一致性hash算法是分布式中一个常用且好用的分片算法、或者数据库分库分表算法。现在的互联网服务架构中，为避免单点故障、提升处理效率、横向扩展等原因，分布式系统已经成为了居家旅行必备的部署模式，所以也产出了几种数据分片的方法： 1.取模，2.划段，3.一致性hash 前两种有很大的一个问题就是需要固定的节点数，即节点数不能变，不能某一个节点挂了或者实时增加一个节点，变了分片规则就需要改变，需要迁移的数据也多。 那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢？ 一致性hash：对节点和数据，都做一次hash运算，然后比较节点和数据的hash值，数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀，通过使用虚拟节点的方式，每个节点计算出n个hash值，均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。 1、原理 (1)环形Hash空间 按照常用的hash算法来将对应的key哈希到一个具有2^32次方个桶的空间中，即0~(2^32)-1的数字空间中。 现在我们可以将这些数字头尾相连，想象成一个闭合的环形。如下图
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
要了解一致性哈希，首先我们必须了解传统的哈希及其在大规模分布式系统中的局限性。简单地说，哈希就是一个键值对存储，在给定键的情况下，可以非常高效地找到所关联的值。假设我们要根据其邮政编码查找城市中的街道名称。一种最简单的实现方式是将此信息以哈希字典的形式进行存储 <Zip Code，Street Name>。
0, 常用加密算法的Java实现(一) ——单向加密算法MD5和SHA 常用加密算法的Java实现总结(二) ——对称加密算法DES、3DES和AES 1, DES DES与3DES js前端3des加密 后台java解密 BASE64Decoder小解 DES和RSA加密数据传输信息Java实现 ---- java 实现文件内容的加密和解密 2, AES 关于CryptoJS中md5加密以及aes加密的随笔 如何使用CryptoJS的AES方法进行加密和解密 note:(1) 需要使用Crypto
数据结构想必大家都不会陌生，对于一个成熟的程序员而言，熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合，特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具，可以为照片增添特效和个性化。在Java中，我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能，下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
本篇应该是稳定性「三十六计」系列的一篇：超时重试。但是「设置默认的超时和重试是一个基础设施的基本素养」这句话我在我们组内三次开会的时候都说了。表达了我的一个理念。
在开发过程中使用得比较多的算法就是排序算法和查找算法了，今天先盘点一下常见的排序算法中的两个大类交换排序和插入排序。
贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。
AI的算法你还记得多少？他们都是如何用Python和Java实现的？恐怕很多人一下子就慌了。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
原文：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/4737207.html
1）算法和数据结构就是编程的一个重要部分，你若失掉了算法和数据结构，你就把一切都失掉了。 2）编程就是算法和数据结构，算法和数据结构是编程的灵魂。
这种算法是普通的红包算法，每个人的红包金额是随机分配的。分配过程中，每个人的红包金额的上限是当前红包总金额除以当前剩余人数，这样能够保证每个人最终都能获得一定的红包金额。 2. 普通红包平均算法
插入排序算法介绍 排序算法是最简单的算法，也是最基本的算法。顾名思义，插入排序就是把当前待排序的元素插入到一个已经排好序的列表里面。 一个非常形象的例子就是右手抓取一张扑克牌，并把它插入左手拿着的排好序的扑克里面。插入排序的最坏运行时间是O(n2)， 所以并不是最优的排序算法。特点是简单，不需要额外的存储空间，在元素少的时候工作得好。 插入排序算法Java实现 Java里面有很多数据类型，我们选取的是最简单的整数，但这并不失一般性。即使是自己定制化的对象，实现了java.lang.Comparable,
点了一套煎饼果子，看到《百度开源的 71 款项目》文章，于是乎去百度的 https://github.com/baidu 愁一愁有哪些和 Java 相关的，还是有点东东的。。。
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。内排序有可以分为以下几类： (1) 插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。 (2) 选择排序：简单选择排序、堆排序。 (3) 交换排序：冒泡排序、快速排序。 (4) 归并排序 (5) 基数排序 当然，所需要辅助空间最多的是：归并排序 所需要辅助空间最少的是：堆排序 平均速度最快的：肯定是快速排序啦 具有不稳定性的：快速排序，希尔排序，堆
然后使用油画风格的滤镜OilPaintFilter看看效果，OilPaintFilter的使用方式就一句话：）
10月份GitHub上最热门的Java开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：
MD5算法 密码在数据库当中是如何存储的?明文还是密文？ 很显然做为一家负责人的公司密码应该采用密文在数据库中存储 这样做即使数据库被攻破密码采用了加密也不会得到泄露 MD5算法介绍 MD5是一种
在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。
今天小编帮大家整理了Java的8种经典算法。不论是笔试还是面试，都是非常实用的干货。不论你是菜鸟还是高手，非常值得一看！不转发也是挺可惜的~
给定一个含有n个元素的整型数组a，求a中所有元素的和。问题的难点在于如何使用递归上。如果使用递归，则需要考虑如何进行递归执行的开始以及终止条件，首先如果数组元素个数为0，那么和为0。同时，如果数组元素个数为n，那么先求出前n-1个元素之和，再加上a[n-1]即可。此时可以完成递归功能。总之，递归就是在某个函数的执行过程中首先判断它的终止条件参数，终止条件参数满足终止条件则执行完毕，终止条件参数不满足终止条件则调用它自身执行某项运算，比如这里求和就是执行加法。凡是递归一定都有一个参数作为终止条件，比如这里是数组中未加入求和队列的元素个数，初始为数组长度。因为终止条件参数的初始值为数组长度，所以从数组的最后一个元素作为求和队列的第一个元素开始，每递归一次就将数组中的一个元素划归到求和队列中，同时将终止条件参数减1，直到其未为0，标明所有元素都已加入求和队列，返回求和队列的值即可。可见递归至少有两个参数，终止条件参数以及递归对象。
