303. Range Sum Query - Immutable(python+cpp)

题目:

Given an integer array nums, find the sum of the elements between indices i and j (i ≤ j), inclusive.
Example:

Given nums = [-2, 0, 3, -5, 2, -1]
sumRange(0, 2) -> 1 
sumRange(2, 5) -> -1 
sumRange(0, 5) -> -3

Note:
You may assume that the array does not change.
There are many calls to sumRange function.

解释:
当然可以直接用求和函数,但是特别慢。其实这种题目一般需要用一个数组储存前n项和,然后在求rangeSum的时候直接相减即可,前n项和是一个很经典的方法,如sums[i]保存包括nums[i]的前i+1项和。
直接用求和函数,python代码:

class NumArray:

    def __init__(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        """
        self.nums=nums
    def sumRange(self, i, j):
        """
        :type i: int
        :type j: int
        :rtype: int
        """
        return sum(self.nums[i:j+1])
# Your NumArray object will be instantiated and called as such:
# obj = NumArray(nums)
# param_1 = obj.sumRange(i,j)

前n项和解法,python代码:

class NumArray(object):

    def __init__(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        """
        n=len(nums)
        self.stepsum=[0]*n
        if n>0:
            self.stepsum[0]=nums[0]
        for i in xrange(1,n):
            self.stepsum[i]=self.stepsum[i-1]+nums[i]
        
    def sumRange(self, i, j):
        """
        :type i: int
        :type j: int
        :rtype: int
        """
        return self.stepsum[j]-(self.stepsum[i-1] if i >0 else 0)
       
# Your NumArray object will be instantiated and called as such:
# obj = NumArray(nums)
# param_1 = obj.sumRange(i,j)

c++代码:

class NumArray {
public:
    vector<int>sums;
    NumArray(vector<int> nums) {
        int n=nums.size();
        sums.assign(n,-1);
        if (n>0)
            sums[0]=nums[0];
        for (int i=1;i<nums.size();i++)
        {
            sums[i]=sums[i-1]+nums[i];
        }
    }
    
    int sumRange(int i, int j) {
        return sums[j]- (i>0?sums[i-1]:0);
    }
};

/**
 * Your NumArray object will be instantiated and called as such:
 * NumArray obj = new NumArray(nums);
 * int param_1 = obj.sumRange(i,j);
 */

总结:
c++中给一个已经声明好的vector 赋值:
vector<int> sums;
sums.assign(nums.begin(),nums.end()); (这个比下面那句速度更快)
sums=vector<int>(nums.begin(),nums.end());

