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  • 问题提出:现在要保存程序的输出结果,包括运行时间,运行结果和中间变量。其中运行时间和运行结果只是一个数字,中间变量结果时一个n*n的矩阵和一个2*n的矩阵。想把这些量保存在txt文件中。   save 函数 将工作...

    文件写入方法

    问题提出:现在要保存程序的输出结果,包括运行时间,运行结果和中间变量。其中运行时间和运行结果只是一个数字,中间变量结果时一个n*n的矩阵和一个2*n的矩阵。想把这些量保存在txt文件中。

     

    save 函数

    将工作空间中的变量写入文件,导出mat文件中。

     

    1. 调用dlmwrite函数

    dlmwrite(filename,M)

    dlmwrite(filename,M,’D’)  D用来指定数据间分隔符。 ‘ ’表示空格。’\t’ 制表符

    dlmwrite(filename,M,’attrib1’,value1,’ attrib2’,value2,…………)

    参数名(attribute)

    参数值(value)

    说明

    delimiter

    单个字符

    设定数据间分隔符

    newline

    ‘pc’

    设定换行符为‘\r\n’

    ‘unix’

    设定换行符为‘\n’

    precision

    以%引导的精度控制符

    指定有效位数

     

     

     

     

    dlmwrite('1.txt',A,' ') 将A中的数据存入1.txt中,并以空格作为分隔符。若没有文件1,则创建txt文件。

    dlmwrite('2.txt',A,'\t') \t 制表符,有利于显示

    dlmwrite('2.dat',A,' ') 将A中的数据存入2.dat中,并以空格作为分隔符。若没有文件1,则创建txt文件。

    dlmwrite('2.txt',A,' ')

    dlmwrite('2.txt',a,'-append') a中的数据接着存入2.txt中,若没有'-append'则将2.txt清空,再存入a

     

    总结:可以用dlmwrite 将运行结果存入txt文件中。

    dlmwrite('result.txt',obj,'\t');

    dlmwrite('a.txt',a,'\t');

    dlmwrite('time.txt',cpu_time,'\t');

     

    2,调用 fprintf 函数写入数据

    以上调用dlmwrite函数虽然可以使用,但是不能将结果写入同一个文档中。尝试用fprintf函数实现写入同一个文档中的功能。

    count= fprintf(fid,format,A,……) A存入fid

     

    转换指示符用来控制符号表示法,对齐方式,有效位数,字段宽度和输出格式等。format字符串包括含不可打印的控制符,如换行或者制表符等。

    1)控制标志(可选)“-”表示左对齐。

    2)字段宽度(可选)

    3)精度(可选)

    4)转换符(必须) %-6.2f 表示以左对齐方式输出一个浮点数,宽度为6个字符,小数点后面有2个有效数字。

    \f:进纸; \n:换行; \t:水平制表符;

     

    注意:调用fprintf函数写入数据时,format参数指定的格式循环作用于列上,原始矩阵的列在文件中或屏幕上就变成了行。下次使用的时候要转置过来!

     

    当n=9时,程序为:

    fid=fopen('result.txt','at');   %新建一个result的txt文件存放结果

    fprintf(fid,'% -f\n',cpu_time); %存储运行时间

    fprintf(fid,'% -f\n',obj);  %存储运行结果

    fprintf(fid,'%-1.0f %-1.0f %-1.0f %-1.0f%-1.0f %-1.0f % -1.0f % -1.0f % -1.0f\r',a);% 以%开始,-为控制符号,1为字符宽度,0为小数点后面的位数,f为转化符,\r为换行。

    fclose(fid);

     

    总结:可以存放在同一个文档中便于管理,但是不足之处在于当n的值变大的时候,a变量的写入书写有难度。

    下一步是思考当程序运行比较多的时候,怎么批量读数据和写数据以及数据和excel的交互。

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  • 用java的一个简单的spark程序,通过本地运行和集群运行例子。 1在eclipse下建一个maven工程 配置pom.xml 配置文件参考下面: project xmlns=...

