对于“大部分情况”问题分析和演算

本文探讨了一种通过优化底层缓存处理算法,在特定情况下提高消息命令行处理效率的方法。通过分析常见场景,如银行窗口处理、计算机缓存应用等,展示了算法与实际情况相结合的重要性。具体实例包括从右向左处理消息命令行,以及在处理无果时恢复原始方法,从而实现高效手段。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

对于“大部分情况”问题分析和演算

---------------------------------------------------------------

为什么我提出这么一个晦涩的概念"大部分情况“,最近优化了公司产品底层处理算法,说起来这个问题称不上

算法,可是我为什么要优化呢?

 

我发现底层缓存在处理行结束符(或是包头的时候)的时候是从左向右搜索的,但是发现我们的消息命令字行不会超过100字节,所以我做了个假定,假定我们的消息命令行就在90 ~ 100 字节之间(这就是我说的大部分情况),从右向左处理,当然有其他的情况,只有当这种处理没结果的时候,仍然用原有的方式处理(从左向右搜索的)。这是我最近学习KMP和BM算法中得出的实际应用。

 

 

其实这种问题不管是生活当中,还是数据处理还是其他方面有很多应用,基本就是大概念命中的思想。

 

比如 :

1、银行窗口处理,为什么分VIP和普通客户呢?

2、计算机高速缓存,互联网2级缓存应用?

 

总结:

 

算法 + 实际情况  = 行之高效的手段。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值