演算法之道下載

Ⅰ 電腦的緩存指的是什麼

CPU緩存（Cache
Memory）位於CPU與內存之間的臨時存儲器，它的容量比內存小但交換速度快。在緩存中的數據是內存中的一小部分，但這一小部分是短時間內CPU即將訪問的，當CPU調用大量數據時，就可避開內存直接從緩存中調用，從而加快讀取速度。由此可見，在CPU中加入緩存是一種高效的解決方案，這樣整個內存儲器（緩存+內存）就變成了既有緩存的高速度，又有內存的大容量的存儲系統了。緩存對CPU的性能影響很大，主要是因為CPU的數據交換順序和CPU與緩存間的帶寬引起的。
緩存是為了解決CPU速度和內存速度的速度差異問題。內存中被CPU訪問最頻繁的數據和指令被復制入CPU中的緩存，這樣CPU就可以不經常到象「蝸牛」一樣慢的內存中去取數據了，CPU只要到緩存中去取就行了，而緩存的速度要比內存快很多。
這里要特別指出的是：
1.因為緩存只是內存中少部分數據的復製品，所以CPU到緩存中尋找數據時，也會出現找不到的情況（因為這些數據沒有從內存復制到緩存中去），這時CPU還是會到內存中去找數據，這樣系統的速度就慢下來了，不過CPU會把這些數據復制到緩存中去，以便下一次不要再到內存中去取。
2.因為隨著時間的變化，被訪問得最頻繁的數據不是一成不變的，也就是說，剛才還不頻繁的數據，此時已經需要被頻繁的訪問，剛才還是最頻繁的數據，現在又不頻繁了，所以說緩存中的數據要經常按照一定的演算法來更換，這樣才能保證緩存中的數據是被訪問最頻繁的。
緩存的工作原理
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緩存的工作原理是當CPU要讀取一個數據時，首先從緩存中查找，如果找到就立即讀取並送給CPU處理；如果沒有找到，就用相對慢的速度從內存中讀取並送給CPU處理，同時把這個數據所在的數據塊調入緩存中，可以使得以後對整塊數據的讀取都從緩存中進行，不必再調用內存。
正是這樣的讀取機制使CPU讀取緩存的命中率非常高（大多數CPU可達90%左右），也就是說CPU下一次要讀取的數據90%都在緩存中，只有大約10%需要從內存讀取。這大大節省了CPU直接讀取內存的時間，也使CPU讀取數據時基本無需等待。總的來說，CPU讀取數據的順序是先緩存後內存。
一級緩存和二級緩存
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為了分清這兩個概念，我們先了解一下RAM
。RAM和ROM相對的，RAM是掉電以後，其中的信息就消失那一種，ROM在掉電以後信息也不會消失那一種。
RAM又分兩種，一種是靜態RAM，SRAM；一種是動態RAM，DRAM。前者的存儲速度要比後者快得多，我們現在使用的內存一般都是動態RAM。
有的菜鳥就說了，為了增加系統的速度，把緩存擴大不就行了嗎，擴大的越大，緩存的數據越多，系統不就越快了嗎？緩存通常都是靜態RAM，速度是非常的快，
但是靜態RAM集成度低（存儲相同的數據，靜態RAM的體積是動態RAM的6倍），
價格高（同容量的靜態RAM是動態RAM的四倍），
由此可見，擴大靜態RAM作為緩存是一個非常愚蠢的行為，
但是為了提高系統的性能和速度，我們必須要擴大緩存，
這樣就有了一個折中的方法，不擴大原來的靜態RAM緩存，而是增加一些高速動態RAM做為緩存，
這些高速動態RAM速度要比常規動態RAM快，但比原來的靜態RAM緩存慢，
我們把原來的靜態ram緩存叫一級緩存，而把後來增加的動態RAM叫二級緩存。
一級緩存和二級緩存中的內容都是內存中訪問頻率高的數據的復製品（映射），它們的存在都是為了減少高速CPU對慢速內存的訪問。
