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  • 滑窗算法与跳窗算法类似,滑窗(MovingWindow)算法也是通过限制各个时间窗口内所能接收的最大信元数对业务量进行控制。区别是,在滑窗算法中,时间窗口不是向前跳,而是每过一个信元时间向前滑动一次,滑动的长度是一...

    滑窗算法

    跳窗算法

    类似,

    滑窗

    (Moving Window)

    算法也是通过限制各个时间窗口内所能接

    收的最大信元数对业务量进行控制。区别是,在滑窗算法中,时间窗口不是向前跳,而

    是每过一个信元时间向前滑动一次,滑动的长度是一个信元的时间。

    以下是几种

    UPC

    算法。信元一旦被

    UPC

    判定是违约的,就要对其采取管制措施。主要措施包括:

    1

    丢弃违约信元甚至所在连接上的所有信元。

    这是对违约信元及其连接的最直接、

    最严厉的惩罚。在有些场合下,这种措施不太合理。因为用现有的业务量参数难以对业

    务特征进行完全准确的描述,而且在呼叫建立阶段这些参数常常难以确定。

    2

    将违约信元打上标记(将信元头中的

    CLP

    1

    ),交换

    节点

    在网络发生拥塞

    时丢弃这些信元。显然,这对违约信元的处理要宽松一些。但它要求网络能够区分标记

    和未标记信元。会为违约者盗用资源提供机会。

    3

    延迟违约信元来平滑业务特性。这种方法需要很大的缓冲区,并会增加时延。

    同样也会为违约者盗用资源提供机会。

    4

    通知源端降低发送速率。

    这种方法的缺点是反应迟缓,

    难以及时保护履约连接

    QoS

    滑动窗口控制机制

    分析:①初始态,发送方没有帧发出,发送窗口前后沿相重合。接收方

    0

    号窗

    口打开,等待接收

    0

    号帧;②发送方打开

    0

    号窗口,表示已发出

    0

    帧但尚确认

    返回信息。此时接收窗口状态不变;③发送方打开

    0

    1

    号窗口,表示

    0

    1

    帧均在等待确认之列。

    至此,

    发送方打开的窗口数已达规定限度,

    在未收到新的

    确认返回帧之前,

    发送方将暂停发送新的数据帧。

    接收窗口此时状态仍未变;

    接收方已收到

    0

    号帧,

    0

    号窗口关闭,

    1

    号窗口打开,表示准备接收

    1

    号帧。此

    时发送窗口状态不变;

    ⑤发送方收到接收方发来的

    0

    号帧确认返回信息,

    关闭

    0

    号窗口,

    表示从重发表中删除

    0

    号帧。

    此时接收窗口状态仍不变;

    ⑥发送方继续

    发送

    2

    号帧,

    2

    号窗口打开,表示

    2

    号帧也纳入待确认之列。至此,发送方打开

    的窗口又已达规定限度,

    在未收到新的确认返回帧之前,

    发送方将暂停发送新的

    数据帧,此时接收窗口状态仍不变;⑦接收方已收到

    1

    号帧,

    1

    号窗口关闭,

    2

    号窗口打开,

    表示准备接收

    2

    号帧。

    此时发送窗口状态不变;

    ⑧发送方收到接收

    方发来的

    1

    号帧收毕的确认信息,

    关闭

    1

    号窗口,

    表示从重发表中删除

    1

    号帧。

    此时接收窗口状态仍不变。

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  • 滑窗算法

    千次阅读 2010-12-22 10:56:00
    允许我们这样做的算法称为滑动窗口( sliding window),时间线如图2 - 2 1所示。 1. 滑动窗口算法 -------------------------------------------------------------------------------- 滑动窗口...

