2020-06-05 每日一皮：年轻时的你，是不是也各种重构欲望？ 2020-06-04 每日一皮：啥一文理解TCP和UDP的区别！这张图才是最屌的！ 2020-06-03 皮到了就点个在看呗
一致 Hash 算法 当我们在做数据库分库分表或者是分布式缓存时，不可避免的都会遇到一个问题: 如何将数据均匀的分散到各个节点中，并且尽量的在加减节点时能使受影响的数据最少。...比如增加或删除了一个节点时，所有的 Key 都需要重新计算，显然这样成本较高，为此需要一个算法满足分布均匀同时也要有良好的容错性和拓展性。...这样就很好的保证了容错性，当一个节点宕机时只会影响到少少部分的数据。 拓展性 当新增一个节点时: ?...虚拟节点 到目前为止该算法依然也有点问题: 当节点较少时会出现数据分布不均匀的情况： ? 这样会导致大部分数据都在 N1 节点，只有少量的数据在 N2 节点。...为了解决这个问题，一致哈希算法引入了虚拟节点。将每一个节点都进行多次 hash，生成多个节点放置在环上称为虚拟节点: ? 计算时可以在 IP 后加上编号来生成哈希值。
例如，在复杂的对象关系网络中，可能会出现循环引用的情况。想象有两个类 A 和 B，A 类中有一个 B 类对象的指针或引用，同时 B 类中也有一个 A 类对象的指针或引用。...这种情况在使用智能指针等内存管理机制时也可能会出现，即使智能指针已经很智能地管理内存了，但循环引用会让它们也陷入困境。 二、弱引用的登场 弱引用就是为了解决上述循环引用问题而引入的一种特殊类型的引用。...当我们需要访问弱引用所指向的对象时，需要先检查这个对象是否还存在。如果对象已经被销毁了，那么弱引用就会告诉我们这个事实，而不会像强引用那样导致程序错误。...节点之间可能存在相互指向的关系，如果使用普通的强引用，在删除图中的某些节点时，可能会因为复杂的引用关系而无法正确释放内存。...当我们从图中删除一个节点时，只要没有其他强引用指向这个节点，它和它相关的弱引用所涉及的内存都可以被安全地回收。 （二）在缓存系统中的应用 缓存是提高程序性能的常用手段。
但是，在链接节点时需要特别注意将最后一个节点的指针指向第一个节点，以形成循环的闭合。循环链表的应用场景包括游戏开发中的循环列表、轮播图展示、约瑟夫环问题等。...灵活性：由于循环链表是循环的，因此可以在任意位置插入或删除节点，而无需修改其他节点的指针。这使得循环链表在某些场景下更加灵活和高效，例如实现循环列表、轮播图等。...需要额外指针：与普通链表相比，循环链表需要额外的指针来记录链表的尾节点（即最后一个节点）或提供便捷访问的起点节点。这样可以更方便地进行插入、删除、遍历等操作。...注意环形链表的处理：循环链表在操作时需要特别注意处理环形情况，以避免出现无限循环或死循环的情况。在编程实现中，需要确保正确设置最后一个节点的指针指向头节点。...这些特点使循环链表成为一种灵活而强大的数据结构，在某些场景下能够提供便利且高效的操作方式。当然，在使用循环链表时也需要注意处理循环性和终止条件，以避免出现意外行为。
项目中使用php写一个死循环，把mysql的数据同步到mq或者mongodb当中。内存问题主要出现在mq消息的发布上。项目中有使用到php-amqplib。...然而这个channel对象本身又有一个connection属性，这样这两个对象之间就构成一个循环引用，当我们删除connection以及channel的时候，内部引用计数器不会到0，所以内存不会被释放。...只是一个简单的修改，循环就没有内存的问题了。 问题的根本就是对象之间循环引用。有个很有趣的现象，如果对象之间构成循环引用，在xdebug中就可以看到一个无限的树状对象。...对象之间相互引用很容易出现。这个model需要那个model,几个model之间也很容易构成一个回环。同时，很多东西需要引用第三方类，没办保证第三方类没有相互引用。...还是第一段程序代码，循环内容改为一下内容: ? 输出内容如下: ? 内存飙升的问题解决了。 网上很多描述都是php5.3之后的gc会自动回收类似这类的垃圾，但是前提是zend节点满了。
看一下链表的结点数据结构，保存了四个字段，包括key，value，key对应的hash值以及链表的下一个节点： static class Entry implements Map.Entry { final K key;//Key-value结构的key V value;//存储值 Entry next;//指向下一个链表节点 final int...，在后面的get操作时e = e.next操作无限循环，Infinite Loop出现。...3.HashMap在多线程put后可能导致get无限循环 HashMap在并发环境下多线程put后可能导致get死循环，具体表现为CPU使用率100%， 看一下transfer的过程： ?...于是，当我们的线程一调用到，HashTable.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。
