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最新推荐文章于 2024-12-16 16:04:43 发布
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C++：使用高斯-勒让德正交估计柯西主值 （CPV） 某些奇异积分(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-22 384
C++：使用高斯-勒让德正交估计柯西主值 （CPV） 某些奇异积分(附完整源码)
50、FPGA数字信号处理中的模加法器、余数系统与分布式算术计算
xk7n92h3p5m的博客
07-24 16
本文深入探讨了FPGA数字信号处理中的关键计算技术，包括模加法器、余数系统（RNS）和分布式算术（DA）计算。详细介绍了它们的原理、设计方法以及在FPGA上的实现示例，涵盖了VHDL代码和实际应用场景。通过对比不同技术的优缺点，帮助读者在实际项目中选择合适的处理方法，尤其适用于高性能DSP系统开发。
00000000000000000000.timeindex.swap: 另一个程序正在使用此文件，进程无法访问（kafka）
qq_38410795冰淇淋的博客
12-15 1886
产生此问题的原因：在window下使用kafka导致，在linux下使用kafka没有此问题 window下kafka报错： linux下kafka正常
二进制和位运算
wsj66888的博客
12-16 2701
十六进制数:0x4e 可以将4 和 e 分别用四位二进制数进行表示，得到的结果写在一起即为0x4e的二进制形式二进制数可用0b加对应的数的二进制来表示。
PTA 1023 组个最小数
weixin_62553051的博客
07-03 2151
PTA 1023 组个最小数 给定数字 0-9 各若干个。你可以以任意顺序排列这些数字，但必须全部使用。目标是使得最后得到的数尽可能小（注意 0 不能做首位）。例如：给定两个 0，两个 1，三个 5，一个 8，我们得到的最小的数就是 10015558。...............
Linux常用操作
hezhanran的博客
06-01 2016
文章目录查看系统开机耗时设置开机root用户免密登录允许被使用root身份进行ssh远程登录关闭电源管理系统、设置鼠标不显示查看进程的线程信息修复文件系统全屏截图 查看系统开机耗时 systemd-analyze，例如： root@jaron:/home/jaron# systemd-analyze Startup finished in 3.603s (firmware) + 17.617s (loader) + 5.837s (kernel) + 8.428s (userspace) = 35.487s
龙芯3A4000 Pmon启动信息
u010881504的博客
12-01 1390
完整的龙芯3A4000 Pmon启动信息
实验七 11.30 000000000000000000000000000
11-30
在探讨本次实验的具体内容之前，我们首先注意到实验的标题采用了一串数字与空格的组合，这很可能代表了实验的名称或编号，其中数字的重复和排列可能是为了某种特定的编码或标记需要。标题中的“11.30”可能暗示了...
密码学设计_aes128_Python.zip
11-18
AES算法测试用例程序（密钥长度128比特） ... 例如输入明文0x 01ae（十六进制），则填充之后明文0x01ae000000000000000000000000000e 输入和输出要求： （1）用函数实现AES加密和解密 （2）输入和
海量数据处理算法—Bit-Map
云计算?
08-21 561
1. Bit Map算法简介 来自于《编程珠玑》。所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value， 而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据，因此在存储空间方面，可以大大节省。 2、 Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些...
:0x00005: 读取位置 0x0000000000000000 时发生访问冲突
weixin_49154173的博客
06-05 936
这个错误通常是由于访问了一个空指针或已释放的内存地址引起的。 检查您的代码，确保没有访问空指针或已释放的内存地址。 使用调试器或日志来找到引起问题的代码行。 如果您使用的是第三方库或代码，确保它们是最新的并且没有已知的问题。 如果您正在使用多线程编程，请确保线程安全并正确使用同步机制。 检查您的系统是否存在硬件或软件问题，例如内存故障或病毒感染。
补码
L1ak的博客
09-17 234
补码 例题：以下代码的执行结果是（ ） int main() { int i = -2147483648; return printf("%d,%d,%d,%d", ~i, -i, 1-i, -1-i); } A 0,2147483648,2147483649,2147483647 B 0,-2147483648,-2147483647,2147483647 C 2147483647,214...
听说懂以太坊开发的程序员都被抢疯了！分享一篇价值10万的文章，来自10年经验的大咖对以太坊数据存储的思考与解读
区块链大本营
02-10 3864
本文从存储结构的角度，解读以太坊的智能合约和账户数据模型的编码实现方案。借助这些实现方案的解读，可以对以太坊的数据模型、存储结构、编码方式、共识原理等知识有更加深入的了解，对基于以太坊的开发实施和问题定位有一定借鉴作用。打开拉勾网，输入区块链工程师一职，月薪平均在30K左右。但无论什么公司，无论什么岗位，无一例外有这么一句“熟悉以太坊区块链技术原理、机制的优先”。如今，会以太坊开发技术的程序
以太坊数据编码实现；智能合约
lala_wang的博客
03-28 4339
以太坊作为公开区块链技术平台，因为其良好的扩展性和灵活度，有很强的业务适用场景，这主要归功于其图灵完备的虚拟机与其上运行的智能合约。以太坊通过特定的编码方式实现对智能合约与账户数据的编码存储，同时又能在其数据基础上实现对区块与交易执行结果的完备共识证明。以下分几个部分来详细阐述。 以太坊RLP编码    RLP（Recursive Length Prefix）编码是以太坊中数据序列化的一个主要编码...
