我有一对大小相等的数组，我将它们称为键和值。
例如：
K: V
1: 99
1: 100
1: 100
1: 100
1: 103
2: 103
2: 105
3: 45
3: 67
键已排序，并且与每个键关联的值也已排序。如何删除与每个键及其对应键关联的重复值？
也就是说，我想将上面的内容压缩为：
1: 99
1: 100
1: 103
2: 103 <-- This should remain, since key is different
2: 105
3: 45
3: 67
我查看了Thrust中可用的流压缩函数，但找不到任何可以实现此目的的函数。Thrust 可以做到这一点吗？或者我是否需要编写自己的内核来标记模板中的重复项，然后删除它们？
我有几个块,每个块在整数数组的单独部分上执行.例如:阻塞一个从数组[0]到数组[9],阻塞二从数组[10]到数组[20].
我可以获得每个块的数组最大值索引的最佳方法是什么？
示例块a a [0]到[10]具有以下值:
5 10 2 3 4 34 56 3 9 10
所以56是指数6的最大值.
我无法使用共享内存,因为数组的大小可能非常大.因此它不适合.是否有任何图书馆允许我这么快？
我知道减少算法,但我认为我的情况不同,因为我想得到最大元素的索引.
对不起,如果标题有点令人困惑.我正在做的是创建一个结构,如:
struct record
{
int value;
int key;
};
然后使用typedef调用指针来记录"Item",如下所示:
typedef struct record* Item;
基本上我正在跟踪Robert Sedgewick(第三版)在C语言中如何在C语言中完成它,如果有人碰巧有这本书的话.
我遇到的麻烦是从控制台读取一个值,然后将其分配给键.这就是我所拥有的,以及我得到的错误:
void setKey(Item *element, int x)
{
element->key = x;
}
void standInput(Item A[], int length)
{
int i;
int x;
for(i = 0; i < length; i++)
{
printf("Enter a value for spot %i: ", i+1);
scanf("%d", &x);
setKey(A[i], x);
}
}
gcc Item.h
Item.h:33:6: warning: conflicting types for ‘setKey’
Item.h:23:3: note: previous implicit declaration of ‘setKey’ was here
如果我能在正确的方向上轻推,我真的很感激.当Item只是简单的整数时,我得到了这个任务的程序,但现在我正在尝试使用Item-> Key,我有点失落:)谢谢!
如果有人需要我认为不必要的代码的任何其他部分,我会在看到请求后立即发布.
修订:我将setKey函数移到了standInput之上,因此编译错误消失了.我得到的是一个段错误,所以我仍然分配错误:)
我在64位Ubuntu 12.04机箱上成功安装了cuda 5的nvidia驱动程序和工具包(但不是样本).即使我以前跑过,样本也无法安装
$ sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
我似乎无法找到nvcc.我跑了
$ export LD_LIBRARY_PATH =/usr/local/cuda-5.0/lib:/usr/local/cuda-5.0/lib64: $ LD_LIBRARY_PATH
nvcc -v报告找不到编译器:
nvcc -V没有找到命令'nvcc',你的意思是:来自包'vlc-nox'命令'nvlc'(宇宙)nvcc:命令未找到
入门指南在这里没有多大帮助:http: //docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-linux/index.html
这里发生了什么？我是否需要安装gpu computing sdk示例才能获得nvcc？:/
一个Panda3D的程序具有一定的窗口大小打开.我在GraphicsWindow中找不到任何调用来设置或更改窗口大小.
如何更改窗口大小？
我的Python程序太慢了.因此,我对其进行了分析,发现大部分时间都花在计算两点之间距离的函数上(一个点是3个Python浮点数的列表):
def get_dist(pt0, pt1):
val = 0
for i in range(3):
val += (pt0[i] - pt1[i]) ** 2
val = math.sqrt(val)
return val
为了分析为什么这个函数这么慢,我编写了两个测试程序:一个用Python编写,一个用C++编写类似的计算.他们计算了100万对点之间的距离.(Python和C++中的测试代码如下.)
Python计算需要2秒,而C++需要0.02秒.100倍的差异!
为什么Python代码比C++代码这么简单的数学计算要慢得多？如何加快速度以匹配C++性能？
用于测试的Python代码:
import math, random, time
num = 1000000
# Generate random points and numbers
pt_list = []
rand_list = []
for i in range(num):
pt = []
for j in range(3):
pt.append(random.random())
pt_list.append(pt)
rand_list.append(random.randint(0, num - 1))
# Compute
beg_time = time.clock()
dist = …可以将Mercurial配置为忽略文件名具有特定扩展名的文件.例如,*.txt可以通过将其添加到~/.hgignore以下内容来忽略文件:
syntax: glob
*.txt
如何设置我的.hgignore文件以忽略文件名没有扩展名的文件？例如,文件命名foobar并abracadabra应被忽略,但foobar.cpp并abracadabra.c应跟踪.
我有一个为使用Bullet物理引擎而编写的应用程序。我在 8 核 Intel i7 2600K CPU 上运行它。该应用程序必须处理数百万个物理工作块，每个工作块都可以独立完成。目前它有8 个进程运行，每个进程独立地完成其总数的配额。综上所述，这项工作有很多容易并行的地方。
假设我可以获得最好的 NVIDIA 消费类显卡（例如 Titan），通过从 CPU 上的 Bullet 切换到GPU 上的Physx，我可以看到物理引擎性能的大致改进是多少？也就是说，如果针对 Physx 重写，该应用程序的运行速度大约会快多少？
我找到了一些比较 Bullet 和 Physx 的结果质量的论文，但找不到任何有关性能比较的信息。
对于我当前的输入数据，即 3D 中的点，我使用Morton 代码来提高访问点列表时的缓存一致性。
我还有一些其他的 6D 和 7D 数据。对于这些维度，莫顿代码仍然是一种很好的技术吗？或者还有其他的技巧吗？其他空间填充曲线技术比 3D 本身的 Morton 计算更复杂，我想知道人们是否使用 6D/7D 或更高版本的替代技术。
sorting algorithm nearest-neighbor space-filling-curve z-order-curve
Vim 中的默认文件浏览器是 NetRW。例如，可以通过使用来调用它:e .。在其树视图中，它在目录名称前加上竖线字符 ( |)。
例如：
joe/
| Desktop/
| Documents/
| Downloads/
如何在 NetRW 的树形显示中用其他东西替换管道字符？
我查看了怪物netrw.vim文件，似乎无法在其中找到这个管道字符。