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pset3多数候选人投票未更新- CS50

pset3多数候选人投票未更新是指在CS50课程的pset3项目中,多数候选人的投票结果没有被正确更新。

在这个问题中,我们可以从以下几个方面来回答:

  1. 概念:pset3是CS50课程中的一个编程项目,旨在帮助学生理解和实践数据结构和算法的基本概念。多数候选人投票未更新是指在实现投票系统时,无法正确更新多数候选人的投票结果。
  2. 分类:这个问题属于软件开发中的逻辑错误或bug。它可能是由于代码逻辑错误、数据结构设计问题、算法实现错误等引起的。
  3. 优势:解决这个问题可以帮助学生加深对数据结构和算法的理解,提高编程技能和调试能力。同时,通过修复这个bug,可以确保投票系统的准确性和可靠性。
  4. 应用场景:这个问题在实际应用中可能会出现在各种需要实现投票系统的场景中,例如选举、调查问卷、在线投票等。
  5. 推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。具体针对这个问题,腾讯云的云服务器和云数据库可以提供稳定的计算和存储资源,用于实现投票系统。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多相关产品和服务的详细信息。

总结:pset3多数候选人投票未更新是CS50课程中的一个问题,属于软件开发中的逻辑错误或bug。解决这个问题可以提高学生的编程技能和调试能力,并确保投票系统的准确性和可靠性。腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务,可以用于实现投票系统。

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分布式一致性协议之Raft

然后candidate节点(图中a节点)开始请求其他节点投票。节点b和c将会回复给出他们的投票。 如果这时候candidate节点得到了大多数节点的投票,它就会成为leader节点。...此日志项当前提交,因此不会更新节点的值。 ? 要提交条目,节点首先需要将其复制到Follower节点中。 然后领导者等待,直到大多数节点都写了该条目。 ?...图中Node C超时后为自己投票,并向其他节点发送请求投票消息。 ? 如果接收节点在这个选举周期内还没有投票,那么它将投票候选人: ? 在投票的同时会对节点重置其选举超时。...让我们添加另一个客户端,并尝试更新两个领导者。 ? 一个客户端将尝试将节点B的值设置为“ 3” ? 节点B无法复制为多数,因此其日志条目保持提交状态。 ?...这将成功,因为它可以复制到大多数 ? 现在让我们修复网络分区 ? 节点B将看到较高的选举任期并退出Leader角色。节点A和B都将回滚其提交的条目并匹配新领导者的日志。 ?

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让我们一起揭开Etcd背后Raft算法的面纱

首先推举候选人,然后投票选举。所以整个raft算法中存在这样三个角色:分别是跟随者、候选人、领导者。...跟随者:普通群众,默默听从指挥,如果找不到领导者,那么推荐自己为候选人候选人候选人向其它节点请求投票,如果获得大多数投票,那么将成为领导者; 领导者:一切以我为准,所有节点都得听我的。...请求投票(2) 3、其它节点发现该任期编号还没有进行过投票,通过RPC方式进行调用,那么将按照一节点一票的规则进行投票,在投票过程中验证候选者的编号大于自己、验证日志的完整性并增加自己任期编号。 ?...这个时候其实可以分为领导者节点已经提交并成功返回给客户端和提交两种情况,但是处理比较类似,都是重新选举出新的领导者节点继续进行数据提交,你可能有两个疑问。...客户端请求,能复制到大多数节点,提交成功(4) 最后如果网络恢复,NodeA更新任期数据,发现集群存在任期更新,那么NodeA将降级为一个跟随者加入到raft集群,并复制领导者节点数据。

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分布式系统之Raft共识算法

,并且开始一次选举来选出一个新的leader Raft选举过程有三个规则 (1)、规则:如果请求投票的服务器任期比自己的任期大,则给该服务器投票 ?...当候选人收到大多数节点的选票则转换为leader,发现leader或者收到更高任期的请求则转换为follower,在角色转换的时候遵守选举安全原则,一个任期(term)内最多允许有一个leader被选上...RPC幂等,所以服务器要实现去重机制 (3)、异常:数据到达leader节点,成功复制到follower所有或多数节点,数据在leader处于已提交状态,但在follower处于提交状态...随后网络恢复,A、B将做为E的follower 3、安全性 Raft通过比较日记中最后一个条目的索引和任期号来决定两个日记哪一个更新,如果两个日记的任期号不同,任期号大的更新,如果任期号相同...,更长的日记更新 Raft为了保证安全性,约定了一些选举限制,RequestVote RPC中包含候选人的日记信息,如果服务器自己的日记比候选人还要新,则会拒绝为该候选人投票 ?