通常CPU找數據或指令的順序是：先到一級緩存中找，找不到再到二級緩存中找，如果還找不到就只有到內存中找了。
緩存的技術發展
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最早先的CPU緩存是個整體的，而且容量很低，英特爾公司從Pentium時代開始把緩存進行了分類。當時集成在CPU內核中的緩存已不足以滿足CPU的需求，而製造工藝上的限制又不能大幅度提高緩存的容量。因此出現了集成在與CPU同一塊電路板上或主板上的緩存，此時就把
CPU內核集成的緩存稱為一級緩存，而外部的稱為二級緩存。一級緩存中還分數據緩存（Data
Cache，D-Cache）和指令緩存（Instruction
Cache，I-Cache）。二者分別用來存放數據和執行這些數據的指令，而且兩者可以同時被CPU訪問，減少了爭用Cache所造成的沖突，提高了處理器效能。英特爾公司在推出Pentium
4處理器時，用新增的一種一級追蹤緩存替代指令緩存，容量為12KμOps，表示能存儲12K條微指令。
隨著CPU製造工藝的發展，二級緩存也能輕易的集成在CPU內核中，容量也在逐年提升。現在再用集成在CPU內部與否來定義一、二級緩存，已不確切。而且隨著二級緩存被集成入CPU內核中，以往二級緩存與CPU大差距分頻的情況也被改變，此時其以相同於主頻的速度工作，可以為CPU提供更高的傳輸速度。
二級緩存是CPU性能表現的關鍵之一，在CPU核心不變化的情況下，增加二級緩存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二級緩存上有差異，由此可見二級緩存對於CPU的重要性。
CPU在緩存中找到有用的數據被稱為命中，當緩存中沒有CPU所需的數據時（這時稱為未命中），CPU才訪問內存。從理論上講，在一顆擁有二級緩存的CPU中，讀取一級緩存的命中率為80%。也就是說CPU一級緩存中找到的有用數據占數據總量的80%，剩下的20%從二級緩存中讀取。由於不能准確預測將要執行的數據，讀取二級緩存的命中率也在80%左右（從二級緩存讀到有用的數據占總數據的16%）。那麼還有的數據就不得不從內存調用，但這已經是一個相當小的比例了。目前的較高端的CPU中，還會帶有三級緩存，它是為讀取二級緩存後未命中的數據設計的—種緩存，在擁有三級緩存的CPU中，只有約5%的數據需要從內存中調用，這進一步提高了CPU的效率。
為了保證CPU訪問時有較高的命中率，緩存中的內容應該按一定的演算法替換。一種較常用的演算法是「最近最少使用演算法」（LRU演算法），它是將最近一段時間內最少被訪問過的行淘汰出局。因此需要為每行設置一個計數器，LRU演算法是把命中行的計數器清零，其他各行計數器加1。當需要替換時淘汰行計數器計數值最大的數據行出局。這是一種高效、科學的演算法，其計數器清零過程可以把一些頻繁調用後再不需要的數據淘汰出緩存，提高緩存的利用率。
CPU產品中，一級緩存的容量基本在4KB到64KB之間，二級緩存的容量則分為128KB、256KB、512KB、1MB、2MB、4MB等。一級緩存容量各產品之間相差不大，而二級緩存容量則是提高CPU性能的關鍵。二級緩存容量的提升是由CPU製造工藝所決定的，容量增大必然導致CPU內部晶體管數的增加，要在有限的CPU面積上集成更大的緩存，對製造工藝的要求也就越高。
現在主流的CPU二級緩存都在2MB左右，其中英特爾公司07年相繼推出了台式機用的4MB、6MB二級緩存的高性能CPU，不過價格也是相對比較高的，對於對配置要求不是太高的朋友，一般的2MB二級緩存的雙核CPU基本也可以滿足日常上網需要了。

