在 php 中随机设置人名
最编程
2024-04-21 20:57:50
...
为了进行压力测试,需要进行数据模拟,随机生成n多个姓名,为此我整理了下百家姓以及随机汉字,封装了个随机生成姓名的方法,主要是整理不容易,以后可能会用到。
function getname( $name_count=1,$file_name='name.txt' ) { $lastname_arr = array('赵','钱','孙','李','周','吴','郑','王','冯','陈','褚','卫','蒋','沈','韩','杨','朱','秦','尤','许','何','吕','施','张','孔','曹','严','华','金','魏','陶','姜', '戚','谢','邹','喻','柏','水','窦','章','云','苏','潘','葛','奚','范','彭','郎','鲁','韦','昌','马','苗','凤','花','方','任','袁','柳','鲍','史','唐','费','薛','雷','贺','倪', '汤','滕','殷','罗','毕','郝','安','常','傅','卞','齐','元','顾','孟','平','黄','穆','萧','尹','姚','邵','湛','汪','祁','毛','狄','米','伏','成','戴','谈','宋','茅','庞','熊', '纪','舒','屈','项','祝','董','梁','杜','阮','蓝','闵','季','贾','路','娄','江','童','颜','郭','梅','盛','林','钟','徐','邱','骆','高','夏','蔡','田','樊','胡','凌','霍','虞', '万','支','柯','管','卢','莫','柯','房','裘','缪','解','应','宗','丁','宣','邓','单','杭','洪','包','诸','左','石','崔','吉','龚','程','嵇','邢','裴','陆','荣','翁','荀','于', '惠','甄','曲','封','储','仲','伊','宁','仇','甘','武','符','刘','景','詹','龙','叶','幸','司','黎','溥','印','怀','蒲','邰','从','索','赖','卓','屠','池','乔','胥','闻','莘', '党','翟','谭','贡','劳','逄','姬','申','扶','堵','冉','宰','雍','桑','寿','通','燕','浦','尚','农','温','别','庄','晏','柴','瞿','阎','连','习','容','向','古','易','廖','庾', '终','步','都','耿','满','弘','匡','国','文','寇','广','禄','阙','东','欧','利','师','巩','聂','关','荆','司马','上官','欧阳','夏侯','诸葛','闻人','东方','赫连','皇甫','尉迟', '公羊','澹台','公冶','宗政','濮阳','淳于','单于','太叔','申屠','公孙','仲孙','轩辕','令狐','徐离','宇文','长孙','慕容','司徒','司空'); $firstname_arr = array('伟','刚','勇','毅','俊','峰','强','军','平','保','东','文','辉','力','明','永','健','世','广','志','义','兴','良','海','山','仁','波','宁','贵','福','生','龙', '元','全','国','胜','学','祥','才','发','武','新','利','清','飞','彬','富','顺','信','子','杰','涛','昌','成','康','星','光','天','达','安','岩','中','茂','进','林','有','坚', '和','彪','博','诚','先','敬','震','振','壮','会','思','群','豪','心','邦','承','乐','绍','功','松','善','厚','庆','磊','民','友','裕','河','哲','江','超','浩','亮','政','谦', '亨','奇','固','之','轮','翰','朗','伯','宏','言','若','鸣','朋','斌','梁','栋','维','启','克','伦','翔','旭','鹏','泽','晨','辰','士','以','建','家','致','树','炎','德','行', '时','泰','盛','雄','琛','钧','冠','策','腾','楠','榕','风','航','弘','秀','娟','英','华','慧','巧','美','娜','静','淑','惠','珠','翠','雅','芝','玉','萍','红','娥','玲','芬', '芳','燕','彩','春','菊','兰','凤','洁','梅','琳','素','云','莲','真','环','雪','荣','爱','妹','霞','香','月','莺','媛','艳','瑞','凡','佳','嘉','琼','勤','珍','贞','莉','桂', '娣','叶','璧','璐','娅','琦','晶','妍','茜','秋','珊','莎','锦','黛','青','倩','婷','姣','婉','娴','瑾','颖','露','瑶','怡','婵','雁','蓓','纨','仪','荷','丹','蓉','眉','君', '琴','蕊','薇','菁','梦','岚','苑','婕','馨','瑗','琰','韵','融','园','艺','咏','卿','聪','澜','纯','毓','悦','昭','冰','爽','琬','茗','羽','希','欣','飘','育','滢','馥','筠', '柔','竹','霭','凝','晓','欢','霄','枫','芸','菲','寒','伊','亚','宜','可','姬','舒','影','荔','枝','丽','阳','妮','宝','贝','初','程','梵','罡','恒','鸿','桦','骅','剑','娇', '纪','宽','苛','灵','玛','媚','琪','晴','容','睿','烁','堂','唯','威','韦','雯','苇','萱','阅','彦','宇','雨','洋','忠','宗','曼','紫','逸','贤','蝶','菡','绿','蓝','儿','翠', '钱','孙','李','周','吴','郑','王','冯','陈','褚','卫','蒋','沈','韩','杨','朱','秦','尤','许','何','吕','施','张','孔','曹','严','华','金','魏','陶','姜','戚','谢','邹','喻','柏','水','窦','章','云','苏','潘','葛','奚','范','彭','郎','鲁','韦','昌','马','苗','凤','花','方','任','袁','柳','鲍','史','唐','费','薛','雷','贺','倪','汤','滕','殷','罗','毕','郝','安','常','傅','卞','齐','元','顾','孟','平','黄','穆','萧','尹','姚','邵','湛','汪','祁','毛','狄','米','伏','成','戴','谈','宋','茅','庞','熊','纪','舒','屈','项','祝','董','梁','杜','阮','蓝','闵','季','贾','路','娄','江','童','颜','郭','梅','盛','林','钟','徐','邱','骆','高','夏','蔡','田','樊','胡','凌','霍','虞','万','支','柯','管','卢','莫','柯','房','裘','缪','解','应','宗','丁','宣','邓','单','杭','洪','包','诸','左','石','崔','吉','龚','程','嵇','邢','裴','陆','荣','翁','荀','于','惠','甄','曲','封','储','仲','伊','宁','仇','甘','武','符','刘','景','詹','龙','叶','幸','司','黎','溥','印','怀','蒲','邰','从','索','赖','卓','屠','池','乔','胥','闻','莘','党','翟','谭','贡','劳','逄','姬','申','扶','堵','冉','宰','雍','桑','寿','通','燕','浦','尚','农','温','别','庄','晏','柴','瞿','阎','连','习','容','向','古','易','廖','庾','终','步','都','耿','满','弘','匡','国','文','寇','广','禄','阙','东','欧','利','师','巩','聂','关','荆', '烟'); for( $j=1 ;$j<=$name_count; $j++ ) { $lastname_rand_key = rand( 0,count( $lastname_arr )-1 ); $lastname = $lastname_arr[$lastname_rand_key]; $name_length = rand( 1,2 ); $firstname=''; for( $i=1;$i<=$weishu;$i++ ) { $firstname_rand_key = rand( 0,count( $firstname_arr )-1 ); $firstname.= $firstname_arr[$firstname_rand_key]; } echo $lastname.$firstname; echo "<br />"; file_put_contents( $file_name, $lastname.$firstname.PHP_EOL, FILE_APPEND); } }
