if(free_node->node_type > NODE_TYPE_MAX) free_node->node_type = NODE_TYPE_MAX; if (nowtime - free_node->cur_time_ > hash_status_.timeout_interval_sec_[free_node->node_type]) // 超时 { if (free_node->value_) { delete free_node->value_; free_node->value_ = NULL; } if (free_node == bucket->head_node_) // 头结点被释放 { if (free_node->next_node_ == NULL) { bucket->head_node_ = NULL; next_node = NULL; } else { bucket->head_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } } else // 非头结点被释放 { pre_node->next_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } ReleaseNode(free_node); ++timeout_cnt; --bucket->item_count_; }什么意思

时间: 2024-02-10 12:22:17 浏览: 32
这段代码是删除哈希桶中的超时节点,并将其从链表中断开。 其中: - `NODE_TYPE_MAX` 是节点类型的最大值; - `nowtime` 是当前时间戳; - `timeout_interval_sec_` 是一个数组,用于存储各个节点类型的超时时间。 具体来说,这段代码的作用是: 1. 检查节点类型是否超出最大值,如果超出则将其设置为最大值 `NODE_TYPE_MAX`; 2. 检查节点是否已经超时,如果已经超时则进行删除操作; 3. 删除节点的值(如果有的话),将其指针设置为 `NULL`; 4. 如果要删除的是头节点,则将头节点指针 `bucket->head_node_` 指向下一个节点(如果存在的话);否则将前一个节点的 `next` 指针指向下一个节点; 5. 释放要删除的节点(调用 `ReleaseNode` 函数),并更新哈希桶中的节点计数器和超时计数器。 总的来说,这段代码的作用是从哈希桶中删除一个超时的节点。
相关问题

bool ff(int number,int size)//首次适应算法 { pNod temp= new Free_Node; Free_Node *p=headNode->next; //从首节点开始 temp->date.number=number; temp->date.size=size; temp->date.flag=BUSY; while(p) { if (p->date.flag==FREE && p->date.size == size )//请求大小刚好满足 { p->date.flag=BUSY; p->date.number=number; return true; } if (p->date.flag==FREE && p->date.size>size)//说明还有其他的空闲区间 { temp->next=p; temp->prior=p->prior; temp->date.begin_address=p->date.begin_address; p->prior->next=temp; p->prior=temp; p->date.begin_address=temp->date.begin_address+temp->date.size;//空闲分区开始地址+此次分配的空间 p->date.size-=size; //分配空闲作业 return true; } p=p->next; } return false; }改为最差适应算法

将该函数改为最差适应算法的代码如下所示: ``` bool wf(int number, int size) { Free_Node* temp = new Free_Node; Free_Node* p = headNode->next; Free_Node* worst_node = nullptr; // 最差适应算法需要记录最大空闲区间 int max_size = -1; // 最差适应算法需要记录最大空闲区间的大小 temp->date.number = number; temp->date.size = size; temp->date.flag = BUSY; while (p) { if (p->date.flag == FREE && p->date.size >= size) { // 如果空闲区间大小满足要求 if (p->date.size > max_size) { // 找到更大的空闲区间 max_size = p->date.size; worst_node = p; } } p = p->next; } if (worst_node) { // 找到了空闲区间 temp->next = worst_node; temp->prior = worst_node->prior; temp->date.begin_address = worst_node->date.begin_address; worst_node->prior->next = temp; worst_node->prior = temp; worst_node->date.begin_address = temp->date.begin_address + temp->date.size; worst_node->date.size -= size; worst_node->date.flag = FREE; return true; } return false; } ``` 需要注意的是,最差适应算法需要记录最大空闲区间,因此在遍历空闲区间时需要记录当前的最大空闲区间。

int TimeOut(time_t nowtime) { max_bucket_item_size_ = 0; int timeout_cnt = 0; for (int i = 0; i < hash_status_.hash_size_; ++i) { Bucket* bucket = hash_bucket_ + i; hash_shmtx_lock(bucket->lock_); if (bucket->head_node_ == NULL) { hash_shmtx_unlock(bucket->lock_); continue; } Node* pre_node = NULL; Node* next_node = NULL; Node* free_node = bucket->head_node_; while(free_node) { if (nowtime - free_node->cur_time_ > timeout_interval_sec_) // 超时 { if (free_node->value_) { delete free_node->value_; free_node->value_ = NULL; } if (free_node == bucket->head_node_) // 头结点被释放 { if (free_node->next_node_ == NULL) { bucket->head_node_ = NULL; next_node = NULL; } else { bucket->head_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } } else // 非头结点被释放 { pre_node->next_node_ = free_node->next_node_; next_node = free_node->next_node_; } ReleaseNode(free_node); ++timeout_cnt; --bucket->item_count_; } else // 非超时 { pre_node = free_node; next_node = free_node->next_node_; } free_node = next_node; } // 记录最大bucket if (bucket->item_count_ > max_bucket_item_size_) { max_bucket_item_size_ = bucket->item_count_; } hash_shmtx_unlock(bucket->lock_); } return timeout_cnt; }什么意思

