闲话算法

① elasticsearch的自动发现节点机制是怎么实现的，原理是怎样

着作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
作者：ben well
链接：http://www.hu.com/question/29360024/answer/55368070
来源：知乎

早期 es 版本有 split brain 问题，俗称脑裂。ES 采用的是一种 P2P 的 gossip 选举方式，Gossip 算法因为 Cassandra 而名声大噪。
背景:
Gossip 算法, 灵感来自办公室八卦, 只要一个人八卦一下, 在有限的时间内所有人都会知道该八卦的信息,
这种方式也与病毒传播类似, 因为 Gossip 有众多的别名"闲话算法"、"疫情传播算法"、"病毒感染算法"、"谣言传播(Rumor-Mongering)算法".
但 Gossip 并不是一个新东西, 之前的泛洪查找、路由算法都归属于这个范畴, 不同的是 Gossip 给这类算法提供了明确的语义、具体实施方法及收敛性证明.

特点:
Gossip 算法又被称为反熵(Anti-Entropy), 熵是物理学上的一个概念, 代表杂乱无章, 而反熵就是在杂乱无章中寻求一致,
这充分说明了 Gossip 的特点：在一个有界网络中, 每个节点都随机地与其他节点通信, 经过一番杂乱无章的通信,
最终所有节点的状态都会达成一致. 每个节点可能知道所有其他节点, 也可能仅知道几个邻居节点,
只要这些节可以通过网络连通, 最终他们的状态都是一致的, 当然这也是疫情传播的特点.
要注意到的一点是, 即使有的节点因宕机而重启, 有新节点加入, 但经过一段时间后,
这些节点的状态也会与其他节点达成一致, 也就是说, Gossip 天然具有分布式容错的优点.

本质:
Gossip 是一个带冗余的容错算法, 更进一步, Gossip 是一个最终一致性算法。
虽然无法保证在某个时刻所有节点状态一致, 但可以保证在”最终“所有节点一致, ”最终“是一个现实中存在, 但理论上无法证明的时间点。
因为 Gossip 不要求节点知道所有其他节点, 因此又具有去中心化的特点, 节点之间完全对等, 不需要任何的中心节点。
实际上 Gossip 可以用于众多能接受“最终一致性”的领域：失败检测、路由同步、Pub/Sub、动态负载均衡。
但 Gossip 的缺点也很明显, 冗余通信会对网路带宽、CPU 资源造成很大的负载, 而这些负载又受限于通信频率, 该频率又影响着算法收敛的速度。

总结:
Gossip 是一种去中心化、容错而又最终一致性的绝妙算法, 其收敛性不但得到证明还具有指数级的收敛速度。
使用 Gossip 的系统可以很容易的把 Server 扩展到更多的节点, 满足弹性扩展轻而易举。
唯一的缺点是收敛是最终一致性, 不适应那些强一致性的场景, 比如 2PC。

② elasticsearch的自动发现节点机制是怎么实现的，原理是怎样

着作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：ben well 链接：http://www.hu.com/question/29360024/answer/55368070 来源：知乎 早期 es 版本有 split brain 问题，俗称脑裂。ES 采用的是一种 P2P 的 gossip 选举方式，Gossip 算法因为 Cassandra 而名声大噪。 背景: Gossip 算法, 灵感来自办公室八卦, 只要一个人八卦一下, 在有限的时间内所有人都会知道该八卦的信息, 这种方式也与病毒传播类似, 因为 Gossip 有众多的别名"闲话算法"、"疫情传播算法"、"病毒感染算法"、"谣言传播(Rumor-Mongering)算法". 但 Gossip 并不是一个新东西, 之前的泛洪查找、路由算法都归属于这个范畴, 不同的是 Gossip 给这类算法提供了明确的语义、具体实施方法及收敛性证明. 特点: Gossip 算法又被称为反熵(Anti-Entropy), 熵是物理学上的一个概念, 代表杂乱无章, 而反熵就是在杂乱无章中寻求一致, 这充分说明了 Gossip 的特点：在一个有界网络中, 每个节点都随机地与其他节点通信, 经过一番杂乱无章的通信, 最终所有节点的状态都会达成一致. 每个节点可能知道所有其他节点, 也可能仅知道几个邻居节点, 只要这些节可以通过网络连通, 最终他们的状态都是一致的, 当然这也是疫情传播的特点. 要注意到的一点是, 即使有的节点因宕机而重启, 有新节点加入, 但经过一段时间后, 这些节点的状态也会与其他节点达成一致, 也就是说, Gossip 天然具有分布式容错的优点. 本质: Gossip 是一个带冗余的容错算法, 更进一步, Gossip 是一个最终一致性算法。 虽然无法保证在某个时刻所有节点状态一致, 但可以保证在”最终“所有节点一致, ”最终“是一个现实中存在, 但理论上无法证明的时间点。 因为 Gossip 不要求节点知道所有其他节点, 因此又具有去中心化的特点, 节点之间完全对等, 不需要任何的中心节点。 实际上 Gossip 可以用于众多能接受“最终一致性”的领域：失败检测、路由同步、Pub/Sub、动态负载均衡。 但 Gossip 的缺点也很明显, 冗余通信会对网路带宽、CPU 资源造成很大的负载, 而这些负载又受限于通信频率, 该频率又影响着算法收敛的速度。 总结: Gossip 是一种去中心化、容错而又最终一致性的绝妙算法, 其收敛性不但得到证明还具有指数级的收敛速度。 使用 Gossip 的系统可以很容易的把 Server 扩展到更多的节点, 满足弹性扩展轻而易举。 唯一的缺点是收敛是最终一致性, 不适应那些强一致性的场景, 比如 2PC。