    仍然考虑链路的延迟与带宽的乘积为8 K B,帧尺寸为1 K B的情形。让发送方在收到第一帧的A C K的同时准备发送第九帧。允许我们这样做的算法称为滑动窗口( sliding window),时间线如图2 - 2 1所示。

    1. 滑动窗口算法

    --------------------------------------------------------------------------------
    滑动窗口算法工作过程如下。首先,发送方为每1帧赋一个序号(sequence number),记作S e q N u m。现在,让我们忽略S e q N u m是由有限大小的头部字段实现的事实,而假设它能无限增大。发送方维护3个变量:发送窗口大小(send window size),记作S W S,给出发送方能够发

    送但未确认的帧数的上界; L A R表示最近收到的确认帧( last acknowledgement re c e i v e d)的序号;L F S表示最近发送的帧(last frame sent)的序号,发送方还维持如下的不变式:
    LAR-LFR≤RWS


    当一个确认到达时,发送方向右移动L A R,从而允许发送方发送另一帧。同时,发送方为所发的每个帧设置一个定时器,如果定时器在A C K到达之前超时,则重发此帧。注意:发送方必须存储最多S W S个帧,因为在它们得到确认之前必须准备重发。
    接收方维护下面3个变量:接收窗口大小(receive window size),记为RW S,给出接收方所能接收的无序帧数目的上界; L A F表示可接收帧(l a rgest acceptable frame)的序号;L F R表示最近收到的帧(last frame re c e i v e d)的序号。接收方也维持如下不变式:
    LFS-LAR≤SWS



    当一个具有顺序号S e q N u m的帧到达时,接收方采取如下行动:如果S e q N u m≤L F R或S e q N u m > L A F,那么帧不在接收窗口内,于是被丢弃;如果L F R<Se q N u m≤L A F,那么帧在接收窗口内,于是被接收。现在接收方需要决定是否发送一个A C K。设S e q N u m To A C K表示未被确认帧的最大序号,则序号小于或等于S e q N u m To A c k的帧都已收到。即使已经收到更高序号的分组,接收方仍确认S e q N u m To A c k的接收。这种确认被称为是累积的(c u m u l a t i v e)。然后它设置L F R = S e q N u m To A c k,并调整L A F = L F R + RW S。例如,假设L F R= 5(即,上次接收方发送的A C K是为了确认顺序号5的),并且RWS = 4。这意味着L A F = 9。如果帧7和8到达,则存储它们,因为它们在接收窗口内。然而并不需要发送A C K,因为帧6还没有到达。帧7和8被称为是错序到达的。(从技术上讲,接收方可以在帧7和8到达时重发帧5的A C K。)如果帧6当时到达了(或许它在第一次丢失后又重发从而晚到,或许它只是被延迟了),接收方确认帧8,L F R置为8,L A F置为1 2。如果实际上帧6丢失了,则出现发送方超时,重发帧6。我们看到,当发生超时时,传输数据量减少,这是因为发送方在帧6确认之前不能向前移动窗口。这意 味着分组丢失时,此方案将不再保证管道满载。注意:分组丢失时间越长,这个问题越严重。
    注意,在这个例子中,接收方可以在帧7刚一到达时就为帧6发送一个认帧N A K(negative acknowl edgment)。然而,由于发送方的超时机制足以发现这种情况,发送N A K反而为发送方增加了复杂性,因此不必这样做。正如我们已提到的,当帧7和8到达时为帧5发送一个额外的A C K是合理的;在某些情况下,发送方可以使用重复的A C K作为一个帧丢失的线索。这两种方法都允许早期的分组丢失检测,有助于改进性能。
    关于这个方案的另一个变种是使用选择确认(selective acknowledgements)。即,接收方能够准确地确认那些已收到的帧,而不只是确认按顺序收到最高序号的帧。因此,在上例中,接收方能够确认帧 7、8的接收。如果给发送方更多的信息,就能使其较容易地保持管道满载,但增加了实现的复杂性。
    发送窗口大小是根据一段给定时间内链路上有多少待确认的帧来选择的;对于一个给定的延迟与带宽的乘积,S W S是容易计算的。另一方面,接收方可以将RW S设置为任何想要的值。通常的两种设置是:RW S= 1,表示接收方不存储任何错序到达的帧; RW S=S W S,表示接收方能够缓存发送方传输的任何帧。由于错序到达的帧的数目不可能超过S W S个,所以设置RWS >S W S没有意义。

