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  • 求非空二叉树b的宽度:具有节点数目最多的那一层的节点个数 5.假设一颗满二叉树,所有节点不同,已知先序序列是pre,设计算法求解后序序列post 6.1.非递归,设计算法将二叉树的叶子节点按从左到右的顺序连成一...

    二叉树算法习题:

    1.设计算法,求解先序遍历序列第k(1<=k<=n)个节点的值

    int getKNodeVal(BiTree tr, int k)

    2.对于树中每个元素为x的节点,删去以它为根的子树,释放相应的空间

    BiTree DeleteValX(BiTree tr, char x)

    3. p和q分别为指向二叉树中的任意两个节点的值,其中数值不会重复,找到离p和q最近的公共祖先节点

    BiNode *FindAncestor(BiTree tr, char p, char q)

    4.求非空二叉树b的宽度:具有节点数目最多的那一层的节点个数

    int GetTreeWidth(BiTree tr)

    5.假设一颗满二叉树,所有节点都不同,已知先序序列是pre,设计算法求解后序序列post

    void GetPostLine(int pre[], int h1, int t1, int post[], int h2, int t2)

    6.1.非递归,设计算法将二叉树的叶子节点按从左到右的顺序连成一个单链表,表头指针为head,二叉树按照二叉链表方式存储,链接时,用叶节点的右指针域来存放单链表指针

    BiTree TransToLinkList(BiTree tr)

    7.第6题的递归算法:只有这样从下向上的计算,才能保证头指针是head,而且能正常访问子节点

    BiNode *InOrder(BiTree tr)

    函数调用:

    BiTree_use.cpp

      int A[9] = {'1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'};
        int B[9] = {'4', '3', '2', '5', '1', '7', '6', '8'};
        BiTree tr2 = BuildTreeBeforeAndIn(A, B, 0, 7, 0, 7);
        int k = 5;
        std::cout << "先序遍历序列中第" << k << "个值为:" << char(getKNodeVal(tr2, k)) << std::endl;
        //char ch = '2';
        //tr2 = DeleteValX(tr2, ch);
        //VisitTreeAfter(tr2);
        char ch1 = '5';
        char ch2 = '4';
        std::cout << char(ch1) << "和" << char(ch2) << "的公共节点是" << char(FindAncestor(tr2, ch1, ch2)->data) << std::endl;
        std::cout << "树的最大宽度是:" << GetTreeWidth(tr2) << std::endl;
        int C[7]={0,1,3,4,2,5,6};
        int D[7]={0};  
        GetPostLine(C,0,6,D,0,6); //设计算法求解满二叉树的后序序列post
        for(int i=0;i<7;i++){
            std::cout<<D[i]<<" ";
        }
        std::cout << std::endl;
        BiNode* link= InOrder(tr2);
        BiNode*iter=link;
        while(iter){
            std::cout<<char(iter->data)<<" " ;
            iter=iter->rchild;
        }
        
    

    BiTree.h

    
    /***
     * 二叉树各个值不同,先序和中序遍历序列分别存于数组A[1..n],B[1....n]中,
     * 算法建立该二叉树链表
     */
    BiTree BuildTreeBeforeAndIn(int A[], int B[], int h1, int t1, int h2, int t2)
    {
        BiNode *root = (BiNode *)malloc(sizeof(BiNode));
        root->data = A[h1]; //找到根节点
        //std::cout << root->data << " ";
        int i;
        for (i = h2; B[i] != A[h1]; i++)
            ;
        int llen = i - h2; //以根为中间节点,划分左右
        int rlen = t2 - i;
        //std::cout << llen << " " << rlen << " " << std::endl;
        if (llen != 0)
            root->lchild = BuildTreeBeforeAndIn(A, B, h1 + 1, h1 + llen, h2, h2 + llen - 1);
        else
            root->lchild = NULL;
        if (rlen != 0)
            root->rchild = BuildTreeBeforeAndIn(A, B, h1 + llen + 1, t1, h2 + llen + 1, t2);
        else
            root->rchild = NULL;
        return root;
    }
    