代码很简单直接拿去用就行
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正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束(柔性目标约束有偏差) 在多目标规划中,>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时,需要将 >=/<= 更改为 =(因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差),并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+!之所以是 +di,-di+,是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是,这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子: 题目中说设备 B 既要求充分利用,又要求尽可能不加班,那么列出的时间计量表达式即为:min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是:正负偏差不可能同时存在,必须有 di+di=0 (因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值),而前面是 min,所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此,得出以下规则: 最后,给出示例和相应的解法: 问题:某企业生产 A 和 B 两种产品,需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标? (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元; (2) 考虑到市场需求,A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1:2; (3)设备 A 是贵重设备,严禁超时使用; (4)设备 C 可以适当加班,但要控制;设备 B 要求充分利用,但尽量不加班。 从重要性来看,设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解:设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2,并建立相应的目标计划模型: 以下为顺序求解法,利用 LINGO 求解: 1 级目标: 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!所需软约束数量(g=dplus=dminus 数量)及相关参数; s_con(s_con_num);! s_con(s_con_num,variable):c;!软约束系数; 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);!第一个目标函数;!对应于 min=z 的第一小部分;! 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); !使用设置完成的数据构建软约束表达式; ! !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); !将变量约束为整数; ! 结束 此时,第一级目标的最优值为 0,第一级偏差为 0: 第二级目标: !求 dminus(1)=0,然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);!第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ! 结束 此时,第二个目标的最优值为 0,偏差为 0: 第三目标 !求 dminus(2)=0,然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);!第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标约束条件; ! dminus(2)+dplus(2)=0; !第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));! 结束 最终结果为 x1=2,x2=4,dplus(1)=100,最优利润为
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epoll简介及触发模式(accept、read、send)-epoll的简单介绍 epoll在LT和ET模式下的读写方式 一、epoll的接口非常简单,一共就三个函数:1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄,size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数,给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是,当创建好epoll句柄后,它就是会占用一个fd值,在linux下如果查看/proc/进程id/fd/,是能够看到这个fd的,所以在使用完epoll后,必须调用close关闭,否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数,它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件,而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值,第二个参数表示动作,用三个宏来表示:EPOLL_CTL_ADD:注册新的fd到epfd中;EPOLL_CTL_MOD:修改已经注册的fd的监听事件;EPOLL_CTL_DEL:从epfd中删除一个fd;第三个参数是需要监听的fd,第四个参数是告诉内核需要监听什么事,struct epoll_event结构如下:struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合:EPOLLIN :表示对应的文件描述符可以读(包括对端SOCKET正常关闭); EPOLLIN事件:EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发,所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧?如果同步socket,而且要求读完所有数据,那么最终就会在堵死在阻塞里。 EPOLLOUT:表示对应的文件描述符可以写; EPOLLOUT事件:EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次,表示可写,其他时候想要触发,那要先准备好下面条件:1.某次write,写满了发送缓冲区,返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据,又重新可写了,此时会触发EPOLLOUT。简单地说:EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻,才会触发一次,所以叫边缘触发,这叫法没错的!其实,如果真的想强制触发一次,也是有办法的,直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了,event跟原来的设置一模一样都行(但必须包含EPOLLOUT),关键是重新设置,就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件,也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件 EPOLLPRI:表示对应的文件描述符有紧急的数据可读(这里应该表示有带外数据到来);EPOLLERR:表示对应的文件描述符发生错误;EPOLLHUP:表示对应的文件描述符被挂断;EPOLLET: 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式,这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT:只监听一次事件,当监听完这次事件之后,如果还需要继续监听这个socket的话,需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生,类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合,maxevents告之内核这个events有多大,这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size,参数timeout是超时时间(毫秒,0会立即返回,-1将不确定,也有说法说是永久阻塞)。该函数返回需要处理的事件数目,如返回0表示已超时。