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概述 wiki上的定义: The buddy memory allocation technique is a memory allocation algorithm that divides memory into partitions to try to satisfy a memory request as suitably as possible. This system makes use of splitting memory into halves to try to give a best fit. 伙伴内存分配技术是一种内存分配算法，它将内存划分为多个分区，以尝试尽可能适当地满足内存请求。 该系统利用将内存分成两半来尝试提供最佳匹配。 算法 伙伴系统有多种形式； 将每个块细分为两个较小块的块是最简单，最常见的一种。 选定块的大小要根据实际情况选取，太小则需要更多的内存记录跟踪内存分配， 太大又容易产生空间浪费,另外，就是如果选择2的次幂单位的话， 最大的块有可能不会覆盖整个内存. 例子 同样是wiki的例子，申请的内存调整了下 Step 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 64K 1 24 2.1 23 23 2.2 22 22 23 2.3 21 21 22 23 2.4 20 20 21 22 23 2.5 A:20 20 21 22 23 3 A:20 20 B: 21 22 23 4 A:20 C:20 B: 21 22 23 5.1 A:20 C:20 B: 21 21 21 23 5.2 A:20 C:20 B: 21 D: 21 21 23 6 A:20 C:20 21 D: 21 21 23 7.1 A:20 C:20 21 21 21 23 7.2 A:20 C:20 21 22 23 8 20 C:20 21 22 23 9.1 20 20 21 22 23 9.2 21 21 22 23 9.3 22 22 23 9.4 23 23 9.5 24 初始化状态，每块64K， 最大的块包含 24 个块, 一个4阶块. ...

python根据excel内容生成文件夹 工作需要根据excel数据信息，生成对应的文件夹，用python写了一个脚本处理了一下。 样例中表格内容也进行了调整。 环境： windows10 python3.7 + openpyxl 目标： 以list.xlsx数据为准，抽取指定sheet页中的指定字段信息，生成目录, 并在目录中创建固定的子目录. 表格格式: 表格sheet-A01 序号 项目名称 备注 1 项目1 张三 2 项目2 李四 表格sheet-A02 序号 项目名称 备注 1 项目1 王五 每一个sheet存放一个批次的任务信息, total为批次名称 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 from openpyxl import load_workbook from openpyxl import Workbook import os import re ## 获取项目清单列表 wb = load_workbook( filename = '.\\test\\list.xlsx') #ws_in = wb_in.active outpath=".\\out\\" ## 名字列表开始结束行号 start_index = 4 ##end_index = ## 目录编号 dir_no = 1 ## 1. 找到指定的sheet页面 sheets_name = ['A01', 'A02'] ## 3. 组成符合要求的目录字符串创建目录 def mkdir(path): try: os.makedirs(path) print("CREATE") except FileExistsError: print("EXIST, NO CREATE") # Get all dirs def mksubdir(path): try: dirnames = [name for name in os.listdir('.\\model') if os.path.isdir(os.path.join('.\\model', name))] for i in dirnames: mkdir(path+"\\"+i) except : print(" CREATE SUB DIR ERROR ") for i in range(len(sheets_name)): print(i) sheet = wb[sheets_name[i]] print(sheet) ## 2. 找到相关的任务信息 for row in range(start_index, sheet.max_row+1): ## 1. 判断内容是否空格 0 or 1? if (str(sheet.cell(row, column=1).value).strip() == "None" ): print(batch_no + " is over") break; ##2. 获取表格内容生成目录 task_no = sheet.cell(row, column=1).value batch_no = sheet.title.split('-')[0] task_context = str(sheet.cell(row, column=2).value).strip() task_manager = re.search(r'张三|李四|王五', sheet.cell(row,column=3).value) task_leader = task_manager.group(0) #(序号)-批次号-批次序号-任务名称(负责人) # mkdir(path) dir_no_str = format(dir_no, '02d') task_no_str = format(task_no, '02d') dirname=dir_no_str+"-"+batch_no+"-"+task_no_str+"-"+task_context+"-"+task_leader mkdir(outpath+dirname) # mksubdir(path) mksubdir(outpath+dirname) dir_no = dir_no+1 运行结果 ├─01-A01-01-项目1-张三 │ ├─01_文档目录1 │ └─02_文档目录2 ├─02-A01-02-项目2-李四 │ ├─01_文档目录1 │ └─02_文档目录2 └─03-A02-01-项目3-王五 ├─01_文档目录1 └─02_文档目录2 ...