，其长度可以无限延伸，当然其带来的问题也是显而易见的。...，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部，当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。...null的head节点刚好被出队，更新head节点时h.lazySetNext(h)把旧的head节点指向自己 // We have fallen off list....null的head节点刚好被出队，更新head节点时h.lazySetNext(h);把旧的head节点指向自己。...= null) { Node next, pred = null; // 循环CAS直到删除节点 for (Node p = first();
当我们尝试使用 for 循环或者 forEach 进行删除的时候，往往会出现一些意外的情况，导致集合全部删除失败。...但是当我们使用 for + 下标删除 ArrayList 中的元素时，会发生“漏删”的问题。...至此问题就明了了，当我们不使用迭代器内部的 remove()删除节点的时候，modCount更新了，但是expectedModCount，因而在迭代第二个元素的时候就会抛出 ConcurrentModificationException...ArrayList 的删除底层是使用 arraycopy方法生成了一个新数组，新数组上被删除节点以后的全部元素都会前移一位，导致了索引的“偏移”，因此删除了 a，那 a+1 的元素就会调到 a 的位置，...LinkedList 是链表，但是删除一个节点也会导致后一个节点“补到”被删除节点的下标对应的位置，因此同样也会因为索引“偏移”而出现“漏删”的情况。
看一下链表的结点数据结构，保存了四个字段，包括key，value，key对应的hash值以及链表的下一个节点： ?...，在后面的get操作时e = e.next操作无限循环，Infinite Loop出现。...3.HashMap在多线程put后可能导致get无限循环 HashMap在并发环境下多线程put后可能导致get死循环，具体表现为CPU使用率100%， 看一下transfer的过程： ?...于是，当我们的线程一调用到，HashTable.get(11)时，悲剧就出现了——Infinite Loop。...注意并发问题并不是一定会产生，可以多执行几次， 我试验了上面的代码很容易产生无限循环，控制台不能终止，有线程始终在执行中， 这是其中一个死循环的控制台截图，可以看到六个线程顺利完成了put工作后销毁，还有四个线程没有输出
每当我们看到这样一个循环时，我们可以确定这是由于死锁而无法进行的一组事务，因此我们将其称为“死锁循环”。...有很多算法，但是必须考虑到这个图可能很大（许多并发事务，许多拥有的资源）并且随着新的边和节点的出现和消失而不断变化。 通过观察，删除边或节点不会引入死锁循环，可以简化处理这些动态更改的过程。...一旦确定了死锁循环，我们就需要以某种方式“解决它”。如前所述，我们不能仅删除边（过早释放单个访问权限）。我们必须删除整个节点（回滚事务之一）。...）， 证明将是自相矛盾的，因此我们假设在某个时间点上，“密集图”内出现了一个死锁循环，从而永远不会被注意到，没有节点被选为死锁受害者。...最初，我们将所有计数器设置为，并且每次出现一个新的(黑色)节点时，我们将放入其中。
测试网络状态 我们在欧洲，亚洲和美国拥有节点的内部测试网络一直运行良好，没有出现重大问题。 主观CPU资源使用率 在过去的几个月中，我们一直在试验客观的CPU计费。...当我们在一年前引入EOSIO时，我们提出了使用主观尽力而为的调度。在这种模式下，每个区块生产者将测量执行交易所花费的挂钟时间并相应地向用户收费。...这种方法的批评者可能会指出，一个单一的恶意生产者可以构建一个无限循环的块，并报告它没有时间。为了防止这种情况，所有节点要为所有块放置几秒运行时间的上限;然而，即使有上限，也可能会导致网络中断。...如果一个生产者用无限循环堵塞他们的验证通道，那么来自其他生产者的块仍然可以通过他们的独立和冗余通道。一旦不可逆块号移过坏块的块号（具有无限循环的块号），该节点可以强制块处理终止并退出。...我们删除了3个硬编码的动作处理程序，消除了潜在的错误，并可以稍后使用软更新轻松进行增强。丢失密码恢复的一个或多个实现可以在1.0发布之后作为单独的智能合约来提供。