    2. 有限顺序号和滑动窗口

    --------------------------------------------------------------------------------
    现在我们再来讨论算法中做过的一个简化,即假设序号是可以无限增大的。当然,实际上是在一个有限的头部字段中说明一个帧的序号。例如,一个3比特字段意味 着有8个可用序号0 ~ 7。因此序号必须可重用,或者说序号能回绕。这就带来了一个问题:要能够区别同一序号的不同次发送实例,这意味着可用序号的数目必须大于所允许的待确认帧 的数目。例如,停止等待算法允许一次有1个待确认帧,并有2个不同的序号。
    假设序号空间中的序号数比待确认的帧数大1,即S W S ≤ M A a x S e q N u m -1 ,其中M a x Seq N u m 是可用序号数。这就够了吗?答案取决于RW S 。如果RW S = 1,那么MaxSeqNum≥SWS+1是足够了。如果RW S等于S W S,那么有一个只比发送窗口尺寸大1的M a x S e q N u m是不够的。为看清这一点,考虑有8个序号0 ~ 7的情况,并且S W S = RW S = 7。假设发送方传输帧0 ~ 6,并且接收方成功接收,但A C K丢失。接收方现在希望接收帧7,0 ~ 5,但发送方超时,然后发送帧0 ~ 6。不幸的是,接收方期待的是第二次的帧0 ~ 5,得到的却是第一次的帧0 ~ 5。这正是我们想避免的情况。
    结果是,当RW S = S W S时,发送窗口的大小不能大于可用序号数的一半,或更准确地说,SWS<(Maxseqnum+1)/2直观地,这说明滑动窗口协议是在序号空间的 两半之间变换,就像停止等待协议的序号是在0和1之间变换一样。唯一的区别是,它在序号空间的两半之间连续滑动而不是离散的变换。
    注意,这条规则是特别针对RW S = S W S的。我们把确定适用于RW S和S W S的任意值的更一般的规则留做一个练习。还要注意,窗口的大小和序号空间之间的关系依赖于一个很明显以至于容易被忽略的假设,即帧在传输中不重新排序。这 在直连的点到点链路上不能发生,因为在传输过程中一个帧不可能赶上另一个帧。然而,我们将在第5章看到用在一个不同环境中的滑动窗口算法,并且需要设计另 一条规则。

    3. 滑动窗口的实现

    --------------------------------------------------------------------------------
    下面的例程说明我们如何实现滑动窗口算法的发送和接收的两个方面。该例程取自一个正在使用的协议,称为滑动窗口协议S W P(Sliding Window Pro t o c o l)。为了不涉及协议图中的邻近协议,我们用H L P(高层协议)表示S W P上层的协议,用L I N K(链路层协议)表示S W P下层的协议。我们先定义一对数据结构。首先,帧头部非常简单:它包含一个序号( S e q N u m)和一个确认号( A c k N u m)。它还包含一个标志( F l a g s)字段,表明帧是一个A C K帧还是携带数据的帧。

    其次,滑动窗口算法的状态有如下结构。对于协议发送方,该状态包括如上所述的变量L A R和L F S,以及一个存放已发出但尚未确认的帧的队列( s e n d Q)。发送方状态还包含一个计数信号量( counting semaphore),称为s e n d Wi n d o w N o t F u l l。下面我们将会看到如何使用它,但一般来说,信号量是一个支持s e m Wa i t和s e m S i g n a l操作的同步原语。每次调用S e m S i g n a l,信号量加1,每次调用S e m Wa i t,信号量减1。如果信号量减小,导致它的值小于0,那么调用进程阻塞(挂起)。一旦执行了足够的s e m S i g n a l操作而使信号量的值增大到大于0,在调用s e m Wa i t的过程中阻塞的进程就允许被恢复。
    对于协议的接收方,如前所述,该状态包含变量L F R ,加上一个存放已收到的错序帧的队列(r e c v Q)。最后,虽然未显示,发送方和接收方的滑动窗口的大小分别由常量S W S和RW S表示。