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题目： Given a binary tree, return the inorder traversal of its nodes’ values. Example: Input: 1 2 3 4 5 6 [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 Output: 1 [1,3,2] Follow up: Recursive solution is trivial, could you do it iteratively? 解题： 遍历顺序“根-左-右” 实现： 使用栈实现 从根节点开始，先将根节点压入栈，保存结果值，然后移动到左节点， 保证“根-左”顺序， 为空后出栈，取其右节点入栈中。这样就保证了访问顺序为“根-左-右”。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} * }; */ class Solution { public: vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> res; stack<TreeNode*> ss; TreeNode *p = root; while (!ss.empty()||p){ if (p!=NULL){ ss.push(p); res.push_back(p->val); p = p->left; } else{ p = ss.top(); ss.pop(); p=p->right; } } return res; } }; 实现： 递归实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 class Solution { public: vector<int> preorderTraversal(TreeNode* root) { vector<int> res; preorder(root, res); return res; } void preorder(TreeNode *root, vector<int> &res){ if (!root) return; res.push_back(root->val); preorder(root->left, res); preorder(root->right, res); } }; 参考: [LeetCode] 144. Binary Tree Preorder Traversal 二叉树的先序遍历 ...

对于正常使用rm无法删除的文件可以通过查找inode进行删除 1 2 ls -i find -inum xxx -delete or 1 2 ls -i find -inum xxx -exec rm -i {} \; 直接删除 1 2 3 4 5 6 7 8 9 [root@centosgpt vm]# ls -i 2278688 &gt; 13592459 memdump2.c~ 13592454 memzero 7506486 test.c~ 2275894 118902.mem 2275882 memdump2.py 13592461 memzero.c 9733651 translate ... [root@centosgpt vm]# find -inum 2278688 -delete [root@centosgpt vm]# ls 118902.mem idle.py~ memdump3.c memory_layout processwrite.c test.c~ vsyscall.c 18 memdump memdump4 memory_layout.c processwrite.c~ translate 交互式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 [root@centosgpt vm]# ls -i 7506464 &gt; 13592459 memdump2.c~ 13592454 memzero 7506486 test.c~ 2275894 118902.mem 2275882 memdump2.py 13592461 memzero.c 9733651 translate [root@centosgpt vm]# find -inum 7506464 -exec rm -i {} \; rm: remove regular empty file ‘./&gt;’? y [root@centosgpt vm]# ls 118902.mem idle.py~ memdump3.c memory_layout processwrite.c test.c~ vsyscall.c 18 memdump memdump4 memory_layout.c processwrite.c~ translate

处理器在运行程序时，需要存储器来存放程序和程序使用的数据， 现代操作系统提供了存储器的抽象:虚拟存储器, 使得应用程序来说不用过多的考虑物理存储使用，简化了内存管理

