tbox提供了两种定时器：
一种是基于最小堆的高精度定时器，精确到ms级别，但是时间复杂度在O(logn)
还有一种就是基于timing-wheel时间轮算法的低精度定时器，时间复杂度仅为O(1)，实常数级别的，相当的快。
这个定时器是参考了linux内核的timer算法实现，不过linux那个比较通用，实现复杂，tbox中为了考虑精简性和低资源，对其算法做了精简
使得其资源占用更小，效率更高，但是使用场景上会有些限制，可以根据自己的实际情况，来判断使用需要用这个定时器来优化性能，还是使用高精度版本。
ltimer低精度定时器，提供了几种精度模式：
TB_LTIMER_TICK_100MS：100毫秒级别
TB_LTIM
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tbox内部提供了两种定时器实现：timer和ltimer
timer: 高精度版本，采用最小堆实现，复杂度是：O(log(n))
ltimer: 低精度版本，采用linux内核中的timing-wheel算法，复杂度是：O(1)
这里主要讲解下，如何使用timer实现高精度的定时器任务，精确到ms级别，对于低精度的ltimer，可以参考：低精度定时器的使用
下面先给个简单的例子来说明：
```c
/* 定义一个定时器任务处理函数
*
* @param killed 表示当前任务是否被tb_timer_task_kill强行kill掉的
* @param priv 投递任务时传入的用户自定义数据指针
*/
stat
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前段时间在segmentfault回答了一个关于算法的问题,感觉很有趣,记录下来.
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废话
因为四月份的蓝桥杯省赛拿了省一等奖，也报了国赛，加上6月2号的ACM，所以在这段时间里面要搞搞算法。
这段时间的面试（只面了京东（校招）和头条（内推）），暴露出来的是Java基础了解的不够深入，同时算法一直以来都是我的薄弱环节，希望这两个比赛能够让我得到一点提升。
这篇文章是为了我能够记住解题的思想同时也算是整理一下思路。
什么是LCS
LCS(Longest Common Subsequence)——最长公共子序列
定义
一个序列S任意删除若干个字符得到新序列T，则T叫做S的子序列。
两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y的最长公共子序列。
这里主要区分一下子序列和子串（最长公共子序列和最长公
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分析：此题不难，但特别容易超时！——这正是困难之处：有n个元素的集合的子集共有2^n个，枚举算法的时间复杂度在O(2^n)，且本题除枚举外别无他法（NP完全），因此必须尽一切可能性优化，着力在降低计算中n的值（以下1、2项优化）。关键的优化有以下几点（按重要性排列）：
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如果考虑一般情况：把n个元素划分成p组（p = k + 8）、每组3个元素，分别计算每种划分的“难用度”然后找出最小值，这种穷举算法时间复杂度巨大、不可用。
题目中说筷子数组l是按长度排好序的，这是一点很重要的提示：如果我们拿l[i]做A筷，则B筷一定是l[i + 1]才能保证(A - B) ^ 2最小，至于C筷，只要它的序号大于i + 1即可。
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从今天起至10月11日，持续连载。
关于计算机
ENIAC
出现于1946年。
是最早的计算机。
是电子管计算机。
其他
阶码，即浮点数的指数部分。
IPv6是128位的。
求补码：二进制下：各位取反再加1 或 把原码减1再取反。
关于算法
各种排序的时间复杂度
快速排序：$O(nlogn)$，最坏为$O(n^2)$。
冒泡排序：$O(n^2)$。
归并排序：$O(nlogn)$。
计数排序：$O(n)$。
插入排序：$O(n^2)$。
关于树
完全二叉树 vs 满二叉树：完全二叉树最后一层不一定满。
前序遍历：中左右；中序遍历：左中右；后序遍历：左右中。
节点数
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最近稍微整理了下tbox的utils模块，发现里面有很多都是一些，之前放置的hash算法，例如：md5, sha1, crc32, adler32啊什么，比较凌乱。
因此我抽时间整理下这些hash算法，打算单独建立个hash算法模块，来放置各种大大小小的hash算法。
顺便把tbox里面用到的一些字符串hash算法，也做了些整理，一并归并到这个新模块中，例如比较常用的一些字符串哈希：
bkdr, fnv, fnv-1a, aphash, rshash, djb2, murmur, sdbm, blizzard ...
其中 bkdr 的效果比较好，因此目前作为tbox里面主要的string哈希来用，其他的hash虽然实现
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简介
这是一个可以直接解释执行从ida pro里面提取出来的x86汇编代码的虚拟机。
非常精简，整体架构上不能跟那些成熟的虚拟机相比，主要目标是够用、能用、轻量就行，如果觉得代码架构设计的不是很好的话，也不用过于吐槽哈。。
虽然我还有写过两个比较成熟的虚拟机项目（jvm和avm），虽然架构上比这个更完善，更容易扩展，功能也更强大
但是毕竟是给公司写的，没法拿出来分享。。
背景
先说说，为什么要写这个东西。。
之前有段时间，我在用ida逆向分析某些程序的算法，并且要把它提取出来将其跨平台运行，这个时候我首先考虑到是ida的F5插件
毕竟这个可以直接反成c/c++代码，还是很强大的，基本上98%的x86汇编代码，我在通过
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之前两个月的时间全组投入到了我们自己的TV launcher的开发, 这算是比较重要的项目, 涉及到公司未来OTT的战略性产品, 所以重视程度比较高。
我负责了轮播服务的后端开发, 当然整个技术栈还是以Tornado/Redis/MongoDB为主。经常听到兄弟们抱怨学习了那么多算法, 进BAT也得面试算法什么的, 有个啥子用, 撸了这么多年代码, 用不到啥算法, 不也照样撸的风声水起吗。哥下面就小小展示一下, 其实算法这东西是有用的, 你带着算法和数据结构的一些思想思考问题, 和你仅仅凭经验写东西, 结果是很不一样的。
所谓轮播:指的是像电视台那样的一天24小时的滚动播放,由服务端生成播放列表(频道\频道的视频列表等), 并计算
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