     

        用java写的一个简单的spark程序,通过本地运行和集群运行例子。

        1    在eclipse下建一个maven工程

        配置pom.xml

    配置文件参考下面:

    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
      xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
      <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    
      <groupId>cn.spark</groupId>
      <artifactId>SparkTest</artifactId>
      <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
      <packaging>jar</packaging>
    
      <name>SparkTest</name>
      <url>http://maven.apache.org</url>
    
      <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
      </properties>
    
      <dependencies>
        <dependency>
          <groupId>junit</groupId>
          <artifactId>junit</artifactId>
          <version>3.8.1</version>
          <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
    	  <groupId>org.apache.spark</groupId>
    	  <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
    	  <version>1.3.0</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    	  <groupId>org.apache.spark</groupId>
    	  <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
    	  <version>1.3.0</version>
    	  </dependency>
    	<dependency>
    	  <groupId>org.apache.spark</groupId>
    	  <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>
    	  <version>1.3.0</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    	  <groupId>org.apache.spark</groupId>
    	  <artifactId>spark-streaming_2.10</artifactId>
    	  <version>1.3.0</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    	  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    	  <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    	  <version>2.4.1</version>
    	</dependency>
    	<dependency>
    	  <groupId>org.apache.spark</groupId>
    	  <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId>
    	  <version>1.3.0</version>
    	</dependency>
      </dependencies>
      
      <build>
        <sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory>
        <testSourceDirectory>src/main/test</testSourceDirectory>
    
        <plugins>
          <plugin>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <configuration>
              <descriptorRefs>
                <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
              </descriptorRefs>
              <archive>
                <manifest>
                  <mainClass></mainClass>
                </manifest>
              </archive>
            </configuration>
            <executions>
              <execution>
                <id>make-assembly</id>
                <phase>package</phase>
                <goals>
                  <goal>single</goal>
                </goals>
              </execution>
            </executions>
          </plugin>
    
          <plugin>
            <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
            <artifactId>exec-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
            <executions>
              <execution>
                <goals>
                  <goal>exec</goal>
                </goals>
              </execution>
            </executions>
            <configuration>
              <executable>java</executable>
              <includeProjectDependencies>true</includeProjectDependencies>
              <includePluginDependencies>false</includePluginDependencies>
              <classpathScope>compile</classpathScope>
              <mainClass>cn.spark.sparktest.App</mainClass>
            </configuration>
          </plugin>
    
          <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <configuration>
              <source>1.6</source>
              <target>1.6</target>
            </configuration>
          </plugin>
    
        </plugins>
      </build>
    </project>
    

    配置好后eclipse会自动从远端资源库中进行下载

    2    编写spark程序

    程序详细如下:

    package org.spark.study.core;
    
    import java.util.Arrays;
    
    import org.apache.spark.SparkConf;
    import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
    import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
    import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
    import org.apache.spark.api.java.function.Function;
    import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
    import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
    import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
    
    import scala.Tuple2;
    
    /**
     * 用java语言开发spark程序
     * 第一个学习程序 wordcount
     * @author 18521
     *
     */
    public class wordCountLocal {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		// 1 创建一个sparkconf 对象并配置
    		// 使用setMaster 可以设置spark集群可以链接集群的URL,如果设置local 代表在本地运行而不是在集群运行
    		SparkConf conf = new SparkConf()
    				.setAppName("wordCountLocal")
    				.setMaster("local");
    		
    		// 2 创建javasparkContext对象
    		// sparkcontext 是一个入口,主要作用就是初始化spark应用程序所需的一些核心组件,例如调度器,task,
    		// 还会注册spark,sparkMaster结点上注册。反正就是spake应用中最重要的对象
    		JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    		// 3 对输入源创建一个出事RDD
    		// 元素就是输入源文件中的一行
    		JavaRDD<String> lines = sc.textFile("D://worksoft//testdata//spark.txt");
    		// 4 把输入源拆分成一个一个的单词
    		// 引用一个RDD 都会创建一个function 类(比较简单的话就是一个匿名内部类)
    		// FlatMapFunction 有连个参数输入和输出
    		JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    
    			private static final long serialVersionUID = 1L;
    
    			
    			public Iterable<String> call(String arg0) throws Exception {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				return Arrays.asList(arg0.split(" "));
    			}
    		});
    		// 5 需要将每一个单词映射为(单词,1) 后面才可以更具单词key 对后面value 1 进行累加从而达到计数的功能
    		JavaPairRDD<String, Integer> parirs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
    
    			/**
    			 * 每一个单词都映射成(单词,1)
    			 */
    			private static final long serialVersionUID = 1L;
    
    			
    			public Tuple2<String, Integer> call(String arg0) throws Exception {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				return new Tuple2<String, Integer>(arg0, 1);
    			}
    		});
    		// 6 以单词做为key 统计单词出现的次数,用reducebykey 算子,对每一个key对于的value进行操作
    		JavaPairRDD<String,Integer> wordcount = parirs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
    			
    			
    			public Integer call(Integer arg0, Integer arg1) throws Exception {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				return arg0+arg1;
    			}
    		});
    		