工作需要汇总整理相关excel数据信息，并按照规定格式进行反馈，用python写了一个脚本处理了一下。 样例中表格内容也进行了调整。 环境： windows10 python3.7 + openpyxl 目标： 以data1数据为准，通过查找data2补全相关信息, 将数据填入要求的result文件中。 表格格式: 表格1 data1.xlsx 姓名 张三 李四 表格2 data2.xlsx 序号 姓 名 性别 身份证号 联系电话 01 张三 男 130012345678901234 13911111111 02 李四 男 123012345678901234 13922222222 03 王五 男 123012345678901234 13933333333 表格3 result.xlsx 序号 所属部门 厂商 姓名 身份证号 联系电话 备注 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 from openpyxl import load_workbook from openpyxl import Workbook import pandas as pd wb_in = load_workbook( filename = '.\\test\\data1.xlsx') ws_in = wb_in.active ## 名字列表开始结束行号 start_index = 2 end_index = 4 wb_info = load_workbook( filename = '.\\test\\data2.xlsx') ws_info = wb_info.active wb_out = load_workbook( filename = '.\\test\\result.xlsx') ws_out = wb_out.active out_index = 2 ## 找到要统计人员姓名 for x in range(start_index,end_index): name = ws_in.cell(row=x,column=1) print(name.value) ## 查找要统计人员附件信息并更新到统计表格中 find_flag = 0 for row in ws_info.iter_rows("B"): for col in row: #print(col.value) if (str(col.value).strip() == str(name.value).strip()) and (find_flag == 0): ## 第四列 身份证 第五列 联系电话 idno = ws_info.cell(row=col.row,column=4) phoneno = ws_info.cell(row=col.row, column=5) ## 更新到统计文件 ws_out['A'+ str(out_index)].value = str(out_index-1) ws_out['B'+ str(out_index)].value = 'XX部' ws_out['C'+ str(out_index)].value = 'XXX' ws_out['D'+ str(out_index)].value = name.value ws_out['E'+ str(out_index)].value = idno.value ws_out['F'+ str(out_index)].value = phoneno.value out_index = out_index + 1 find_flag = 1 break if find_flag == 0: print(name.value) wb_out.save( filename = '.\\test\\result.xlsx') 运行结果 序号 所属部门 厂商 姓名 身份证号 联系电话 备注 1 XX部 XXX 张三 130012345678901234 13911111111 2 XX部 XXX 李四 130012345678901234 13922222222 参考 Openpyxl Doc Using openpyxl to find rows that contain cell with specific value (Python 3.6)

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题目： There are N rooms and you start in room 0. Each room has a distinct number in 0, 1, 2, ..., N-1, and each room may have some keys to access the next room. Formally, each room i has a list of keys rooms[i], and each key rooms[i][j] is an integer in [0, 1, ..., N-1] where N = rooms.length. A key rooms[i][j] = v opens the room with number v. ...

内存管理发展阶段 内存(RAM)是计算机一种重要资源, 随着应用越来越复杂，不管存储器有多大,程序都可以把他填满,这就迫使人们不断寻找解决方案去管理它. 内存管理经历的几个阶段； 无存储抽象阶段 (No Memory abstraction) 地址空间 (Address Spaces) 虚拟内存 (Virtual Memory) 无存储抽象阶段: 直接使用物理地址, 简单和划分了用户和操作系统，(驱动程序)使用的内存. 早期的MSDOS采用这种管理方案。 通过每个进程基址寄存器和界限寄存器实现动态重定位,映射到不通的物理内存。通过交换技术和空闲内存管理， 处理内存超载 构建虚拟地址空间，通过MMU(内存管理单元)完成虚拟内存与物理内存的映射。 分页 分页就是出现虚拟内存这个阶段.虚拟地址按照固定大小划分成若干个页面Page， 物理内存中对应为页框 Page Frame (物理内存最小数据单位), 当程序试图访问内存时，MMU根据虚拟地址映射为物理地址. 页面大小 不同处理器体系结构页面大小 体系结构 最小页面 支持大页面 32-bit x86 4 KiB 4 MiB, 2 MiB x86-64 4 KiB 2 MiB, 1 GiB IA-64 (Itanium) 4 KiB 8 KiB, 64 KiB, 256 KiB, 1 MiB, 4 MiB, 16 MiB, 256 MiB Power ISA 4 KiB 64 KiB, 16 MiB, 16 GiB SPARC v8 with SPARC Reference MMU 4 KiB 256 KiB, 16 MiB ARMv7 4 KiB 64 KiB, 1 MiB , 16 MiB UltraSPARC Architecture 2007 8 KiB 64 KiB, 512 KiB , 4 MiB, 32 MiB, 256 MiB, 2 GiB, 16 GiB 页面大小考虑因素(wiki) 页面大小通常有处理器体系结构决定， 目前常用页面大小4KB。选择最佳页面大小要考虑一下几个因素： ...