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1.python str.find()底层用的底层底层什么算法
2.c++排序函数sort stable_sort底层原理总结
3.F2FS：通过mkfs.f2fs源码了解文件系统实现
4.SIFT算法原理与源码分析
5.什么叫底层代码？
6.hashmap底层实现原理

python str.find()底层用的什么算法

       1、python 下面的算法算法str是一个类，里面包含各种方法，源码其中之一就是底层底层find（）

       源码如下,这个类如果全部放上来，会超过最大字数限制，算法算法里面解释内容太多了

       def find(self,源码linux 运用源码包安装 sub, start=None, end=None): # real signature unknown; restored from __doc__

       """

       B.find(sub[, start[, end]]) -> int

       Return the lowest index in B where subsection sub is found,

       such that sub is contained within B[start,end]. Optional

       arguments start and end are interpreted as in slice notation.

       Return -1 on failure.

       """

       return 0

c++排序函数sort stable_sort底层原理总结

       C++排序函数sort与stable_sort的底层原理详解

       sort函数提供两种选择：不稳定排序和并行/串行排序。默认情况下，底层底层如果元素数量少于，算法算法会采用插入排序；否则，源码会根据区间划分的底层底层效率动态调整排序策略，当划分次数过多时，算法算法会切换到堆排序，源码保证时间复杂度在O(n log n)范围内。底层底层堆排序虽然不需要额外空间，算法算法但访问顺序不利于缓存优化，源码且建堆过程可能导致更多的12D源码交换操作。

       如果条件适合，sort还会选择快速排序，通过中值猜测划分区间。partition函数通过调用特定函数划分范围，并优先处理小区间，以减少递归深度和堆排序的触发条件。

       而对于稳定性需求，stable_sort提供了稳定的排序保证。尽管std::sort本身不保证稳定性，但在某些情况下，如数据分布均匀，可以借助额外的策略来实现类似效果。

       最后，sort的源码部分展示了这些复杂策略的实现细节，展示了C++排序算法的dwt数字水印源码灵活性和优化策略。

F2FS：通过mkfs.f2fs源码了解文件系统实现

       通过深入研究mkfs.f2fs源码，我们得以深入了解F2FS文件系统的底层结构和初始化过程。首先，从早期commit和mkfs工具入手，虽然早期代码可能不够稳定，但便于理解论文中提及的关键特性。我们关注的重点在于格式化后F2FS磁盘的布局，通过调试mkfs.f2fs获取详细数据结构。

       磁盘布局由六个区域组成，具体结构可以通过调试程序来揭示。在开始前，可以参考详细的F2FS数据结构描述，以便更好地跟进。在初始化流程f2fs_format_device()中，我们关注启动参数的酷信源码股价解析，如过量预留区域的百分比和基于堆的块分配策略。超级块初始化部分，f2fs.h中的数据结构清晰显示了基本配置、块设备信息和默认的segment-section-zone划分，还包括各区域的起始地址。

       SIT和NAT的初始化过程遵循类似的步骤，但各有不同，如SIT写入一半的段到外存映像，而NAT占用更多段。root directory初始化涉及创建根目录，其中f2fs_create_root_dir()包括三个步骤，涉及root inode的处理和dentry信息的添加。dentry的属性简单明了，包含文件类型和哈希信息，其布局有助于文件定位。兼职平台源码讲解

       接下来，check point和summary block的初始化涉及复杂的流程，尽管初看可能不易理解，但通过分析，我们可以发现checkpoint存在副本，且分布在两个section中。算法思路显示，checkpoint的更新遵循一个写入旧版本副本而不是直接覆盖的策略，恢复过程主要是记录必要的元数据。

       总的来说，通过mkfs.f2fs源码，我们可以观察到F2FS文件系统从创建到基本结构的构建过程，这为理解其工作原理提供了宝贵的线索。

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。利用Python的pysift库，通过一系列精细步骤，我们从灰度图像中提取出关键点，并生成稳定的描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的高斯模糊，sigma值选择1.6，先放大2倍，确保模糊程度适中。

       通过连续应用高斯滤波，构建高斯金字塔，每层图像由模糊和下采样组合而成，每组octave包含5张图像，从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

什么叫底层代码？

       底层代码是指被封装好的代码，底层代码写的就是比较原始，比较基础的代码。底层代码编写是非常接近机器的编程，使用底层开发语言（如C或汇编）。这与使用高级语言（例如Python，Java）的程序员进行编程不同。

       对于java来说，底层代码一般是指框架的实现代码，这些代码一般都是一些常用代码或比较接近于原始的代码，这些代码封装好，可以方便复用和调用。而对一些操作系统来说，底层代码可能就是c或者汇编，写底层代码就是做底层开发。比如java的Map类，底层代码实现：

扩展资料

       编写底层代码一般要比较深厚的功底，对程序设计，代码涉及的各个方面，性能，耦合度，复用性都要很深的掌握和考虑，熟练掌握设计模式,良好的编程习惯，代码优雅，数据结构，精通各种算法。

       很多java框架被淘汰，除了本身有致命的bug外，还有就是有性能更好，使用更方便的框架出现，而这些都是靠底层代码实现来决定的。

       

参考资料：

百度百科-底层开发

hashmap底层实现原理

       hashmap底层实现原理是SortedMap接口能够把它保存的记录根据键排序，默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。

       å¦‚果使用排序的映射，建议使用TreeMap。在使用TreeMap时，key必须实现Comparable接口或者在构造TreeMap传入自定义的Comparator，否则会在运行时抛出java.lang.ClassCastException类型的异常。

       Hashtable是遗留类，很多映射的常用功能与HashMap类似，不同的是它承自Dictionary类，并且是线程安全的，任一时间只有一个线程能写Hashtable

       ä»Žç»“构实现来讲，HashMap是：数组+链表+红黑树（JDK1.8增加了红黑树部分）实现的。

扩展资料

       ä»Žæºç å¯çŸ¥ï¼ŒHashMap类中有一个非常重要的字段，就是 Node[] table，即哈希桶数组。Node是HashMap的一个内部类，实现了Map.Entry接口，本质是就是一个映射(键值对)，除了K，V，还包含hash和next。

       HashMap就是使用哈希表来存储的。哈希表为解决冲突，采用链地址法来解决问题，链地址法，简单来说，就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构，当数据被Hash后，得到数组下标，把数据放在对应下标元素的链表上。

       å¦‚果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。