-------------------------------------------------------------------------------------------- 从man手册中,得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型:Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子:1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2),并且它会返回RFD,说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式:如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志,那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起,因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内,而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候,调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中,会有一个事件产生在RFD句柄上,因为在第2步执行了一个写操作,然后,事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据,因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后,是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候,必须使用非阻塞套接口,以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口,在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起,等待。但这并不是说每次read时都需要循环读,直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成,当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时,就可以确定此时缓冲中已没有数据了,也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的,以LT方式调用epoll接口的时候,它就相当于一个速度比较快的poll(2),并且无论后面的数据是否被使用,因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll,在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志,在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后,使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式,并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中,内核告诉你一个文件描述符是否就绪了,然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作,内核还是会继续通知你的,所以,这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表.ET(edge-triggered)是高速工作方式,只支持no-block socket。在这种模式下,当描述符从未就绪变为就绪时,内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪,并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知,直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如,你在发送,接收或者接收请求,或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误)。但是请注意,如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪),内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中,ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认(这句话不理解)。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection,epoll的效率并不会比select/poll高很多,但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接),就会发现epoll的效率大大高于select/poll。(未测试)另外,当使用epoll的ET模型来工作时,当产生了一个EPOLLIN事件后,读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小,那么很有可能是缓冲区还有数据未读完,也意味着该次事件还没有处理完,所以还需要再次读取: 这里只是说明思路(参考《UNIX网络编程》) while(rs) {buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break; else return; }else if(buflen == 0) { // 这里表示对端的socket已正常关闭. } if(buflen == sizeof(buf) rs = 1; // 需要再次读取 else rs = 0; } 还有,假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发,当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回,返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法. ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen) { ssize_t tmp; size_t total = buflen; const char *p = buffer; while(1) { tmp = send(sockfd, p, total, 0); if(tmp < 0) { // 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1. if(errno == EINTR) return -1; // 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满, // 在这里做延时后再重试. if(errno == EAGAIN) { usleep(1000); continue; } return -1; } if((size_t)tmp == total) return buflen; total -= tmp; p += tmp; } return tmp; } 二、epoll在LT和ET模式下的读写方式 在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK) 从字面上看, 意思是: * EAGAIN: 再试一次 * EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block * perror输出: Resource temporarily unavailable 总结: 这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时,写缓冲区满了 。 遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。 而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN. 所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了. 但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了. 可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available. 综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为: 读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读 写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写 对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞. epoll的两种模式 LT 和 ET
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