berkeley算法

Ⅰ 怎么修改db数据库文件

Berkeley DB (DB)是一个高性能的，嵌入数据库编程库，和C语言，C++，java，Perl，Python，PHP，Tcl以及其他很多语言都有绑定。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对，而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时操作数据库，支持最大256TB的数据，广泛用于各种操作系统包括大多数Unix类操作系统和Windows操作系统以及实时操作系统。 2.0版本或以上的Berkeley DB由Sleepycat Software公司开发，并使用基于自由软件许可协议/私有许可协议的双重授权方式提供[1]，附有源代码。开发者如果想把Berkeley DB嵌入在私有软件内需要得到Sleepycat公司的许可，若将软件同样遵循GPL发布，则不需许可即可使用。而2.0版本以下的则使用BSD授权，可自由作商业用途。 Berkeley DB最初开发的目的是以新的HASH访问算法来代替旧的hsearch函数和大量的dbm实现（如AT&T的dbm，Berkeley的 ndbm，GNU项目的gdbm），Berkeley DB的第一个发行版在1991年出现，当时还包含了B+树数据访问算法。在1992年，BSD UNIX第4.4发行版中包含了Berkeley DB1.85版。基本上认为这是Berkeley DB的第一个正式版。在1996年中期，Sleepycat软件公司成立，提供对Berkeley DB的商业支持。在这以后，Berkeley DB得到了广泛的应用，成为一款独树一帜的嵌入式数据库系统。2006年Sleepycat公司被Oracle 公司收购，Berkeley DB成为Oracle数据库家族的一员，Sleepycat原有开发者继续在Oracle开发Berkeley DB，Oracle继续原来的授权方式并且加大了对Berkeley DB的开发力度，继续提升了Berkeley DB在软件行业的声誉。Berkeley DB的当前最新发行版本是4.7.25。 值得注意的是DB是嵌入式数据库系统，而不是常见的关系/对象型数据库，对SQL语言不支持，也不提供数据库常见的高级功能，如存储过程，触发器等。 Berkeley DB的体系结构Berkeley DB以拥有比Microsoft SQL Server和Oracle等数据库系统而言更简单的体系结构而着称。例如，它不支持网络访问—程序通过进程内的API访问数据库。 他不支持SQL或者其他的数据库查询语言，不支持表结构和数据列。 访问数据库的程序自主决定数据如何储存在记录里，Berkeley DB不对记录里的数据进行任何包装，每个记录有且只有两部分：键、值，所以在Berkeley DB的背景下通常用key/data pair指代一个记录。记录和它的键都可以达到4G字节的长度。 尽管架构很简单，Berkeley DB却支持很多高级的数据库特性，比如ACID 数据库事务处理，细粒度锁，XA接口，热备份以及同步复制。 Berkeley DB包含有与某些经典Unix数据库编程库兼容的接口，包括：dbm，ndbm和hsearch。Berkeley DB的核心数据结构数据库环境句柄DB_ENV: 每个DB_ENV相当于一个数据库，它包含了数据库全局信息，比如缓冲区大小、以及对事务、日志、锁等子系统的全局配置信息。数据库句柄结构DB：每个DB相当于关系数据库的一个表，其中存储了很多key/data pair。DB句柄代表了一个包含了若干描述数据库表属性的参数，如数据库访问方法类型、逻辑页面大小、数据库名称等；同时，DB结构中包含了大量的数据库处理函数指针，大多数形式为 （*dosomething）(DB *, arg1, arg2, …)。其中最重要的有open,close,put,get等函数。 数据库记录结构DBT：DB中的记录由关键字和数据构成，关键字和数据都用结构DBT表示。实际上完全可以把关键字看成特殊的数据。结构中最重要的两个字段是 void * data和u_int32_t size，分别对应数据本身和数据的长度。 数据库游标结构DBC：游标（cursor）是数据库应用中常见概念，其本质上就是一个关于特定记录的遍历器。注意到DB支持多重记录（plicate records），即多条记录有相同关键字，在对多重记录的处理中，使用游标是最容易的方式。 数据库环境句柄结构DB_ENV：环境在DB中属于高级特性，本质上看，环境是多个数据库的包装器。当一个或多个数据库在环境中打开后，环境可以为这些数据库提供多种子系统服务，例如多线/进程处理支持、事务处理支持、高性能支持、日志恢复支持等。 DB中核心数据结构在使用前都要初始化，随后可以调用结构中的函数（指针）完成各种操作，最后必须关闭数据结构。从设计思想的层面上看，这种设计方法是利用面向过程语言实现面对对象编程的一个典范。 Berkeley DB数据访问算法在数据库领域中,数据访问算法对应了数据在硬盘上的存储格式和操作方法。在编写应用程序时，选择合适的算法可能会在运算速度上提高1个甚至多个数量级。大多数数据库都选用B+树算法，DB也不例外，同时还支持HASH算法、Recno算法和Queue算法。接下来，我们将讨论这些算法的特点以及如何根据需要存储数据的特点进行选择。 B+树算法B+树是一个平衡树，关键字有序存储，并且其结构能随数据的插入和删除进行动态调整。为了代码的简单，DB没有实现对关键字的前缀码压缩。B+树支持对数据查询、插入、删除的常数级速度。关键字可以为任意的数据结构.HASH算法DB中实际使用的是扩展线性HASH算法（extended linear hashing），可以根据HASH表的增长进行适当的调整。关键字可以为任意的数据结构。 要求每一个记录都有一个逻辑纪录号，逻辑纪录号由算法本身生成。实际上，这和关系型数据库中逻辑主键通常定义为int AUTO型是同一个概念。Recho建立在B+树算法之上，提供了一个存储有序数据的接口。记录的长度可以为定长或不定长。 和Recno方式接近, 只不过记录的长度为定长。数据以定长记录方式存储在队列中，插入操作把记录插入到队列的尾部，相比之下插入速度是最快的。 对算法的选择首先要看关键字的类型，如果为复杂类型，则只能选择B+树或HASH算法，如果关键字为逻辑记录号，则应该选择Recno或Queue算法。当工作集关键字有序时，B+树算法比较合适；如果工作集比较大且基本上关键字为随机分布时，选择HASH算法。Queue算法只能存储定长的记录，在高的并发处理情况下，Queue算法效率较高；如果是其它情况，则选择Recno算法，Recno算法把数据存储为平面文件格式。Berkeley DB的资源链接：官方主页： http://www.oracle.com/database/berkeley-db/db/index.html产品下载： http://www.oracle.com/technology/software/procts/berkeley-db/index.html官方开发者文档中心： http://www.oracle.com/technology/documentation/berkeley-db/db/index.html产品技术信息： http://www.oracle.com/technology/procts/berkeley-db/pdf/berkeley-db-family-datasheet.pdf http://www.oracle.com/database/docs/berkeley-db-datasheet.pdf http://www.oracle.com/database/docs/Berkeley-DB-v-Relational.pdf官方主页上有很多有趣的成功案例的白皮书和技术文档，值得大家学习