【C语言编程】键值对字符串处理与动态内存分配：实现键值提取、字符串分割及指针数组操作C语言编程领域的
08-24
内容概要：本文档主要展示了C语言中关于字符串处理、指针操作以及动态内存分配的相关代码示例。首先介绍了如何实现键值对（“key=value”）字符串的解析，包括去除多余空格和根据键获取对应值的功能，并提供了相应的测试用例。接着演示了从给定字符串中分离出奇偶位置字符的方法，并将结果分别存储到两个不同的缓冲区中。此外，还探讨了常量（const）修饰符在变量和指针中的应用规则，解释了不同类型指针的区别及其使用场景。最后，详细讲解了如何动态分配二维字符数组，并实现了对这类数组的排序与释放操作。 适合人群：具有C语言基础的程序员或计算机科学相关专业的学生，尤其是那些希望深入理解字符串处理、指针操作以及动态内存管理机制的学习者。 使用场景及目标：①掌握如何高效地解析键值对字符串并去除其中的空白字符；②学会编写能够正确处理奇偶索引字符的函数；③理解const修饰符的作用范围及其对程序逻辑的影响；④熟悉动态分配二维字符数组的技术，并能对其进行有效的排序和清理。 阅读建议：由于本资源涉及较多底层概念和技术细节，建议读者先复习C语言基础知识，特别是指针和内存管理部分。在学习过程中，可以尝试动手编写类似的代码片段，以便更好地理解和掌握文中所介绍的各种技巧。同时，注意观察代码注释，它们对于理解复杂逻辑非常有帮助。
基于Goodies开源组件制作的华为 Matebook E Go 第三方调节工具.zip
08-24
基于Goodies开源组件制作的华为 Matebook E Go 第三方调节工具.zip
python 练习题，python 寻找重复项
最新发布
08-24
python
起点中文网 go 客户端，基于网页版页面提取。.zip
08-24
起点中文网 go 客户端，基于网页版页面提取。.zip
生成一个int类型的唯一id
04-26
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何生成唯一整数ID的问题。用户之前提到过几种方法，比如使用静态变量、数据库自增和UUID，但这次他们特别要求的是int类型的ID，所以UUID可能不太适合，因为UUID通常是字符串或更长的数值。我得先回顾一下用户提供的引用内容，看看有哪些方法可以生成int类型的唯一ID。 首先，引用[1]提到了在C++中使用静态或原子变量来生成唯一ID。这个方法的思路是每次创建实例时，ID自增。对于Java或类似语言，同样可以用静态变量配合synchronized或者原子类来实现。不过用户需要的是int类型，所以得确保不会溢出，尤其是int的范围有限，可能需要处理循环或者重置的情况，像示例中的resetUniqueId方法。 然后引用[2]提到基于MySQL生成唯一ID的方法，比如自增列。但用户的问题可能更偏向于程序内部生成，而不是依赖数据库。不过如果系统允许，使用数据库的自增主键确实可以生成唯一的int ID，但需要考虑并发和性能问题，以及分库分表时的扩展性。可能用户需要的是不依赖外部服务的方法，所以这个可能作为备选。 引用[3]和[4]提到了UUID，但UUID一般是128位的，转换成int会丢失信息，导致冲突可能性大，所以可能不适用。不过引用[4]提到数据库的自增ID，但用户可能需要在应用层生成，而不是依赖数据库。 所以综合来看，可能的方案有： 1. **静态原子计数器**：使用原子操作确保线程安全，每次生成递增的int。但需要考虑溢出问题，比如int最大到2^31-1，如果ID生成频繁，可能需要处理重置或者使用更大的类型，但用户明确要int，所以得提醒溢出风险。 2. **结合时间戳和序列号**：比如将时间戳的部分位和自增序列组合，确保在单位时间内不重复。例如，高几位用时间戳的低位，低几位用自增数，但需要确保位数分配合理，避免溢出。 3. **分段分配（号段模式）**：应用启动时从数据库获取一个号段范围，比如1000个ID，用完后再次申请。这样可以减少数据库访问次数，适合高并发。但需要处理应用重启时的号段管理。 4. **分布式ID生成算法**：比如Snowflake算法，生成64位ID，但用户需要int（32位），可能需要调整，比如缩短时间戳和工作机器ID的位数，但这会增加冲突风险，不太推荐，但可以提及作为扩展。 然后需要评估每种方法的优缺点，比如原子计数器简单但可能溢出，时间戳+序列号可能在高并发下重复，号段模式依赖数据库但可靠，分布式算法可能不适合32位。 用户可能的应用场景是什么？如果是单机应用，原子计数器或时间戳组合可能足够；分布式的话可能需要号段或调整后的算法，但int的限制可能让分布式方案困难。 另外，引用[1]中的示例用了原子变量，可以借鉴到Java中，比如AtomicInteger。同时，引用[4]提到数据库自增ID，但需要指出如何在程序中获取，比如插入后获取生成的ID。 最后，需要确保建议的方法能生成唯一的int，且在并发环境下安全。可能的陷阱包括溢出、并发冲突、分布式环境下的同步问题。需要提醒用户根据使用场景选择合适的方法，并注意这些限制。</think>在编程中生成唯一整数ID可通过以下五种方法实现，根据场景需求选择合适方案： ### 1. 原子计数器（单机版） 通过原子变量保证线程安全，每次自增生成唯一ID。适合单机高并发场景： ```java import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class AtomicIdGenerator { private static final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); public static int generate() { return counter.getAndIncrement(); } } ``` *优点*：零外部依赖、性能高（每秒百万级生成） *缺点*：重启后计数器重置、int范围有限（最大2,147,483,647）[^1] ### 2. 