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用动图讲解分布式 Raft

候选人(Candidate):候选人将向其他节点请求投票 RPC 消息,通知其他节点来投票,如果赢得了大多数投票选票,就晋升当领导者。 领导者(Leader):霸道总裁,一切以我为准。...第三步:节点 A 收到 3 次投票,得到了大多数节点的投票,从候选者成为本届任期内的新的领导者。...比如节点 A 的任期为 1,请求投票投票消息中包含了节点 A 的任期编号,且编号为 1,节点 B 收到消息后,会将自己的任期编号更新为 1。...第二步:节点 C 先发生超时,节点 C 成为候选人。 第三步:节点 C 向节点 A 和节点 B 发起请求投票信息。...第四步:节点 C 响应投票,将票投给了 C,而节点 A 因为发生故障了,无法响应 C 的投票请求。 第五步:节点 C 收到两票(大多数票数),成为领导者。

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用动图讲解分布式 Raft

候选人(Candidate):候选人将向其他节点请求投票 RPC 消息,通知其他节点来投票,如果赢得了大多数投票选票,就晋升当领导者。 领导者(Leader):霸道总裁,一切以我为准。...第三步:节点 A 收到 3 次投票,得到了大多数节点的投票,从候选者成为本届任期内的新的领导者。...比如节点 A 的任期为 1,请求投票投票消息中包含了节点 A 的任期编号,且编号为 1,节点 B 收到消息后,会将自己的任期编号更新为 1。...第二步:节点 C 先发生超时,节点 C 成为候选人。 第三步:节点 C 向节点 A 和 节点 B 发起请求投票信息。...第四步:节点 C 响应投票,将票投给了 C,而节点 A 因为发生故障了,无法响应 C 的投票请求。 第五步:节点 C 收到两票(大多数票数),成为领导者。

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浅谈分布式一致性算法raft

,大家先选出几个候选人,候选人可以自己投票给自己,此时要选中成为班长的这几个人就是candidate,最后经过选举出来的班长就是leader 任期: 任期简称Term,是raft里面非常重要的概念...,每个任期可以是任意时长,任期用连续的整数进行标号,每个节点都维护着当前的任期值,每个节点在检测到自己的任期值低于其他节点会更新自己的任期值,设置为检测到的较高值。...这个阶段 Leader 挂掉,数据在 Follower 节点处于 提交状态(Uncommitted)且 不一致。 Raft 协议要求投票只能投给拥有 最新数据 的节点。...5.数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 所有或多数节点,数据在 Leader 处于已提交状态,但在 Follower 处于提交状态。...2的值,因为分区2无法得到集群中的大多数节点的ACK,会复制失败。

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分布式系统必须知道的一个共识算法:Raft

候选人(Candidate):候选人将向其他节点请求投票 RPC 消息,通知其他节点来投票,如果赢得了大多数投票选票,就晋升当领导者。 领导者(Leader):霸道总裁,一切以我为准。...第三步:节点 A 收到 3 次投票,得到了大多数节点的投票,从候选者成为本届任期内的新的领导者。...比如节点 A 的任期为 1,请求投票投票消息中包含了节点 A 的任期编号,且编号为 1,节点 B 收到消息后,会将自己的任期编号更新为 1。...第二步:节点 C 先发生超时,节点 C 成为候选人。 第三步:节点 C 向节点 A 和节点 B 发起请求投票信息。...第四步:节点 C 响应投票,将票投给了 C,而节点 A 因为发生故障了,无法响应 C 的投票请求。 第五步:节点 C 收到两票(大多数票数),成为领导者。

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图解 Raft 共识算法:如何选举领导者?

