胖树架构下,网络带宽不收敛 传统的树形网络拓扑中,带宽是逐层收敛的,树根处的网络带宽要远小于各个叶子处所有带宽的总和. 而胖树网络则更像是真实的树,越到树根,枝干越粗,即:从叶子到树根,网络带宽不收敛.这是胖树架构能够支撑无阻塞网络的基础. 图2 胖树网络和传统网络的逻辑拓扑比较 如上图所示,为了实现网络带宽的无收敛,胖树网络中的每个节点(根节点除外)都需要保证上行带宽和下行带宽相等,并且每个节点都要提供对接入带宽的线速转发的能力. 下图是一个2元4层胖树的物理结构示例(2元:每个叶子交换机接入…

[POJ 2486] Apple Tree(树型dp) Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8981   Accepted: 2990 Description Wshxzt is a lovely girl. She likes apple very much. One day HX takes her to an apple tree. There are N nodes in the tree. Each…

在目前的Mysql数据库中,使用最广泛的是innodb存储引擎.innodb确实是个很不错的存储引擎,就连高性能Mysql里都说了,如果不是有什么很特别的要求,innodb就是最好的选择.当然,这偏文章讲的是TokuDB,不是innodb,相比innodb,TokuDB有着自己的特点. BTree和Fractal tree的比较: 目前无论是SQL Server,还是MySQL的innodb,都是用的B+Tree(SQL Server用的是标准的B-Tree)的索引结构.从理论上来说,这个结构在…

Tree目录树控件属性: 根据数据集合来配置相应的信息 加载模式有自动加载.自定加载 web中显示效果图:…

好久没写过了,比赛的时候就调了一个小时,差点悲剧,重新复习一下,觉得这个写的很不错.转自:here Splay Tree(伸展树) 二叉查找树(Binary Search Tree)能够支持多种动态集合操作.因此,在信息学竞赛中,二叉排序树起着非常重要的作用,它可以被用来表示有序集合.建立索引或优先队列等. 作用于二叉查找树上的基本操作的时间是与树的高度成正比的.对一个含n各节点的完全二叉树,这些操作的最坏情况运行时间为O(log n).但如果树是含n个节点的线性链,则这些操作的最坏情况运行时间…

CJOJ 1976 二叉苹果树 / URAL 1018 Binary Apple Tree(树型动态规划) Description 有一棵苹果树,如果树枝有分叉,一定是分2叉(就是说没有只有1个儿子的结点)这棵树共有N个结点(叶子点或者树枝分叉点),编号为1-N,树根编号一定是1.我们用一根树枝两端连接的结点的编号来描述一根树枝的位置.现在这颗树枝条太多了,需要剪枝.但是一些树枝上长有苹果. 给定需要保留的树枝数量,求出最多能留住多少苹果.下面是一颗有 4 个树枝的树. 2 5 \ / 3 4…

我用ns3构建fat tree以下是我的拓扑结构: 在我用ns3构建完这个拓扑结构,并且加上此行代码: 但是运行的时候报错了.报的错误是: 解决办法是:进入到/src/internet/model/global-route-manager-impl.cc文件的316行,注释掉那一行的报错警告.…

[数据结构]B-Tree, B+Tree, B*树介绍 [摘要] 最近在看Mysql的存储引擎中索引的优化,神马是索引,支持啥索引.全是浮云,目前Mysql的MyISAM和InnoDB都支持B-Tree索引,InnoDB还支持B+Tree索引,Memory还支持Hash.今天从最基础的学起,学习了解BTree,B-Tree和B+Tree. [主题] B-Tree 介绍 B-Tree 特性搜索插入等 B+Tree 介绍 B*Tree 介绍 [内容] 1. B-Tree 介绍 1970年,R.Bay…

FatTree拓扑结构是由MIT的Fares等人在改进传统树形结构性能的基础上提出的,属于switch-only型拓扑. 整个拓扑网络分为三个层次:自上而下分别为边缘层(edge).汇聚层(aggregate)和核心层(core),其中汇聚层交换机与边缘层交换机构成一个pod,交换设备均采用商用交换设备. 图1 常规树形拓扑 图2 二叉胖树 图3 四叉胖树 图3 六叉胖树 FatTree构建拓扑规则如下:FatTree拓扑中包含的Pod数目为 kk,每一个pod连接的sever数目为(k/2)2…

poj 1741 Tree(树的点分治) 给出一个n个结点的树和一个整数k,问有多少个距离不超过k的点对. 首先对于一个树中的点对,要么经过根结点,要么不经过.所以我们可以把经过根节点的符合点对统计出来.接着对于每一个子树再次运算.如果不用点分治的技巧,时间复杂度可能退化成\(O(n^2)\)(链).如果对于子树重新选根,找到树的重心,就一定可以保证时间复杂度在\(O(nlogn)\)内. 具体技巧是:首先选出树的重心,将重心视为根.接着计算出每个结点的深度,以此统计答案.由于子树中可能出现重复…