boost::sort::block_indirect_sort相关的测试程序

于 2023-09-21 10:38:34 发布
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本文介绍如何利用Boost库中的block_indirect_sort对大型数据集进行排序。通过示例展示如何定义自定义结构体Person，实现比较函数compareByAge，以及如何在主函数中调用算法进行排序和输出结果。

boost::sort::block_indirect_sort是Boost库中的一个排序算法，它在排序大型数据集时表现出色。本文将介绍如何使用Boost库中的block_indirect_sort算法，并提供一个相关的测试程序。

首先，确保已经安装了Boost库，并将其包含在项目中。接下来，我们将编写一个使用block_indirect_sort算法的测试程序。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <boost/sort/block_indirec
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boost::sort::block_indirect_sort性能测试程序
SVIPCODE的博客
08-25 188
而boost::sort是一款针对STL内置排序算法的高效排序库，其中的block_indirect_sort算法是boost::sort中的一个重要算法，它是一种基于缓存友好的块间排序算法，具有优秀的时间复杂度和空间复杂度，被广泛应用于大规模数据排序领域。从上述结果中可以看出，默认块大小下的boost::sort::block_indirect_sort算法的性能表现比std::sort要优秀，在不同块大小的情况下，算法的性能表现有所波动，但总体来说依然比std::sort要快。
boost vs2019
思维缜密的博客
01-05 977
以1.72为例 下载地址 https://www.boost.org/users/history/version_1_72_0.html 解压 在开始菜单中打开Visual Studio 2019下的x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019（其实其他的几个可不可以我也不知道，反正我用这个试的） cd到boost位置 输入 boo...
浮点数排序
Lemon的博客
02-18 3395
#include &lt;iostream&gt; #include&lt;cstdio&gt; #include&lt;cstring&gt; #include&lt;algorithm&gt; #include&lt;cmath&gt; using namespace std; /* 我们有N个正浮点数，均小于10000.0。 现在需要将这些浮点数按照离他最近的整数的差从小到...
Boost学习笔记(二)------boost::array数组的使用
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02-20 5998
#include #include   using namespace std; using namespace boost; int main(int argc, _TCHAR* argv[]) { /* boost::array  和普通标准数组一样，但是不具备std::vector 的动态变动数组容量的功能，使用的时候要注意 */ boost::array ar
浮点数排序实现及测试——使用boost::sort模块
TechSavant的博客
09-18 256
需要注意的是，boost::sort模块提供了多种排序算法，包括spreadsort、block_indirect_sort、block_sort和sample_sort等。然后，我们调用boost::sort::spreadsort::integer_sort函数对numbers进行排序。需要注意的是，boost::sort模块提供了多种排序算法，包括spreadsort、block_indirect_sort、block_sort和sample_sort等。在编程中，经常需要对浮点数进行排序操作。
vs2019+win10配置boost库的详细教程
08-19
boost::sort::block_indirect_sort(std::begin(arr), std::end(arr)); for_each(std::begin(arr), std::end(arr), [](int& a) { cout ; }); return 0; } 本文详细介绍了 VS2019+Win10 配置 Boost 库的步骤和方法...
VS2019 安装使用 c++ boost库
心流剑的博客
07-06 1万+
boost库包下载 官网下载https://www.boost.org/ 编译安装boost库 下载好后，解压，得到文件目录(注意这是我已经编译好的)如下图，找到其中的bootstrap.bat文件： 然后打开vs2019的命令行:这里选择64位或者32位的都可以。我选择的是x86_x64的。 然后切换到你解压到的路径。运行boostbootstrap.bat。 cd 你的boost目录 ./boostbootstrap.bat 等待一会 出现： 运行之后，查看该目录下会多出几个文件运行b2
numpy教程：排序、搜索和计数
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07-04 10万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51822775numpy排序、搜索和计数函数和方法。（重新整合过的）排序Sortingsort(a[,axis,kind,order])Return a sorted copy of an array.lexsort(keys[,axis])Perform an indirect sort us...