候选人:成为候选人之后,就会向其他节点发送请求投票消息,以获取其他节点的投票,如果获得了大多数选票,则当选领导者。...2、请求投票 ? 此时没有一个节点是领导者,节点等待心跳超时后,会推荐自己为候选人,向集群其他节点发起请求投票信息,此时任期编号 +1,自荐会获得自己的一票选票。 3、跟随者投票 ?...跟随者收到请求投票信息后,如果该候选人符合投票要求后,则将自己宝贵(因为每个任期内跟随者只能投给先来的候选人一票,后面来的候选人则不能在投票给它了)的一票投给该候选人,同时更新任期编号。...当节点 C 赢得大多数选票后,它会成为本次任期的领导者。 5、领导者与跟随者保持心跳 ?...; 从上面的选举过程看出,每次推荐自己成为候选人,都会得到自身的那一票; 如果候选人或者领导者发现自己的任期编号比其它节点好要小,则会立即更新自己为跟随者,这点很重要,按照我的理解,这个机制能够解决同一时间内有多个领导者的情况

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Raft算法之选举篇

):如果当前没有Leader,Follower就转变为这个角色,这个角色会向其它节点发起投票请求,如果多数节点同意投票,则晋升为Leader; Leader(领导人):接受客户端的读、写请求,协调整个日志的持久化和推进...逻辑时钟规则如下: Candidate发起选举时就将自己的term加1,然后发起投票请求; 收到投票请求的节点比较请求的term和自己的term,如果请求的term比自己的大,则更新自己的term;...返回值 解释 term 当前任期号,以便于候选人更新自己的任期号 voteGranted 候选人赢得了此张选票时为真 接收请求投票的节点响应规则如下: 如果term < currentTerm返回...false; 如果 votedFor 为空或者为 candidateId,并且候选人的日志至少和自己一样新,那么就投票给他; 第1条规则好理解,第2条规则前面部分是为了保证在一个任期内每个节点只投...开始选举后的动作如下: 自增当前的任期号(currentTerm); 给自己投票; 重置选举超时计时器; 发送请求投票的 RPC 给其他所有服务器; 收到响应后的规则: 如果接收到大多数服务器的选票

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聊聊 分布式一致性算法 Raft

Raft 基础 名词解释 Raft协议一共包含如下3类角色: Leader(领袖):领袖由群众投票选举得出,每次选举,只能选出一名领袖; Candidate(候选人):当没有领袖时,某些群众可以成为候选人...获取大多数投票候选人 -> 群众:其它节点成为领袖,或者开始新的“任期” 领袖 -> 群众:发现自己的任期ID比其它节点分任期ID小时,会自动放弃领袖位置 备注:后面会针对每一种情况,详细进行讲解。...选举领导人:候选人B开始发起投票,群众A和C返回投票,当候选人B获取大部分选票后,选举成功,候选人B成为领袖。...情况 2:领袖挂掉情况 当领袖B挂掉,群众A和C会的“选举定时器”会一直运行,当群众A先超时时,会成为候选人,然后后续流程和“领导人选举”流程一样,即通知投票 -> 接收投票 -> 成为领袖 -> 心跳探测...当C成为新的候选者,此时的任期Term为5,发起新一轮的投票,其它节点发起投票后,会更新自己的任期值,最后选择新的领袖为C节点。

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一致性算法 - Raft协议流程

咱们上文整体的介绍了下Raft协议,Raft协议分区容忍的一致性协议的核心思想:一致性的保证不一定非要所有节点都保持一致,只要大多数节点更新了,对于整个分布式系统来说数据也是一致性的。...,规定了一系列的投票原则: 在任一任期内,单个节点最多只能投一票 候选人知道的信息不能比自己的少优先:投票节点通过对比Term(任期)和CommitId来判断是否投“同意”票。...LogIndex, LogValue) 其中 (TermId, LogIndex) 能确定唯一一条日志 Raft 协议 复制策略规定一系列的原则: 连续性:日志不允许出现空洞 有效性: 一个log被复制到大多数节点...client leader 发送AppendEntries RPC 通知 follower 提交状态机 follower 收到AppendEntries RPC,follower判断该日志项是否已执行,若执行则执行...其中一个因素是Raft候选人拉票时会揭露自己记录最新一笔的信息,如果服务器自己的记录比较新,就不会投票候选人