    S W P的发送方是由s e n d S W P过程实现的。这个例程很简单。首先, s e m Wa i t使这个进程在一个信号量上阻塞,直到它可以发另一帧。一旦允许继续, s e n d S W P设置帧头部中的顺序号,将此帧的拷贝存储在发送队列( s e n d Q)中,调度一个超时事件以便处理帧未被确认的情况,并将帧发给低层协议。
    值得注意的一个细节是刚好在调用m s g A d d H d r之前调用s t o r e _ s w p _ h d r。该例程将存有S W P头部的C语言结构( s t a t e - > h d r)转化为能够安全放在消息前面的字节串( h b u f)。该例程(未给出)必须将头部中的每一个整数字段转化为网络字节顺序,并且去掉编译程序加入C语言结构中的任意填充。7 . 1节将详细讨论字节顺序的问题,但现在,假设该例程将多字整数中最高有效位放在最高地址字节就足够了。
    这个例程的另一个复杂性是使用s e m Wa i t 和s e n dW i n d o w N o t F u l l 信号量。S e n dWi n d o w N o t F u l l被初始化为发送方滑动窗口的大小S W S(未给出这一初始化)。发送方每传输一帧, s e m Wa i t操作将这个数减1,如果减小到0,则阻塞发送方进程。每收到一个A C K,在d e l i v e r S W P中调用s e m S i g n a l操作(见下面)将此数加1,从而激活正在等待的发送方进程。

    在继续介绍S W P的接收方之前,需要调整一个看上去不一致的地方。一方面,我们说过,高层协议通过调用s e n d操作来请求低层协议的服务,所以我们就希望通过S W P发送消息的协议能够调用s e n d(S W P, p a c k e t)。另一方面,用来实现S W P的发送操作的过程叫做s e n d S W P,并且它的第一个参数是一个状态变量( S w p S t a t e)。结果怎样呢?答案是,操作系统提供了粘结代码将对s e n d的一般调用转化为对s e n d S W P的特定协议调用的粘结代码。这个粘结代码将s e n d的第一个参数(协议变量S W P)映射为一个指向s e n d S W P的函数指针和一个指向S W P工作时所需的协议状态的指针。我们之所以通过一般函数调用使高层协议间接调用特定协议函数,是因为我们想限制高层协议中对低层协议编码的信息量。这使得 将来能够比较容易地改变协议图的配置。现在来看d e l i v e r操作的S W P的特定协议实现,它在过程d e l i v e r S W P中实现。这个例程实际上处理两种不同类型的输入消息:本结点已发出帧的A C K和到达这个结点的数据帧。在某种意义上,这个例程的ACK部分是与send SWP中所给算法的发送方相对应的。通过检验头部的F l a g s字段可以确定输入的消息是ACK还是一个数据帧。注意,这种特殊的实现不支持数据帧中捎带A C K。当输入帧是一个ACK时,delive rSWP仅仅在发送队列(send Q)中找到与此ACK相应的位置(slot),取消超时事件,并且释放保存在那一位置的帧。由于A C K可能是累积的,所以这项工作实际上是在一个循环中进行的。对于这种情况值得注意的另一个问题是子例程swp In Wind o w的调用。这个子例程在下面给出,它确保被确认帧的序号是在发送方当前希望收到的A C K的范围之内。
    当输入帧包含数据时, d e l i v e r S W P首先调用m s g S t r i p H d r和l o a d _ s w p _ h d r以便从帧中提取头部。例程l o a d _ s w p _ h d r对应着前面讨论的s t o r e _ s w p _ h d r,它将一个字节串转化为容纳S W P头部的C语言数据结构。然后d e l i v e r S W P调用s w p I n Wi n d o w以确保帧序号在期望的序号范围内。如果是这样,例程在已收到的连续的帧的集合上循环,并通过调用d e l i v e r H L P例程将它们传给上层协议。它也要向发送方发送累积的A C K,但却是通过在接收队列上循环来实现的(它没有使用本节前面给出的s e q N u m To A c k变量)。

