golang算法_golang 数组去重去空怎么实现比较高效

❶ 如何评价golang 1.7

其实Go 1.7的第一个重大提及的其实是Linux on Z的Porting工作，而这里面有很大一部分工作都是我们上海编译团队的Go小组的两位同事做的，这对Go是好事，因为若想扩大Go的生态圈，是需要更多的平台参与以及努力的，一门语言要走向通用性（如C，C++），无一不是会在各种平台上都有支持，这个世界并不是只有x86。

而SSA的算法改进，目前我们团队的Go小组成员也在参与，回馈到社区，而我所知道的是应用SSA以后，在benchmark后是比以前好的，而且好不少。

所以，从这个态势来看，我是看好Go的，因为大家都在开始为它改善，扩充，不再是Google一家的游戏，而与Go类似的目前还有SWIFT。

❷ golang 数组去重去空怎么实现比较高效

一种高效算法的大概思想：
设置一个循环用来遍历数组，一个慢一步，，一个快一步，当到了数组末尾或者快的与慢的下标对应的元素相等就退出，，退出循环后再检测“快的与慢的下标对应的元素相等”这一条件，如果是就说明有重复元素。否则没有。

❸ 我是做java的，想学golang或python或Scala，选哪个

看你主要是做哪块的，如果是web开发，推荐第一个；
做大数据或者算法的化，建议python，scala；
如果只是学学都可以，但是scala或许跟java更配。

❹ 各位大佬，自学golang大概需要多久

❺ Golang 线程和协程的区别

线程：
多线程是为了解决CPU利用率的问题，线程则是为了减少上下文切换时的开销，进程和线程在Linux中没有本质区别，最大的不同就是进程有自己独立的内存空间，而线程是共享内存空间。
在进程切换时需要转换内存地址空间，而线程切换没有这个动作，所以线程切换比进程切换代价要小得多。
协程：
想要简单，又要性能高，协程就可以达到我们的目的，它是用户视角的一种抽象，操作系统并没有这个概念，主要思想是在用户态实现调度算法，用少量线程完成大量任务的调度。
Goroutine是GO语言实现的协程，其特点是在语言层面就支持，使用起来十分方便，它的核心是MPG调度模型：M即内核线程;P即处理器，用来执行Goroutine，它维护了本地可运行队列;G即Goroutine，代码和数据结构;S及调度器，维护M和P的信息。

❻ golang是自动释放内存吗

golang是一门自带垃圾回收的语言，它的内存分配器和tmalloc(thread-caching malloc)很像，大多数情况下是不需要用户自己管理内存的。最近了解了一下golang内存管理，写出来分享一下，不正确的地方请大佬们指出。

1.内存池:

应该有一个主要管理内存分配的部分，向系统申请大块内存，然后进行管理和分配。

2.垃圾回收:

当分配的内存使用完之后，不直接归还给系统，而是归还给内存池，方便进行下一次复用。至于垃圾回收选择标记回收，还是分代回收算法应该符合语言设计初衷吧。

3.大小切分:

使用单独的数组或者链表，把需要申请的内存大小向上取整，直接从这个数组或链表拿出对应的大小内存块，方便分配内存。大的对象以页申请内存，小的对象以块来申请，避免内存碎片，提高内存使用率。

4.多线程管理:

每个线程应该有自己的内存块，这样避免同时访问共享区的时候加锁，提升语言的并发性，线程之间通信使用消息队列的形式，一定不要使用共享内存的方式。提供全局性的分配链，如果线程内存不够用了，可向分配链申请内存。

这样的内存分配设计涵盖了大部分语言的，上面的想法其实是把golang语言内存分配抽象出来。其实Java语言也可以以同样的方式理解。内存池就是JVM堆，主要负责申请大块内存；多线程管理方面是使用栈内存，每个线程有自己独立的栈内存进行管理。

golang内存分配器

golang内存分配器主要包含三个数据结构:MHeap,MCentral以及MCache

1.MHeap:分配堆，主要是负责向系统申请大块的内存，为下层MCentral和MCache提供内存服务。他管理的基本单位是MSpan(若干连续内存页的数据结构)

type MSpan struct

{

MSpan *next;

MSpan *prev;

PageId start; // 开始的页号

uintptr npages; // 页数

…..