这段代码是一个超时检测的函数,主要是检测哈希表中的节点是否超时,如果超时则将节点删除,并且释放相应的内存。其中nowtime表示当前时间,timeout_interval_sec_表示超时时间阈值,如果一个节点的cur_time_字段与nowtime之间的时间差大于timeout_interval_sec_,则认为该节点超时了。这段代码还会记录哈希表中最大的bucket的item_count_值,并将timeout_cnt返回。

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优化以下代码#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct TreeNode { char data; struct TreeNode* left; struct TreeNode* right; } TreeNode; TreeNode* createTree() { char ch; TreeNode* root; scanf("%c", &ch); if (ch == '#') { return NULL; } root = (TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode)); root->data = ch; root->left = createTree(); root->right = createTree(); return root; } void digui(TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } digui(root->left); printf("%c ", root->data); digui(root->right); } typedef struct StackNode { TreeNode* tree; struct StackNode* next; } StackNode; typedef struct Stack { StackNode* top; int size; } Stack; Stack* createStack() { Stack* stack = (Stack*)malloc(sizeof(Stack)); stack->top = NULL; stack->size = 0; return stack; } void push(Stack* stack, TreeNode* tree) { StackNode* node; node = (StackNode*)malloc(sizeof(StackNode)); node->tree = tree; node->next = stack->top; stack->top = node; stack->size++; } TreeNode* pop(Stack* stack) { TreeNode* tree; StackNode* temp; if (stack->size == 0) { return NULL; } tree = stack->top->tree; temp = stack->top; stack->top = stack->top->next; stack->size--; free(temp); return tree; } void feidigui(TreeNode* root) { Stack* stack; TreeNode* p; stack = createStack(); p = root; while (p != NULL || stack->size != 0) { while (p != NULL) { push(stack, p); p = p->left; } if (stack->size != 0) { p = pop(stack); printf("%c ", p->data); p = p->right; } } } int getHeight(TreeNode* root) { int leftHeight,rightHeight,max; if (root == NULL) { return 0; } leftHeight = getHeight(root->left); rightHeight = getHeight(root->right); max=leftHeight>rightHeight?leftHeight:rightHeight; return max+1; }

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

优化代码“def calTravelCost(route_list, model): timetable_list = [] distance_of_routes = 0 time_of_routes = 0 obj = 0 for route in route_list: timetable = [] vehicle = model.vehicle_dict[route[0]] v_type = route[0] free_speed = vehicle.free_speed fixed_cost = vehicle.fixed_cost variable_cost = vehicle.variable_cost for i, node_id in enumerate(route): if i == 0: next_node_id = route[i + 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, v_type, next_node_id, free_speed, 0) elif i < len(route) - 1: last_node_id = route[i - 1] current_node = model.demand_dict[node_id] travel_distance, travel_time, arrival, departure = _compute_arrival_and_departure_time(model, last_node_id, current_node, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(arrival), int(departure))) else: last_node_id = route[i - 1] travel_distance, travel_time, departure = _compute_departure_time(model, last_node_id, v_type, free_speed, timetable[-1][1]) timetable.append((int(departure), int(departure))) distance_of_routes += travel_distance time_of_routes += travel_time if model.opt_type == 0: obj += fixed_cost + distance_of_routes * variable_cost else: obj += fixed_cost + time_of_routes * variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj def _compute_departure_time(model, from_node_id, to_node_id, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] travel_time = travel_distance / free_speed departure_time = max(arrival_time, model.demand_dict[to_node_id].start_time - travel_time) return travel_distance, travel_time, departure_time def _compute_arrival_and_departure_time(model, from_node_id, to_node, free_speed, arrival_time): travel_distance = model.distance_matrix[from_node_id, to.id] travel_time = travel_distance / free_speed arrival_time = max(arrival_time + travel_time, to.start_time) departure_time = arrival_time + to.service_time return travel_distance, travel_time, arrival_time, departure_time”

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