喜欢玩彩票的朋友们应该很多人都了解过双色球，也都希望通过500万的大奖改变自己的人生，今天我们就来利用java中的数组实现一个双色球的案例。
相比Ribbon负载均衡策略里的十八般兵器，Dubbo就显得低调的多了，它只提供了负载均衡四件套，让我们先来简单了解一下:
所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡，常见的硬件负载均衡有F5、Array等，但是这些设备都比较昂贵。相比之下，利用软件来实现负载均衡就比较简单了，常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。
声明：本文介绍的技术仅供网络安全技术人员及白帽子使用，任何个人或组织不可传播使用相关技术及工具从事违法犯罪行为，一经发现直接上报国家安全机关处理
给你一个单链表，随机选择链表的一个节点，并返回相应的节点值。每个节点 被选中的概率一样。
伪随机。 你的音乐列表里有一些歌，每首歌的初始随机因数为1。 每次你点击下一首时，每首歌的随机因数都会加1，然后随机到的那首歌随机因数变为0。 随机因数越大，被随机到的几率就越高。
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置，运行模式选中 “BEAN模式”，JobHandler属性填写任务注解“@XxlJob”中定义的值；
本文主要研究一下artemis的ConnectionLoadBalancingPolicy
简介： 学生随机点名是教育场景中常见的需求，它可以帮助教师公平地选择学生回答问题或参与课堂活动。本文将介绍如何使用Java编写一个简单的学生随机点名系统，通过读取学生名单文件并实现随机选择学生的功能。
🌾快捷键（提高码字速度） 1.快速生成main方法:psvm +Tab或 main+Tab
“三门问题”作为一道经典逻辑推理题，经常被用来考察面试者的数学和逻辑思维能力，面试者需要通过掌握不同事件的属性和限制条件，运用逻辑推理和数学计算，得出不同情境下的概率。今天看到有同学面试遇“三门问题”，其中一个女孩子解答采取最稳妥的概率方法——穷举法，而大部分同学答案是“坚持不换”，选中车的概率永远是 1/n，换不换无所谓。果然经典问题是值得回味的，如果仅把思维固化在开门角度，确实选中概率永远是 1/n；如果看的是“换的角度”，当然如果你记得贝叶斯公式，那这个问题迎刃而解了，数学世界是充满无穷奥妙的！
为什么要说算法？老实说，算法的重要性其实是毋庸置疑的，当然了，平时做CURD工作的时候，其实数据结构其实更重要一些，比如表的设计，以及部分场景下，比如秒杀这类，一般是需要在redis等内存中去维护一些数据结构，方便我们提升性能。
代码说明 遗传算法解决TSP旅行商问题 算法分为4个类： GeneticAlgorithm SpeciesIndividual SpeciesPopulation TSPData 数据规模: 10 cities, 20 cities and 31 cities. 类说明： GeneticAlgorithm: 遗传算法的主体部分，包括选择、交叉、变异 SpeciesIndividual: 物种个体类 SpeciesPopulation: 物种种群类 TSPData：
开发的项目一般都少不了日志系统，而我们在书写mysql语句的时候，参数的对应，往往有时候会忽略，mybatis自己控制的参数编译对应，个人感觉有点反人类，我们可以使用这个插件变成自己比较直观的对应~
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
本文产生背景是看到了 一枝花算不算浪漫 同学的这篇 Eureka注册中心集群如何实现客户端请求负载及故障转移？文章想到的。其实本人觉得那篇文中提到的负责均衡的重点就是本文要说的洗牌算法。
最近的一个塔罗牌项目中，有一个洗牌的需求，其实也就是随机打乱数组，遂网上搜了下，再此做个整理…
乍一看”蒙提霍尔”这个名字可能感觉陌生,但其实问题的内容大家或多或少应该都听闻过,在此简单复述一下:
给定一个长度为n的数组，n是一个很大的值，而且事先不知道n的大小，给定一个确定的数值k，要求设计一个找出数组中第k大的元素，要求算法需要的空间不能超过O(k)。
Reservoir Sampling,水塘抽样算法是随机算法的一种，通常用于选取简单随机样本。
实现shuffle和reset方法，分别能够完成数组的随机打乱和还原。随机打乱即该数组中元素的所有排列组合结果都能够以等比例的概率输出。
数据库是“一类软件”，这样的软件能够针对数据进行管理（增删改查） 存储数据用文件就可以了，为什么要做数据库呢？ 文件保存数据有以下几个缺点：
基于IntelliJ IDEA开发的代码生成插件，支持自定义任意模板（Java，html，js，xml）。只要是与数据库相关的代码都可以通过自定义模板来生成。支持数据库类型与java类型映射关系配置。支持同时生成生成多张表的代码。每张表有独立的配置信息。完全的个性化定义，规则由你设置。