    /**
     * 设计算法,求解先序遍历序列仲第k(1<=k<=n)个节点的值
     */
    int getKNodeVal(BiTree tr, int k)
    {
        std::stack<BiNode *> s;
        BiNode *p = tr;
        int i = 0;
        while (!s.empty() || p)
        {
            if (p)
            {
                i += 1;
                if (i == k)
                    return p->data;
                s.push(p);
                p = p->lchild;
            }
            else
            {
                p = s.top();
                s.pop();
                p = p->rchild;
            }
        }
        return -1;
    }
    
    /**
     * 对于树中每个元素为x的节点,删去以它为根的子树,释放相应的空间
     */
    BiTree DeleteValX(BiTree tr, char x)
    {
        if (tr->data == x)
            return NULL;
        std::stack<BiNode *> s; //后序遍历的时候,栈顶的元素是这个节点的根节点
        BiNode *p = tr, *r = NULL;
        while (p || !s.empty())
        {
            if (p)
            {
                s.push(p);
                p = p->lchild;
            }
            else
            {
                p = s.top();
                if (p->rchild && p->rchild != r) //有右子节点且右子节点没有被访问过
                {
                    p = p->rchild;
                    s.push(p);
                    p = p->lchild;
                }
                else
                {
                    p = s.top();
                    s.pop();
                    std::cout << "正在访问节点" << char(p->data) << std::endl;
                    if (p->data == x)
                    {
                        std::cout << "正在删除节点" << x << std::endl;
                        BiNode *tmp = s.top();
                        if (tmp)
                        {
                            if (tmp->rchild->data == p->data)
                            {
                                std::cout << "正在删除右边的节点" << tmp->rchild << std::endl;
                                tmp->rchild = NULL;
                            }
                            else if (tmp->lchild->data == p->data)
                            {
                                std::cout << "正在删除左边的节点" << tmp->lchild << std::endl;
                                tmp->lchild = NULL;
                            }
                        }
                    }
                    r = p;
                    p = NULL;
                }
            }
        }
        return tr;
    }
    
    /***
     * p和q分别为指向二叉树中的任意两个节点的值,其中数值不会重复
     * 找到离p和q最近的公共祖先节点
     */
    BiNode *FindAncestor(BiTree tr, char p, char q)
    {
        BiNode *tmp = tr, *r = NULL;
        std::stack<BiNode *> s;
        bool findp = false;
        bool findq = false;
        while (!s.empty() || tmp)
        {
            if (tmp)
            {
                s.push(tmp);
                tmp = tmp->lchild;
            }
            else
            {
                tmp = s.top();
                if (tmp->rchild && tmp->rchild != r)
                {
                    tmp = tmp->rchild;
                    s.push(tmp);
                    tmp = tmp->lchild;
                }
                else
                {
                    tmp = s.top();
                    s.pop();
                    if (tmp->data == p)
                    {
                        findp = true;
                    }
                    if (tmp->data == q)
                    {
                        findq = true;
                    }
    
                    if (findp && findq)
                        return s.top();
                    r = tmp;
                    tmp = NULL;
                }
            }
        }
        return NULL;
    }
    
    /**
     * 求非空二叉树b的宽度:具有节点数目最多的那一层的节点个数
     */
    int GetTreeWidth(BiTree tr)
    {
        //思路:层次遍历
        std::queue<BiNode *> q;
        BiNode *p = tr, *mark = tr;
        int width = 0;
        int maxWidth = 0;
        q.push(p);
        while (!q.empty())
        {
            width += 1;
            p = q.front();
            q.pop();
            if (p)
            {
                if (p->lchild)
                    q.push(p->lchild);
                if (p->rchild)
                    q.push(p->rchild);
            }
    
            if (p->data == mark->data)
            {
                //std::cout << "当前层宽度是:" << width << std::endl;
                maxWidth = std::max(width, maxWidth);
                mark = q.back();
                width = 0;
            }
        }
        return maxWidth;
    }
    
    /**
     * 假设一颗满二叉树,所有节点都不同,已知先序序列是pre,设计算法求解后序序列post
     */
    void GetPostLine(int pre[], int h1, int t1, int post[], int h2, int t2)
    {
        //满二叉树,所以层上是满的
        int half;
        if (t1 >= h1)
        {
            post[t2] = pre[h1];
            half = (t1 - h1) / 2;
            GetPostLine(pre, h1 + 1, h1 + half, post, h2, h2 + half - 1);
            GetPostLine(pre, h1 + 1 + half, t1, post, h2 + half, t2 - 1);
        }
    }
    