     

     

    最后,s w p I n Window 是一个简单的子例程,它检查一个给定的序号是否落在某个最大和最小顺序号之间。


    4. 帧顺序和流量控制

    --------------------------------------------------------------------------------

    滑动窗口协议可能是计算机网络中最著名的算法。然而,关于该算法易产生混淆的是,它可以有三个不同的功能,第一个功能是本节的重点,即在不可靠链路上可靠地传输帧。(一般来说,该算法被用于在一个不可靠的网络上可靠地传输消息。)这是该算法的核心功能。
    滑动窗口算法的第二个功能是用于保持帧的传输顺序。这在接收方比较容易实现,因为每个帧有一个序号,接收方要保证已经向上层协议传递了所有序号比当前帧小 的帧,才向上传送该当前帧。即,接收方缓存了(即没有传送)错序的帧。本节描述的滑动窗口算法确实保持了帧的顺序,尽管我们可以想象一个变异,即接收方没 有等待更早传送的帧都到达就将帧传给下一个协议。我们可以提出的一个问题是:我们是否确实需要滑动窗口协议来保持帧的顺序,或者,这样的功能在链路层是否 是不必要的。不幸的是,我们还没有看到足够多的网络体系结构来回答这个问题我们首先需要理解的是,点到点链路序列如何由交换机连接而形成一条端到端的路 径。
    滑动窗口算法的第三个功能是,它有时支持流量控制(f l o w c o n t ro l),它是一种接收方能够控制发送方使其降低速度的反馈机制。这种机制用于抑制发送方发送速度过快,即抑制传输比接收方所能处理的更多的数据。这通常通过 扩展滑动窗口协议完成,使接收方不仅确认收到的帧,而且通知发送方它还可接收多少帧。可接收的帧数对应着接收方空闲的缓冲区数。在按序传递的情况下,在将 流量控制并入滑动窗口协议之前,我们应该确信流量控制在链路层是必要的。
    尚未讨论的一个重要概念是系统设计原理,我们称其为相关性分离(separation of concerns)。即,你必须小心区别有时交织在一种机制中的不同功能,并且你必须确定每一个功能是必要的,而且是被最有效的方式支持的。在这种特定的 情况下,可靠传输、按序传输和流量控制有时组合在一个滑动窗口协议里,我们应该问问自己,在链路层这样做是否正确。带着这样的疑问,我们将在第3章(说明 X. 2 5网如何用它实现跳到跳的流量控制)和第5章(描述T C P如何用它实现可靠的字节流信道)重新考虑滑动窗口算法。

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  • 滑窗算法笔记

    2021-04-25 09:25:39
    文章目录滑窗算法笔记平滑算法降噪噪声的频率分布结尾效果和丢失点问题平滑问题优化平滑使用平滑的原因什么时候不应该平滑信号处理峰值和异常值替代平滑的方法压缩过量采集的信号 滑窗算法笔记 平滑算法   m:平滑...