当我向一位同事展示我想出的不同解决方案时，他这么说。 算法 我们将从一个节点开始，直到到达一个端点为止。然后我们将返回并使用下一个分支路径，直到我们扫描了整个连续块。 这只是其中一部分。...当它返回时，我们将有一个更新的连续节点列表，当它返回时，我们将有一个更新的连续节点列表，该列表将返回到reducer并用作下一个adjacentid的状态。...当我们将当前节点连接到连续的ID上时，就会发生这种情况。每次我们进一步重复，我们都要确保在循环其相邻节点之前将当前节点添加到连续ID列表中。 始终添加当前节点可确保不会无限重复。...如果我们的节点在其中一个列表中，那么它可能在其中相当多的列表中。我们希望将所有这些链接在一起，并从连续列表中删除未链接的列表。 就是这样。...回到循环的顶端，我本可以使用while（true），但我想要一个防止出现问题的方法，这在调试时很有用，因为无限循环是一件很麻烦的事情。 在那之后，我们将拼接节点。
key这个属性一般是在输出循环列表时，react要求我们填写的一个属性，如果不填的话，在控制台会给出警告，当然页面渲染也是可以正常渲染的，但是可能会引发一些不确定的bug，所以我们在写循环列表输出时还是建议将...当我们需要渲染一个列表的时候，React 会存储这个列表每一项的相关信息，当我们要更新这个列表时，React需要确定哪些项发生了改变。我们有可能增加、删除、重新排序或者更新列表项。...在交叉对比中，当新节点跟旧节点头尾交叉对比没有结果时，会根据新节点的key去对比旧节点数组中的key，从而找到相应旧节点（这里对应的是一个key => index 的map映射）。...所以说key是给每一个vnode的唯一id,可以依靠key,更准确, 更快的拿到oldVnode中对应的vnode节点，高效和准确的更新节点 误区 很多人在写key是通常是将循环的index值写入，这样又写了...但是如果想要对列表进行重新排序、新增、删除操作时，把数组索引作为 key 是有问题的。
注意：实际应用中，无限循环是不可取的，这里只是为了演示目的而保留。实际应用中，你可以设定一个计数器或条件来限制松弛操作的次数或终止循环。...Distances from source:", dist) } } 请注意，上面的代码示例在检测到负权重环路时将进入一个无限循环，不断对环路中的边进行松弛操作。...分析问题 • 当图(G=(V, E))中存在从源节点(s)可达的负权重环路时，沿着这个环路不断地进行松弛操作就可以构造出一个无限的松弛操作序列，且每次都能更新最短路径估计值。...负权重环路的定义: 一个负权重环路是一个可以从某个节点出发，经过一系列边再回到该节点，并且该环路的边权和为负数的路径。也就是说，当我们在这个环路中进行松弛时，可以不断减小路径的估计值。 2....这个示例代码展示了如何在包含负权重环路的有向图中构造一个无限序列的松弛操作来更新最短路径估计值。请注意，实际应用中，负权重环路通常是不希望出现的，因为它们会导致最短路径问题变得无意义。
要想防止无限循环的话，就必须标记在这些情况下该图片格所处的位置。 此外，像这样的数据通常会分配某些 ID、哈希值或其他值。它是一个唯一的标识符，因此，我们可以通过某种方式来标识特定的节点。...每当我们用 concat 将当前节点连接到 contiguousIds 时，都要向 contiguousIds 传入值。...每次进一步递归时，我们都要确保在循环执行 adjacentIds 之前，当前节点已经被添加到 contiguousIds 列表中。这可以确保我们不会无限地递归。 3....这样，在循环时，就会有其他的内容链接到它。 如果我们的节点在其中一个列表之中，那么节点就可能也存在于其中相当多的列表中。...这在调试时很有用，因为要弄清楚无限循环可能是件痛苦的事情。 之后，我们将拼接节点。我们将节点添加到 contiguousIds 列表中，并将 adjacentIds 添加到队列中。
[“b/a”,“a/c”,“a/e"] 答案 = [0.5,6.0,-1.0] 分析 这道题给出的方程式都是两个值之间的比值，每个方程式的分子和分母可能会有重复，并且求值式涉及到的两个值可能出现在不同的方程式中...，比如在以上例子中，要求求出 a/c 的值，但是 a和 c分别出现在不同的方程式中，如何找出不同方程式中值的关系，是此题的一大难点。...仔细想的话其实不难想到一个方程组其实是一个双向连接图，每个值是一个节点，每个方程式代表了两个节点之间的连接，而相除得到的值可以看为边的权重。...当我们确定一个起始节点A和目标节点B时，我们可以通过一次深度第一搜索(DFS)来得到两者之间的比值，而这个比值则是搜索路径所有边权重的乘积，如下图所示， a/c的值为 2*3=6。 ?...值得注意的是，在双向连接图中进行DFS时需要记录一下已经到达过的节点，不然会陷入无限循环之中，以下是完整的python代码： class Solution(object): def calcEquation