Ⅱ 如何實現兩張圖片的匹配

一、特徵點（角點）匹配
圖像匹配能夠應用的場合非常多，如目標跟蹤，檢測，識別，圖像拼接等，而角點匹配最核心的技術就要屬角點匹配了，所謂角點匹配是指尋找兩幅圖像之間的特徵像素點的對應關系，從而確定兩幅圖像的位置關系。
角點匹配可以分為以下四個步驟：
1、提取檢測子：在兩張待匹配的圖像中尋找那些最容易識別的像素點（角點），比如紋理豐富的物體邊緣點等。
2、提取描述子：對於檢測出的角點，用一些數學上的特徵對其進行描述，如梯度直方圖，局部隨機二值特徵等。檢測子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。
3、匹配：通過各個角點的描述子來判斷它們在兩張圖像中的對應關系，常用方法如 flann等。
4、消噪：去除錯誤匹配的外點，保留正確的匹配點。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。
二、SIFT匹配方法的提出
為了排除因為圖像遮擋和背景混亂而產生的無匹配關系的關鍵點，SIFT的作者Lowe提出了比較最近鄰距離與次近鄰距離的SIFT匹配方式：取一幅圖像中的一個SIFT關鍵點，並找出其與另一幅圖像中歐式距離最近的前兩個關鍵點，在這兩個關鍵點中，如果最近的距離除以次近的距離得到的比率ratio少於某個閾值T，則接受這一對匹配點。因為對於錯誤匹配，由於特徵空間的高維性，相似的距離可能有大量其他的錯誤匹配，從而它的ratio值比較高。顯然降低這個比例閾值T，SIFT匹配點數目會減少，但更加穩定，反之亦然。
Lowe推薦ratio的閾值為0.8，但作者對大量任意存在尺度、旋轉和亮度變化的兩幅圖片進行匹配，結果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之間最佳，小於0. 4的很少有匹配點，大於0. 6的則存在大量錯誤匹配點，所以建議ratio的取值原則如下:
ratio=0. 4：對於准確度要求高的匹配；
ratio=0. 6：對於匹配點數目要求比較多的匹配；
ratio=0. 5：一般情況下。
三、常見的SIFT匹配代碼
1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的歐氏距離進行匹配（該SIFT代碼貢獻自Andrea
Vedaldi）。
2、Lowe的C++代碼中使用的是歐氏距離，但是在matlab代碼中為了加速計算，使用的是向量夾角來近似歐氏距離：先將128維SIFT特徵向量歸一化為單位向量（每個數除以平方和的平方根），然後點乘來得到向量夾角的餘弦值，最後利用反餘弦（acos函數）求取向量夾角。實驗證明Lowe的辦法正確率和耗時都很不錯。
同樣，也可以採用knnsearch函數求最近點和次近點：knnsearch採用euclidean距離時得到的結果與lowe採用的近似方法結果幾乎一致，正好印證了模擬歐氏距離的效果。
3、Rob Hess的OpenSIFT採用了KDTREE來對匹配進行優化。
4、CSDN大神v_JULY_v實現了KDTREE+BBF對SIFT匹配的優化和消除錯誤匹配：從K近鄰演算法、距離度量談到KD樹、SIFT+BBF演算法
- 結構之法 演算法之道 - 博客頻道 - CSDN.NET。
5、OpenCV中features2d實現的SIFT匹配有多種matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道採用knnsearch，提供了多種距離度量方式，具體區別不懂。

Ⅲ 演算法之道 第2版怎麼樣

這本書從思想層面對常用的演算法作出詮釋，書中呈現了很多生活實例與歷史故事，並把這些內容與演算法密切聯系起來，能讓人從簡單的概念學起，並對演算法和生活、人生關聯思考。 有人天生喜歡「遍歷」，踏遍千山萬水，遍享萬種風情。扮演各種角色，希望人生豐富多彩；有人一生「貪婪」，眼界不寬，及時行樂；有人註定適用「窮搜」，辛辛苦苦勤勤懇懇一輩子，付出很多，收獲有限；有人善用「時空權衡」，用最少的時間辦最多的事情，的確精明；有人會「分治」，再多的難題也能迎刃而解；有人常「回溯」，錯的太多，後悔太多；有的人壓根沒有演算法，於是盲目生活，盲目做事，最後所獲無幾；有人「動態規劃」，從而積小成多。 不錯的書，觀點新穎，不落俗套。