时间戳+序列号组合 融合时间戳与自增序列，解决重启ID重复问题： ```java public class TimestampIdGenerator { private static int sequence = 0; private static final int MAX_SEQ = 999; // 三位序列号 private static long lastTimestamp = 0; public static synchronized int generate() { long timestamp = System.currentTimeMillis() % 1000000; // 取后6位 if (timestamp == lastTimestamp) { if (++sequence > MAX_SEQ) throw new IllegalStateException("序列号溢出"); } else { sequence = 0; lastTimestamp = timestamp; } return (int) (timestamp * 1000 + sequence); // 6位时间戳+3位序列号 } } ``` *特点*：支持单机每秒1000次调用，ID格式：`TTTTTTSSS`（9位数字） ### 3. 数据库号段模式（分布式） 通过数据库批量获取ID段，内存中分配： ```sql CREATE TABLE id_segments ( biz_tag VARCHAR(32) PRIMARY KEY, max_id BIGINT NOT NULL, step INT NOT NULL ); ``` Java实现： ```java public class SegmentIdGenerator { private static AtomicLong currentId = new AtomicLong(0); private static long maxId = 0; public static synchronized void loadSegment(String bizTag) { // 从数据库获取新号段 // UPDATE id_segments SET max_id = max_id + step WHERE biz_tag = #{bizTag} // SELECT max_id FROM id_segments WHERE biz_tag = #{bizTag} maxId = newMaxIdFromDB; currentId = new AtomicLong(maxId - step); } public static int generate() { if (currentId.get() >= maxId) loadSegment("default"); return (int) currentId.getAndIncrement(); } } ``` *优势*：支持分布式部署、ID连续可排序 *建议*：设置step=5000可减少数据库访问[^2] ### 4. 改造Snowflake算法（32位版） 调整经典雪花算法适应int范围： ``` 0 | 000000000000000000000000000 | 00000 | 00000 | 000000000000 └─ 1位符号位 └─ 23位时间戳(秒级) └─ 5位机器ID └─ 5位进程ID └─ 12位序列号 ``` 实现示例： ```java public class CompactSnowflake { private static final int SEQUENCE_BITS = 12; private static final int MAX_SEQUENCE = (1 << SEQUENCE_BITS) - 1; private volatile int sequence = 0; private volatile long lastTimestamp = -1L; public synchronized int generate() { long timestamp = System.currentTimeMillis() / 1000; if (timestamp < lastTimestamp) throw new RuntimeException("时钟回拨"); if (timestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE; if (sequence == 0) timestamp = waitNextSecond(); } else { sequence = 0; } lastTimestamp = timestamp; return (int) ((timestamp << 17) | (getMachineId() << 12) | sequence); } private int getMachineId() { /* 从配置文件获取 */ } } ``` *性能*：支持单机每秒4096个ID生成 *注意*：需确保机器ID唯一性[^3] ### 5. 内存映射文件持久化 通过内存映射文件实现持久化计数器： ```java public class MappedFileIdGenerator { private static final String FILE_PATH = "id_counter.dat"; private MappedByteBuffer buffer; public MappedFileIdGenerator() throws IOException { RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(FILE_PATH, "rw"); buffer = file.getChannel().map(FileChannel.MapMode.READ_WRITE, 0, 4); } public synchronized int generate() { int id = buffer.getInt(0); buffer.putInt(0, id + 1); return id; } } ``` *特点*：进程重启不丢失ID、需处理文件锁竞争 ### 关键选择建议 | 方法 | 适用场景 | QPS上限 | 分布式 | 持久化 | |---------------|-------------------------|-----------|--------|--------| | 原子计数器 | 临时对象标识 | 10,000,000+ | 否 | 否 | | 时间戳组合 | 低频持久化需求 | 1,000 | 否 | 是 | | 数据库号段 | 分布式系统 | 100,000 | 是 | 是 | | 紧凑雪花算法 | 高并发分布式 | 4,096 | 是 | 否 | | 内存映射文件 | 单机持久化 | 500,000 | 否 | 是 |
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