一,Loading Balance 问题描述:有 m 台相同的机器及 n 个作业,其中 m={M(1),M(2),……M(m)}.n = {J(1),J(2),……J(n)}.每个作业都有一个处理时间,记为t.如,;t(j)表示作业 J(j) 的处理时间.任意机器在某个时刻只能处理一个作业:一旦某个作业被调度到机器上处理,它就不能被抢占,直至它被处理完才能处理下一个作业.问:如何分配作业,使得处理完所有的作业所需的时间最少? 由于该问题是NPC的,因此很难找到该问题的最优解(精确解),下面用贪心…

在分布式应用中,应该来说使用到hash最多的地方就是rpc负载均衡和分库分表,通常对于正式意义上的分布式应用来说,扩容和收缩是一个半自动化的过程,在此期间,应用基本上是可用的,所以不能发生大规模动荡的意外,为了最小化潜在的影响,一致性hash算法就扮演了极为重要的角色. consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出,目前在cache 系统中应用越来越广泛: 1 基本场景 比如你有 N 个 c…

一.实验内容及要求 1．要求按贪心算法原理求解问题: 2．要求手工输入s[10]及f[10],其中注意自己判断s[i]<f[i]: 3．要求显示所有活动及最优活动安排的i事件列表.二.实验步骤 1.手工输入活动事件: 2.输出活动s数组及f数组: 2.计算最优活动安排后,输出最优i事件列表. 输入:请输入s数组: 请输入f数组: 输出s=15,3,2,8.....f=18,5,4,10.....i=1,5,8 Java源代码: package shiyan; import java.util.S…

TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 另一个类似的问题为:一个邮递员从邮局出发,到所辖街道投邮件,最后返回邮局,如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次,那么他应该如何选择投递路线,…

1.问题描述: 对于著名的图的m着色,有两个主要的问题,一个是图的m色判定问题,一个是图的m色优化问题,描述如下. 图的m色判定问题: 给定无向连通图G和m种颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色.问是否存在着色方法,使得G中任2邻接点有不同颜色. 图的m色优化问题:给定无向连通图G,为图G的各顶点着色, 使图中任2邻接点着不同颜色,问最少需要几种颜色.所需的最少颜色的数目m称为该图的色数. 对于网上或书上的一些求解方式主要用贪心算法求解的方式,也有用回溯法的方式(一般不用,时空太大).如这位博主 …

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题…

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按…

Citrix Netscaler负载均衡算法 http://blog.51cto.com/caojin/1926308 众所周知,作为新一代应用交付产品的Citrix Netscaler具有业内领先的数据控制.应用交付的能力,然而作为根本内容之一的ADC功能,如果不具备强大的.多元化的均衡算法是不可能适应如此众多的应用场景,更无法做到好的应用交付产品.因此我们在此讨论一下比较常用的负载均衡算法就很有必要. 目前最新版本的Netscaler支持17种均衡算法,目前先讨论最常用的12种 1.轮询算法…

Ribbon在工作时分为两步: 第一步:先选择 EurekaServer,它优先选择在同一个区域内负载较少的Server: 第二步:再根据用户指定的策略,在从Server取到的服务注册列表中选择一个地址: 其中Ribbon提供了多种策略,比如轮询.随机.根据响应时间加权. 一.Ribbon算法的介绍 Ribbon的源码地址:https://github.com/Netflix/ribbon IRule:根据特定算法中从服务器列表中选取一个要访问的服务,Ribbon默认的算法为轮询算法: Ribb…

一.Ribbon算法的介绍 Ribbon的源码地址:https://github.com/Netflix/ribbon IRule:根据特定算法中从服务器列表中选取一个要访问的服务,Ribbon默认的算法为ZoneAvoidanceRule: Ribbon中的7中负载均衡算法: (1)RoundRobinRule:轮询: (2)RandomRule:随机: (3)AvailabilityFilteringRule:会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器状态的服务,还有并发的连接数量超过阈值的服务…