而在集群中,机器的动态上下线是常见的情况,如果集群是无状态的,那么上述的算法没有问题.但是如果是缓存之类的集群,节点的动态上下线会导致几乎所有的key的重新映射,这样造成的影响是数据错乱,相同备份的数据同时存在于集群中的多个节点,造成内存空间的浪费
📷 🤵♂️ 个人主页: @计算机魔术师 👨💻 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 文章目录 一、说在前面 二、两数之和 2.1、暴力枚举 2.1.1 python实现 2.1.2 java实现 3.1 哈希表(Hash table) 3.1.1 python实现 3.1.2 Java实现 一、说在前面 刷题是一件日积月累的事情，我们在刷题中要保持良好习惯，让每一道题发挥最大作用！以下是 某ACM🥇金牌选手所建议的刷题方式，觉得很不错,给大家参考一下 如何正确的做一道题 从
快速边缘保留滤波是通过积分图像实现局部均方差的边缘保留模糊算法，计算简单而且可以做到计算量跟半径无关。 首先局部均方差滤波中计算局部均值的公式如下：
梯度下降是一种优化算法，用于查找给定函数的局部最小值。它被广泛用于高级机器学习算法中，最小化损失函数。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172402.html原文链接：https://javaforall.cn
上篇文章里面用java实现了DES的核心算法，并且对外提供了一个比较简单的接口，可以直接使用，不过有一个问题就是这个算法只是核心，只能实现对64位二进制进行加密。所以要在实际状况下使用的话需要进行预处理才行。
不积跬步无以至千里，本人从事Java开发多年，通过记录分享的形式，记录自己从事编程的一些心路历程和技术总结，希望能结交更多志同道合的朋友，个人见识有限，难免会有疏忽和错误之处，还望各位大佬能够指点迷津，感激不尽。 本文整理的Java知识汇总主要包括Java基础、Java进阶、数据库、JVM、消息队列、缓存、微服务与分布式、Java面试系列、高并发、数据结构与算法、计算机网络、开发工具、搜索引擎、大数据、团队管理、运维等。包含一个Java开发工程师所需的绝大多数知识。相信只要勤奋学习，每天进步一点点，各位大佬总有一天会成为飞过沧海横过大洋的海鸥。总结记录的同时，希望大家一起共同进步。
在Java中，可以使用图数据结构和相关算法实现图的遍历和最短路径算法。下面将详细介绍如何使用Java实现这些算法。
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对称密码算法是当今应用范围最广，使用频率最高的加密算法。它不仅应用于软件行业，在硬件行业同样流行。各种基础设施凡是涉及到安全需求，都会优先考虑对称加密算法。
图的广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于遍历和搜索图的算法。它从图中的一个顶点开始，逐层地遍历其相邻顶点，并保持一个队列来存储待访问的顶点。BFS算法的核心思想是先访问离起始顶点最近的顶点，在此基础上逐层向外扩展，直到遍历完所有的顶点。
首先，我们来看效果，一共五个颜色不相同的球，每撞击一下边界，分数加1，分数越大，球的速度越快。（效果是动态的）
分布式系统是由多台计算机组成的系统，各个计算机通过网络进行通信和协作，共同完成一个任务。在分布式系统中，常常需要解决一些挑战，例如数据一致性、并发控制、负载均衡等问题。下面将重点介绍如何使用Java实现分布式锁和一致性哈希，以应对分布式系统中的并发和数据分布的问题。
8种排序之间的关系: 1、 直接插入排序 （1）基本思想： 在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序
假设有一个由A、B、C三个节点组成的KV服务，每个节点存放不同的KV数据。通过哈希算法，每个key都可以寻址到对应的服务器，比如，查询key是key-01，计算公式为hash(key-01)%3，经过计算寻址到了编号为1的服务器节点A
HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式，并且已经封装到了HanLP中，使得我们可以轻松的使用，而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
前言 大家好，这是上班以后的第一篇blog，预计后边算法还有2篇。也就是说这是本人算法系列倒数第3篇，感谢大家的指正，今天是说明随机化算法。 随机数发生器 真正的随机性在计算机上，是不可能的！因为这些数的生成依赖于算法，从而不可能是随机的。所以计算机产生的都是伪随机数 基本理论 生产随机数的最简单办法是线性同余数发生器。 image.png 从上面的公式可知： 为了开始这个序列必须给出x0（x0叫做种子）。如果x0=0,那么这个序列绝不会是随机的。 M为素数，则xi绝不会是0. 如果A和M选择的正确，那么1
首先，排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。
实现图的深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和拓扑排序是图论中重要的算法。在Java中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵表示图，并利用递归或栈来实现深度优先搜索算法。下面将详细介绍如何使用Java实现图的深度优先搜索和拓扑排序算法。
上次的博客讨论了排序算法中的插入排序和交换排序两个大类，今天将剩下的常见排序算法全部梳理出来。
Metamorphosis (MetaQ) 是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，类似于LinkedIn的Kafka，具有消息存储顺序写、吞吐量大和支持本地和XA事务等特性，适用 于大吞吐量、顺序消息、广播和日志数据传输等场景，在淘宝和支付宝有着广泛的应用，现已开源。
在计算机世界里“数据结构+算法=程序”，因此算法在程序开发中起着至关重要的作用。虽然我们在开发中自己设计算法的情况不多，在工作中却离不开算法。无论是开发包提供的算法还是我们自己设计的算法，算法在程序中都无处不在。
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序）
一、牛顿法概述 除了前面说的梯度下降法，牛顿法也是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点 处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似
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