    /**
     * 1.非递归
     * 设计算法将二叉树的叶子节点按从左到右的顺序连成一个单链表,表头指针为head
     * 二叉树按照二叉链表方式存储,链接时,用叶节点的右指针域来存放单链表指针
     */
    BiTree TransToLinkList(BiTree tr)
    {
        //需要判断是否是叶节点
        BiNode *head = (BiNode *)malloc(sizeof(BiNode));
        head->data = tr->data;
        BiNode *p = tr, *next = head;
    
        std::stack<BiNode *> s;
        while (p || !s.empty())
        {
            if (p)
            {
                if (!p->lchild && !p->rchild) //都为空,是叶子节点
                {
                    std::cout << "找到了叶子节点: " << char(p->data) << std::endl;
                    next->rchild = p;
                    next = next->rchild;
                }
                s.push(p);
                p = p->lchild;
            }
            else
            {
                p = s.top();
                s.pop();
                p = p->rchild;
            }
        }
        next->rchild = NULL;
        tr= head->rchild;
        return tr;
    }
    
    /**
     * 2.递归算法:
     * 设计算法将二叉树的叶子节点按从左到右的顺序连成一个单链表,表头指针为head
     * 二叉树按照二叉链表方式存储,链接时,用叶节点的右指针域来存放单链表指针
     * 
     * 只有这样从下向上的计算,才能保证头指针是head,而且能正常访问子节点
     */
    BiNode *head, *pre = NULL;
    BiNode *InOrder(BiTree tr)
    {
        if (tr)
        {
            InOrder(tr->lchild);
            if (tr->lchild == NULL && tr->rchild == NULL)
            {
                if (pre == NULL)
                {
                    head = tr;
                    pre = tr;
                } //处理第一个叶节点
                else
                {
                    pre->rchild = tr;
                    pre = tr;
                }
            }
            InOrder(tr->rchild);
            pre->rchild = NULL; //设置链表尾部
        }
        return head;
    }
    
    展开全文
  • # 对测试集重新排序并拼接到原来测试集,就构成了新的测试集,每张图片有两个不同数字 idx = list(range(len(x_test)) ) #list(range(10)) # 打乱顺序 np.random.shuffle(idx) # 传入的数组必须具有相同的形状,...
  • 1、SAX 的概述 SAX,全称 Simple API for XML,是一种以事件驱动的 XMl API,SAX 与 DOM 不同...2、SAX 解析 XML 的步骤 1) 创建 SAXParserFactory 的对象 2) 创建 SAXParser 对象 (解析器) 3) 创建一 DefaultHand...

    fd5cd773bbab4e4cb5c273639753137c.gif

    1、SAX 的概述

    SAX,全称 Simple API for XML是一种以事件驱动的 XMl API,SAX 与 DOM 不同的是它边扫描边解析,自顶向下依次解析。由于边扫描边解析,所以它具有速度快占用内存少的优点。

    2、SAX 解析 XML 的步骤

    1) 创建 SAXParserFactory 的对象

    2) 创建 SAXParser 对象 (解析器)

    3) 创建一个 DefaultHandler 的子类,需要重写5个方法

    //解析xml文档开始时调用

    startDocument()

    //解析xml文档结束时调用

    endDocument()

    //解析xml文档中的开始节点时调用

    startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes)

    //解析xml文档中的结束节点时调用

    endElement(String uri, String localName, String qName)

    //解析xml文档中的节点中的文本值时调用

    characters(char[] ch, int start, int length)

