一.概述 基于异或距离算法的分布式散列表(DHT), 实现了去中心化的信息存储于查询系统: Kademlia将网络设计为具有160层的二叉树,树最末端的每个叶子看作为节点,节点在树中的位置由同样是160bit的节点ID决定.每个bit的两种可能值(0或1),决定了节点在书中属于左边还是右边的子树,160下来,每个节点ID便都有一个确定的位置: 二.节点之间距离 Kad网络中每个节点都有一个160bit的ID值作为标志符,Key也是一个160bit的标志符,每一个加入Kad网络的节点都会被分配一个

死磕以太坊源码分析之Kademlia算法 KAD 算法概述 Kademlia是一种点对点分布式哈希表(DHT),它在容易出错的环境中也具有可证明的一致性和性能.使用一种基于异或指标的拓扑结构来路由查询和定位节点,这简化了算法并有助于证明.该拓扑结构有一个特点:每次消息交换都能够传递或强化有效信息.系统利用这些信息进行并发的异步查询,可以容忍节点故障,并且故障不会导致用户超时. KAD算法要处理的问题 如何分配存储内容到各个节点,新增/删除内容如何处理 如何找到存储文件的节点/地址/路径 节点状态

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条

收到一封邮件,有位朋友认为我误解了nf-HiPAC.如此的一个高性能算法怎能被什么传统的hash,tree之类的胁迫.是啊.HiPAC是一个非常猛的算法.文档也比較少,这就更加添加了其神奇感,可是这决不意味着它是不可理解的.相反.它的思想非常easy. HiPAC算法本质上是一种基于优先级的区间匹配算法.怎么理解呢?我们把匹配域定义成一个连续的区间,那么每一条Rule则定义了该区间的一段子区间.假设多条规则覆盖了同样的子区间.那么就涉及到了优先级的问题.这个在防火墙的訪问控制列表中非常实用,在存

数据结构与算法--KMP算法查找子字符串 部分内容和图片来自这三篇文章: 这篇文章.这篇文章.还有这篇他们写得非常棒.结合他们的解释和自己的理解,完成了本文. 上一节介绍了暴力法查找子字符串,同时也发现了该算法效率并不高.当失配位置之前已经有若干字符匹配时,暴力法很多步骤是多余的.举个KMP算法的例子,看图1 可以看到子串p和主串t在红框处失配了,失配之前的字符串ABC已经匹配.ABA第一个字符A和后面的字符都不同,所以可以放心地直接将子串p的p[0]对齐失配处i,让p[0]和t[i]接着比较.

这是一篇命题作文.近期一直想写点东西,但一直找不到题目.正好收到一封邮件,有人问我Linux路由表的布局问题以及路由缓存的问题,加之前些日子又帮人做了一个片上路由表,所以认为这是个好题目,索性花了多半个周末的时间,奋笔疾书. 前面的套话 不写命题作文已经11年了.最后一次是在高考的考场上. 收到邮件时,被人要求写这样的命题作文,其实我是拒绝的,由于你不能叫我写我就立即去写,首先我自己得懂这个.我又不能说到了写完了的时候贴了非常多baidu出来的图片,说了非常多套话,人家一看就知道我这是转载或者翻

这段时间在学Java,期间学到了一些排序和查找方法.特此写来和大家交流,也方便自己的日后查看与复习. 1.下边是Java的主类: public class Get { public static void main(String[] args) { int len=10; int[] a=new int[len]; for(int i=0;i<len;i++) { int t=(int)(Math.random()*10); a[i]=t; } //静态初始化数组 //int[] b=new i

有向图 G = (V, E) 的一个强连通分支(SCC:Strongly Connected Components)是一个最大的顶点集合 C,C 是 V 的子集,对于 C 中的每一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的. 实际上,强连通分支 SCC 将有向图分割为多个内部强连通的子图.如下图中,整个图不是强连通的,但可以被分割成 3 个强连通分支. 通过 Kosaraju 算法,可以在 O(V+E) 运行时间内找到所有的强连通分支.Ko

回朔法:在字符串查找的时候最容易想到的是暴力查找,也就是回朔法.其思路是将要寻找的串的每个字符取出,然后按顺序在源串中查找,如果找到则返回true,否则源串索引向后移动一位,再重复查找,直到找到返回true,或者源串查找完也没有找到返回false:这种方法简单粗暴,但思路清晰.又因为每次查找失败,源串需要回到起始位置的下一个位置开始查找,所以该算法也称为回朔法. KMP算法:先对要查找的字符串进行分析,找出其中重复的子字符串.然后将目标串与源串比较,一旦比较失败,则不用回朔,而是根据目标串子串的

