int first = 0; int second = 0; for (int i = 0; i < 10000; i++) { // 执行带权重随机获取一个...higherEntry 定位该元素应该落的权重区间，权重未做归一化处理，定位的速度依赖于底层实现。...java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; public class RandomWeightUtils { /** * 带权重随机...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static <K..."次；工具2出现" + second + "次"); } } 运行结果，符合预期 工具1出现0次；工具2出现10000次 工具1出现10000次；工具2出现0次 四、总结 本文给出三种常见的带权重随机选择的方式
该方法是常用的带权重随机数生成方法，思路是先将权重值求和total，在0与权重和total之间获得一个随机数rd，遍历权重字典，累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时...，返回当前的权重key值，示例代码如下： import random def random_weight(weight_data): _total = sum(weight_data.values...()) # 权重求和 _random = random.uniform(0, _total) # 在0与权重和之前获取一个随机数 _curr_sum = 0 _ret... += data[_k] # 在遍历中，累加当前权重值 if _random <= _curr_sum: # 当随机数<=当前权重和时，返回权重...key _ret = _k break return _ret 转入值是一个字典，key为要获得的随机数据，key为其权重，如{'a': 10,
关于带权随机数 为了帮助理解，先来看三类随机问题的对比： 1.已有n条记录，从中选取m条记录，选取出来的记录前后顺序不管。...3.区别于1,2类问题， 如果记录是有权重的，如何结合权重去随机选取。 比如A的权重为10， B的权重股为5， C的权重为1， 则随机选取4个时可能应该出现AABB。 第3类问题便是本文重点了。...实现思路： 以 A:10， B:5， C:1 三条记录上随机选取4条为例，（是否以权重排序这个无所谓） 对于 A 10 B 5 C 1 首先，将第n行的数值赋为第n行加第...在抽奖和游戏爆装备中的运用 带权随机在游戏开发中重度使用,各种抽奖和爆装备等. 运营根据需要来配置各个物品出现的概率....今天要说的这个带权随机算法思想很简单,就是"把所有物品根据其权重构成一个个区间,权重大的区间大.可以想象成一个饼图.
作者｜孙玄/陈东 分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点...一般情况下，我们对负载均衡的要求就是均匀，确保调用方的请求流量能够均匀的发送到我们冗余部署的N个服务节点上，所以负载均衡的算法一般使用随机或轮询都可以保证被调用结点流量的均匀。...这时负载均衡就不能简单的使用随机或者轮询了，需要添加对权重的支持。接下来我们分析几种带权重的负载均衡算法，并分析一下他们的优缺点： ?...- 随机数组 - 我们可以使用一个随机数组代替上文描述的生成随机数的策略，实现同样效果的同时能够减少CPU的计算量。接下来描述下随机数组算法，同样权重设计为0~10。...负载均衡使用轮询算法，被选中结点权重值大于等于权重因子则可以调用，否则用下一结点的权重值与权重因子比较，一轮循环结束后如果没有选中结点，则降低权重因子，继续通过与权重因子比较进行选择，直到选中为止。
引言 Nacos在Client选择节点时提供了一种基于权重的随机算法，通过源码分析掌握其实现原理，方便实战中加以运用。...一、内容提要 下面以图示的方式贯穿下随机权重负载均衡算法的流程： 节点列表 假设注册了5个节点，每个节点的权重如下。...另外注意非健康节点或者权重小于等于0的不会被选择。 随机算法 通过生成[0~1]范围的随机数，通过二分法查找递增数组weights[]接近的index，再从注册节点列表中返回节点。...二、源码分析 随机权重负载均衡算法是在NacosNamingService#selectOneHealthyInstance提供，一起走查下。...，包含健康节点的权重和Host信息 注解@4 刷新需要的数据，具体包括三部分：所有健康节点权重求和、计算每个健康节点权重占比、组织递增数组。
题目 大家好，我是戴先生 今天讲解一下深度克隆带随机节点链表的两种解法 节点的定义如下 public class NodeWithRandomNext { public Integer value...temp = temp.next; } str.append("null"); return str.toString(); } } 什么是带随机节点的链表呢...指针指向复制节点2 至此复制节点1就成功剥离出来了 同理我们可以处理剩下的所有节点 第三遍遍历完成之后 复制后的链表就完全剥离出来了 至此带随机指针链表的深克隆完成 并且时间复杂度为O(N) 没有使用额外的空间...deepClone1(list); NodeWithRandomNext clone2 = deepClone2(list); System.out.printf("深克隆带随机指针的链表..."失败" : "成功", clone1); System.out.printf("深克隆带随机指针的链表2%s：%s\n", list == clone2 ?
