Raft现存问题Raft:：日志复制和leader选举节点信息复制过程leader节点性能成为瓶颈。改进：利用follower节点空闲的带宽资源优化共识效率。没凑够半数选票而进行多轮选举。改进：改选机制名词延申：term:：仍然一个任期里一个leaderEpoch：follower节点一轮共识中交流多条日志信息，是信息收集的基本单元Logsegmentindexing：用日志段对每一轮数据进行索引。其目的是掌握当前的日志信息的容量大小,日志的顺序,追随者节点对应于其他日志,和其他信息,以促进从动件的匹配和交换节点日志信息中设置日志复制阶段。基于投票的领导人选举改进变化机制:票数较多的候选节点可

文章目录1.背包问题简介1.1背包问题的定义1.2背包问题的暴力解题思路2.0-1背包问题2.10-1背包问题基本思路思路1：动态规划+二维基本思路1.划分阶段2.定义状态3.状态转移方程4.初始条件5.最终结果思路1：代码思路1：复杂度分析2.20-1背包问题滚动数组优化

💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手

一、动态规划什么是动态规划？动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种解决问题的算法思想，它将一个大问题拆分成多个相互重叠的子问题，并且通过解决这些子问题来求解原始问题核心思想拆分大问题为子问题，记住已经解决的子问题，减少重复计算。 二、从解斐波那契数列看动态规划这里我们将告诉小伙伴们怎么理解动态规划中的“重复计算”和“记住”，并逐步引出动态规划。斐波那契数列的特点是数列中的每个数都是由前面两个数相加得到的。例如：1,1,2,3,5,8,13,... 普通递归求解（自顶向下+自底向上+重复计算）用递归函数来求解就是：intFib(intn){//递归算法1if(n==1|

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>>>深度学习Tricks，第一时间送达目录CVPR19单幅图像超分辨率来了！！！（一）前沿介绍论文题目：Second-orderAttentionNetworkforSingleImageSuper-Resolution论文地址：CVPR19超分辨率代码地址：https://github.com/daitao/SAN1.SOCAmoudle结构图2.相关实验结果（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA1.配置common.py文件2.配置yolo.py文件3.配置yolov5/yolov7_SOCAmoudle.yaml文件>>>一起交流！互相学习！共同进步！CVPR19单幅图像

目录1.题目2.题解C#解法一：反转一半数字Java解法一：反转一半数字1.题目给你一个整数x，如果x是一个回文整数，返回true；否则，返回false。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。例如，121是回文，而123不是。示例1:输入：x=121输出：true示例2：输入：x=-121输出：false解释：从左向右读,为-121。从右向左读,为121-。因此它不是一个回文数。示例3：输入：x=10输出：false解释：从右向左读,为01。因此它不是一个回文数。提示：2^312.题解映入脑海的第一个想法是将数字转换为字符串，并检查字符串是否为回文。但是，这需要额外的非

递归是一种重要的算法，在一些竞赛中，很多问题如果没有特别好的想法时，都可以用递归来求解。所谓递归，它是指一个函数直接或间接地调用自身来解决问题。递归的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个简单的子问题，然后逐个解决这些子问题，最终达到解决整个问题的目的。通俗点来讲呢，比如说刚开学，你不知道校长在哪，就去问另一个同学，他也不知道，他就再去问另一个同学，就这样一直循环，终于有个同学知道，他就把答案告诉上一个同学，最终，这个答案顺着这个链条给到了你。大概就是这么个意思，每一层递归都是带着问题去找答案，而原始答案就是递归的出口，在实际的问题中需要去找到每一层之间的规律，将原始答案通过规律，一步一步计算

递归递归初始递归：数列求和递归的应用：任意进制转换递归深度限制递归可视化：分形树递归可视化：谢尔宾斯基Sierpinski三角形递归的应用：汉诺塔递归的应用：指数级枚举递归的应用：探索迷宫分治策略和递归优化问题兑换最少个数硬币问题贪心策略递归递归是一种解决问题的方法，其精髓在于将问题分解为规模更小的相同问题，持续分解，直到问题规模小到可以用飞常简单直接的方式来解决。递归的问题分解方式非常独特，其算法方面的明显特征就是：在算法流程中调用自身。递归为我们提供了一种对复杂问题的优雅解决方案。函数自己调用自己，形如：intf(intx){ xxxxx xxxxx xxxxx returnf(x-1);

🦄个人主页:修修修也🎏所属专栏:数据结构⚙️操作环境:VisualStudio2022目录一.简单选择排序简介及思路二.简单选择排序的代码实现三.简单选择排序的优化四.简单选择排序的时间复杂度分析结语一.简单选择排序简介及思路简单选择排序算法(SimpleSelectionSort)是一种简单直观的选择排序算法.它的基本操作是:每一次通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个数据中选出关键字最小(大)的数据,并和第i(1≤i≤n)个数据交换重复n-1次上述操作,直到全部待排序的数据元素排完.算法动图演示如下:二.简单选择排序的代码实现算法实现步骤:(以升序为例)在元素集合arr[i]~arr[