    		// 7 已经通过spark 的几个算子 flatMap,mapToPair,reduceByKey 已经统计出每一个结点中的单词出现的次数
    		// 这中操作叫做transformation,但是在一开始的RDD是把文件拆分打散到不同的结点中的,所以后面还需要操作action 进行集合
    		// 9 action 操作通过foreach 来遍历所有最后一个RDD生成的元素
    		wordcount.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {
    			
    			@Override
    			public void call(Tuple2<String, Integer> arg0) throws Exception {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				System.out.println(arg0._1+" 出现了:"+arg0._2+"次");
    			}
    		});
    		sc.close();
    		
    		
    
    	}
    	
    	
    
    }
    

    3    本地测试

    4    集群运行

        4.1 spark程序修改

        4.2 测试文件上传到hdfs

    [root@spark1 opt]# hadoop fs -put spark.txt /spark.txt

     

    [root@spark1 opt]# hadoop fs -ls /
    17/05/27 11:51:29 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
    Found 2 items
    -rw-r--r--   3 root supergroup  171073915 2017-05-27 10:32 /spark.txt
    drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-05-23 15:40 /user
    

     

        4.3 程序打包

        4.4 上传打包程序并写启动脚本

    编写启动脚本

    [root@spark1 java]# cat wordcount.sh 
    /opt/spark/bin/spark-submit \                    # 用这个命令启动
    --class org.spark.study.core.wordCountSpark \    # 配置类名
    --num-executors 3 \                              # 配置在三个结点上运行
    --driver-memory 100m \                           # drive内存
    --executor-memory 100m \                         # 配置execute内存
    --executor-cores 3 \                             # 内核运行单元数
    /opt/spark-study/java/study-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \     # 运行的jar包

        4.5 运行启动脚本进行测试

    [root@spark1 java]# ./wordcount.sh >> spark.log
    [root@spark1 java]# cat spark.log 
    integration 出现了:89100次
    Hadoop��s 出现了:89100次
    general 出现了:89100次
    have 出现了:267300次
    Million 出现了:89100次
    here 出现了:89100次
    big 出现了:89100次
    stack. 出现了:89100次
    modification 出现了:89100次
    meili 出现了:267300次
    conference. 出现了:89100次
    we 出现了:178200次
    requiring 出现了:89100次
    conv 出现了:297次
    simple 出现了:89100次
    This 出现了:89100次
    Joel 出现了:89118次
    send 出现了:89118次
    (HDFS) 出现了:89100次
    without 出现了:178200次
    ……

     

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  • 震惊:为什么在 Eclipse 中,运行程序结果却是另外一个程序


    前言

    你使用 Eclipse 敲代码的时候,有没有遇到过这样一种情况,明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果?这是为什么呢?话不多说,我们从实际案例来分析错误原因。

    在这里插入图片描述


    一、错误产生场景

    1.1、执行一个无误的 Java 程序(即产生结果的程序)

    首先我们先执行一个 Java 程序SwitchToIfElseWithSwitch如下:

    package review3_31;
    
    public class SwitchToIfElseWithSwitch {
    	public static void main(String[] args) {
    		int x = 1,a = 3;
    		switch(a) {
    		case 1: x += 5;
    			break;
    		case 2: x += 10;
    			break;
    		case 3: x += 16;
    			break;
    		case 4: x += 34;
    		}
    		System.out.println(x);
    	}
    }
    

    运行结果如下图所示:

    在这里插入图片描述

    1.2、执行未出结果的 Java 程序

    这时执行另外一个程序ComputeDayWithSwitch(可能有人已经发现错误),如下图所示:

    package review3_32;
    
    import java.util.Scanner;
    
    public class ComputeDayWithSwitch {
    	public static void mian(String[] args) {
    		Scanner input = new Scanner(System.in);
    		System.out.print("Please enter a day in integer:");
    		int day = input.nextInt();
    		switch (day) {
    		case 0: System.out.println("Sunday");break;
    		case 1: System.out.println("Monday");break;
    		case 2: System.out.println("Tuesday");break;
    		case 3: System.out.println("Wednesday");break;
    		case 4: System.out.println("Thursday");break;
    		case 5: System.out.println("Friday");break;
    		case 6: System.out.println("Suaturday");
    		}
    	}
    }
    

    我们这时可以发现结果仍然是之前 1.1 程序的,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    二、错误处理

    检查代码,发现主函数main写错成了mian,进行修改重新运行,问题解决,如下图所示:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述


    总结

    代码主函数书写错误,你说尴尬不尴尬?要做一个细心的程序员哦!

