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3.强烈推荐10本程序员必读的书
4.图解Linux内存回收之LRU算法（超级详细~）
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初学者在学习数据结构时，常常会遇到以下难题：
1. 教材中的图解图解代码大多是伪代码，难以实际运行，源码源码导致难以验证自己的下载下载理解；
2. 数据结构代码较为抽象，尤其是算法算法树和图等涉及递归的内容，对于代码不敏感的图解图解电脑右键查找源码同学来说，理解起来较为困难。源码源码
今天向大家推荐一本在github上广受欢迎的下载下载数据结构开源教材——《Hello 算法》。这本书以动画图解的算法算法形式呈现，内容清晰易懂。图解图解书中源代码支持一键运行，源码源码包括C++、下载下载C、算法算法python、图解图解JAVA等十二种语言版本，源码源码帮助读者在练习中提高编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。目前，该教材的star数量已经达到了.6k。
对于一些较为抽象的复古传奇引擎源码代码，如图的遍历，书中还配备了动画教程，帮助读者更好地理解。
同时，网站上还设有讨论区，读者可以在讨论区中进行交流。
Github链接：github.com/krahets/hell...
对于考研学生来说，这份资料适用于算法初学者或有一定刷题经验，对数据结构与算法有一定了解但不确定如何深入学习的同学。它更偏向入门性质，虽然从应试角度可能不如辅导书，但对于考研的同学来说，入门时会有很大帮助。全书内容与考研内容密切相关。而对于考研的同学，可以用来回顾和梳理算法知识体系，仓库源代码也可以作为“刷题工具库”或“算法字典”使用。
五子棋ai必胜算法五子棋ai必胜算法图解
首先讲一下这种算法的大概思路：
利用HashMap中key与value的对应关系。我们可以设置一个权值表。为什么mc源码
weightMap.put("", 0);
weightMap.put("0", 0);
//定义活一连
weightMap.put("", 1);
weightMap.put("0-", 1);
//定义活二连
weightMap.put("", 4);
weightMap.put("0-1-", 4);
就设置成这样，给不同的情况设置一个value值，即权值，来表示危险程度。
当人下棋时，电脑下棋子在最大的地方阻止人赢。
当电脑下棋时，也选择权值最大的地方让电脑自己赢。
这样就只用每下一颗棋子，判断一遍整个棋盘空的部分的权值。
然后存入数组之中。筛选出权值最大的地方下棋。
2.部分代码
for(int i=0;i<chessExist.length;i++){
for(int j=0;j<chessExist[0].length;j++){
if(chessExist[i][j]==0){
String code="0";
int chess=0;//判断棋子出现次数
//判断是否为空位
//判断纵向向下方向
for(int k=1;k<=j;k++){
//如果向上的棋子是空棋
if(chessExist[i][j-k]==0){
//0的第一次出现,加上自身code=0,那么就有两个0连在一起了
code=chessExist[i][j-k]+code;
break;
}
//出现的是棋子的情况
else{
if(chess==0){
chess=chessExist[i][j-k];
code=chessExist[i][j-k]+code;
}
else if(chess==chessExist[i][j-k]){
code=chessExist[i][j-k]+code;
}else if(chess!=chessExist[i][j-k]){
code=chessExist[i][j-k]+code;
break;
}
}
}
weightchess[i][j]=weightMap.get(code)+weightchess[i][j];
//重置这些参数
code="0";
chess=0;
和判断输赢相同，这只是一个方向上的判断。重置参数后继续判断其他方向，因为代码都差不多，这里就不多写了，需要源码的可以留言交流
五子棋AI必胜算法，主要是namenode切换源码解析依靠“贪心算法”和“博弈树搜索算法”两种算法策略的组合，综合运用以实现 AI 的必胜。具体来说，可以分为以下几个步骤：
1. 对于局面的评估：
首先，机器需要对当前的棋局进行评估。评估的方法一般采取静态评估，通过棋子形成的各种棋型或者得分情况来评估并赋值。这种评分是基于一些经验公式，包括连子数、空位数、棋型系数、先手或后手等多种因素来计算，给出目前这个局面的分值。
2. 贪心算法：
AI 用贪心算法找到当前最好的走法。贪心法的核心思想是，每一步棋对胜率的影响都可以被量化，并且与其他走法相比很
棋盘是一个二位数组，然后计算出每一个位置的黑子权重和白子权重，取权重最大的位置就是AI下棋的位置。
因为需求对AI下棋没有过高要求，spark1.6.2源码所以我在此仅做了个简单的实现。
黑子权重：
计算出二维数组每一个未下棋子的点的四个方向（横向/纵向/左斜/右斜）连续（一定要连续）黑子的数量（包括当前点，可以理解为假如在此点下子），所以当前点的权重计算方式为：twoNum * 1 + threeNum * 3 + fourNum * + fiveNum * ,其中1；
3，，为我自己设置的各个连续数量分别对应的权重，可以根据自己情况进行更改，由此可计算出各个点的权重。
强烈推荐本程序员必读的书
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以上书籍，每一本都为你的编程之旅增添一份力量，让你在代码的世界中越走越远，成为真正的编程大师。不断学习，让技术成为你翱翔的翅膀，飞得更高，飞得更远。图解Linux内存回收之LRU算法（超级详细~）
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本文使用 Linux-2.6. 版本内核。
由于进程的内存空间分为多个段，如代码段、数据段、mmap段、堆段 和 栈段 等。那么，哪些段的内存会被交换到硬盘中呢？ 答案就是：所有段的内存都有可能交换到硬盘。不过对于 代码段 和 mmap段 这些与文件有映射关系的内存区，只需要将数据写回到文件即可（由于代码段的内容不会改变，所以不用进行回写）。
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学习直通车：
内核资料直通车：
1. LRU 内存淘汰算法
把某个进程的匿名内存页 写入到 交换分区 后，进程又马上访问这个内存页，从而又要把这个内存页从 交换分区 中读入到内存中。这样只会增加系统的负荷，并且不能解决系统内存不足的问题。
LRU（Least Recently Used） 中文翻译是 最近最少使用 的意思，其原理就是：当内存不足时，淘汰系统中最少使用的内存，这样对系统性能的损耗是最小的。
2. LRU算法状态流转
转载地址： 图解 | Linux内存回收之LRU算法