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hash(散列、杂凑)函数,是将任意长度的数据映射到有限长度的域上。直观解释起来,就是对一串数据m进行杂糅,输出另一段固定长度的数据h,作为这段数据的特征(指纹)
把target做一致性哈希进行分发
在处理有向无环图(DAG)并希望找到最长路径时,如果权重被赋给节点而不是边,并且我们关注的是从源节点到任意其他节点的最长路径,我们可以使用动态规划的方法来解决这个问题。
对于存在权重为负的环路的有向图,我们可以使用 Bellman-Ford 算法的一个变种来检测并列出该环路上的所有节点。
在图中加入一个新节点及其相关边后,要更新最小生成树(MST),通常意味着需要重新计算包含新节点的最小生成树,因为新节点的加入可能改变了原有MST的结构。
要计算一个有向无环图(DAG)中的路径总数,我们可以使用动态规划(Dynamic Programming, DP)的方法。具体来说,我们可以使用拓扑排序确保我们总是先处理那些没有依赖的节点,然后再计算那些依赖于前面节点的路径总数。
为了判断一个有向图是否是单连通图,我们可以使用图的遍历算法(如深度优先搜索 DFS)来检测图中是否存在从任意节点到另一节点的多条简单路径。
在Redis的分布式环境中,数据分区是为了将数据存储在多个节点上,以实现更好的负载均衡和可扩展性。Hash是Redis中常见的一种数据分区方式,但它存在一些局限性,需要我们深入探讨。
Raft是一种用于管理复制日志的一致性算法,旨在解决分布式系统中多个节点之间的数据一致性问题。它通过选举一个领导者(Leader),让领导者负责管理和协调日志复制,确保所有节点的数据一致。
Paxos算法是一种用于在分布式系统中达成一致性(共识)的算法,它由计算机科学家Leslie Lamport在1990年代提出。这个算法解决了在分布式环境中,多个节点如何就某个值达成一致的问题。
在并查集(Union-Find)数据结构中,路径压缩(Path Compression)是一种优化技术,用于减少在FIND-SET操作中遍历树的深度。路径压缩通常在递归实现中较为直观,但非递归版本也可以实现。
在并查集(Union-Find)数据结构中,UNION 过程通常用于合并两个集合。传统的 UNION 操作会维护一个指向每个集合最后一个元素的 tail 指针,以便于在合并时快速找到最后一个元素并修改其指针。
Gompers 教授的猜想是有道理的,可以通过一种称为“循环双向链表”或“循环双向指针”的结构来实现。在这种结构中,每个节点都有两个指针,一个指向它的后继节点,另一个指向它的前驱节点。对于集合对象,我们可以将链表的尾节点作为集合的代表,并保留一个指向尾节点的指针,从而仅使用一个“外部”指针来引用整个集合。
在Go语言中实现使用链表表示的不相交集合(Disjoint Set)数据结构,并且结合加权合并(Union-by-Rank)和路径压缩(Path Compression)启发式策略,可以使MAKE-SET、FIND-SET的摊还时间复杂度为O(1),而UNION的摊还时间复杂度为O(lg n)。
在二叉搜索树(BST)中,查找一个节点 x 的后继(即大于 x 的最小节点)或前驱(即小于 x 的最大节点)时,即使 x 不在树中,也可以遵循一定的规则来找到这些节点。
【QT】输入类控件、多元素控件、容器类控件和布局管理器
142.环形链表2(返回链表开始入环的第一个节点)
数据结构之单链表详解(C语言手撕)
二叉搜索树虽可以缩短查找的效率,但如果数据有序或接近有序二叉搜索树将退化为单支树,查找元素相当于在顺序表中搜索元素,效率低下。
二叉搜索树又叫二叉排序树,二叉查找树,可以为空,也可以不为空
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