    在这里插入图片描述


    我是白鹿,一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益,欢迎大家的一键三连!若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方,感谢大家的支持!

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  • 如何写出一个较好的快速排序程序

    万次阅读 2014-07-27 08:02:59
    写出一个较好的快速排序程序 快速排序是常用的排序算法之一,但要想写出一个又快又准的使用程序,就不是那么简单了 需要注意的事项 首先要写正确。通常使用递归实现。其递归相当于二叉树展开,因此如果要用迭代...

    写出一个较好的快速排序程序

    • 快速排序是常用的排序算法之一,但要想写出一个又快又准的使用程序,就不是那么简单了

    需要注意的事项

    • 首先要写正确。通常使用递归实现。其递归相当于二叉树展开,因此如果要用迭代实现的话需要使用一个队列来保存后续遍历信息。
    • 快速排序需要找到一个pivot值,如果顺序选择pivot则易造成N^2的复杂度,如果使用随机数则效果最好,但开销又太大,采取三数中值法比较合适。三数中值法指的是选取第一个值,最后一个值,数组中间的值的中值。有文献表明可以提升5%的运行时间。
    • 当数组长度较小时,如10个元素以下,最好使用插入排序或者选择排序完成,以防止复杂度常数因子过大或多次函数调用带来的开销。而递归到底层数组长度总是会变小的,因此这么做非常有必要。
    • 在合并前后两部分数组时,采用两边夹方法,在前后两部分各找到一个大于和小于的值再交换。相比通常情况下找到比pivot小的值就进行交换,能提高运行效率。

    实现代码

    • 代码如下。包括插入排序insert_sort,递归函数,三分中值函数三个辅助函数。
    • 三分中值函数其实采用的是插入排序。通过三次比较,确定中值。
    • 插值算法使用临时变量tmp避免了大量swap函数调用。
    #include<iostream>
    #include<iomanip>
    #include<vector>
    #include<cstdlib>
    #include<ctime>
    #include<algorithm>
    
    using namespace std;
    
    inline void swap(vector<int>& num, int p, int q){
        int t = num[p];
        num[p] = num[q];
        num[q] = t;
    }
    
    void insert_sort(vector<int>& num){
        int tmp, j;
        for (int i = 1; i < num.size(); i++){
            tmp = num[i];
            for (j = i - 1; j >= 0 && num[j] > tmp; j--)
                num[j + 1] = num[j];
            num[j + 1] =tmp;
        }
    }
    
    int quick_sort_sub(vector<int>& num, int p, int q){
        if (p >= q)
            return 0;
    
        // if 4 elements or less, use insert sort
        if (p + 10 > q){
            vector<int> tnum(num.begin() + p, num.begin() + q + 1);
            insert_sort(tnum);
            for (int i = 0; i < tnum.size(); i++)
                num[p + i] = tnum[i];
        }
    
        int idx = quick_three_partition(num, p, q);
        swap(num, idx, q);
    
        int pivot = num[q];
        int left = p, right = q - 1;
        while (1){
            while (num[left] < pivot)
                ++left;
            while (num[right] >= pivot)
                --right;
            if (left < right)
                swap(num, left, right);
            else
                break;
        }
        swap(num, left, q);
        quick_sort_sub(num, p, left - 1);
        quick_sort_sub(num, left + 1, q);
    
        return left;
    }
    
    void quick_sort(vector<int>& num){
        quick_sort_sub(num, 0, num.size() - 1);
    }
    
    int main(){
        const int n = 10;
        /*int num_array[n]= {2,1};
        vector<int> num(num_array, num_array + n);*/
    
        srand( time(NULL) );
        vector<int> num(n);
        for (auto& e : num)
            e = rand() % n;
    
        quick_sort(num);
    
    
        for (auto& e : num)
            cout << setw(4) << e << ' ';
        cout << endl;
    
        cout << "vector is sorted? : " << is_sorted(num.begin(), num.end()) << endl;
    
        return 0;
    
    }

     
     

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写出程序的运行结果怎么做