<think>我们正在讨论的是在Java并发编程中使用`Spliterator.forEachRemaining`进行顺序计算时可能存在的问题。根据提供的引用,特别是引用[2]和引用[3],我们可以得知: - Spliterator主要用于支持并行处理,但通常我们不需要直接操作它,因为Java 8的Stream API已经为我们处理了并行操作(引用[2])。 - 直接操作Spliterator(尤其是在并发集合上)可能会破坏并发集合的并发性保证(引用[3])。 现在,针对用户的问题:使用`spliterator.forEachRemaining`进行顺序计算有什么问题? ### 分析`forEachRemaining`方法: `Spliterator`的`forEachRemaining`方法是一个默认方法,它按顺序对剩余元素执行给定的操作,直到所有元素都被处理或操作抛出异常。在顺序处理时,它类似于增强的for循环,但它是批量处理的,因此可能比逐个使用`tryAdvance`更高效。 ### 潜在问题: 1. **并发修改问题**: - 如果在迭代过程中,底层数据源被修改(例如,在非并发集合上),可能会抛出`ConcurrentModificationException`。这一点和普通迭代器类似。 - 对于并发集合(如`ConcurrentHashMap`的视图),虽然允许在迭代过程中修改,但`forEachRemaining`方法不保证能反映出迭代开始后的修改(取决于数据源的具体实现)。 2. **性能问题**: - 虽然`forEachRemaining`在顺序处理时比逐个使用`tryAdvance`更高效,但在某些情况下,它可能不如直接使用集合的`forEach`方法或流API高效,因为后者可能有更优化的实现。 3. **破坏并行性**: - 如果我们获取了一个原本可以用于并行处理的Spliterator(例如,从一个支持并发的集合中获取),然后使用`forEachRemaining`进行顺序处理,那么我们就放弃了并行处理的机会。在数据量大的情况下,这可能影响性能。 4. **与并发集合交互的问题**: - 引用[3]提到,直接操作并发集合的Spliterator可能会破坏并发集合的并发性保证。例如,如果我们手动分割一个并发集合的Spliterator,然后在多个线程中处理,我们可能会破坏集合的线程安全保证。但是,`forEachRemaining`是顺序执行的,所以不会涉及多线程分割,因此这个问题在顺序执行时不会出现。然而,如果我们在一个线程中获取Spliterator,然后另一个线程修改了集合,那么`forEachRemaining`的行为可能是不确定的(取决于具体集合的实现)。 5. **特性(Characteristics)不一致**: - Spliterator有一组特性(如`CONCURRENT`、`IMMUTABLE`、`ORDERED`等),这些特性会影响迭代的行为。如果我们错误地假设了Spliterator的特性,可能会导致问题。例如,如果Spliterator没有`IMMUTABLE`或`CONCURRENT`特性,那么在迭代过程中修改集合可能会导致未定义行为。 ### 总结: 在顺序计算中使用`Spliterator.forEachRemaining`通常不会引入严重的并发问题,因为它本身就是顺序执行的。但是,需要注意: - 确保在迭代过程中不会发生非预期的并发修改(对于非并发集合)。 - 对于并发集合,要了解其迭代器的弱一致性(weakly consistent)行为,即它不保证反映迭代开始后的修改,但也不会抛出`ConcurrentModificationException`。 - 如果我们的目的是顺序处理,那么使用`forEachRemaining`是合适的;但如果数据量很大且适合并行处理,我们可能错失了并行处理的机会,从而影响性能。 ### 建议: 在大多数情况下,我们不需要直接使用Spliterator,而是使用Stream API(如`stream().forEach()`或`parallelStream()`)。这样可以让JVM进行优化,同时避免直接操作Spliterator可能带来的问题。 ### 代码示例: 以下示例展示了直接使用`Spliterator.forEachRemaining`和通过Stream API进行顺序处理的对比: ```java import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Spliterator; public class SpliteratorExample { public static void main(String[] args) { List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); // 直接使用Spliterator.forEachRemaining Spliterator<Integer> spliterator = numbers.spliterator(); spliterator.forEachRemaining(System.out::println); // 更推荐的方式:使用Stream API numbers.stream().forEach(System.out::println); } } ``` ### 结论: 使用`Spliterator.forEachRemaining`进行顺序计算本身没有问题,但需要注意数据源的特性(是否支持并发修改)以及是否错失了并行处理的机会。在并发编程中,如果数据源是并发集合,那么使用`forEachRemaining`是安全的,因为它不会破坏集合的并发性(因为是单线程顺序执行)。但是,如果我们的目的是并行处理,那么应该使用并行流(`parallelStream()`)而不是手动分割。 §§相关问题§§ 1. 在并发集合上使用`Spliterator`进行手动分割和并行处理有哪些风险? 2. Java Stream API 是如何利用`Spliterator`实现并行处理的? 3. 如何正确使用并发集合(如`ConcurrentHashMap`)的`Spliterator`?</think>### Java 并发编程中使用 `spliterator.forEachRemaining` 的顺序计算问题分析 在并发编程中使用 `Spliterator.forEachRemaining` 进行顺序计算时,需警惕以下潜在问题: #### 1. **并发性保障失效问题** ```java ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); // ... 填充数据 Spliterator<Map.Entry<String, Integer>> spliterator = map.entrySet().spliterator(); // 问题点:手动遍历破坏了并发集合的线程安全保证 spliterator.forEachRemaining(entry -> { if (entry.getValue() > 100) { map.remove(entry.getKey()); // 并发修改风险[^3] } }); ``` **风险**: - 并发集合(如 `ConcurrentHashMap`)的 `Spliterator` 设计为弱一致性迭代器 - 手动操作会绕过内置的并发控制机制,可能导致: - 数据可见性问题(部分修改不可见) - 迭代过程中发生 `ConcurrentModificationException` - 破坏原子性操作保证[^3] #### 2. **性能优化机会丧失** ```java List<Integer> data = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); // ... 填充大量数据 // 低效方式:手动顺序处理 data.spliterator().forEachRemaining(System.out::println); // 高效替代:使用并行流(自动利用 Spliterator 特性) data.parallelStream().forEach(System.out::println); // 自动并行优化[^2] ``` **性能对比**: | 方式 | 特点 | 适用场景 | |------|------|----------| | `forEachRemaining` | 单线程顺序执行 | 小数据集简单操作 | | 并行流 | 自动任务分割+工作窃取 | 大数据集计算密集型任务 | 手动操作会丧失 JVM 的自动优化能力: - 无法利用工作窃取(Work-Stealing)算法 - 失去任务分割(Splitting)的负载均衡优势 - 忽略处理器亲和性优化[^1][^2] #### 3. **资源竞争风险** ```java AtomicInteger counter = new AtomicInteger(); Spliterator<Integer> spliterator = largeList.spliterator(); // 问题点:共享状态引发竞争 spliterator.forEachRemaining(n -> { if (n % 2 == 0) { counter.incrementAndGet(); // 原子操作但仍存瓶颈 } }); ``` **风险**: - 顺序遍历中频繁访问共享资源(如计数器、数据库连接) - 即使使用原子类,高频争用仍会导致: - 缓存行伪共享(False Sharing) - CPU 流水线停顿 - 线程阻塞概率增加 #### 4. **特性标志误用风险 ```java Spliterator<Integer> sp = data.spliterator(); // 错误假设 Spliterator 特性 if (sp.hasCharacteristics(Spliterator.CONCURRENT)) { // 实际可能不满足并发修改安全性 sp.forEachRemaining(...); } ``` **风险**: - `CONCURRENT` 标志仅表示**允许**并发修改,不保证强一致性 - `IMMUTABLE` 特性在多数集合中不成立 - 误判特性会导致数据一致性错误[^1] ### 最佳实践建议 1. **优先使用 Stream API** ```java // 正确做法:交出控制权给 JVM concurrentCollection.parallelStream() .filter(...) .map(...) .collect(Collectors.toList()); ``` 2. **必须手动操作时的防护措施** ```java synchronized(lock) { spliterator.forEachRemaining(...); // 显式同步 } // 或使用副本避免并发修改 List<T> copy = new ArrayList<>(concurrentCollection); copy.spliterator().forEachRemaining(...); ``` 3. **性能关键场景用 JMH 验证** ```java @Benchmark @BenchmarkMode(Mode.Throughput) public void testSpliterator(Blackhole bh) { spliterator.forEachRemaining(bh::consume); } ``` > **核心原则**:在并发环境中,除非有特殊优化需求,否则应将并行控制权交给 JVM 而非手动操作 `Spliterator`[^2][^4]。直接操作可能破坏 Java 并发集合精心设计的线程安全保证[^3]。
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