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LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
30310编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
1K40发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
36610编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
DataNode之间还会相互通信，执行数据块复制任务，同时，在客户端做写操作的时候， DataNode需要相互配合，保证写操作的一致性。 blk_3148782637964391313_242812.meta 上面的例子中， 3148782637964391313是数据块的 ID 号，242812是数据块的版本号，用于一致性检查 保存了一些文件系统的元信息 dncp_block_verification.log.curr 和 dncp_block_verification.log.prev ，它记录了一些 DataNode对文件系定时统做一致性检查需要的信息 小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
71620发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
33020编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
66210编辑于 2021-12-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
28210发布于 2021-03-01 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
52420发布于 2020-07-23 - 来自专栏【趣学C语言和数据结构100例】
【趣学C语言和数据结构100例】6-10
【趣学C语言和数据结构100例】 问题描述 6.一个球从 100m 高度自由落下，每次落地后反弹回原高度的一半，再落下，求它在第 10 次时共经过多少米，第 10 次反弹多高。 7.猴子吃桃问题。猴子第 1 天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第 2 天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，就只剩一个桃子了。求第 1 天共摘多少个桃子。 8.迭代法求 x = 根号 a。求平方根的迭代公式为 x(n+1) = 1/2 * (xn + a/xn) 9.用牛顿迭代法求下面方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 70.用筛选法求 100 之内的素数。 代码分析 6. 物理公式的规律应用 每次落地后反弹回原高度的一半，初始total_m，第一次为total_m *= 0.5，for循环计算n次的，共经过，使用sum来计数。 7. 数学公式的规律应用 已知结果，找倒推规律，求初始。由后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 可知，前一天 = ( 后一天 + 1 ) *2，定义天数day，使用while(day–)，求第一天。 8. 巴比伦法 迭代公式为 x(n+1) = 1/2 (xn + a/xn) 初次猜测，x0=a/2，那么，代入公式得到x1 使用while开始代法，令x0=x1,代入公式得到x1 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 9. 牛顿迭代法的求解 牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f’(x(n)) 对于本题，方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 x0,x1=1.5，f,f1 f(x(n))=2x³ - 4x² + 3x - 6 f’(x(n)) =6x² -8x +3 每次令 x0 = x1; f = ( ( 2 * x0 - 4 ) * x0 + 3 ) * x0 -6; f1 = ( 6 * x0 - 8 ) * x0 + 3; x1 = x0 - f / f1; 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 10. 筛选法 筛选法：又称为筛法。先把以个自然数按次序排列起来。1不是质数，也不是合数，要划去第二个数2是质数留不来，而把2后面所有能被2整除的数都划去。2后面第一个没划去的数是3，把3留下，再把3后面所有能被3整除的数都划去。3后面第一个没划去的数是5，再把与后面所有能被5整除的数都划去。这样一直做下去，就会把不超过N的把5留下，全部合数都筛掉，留下的就是不超过N的全部质数。 具体思路：先初始化数组，初始化为数字本身，如果访问过，则赋值为0。定义两个for循环，第一个访问到100，然后判断为0，则跳过。否则进行，从该数开始，到100，找到该数的倍数，并赋值为0。 代码实现 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(){ // 6.