计算机组成原理:3存储系统-考研笔记

3.0 零散点 易错点 存取时间和存取周期的区别 Cache 全写法 和 写回法 虚拟存储中主存和辅存的数据调动需要操作系统和硬件共同完成 DRAM密度比SRAM高,集成度也比SRAM高 支持 随机存取 的不一定是 随机存取存储器,ROM通常也支持随机存取 …

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计算机组成原理:2数据的表示和运算-考研笔记

2.0 零散点 重点 奇偶校验:凑成奇数个1或者偶数个1 变形补码:模4补码 规格化后需使尾数绝对值>=1。对于负数补码则应为 11.XXXXX.. 负原码则为 11.XXXX(不带符号位) 串行进位、并行进位(单级先行进位、多级先行进位) 用移码表示浮点数阶码的好处: 相比于原码和补码,移码比较大小更方便 检验特殊值比较容易 2.1 …

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计算机组成原理:1计算机系统概述-考研笔记

1.0 易错点 编译程序和解释程序对比,解释程序方法简单但运行速度较慢 软件与硬件再逻辑功能上等效,但不等价 系列机的基本特性是指令系统向后兼容 数据库系统不属于系统软件 机器字长是 CPU 一次运算的位数,一般是8的整倍数 存储字长等于 MDR 位数 数据字长等于 数据总线一次能并行传输的位数 …

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CRC校验码-学习笔记

意义 相较于汉明码,CRC运算速度更快(只需要不断按位异或取余),这是通常大数据量的情况下选择CRC的原因。 但CRC也有其麻烦的地方: 生成多项式不能随意选择,随意选择很可能导致无法充分发挥每一校验位的信息能力。 计算得到错误码之后,不能像海明码那样直接得知错误的位,需要查对应多项式的纠错表。 资料 https://www.zlib.net/crc_v3.txt https://zhuanlan.zhihu.com/p/61636624 相关文章 计算机组成:4算术逻辑单元-慕课笔记 汉明码原理解析 数据结构重点-学习笔记 计算机组成原理:2数据的表示和运算-考研笔记 计算机组成原理:3存储系统-考研笔记 …

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汉明码原理解析

1. 简介 汉明校验码又名海明码。作用是在一定程度上能校验是否有传输出错,如果仅有一位出错,还能纠错。 2. 需求 对于原信息串一共 \(k\) 位,内容为: \([A_k,A_{k-1},A_{k-2},…,,A_{1}]\) ,且为二进制,每一位非 0 则 1 . …

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补码溢出判断解析

补码的溢出 利用二进制补码进行运算时,最高位和其余位代表的值不一致,如果补码一共有 \(m\) 位,每一位为 \(a_i\) 其中 \(i=1,2,3,…,m\) 。则其对应的数为 \begin{equation}-2^m * a_m +\sum_{i=1}^{m-1}2^i * a_i\end{equation} …

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B树算法解析

主要梳理一下B树的插入和删除的方法和原理。 1. B树简介 又称多路平衡排序树 B树需要满足几个要求 节点的最多子树数量为B树的阶,通常用m表示 对每个节点,子树数量 = 关键字数量 – 1 每个节点至多有 m 棵子树,节点内的排列为 …

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二叉树遍历和用遍历结果确定二叉树

1.前序遍历 定义 对任意子树,优先访问根节点,再左子树,再右子树。 遍历 遍历时需使用栈保存根节点,用以未来访问右子树使用。 特征 第一个为整棵树的根 最后访问一定为叶节点。 2.中序遍历 定义:对任意子树,优先访问左子树,再访问根节点,再访问右子树。 遍历:遍历时需要使用栈保存根节点,用以未来访问根节点和右子树使用。 特征 中序遍历结果正好是将整棵树“压扁”之后得到的序列,所以也可以依据中序序列容易地对树进行切割划分。 第一为最左的节点 …

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卡特兰数证明

卡特兰数 Catalan Numbers 卡特兰数有很多种应用情景。 计算机中最常见的是 n 个数有序入栈的出栈顺序数量。 2. 或描述为从原点出发,每次要不斜 45 度向上走一格,或斜 45 度向下走一格,且要求不跨过 x …

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数据结构重点-学习笔记

1. 基本概念 数据的逻辑结构 与存储无关的数据逻辑关系,仅对外业务逻辑关心。 如线性结构、一般线性表(有序表)、栈、队列、树、有向图、集合等等 数据的存储结构 计算机中的表示或者映像,也称物理结构,业务逻辑不用关心,实现业务逻辑时才关心。 如顺序存储(和线性、有序区别开)、链式存储、索引存储、散列存储 数据的运算 针对逻辑结构定义的运算 算法特性 有穷、确定、可行 原地工作法 算法需要的额外空间是常量 …

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红黑树C语言实现

1. 红黑树理解和推导详见 2. C语言代码 由于加了不少代码用于打印树和增改中的Log,所以整体会略长。 3. 测试运行结果 相关文章 KMP理解推导与C语言实现 红黑树理解和推导 计算机网络-4网络层-考研笔记 数据结构重点-学习笔记 二叉树遍历和用遍历结果确定二叉树 B树算法解析 …

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红黑树理解和推导

由于红黑树算法中情形比较多且杂,不适合强背。这里尝试用遇见问题解决问题的思路推导出算法,帮助理解,也帮助在遗忘时能有思路自己推导出遗忘的部分。

泊松分布推导

当我们知道任意 \(T\) 时间内,某事件发生的期望次数是 \(\lambda\) 。 且知道事件每次发生都是独立的,没有相关影响,我们应该如何计算 \(T\) 时间内事件发生次数的概率分布呢? 我们可以考虑将这段 \(T\) 时间进行均匀划分,比如划分为 \(n\) 段。 那么显然,每段发生事件的期望次数为: …

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