Ⅳ 新的APP該如何推廣有哪些推廣渠道

我自己也是做一個新上線app推廣運營的，也是遇到了諸多困難，後來在西東圈得到了幫助，以下是西東圈群里分享的一個app推廣運營方案，讓我非常受益，這里也是一個傳媒廣告從業人員的聚集地，在推廣中找資源也挺方便的，很快就能得到響應。

APP就像是一個需要不斷包裝和投入的「明星」，需要不斷製造「話題」來吸引用戶，靠一版版的優化升級和足夠的內容、活動來支撐，否則很快就會泯滅於人們的視野中。

一、競品分析：

選擇競品、做好定位

二、產品定位：

1、產品定位：

一句話清晰描述你的產品，用什麼樣的產品滿足用戶或者用戶市場

2、產品核心目標

產品目標往往表現為解決目標用戶市場一個什麼問題，這個問題分析的越透徹，產品核心目標越准確。

3、目標用戶定位：

一般按照年齡段，收入，學歷，地區幾個維度來定位目標用戶群體。

4、目標用戶特徵

（1）常用用戶特徵：年齡，性別，出生日期，收入，職業，居住地，興趣愛好，性格特徵等。

（2）用戶技能：溝通能力強

（3）與產品相關特徵：

• 電子商務類：購物習慣，年度消費預算等。

• 交友類：是否單身，擇偶標准。

• 游戲類：是否喜歡3D游戲，是否有同類型游戲經驗。

5、用戶角色卡片

根據目標用戶群體圍繞目標用戶特徵建立用戶角色卡片。

6、用戶使用場景

用戶使用場景是指將目標用戶群投放到實際的使用場景中。

三、推廣方案

移動互聯網行業，創業公司市場則適合多面出擊，把能夠想到的各種途徑方式都去嘗試，用最小的投入把品牌效果最大化。

在想到的100種方法里，不斷測試出一種最有效的方法，剔除掉其中99個，集中火力把手裡的資源集中在一個可能爆發的點上，不斷放大，不斷分析，等待爆發。

最終吸引更多的注冊用戶，提高自己的市場份額。

1、渠道推廣

APP運營都離不開推廣，要學會從運營中找的問題，總結良好經驗，做優質渠道，改良產品，對於渠道推廣，有以下幾點可供大家參考：

1）基礎上線：各大下載市場、應用商店、大平台、下載站的覆蓋Android版本發布渠道，因為在馬海祥看來，推廣的第一步是要上線，這是最基礎的，無需砸錢，只需最大范圍的覆蓋。

• 下載市場：安卓、機鋒、安智、應用匯、91、木螞蟻、N多、優億、安機、飛流等。

• 應用商店：geogle商店、HTC商城、歷趣、十字貓、開奇、愛米、我查查、魅族商店、聯想開發者社區、oppo應用商店等。

• 大平台：MM社區、沃商店、天翼空間、華為智匯雲、騰訊應用中心等。

• 客戶端：豌豆莢手機精靈、91手機助手、360軟體管家等。

• wap站：泡椒、天網、樂訊、宜搜等。

• web下載站：天空、華軍、非凡、綠軟等。

• iOS版本發布渠道：AppStore、91助手、pp助手、網易應用中心、同步推、快用蘋果助手、itools、限時免費大全。

2）運營商渠道推廣：中國移動，中國電信，中國聯通

用戶基數較大，可以將產品預裝到運營商商店，借力於第三方沒有的能力，如果是好的產品，還可以得到其補助和扶植。

市場部門要有專門的渠道專員負責與運營商溝通合作，出方案進行項目跟蹤。

3）第三方商店：上述A類都屬於第三方商店

由於進入早，用戶積累多，第三方商店成為了很多APP流量入口，全國有近百家第三方應用商店，渠道專員要准備大量素材，測試等與應用市場對接。各應用市場規則不一，如何與應用市場負責人溝通，積累經驗與技巧至關重要。

資金充足的情況下，可以投放一些廣告位及推薦等。

2、新媒體推廣：

（1）內容策劃

前期需要做好受眾用戶定位，分析得出核心用戶特徵；

原創、每天三條有趣內容、抓住當天或當周熱點跟進、創意、故事化、擬人化；

（2）品牌基礎推廣：

網路類推廣：在網路，360網路建立品牌詞條。

問答類推廣：在網路知道，搜搜問答，新浪愛問，知乎等網站建立問答。

（3）微博推廣

• 內容：將產品擬人化，講故事，定位微博特性，堅持原創內容的產出；在微博上抓住當周或當天的熱點跟進，保持一定的持續創新力。這里可以參考同行業運營比較成功的微博大號，借鑒他們的經驗。

