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一致性Hash算法背景　　一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。　　但现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用，研究过memcached缓存数据库的人都知道，memcached服务器端本身不提供分布式cache的一致性，而是由客户端来提供，具体在计算一致性has

通过这篇文章算是把微信群红包的算法弄明白了1.前言因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。可以看出，红包随机金额生成的输入是一个四元组 <sum, num, min, max>，其中 sum 是红包总额，num 是红包数量，min 和 max 分别是红包最小最大值。所以这里可以抽象成如下算法：input:

很多地方都遇过排列组合，比如计算问题的规模，数据的大小，占用磁盘空间多少等。原理部分借鉴网上一篇文章，道理已经说的很清楚就不重复了。（1） 全排列：全排列表示把集合中元素的所有按照一定的顺序排列起来，使用P(n, n) = n!表示n个元素全排列的个数。例如：{1, 2, 3}的全排列为：123；132；213；231；312；321；共6个，即

我这里由于是对程序算法的实现，没有弄这么大的数据量（40亿的32位整数对于文本文件来说估计要3Ｇ以上的存储空间），我这里只使用4千万的数据量，也就是百分之一的量，不多说直接上代码。#include #include #include #include #include #define GETBIT(NUM, IDX) ((NUM>>(IDX))&1)#define INI

快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一不部分的所有数据都要小，然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。   假设要排序的数组是A[1]……A[N]，首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它的数都放到它前面，所有比它大的

#include #include static int compare(const void *p1, const void *p2){ if (*(int *)p1 > *(int *)p2) return 1; else if (*(int *)p1 < *(int *)p2) return -1; else

#include #include //插入排序voidmain(){ int a[]={0,2,3,7,5,2,9,3,1,98,29}; int t; for(int i=1;i<sizeof(a)/sizeof(*a);i++) { //将赋值移除内循环进行加速 t = a[i]; int j;

#include using namespace std;void merge(int a[], int first, int mid, int last, int c[]){ int i = first,j = mid + 1; int m = mid, n = last; // k 的值与 i的值必须相等，要不无法把c的值回写给a int k = fi

断断续续看了几天，在实现几个算法后，总算把这个代码写出来了，测试耗时在10s 算法真强大:)#include #include #include #include #define MAX 1024*1024*1024typedef unsigned char BYTE;/*enum bool {1,0};*/int main(){ char str[10]