VS2019 + Boost库
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07-08 1465
VS2019使用boost库的配置
VS2019使用Boost库
Combination的博客
07-31 7505
Boost C++ 库均带有源代码。其中大多数库只包含头文件，可以直接使用，但也有一些库需要编译。 为了尽可能容易安装，可以使用Boost Jam进行自动安装。 无需逐个库进行检查和编译，Boost Jam自动安装整个库集。 它支持许多操作系统和编译器，并且知道如何基于适当的配置文件来编译单个库。一、下载Boost库去官网自行下载，注意不要下载Prebuilt版本，这里以1.7版本为例。下载...
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
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三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
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RH850（RH850/F1L）例程开发参考
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提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
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图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
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【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
block_indirect_ptr == NULL的情况怎么排查
07-10
<think>我们正在排查ThreadX操作系统中`block_indirect_ptr`为NULL的情况。根据之前的讨论，这通常发生在内存池管理操作中（如`tx_block_release`或`tx_block_allocate`），当执行`*block_indirect_ptr = block_ptr;`时，如果`block_indirect_ptr`为NULL，会导致系统卡死（硬件异常）。以下是针对此问题的详细排查方法： ### 1. **确认内存池初始化状态** - **检查`tx_block_pool_create`的调用**： - 确保在创建内存池时，传入的`pool_start`参数（内存池起始地址）有效且对齐（通常要求4字节或8字节对齐）。 - 验证`pool_size`参数是否足够容纳内存池控制块和至少一个内存块。 - 示例代码： ```c UINT status = tx_block_pool_create(&my_pool, "My Block Pool", block_size, pool_start, pool_size); if (status != TX_SUCCESS) { // 处理创建失败 } ``` - **检查内存池是否已创建**： - 在调用`tx_block_allocate`或`tx_block_release`之前，确保内存池已成功创建（通过`tx_block_pool_info_get`获取状态）。 ### 2. **检查内存池指针是否被意外修改** - **内存池控制块（`TX_BLOCK_POOL`）保护**： - ThreadX内存池控制块包含`tx_block_pool_available`（指向第一个空闲块的指针）和`tx_block_pool_search`（搜索指针）等关键字段。`block_indirect_ptr`通常指向这些字段之一。 - 排查是否有其他代码（如野指针或缓冲区溢出）覆盖了这些字段： - 使用调试器设置内存断点，监视`TX_BLOCK_POOL`结构的地址。 - 在关键字段赋值前添加断言： ```c TX_ASSERT(&my_pool.tx_block_pool_available != NULL); ``` - **堆栈溢出检测**： - 检查使用内存池的线程堆栈是否溢出（ThreadX提供`tx_thread_stack_error_notify`回调函数）。 ### 3. **排查内存块释放逻辑（`tx_block_release`）** - **释放无效内存块**： - 如果尝试释放一个不属于该内存池的块（例如地址越界），可能破坏空闲链表，导致`block_indirect_ptr`变为`NULL`。 - 在`tx_block_release`中添加地址范围检查： ```c // 假设pool_start和pool_end是内存池的地址范围 if ((block_ptr < pool_start) || (block_ptr >= pool_end)) { return TX_PTR_ERROR; // 返回错误 } ``` - **重复释放问题**： - 释放已释放的内存块会破坏链表。ThreadX本身有基本检查，但无法覆盖所有场景。 - 在调试版本中，遍历空闲链表检查`block_ptr`是否已存在： ```c void *current = my_pool.tx_block_pool_available; while (current) { if (current == block_ptr) { TX_TRACE("Error: double free detected!"); return; } current = *(void **)current; // 移动到下一个空闲块 } ``` ### 4. **检查中断和并发竞争** - **中断上下文中的内存操作**： - 确保`tx_block_release`或`tx_block_allocate`**未在中断服务程序（ISR）中调用**（除非使用`TX_NO_WAIT`且非挂起操作）。 - **互斥锁保护**： - 如果多个线程访问同一内存池，必须使用互斥锁（`TX_MUTEX`）： ```c tx_mutex_get(&mem_mutex, TX_WAIT_FOREVER); status = tx_block_allocate(&my_pool, &block_ptr, TX_NO_WAIT); tx_mutex_put(&mem_mutex); ``` ### 5. **使用ThreadX内置诊断工具** - **开启事件追踪**： - 在`tx_user.h`中启用`TX_ENABLE_EVENT_TRACE`，记录内存池操作事件。 - **获取内存池信息**： - 调用`tx_block_pool_info_get`获取当前状态（如空闲块数量、挂起线程数）： ```c ULONG available_blocks; TX_BLOCK_POOL *first_suspended; ULONG suspended_count; tx_block_pool_info_get(&my_pool, &available_blocks, &first_suspended, &suspended_count); ``` - **检查挂起线程**： - 如果`suspended_count > 0`，表示有线程在等待内存块，此时释放操作可能触发链表更新。 ### 6. **硬件异常捕获** - **HardFault处理函数**： - 在HardFault处理函数中打印出错的程序计数器（PC）和链接寄存器（LR），定位触发异常的指令。 - 示例（ARM Cortex-M）： ```c void HardFault_Handler(void) { __asm volatile( "TST LR, #4 \n" "ITE EQ \n" "MRSEQ R0, MSP \n" "MRSNE R0, PSP \n" "B dump_registers \n" ); } // 在dump_registers中解析栈帧，获取PC和LR ``` - **分析异常地址**： - 如果异常地址指向`*block_indirect_ptr = block_ptr;`，则确认`block_indirect_ptr`的值： - 若为`0x00000000`，说明是NULL指针。 - 若为非法地址（如`0xDEADBEEF`），说明内存池控制块被破坏。 ### 7. **边界场景测试** - **内存池耗尽测试**： - 连续分配直到内存池为空，再尝试释放和分配，观察是否触发NULL指针。 - **多线程压力测试**： - 创建多个线程频繁分配/释放内存块，模拟高并发场景。 ### 总结排查步骤 1. **确保内存池初始化成功**（检查`tx_block_pool_create`返回值）。 2. **保护内存池控制块**（避免野指针或缓冲区溢出）。 3. **验证内存块地址**（释放前检查是否属于内存池）。 4. **添加互斥锁**（防止多线程竞争）。 5. **启用ThreadX诊断功能**（追踪事件和获取状态）。 6. **捕获硬件异常**（定位问题指令和指针值）。 若仍无法解决，建议提供以下信息： - ThreadX版本和硬件平台。 - 触发问题的代码上下文（如调用栈）。 - 内存池配置参数（块大小、总大小）。 §§相关问题§§ 1. ThreadX内存池控制块的结构是怎样的？ 2. 如何配置ThreadX的堆栈溢出检测？ 3. ThreadX在ARM Cortex-M上的HardFault分析方法有哪些？</think>### ThreadX 中 `block_indirect_ptr` 为 NULL 的排查方法 在 ThreadX 中，`block_indirect_ptr` 为 NULL 通常发生在内存池操作（如 `tx_block_release` 或 `tx_block_allocate`）中，会导致系统在 `*block_indirect_ptr = block_ptr;` 处卡死。以下是系统化的排查方案： --- #### 1. **定位问题根源** - **启用异常捕获** 在硬件异常处理函数（如 ARM 的 `HardFault_Handler`）中捕获错误地址： ```c void HardFault_Handler(void) { uint32_t *sp = (uint32_t*)__get_MSP(); // 获取栈指针 uint32_t pc = sp[6]; // 获取异常时的PC值 printf("Fault at 0x%08X\n", pc); // 输出异常位置 } ``` 若 PC 值指向 `*block_indirect_ptr = block_ptr;`，即可确认问题。 - **检查内存池状态** 使用 `tx_block_pool_info_get` 获取内存池关键信息： ```c ULONG available_blocks; TX_BLOCK_POOL *first_suspended; ULONG suspended_count; tx_block_pool_info_get(&my_pool, &available_blocks, &first_suspended, &suspended_count); ``` 若 `available_blocks == 0` 或 `suspended_count` 异常，说明内存池已损坏[^2]。 --- #### 2. **验证内存池初始化** - **检查 `tx_block_pool_create`** 确保内存池初始化参数有效： ```c UINT status = tx_block_pool_create(&pool, "name", block_size, pool_start, pool_size); if (status != TX_SUCCESS) { /* 处理错误 */ } ``` - `pool_start` 需**4字节对齐**（如 `(UINT)pool_start % 4 == 0`） - `pool_size` 必须 ≥ `block_size + sizeof(void*)` - **确认内存池未被重复初始化** 在创建前检查控制块是否已初始化： ```c if (pool.tx_block_pool_available != TX_NULL) { // 内存池已初始化，避免重复创建 } ``` --- #### 3. **排查指针损坏原因** - **缓冲区溢出检测** 在内存池附近添加**守护区域**（Guard Zone）： ```c #define GUARD_SIZE 32 UCHAR guard_before[GUARD_SIZE]; // 内存池前的守护区域 UCHAR pool_area[POOL_SIZE]; // 实际内存池 UCHAR guard_after[GUARD_SIZE]; // 内存池后的守护区域 // 定期检查守护区域是否被修改 if (memcmp(guard_before, pattern, GUARD_SIZE) != 0) { // 检测到缓冲区溢出 } ``` - **野指针扫描** 使用链接脚本确保内存池位于有效 RAM 区域： ```ld MEMORY { RAM (rwx) : ORIGIN = 0x20000000, LENGTH = 128K } SECTIONS { .block_pool : { _pool_start = .; KEEP(*(.block_pool)) _pool_end = .; } > RAM } ``` 在运行时检查 `pool_start` 是否在 `_pool_start` 和 `_pool_end` 之间。 --- #### 4. **并发问题排查** - **添加互斥锁** 使用 ThreadX 互斥锁保护内存池操作： ```c TX_MUTEX pool_mutex; tx_mutex_create(&pool_mutex, "Pool Mutex", TX_NO_INHERIT); // 在操作内存池前加锁 tx_mutex_get(&pool_mutex, TX_WAIT_FOREVER); *block_indirect_ptr = block_ptr; // 受保护的操作 tx_mutex_put(&pool_mutex); ``` - **检查中断上下文调用** 确保 `tx_block_release` **未在中断服务程序(ISR)** 中被调用： ```c void ISR() { #if TX_INTERRUPT_LEVEL > 0 // ISR中禁止直接释放内存块 #endif } ``` --- #### 5. **诊断工具辅助** - **启用 ThreadX Trace** 在 `tx_user.h` 中配置： ```c #define TX_ENABLE_EVENT_TRACE #define TX_BLOCK_POOL_ENABLE_PERFORMANCE_INFO ``` 通过 `tx_trace_enable` 捕获内存池事件序列。 - **内存池完整性检查** 在空闲链表中添加验证节点： ```c void validate_block_pool(TX_BLOCK_POOL *pool) { void *block = pool->tx_block_pool_available; while (block) { if ((UINT)block < (UINT)pool->tx_block_pool_start || (UINT)block > (UINT)pool->tx_block_pool_end) { // 检测到非法指针 } block = *(void **)block; // 移动到下一个块 } } ``` --- #### 6. **修复与预防措施** - **安全指针操作** 在解引用前添加 NULL 检查： ```c if (block_indirect_ptr != TX_NULL) { *block_indirect_ptr = block_ptr; } else { tx_trace_register(TX_TRACE_ERROR, "NULL pointer detected", 0); } ``` - **内存池超时保护** 设置合理的分配超时时间： ```c UINT status = tx_block_allocate(&pool, &block_ptr, TX_TIMER_TICKS_PER_SECOND); // 超时1秒 if (status != TX_SUCCESS) { // 处理超时 } ``` --- ### 典型问题场景总结 | 问题原因 | 现象特征 | 解决方案 | |------------------------|----------------------------|-------------------------| | 内存池未初始化 | `tx_block_pool_available` 为 NULL | 检查 `tx_block_pool_create` 返回值 | | 缓冲区溢出 | 内存池控制块数据异常 | 添加守护区域检测 | | 中断中调用释放操作 | 仅在高负载时触发 | 禁止在 ISR 中操作内存池 | | 多线程竞争 | 随机性崩溃 | 添加互斥锁保护 | | 内存块地址越界 | 释放时立即触发异常 | 增加地址范围检查 | 通过以上步骤，可系统化定位并修复 `block_indirect_ptr` 为 NULL 的问题。若仍无法解决，建议结合硬件调试器（如 J-Link）捕获异常时的寄存器状态。
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