• 互動：關注業內相關微博賬號，保持互動，提高品牌曝光率。

• 活動：必要時候可以策劃活動，微博轉發等。

（4）微信推廣

微信公眾號的運營推廣需要一定時間沉澱，這里可以參考幾步曲：

• 內容定位：結合產品做內容聚合推薦，內容不一定要多，但是一定要精並且符合微信號的定位。

• 種子用戶積累：初期可以給定個KPI指標，500個粉絲一個門檻，種子用戶可以通過同事好友，合作夥伴推薦，微博引流，官網引流等。

• 小號積累：開通微信小號，每天導入目標客戶群。

• 小號導大號：通過小號的粉絲積累推薦微信公眾號，將粉絲導入到微信公眾號。

• 微信互推：當粉絲量達到一定預期後，可以加入一些微信互推群。

（5）視頻推廣

現在視頻還是一個風口，並且還能持續幾年，抖音、快手、B站、小紅書，有不同的演算法和推薦機制，用戶屬性也有所區別，選擇適合自己的平台。

（6）PR傳播

PR不是硬廣告，學會在對的途徑講一個動人的故事是非常重要的。

互聯網時代人人都是傳播源，無論微博Kol、微信公眾號、媒體網站的專欄或各大社交網站，我得去研究如何利用這些平台來講述一個好的品牌的故事；反之，這些平台也會是用戶對品牌產生UGC的最好渠道。

在初創公司，作為PR需要把公司每一個階段的方向都了解透徹，然後學會向市場、投資人、用戶傳遞一個有力的聲音。

這個聲音並不是生硬的廣而告之，而是拋出一個話題讓大家對你的故事所感興趣，並帶動大家如何把興趣引到你的產品上來，最好形成行業的熱議話題。

以下有幾個策略：

1）用日常稿件保持穩定的曝光

我們會定期做一張傳播規劃表，每個月要根據公司和產品的變化來決定該向外界傳遞什麼聲音，恰當的表達和持續的內容產出會讓公司的曝光度及行業的關注度逐漸提高。

2）維護好已有的媒體資源，積極擴展新資源

（7）事件營銷

事件營銷絕對是個體力活和腦力活，這需要整個團隊保持敏銳的市場嗅覺，此外還需要有強大的執行力，配合一定的媒體資源，事件才得以在最快的速度推出去。

事件營銷的前提必須是團隊成員需要每天接觸大量新鮮的資訊，把這些信息整合，也需要養成隨時記錄下一些閃現的靈感創意並和成員們及時分享碰撞。

對於能貼上產品的創意點結合點，我們會馬上進行頭腦風暴，對事件的始終進行推理，若確定方案可行，那麼馬上做出與之匹配的傳播計劃，開始做項目預算並一邊准備好渠道資源。

（8）數據分析

每周花一些時間去認真分析每一條微博、微信、每一個渠道背後的數據，你一定會發現傳播度高的內容背後的契合點和關聯性，這樣非常有利於自己官方微博、微信內容質量的提升，運營起來也更接地氣。

不管是什麼平台，優質內容的產出是核心關鍵點，也是各個平台短缺並激勵扶持的方向，所以考慮如何才能產出優質的內容也是非常重要的。

Ⅳ 《漫畫演算法：小灰的演算法之旅》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《漫畫演算法：小灰的演算法之旅》（魏夢舒）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：漫畫演算法：小灰的演算法之旅