    4) 调用 parse 方法

    3、SAX解析案例

    DefaultHandler 子类:

    import org.xml.sax.Attributes;
    import org.xml.sax.SAXException;
    import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;
    
    public class BookDefaultHandler extends DefaultHandler{
    	/** 解析xml文档开始时调用 */
    	@Override
    	public void startDocument() throws SAXException {
    		super.startDocument();
    		System.out.println("------解析XML文档开始------");
    	}
    	/** 解析xml文档中的开始节点时调用 */
    	@Override
    	public void startElement(String uri, String localName, String qName,
                                  Attributes attributes) throws SAXException {
    		super.startElement(uri, localName, qName, attributes);
    //		System.out.println("解析XML文档的开始节点");
    		System.out.print("<" + qName + " ");
    		/* 判断:如果是book节点,获取节点的属性值 */
    		if(qName.equals("book")) {
    			//获取所有的属性
    			int count = attributes.getLength();
    			for (int i = 0; i < count; i++) {
    				String attrName = attributes.getQName(i);
    				String attrValue = attributes.getValue(i);
    				System.out.print(attrName + "="" + attrValue
                                                                 + "" ");
    			}
    		}
    		System.out.println(">");
    	}
    	/** 解析xml文档中的结束节点时调用 */
    	@Override
    	public void endElement(String uri, String localName, String qName) 
                                             throws SAXException {
    		super.endElement(uri, localName, qName);
    		System.out.println("</" + qName + ">");
    	}
    	/** 解析xml文档中的节点中的文本值时调用 */
    	@Override
    	public void characters(char[] ch, int start, int length)
                                             throws SAXException {
    		super.characters(ch, start, length);
    		String value = new String(ch, start, length);
    		//去掉空白节点
    		if(!value.trim().equals("")) {
    			System.out.println(value);
    		}
    	}
    	/** 解析xml文档结束时调用 */
    	@Override
    	public void endDocument() throws SAXException {
    		super.endDocument();
    		System.out.println("------解析XML文档结束------");
    	}
    }

    SAX解析测试类:

    import java.io.IOException;
    import javax.xml.parsers.ParserConfigurationException;
    import javax.xml.parsers.SAXParser;
    import javax.xml.parsers.SAXParserFactory;
    import org.xml.sax.SAXException;
    
    public class TestSAXParse {
    	
    	public static void main(String[] args) 
             throws ParserConfigurationException, SAXException, IOException {
    		//1) 创建 SAXParserFactory 的对象 
    		SAXParserFactory factory = SAXParserFactory.newInstance();
    		//2) 创建 SAXParser 对象 (解析器) 
    		SAXParser parser = factory.newSAXParser();
    		//3) 创建一个 DefaultHandler 的子类,需要重写5个方法
    		BookDefaultHandler bdh = new BookDefaultHandler();
    		//4) 调用 parse 方法 
    		parser.parse("book.xml", bdh);
    	}
    }

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  • dynamodb 数据迁移 AWS数据管道是将数据从一个存储转移到另一个具有不同数据类型的存储的最佳机制之一。 从管道传输数据时,有几种技术可用于优化复制数据的过程。 在本文中,方案是将存储在S3存储桶中的3个CSV格式...

    dynamodb 数据迁移

    AWS数据管道是将数据从一个存储转移到另一个具有不同数据类型的存储的最佳机制之一。 从管道传输数据时,有几种技术可用于优化复制数据的过程。 在本文中,方案是将存储在S3存储桶中的3个CSV格式文件复制到3个Dynamodb表中。

    选择一个配置单元活动以将数据从S3传输到Dyanmodb表。 首先,使用必要的输入和输出数据节点创建配置单元脚本,如下所示。 作为Hive活动的资源,我们为EMR集群添加了M4.large。

    方案1:编写脚本后,我们在Dynamodb表中增加了25的写入容量,并在一个管道下定义了3个配置单元脚本,我们运行了第一个管道。

    运行3个Hive脚本并将Dynamodb的写容量增加到25,在预配计数和消耗计数之间存在差距。 性能不符合预期。

    由于这个原因,我们假设即使配置了Dynamodb,数据也是从我们在Hive活动期间创建的EMR群集输入的。 即使我们添加了一个m4.large实例类型作为EMR群集,其确实具有比Hive Activity所需的功能足够的能力,但性能仍然落后。

    方案2 :添加写入吞吐量百分比

    性能问题之后,我们发现了一个脚本行,可以在Hive脚本下使用该脚本行来增加EMR群集的写入吞吐量百分比。 默认情况下,EMR群集提供写吞吐量百分比的一半。 脚本更改如下:

    Dynamodb的吞吐量写百分比可以设置为0.5到1.5。 通过将写入吞吐量设置为1.5%,将过量供应Dynamodb的写入吞吐量。

    更改蜂巢脚本后,Dynamodb写入容量的性能提高到8–15,但没有达到预期的提高。

    方案3 :为3个配置单元活动创建3条管道

    Dynamodb的写吞吐能力的增加将增加该过程的成本。 但是,创建3条管道的成本低于增加Dynamodb写入容量的成本。 因此,我们尝试为3个活动创建3条数据管道,并为Hive脚本设置了场景2,并且在Dynamodb上具有相同的写入容量(25)。

    通过更改,的性能达到了上述预期。 由于配置单元脚本中的预留空间设置过高,某些地方超出了写入吞吐量。 预置容量已被充分消耗。 即使根据文档所述性能不是恒定的,但结果在此级别上仍令人满意。

    提高性能的结果

    1.为3个配置单元活动运行3条管道

    2.将hive脚本的写入吞吐量百分比添加为1.5

    3.增加Dynamodb的写入容量

    谢谢您的阅读,祝您有美好的一天!

    翻译自: https://hackernoon.com/performance-increase-of-data-pipelines-from-s3-to-dynamodb-jl8g3xiq

    dynamodb 数据迁移

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  • 当使用 Elasticsearch 进行更大的时间数据分析用例时,我们建议使用基于时间(`time-based`)的索引和具有 3不同类型节点(主节点、热节点和冷节点)的分层架构,我们称之为`Hot-Warm`架构。每个节点都有自己的...

    当使用 Elasticsearch 进行更大的时间数据分析用例时,我们建议使用基于时间(time-based)的索引和具有 3 种不同类型节点(主节点、热节点和冷节点)的分层架构,我们称之为Hot-Warm架构。每个节点都有自己的特性,如下所述。

    主节点

    我们建议每个集群运行 3 个专用的主节点(master nodes),以提供最大的弹性。使用这些功能时,还应将discovery.zen.minimum_master_nodes设置为2,以防止出现“脑裂”的情况。利用专用的主节点,只负责处理集群管理和状态,增强了整体稳定性。因为它们不包含数据,也不参与搜索和索引操作,所以它们对 JVM 的要求与在大量索引或长时间、昂贵的搜索中可能出现的要求不同。因此,不太可能受到长时间垃圾收集暂停的影响。因此,可以为它们提供比数据节点所需配置低得多的 CPU、RAM 和磁盘配置。

    热节点

    这个专门的数据节点执行集群中的所有索引。它们还持有最新的索引,因为这些索引通常最常被查询的。由于索引是一种 CPU 和 IO 密集型操作,因此这些服务器需要强大的功能并由连接的 SSD 存储进行支持。我们建议至少运行 3 个热节点(hot node)以实现高可用性。不过,根据你希望收集和查询的最新数据量,你很可能需要增加这个数字以实现性能目标。

    冷节点

    这种类型的数据节点被设计用来处理大量的只读索引,这些索引不太可能被频繁查询。由于这些索引是只读的,所以冷节点(warm node,译者注:冷热节点是相对的概念)倾向于使用大型附加磁盘(通常是旋转磁盘)而不是 SSD。与热节点一样,我们建议至少 3 个冷节点以实现高可用性。和以前一样,需要注意的是,大量的数据可能需要额外的节点来满足性能要求。还要注意,CPU 和内存配置通常需要镜像那些热节点。这只能通过使用类似于在生产环境中体验的查询进行测试来确定。

    Elasticsearch 集群需要知道哪些服务器包含热节点,哪些服务器包含冷节点。这可以通过为每个服务器分配任意「属性」来实现。

    例如,可以在elasticsearch.yml中使用node.attr.box_type: hot标记热节点,或者使用./bin/elasticsearch -Enode.attr.box_type=hot启动热节点。

    类似的,冷节点也需要在elasticsearch.yml中使用node.attr.box_type: warm进行标记,或者使用./bin/elasticsearch -Enode.attr.box_type=warm启动冷节点。

    box_type属性是完全任意的,你可以随意命名它(译者注,正如hotwarm仅是概念上的名称而已,我们完全可以用blackwhite来代替)。这些任意值将用于告诉 Elasticsearch 在何处分配索引。