    在这里插入图片描述


    作者:ShownSun
    工作室:时沿科技


    滑窗算法笔记

    平滑算法

      m:平滑宽度(通常为奇数);

      n:信号中点的总数;

    降噪

      D:原始信号中噪声的标准差,第一次滑窗后噪声的标准差D/sqrt(m),阶跃响应时间等于平滑宽度除以采样率,三次滑窗后噪声的标准差Dx0.7/sqrt(m);第一次三角平滑后噪声的标准差Dx0.8/sqrt(m);

      一个m宽度的平滑n次会得到一个合并的平滑宽度n*m-n+1;多次平滑处理会更有效地衰减掉高频噪声,但会减缓步进响应;

      Savitzky-Golay平滑基于多项式对数据段的最小二乘拟合;对比相同m宽度滑窗平滑,Savitzky-Golay平滑在减小噪声方面不是很有效,但是更有效的保持原始信号形状,另外计算时间较长和占用内存比较多;

    噪声的频率分布

      对于不同噪声降噪效果,原始信号的噪声的标准差为1;

    Original unsmoothed noise 1
    Smoothed white noise 0.1
    Smoothed pink noise 0.55
    Smoothed blue noise 0.01
    Smoothed red (random walk) noise 0.98

    结尾效果和丢失点问题

      一般来说,m宽度的平滑窗口,在开始处会有(m-1)/2个点,在信号结束处也会有(m-1)/2个点,无法计算出完整的m宽度的平滑。有两种方法解决:

      一种是接受点数的丢失,将这些点修剪掉或者在平滑过程中使用0代替;

      一种是在信号的末端逐步使用更小的平滑。

      平滑宽度越大,降噪效果越好,同时信号被平滑操作扭曲的可能性也越大。平滑宽度的最佳选择取决于信号的宽度和形状以及数字化间隔。对于峰值信号,关键因素是平滑比,即平滑宽度m与峰半宽度点数之比。

      一般而言,增加平滑比可以改善信噪比,但会导致峰值振幅的降低和带宽的增加。由于平滑比增加,窄峰的峰值畸变效用(峰高降低和峰宽增加)更大。如果保持峰值的形状比优化信噪比更重要,那么Savitzky-Golay比滑动平均平滑更有优势。

    平滑问题

      平滑确实使信号更平滑,也确实降低了噪声的标准偏差,但这是否有助于更好的测量取决于具体情况。不要仅仅因为一点平滑就认为越多越好。

    优化平滑

      随着平滑宽度的增加,平滑比增加,噪声先减小的快,再减小的慢,峰高也减小,先减小的慢,再减小的快,峰高也减小,先减小的慢,再减小的快。噪声的降低取决于平滑宽度、平滑类型和噪声颜色,但峰高的降低也取决于峰宽。结果是,信噪比(噪声标准差的峰值高度,峰值高度/噪声标准差)先迅速增大,然后达到最大值。

      最好的平滑比,取决于测量峰值的目的。如果最终目的是测量峰高或峰宽,应使用低于0.2的平滑比,最好使用Savitzky-Golay平滑。如果测量的是目的是测量峰值的位置,那么可以使用更大的平滑比。最佳的信噪比对应的是一个明显扭曲峰值的平滑比,这就是为什么曲线拟合未经平滑的数据通常是测量峰值位置、高度和宽度的首选方法。峰面积不会因为平滑而改变,除非它改变了对峰开始和结束的估计。

    使用平滑的原因

      1. 视觉需求;

      2. 存在高频噪声(蓝色),但不影响低频信号位置高度宽度等;

      3. 后期需要分析处理,例如测量拐点等(未经平滑数据最好使用最小二乘法进行分析);

    什么时候不应该平滑信号

      1. 平滑不会显著提高参数测量的准确性(由最小二乘法测量);

      2. 平滑算法有所折损,涉及部分信号的形状和幅值的变化;

      3. 平滑信号会严重低估误差的代数传播计算;

    处理峰值和异常值

      窄的尖峰和异常值,使用中间过滤器取代信号周围m相邻点,可以完全消除狭窄的尖峰。使用killspike.m在信号点尖峰前后进行线性插值进行修补来定位和消除尖峰。

    替代平滑的方法

      计算信号的平均值,但是应用于重复信号的噪声,最大的优点就是所有频率上噪声都降低了,而不仅仅是平滑高频噪声(用于信号或者基线漂移)。

    压缩过量采集的信号

      每n个点取平均作为采样值,类似于平滑处理。

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  • 之前同样是一单合入被发现内存暴涨,也是滑窗,导致我对这个算法有点意见。滑窗是这个样子的:上图是一个窗,窗长为N。这是干什么用的呢?你可以认为你要对某个消息做个统计,收到0/1/2,就给窗里填0/1/2,当收到2的...

