小小八卦姐的专栏

转自：http://www.tomkleinpeter.com/2008/03/17/programmers-toolbox-part-3-consistent-hashing/ Next up in the toolbox series is an idea so good it deserves an entire article all to itself: consistent ha

线性结构：把所有的结点（数组元素）用一根线穿起来。 连续存储[数组]离散存储[链表] 线性结构的两种常见应用之一：栈（函数调用，内存分配） 线性结构的两种常见应用之一：队列（和时间有关的操作） 1.数组 什么叫数组：元素类型相同，大小相等 ArrayList： #include #include //包含了malloc函数 #include //包含了exi

//typedef的用法 #include //为int再重新多取一个名字，ZHANGSAN等价于int //为已有的数据类型写名字 typedef int ZHANGSAN; struct Strudent { int sid; char name[100]; char sex; }ST; //即可以用ST又可以用struct Student int main(int argc, ch

1.Merkle Tree原理 Merkle Tree是Dynamo中用来在多个节点之间同步数据集合一致性的算法，Merkle　Tree是基于数据Hash构建的一个树。它具有以下几个特点： （1）数据结构是一个树，可以是二叉树，也可以是多叉树。 （2）Merkle  Tree的叶子节点的值是自己制定的，可以是数据集合的单元数据或者单元数据的hash。 （3）Merkle  Tree非叶子节

数据结构的整体框架： 数据结构只解决存储问题，算法解决操作问题。算法依附于存储结构，存储不同，算法不同。 衡量算法的标准： 时间复杂度：执行的次数而非时间空间复杂度：占用的内存难易程度健壮性 1.预备知识之指针 内存是CPU唯一可以直接访问的大容量存储区域，CPU只能访问内存，不能访问硬盘。 地址线：对哪个编号（地址）的单元进行操作  0-（4G-1

1.布隆过滤器算法简介 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁的表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不在结合，那么元素肯定不在集合，如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。 它的优点