主题:【求助】:请教信息技术方面的大牛有关多线程的问题 -- newtime
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对于超大规模稀疏矩阵的并行计算,可以只存储非零元素,用链表或者哈希结构压缩存储。缺点是会增加每次有效操作的读取次数,但对于超大规模稀疏矩阵,绝大部分元素都是0,这种情况下,用链表遍历的读取次数要远小于数组遍历。
另一方面,缓存与内存存在特殊的映射关系,缓存中的内容对应内存的某个区域,只要你的读取操作都集中在这个区域内,缓存更新频率低,影响也很小,忌讳的是在读取过程中坐标乱跳,这样缓存需要经常更新。你在编程过程中,可以将数组遍历过程与缓存大小相结合,采用中间变量和特殊算法,提高效率。
当年缓存只有64K的时代,内存才几兆的时代,这种小技法是很多的,只是现在动辄8M缓存,几十G内存,大家反而少用了这些优化技术了。
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🙂本质是一样的 4 美人他爹 字768 2009-08-19 06:54:39
🙂真正的专家出手了,我这只是皮毛而已,抛砖引玉 3 autoeagle 字279 2009-08-19 07:29:38
🙂客气了 2 美人他爹 字543 2009-08-19 10:31:21
🙂两种处理方法
🙂极大可能是共享变量访问的问题 1 类反词典 字497 2009-08-15 19:42:58
🙂多线程是否提高效率,取决于你的应用 2 布老虎 字601 2009-08-15 13:59:33
🙂多线程的问题 1 spin 字197 2009-08-15 02:55:10
🙂回 newtime 字15 2009-08-16 19:16:42