struct SListNode* next; //指针变量⽤保存下⼀个节点的地址 }; 当我们想要保存⼀个整型数据时，实际是向操作系统申请了⼀块内存，这个内存不仅要保存整型数 据，也需要保存下⼀个节点的地址...当我们想要从第⼀个节点⾛到最后⼀个节点时，只需要在当前节点拿上下⼀个结点的地址就可以了。 链表的打印分析 给定的链表结构中，如何实现结点从头到尾的打印？...思考：当我们想保存的数据类型为字符型、浮点型或者其他⾃定义的类型时，该如何修改？...（第一个节点等于要删除的节点）直接释放 if (*r == pos) { free(*r); *r = NULL; } else { SL* add = *r; //循环走到pos...⽆头单向⾮循环链表：结构简单，⼀般不会单独⽤来存数据。实际中更多是作为其他数据结构的⼦ 结构，如哈希桶、图的邻接表等等。另外这种结构在笔试⾯试中出现很多。
一、介绍 ConcurrentLinkedQueue 是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部；当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素...节点和尾节点不一致时（也就是循环两次）才更新 tail 节点。...，并且会将已删除节点的 next 指针指向自身。...同第3点解释类似，如果 p.next == null，表明已经是最后一个节点了，则只能更新 head 为 p 节点，返回 null。 什么情况下会出现 p == q 呢？即 p == p.next 。...出现这种情况，表明其他线程提前完成， p 元素已经被移出队列。这时候再继续循环意义不大，所以干脆重新开始，重新读一次 head 到快照 h，再尝试移除元素。
至于要重写hashCode和equals分别做什么用，拿hashMap底层原理来说： 当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)，先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。...在红黑树上插入或者删除一个节点之后，红黑树就发生了变化，可能不满足红黑树的5条性质，也就不再是一颗红黑树了，而是一颗普通的树，可以通过左旋和右旋，使这颗树重新成为红黑树。...在高度h=3时，s=1000^3=10亿！！也就是说，InnoDB通过三次索引页的I/O，即可索引10亿的key，而非叶节点这一行存储的索引，数量就多了，I/O的次数就少了。...另外对于HashMap实际使用过程中还是会出现一些线程安全问题： HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，而且会抛出并发修改异常...CAS是通过无限循环来获取数据的，若果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。
这个锁借助的还是一开始讲的互斥锁，加锁流程并不复杂，我们来看看源码，其实就是对三把锁进行遍历，每一把都单独加锁，每次加锁成功 就会放入一个list中，一旦出现一个锁加锁失败，那么就会对已经加锁成功的几把锁...释放操作呢，就更简单了，就是对所有已经加锁成功的锁进行遍历，将所有的锁的一一释放，把对应的节点删除就OK了。到这一把锁，还是很easy的。...【读写锁 && 读读】 首先当我们创建一个读写锁对象InterProcessReadWriteLock的时候，就会实例化一个读锁对象和一个写锁对象，InternalInterProcessMutex...acquire() 】debug,前面的流程和互斥锁完全一样，先从本地缓存map中看看有没有当前线程对应的锁信息对象，然后就是就是调用【attemptLock()】方法去尝试获取锁，一堆变量赋值之后，进入到无限循环...接着调用【internalLockLoop()】方法，还是进入一个while的无限循环，先是【 getSortedChildren】获取排完序的子节点列表，此时节点就是当前025节点，然后就调用了【 getsTheLock
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