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一致性算法 - Raft协议流程详解

- 引文 - 咱们上文整体的介绍了下Raft协议,Raft协议分区容忍的一致性协议的核心思想:一致性的保证不一定非要所有节点都保持一致,只要大多数节点更新了,对于整个分布式系统来说数据也是一致性的...,规定了一系列的投票原则: 在任一任期内,单个节点最多只能投一票 候选人知道的信息不能比自己的少优先:投票节点通过对比Term(任期)和CommitId来判断是否投“同意”票。...后成为Leader,与其他节点建立心跳,并更新所有节点的当前任期为NewTerm; 如果不够半数,则选举失败,启用随机选举超时策略 所有 Condidate 随机sleep (即timeout)一段时间...client leader 发送AppendEntries RPC 通知 follower 提交状态机 follower 收到AppendEntries RPC,follower判断该日志项是否已执行,若执行则执行...其中一个因素是Raft候选人拉票时会揭露自己记录最新一笔的信息,如果服务器自己的记录比较新,就不会投票候选人。 超时期限和可用性 因为Raft引导选举是基于超时,使得超时期限的选择至为关键。

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零基础入门分布式系统 6. Consensus

这个过程被称为failover 故障转移,事实上它被应用于许多数据库系统中。 在领导者有计划性的不可用时,故障转移是一个有效的办法。例如,当需要重新启动领导者来安装更新。...其他节点中的一个成为候选人candidate,并要求其他节点投票决定是否接受该候选人作为他们的新领导者。如果有quorum个节点投票赞成该候选人,它就将成为新的领导者。...如果使用多数选票majority quorum,只要大多数节点(3取2,或5取3等等)在运行并能进行通信,就能执行投票。...如果该候选人的任期是最新的任期,且如果该候选人的日志是最新up-to-date的,且我们还没有在这个任期内投票给其他候选人,那么我们就投票给该候选人,把它记录在 votedFor 中,并向该候选人发送一个包含...如果响应中的任期高于候选人的任期,候选人就会取消选举并回到追随者状态。但是,如果任期是正确的,并且成功标志granted被设置为true,那么候选人就会将投票者的节点ID添加到已收到的投票集合中。

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力扣刷题篇——摩尔投票算法

gitee: 比特王信哲 (bitewang) - Gitee.com 目录 1.什么是摩尔投票法​  2.例题​ 169 多数元素 题目要求 : 解题思路:  源码附上: ...输出这个数 ⼀、排序、遍历 ⼆、摩尔投票法 摩尔投票算法是⼀种使⽤线性时间和常数空间查找⼤部分元素序列的算法。... 投票阶段:投票人之间票数进行抵消 计数阶段:计算对抗结果最后剩下的那个候选人的票数是否有效 2.例题 题目来自LeetCode 169 多数元素 题目要求 : 169....多数元素 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 解题思路:  1.我们先定义一个候选人 就是数组的第一个元素 2.然后定义一个记录候选人次数的count 初始化count...比如[4,5,6]major等于6显然是错误的  所以对于不一定存在多数的情况下 我们需要在求出major的情况下 在遍历一遍  统计count的次数是否大于数组长度的一半  1710.主要元素

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理解Raft一致性算法—一篇学术论文总结

如果一个服务器的当前任期号小于其他服务器,那么它将把当前任期更新为更大的值。如果候选人或领导者发现其任期已过期,则立即转化为追随者状态。如果服务器接收到带有过期任期号的请求,它将拒绝该请求。...从追随者转换到候选人状态,并增加其任期号。在为自己投票之后,它会向集群中的其他成员并行地发出RequestVotes RPC。这有三种可能的结果: 候选人从大多数服务器获得选票并成为领导者。...候选人中没有选出领导者。如果同时超过一台服务器成为候选人,由于没有明显的多数票,投票可能会出现分歧。在这种情况下,其中一名候选人超时后, 新的选举开始。...它被分发到服务器,因此在大多数情况下,只有一台服务器会超时;它赢得了选举,并在其他服务器超时之前发送心跳。同样的机制也用于处理投票分歧。...在领导人选举期间,RequestVote RPC包含关于候选人日志的信息。如果投票者发现它的日志比候选人更新得更及时,那么它不会投票候选人