    我们可以通过使用以下设置创建热节点,从而确保今天的索引位于使用 SSD 的热节点上:

    PUT /logs_2016-12-26
    {
      "settings": {
        "index.routing.allocation.require.box_type": "hot"
      }
    }
    

    几天后,如果索引不再需要在性能最高的硬件上运行,我们可以通过更新其索引设置将其移动到标记为warm的节点上:

    PUT /logs_2016-12-26/_settings 
    { 
      "settings": { 
        "index.routing.allocation.require.box_type": "warm"
      } 
    }
    

    现在,我们如何使用logstashbeats来实现这一点:

    如果在logstashbeats级别管理索引模板(index template),则应更新索引模板以包括分配筛选。"index.routing.allocation.require.box_type" : "hot"设置将导致在热节点上创建任何新索引。例如,

    {
      "template" : "indexname-*",
      "version" : 50001,
      "settings" : {
                 "index.routing.allocation.require.box_type": "hot"
     ...
    

    另一种策略是为集群中的任何索引添加一个通用模板,"template": "*",它在热节点中创建新的索引。例如,

    {
      "template" : "*",
      "version" : 50001,
      "settings" : {
               "index.routing.allocation.require.box_type": "hot"
     ...
    

    当你确定一个索引没有被写入,也没有被频繁搜索时,它可以从热节点迁移到冷节点。这可以通过更新其索引设置来完成:"index.routing.allocation.require.box_type" : "warm"。Elasticsearch 将自动将索引迁移到冷节点。

    最后,通过在elasticsearch.yml中设置index.codec: best_compression,我们还可以在所有冷数据节点上实现更好的压缩。当数据移动到冷节点时,我们可以调用_forcemerge API 来合并段:它不仅通过具有较少的段来节省内存、磁盘空间和文件句柄,而且还具有使用这种新的最佳压缩(best_compression)编解码器重写索引的能力。

    在索引仍被分配给大盒子(strong boxes)的时候,强制合并索引是一个坏主意,因为优化过程将淹没这些节点上的 I/O,并影响当前日志的索引速度。但是中等大小的盒子(medium boxes)做的不多,所以强制合并它们是安全的。

    既然我们已经了解了如何手动更改索引的分片分配,那么让我们来看看如何使用我们的一个叫做「Curator」的工具来自动化这个过程。

    在下面的示例中,我们使用 Curator 4.2 在 3 天后将索引从热节点移动到冷节点:

    actions:
      1:
        action: allocation
        description: "Apply shard allocation filtering rules to the specified indices"
        options:
          key: box_type
          value: warm
          allocation_type: require
          wait_for_completion: true
          timeout_override:
          continue_if_exception: false
          disable_action: false
        filters:
        - filtertype: pattern
          kind: prefix
          value: logstash-
        - filtertype: age
          source: name
          direction: older
          timestring: '%Y.%m.%d'
          unit: days
          unit_count: 3
    

    最后,我们可以使用 Curator 强制合并索引。在运行优化之前,请确保等待足够长的时间以完成重新分配。你可以通过在操作1中设置wait-for-completion或更改unit_count来选择操作2中大于4天的索引,这样它们就有机会在索引强制合并之前完全迁移。

     2:
        action: forcemerge
        description: "Perform a forceMerge on selected indices to 'max_num_segments' per shard"
        options:
          max_num_segments: 1
          delay:
          timeout_override: 21600 
          continue_if_exception: false
          disable_action: false
        filters:
        - filtertype: pattern
          kind: prefix
          value: logstash-
        - filtertype: age
          source: name
          direction: older
          timestring: '%Y.%m.%d'
          unit: days
          unit_count: 3
    

    注意timeout_override默认值为21600秒,但根据你的设置,它可能会变快或变慢。

    由于 Elasticsearch 5.0,我们还可以使用Rollovershrink API来减少分片的数量,这是一种更简单、更有效的管理基于时间的索引的方法。你可以在这个「博客」中找到更多关于它的细节。

    喜欢这个话题吗?来我们的用户会议Elastic{ON}吧,在这里我们将进行更深入的探讨,而且你可以与我们的工程团队面对面的讨论!我们希望在那里见到你。


    英文原文链接“Hot-Warm” Architecture in Elasticsearch 5.x.

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