有多高，以我目前不多的面试来看，在所有遇到的面试算法题中，出现原题的概率大概能有6成，如果把基于原题的变种题目算上，那么这个出现概率能到达9成，10题中9题见过。
笔试时，遇到一个算法题：差不多是 在n个不同的数中随机取出不重复的m个数。洗牌算法是将原来的数组进行打散，使原数组的某个数在打散后的数组中的每个位置上等概率的出现，刚好可以解决该问题。
看问题，洗牌，显然是一个随机算法了。随机算法还不简单？随机呗。把所有牌放到一个数组中，每次取两张牌交换位置，随机 k 次即可。
打开B项目，进入配置--->构建触发器，选中其他工程构建后触发，关注的项目输入A，过滤条件例如：只有构建稳定时触发，之后保存即可。
Go 语言还支持通过 select 分支语句选择指定分支代码执行，select 语句和之前介绍的 switch 语句语法结构类似，不同之处在于 select 的每个 case 语句必须是一个通道操作，要么是发送数据到通道，要么是从通道接收数据，此外 select 语句也支持 default 分支：
给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出这组数据的k个概率相等的均匀抽样。
该项目开发的软件为网络QQ账户信息管理系统软件,是鉴于目前人们QQ的使用领域的增加,QQ信息呈爆炸性增长的前提下人们对自己的QQ信息管理的自动化与准确化的要求日益强烈的背景下构思出来的,该软件设计完成后可用于使用QQ人群的QQ信息的管理.
在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍，但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/grouping/CustomStreamGrouping.java
如果n并不是一个特别大的数字，我们可以一次性把这n个数字加载进内存，每次从中选取1个，选取m次。
在等概率随机选择算法中，最经典的算法就是蓄水池算法。可以参考同类型题目398 random pick index。这里再次整理一下蓄水池算法的思路和简单证明。
点击选中开始节点，按住拖动到相邻的节点，相邻节点添加至选择链中，沿着链往回拖，将会取消之前选择的节点，如上面效果图所示。
本文翻译自：http://idea-intellij.com/top-10-intellij-plugins/ IntelliJ的十大插件？相信每个人都有自己的选择。我们也同样如此。在这里，我们为您带来我们认为的十大IntelliJ插件。 如果你还是不知道什么是IntelliJ插件，请先阅读our page about plugins（http://idea-intellij.com/intellij-plugins/）。或者访问plugins.jetbrains.com获取更多信息。 1. Grep Co
trim函数会删除目标的“首、尾”空格，如果把数字类型trim后会转为文本类型，需要用VALUE函数重新转换成为数字。示例：TRIM(A1)会把A1的前后空格都去掉，中间的空格仍然在。
使用此插件可以使得我们的代码简洁，不用去写很多的set/get方法。使用之前需要引入 lombok 插件依赖。
分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。
问题背景：一次启动本地应用，两分钟过后自动退出，通过日志并未发现任何异常状况，莫名其妙的应用就自动被杀掉了；
上周我不是发了《我试图给你分享一种自适应的负载均衡。》这篇文章嘛，里面一种叫做“自适应负载均衡”的负载均衡策略，核心思路就是从多个服务提供者中随机选择两个出来，然后继续选择两者中“负载”最小的那个节点。
Monkey 是Android SDK提供的一个命令行工具， 可以简单，方便地运行在任何版本的Android模拟器和实体设备上。 Monkey会发送伪随机的用户事件流，适合对app做压力测试
IntelliJ IDEA是目前最好最强最智能的Java IDE，前几天，他刚刚年满18岁。
Jenkins 是一款流行的开源持续集成（Continuous Integration）工具，广泛用于项目开发，具有自动化构建、测试和部署等功能。本文以 CentOS7 环境为例，总结了 Jenkins 的安装与配置、邮件功能使用，并接入阿里巴巴的著名开源项目 fastjson，以此演示 Java 项目（SVN+Maven）中 FindBugs/CheckStyle/PMD 等常用插件的使用、单元测试及其覆盖率报告等，力求实战性强。
设置步骤: 选中请求——添加——前置处理器——用户参数 设置变量名称为user，值为51zxw
自适应负载均衡，虽然这个算法我是在 Dubbo 的源码里面看到的。但是这并不算是 Dubbo 的专属，而是一种算法思想，只不过你可以在 Dubbo 里面找到其对应的 Java 实现。
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