小编avl*_*den的帖子

假设我有N辆出租车,N个客户等着被出租车接走.客户和出租车的初始位置是随机/任意的.

现在我想将每辆出租车分配给一个客户.

客户都是固定的,出租车都以相同的速度移动.为简单起见,我们假设没有障碍物,出租车可以直线移动到指定的客户.

我现在想要最小化直到最后一个顾客进入他/她的出租车的时间.

是否有标准算法来解决这个问题？我有成千上万的出租车/客户.解决方案不一定是最佳的,只是'好'.

该问题几乎可以建模为标准的"分配问题",可使用匈牙利算法(Kuhn-Munkres算法或Munkres分配算法)解决.但是,我希望最大限度地降低成本最高的分配成本,而不是最小化分配成本的总和.

我正在使用Android许可,如下所述:

http://developer.android.com/guide/market/licensing/index.html

(...验证我的Android应用程序的客户是否实际支付了应用程序.)我的应用程序在Web上有一个服务器组件,为了更加安全,我正在此服务器上进行许可证验证.

一切正常.现在,我的问题.由于每个新用户都占用了我的中央服务器上的资源,我实际上不愿意让非付费用户.我已经看到一些证据表明用户在获得退款后继续使用该应用程序(按照正常的15分钟宽限期).

为了遏制这种行为,如果有某种方法可以将Google Checkout上的用户付款映射到我系统中的实际用户,那就太棒了.这可能吗？

我从android许可证服务器收到的ResponseData包含一个名为"userId"的字段,但这似乎与Google Checkout中的任何信息都不对应.(有关ResponseData的定义,请参阅http://www.androidadb.com/source/skylight1-read-only/GoogleLVL/src/com/android/vending/licensing/ResponseData.java.html.)

是否可以确定Checkout中哪个付款映射到哪个应用安装？

我想设计一个支持可变迭代器的玩具容器类,但是我无法整理迭代器的生命周期及其对容器的引用.

我试图创建一个最小的非编译示例:

struct Payload {
    value: i32,
}

struct Container {
    val: Payload,
}

struct IterMut<'a> {
    cont: &'a mut Container,
    cnt: i32,
}

impl<'a> Container {
    fn new() -> Container {
        Container { val: Payload { value: 42 } }
    }
    fn iter_mut(&'a mut self) -> IterMut<'a> {
        IterMut {
            cont: self,
            cnt: 10,
        }
    }
}

impl<'a> Iterator for IterMut<'a> {
    type Item = &'a mut Payload;

    fn next<'b>(&'b mut self) -> Option<Self::Item> {
        self.cnt -= 1;

        if …

我有以下代码:

for chunk in imagebuf.chunks_mut(4) {
    let temp = chunk[0];
    chunk[0] = chunk[2];
    chunk[2] = temp;
}

对于40000 u8s 的数组,我的机器需要大约2.5 ms,使用编译cargo build --release.

以下C++代码对于完全相同的数据大约需要100 us(通过实现它并使用FFI从rust调用它来验证):

for(;imagebuf!=endbuf;imagebuf+=4) {
    char c=imagebuf[0];
    imagebuf[0]=imagebuf[2];
    imagebuf[2]=c;
}

我认为应该可以加速Rust实现,以便像C++版本一样快.

Rust程序是使用构建的cargo --release,C++程序是在没有任何优化标志的情况下构建的.

任何提示？

假设我有一个用GLSL编写的opengl计算着色器，在NVidia Geforce 970上执行。

在着色器的开始处，单个调用将写入“着色器存储缓冲区对象”（SSBO）。

然后，我发出合适的屏障，例如GLSL中的memoryBarrier（）。

然后，在每次调用时，我将从第一步编写的内存中读取。

第一次写入对当前计算操作中的所有调用都可见吗？

在https://www.khronos.org/opengl/wiki/Memory_Model#Ensuring_visibility上，Khronos说：

“如果您使用诸如barrier这样的机制在调用之间进行同步，请使用一致且适当的memoryBarrier *或groupMemoryBarrier调用。”

我很确定可以在工作组中以这种方式进行同步。但是，它是否适用于整个计算操作中每个工作组中的所有调用？

我不确定如何安排整个工作组。我希望它们可能按顺序运行，从而使我要问的那种同步成为不可能？

我有以下小程序:

ages=[23,23,43,54,34,22,43,23]

histogram={}
for age in ages:
    if not age in histogram:
        histogram[age]=1
    else:
        histogram[age]+=1

for age,count in sorted(histogram.items()):
    print "Age: %d Number of people: %d"%(age,count)

它创建一个列表中人员年龄的简单直方图.但是,我发现直方图哈希中的双重查找非常难看.我知道散列访问基本上是O(1),所以这并不像它看起来那么低效,但仍然......

我尝试了各种解决方法,例如尝试使用setdefault,但以下内容不会飞:

histogram.setdefault("age",0)+=1 #<- Incorrect

我知道我可以使用defaultdict,但它改变了创建的直方图dict对象的行为,这不是我想要的.

如果我有办法将这个问题设置为"低优先级",我会这样做,因为这显然不是很重要.但是我一直在寻找这个问题的聪明和/或优雅的解决方案.

所以,问题是:如何通过dict中的键递增整数,或者如果它不存在则将其设置为1？

与使用一个线程运行时相比,使用两个线程运行时,我的程序执行时间要长两倍.

我创建了一个小例子程序有相同问题的使用scoped-pool:

#![feature(test)]

extern crate scoped_pool;
extern crate test;

use scoped_pool::Pool;
use test::Bencher;

/// This is a minimized program exhibiting a performance problem
/// Why is this program twice as fast, when the number of threads is set to 1 instead of 2?
#[bench]
pub fn test_bench_alt(b: &mut Bencher) {
    let parallellism = 1;
    let data_size = 500_000;

    let mut pool = Pool::new(parallellism);

    {
        let mut data = Vec::new();
        for _ in 0..data_size {
            data.push(0);
        } …