在其高峰时间MongoDB的连接数达到了1100～1500左右，由于每个连接需要使用10M（stack size默认为10240）的内存，这导致相当大的内存开销。
解决方案
首先通过优化连接池，将连接数控制在了800个左右，然后通过修改内核的stack size值，从默认的10M修改到1M，使连接占用的内存大大减少
Mongodb 系统参数配置(以下操作都 ...
Mongodb 索引优化
- 博客分类：
- mongodb
MongoDB 索引数据类型优化，节省60％内存
mongostat 查看mongodb 查询情况(是否有全表查询) 如果有全表查询，表示索引已经超出内存限制了（没有keep all index in RAM）。可以通过始减小索引大小来解决一些问题。通过测试得出了如下的数据，不同的数据类型的索引大小有2到3掊的差距。虽然能够想像得到，但是直观的数据图可能让我们更深刻的认识到。他们的测试再一次告诉我们：给索引定一个好的数据结构是多么重要。 通过测试，int、MongoDB的ObjectID、base64和md5的字符串做索引产生的索引占内存大小如下：
一、索引基础：
...
多进程的游戏服务器设计
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- 游戏服务器
目前，我们的游戏逻辑服务器大多是采用多线程单进程的方式设计的。因为我们的游戏是手游，或者页游，在指标要求上，这种架构基本能满足我们的要求，而不需要非得去设计一个很复杂的架构。
最近稍微空闲点下来了 ...
行为树常被用来实现游戏中的AI。每次执行AI ，都会从根节点遍历整个树，父节点执行子节点，子节点执行完后将结果返回父节点。下面是基本的四个节点：
1 、顺序节点（Sequence）：属于组合节点，顺序执行子节点，只要碰到一个子节点返回false，则返回false，否则返回true，类似于程序中的逻辑与。
2 、选择节点（Selector）：属于组合节点，顺序执行子节点，只要碰到一个子节点返回true，则返回true，否则返回false，类似于程序中的逻辑或。
3 、条件节点（Condition）：属于叶子节点，判断条件是否成立。
4 、执行节点（Action）：属于叶子节点，执行动作， ...
快速排序的算法思想：选定一个枢纽元素，对待排序序列进行分割，分割之后的序列一个部分小于枢纽元素，一个部分大于枢纽元素，再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。平均效率O（nlogn），适用于排序大列表。 此算法的总时间取决于枢纽值的位置；选择第一个元素作为枢纽，可能导致O（n²）的最糟用例效率。若数基本有序，效率反而最差。选项中间值作为枢纽，效率是O（nlogn）。 基于分治法，分而治之的原理
实现代码如下
void swap(int a,int b){int t;t =a ;a =b ;b =t ;}
int Partition(int [] arr,int low,i ...
java8之函数接口初探
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- java
java8已经发布很久了，但是在实际生产应用中，估计很大一部分都还停留在java6和java7上，java8中加入了很多新的特性，其中函数接口就在其中一个很重要的新特性，让我们在Java中也能进行fp模式编程。
1、首先我们要定义函数接口
@FunctionalInterface
public interface Function<T, K> {
K func(T t);
}
我们要注意的是，如果你要定义的是函数接口，那么接口里只能有一个未实现的方法，多余一个，IDE将会给出错误提示。另外@FunctionalInterface这个注解是可以省略的，如果接口中只有 ...
最近，在为我的游戏服务器进行性能优化，而我在性能优化的过程中，首先是减少程序中锁的使用，一眼过去，发现消息队列是线程之前争锁之常地。虽然我们使用的是并发包里，性能高的并发队列(服务器是用java语言)，虽然并发包在锁的设计上到了最优，采用细粒度加速，但是不可否认，在生成线程和消费线程之间的锁争用总是会消耗一定性能，降低效率。
说干就干，动手设计一个更高性能的消息队列。可是该如何动手呢？这时，我想起了N年前工厂上的生产线了，生成某个产品C是由原料进过生产线A和生成线B后生成的。生产线A专门组装C产品的A部分，生产线B专门装配C产品的B部分，同时B生产线的原料是A生成的半成品+其他来料。 ...
node.js架构之 事件模型
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- node.js
众所周知，node.js架构采用的是异步，事件模式机制，来提高服务器性能，那么你了解node.js的事件模式是怎么去设计的吗? 接下来将带你初步了解node.js事件机制和在你的程序中编写事件：
首先应该先了解EventEmitter模型。它可以发 ...