首先,“路径”分为三种: 1.绝对路径,以/开头(unix系统)或c:等盘符开头(windows系统). 2.相对路径,以.开头,有./(当前目录)和../(上级目录). 3.其他路径,不是绝对路径和相对路径,直接以目录或文件名开头的路径,如include('whatever.php'). ----------------------------------------------------------有没有那么一首歌--------------------------------------

Java基础-使用JAVA代码剖析MD5算法实现过程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

1.什么是maven? Maven项目对象模型(POM),可以通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告和文档的项目管理工具软件. 2.什么是项目管理工具? 就是SVN.对于SVN的介绍见我的上一篇博客: 3.maven的好处? 使用传统的web项目开发的crm的大小大约在48M左右. 同样的项目使用maven,它的大小为127KB左右. 4.小结: 同样的项目使用maven工程来实现,它的项目源码很小.可以初步推断项目中没有jar包. 5.思考:没有jar包怎么运行? 分析jar包的查找过程:

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

HBase的table是该region切分的,client操作一个row的时候,如何知道这个row对应的region是在哪台Region server上呢?这里有个region location过程.主要涉及到2张系统表,-ROOT-,.META..其结构见图 在zookeeper的/hbase/root-region-server节点中存着-ROOT-表所在的Region Server地址. -ROOT-表的一个row代表着META的一个region信息,其key的结构是META表名,META

title: python在线笔试学习笔记 localimage: image1 urlname: writenexam categories: summary tags: [writen, exam] date: 2019-9-17 10:00:00 --- 摘要 本文主要介绍一些算法笔试过程中的几个输入输出python语句的代码格式 [x] Edit By Porter, 积水成渊,蛟龙生焉. 字符串型 单行输入 import sys line = sys.stdin.readline().

Rxjs入门实践-各种排序算法排序过程的可视化展示 这几天学习下<算法>的排序章节,具体见对排序的总结,想着做点东西,能将各种排序算法的排序过程使用Rxjs通过可视化的方式展示出来,正好练系一下Rxjs的使用 本文不会太多介绍Rxjs的基本概念,重点介绍如何用响应式编程的思想来实现功能 在线演示地址 源码 效果图 需求 页面中包括一个随机生成300个数字的按钮和.一个选择不同排序算法的下拉列表和一个echart渲染的容器元素 点击按钮会随机生成300个随机数,同时页面渲染出300个数的柱状图,

在上一篇文章中<P2P技术是什么>,我们介绍了P2P技术的特点以及发展历史.在本篇文章中,我们来介绍某一个具体的算法. 如今很多P2P网络的实现都采用DHT的方式实现查找,其中Kademlia(简称Kad)算法由于其简单性.灵活性.安全性成为主流的实现方式.下面我们就来详细分析这个应用于比特币和以太坊P2P网络中的Kad算法. 声明:原创文章,转载请备注来源: https://shuwoom.com/?p=813 1.节点的距离 Kad网络中每个节点都有一个160bit的ID值作为标志符,Ke

前面介绍的几种查找的算法都是基于数据有序的基础上进行的.但是在实际的应用中,很多数据集可能有惊人的数据量,面对这些海量的数据,要保证记录全部按照当中的某个关键字有序,其时间代价是非常昂贵的,所以这种数据通常都是按先后顺序存储的. 那么如何能够快速的查找到需要的数据呢?办法就是--索引. 索引就是把一个关键字与它对应的记录相关联的过程.一个索引有若干个索引项构成,每个索引项至少应包括关键字和对应的记录在存储器中的位置等信息. 在索引表中的每个索引项对应多条记录,则称为稀疏索引,若每个索引项唯一对应

题目: 实现一个函数,查找一个整数数组中第二大数. 算法思想: 设置两个变量max1和max2,用来保存最大数和第二大数,然后将数组剩余的数依次与这两个数比较,如果这个数a比max1大,则先将max1赋给max2,使原先最大的数成为第二大的数,再将这个数a赋给max1,如果这个数a比max1小但比max2大,则将这个数a赋值给max2,依次类推,直到数组中的数都比较完. c语言代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 10

索引查找是在索引表和主表(即线性表的索引存储结构)上进行的查找. 索引查找的过程是: 1)首先根据给定的索引值K1,在索引表上查找出索引值等于K1的索引项,以确定对应子表在主表中的开始位置和长度. 2)然后再根据给定的关键字K2,在对应的子表中查找出关键字等于K2的元素(结点). 对索引表或子表进行查找时,若表是顺序存储的有序表,则既可进行顺序查找,也可进行二分查找,否则只能进行顺序查找. 一提到“索引”,估计大家第一反应就是“数据库索引”,对的,其实主键建立“索引”,就是方便我们在海量数据中查