作者：魏夢舒

豆瓣評分：8.6

出版社：電子工業出版社

出版年份：2019-5

頁數：280

內容簡介：

《漫畫演算法：小灰的演算法之旅》通過虛擬的主人公小灰的心路歷程，用漫畫的形式講述了演算法和數據結構的基礎知識、復雜多變的演算法面試題目及演算法的實際應用場景。

第1章 介紹了演算法和數據結構的相關概念，告訴大家演算法是什麼，數據結構又是什麼，它們有哪些用途，如何分析時間復雜度，如何分析空間復雜度。

第2章 介紹了最基本的數據結構，包括數組、鏈表、棧、隊列、哈希表的概念和讀寫操作。

第3章 介紹了樹和二叉樹的概念、二叉樹的各種遍歷方式、二叉樹的特殊形式——二叉堆和優先隊列的應用。

第4章 介紹了幾種典型的排序演算法，包括冒泡排序、快速排序、堆排序、計數排序、桶排序。

第5章 介紹了10餘道職場上流行的演算法面試題及詳細的解題思路。例如怎樣判斷鏈表有環，怎樣計算大整數相加等。

第6章 介紹了演算法在職場上的一些應用，例如使用LRU演算法來淘汰冷數據，使用Bitmap演算法來統計用戶特徵等。

作者簡介：

魏夢舒（@程序員小灰）：微信公眾號「程序員小灰」的作者，多年的軟體行業從業經驗，先後在京東金融和摩拜科技從事研發工作，對演算法有一定的興趣和經驗。

Ⅵ 本人學工科的，有點編程基礎，但是對於基礎的數據結構和演算法了解不清楚，因此想咨詢專業人士

我是學信息學競賽的 雖然不是專業人士 但是對演算法和數據結構還算比較了解
首先你不要有畏難心理，你所說的《數據結構》是指嚴蔚敏編的大學教材吧？那本書講的並不難，只是有點枯燥，耐心點還是能讀懂的。你可以找一些視頻教程，我看的是電子科大的《數據結構》，還不錯
演算法方面專著似乎不多，最經典的是《演算法導論》但這是本磚頭書，一般作為工具書
我只買過一本《演算法之道》但感覺一般
其實你從網上找資料就完全夠了，數據結構那本書里已經介紹了很多常見演算法 其他的大多隻是一種思想 比如 貪心、動歸等 你可以看看程序設計競賽的書 比如ACM NOI的

Ⅶ 求推薦一本結構和演算法方面的好書

我這有一本你要我可你傳給你！hi聯系我吧

Ⅷ 交強險重大調整！最高可享受5.5折！演算法來了

雲南車主注意了！車險綜合改革9月19日起正式實施，3年不出險，可以享受保費5.5折優惠。

9月10日，中國銀保監會發布《關於調整交強險責任限額和費率浮動系數的公告》（以下簡稱《公告》）。根據《公告》，雲南車主3年不出險的話，將可以享受保費5.5折優惠。同時，9月19日起，不論是新車主還是老車主，均可享受交強險總責任限額從12.2萬元提高到20萬元。

根據《公告》，交強險最終保險費計算方法是：交強險最終保險費=交強險基礎保險費×（1+與道路交通事故相聯系的浮動比率X，X取ABCDE方案其中之一對應的值）。

按照新交強險費率浮動系數方案，陝西、雲南和廣西3個地區實行與道路交通事故相聯系的浮動方案為：

交強險小貼士

免賠范圍：

根據我國相關法律規定，下列情形保險公司在交強險的保險責任限額內不負賠償責任：

●受害人的故意行為導致的交通事故人身損害、財產損失，例如：自殺、自殘行為，碰瓷等等。

●?《交通事故責任強制保險條例》第3款中規定的保險車輛本車人員、被保險人。

●?因發生交通事故而導致的仲裁或訴訟費及與之相關的其它費用。

●?間接損失，例如：車輛因碰撞而價值減損。

賠償流程：

①?當發生交通事故後，一定要立即向事故發生地公安交通管理部門報案，同時在48小時內通知保險人，否則保險公司可以拒賠。車輛發生交通事故後，投保人應盡快向保險公司報案，可以電話報案，也可直接去報案。

②?保險公司應主動到事故現場進行勘驗，對事故車輛進行定損。交通警察到達事故現場後，要先搶救傷者，然後對事故現場進行勘驗檢查。對未逃逸的交通事故，而且不需要檢驗鑒定的，公安交通管理部門應當在10日內做出交通事故責任認定書，對需要檢驗鑒定的，應當在5日內進行檢驗鑒定，然後做出認定書。