    这个标题可能不太恰当,因为我可能会说滑窗的优点。

    起因是一个新需求的合入,发现内存使用暴涨,捞出单来一看标题,“滑窗XXX”,又是滑窗。之前同样是一单合入被发现内存暴涨,也是滑窗,导致我对这个算法有点意见。

    滑窗是这个样子的:

    上图是一个窗,窗长为N。

    这是干什么用的呢?你可以认为你要对某个消息做个统计,收到0/1/2,就给窗里填0/1/2,当收到2的个数占总窗长的80%时,你就变身钢铁侠。

    乍一看这个统计和条件判断非常简单,开发人员竟然用一个8bit * N的内存代价实现这么一点点小功能,怎么看都不划算。

    我脑子里的做法应该是这样的:

    用两个8bit变量,收一个消息countAll++,收一个2 count2++,最后计算个80%的比例来做变身钢铁侠的判决。用两个字节解决了200个字节的问题。这个方法后面称为计数器方法。

    解释一下,系统中存在10^4数量级的滑窗,这样200字节窗意味着2M内存,2字节计数器只有20K。担心读者会对用2字节代替200字节嗤之以鼻,特意解释一下。

    真的解决了吗?

    滑窗之所以叫滑窗,是因为它是滑动的,每收一个消息,这个窗会把最老的数据滑出去,以此来保证数据的有效性(滑出去的数据被认为不再具有统计的价值)。有人会说,计数器方法也可以呀,countAll达到200后就清零,一样能达到目的。是的,能达到目的,所以计数器方法替换滑窗方法是没太大问题的。

    滑窗仍然有它的优势。countAll达到200后清零,下一个200期间可否做判决变身钢铁侠呢?如果不判决,需要等200次消息,如果判决,会由于样本不够导致误判。在这个需求里,误判被认为影响重大,一定要等到数量足够多的时候才能进行判决。所以,这个选择就变成了判决延迟的影响程度与内存代价的折中。

    软件不存在无约束的选择。

    所谓架构,是一系列决策的结果,而所有决策都是在约束下进行的。当系统的内存不是主要约束的时候,作为产品竞争力的算法的精确性比内存重要;当内存使用预警的时候,就要牺牲算法的精确性了。

    算法机制方面不做改动的情况,有没有更好的方案来做滑窗?有,按比特维护窗,并严格限制最大窗长。一方面把N缩为原来一半,另一方面按bit维护,内存将变为12字节。有人会说,比特维护窗会增加移位运算的开销。是的,运算开销增加了,但内存变热了,开销上涨还是下降是不确定的。

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  • 0, len(cardPoints) - k - 1 # 设定滑窗边界 for _ in range(k): # 滑窗将移动 k 次 left_idx += 1 # 更新滑窗左右边界 right_idx += 1 # 计算新位置滑窗内值的总和,减去滑窗原来的左边界,加上滑窗新的...
  • 这里主要涉及的是滑窗算法。   滑动窗口初听觉得抽象模糊,但就像描述的那样,可以理解成是一个会滑动的窗口,每次记录下窗口的状态,再找出符合条件的适合的窗口。   就好比一个人拿着一个卷尺测字符...
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  • 滑动(递推)平均算法:维护一定长队列,每在队尾插入一个元素就在队列头部删除一个元素,然后对其求出均值。滑动窗口滤波算法:方法一:前提先要获得一组数据,大小排序去除明显无效的数据,然后指定一个宽度为4的...
  • 滑动窗口滤波算法