Ⅱ 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变

Ⅲ 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

Ⅳ cs61b实验记录（三）project 2 prim迷宫随机生成算法

nothing special

具体详见我的GitHub： https://github.com/BoL0150/Berkeley-cs61b/tree/main/hw1

Random对象是一个“伪随机数”生成器，它可以产生一串无穷的看起来是随机数的数字序列，调用nextInt方法获取序列中的每一个数字。

它之所以叫“伪随机数”是因为它产生的序列并不是真正随机的。我们获取不同的序列的方式是向Random的构造器中传入一个数字，这个数字被称为“seed”，如果我们用相同的seed构造Random，那么我们一定会获得完全相同的序列。

java.lang.Math中也有一个名为random()的静态方法可以生成随机数

Math.random() 方法生成[0, 1)范围内的double类型随机数；Random类中的nextXxxx(n)系列方法生成0（包括）到n（不包括）之间的随机数；

绘制地图：

从宏观上来看，主要分为这么几步：

创建一个Room类，将每一个房间当作一个对象，随机生成房间的坐标以及长和宽，然后判断房间是否重叠，

同时设置一个参数，控制房间重复生成的上限次数。 将所有生成的房间对象放在一个List中 ，因为在修建完迷宫后还需要对每一个房间与它旁边的迷宫进行打通，以便获取房间的位置和参数。

此时在房间中填GRASS以及使用两个数组的原因稍后进行解释。

我们将这一步分解来看，首先：如何在一张空的图上生成迷宫？

我们采用 prim迷宫随机生成算法 ，此算法的原理及具体实现如下：

原理：

具体实现：

生成迷宫时要注意 随机 从候选列表中选取点，否则生成的迷宫会朝着同一个方向

我们知道了如何在空的图上生成迷宫，也可以由此推断出如何在房间的周围生成迷宫

这一步没什么好说的，对每一个房间随机选取一条边上的一点向外打通，如果不符合条件（如碰到NOTHING等）就重新选取一点。

然而，此时的图中还有很多的死胡同（即三面都是墙的FLOOR），以及房间中依然是GRASS，所以我们需要填补所有的死胡同，将GRASS替换为FLOOR。

去除死胡同我们需要对每一个点，查看周围的四个点是否是WALL，然后改变这个点，再进入下一个点。这会让人想起DFS，但是原本的DFS是沿着一条路线，从一头走到另一头，对路上的每一个点都只是 依次 查看周围的点，一旦找到可以通过的点，就立马进入， 无法确定这一点周围是否有3个WALL 。只有当走到头时，扫描了周围的四个点，发现都无法通过，才会往后退。也就是说，只有后退的时候，我们才能知道某一点周围所有点的情况。而填补所有的死胡同需要我们从所有的死胡同的终点出发，向中间汇聚，一边移动一边填补。

所以我们需要将DFS改造成 前进和后退时都要查看周围所有点的情况 ，才能进行下一步。

我们还需要移除所有多余的墙，也就是四个角上没有FLOOR的WALL

最后，再添加上Player和Lock_Door就完成了

附上autograder的评分