一个球从100m高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,再反弹求它在第10次时共经过多少米，第10次反弹多高。 double total_m = 100.0,sum = 0.0; for(int i = 0; i < 10; i++) { sum += total_m; total_m /= 2; sum += total_m; } printf("第10次时共经过%f米，第10次反弹%f米",sum,total_m); // 7.猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第1天共摘多少个桃子。) 分析：后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 --> 前一天 = ( 后一天 + 1 ) * 2 int day = 9; int prev , cur = 1; while( day > 0) { prev = ( cur + 1 ) * 2; cur = prev; day--; } printf("第1天共摘%d个桃子",cur); // 8.迭代法求x=根号a。求平方根的迭代公式为x(n+1）=1/2 * (xn+a/xn) // 分析：牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f'(x(n)) https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/106365314 float a ,
34000编辑于 2024-10-23 - 来自专栏学习
浙江大学PTA程序设计C语言基础编程练习题6-10
这是最终结果：程序正确读取输入并按指定格式输出，浮点数保留两位小数，符合样例预期。
28210编辑于 2025-12-17 - 来自专栏笔记本
最终一致性VS顺序一致性VS线性一致性（了解）
最终一致性VS顺序一致性VS线性一致性（了解）在分布式系统设计中，一致性模型是一个核心概念。它定义了多个节点之间数据同步的规则。本文简单学习一下最终一致性、顺序一致性、线性一致性模型。 最终一致性最终一致性是最弱的一致性模型，它只保证数据在多个节点上在最终的情况下是一样的，但是在这之间，各个节点上这些数据到来的顺序，到来的时间都是不确定的。 业务场景：实时性一致性要求不高的业务可以使用到最终一致性。分布式的缓存和数据库之间的数据一致性。用户动态博客、点赞数量、好友关注等。库存计数。 日志数据等顺序一致性顺序一致性比最终一致性的保证略强一点，它要求所有客户端看到的服务的顺序是一致的，这个顺序可能不以时间为顺序，但是所有人看到的顺序都是一样的。 线性一致性线性一致性比顺序一致性还要强，除了所有客户端看到的多个服务器节点的数据顺序是一致的，而且保证，只要数据更新了，那么客户端就能立马读取到最新值。不会读取到旧值。
42021编辑于 2025-07-26 - 来自专栏ImportSource
NoSQL 一致性［详解］更新一致性
翻译内容： NoSQL Distilled 第五章 Consistency 作者简介： 本节摘要： 一致性向来是分布式的一大问题。 本文主要讨论一致性中的更新一致性的内容。 Chapter 5. 从关系数据库过渡到NoSQL数据库的一个最大改变就是你对一致性的思考方式。关系数据库主要是通过“强一致性”来避免各种不一致的问题，这个我们很快就会说到。 一旦你进入NoSQL的世界，你就会接触到“CAP 定理”和“最终一致性”这些术语，一旦你开始构建，你就要考虑你的系统需要哪种一致性，什么样级别的一致性。 一致性有很多种表现形式，并且它下面也潜藏着众多可能出错的地方。本章先说说一致性的各种形式，然后再讨论哪些理由可以让开发者放宽对一致性的约束（并放宽另一个与之相伴的因素：持久性）。 5.1.
1.3K70发布于 2018-04-03 - 来自专栏分布式架构
ZooKeeper的顺序一致性属于强一致性？
说到ZooKeeper到底是强一致性，还是最终一致性，相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。 在评判这个问题前，咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下： 共识是一种数据同步过程，一致性是数据同步状态。所以一致性包含了共识。 在论文中我们可以清晰的看到 CAP关于一致性的完整称呼叫"Atomic Consistency"，即原子一致性：原子一致性是针对单个请求/响应操作序列的属性，而数据库一致性是事务的组成，包含了数据库概念中一致性和原子性 在CAP论文中对一致性缺少了对隔离性的说明，而隔离性是并发控制的体现，所以我们还得挖挖原子一致性，原子一致性又称为线性一致性（linearizability）、立即一致性（immediate consistency 综上所述，我们可以知道强一致性具有一定的模糊性和习惯性，因此我们可以认为强一致性是一种统称，那么我们怎么判断强一致性和最终一致性呢？这需要我们通过场景来实际分析。
3.1K31编辑于 2021-12-06 - 来自专栏分布式架构
ZooKeeper的顺序一致性属于强一致性？
