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青云博客 记录、分享

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2024 / 04

分布式算法 - 雪花算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
雪花算法是一种用于生成全局唯一ID的分布式算法，用于解决分布式系统中生成唯一ID的需求。 雪花算法的核心思想是将生成的ID分为不同的部分，每个部分代表不同的含义。通常情况下，一个雪花 ID由3个部分组成： 时间戳：时间戳占用了ID的高位，精确到毫秒级别，可以根据时间戳来推测生成ID的时间。 机器节点
分布式算法 - Raft算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
Raft算法是一种用于分布式系统中实现一致性的算法，相对于Paxos算法更易理解和实现。它引入了领导者、跟随者和候选人的角色，通过心跳机制和选举过程来保持一致性。 在Raft算法中，节点可以是领导者、跟随者或候选人三种状态。领导者处理客户端请求并发送心跳信号，跟随者接受并响应心跳信号，而候选人则发起
分布式算法 - 一致性Hash算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
一致性哈希算法是一种分布式算法，用于解决数据分布和负载均衡问题。它通过将数据和节点映射到一个哈希环上，实现了数据在节点之间的均匀分布和最小化数据迁移。 一致性哈希算法的核心思想是将数据和节点都映射到哈希环上。每个节点在哈希环上有一个位置，根据哈希值进行排序。存储或查找数据时，通过哈希函数找到数据在环
算法思想 - 回溯算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
回溯算法是一种通过回溯和递归的方式来解决问题的算法思想。回溯算法从问题初始状态开始，根据限制条件和约束条件，选择一个可行的路径进行搜索。如果搜索到的路径不满足条件，就会返回上一步，重新选择路径继续搜索，直到找到解或确定无解为止。 回溯算法通常用于具有多个选择路径，并需要依次尝试并验证每个选择的问题。
算法思想 - 贪心算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
贪心算法是一种常用的求解最优化问题的算法思想。它通过每一步的局部最优选择，希望最终达到全局最优解。 贪心算法的核心思想是在求解过程中做出当前情况下的最优选择，并相信这个选择对全局来说也是最优的。它不考虑子问题的解决过程，只关注当前状态下的最优解。因此，贪心算法通常简单高效。 贪心算法的步骤相对简单明
算法思想 - 二分法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
二分法是一种高效的算法思想，其主要思想是通过将待查找的数据集合逐渐缩小一半，来快速查找目标值或满足条件的解。与线性搜索相比，二分法具有时间复杂度更低的特点，是处理大规模数据时的必备技巧。 二分法的核心步骤包括确定搜索范围、计算中间值、比较与目标值的大小，然后根据比较结果更新搜索范围，循环执行直到找到
排序 - 快速排序

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
快速排序是一种高效的排序算法，基于分治思想。 它的核心思路是通过选择基准元素，将待排序数组划分为两个子数组，其中一个子数组的元素都小于基准元素，另一个子数组的元素都大于基准元素。然后对这两个子数组递归执行快速排序，最终得到整个数组有序。 具体实现步骤如下：选择一个基准元素作为比较目标，然后使用双指针
排序 - 插入排序

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
插入排序是一种简单直观的排序算法。它将待排序的数组分为已排序和未排序两部分，初始时已排序部分只有一个元素。然后，从未排序部分选择一个元素，并将其插入到已排序部分的正确位置，以保持整体有序。 具体实现步骤如下：从第二个元素开始，将其作为当前需要插入的元素。将当前元素与已排序部分的元素进行比较，找到合适
算法思想 - 动态规划算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
动态规划算法是一种解决最优化问题的算法思想，通过将问题划分为若干个子问题，并将子问题的解保存起来，在高效解决问题的同时降低了时间复杂度。 它的基本思想是：将原问题分解为若干个重叠子问题，并存储子问题的解。通过定义状态和状态转移方程，逐步构建出问题的最优解。 动态规划算法包含以下几个关键步骤：定义问题
算法思想 - 分治算法

2024-04-24

数据结构 #数据结构和算法
分治算法是一种将复杂问题划分为规模较小的子问题，并递归地解决这些子问题，最后将它们的解合并为原问题的解的算法思想。 它具有以下几个关键步骤：分解、解决和合并。 通过将大问题分解为小问题，每个小问题都可以独立求解，然后将它们的解合并起来，最终得到原问题的解。 分治算法适用于具有重叠子问题性质的问题，能
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