下面即将与各位分享的，是GC算法中最基础的算法------标记/清除算法。如果搞清楚这个算法，那么后面两个就完全是小菜一碟了。...为了达到这个目的，标记/清除算法就应运而生了。...到此为止，标记/清除算法LZ已经介绍完了，下面我们来看下它的缺点，其实了解完它的算法原理，它的缺点就很好理解了。...看完它的缺点估计有的猿友要忍不住吐糟了，“这么说这个算法根本没法用嘛，那LZ还介绍这么个玩意干什么。” 猿友们莫要着急，一个算法有缺点，高人们自然会想尽办法去完善它的。...而接下来我们要介绍的两种算法，皆是在标记/清除算法的基础上优化而产生的。具体的内容，下一次LZ再和各位分享。 本次的分享就到此结束了，希望各位看完都能有所收获，0.0。
本文从算法基础去研究分析DAG算法，以及它是如何运用到区块链中，解决了当前区块链的哪些问题。...深度优先搜索 解答可达性问题，要借助深度优先搜索算法。为了更好的理解深度优先算法，先来搞清楚如何完全探索一个迷宫。...我想Tremaux搜索会给我们带来一些启发，回到图的深度优先搜索算法。...寻找有向环 基于上面的问题，我们要做一个寻找有向环的程序，这个程序还是依赖DFS深度优先搜索算法，如果找不到，则说明这个有向图是DAG。...总结 本文循序渐进地从图到有向图到有向无环图，详细地介绍了相关术语，api代码实现，也补充入了背包和栈的代码实现，重点研究了图的深度优先搜索算法以及寻找有向环算法。
Raft算法要求Leader当选后立即追加一条no-op的特殊内部日志，并立即同步到其它节点。这样就可以连带往期日志一起同步了，保障了日志的安全性。 快照同步和日志压缩 ?
当在 Spring Boot 中引入 Web 模块时，SpringBoot 会帮我们自动配置 Web 相关的组件，其中 Spring MVC 便是最重要的部分。
1.为了能够顺利操作非常多的位数据而又不引起数据丢失，我们可以将这些位划分成表示不同信息的块，在JS中，我们将这些数据块称为值。
当启用了严格模式（strict mode）后，JS就会在执行代码时变得更为严格。只需在文件或函数顶部放置字符串“use strict”就可以启用严格模式了。
每秒事务处理量 链环境部署使用Python3脚本 bios-boot-tutorial，使用方法请参考boot-sequence脚本 测试机器的硬件配置：双核cpu + 8G内存 eos中一个transaction...1001 blocks average tps = 39.2727 所以1000个块统计tps为 39.2727 二、python脚本 由于tps的结果不理想，我也有过很多思考，下面我们换一种计算方式来看...因此我搭建了多节点出块加全节点的环境，搭建环境的方法可以参考《【精解】EOS多节点组网：商业场景分析以及节点启动时序》 我仍旧通过以上两种方式，分别是shell方式和Python脚本的方式去测试，最后结果是并无改变...准备 一、EOS主网环境 首先，要准备EOS主网环境，可以通过脚本快速获得：python3 ....源码位置 准备环境 eos环境，可通过脚本快速搭建： python3 ./bios-boot-tutorial.py -k -w -b -s -c -t 继续调用 python3 .