- 什么是强一致性 - 说到zab到底是强一致性，还是最终一致性，相信大家一定能搜到大量互相打架的文章。 在评判这个问题前，咱们在回顾下Consistency(一致性)、Consensus(共识)。这两者间的关系如下： 共识是一种数据同步过程，一致性是数据同步状态。所以一致性包含了共识。 在论文中我们可以清晰的看到 CAP关于一致性的完整称呼叫"Atomic Consistency"，即原子一致性：原子一致性是针对单个请求/响应操作序列的属性，而数据库一致性是事务的组成，包含了数据库概念中一致性和原子性 在CAP论文中对一致性缺少了对隔离性的说明，而隔离性是并发控制的体现，所以我们还得挖挖原子一致性，原子一致性又称为线性一致性（linearizability）、立即一致性（immediate consistency 综上所述，我们可以知道强一致性具有一定的模糊性和习惯性，因此我们可以认为强一致性是一种统称，那么我们怎么判断强一致性和最终一致性呢？这需要我们通过场景来实际分析。
81821编辑于 2021-12-20 - 来自专栏PingCAP的专栏
一致性模型
这里解释下相关的含义： Unavailable：当出现网络隔离等问题的时候，为了保证数据的一致性，不提供服务。熟悉 CAP 理论的同学应该清楚，这就是典型的 CP 系统了。 但在 Dirty Write 情况下面，可能会出现如下情况： [1240] 可以看到，最终的值是 x = 2 而 y = 1，已经破坏了数据的一致性了。 小结 在分布式系统里面，一致性是非常重要的一个概念，理解了它，在自己设计分布式系统的时候，就能充分的考虑到底系统应该提供怎样的一致性模型。 譬如对于 TP 数据库来说，就需要有一个比较 strong 的一致性模型，而对于一些不重要的系统，譬如 cache 这些，就可以使用一些比较 weak 的模型。 延展阅读 线性一致性和 Raft TiKV 是如何存取数据的 [1240]
1.1K01发布于 2018-10-24 - 来自专栏C/C++基础
一致性Hash
一致性Hash则利用Hash环对其进行了改进。 在Memcached、Key-Value Store 、Bittorrent DHT、LVS中都采用了一致性Hash，可以说一致性Hash是分布式系统负载均衡的首选算法。 2.5一致性Hash的虚拟节点 如果一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器，其环分布如下： ? 一致性Hash具有很低的分散性。 3.小结 一致性Hash算法主要用于解决分布式系统中请求到节点的映射。 ---- 参考文献 [1]Hash.百度百科 [2]深入浅出一致性Hash原理.简书 [3]一致性hash算法释义.博客园 [4]分布式算法(一致性Hash算法)
3.5K11发布于 2019-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
一致性hash算法 java实现_信息的一致性
介绍 一致性Hash算法是实现负载均衡的一种策略，后续会写如何实现负载均衡 一致哈希是一种特殊的哈希算法。 缺点 但存在以下问题：负载不均衡，尤其是单台发生故障后剩下一台会压力过大；不能动态增删节点；节点发生故障时需要 client 重新登录 因而出现了一致性hash,一致性 hash 算法适用于动态变化的 一致性Hash算法 一致性哈希算法有多种具体的实现，包括 Chord 算法，KAD 算法等实现，以上的算法的实现都比较复杂。 一致性哈希算法的基本实现原理是将机器节点和key值都按照一样的hash算法映射到一个0~2^32的圆环上。 缺点 一致性Hash算法的缺点在于节点的插入可能并不是均匀的，节点在hash后在环上并不一定分布均匀，导致了每个节点实际占据换上的区间大小不一定相近，因此节点分布不够均匀 改进 基于虚拟节点的一致性哈希
44420编辑于 2022-11-10 - 来自专栏DDD
一致性哈希
算法 一致性哈希算法的思路为：先构造出一个长度为2^32 整数环，根据N0-3的节点名称的hash值（分布为[0,2^32 -1]）放到这个环上 ? 一般的，在一致性Hash算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响 综上所述，一致性Hash 数据倾斜 一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，例如系统中只有两台服务器，其环分布如下： ? 因为，int的最大值最小值范围设定是因为一个int占4个字节，一个字节占8位，二进制中刚好是32位 根据算法特性，一致性hash是最好的选择吗？ 下一篇介绍另一种实现google maglev hashing算法 参考资料 《大型网站技术架构》 对一致性Hash算法，Java代码实现的深入研究 为什么hash环是32位
54720发布于 2021-03-23 - 来自专栏D·技术专栏
缓存一致性
系统程序处理时，缓存作为DB的一道屏障，可以防止大量请求达到数据库，造成压力过大，还可以提高查询效率。
1.2K30发布于 2020-02-10 - 来自专栏大数据技术栈
Kafka 水位详解
为了保障数据的一致性 Kafka中水位的运作 当 Leader收到一条消息并写入成功， 其LEO则和马上 +1. 和ACK的关系 其实没有必然的关系， ACK是用来保证数据不丢失的， 而 hw 是用来保证客户端消费的一致性的， 不过当ACK=-1， 因为会等到数据完全写入到所有副本， 才能返回成功， 则所有存活副本首先会将hw之外的所有数据清除， 然后从Leader同步水位之后的数据 比如2号副本： 先清除本身数据7,8，LEO变成6， 然后去Leader同步6之后的数据， 哪怕老Leader1号恢复了，6- 这也是hw的意义所在， 保证数据的一致性
1.1K10发布于 2021-01-21
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