(java)leetcode.14——最长公共前缀

原题地址:https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-prefix/

编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。
如果不存在公共前缀,返回空字符串 “”。

示例:
输入:strs = [“flower”,“flow”,“flight”]
输出:“fl”

思路:先找到最短字符串,然后以该字符串为公共子串的匹配起点,当存在不以该子串为前缀的情况则子串字符减一。

class Solution {
        public String longestCommonPrefix(String[] strs) {
            String res = "";
            int max = 200;
            if(strs.length==0) return res;
            if(strs.length==1) return strs[0];
            for(String s:strs){ //找到最小子串
                if(s.length()<max){
                    max=s.length();
                    res=s;
                }
            }
            for(int i=0;i<strs.length;i++){
                if(!strs[i].startsWith(res)){
                    res=res.substring(0,res.length()-1);
                    i--;
                }
            }
            return res;
        }
    }

青古の每篇一歌
《琴师》
灯辉摇曳满都城听着雨
夜风散开几圈涟漪

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何降低LoadRunner配置要求或优化其性能的问题。首先,我要回顾一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。 根据引用[1],LoadRunner是一个用于负载测试的工具,可以模拟大量用户并发来测试系统性能。用户现在希望降低它的配置要求,可能意味着他们遇到了硬件资源不足的问题,或者想要在较低配置的机器上运行测试。引用[2]提到了负载测试的流程,包括创建脚本、定义场景和分析结果,这可能涉及到如何优化这些步骤以减少资源消耗。引用[3]讨论了场景中脚本的并发用户数配置,调整这些设置可能有助于减少资源使用。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。他们可能在资源有限的环境中使用LoadRunner,或者测试需求超过了当前硬件的处理能力。因此,用户需要在不升级硬件的情况下优化LoadRunner的性能。 首先,我应该从脚本优化开始。减少不必要的操作,比如去除冗余的思考时间(think time)和日志记录,这样可以减轻每个虚拟用户的负载。例如,用户可以在脚本中禁用日志,或者仅在出错时记录,这样可以减少磁盘I/O和CPU的使用。 然后是场景配置优化。调整虚拟用户的数量和启动方式。如果用户同时运行太多虚拟用户,可能会导致系统资源不足,所以可以分阶段逐步增加用户数,而不是一次性启动所有用户。此外,使用IP欺骗可能增加网络负担,如果测试不需要多个IP,可以关闭这个功能以节省资源。 接下来是监控和分析部分。在运行测试时,关闭不必要的监控工具,如资源计数器和实时结果,可以减少内存和CPU的占用。另外,生成的结果数据量过大时,可以调整结果收集的频率,或者只保留关键指标的数据。 系统层面的优化也很重要。调整操作系统的性能选项,比如关闭视觉效果和调整虚拟内存,可以释放更多资源给LoadRunner使用。此外,确保没有其他后台程序占用资源,特别是在测试运行时。 分布式负载测试可能是一个有效的解决方案。通过在多台机器上分布负载生成器,可以分摊资源消耗,降低单台机器的压力。这需要设置多个负载生成器,并在LoadRunner配置它们协同工作。 最后,定期维护脚本和场景配置,清理无用数据,保持环境的高效运行。这些步骤结合起来,应该能够有效降低LoadRunner的系统配置要求并优化性能。 现在需要检查是否有遗漏的方面。比如,是否提到了结果分析阶段的优化?用户可能需要减少结果数据的存储量,或者调整收集的数据类型。此外,网络优化也可能有帮助,比如使用更高效的协议或压缩数据。 总结一下,我需要将这些思路分步骤整理,确保每个建议都有明确的实施方法,并且引用相关的参考资料来支持建议的可行性。同时,生成相关问题时要覆盖用户可能进一步询问的方向,比如具体如何调整脚本,或者分布式测试的具体步骤。</think>### 降低LoadRunner系统配置要求及优化性能的解决方案 #### 一、脚本优化(降低单虚拟用户资源占用) 1. **精简脚本逻辑** - 移除冗余的事务和检查点,仅保留核心业务步骤 - 使用参数化替代硬编码数据,减少内存占用 - 示例优化: ```c web_url("login", "URL=http://test.com/login?user={username}&pass={password}", LAST); // 参数化替代固定值 ``` 2. **禁用非必要组件** - 关闭思考时间(Think Time):运行时设置中设置$ThinkTime = 0$ - 禁用自动事务:`web_set_max_html_param_len("0");` - 关闭调试日志:运行时设置 → 日志 → 仅错误日志[^3] #### 二、场景配置优化(提升整体执行效率) 1. **虚拟用户管理策略** - 采用梯度加压模式(Ramp Up): $$ \text{初始用户数} = \frac{\text{目标并发数}}{3}, \quad \text{加压间隔} \geq 30\text{秒} $$ - 设置合理的退出策略:立即释放完成用户的资源[^2] 2. **网络资源优化** - 关闭IP欺骗(非必要场景) - 调整连接池设置: ```c web_set_sockets_option("SSL_VERSION", "TLS"); // 使用高效加密协议 ``` #### 三、系统级优化(降低硬件需求) 1. **负载生成器配置** | 配置项 | 推荐值 | 说明 | |--------------|-----------------|-----------------------| | Vusers/Generator | ≤50 | 单机最大用户承载量[^3] | | 内存分配 | 512MB-1GB | 通过`mdrv.exe -memory`参数设置 | 2. **分布式部署方案** - 使用多台负载生成器构建集群 - 配置步骤: ``` 1. 安装Load Agent到备用机器 2. 在Controller中添加IP 3. 分配脚本到不同Agent执行 ``` #### 四、监控与分析优化(减少资源消耗) 1. **精简监控指标** - 仅保留关键计数器:CPU利用率、内存可用量、磁盘队列长度 - 关闭图形化实时更新(Tools → Options → Monitoring → Disable Realtime Graphs) 2. **结果存储优化** - 设置自动清理旧结果:`lr_cleanup_result_dir("*.lrr", 7);` - 使用二进制日志格式(.lrr)替代文本格式 #### 五、替代方案建议 对于配置较低的测试环境,可考虑: - 使用云测试平台托管负载生成器 - 采用轻量级工具JMeter进行初步测试 - 实施分段测试:将完整场景拆分为多个子场景执行
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