};

可以看出MSpan是一个双端链表的形式，里面存储了它的一些位置信息。

通过一个基地址+(页号*页大小)，就可以定位到这个MSpan的实际内存空间。

type MHeap struct

{

lock mutex;

free [_MaxMHeapList] mSpanList // free lists of given length

freelarge mSpanList // free lists length >= _MaxMHeapList

busy [_MaxMHeapList] mSpanList // busy lists of large objects of given length

busylarge mSpanList

};

free数组以span为序号管理多个链表。当central需要时，只需从free找到页数合适的链表。large链表用于保存所有超出free和busy页数限制的MSpan。

MHeap示意图：

2.MCache:运行时分配池，不针对全局，而是每个线程都有自己的局部内存缓存MCache，他是实现goroutine高并发的重要因素，因为分配小对象可直接从MCache中分配，不用加锁，提升了并发效率。

type MCache struct

{

tiny byte*; // Allocator cache for tiny objects w/o pointers.

tinysize uintptr;

alloc[NumSizeClasses] MSpan*; // spans to allocate from

};

尽可能将微小对象组合到一个tiny块中，提高性能。

alloc[]用于分配对象，如果没有了，则可以向对应的MCentral获取新的Span进行操作。

线程中分配小对象(16~32K)的过程：

对于
size 介于 16 ~ 32K byte 的内存分配先计算应该分配的 sizeclass，然后去 mcache 里面
alloc[sizeclass] 申请，如果 mcache.alloc[sizeclass] 不足以申请，则 mcache 向 mcentral
申请mcentral 给 mcache 分配完之后会判断自己需不需要扩充，如果需要则想 mheap 申请。

每个线程内申请内存是逐级向上的，首先看MCache是否有足够空间，没有就像MCentral申请，再没有就像MHeap，MHeap向系统申请内存空间。

3.MCentral:作为MHeap和MCache的承上启下的连接。承上，从MHeap申请MSpan；启下，将MSpan划分为各种尺寸的对象提供给MCache使用。

type MCentral struct

{

lock mutex;

sizeClass int32;

noempty mSpanList;

empty mSpanList;

int32 nfree;

……

};

type mSpanList struct {

first *mSpan

last *mSpan

};

sizeclass: 也有成员 sizeclass，用于将MSpan进行切分。

lock: 因为会有多个 P 过来竞争。

nonempty: mspan 的双向链表，当前 mcentral 中可用的 mSpan list。

empty: 已经被使用的，可以认为是一种对所有 mSpan 的 track。MCentral存在于MHeap内。

给对象 object 分配内存的主要流程：

1.object size > 32K，则使用 mheap 直接分配。

2.object size < 16 byte，使用 mcache 的小对象分配器 tiny 直接分配。（其实 tiny 就是一个指针，暂且这么说吧。）

3.object size > 16 byte && size <=32K byte 时，先使用 mcache 中对应的 size class 分配。

4.如果 mcache 对应的 size class 的 span 已经没有可用的块，则向 mcentral 请求。

5.如果 mcentral 也没有可用的块，则向 mheap 申请，并切分。

6.如果 mheap 也没有合适的 span，则想操作系统申请。

tcmalloc内存分配器介绍

tcmalloc(thread-caching mallo)是google推出的一种内存分配器。

具体策略：全局缓存堆和进程的私有缓存。

1.对于一些小容量的内存申请试用进程的私有缓存，私有缓存不足的时候可以再从全局缓存申请一部分作为私有缓存。

2.对于大容量的内存申请则需要从全局缓存中进行申请。而大小容量的边界就是32k。缓存的组织方式是一个单链表数组，数组的每个元素是一个单链表，链表中的每个元素具有相同的大小。

golang语言中MHeap就是全局缓存堆，MCache作为线程私有缓存。

在文章开头说过，内存池就是利用MHeap实现，大小切分则是在申请内存的时候就做了，同时MCache分配内存时，可以用MCentral去取对应的sizeClass，多线程管理方面则是通过MCache去实现。

总结:

1.MHeap是一个全局变量，负责向系统申请内存，mallocinit()函数进行初始化。如果分配内存对象大于32K直接向MHeap申请。

2.MCache线程级别管理内存池，关联结构体P，主要是负责线程内部内存申请。

3.MCentral连接MHeap与MCache的，MCache内存不够则向MCentral申请，MCentral不够时向MHeap申请内存。

❼ Golang 比较适合什么领域

为什么要学习GO语言,GO的优势是什么？
1、 Go有什么优势
Go的优势
1：性能
2：语言性能很重要
3：开发者效率&不要过于创新
4：并发性&通道
5：快速的编译时间
6：打造团队的能力
7：强大的生态系统
8：GOFMT，强制代码格式
9：gRPC 和 Protocol Buffers
可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。
静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。
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❽ 前端想转golang开发，需满足哪些技能

确保学会/补好基本功：
C 语言
算法与数据结构的 C 语言实现
Unix programming（APUE）
socket programming / io multiplexing（UNP）

