需求:某公司有N个人,根据每个人的贡献不同,按贡献值给每个人赋予一个权重.设计一种算法实现公平的抽奖. 需求分析:按照权重对数据进行选择. 代码实现: 1 def fun(n,p): 2 """ 3 n 人的编号 4 p 每个人的权重 5 """ 6 my_dict = {} 7 my_sum = 0.0 8 for i in range(100): 9 my_dict[i] = [my_sum, my_sum + p[i]] 10 my_sum

前提:python为了提高效率会为list预先分配一定的内存空间供其使用,避免在每次append等操作都去申请内存,下面简单分析下list的内存分配算法,主要就是两段. 1.当没有元素时,newsize为0,allocated也为0,满足下面的判断条件,当前分配内存为0,list的长度也为0. 2.当插入一个元素,newsize为1,allocated为0,不满足判断,需要走下面的流程,newsize右移三位为0,小于9为3,所以new_allocated为0 + 3 = 3,再加上当前的siz

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

原文地址:Nginx upstream的5种权重分配方式 1.轮询(默认) 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除. 2.weight指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况.例如: upstream backend { server ; server ; } 3.ip_hash每个请求按访问ip的hash结果分配,这样每个访客固定访问一个后端服务器,可以解决session的问题.例如: upstream backend

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 IRLS(iteratively reweighted least squares)算法 (本文给出的代码未进行优化,只是为了说明算法流程 ,所以运行速度不是很快) IRLS(iteratively reweighte

内容目录 Nginx 下载启动Nginx关闭NginxNginx使用注意事项使用Nginx代理服务器做负载均衡Nginx配置静态资源Nginx权重分配方式Nginx负载均衡参数描述写在最后 Nginx 下载 Nginx下载地址:http://nginx.org/en/download.html 启动Nginx 1.双击解压出来的exe文件.2.打开cmd命令窗口,切换到Nginx解压目录下,输入命令start nginx,回车即可.3.检查Nginx是否启动成功,启动任务管理器查看nginx进程

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后

import java.util.*; /** * 权重随机算法实现 * a b c d 对应权重范围 --- [0,1).[1,3).[3,6).[6,10) */ public class RandomSF { private static TreeMap<String, Integer> hm = new TreeMap<>(); public static void main(String[] args) throws Exception { TreeMap<Stri

副本分配算法如下: 将所有N Broker和待分配的i个Partition排序. 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上. 将第i个Partition的第j个副本分配到第((i + j) mod n)个Broker上.

一.概述 因为这次os作业对用户在控制台的输入输出有要求,所以我花了挺多的代码来完善控制台的显示. MemoryAlgorithm类里只是和控制台输入输出有关的操作,而对内存的所有逻辑操作都是用Memory类里对应的方法实现的. 因为不同内存分配算法,只有对空闲分区表的排序不同,所以可以将FF和BF等内存分配算法一起实现. 如果只关心和算法有关的核心代码的话,只看Memory类中add().del()和sortFreeAreaList()方法即可. 添加和删除操作的逻辑比较绕,后面也有关于添加和

权重随机算法在抽奖,资源调度等系统中应用还是比较广泛的,一个简单的按照权重来随机的实现,权重为几个随机对象(分类)的命中的比例,权重设置越高命中越容易,之和可以不等于100: 简单实现代码如下: import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class WeightRandom { static List<WeightCategory> categorys = new Arr

                           KMP算法-Python版 传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道

原文发表于百度空间,2009-04-04========================================================================== 在创建句柄时,操作过程并不受StrictFIFO标志的影响.而在销毁句柄时,StrictFIFO标志则决定了如何放置刚释放的这个FreeHandle.对于普通进程的句柄表而言,StrictFIFO为0,那么销毁该句柄时,Free指针所指向的队列头是HandleTable->FirstFree.此时这个新的Fr

原文发表于百度空间,2009-04-04========================================================================== 分析了Windows句柄表的分配算法之后,综合WRK1.2中的代码以及Window XP下的实践,继续分析句柄的分配算法~~为了便于描述,先定义几个概念:FreeHandle即尚未被使用的Handle,FreeHandleList是由FreeHandle依靠HandleTableEntry->NextFree

近期再写一个网络仿真器,里面參考了Max-MinFairness算法,这是一种比較理想.公平的带宽分配算法.其思路主要例如以下:首先是算法的准备,考察某一时刻的网络中全部的flow,因为每条flow都有其各个link,因此能够得到各个link上全部流经的flow,然后開始迭代,各个link都把capacity平均分给全部流经的flow,接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽,然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去全部流经的flow的速度的总和,再然后把lin

假设有3个人  能力的权重 分别为 A=>1,B=>2,C=>3,那么当有6个案子的时候  A分配到1个,B分配到2个,C分配到3个,这很合理,但是当案子只有5个,或者有7个的时候,怎么分配才算公平呢?而且案子也是一个一个相继产生的,怎么动态分配才算合理呢? 我想到的是将权重大小转换为每个案子被分配到的概率大小,并且加上“周期”结算,这样每个案子的分配就达到了最合理,最优化. 下面直接上代码---- { protected $container; protected $weight =

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