package sl; import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;public class AssignRule { /** * user_1 2 * user_2 3 * user_3 4 * user_4 1 * * target * * getRandom() return user_id * * 若 user_1 权重 1 则 1 list1

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/50480687 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:利用TreeMa

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

Template templates=...// 所有的模板 final int _weights=1000; // 所有的模板权重 Template _template=null; //随机一个权重 int rand = RandomUtil.nextInt(0, _weights); int lastEd = 0; int curEd = 0; // 根据随机的权重找到对应的模板 for(Template _templ : templates) { int eden = _templ .ge

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

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 ----参考Nginx中负载均衡算法实现 与上一遍博客 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3819979.html 中实现方式不同,这里主要参考这篇文章的实现: Nginx 负载均衡-加权轮询策略剖析 http://www.cnblogs.com/dyllove98/archive/2013/07/13/3188450.html,与上一遍中实现比起来,效果比较好

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

权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现3 之前两篇相关博文: 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3819979.html 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现2 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3862665.

权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 import java.math.BigInteger; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; /** * 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-J

权重轮询调度算法(Weighted Round-Robin Scheduling)--java版本号 因为每台server的配置.安装的业务应用等不同.其处理能力会不一样.所以,我们依据server的不同处理能力,给每一个server分配不同的权值.使其可以接受对应权值数的服务请求. 2个java源文件,例如以下所看到的: public interface IProduceStrategy { public int getPartitionIdForTopic(); } public class

实际场景中,经常要从多个选项中随机选择一个,不过,不同选项经常有不同的权重. /** * Created by xc on 2019/11/23 * 带权重的随机选择 */ public class Test { public static void main(String[] args) { Pair[] options = new Pair[]{new Pair("first", 3.3), new Pair("second", 3.3), new Pair(&

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: ? importjava.util.ArrayList; importjava.util.List; importjava.util.Random; publicclass WeightRandom { staticList<WeightCategory> categorys = newArrayLi

528. 按权重随机选择 给定一个正整数数组 w ,其中 w[i] 代表位置 i 的权重,请写一个函数 pickIndex ,它可以随机地获取位置 i,选取位置 i 的概率与 w[i] 成正比. 说明: 1 <= w.length <= 10000 1 <= w[i] <= 10^5 pickIndex 将被调用不超过 10000 次 示例1: 输入: ["Solution","pickIndex"] [[[1]],[]] 输出: [null

获取下载地址   QQ 313596790  A 调用摄像头拍照,自定义裁剪编辑头像 B 集成代码生成器 [正反双向](单表.主表.明细表.树形表,开发利器)+快速构建表单;  技术:313596790freemaker模版技术 ,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面.建表sql脚本,处理类,service等完整模块C 集成阿里巴巴数据库连接池druid;  数据库连接池  阿里巴巴的 druid.Druid在监控.可扩展性.稳定性和性能方面都有明显的优势D 集成安全权限框架shiro ;

A 调用摄像头拍照,自定义裁剪编辑头像 B 集成代码生成器 [正反双向](单表.主表.明细表.树形表,开发利器)+快速构建表单;  技术:313596790freemaker模版技术 ,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面.建表sql脚本,处理类,service等完整模块C 集成阿里巴巴数据库连接池druid;  数据库连接池  阿里巴巴的 druid.Druid在监控.可扩展性.稳定性和性能方面都有明显的优势D 集成安全权限框架shiro ;  Shiro 是一个用 Java 语言实现的

SEO:权重如何做到从0到1 [写于2016年9月]我真的好久好久没到我的博客上去看过了,今天突然登上 seo.chinaz.com,搜索 dkplus.iteye.com,发现自己的博客在百度收录中发生了巨大的变化!权重居然出现1了!!而且某些关键词居然也有了排名!这对于一个接触seo5个月未见任何成效的我来说是多么了不起的创举啊! 初学seo 即使是大神也有过懵懂的日子. 我刚学seo的时候就在发外链,什么技术含量都没有. 进阶seo 但是现在的我总结出了一个步骤: 首先,要明确你网站是用来

前言 今天第一次使用MarkDown的形式发博客. 准备记录一下自己对Guava Cache的认识及项目中的实际使用经验. 一: 什么是Guava Guava工程包含了若干被Google的 Java项目广泛依赖 的核心库,例如:集合 [collections] .缓存 [caching] .原生类型支持 [primitives support] .并发库 [concurrency libraries] .通用注解 [common annotations] .字符串处理 [string proce

在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取.到目前为止,已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据. 数据本身没有规律和价值,需要通过分析提炼成知识才有意义.抱着试试玩的想法,准备做一个有关情感分析方面的统计,看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影,怀着何种心情写下的短评. 鉴于爬取的是短评数据,少则10来个字,多则百来个字,网上查找了下,发现Google开源的Word2Vec比较合适,于是今天捣鼓了一天,把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结. Word2Ve是g

Memcached 客户端选择 上一篇文章 从零开始学 Java - Spring 集成 Memcached 缓存配置(一)中我们讲到这篇要谈客户端的选择,在 Java 中一般常用的有三个: Memcached Client for Java SpyMemcached XMemcached 他们的对比与性能我这里不讨论,想了解自己搜索查看,我这里使用的是 XMemcached ,据说它的并发效果更好一些. 地址:https://github.com/killme2008/xmemcached 一