我有一台有1mb内存的电脑,没有其他本地存储。我必须使用它通过TCP连接接受100万个8位十进制数字,对它们进行排序,然后通过另一个TCP连接发送排序的列表。
数字列表可能包含重复的,我不能丢弃。代码将放在ROM中,所以我不需要从1 MB中减去我的代码的大小。我已经有了驱动以太网端口和处理TCP/IP连接的代码,它需要2 KB的状态数据,包括1 KB的缓冲区,代码将通过它读取和写入数据。这个问题有解决办法吗?
问答来源:
slashdot.org
cleaton.net
我有一台有1mb内存的电脑,没有其他本地存储。我必须使用它通过TCP连接接受100万个8位十进制数字,对它们进行排序,然后通过另一个TCP连接发送排序的列表。
数字列表可能包含重复的,我不能丢弃。代码将放在ROM中,所以我不需要从1 MB中减去我的代码的大小。我已经有了驱动以太网端口和处理TCP/IP连接的代码,它需要2 KB的状态数据,包括1 KB的缓冲区,代码将通过它读取和写入数据。这个问题有解决办法吗?
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当前回答
如果输入流可以接收几次,这将是很大的 更简单(没有关于这方面的信息,想法和时间-性能问题)。
然后,我们可以数小数。如果是计数值的话 容易使输出流。通过计算值来压缩。它 这取决于输入流中的内容。
其他回答
你用的是哪种电脑?它可能没有任何其他“正常”的本地存储,但它是否有视频RAM,例如?100万像素x每像素32位(比如说)非常接近你所需的数据输入大小。
(我主要是问旧的Acorn RISC PC的内存,如果你选择低分辨率或低颜色深度的屏幕模式,它可以“借用”VRAM来扩展可用的系统RAM !)这在只有几MB普通RAM的机器上非常有用。
To represent the sorted array one can just store the first element and the difference between adjacent elements. In this way we are concerned with encoding 10^6 elements that can sum up to at most 10^8. Let's call this D. To encode the elements of D one can use a Huffman code. The dictionary for the Huffman code can be created on the go and the array updated every time a new item is inserted in the sorted array (insertion sort). Note that when the dictionary changes because of a new item the whole array should be updated to match the new encoding.
如果每个唯一元素的数量相等,则编码D中每个元素的平均比特数将最大化。比如元素d1 d2…, dN在D中各出现F次。在这种情况下(最坏的情况是输入序列中同时有0和10^8)我们有
sum(1<=i<=N) F. di = 10^8
在哪里
sum(1<=i<=N) F=10^6,或F=10^6/N,归一化频率将是p= F/10^=1/N
平均比特数为-log2(1/P) = log2(N)。在这种情况下,我们应该找到使n最大化的情况,这发生在di从0开始的连续数,或者di= i-1时
10 ^ 8 =(1 < =我< = N) f . di =(1 < =我< = N) (10 ^ 6 / N)(张)= (10 ^ 6 / N) N (N - 1) / 2
i.e.
N <= 201。在这种情况下,平均比特数是log2(201)=7.6511,这意味着我们将需要大约1字节的每个输入元素来保存排序的数组。注意,这并不意味着D一般不能有超过201个元素。它只是说明,如果D的元素是均匀分布的,那么D的唯一值不可能超过201个。
在接收流时执行这些步骤。
首先设置一些合理的块大小
伪代码思想:
The first step would be to find all the duplicates and stick them in a dictionary with its count and remove them. The third step would be to place number that exist in sequence of their algorithmic steps and place them in counters special dictionaries with the first number and their step like n, n+1..., n+2, 2n, 2n+1, 2n+2... Begin to compress in chunks some reasonable ranges of number like every 1000 or ever 10000 the remaining numbers that appear less often to repeat. Uncompress that range if a number is found and add it to the range and leave it uncompressed for a while longer. Otherwise just add that number to a byte[chunkSize]
在接收流时继续执行前4步。最后一步是,如果超出内存,则失败,或者在收集完所有数据后开始输出结果,即开始对范围进行排序,并按顺序输出结果,然后按需要解压缩的顺序解压结果,并在得到它们时对它们进行排序。
如果输入流可以接收几次,这将是很大的 更简单(没有关于这方面的信息,想法和时间-性能问题)。
然后,我们可以数小数。如果是计数值的话 容易使输出流。通过计算值来压缩。它 这取决于输入流中的内容。
我们可以利用网络堆栈,在我们得到所有数字之前,按顺序发送数字。如果你发送1M的数据,TCP/IP会把它分解成1500字节的数据包,并按照目标发送。每个包将被赋予一个序列号。
我们可以用手来做。在填满内存之前,我们可以对现有的数据进行排序,并将列表发送给目标,但在每个数字周围的序列中留下空洞。然后用同样的方法处理第二个1/2的数字,使用序列中的这些洞。
远端的网络堆栈将按顺序组装结果数据流,然后将其提交给应用程序。
它使用网络来执行归并排序。这是一个完全的黑客,但我是受到之前列出的其他网络黑客的启发。