随笔分类 - algorithm
摘要:pthread 线程池 最近经在在网上看到别人分享的各种优化策略,其中一个就是线程池。与线程池类似的技术还有数据库连接池、HTTP 连接池等等。 线程在创建销毁进行一系列的系统调用,资源分配与回收,在所以频繁创建销毁线程实际上会带来较大的系统开销,那么我们用线程池来统一管理线程就能够很好的解决这种资
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摘要:第一种情况 这种情况要求需要分配的任务数量可以动态变化,执行任务的 worker 数量是固定的 经常会有一种场景,比如把 100 个线程均匀分到 8 个核上。把 16 条链路的流量均匀分到 8 个端口上。那么我们需要一种能均匀分配的算法。 如下,一个 demo 程序,假设有 4 个核,11 个任务,
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摘要:参见的 slide 介绍:thesecretlivesofdata 上述 slide 结合下面 blog 一起看 Raft概述
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摘要:前言 经常会有这种问题: 1.一个100万的无序数组,在接近复杂度内找到其中位数。 2.一个100万的无序数组,找到其第 K 大的数。 这种问题最常见,也最经常被问到!也有很多对应的解决方法。这里给出一种用快排来解决问题的方法! 快排 快排的性能在所有排序算法里面是最好的,数据规模越大快速排序的性能
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摘要:前言 我们每天在用搜索引擎搜索信息,相信大家肯定有注意过这样一个细节: 当输入某个字符的时候,搜索引框底下会出现多个推荐词,如下,输入关键字后底下会出现挺多以以输入内容为前缀的推荐搜索文本。它是如何实现的呢? 前缀树 原理介绍参考:轻松搞懂Trie树 Trie树是一种搜索树,也称字典树或单词查找树。
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摘要:加权均衡 这里给出三个服务器 (a、b、c) 权重分别是 (1、2、4)。 按照直观理解,每7次请求中对a、b、c的请求应该是1、2、4.所以算法最终的结果应该是这样的情况。 算法说明: 在服务器数组S中,首先计算所有服务器权重的最大值max(S),以及所有服务器权重的最大公约数gcd(S)。 in
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