漫谈Gossip协议与其在Redis Cluster中的实现

前言之前给小伙伴们科普ClickHouse集群的时候,我曾经提到ClickHouse集群几乎是去中心化的(decentralized),亦即集群中各个CK实例是对等的,没有主从之分。集群上的复制表、分布式表机制只是靠外部ZooKeeper做分布式协调工作。想了想,又补了一句:“其实单纯靠P2P互相通

Gossip算法

Gossip算法因为Cassandra而名声大噪,Gossip看似简单,但要真正弄清楚其本质远没看起来那么容易。为了寻求Gossip的本质,下面的内容主要参考Gossip的原始论文:<<EfficientReconciliationandFlowControl forAnti-Entro

算法基础-前缀和

前缀和一、什么是前缀和?一维前缀和:有一个一维数组和该数组的一维前缀和数组,则和满足以下关系:二维前缀和:有一个二维数组和该数组的二维前缀和数组(其同样是个二维数组),则和满足以下关系:看公式可能有点懵,看底下的图更好理解。右侧标注橙色的二维前缀和元素,其值是左侧的原二维数组中标注橙色的所有元素的和

动态规划

动态规划问题一直是大厂面试时最频繁出现的算法题,主要原因在于此类问题灵活度高,思维难度大,没有很明显的套路做法。也正是因为这个原因,我们将持续更新此回答来尝试破解面试中所涉及的动态规划问题。首先我们主要了解动态规划是什么,动态规划问题应该如何思考?一共分成三个部分,具体内容框架如下所示:一、宝石挑选

Rabin-Karp指纹字符串查找算法

首先计算模式字符串的散列函数,如果找到一个和模式字符串散列值相同的子字符串,那么继续验证两者是否匹配.这个过程等价于将模式保存在一个散列表中,然后在文本中的所有子字符串查找.但不需要为散列表预留任何空间,因为它只有一个元素.基本思想长度为M的字符串对应着一个R进制的M位数,为了用一张大小为Q的散列表

超详细动画彻底掌握深度优先,广度优先遍历!

前言深度优先遍历(DepthFirstSearch,简称DFS)与广度优先遍历(BreathFirstSearch)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在leetcode,高频面试题中。本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历

并查集详解

转的一个超级有意思,好懂的并查集解释,膜拜大神~~找了好久都没找到原帖大多都是转的,后来在某评论下看到原帖链接啦 点这里哦故事读完,并查集就会了~~~~~江湖上散落着各式各样的大侠,有上千个之多。他们没有什么正当职业,整天背着剑在外面走来走去,碰到和自己不是一路人的,就免不了要打一架。但大侠们有一个

红黑树、B(+)树、跳表、AVL等数据结构,应用场景及分析,以及一些英文缩写

红黑树、B(+)树、跳表、AVL等数据结构,应用场景及分析,以及一些英文缩写在网上学习了一些材料。这一篇:https://www.zhihu.com/question/30527705AVL树:最早的平衡二叉树之一。应用相对其他数据结构比较少。windows对进程地址空间的管理用到了AVL树红黑树:

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基本算法 贪心算法: 递归和分治: 图论 图的遍历(DFS和BFS): 最小生成树 Dijkstra算法

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结

摘要:本文将向您讲述诸多数据处理面试题以及方法的总结。 第一部分、十道海量数据处理面试题   1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。   此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是
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