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RSS订阅原创 水塘采样（Reservoir Sampling）——固定样本数的流式随机抽样算法
特性描述目标从无法存储的无限数据流中抽取 k 个样本空间复杂度O(k)时间复杂度O(1) 每元素核心优势精确等概率、无需存储全部数据关键思想概率递减 + 随机替换水塘采样是流式数据分析中最基础、最重要的算法之一。很多高级算法（例如在线学习采样、分布式采样）实际上都是它的变体和扩展。
2025-11-06 20:43:52
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原创 在 DSMS 中的传统算法 — DGIM
输入：一个无限长度的数据流，每个元素为 0 或 1目标：估计最近 N 个比特中 1 的数量要求：快速更新、低内存、允许小误差。
2025-11-04 15:27:36
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原创 LZW 压缩算法深入解析
五、输出编码序列 根据上表输出： 84, 79, 66, 69, 79, 82, 78, 79, 84, 256, 258, 260, 265, 259, 261, 263 也就是： T, O, B, E, O, R, N, O, T, TO, BE, OR, TOB, EO, RN, OT。四、压缩过程详解（逐步匹配） 我们从头扫描字符串，每次找“最长匹配的字符串 w”，输出其编码，并将“w + 下一个字符”加入字典。用较短的编码（整数索引）替代重复出现的字符串模式，通过动态构建字典实现压缩。
2025-10-11 20:40:46
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原创 BWT 编码与解码详解：让压缩更高效的魔法重排算法
排序后序号旋转结果最后一列字符1$bananaa2a$banann3ana$bann4anana$bb5banana$a6na$banaa7nana$baaBWT 编码结果（最后一列）是：**annb$aa最终输出：BWT("banana$") = "annb$aa"
2025-10-11 20:39:25
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原创 火焰图（最好用的性能分析工具）
火焰图（Flame Graph）是一种用于可视化软件性能剖析数据的工具，它提供了一种直观的方式来理解代码的执行时间和调用关系。由Brendan Gregg首次提出，并成为分析性能问题的强大工具。读懂火焰图X轴：有多个方块组成，一个方块代表一个函数函数，在x轴占的宽度越宽，表示他被采样到的次数越多，可以简单的粗暴的近似理解为执行时间Y轴：表示函数调用栈，调用栈越深，火焰就越高顶部是CPU正在执行的函数，下方都是他的父函数什么时候使用 On-CPU 火焰图?什么时候使用 Off-CPU 火焰图呢?
2024-08-16 20:54:12
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空空如也
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