    千次阅读 2018-09-20 14:18:00
    滑动(递推)平均算法:维护一定长队列,每在队尾插入一个元素就在队列头部删除一个元素,然后对其求出均值。 滑动窗口滤波算法: 方法一:前提先要获得一组数据,大小排序去除明显无效的数据,然后指定一个宽度为...
  • 限流算法:滑动时间窗口算法

    千次阅读 2019-12-27 14:38:51
    滑动时间窗口计数器算法思想:针对固定时间算法会在临界点存在瞬间大流量冲击的场景,滑动时间窗口计数器算法应运而生。它将时间窗口划分为更小的时间片段,每过一个时间片段,我们的时间窗口就会往右滑动一格,每个...
  • 本文实现了一种基于java的滑动时间窗口计数器算法 滑动时间窗口计数器算法思想:针对固定时间算法会在临界点存在瞬间大流量冲击的场景,滑动时间窗口计数器算法应运而生。它将时间窗口划分为更小的时间片段,每过一...
  • 滑动窗口类算法问题

    2019-10-09 09:34:03
    这一节主要是总结滑动窗口类问题的求解方案 相应的滑动窗口问题在 leetcode上的 第3题 (median),第76题(hard),第438题(median),这几道都是可以用滑动窗口在O(n)O(n)O(n)的时间复杂度内解决,无需使用暴力的...
  • 滑动窗口相关算法

    2020-11-02 20:14:29
    1、包含子串所有字符的最小窗口 public static String minWindow(String s, String t) { if (s.length() < t.length()) { return ""; } char[] sArr = s.toCharArray(); char[] tArr = t.toCharArray();...
  • 算法-滑动窗口

    2020-07-01 13:46:46
    算法-滑动窗口 开始撸常用算法 理解滑动窗口 在嵌套循环中解决重复字符串或者区域内求最大和这种问题的时候,一般可以使用双循环来解决问题,但是使用滑动窗口可以单循环解决; 例如以上求连续无重复最大字符串长度...
  • 题目给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。结果返回滑动窗口中的最大值。示例:输入: nums = [1,3,-1...
  • 卷积滑动窗口检测算法原理

    千次阅读 热门讨论 2019-02-25 19:23:36
    首先该算法的实现需要预先训练卷积网络,将数据集(经过裁剪,使检测的物体尽量处于图像中心并占据图片较大位置)进行训练,然后通过固定大小的窗口以及固定步长扫描需要检测的图片,将图片中处于窗口中的图像送入...
  • 滑动时间窗算法matlab

    热门讨论 2010-05-11 14:09:35
    滑动时间的MATLAB程序实现,里面包括了两个窗口大小的设置
  • 滑动窗口 滑动窗口这类问题一般需要用到双指针来进行求解,另外一类比较特殊则是需要用到特定的数据结构,像是 sorted_map。 后者有特定的题型,后面会列出来,但是,对于前者,题形变化非常的大,一般都是基于...
  • 对我自己而言,可能统计的算法是比较关心的,都知道sentinel的统计算法是滑动时间窗口算法,这个算法一这么说就不接地气了,下面谈谈我们农村的说法。 探索 说这个算法主要要解决什么事呢?就是说在某个时间间隔...
  • 针对传统Prony算法只能分析部分数据且对噪声敏感的问题,提出一种Prony滑动平均窗算法,分窗口对数据进行分析,不仅能充分利用数据,而且采用求和取平均的方法在一定程度上能削弱噪声,即使在信噪比非常小的情况下仍...
  • 窗口滑动算法

    2020-08-14 21:23:27
    求无重复字符的最长子串1.1 思路分析1.2 算法实现2.求最小覆盖子串 1.求无重复字符的最长子串 LeetCode题目 3. 无重复字符的最长子串 : 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: ...

空空如也

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