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Raft中的领导选取

1.服务器状态 每台服务器一定会处于三种状态:领导者、候选人、追随者,如下图所示。 ? 介绍如下: 追随者只响应其他服务器的请求。 如果追随者没有收到任何消息,它会成为一个候选人并且开始一次选举。...收到大多数服务器投票候选人会成为新的领导人。 领导人在它们宕机之前会一直保持领导人的状态。...每一个任期的开始都是一次选举(election),一个或多个候选人会试图成为领导人。如果一个候选人赢得了选举,它就会在该任期的剩余时间担任领导人。...2)投票过程 1. follower递增自己的term,将自己的状态变为candidate,投票给自己。 2.向集群其它机器发起投票请求(RequestVote请求)。...2.term如何更新:所有请求和响应的接收方在接收到更大的term时都必须更新自己的term, 这保证了投票最终能够选出一个leader。 4.

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ElasticSearch 7.x之后选主流程

如果收到了别人的投票请求,且别人的term比自己的大,那么候选者退化为Follower; 如果选举过程超时,再次发起一轮选举; ES实现Raft算法选主流程 ES实现中,候选人不先投自己,而是直接并行发起...RequestVote,这相当于候选人投票给其他候选人的机会。...在本例中,Node2先被选为主,随后他收到Node3的RequestVote请求,那么他退出Leader状态,切换为CANDIDATE,并同意向发起RequestVote候选人投票。...这时如果再增加一个节点,集群变成3个,这个列表中就会更新为3个节点),称为VotingConfiguration,他会持久化到集群状态中。...因为当是偶数的情况下,网络分区将集群划分为大小相等的两部分,那么两个子集群都无法达到“多数”的条件。

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Raft协议精解

如果给候选节点投票了,要记录下被投票的候选节点ID。如果节点在选举期间给了一个候选人投票后突然宕机重启了,如果没有记下这个值,就很可能会重复投票,又给另一个节点投票去了。...选举阶段候选人请求投票RPC ? 候选人需要携带自己的任期号,供目标节点比较。同时要提供节点ID,因为投票的节点需要记录被投票的节点ID,就是前文中的voteFor字段。...候选人需要携带自身日志序列的最后一条日志的任期和索引号,供目标节点进行日志的比较。 如果候选人的任期号比自己还小,那么就拒绝投票 如果自己在当期任期已经投票了,那么也必须拒绝投票。...同一任期内不得重复投票,否则会导致多个Leader的产生,也就是集群分裂 否则比较尾部日志的任期号和索引值,如果候选人的日志更新一些,那就支持投票。否则就拒绝投票。...拒绝投票一般不是不响应投票请求,而是快速地给予一个状态为failure的响应。还需要携带投票者的任期号,以便候选人能跟上时代(更新自己的任期号)。

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摩尔投票法_多数元素(绝对众数)

+1,当某个元素的个数大于等于n/2的时候,说明就是这个元素最多 先排序,后返回容器中第n/2个元素 摩尔投票法: 解决的问题是如何在任意多的候选人(选票无序),选出获得票数最多的那个。...显而易见,如果一个人拥有的选票比其它所有人加起来的选票还要多的话,这个候选人将会赢得这场“战争”,当混乱结束,最后剩下的那个代表(可能会有多个)将会来自多数人所站的阵营。...但是如果所有参加候选人的选票都不是大多数(选票都未超过一半),那么最后站在那的代表(一个人)并不能代表所有的选票的大多数。...对于每一张新的选票,如果它投给了当前的候选人,就把 num 加1,否则就把 num 减1(也许你可以想象成,B的一个狂热支持者去把A的一个支持者揍了一顿,然后两个人都没法投票)。...: 简单的摩尔投票法只是能找到一个选票最多的。

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