❾ 有哪些不错的golang开源项目

根据官方1.4版本的发布时候（2014.12）判断（官方说大概六个月后出新版本）预计五月底六月初。因为这次的版本改进幅度有点大，不排除延迟发布的可能。

❿ golang有哪些不错的游戏服务器框架

为什么golang的开发效率高？

golang是一编译型的强类型语言，它在开发上的高效率主要来自于后发优势，不用考虑旧有恶心的历史，又有一个较高的工程视角。良好的避免了程序员因为“ { 需不需要独占一行 ”这种革命问题打架，也解决了一部分趁编译时间找产品妹妹搭讪的阶级敌人。

它有自己的包管理机制，工具链成熟，从开发、调试到发布都很简单方便；

有反向接口、defer、coroutine等大量的syntactic sugar；

编译速度快，因为是强类型语言又有gc，只要通过编译，非业务毛病就很少了；

它在语法级别上支持了goroutine，这是大家说到最多的内容，这里重点提一下。首先，coroutine并不稀罕，语言并不能超越硬件、操作系统实现神乎其神的功能。golang可以做到事情，其他语言也可以做到，譬如c++，在boost库里面自己就有的coroutine实现（当然用起来跟其他boost库一样恶心）。golang做的事情，是把这一套东西的使用过程简化了，并且提供了一套channel的通信模式，使得程序员可以忽略诸如死锁等问题。

goroutine的目的是描述并发编程模型。并发与并行不同，它并不需要多核的硬件支持，它不是一种物理运行状态，而是一种程序逻辑流程。它的主要目的不是利用多核提高运行效率，而是提供一种更容易理解、不容易出错的语言来描述问题。

实际上golang默认就是运行在单OS进程上面的，通过指定环境变量GOMAXPROCS才能转身跑在多OS进程上面。有人提到了的pomelo，开源本来是一件很不错的事情，但是基于自己对callback hell的偏见，我一直持有这种态度：敢用nodejs写大规模游戏服务器的人，都是真正的勇士 : ) 。

2、Erlang与Golang的coroutine有啥区别，coroutine是啥？

coroutine本质上是语言开发者自己实现的、处于user space内的线程，无论是erlang、还是golang都是这样。需要解决没有时钟中断；碰着阻塞式io，整个进程都会被操作系统主动挂起；需要自己拥有调度控制能力（放在并行环境下面还是挺麻烦的一件事）等等问题。那为啥要废老大的劲自己做一套线程放user space里面呢？

并发是服务器语言必须要解决的问题；

system space的进程还有线程调度都太慢了、占用的空间也太大了。

把线程放到user space的可以避免了陷入system call进行上下文切换以及高速缓冲更新，线程本身以及切换等操作可以做得非常的轻量。这也就是golang这类语言反复提及的超高并发能力，分分钟给你开上几千个线程不费力。

不同的是，golang的并发调度在i/o等易发阻塞的时候才会发生，一般是内封在库函数内；erlang则更夸张，对每个coroutine维持一个计数器，常用语句都会导致这个计数器进行rection，一旦到点，立即切换调度函数。

中断介入程度的不同，导致erlang看上去拥有了preemptive scheling的能力，而golang则是cooperative shceling的。golang一旦写出纯计算死循环，进程内所有会话必死无疑；要有大计算量少io的函数还得自己主动叫runtime.Sched()来进行调度切换。

3、golang的运行效率怎么样？

我是相当反感所谓的pingpong式benchmark，运行效率需要放到具体的工作环境下面考虑。

首先，它再快也是快不过c的，毕竟底下做了那么多工作，又有调度，又有gc什么的。那为什么在那些benchmark里面，golang、nodejs、erlang的响应效率看上去那么优秀呢，响应快，并发强？并发能力强的原因上面已经提到了，响应快是因为大量非阻塞式io操作出现的原因。这一点c也可以做到，并且能力更强，但是得多写不少优质代码。

然后，针对游戏服务器这种高实时性的运行环境，GC所造成的跳帧问题确实比较麻烦，前面的大神 @达达有比较详细的论述和缓解方案，就不累述了。随着golang的持续开发，相信应该会有非常大的改进。一是屏蔽内存操作是现代语言的大势所趋，它肯定是需要被实现的；二是GC算法已经相当的成熟，效率勉勉强强过得去；三是可以通过incremental的操作来均摊cpu消耗。

用这一点点效率损失换取一个更高的生产能力是不是值得呢？我觉得是值得的，硬件已经很便宜了，人生苦短，让自己的生活更轻松一点吧: )。

4、基于以上的论述，我认为采用go进行小范围的MMORPG开发是可行的。

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