③?投保人到保險公司辦理理賠手續，應攜帶行駛證，保險合同以及事故責任認定書等相關證件。保險公司應在48小時內對車輛定損，投保人在車輛定損之前不能修理車輛。保險公司應該出具車輛定損清單，明確更換配件，修復車輛的費用和工時。

④?投保人如對上述清單無爭議即簽字生效，作為保險公司理賠的依據。如果有爭議則可以拒絕簽字。在投保人對定損清單沒有爭議的情況下，投保人可以修復車輛，並按程序理賠。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅸ 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

1、二維數組中的查找

具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？

Ⅹ java主要有那些特性

Java主要有哪些的特性？

Java由美國SUN公司(被oracle公司收購)發明於1995年，是目前業界應用最廣泛、使用人數最多的語言，連續多年排名世界第一，可以稱之為「計算機語言界的英語」。

那麼Java這么高的評價它的特點有哪些，下面我來為題主解答：

一、跨平台/可移植性

這是Java的核心優勢。Java在設計時就很注重移植和跨平台性。比如：Java的int永遠都是32位。不像C++可能是16，32，可能是根據編譯器廠商規定的變化。這樣的話程序的移植就會非常麻煩。

Java首先利用文本編輯器編寫 Java源程序，源文件的後綴名為.java；再利用編譯器（javac）將源程序編譯成位元組碼文件，位元組碼文件的後綴名為.class； 最後利用虛擬機（解釋器，java）解釋執行。如下圖所示：

二、安全性

Java適合於網路/分布式環境，為了達到這個目標，在安全性方面投入了很大的精力，使Java可以很容易構建防病毒，防篡改的系統。比如Java取消了強大但又危險的指針。由於指針可進行移動運算，指針可隨便指向一個內存區域，而不管這個區域是否可用，這樣做是危險的。

三、面向對象

面向對象是一種程序設計技術，非常適合大型軟體的設計和開發。由於C++為了照顧大量C語言使用者而兼容了C，使得自身僅僅成為了帶類的C語言，多少影響了其面向對象的徹底性！Java則是完全的面向對象語言。

四、簡單性

Java就是C++語法的簡化版，我們也可以將Java稱之為「C++-」。跟我念「C加加減」，指的就是將C++的一些內容去掉；比如：頭文件，指針運算，結構，聯合，操作符重載，虛基類等等。同時，由於語法基於C語言，因此學習起來完全不費力。

五、高性能

Java最初發展階段，總是被人詬病「性能低」；客觀上，高級語言運行效率總是低於低級語言的，這個無法避免。Java語言本身發展中通過虛擬機的優化提升了幾十倍運行效率。比如，通過JIT(JUST IN TIME)即時編譯技術提高運行效率。 將一些「熱點」位元組碼編譯成本地機器碼，並將結果緩存起來，在需要的時候重新調用。這樣的話，使Java程序的執行效率大大提高，某些代碼甚至接近C++的效率。

因此，Java低性能的短腿，已經被完全解決了。業界發展上，我們也看到很多C++應用轉到Java開發，很多C++程序員轉型為Java程序員。

六、分布式

Java是為Internet的分布式環境設計的，因為它能夠處理TCP/IP協議。事實上，通過URL訪問一個網路資源和訪問本地文件是一樣簡單的。Java還支持遠程方法調用(RMI,Remote Method Invocation)，使程序能夠通過網路調用方法。

七、多線程

多線程的使用可以帶來更好的交互響應和實時行為。 Java多線程的簡單性是Java成為主流伺服器端開發語言的主要原因之一。

八、健壯性

Java是一種健壯的語言，吸收了C/C++ 語言的優點，但去掉了其影響程序健壯性的部分（如：指針、內存的申請與釋放等）。Java程序不可能造成計算機崩潰。即使Java程序也可能有錯誤。如果出現某種出乎意料之事，程序也不會崩潰，而是把該異常拋出，再通過異常處理機制加以處理。

以上幾種特性你了解到啦嗎？ 記得給個贊！