针对其他读取权限，通过资源限制算法可以有效避免异步通信结果失真的问题。 合约之间的两种交互模式： 内联，意思就是直接采用内部函数体发起，调用其他函数的方式。...-o ${contract}.wast ${contract}.cpp abi文件，Application Binary Interface，应用程序的二进制接口，这在以太坊是相同的概念，请参照《【精解
React与Redux开发实例精解 2017-12-11 张子阳 推荐: 3 难度: 4 ? 因为我身边掌握React技术栈的同事极少，所以一直只是自己在研究和实践。
技术简介 1.React是一个声明式、高效、灵活的、创建用户界面的JavaScript库 声明式：只要使用React描述组件的样子就可以改变用户界面 高效：利益于React的虚拟DOM，以及其Diff算法
创建项目 安装好Django后配置环境变量，一般在Python\Lib\site-packages\django\中，在终端输入django-admin startproject 名称新建Django项目...此时的目录为 现在可以进行一个简单的指令运行，但是要注意，一定要进入manage.py所在路径后，比如我的 目录是这个样子，项目叫test2 用cd指令进入下一级目录，再执行python...点这个链接就可以进行查看 视图 在与urls.py setting.py并列的位置新建python文件views.py 写入代码 from django.http import HttpResponse...django.contrib.staticfiles', 'TestModel',#添加此项 ] 在TestModels.py中添加字段，相当于构建数据表（运行时注意进入到manage.py所在目录） 运行python...manage.py migrate python manage.py makemigrations python manage.py migrate TestModel 显示 创建成功
Solidity 智能合约的编程语言是Solidity，扩展名为.sol，它是基于C++、JavaScript、Python创造而来的，这里是官方文档。...keystore 存储私钥 UTC--2018-02-06T03-46-35.626115529Z--740b9c48d67cf333c8b1c0e609b6b90b40d3cdea 以上目录中元素精解...不过也有特例，因为共识算法加上对出块时间的限制，是有可能出现空块的。这很浪费，不过就我目前来看，算是留个思考题吧。
生成器Generator，类似于设计模式中的工厂模式，符合依赖倒转原则，里氏代换原则以及单一指责原则，避免了用new的方式去创建对象，解耦了对象和类之间的依赖关系。
然后去百度了下全排列的算法代码，要用到回溯，而且代码很长。既然全排要用回溯，还不如直接用回溯算了。然后就发现，这个括号很像二叉树。 ? 图2.1思路分析二叉树示意 简单的画了下。...python代码： class Solution: def generateParenthesis(self, n): res = [] self.dfs(...Solution() print(x.generateParenthesis(n=3)) 结语 回溯法主要可以用在三种问题上（前题是需要穷举）： 1 .判断有没有解 2.求所有解的数量或具体信息 3.求最优解
比如两个链表你可以用一个list1作为主链表返回。返回另一个list2进行遍历比较插入到主链表适当位置中。有兴趣可以试一试。 当然你还可以直接建立一个新链表头节...
二、python脚本 由于tps的结果不理想，我也有过很多思考，下面我们换一种计算方式来看： tps = trxs/time 这里通过一种简单的方式来计算tps：即统计共发出了trxs笔交易所耗费的时间...因此我搭建了多节点出块加全节点的环境，搭建环境的方法可以参考《【精解】EOS多节点组网：商业场景分析以及节点启动时序》 我仍旧通过以上两种方式，分别是shell方式和Python脚本的方式去测试，最后结果是并无改变...插曲：我将python脚本的修改提交了EOSIO/eos的官方pr，结果被拒绝合并，原因是“unrelated change”，转念一想，如果合并至源码，用户可以通过这种方式直白地得到eos的tps就是几十个的结论...准备 一、EOS主网环境 首先，要准备EOS主网环境，可以通过脚本快速获得：python3 ....源码位置 准备环境 eos环境，可通过脚本快速搭建： python3 ./bios-boot-tutorial.py -k -w -b -s -c -t 继续调用 python3 .
控制平面流程通过一个消息队列解耦各个模块，我们以创建一个函数为例，开发者通过API创建一个函数对象之后，这个事件发布到消息队列就完成了API层面的事情，消息队列上有很多的模块监听，有网络的模块，函数运行在云的环境里面必然需要跟公网或者跟云的私有网络资源进行访问
后面发现可以用贪心算法来解比较简单其基本思路是正在访问的节点值+此节点之前的最大值如果大于当前节点，则更新最大值为和，否则更新最大值为当前节点。...并记录此时的最大值 max_ = max(max_, tmp, tmp+nums[i], nums[i]) tmp = nums[i] print(max_) 4 贪心算法的代码...max(cur_sum+nums[i], nums[i]) max_sum = max(cur_sum, max_sum) print(max_sum) 5 总结 贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行...，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。...若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止。
针对其他读取权限，通过资源限制算法可以有效避免异步通信结果失真的问题。 合约之间的两种交互模式： 内联，意思就是直接采用内部函数体发起，调用其他函数的方式。...contract}.wast ${contract}.cpp abi文件，Application Binary Interface，应用程序的二进制接口，这在以太坊是相同的概念，请参照《【精解
本次腾讯云大学大咖分享《腾讯云Serverless2.0架构精解》邀请了腾讯云高级工程师庞博，以腾讯云云函数SCF为例，讲解云函数架构的实现。...在可用性方面，多个模块之间做到了完美的解耦，那么单个模块的故障就不会扩散。单个子模块的操作尽量的原子化、幂等化，方便我们去追溯与回放。
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