分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点...一般情况下，我们对负载均衡的要求就是均匀，确保调用方的请求流量能够均匀的发送到我们冗余部署的N个服务节点上，所以负载均衡的算法一般使用随机或轮询都可以保证被调用结点流量的均匀。...接下来我们分析几种带权重的负载均衡算法，并分析一下他们的优缺点： 一、使用随机数 设计思路如下：首先经过负载均衡后选择到一个结点，然后我们根据权重值再做一道拦截，按权重按比例放行，实现按降低结点流量的效果...二、随机数组 我们可以使用一个随机数组代替上文描述的生成随机数的策略，实现同样效果的同时能够减少CPU的计算量。接下来描述下随机数组算法，同样权重设计为0~10。...负载均衡使用轮询算法，被选中结点权重值大于等于权重因子则可以调用，否则用下一结点的权重值与权重因子比较，一轮循环结束后如果没有选中结点，则降低权重因子，继续通过与权重因子比较进行选择，直到选中为止。
所谓带随机指针的链表，结构如下： class Node { int val; Node next; Node random; public Node(int val)...{ this.val = val; this.next = null; this.random = null; } } 除next外，还有一个随机指针...random，随机指向链表中的某个元素（当然 ：random也可能为null）....复制的难度在于， 新节点刚new出来时，其random指向的另外1个“新”节点，可能还没复制出来（即：首次无法确定新节点的random该指向谁，除非所有老节点全复制完） 有二种做法： 1、借助额外的Map...Node newHead = new Node(head.val); Node curr = newHead; //第一轮，复制节点，random挂空，同时记录处理过的老节点与新节点的映射关系
一、题目 1、算法题目 “给定一个长度为n的链表，每个节点包含随机指针，随机指针可以指向链表中任何节点或空节点，构造这个链表的深拷贝，返回复制链表的头结点。”...复制带随机指针的链表 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 给你一个长度为 n 的链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。...因为本题中随机指针的存在，在拷贝节点时，随机指针指向的节点可能还没有创建，所以就可以考虑使用回溯的方式，让每个节点的拷贝相互独立。...对于当前节点，首先进行拷贝，然后再进行后节点以及随机指针指向节点的拷贝。 拷贝完成返回创建的新节点的指针返回，即可完成当前节点的两指针赋值。...，对于每个节点，只需要访问后续节点和随机指针指向的节点各一次。
本文实例讲述了PHP实现的权重算法。...'name' = '王五', 'weight' = 10 ), array ( 'id' = 3, 'name' = '李四', 'weight' = 15 ), ); 要随机取出其中一条...，并且不是完全随机，而是根据其中weight的数值，按照数值越大，几率越高的规律取出。...以前写过一些权重算法，可是都不完美，要么数据量有限制，要么weight之和必须等于一个指定的数等等，都不完善。 今天突发奇想，写了一套完美的权重算法，该算法有如下优势： 1....不存在两个weight值一样时无法平均分配的bug 算法如下： $data = array ( array ( 'id' = 1, 'name' = '张三', 'weight' = 5
ll pr; ll pmod(ll a, ll b, ll p) { return (a * b - (ll)((long double)a / p * b) * p + p) % p; } //普通的快速乘会...a = pmod(a, a, p); b >>= 1; } return res; } inline ll gcd(ll a, ll b) { //听说二进制算法特快...(m & 1)) k++, m >>= 1; for (int i = 1; i <= 20; ++i) // 20为Miller-Rabin测试的迭代次数 {...n) puts("Prime"); else printf("%lld\n", pr); } return 0; } 带输出的我也写了...a = pmod(a, a, p); b >>= 1; } return res; } inline ll gcd(ll a, ll b) { //听说二进制算法特快
RhoPollard Rho是一个著名的大数质因数分解算法，它的实现基于一个神奇的算法：MillerRabinMillerRabin素数测试。...操作流程 首先，我们先用MillerRabinMillerRabin判断当前数xx是否为质数，若是，则可直接统计信息并退出函数 然后是各种证明及优化，我觉得不大实用，这个板子是我改了很多遍了，也过了很多题的板子...a = pmod(a, a, p); b >>= 1; } return res; } inline ll gcd(ll a, ll b) { //听说二进制算法特快...n) puts("Prime"); else printf("%lld\n", pr); } return 0; } 带输出的我也写了...a = pmod(a, a, p); b >>= 1; } return res; } inline ll gcd(ll a, ll b) { //听说二进制算法特快
代码内容如下: <?php $w = array('a' =>1, 'b'=>10, 'c'=>14, 'e'=>20, 'f'=>30, 'h'=>6, 'g...
深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。...新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。 ?...构建新节点映射 map.put(temp,clone);//旧街点 新节点 temp=temp.next; } //构建新节点的random...=null){ //新节点的next= 新节点的下一个节点 map.get(temp).next=map.get(temp.next);
吴师兄的思路 对于链表中的每个节点来说，它都有三个特征： 值为 val 一个指向下一个节点的指针 next 一个指向随机节点的指针 random 要想复制这样一个复杂链表必须要考虑到这三个特征。...吴师兄的参考代码 1、Java 代码 // 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解 // https://www.algomooc.com // 作者：程序员吴师兄 // 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀...// 复制带随机指针的链表（ LeetCode 138 ）:https://leetcode-cn.com/problems/copy-list-with-random-pointer class Solution...// https://www.algomooc.com // 作者：程序员吴师兄 // 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀 // 复制带随机指针的链表（ LeetCode 138 ）:https...# https://www.algomooc.com # 作者：程序员吴师兄 # 代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀 # 复制带随机指针的链表（ LeetCode 138 ）: https://
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 随机森林回归算法原理 随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。...随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本； 2、特征的随机性，在建立每颗回归树时，随机抽取一定数量的候选特征，从中选择最合适的特征作为分裂节点...算法原理如下： （a）从训练样本集S中随机的抽取m个样本点，得到一个新的S1…Sn个子训练集; （b）用子训练集，训练一个CART回归树(决策树)，这里在训练的过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择...（e）随机森林最终的预测结果为所有CART回归树预测结果的均值。 随机森林建立回归树的特点：采样与完全分裂 首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行(样本)、列(特征)的采样。...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出回归树 一般情况下，回归树算法都一个重要的步骤 – 剪枝，但是在随机森林思想里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现
给定一个链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 要求返回这个链表的深度拷贝。...解：万能的hashmap，第一步先在hashmap中存一份副本，副本只有对应节点的值；第二步将对应的next和random指针拷贝过去。...浅复制（浅克隆） 被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象。换言之，浅复制仅仅复制所考虑的对象，而不复制它所引用的对象。...深复制（深克隆） 被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，除去那些引用其他对象的变量。那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象，而不再是原有的那些被引用的对象。...换言之，深复制把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍。 /** * Definition for singly-linked list with a random pointer.
前面几篇我们探讨了决策树算法，集成学习方法，今天我们就来探讨下基于bagging集成的决策树算法——随机森林（Random Forest）。...随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。 首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。...决策树算法根据特征选择的方式不同，可以分为ID3算法，C4.5算法，CART算法。...4）总结 下面我们对随机森林算法的优缺点做一个总结。...： 由于有多个基模型组合而成，模型不易解释； 树较多时，训练时间比较久； 随机森林是非常强大的算法，可以作为我们做分类任务首要尝试的算法。
第一步：复制结点，复制的结点放在待复制的结点后，依然组成一个单链表 第二步：串接随机指针 第三步：将原单链表与复制链表拆开 class Solution { public RandomListNode...= copyNode; node = copyNode.next; } } /** * 串接随机指针 * * @...= null) { // 随机指针有指向某个具体的结点 if (node.random !...= null) { // 串接node被复制结点的随机指针 node.next.random = node.random.next;...，还原原来的链表，并且组装拷贝的链表 * * @param head 链表头 * @return 拷贝的新链表头 */ public RandomListNode
题目要求 给你一个长度为 n 的链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 构造这个链表的深拷贝。...深拷贝应该正好由 n 个全新节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。...新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。...random_index：随机指针指向的节点索引（范围从 0 到 n-1）；如果不指向任何节点，则为 null 。 你的代码只接受原链表的头节点 head 作为传入参数。...cur是遍历原链表，next是遍历新链表，p2是cur指向的结点中random指向的结点，p1是原链表从头寻找p2的位置，p3是新链表跟着p1一起走的指针，用来确定next指向的结点中random指向的位置
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