③ 在whatsapp上讨论政治,说特朗普坏话会被检测到吗

取决它自己的监控过滤规则，系统算法还是人工干预。
不论是西方的推特还是脸书，都有大量的屏蔽和删帖禁言举措。所以批评中国，就是双重标准。

④ 淘宝权重是什么意思

权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。

简单说就是淘宝对于这个店铺和宝贝的好感度，换句话说就是淘宝认为的店铺和宝贝的重要程度，的淘宝店铺权重越高，淘宝给与的排名也就越好。

宝贝权重的影响因素：

1、销量；

其实销量作为自然搜索排序中的重要因素是很正常的，因为他是最体现人气的！高销量却不一定有排名，站外活动有没有权重，站内活动有没有权重，因为高销量是用什么样的价格做出来的！

所以，如果销量都一样的话，一般情况下，淘宝会优先展现价格高的商品。价格一样的时候，优先展现销量高的宝贝。

2、点击率；

点击率除了影响宝贝流量，还影响了排名。因为当买家搜索之后，选择的产品，的点击率越高，相对的排名越靠前，其实最初淘宝是没有这个规则的，最先有这个规则的是美丽说、蘑菇街。

美丽说，蘑菇街最初是做淘客的，它们做淘客也没有很强大的算法，所以就用了这个非常简单的算法—点击率。买家点击产品，就说明该商品受欢迎，那么平台给的权重自然会高，排名也就高，这比淘宝之前依靠销量、转化率等这些因素来判断更为简单方便，所以淘宝也沿用了这种方法。

那么依靠点击率来确定宝贝排名，和依靠销量来判断宝贝排名相比有哪些好处？

最明显、最大的好处就是淘宝节约流量了。

若通过点击率呢？通过点击率相对的做第一轮筛选，我们知道，淘宝流量虽然很大，却是有限的，有限的流量要分给更多的产品展示这是一种资源不浪费的做法，所以，近年来，淘宝提升了点击率对宝贝排名的影响。在经过点击率判断之后，后续就会通过销量、转化率、uv价值、甚至是服务等等这些多维因素给出综合评价。

3、转化率；

提高淘宝店铺转化率不仅能够提高宝贝的权重，也是店铺增加收益的一个途径，无论是做哪个行业的，店主们都希望自己的提淘宝店铺转化率能够达到更高，下面就来教如何提高淘宝店铺转化率，提高宝贝权重。

4、店铺层级

支付宝30天内交易金额的层级，可以从生意参谋首页看到，店铺层级越高拿到的流量越多，因为加权在里面了。店铺层级又分淘宝和天猫。

假设我在第一层级现在排在10290名，那么每天在销售，这个排名肯定也在不断改变，按照排名的变化，就能知道什么时候可以上升一个层级了。

5、店铺DSR（描述、服务、物流动态评分）分淘宝和天猫

①动销率计算方式：动销率＝有销量的宝贝／在线销售的宝贝，同时动销率是跟滞销率有关的，滞销率＝滞销商品数／全店宝贝数。

②滞销商品。淘宝对滞销商品目前的定义是：近90天，无编辑、无浏览、无成交的商品。这一类商品会被搜索屏蔽，不会进入搜索库，也就是说用所有的标题去搜索，也找不到的宝贝

⑤ 朋友在背后说我坏话要如何是好

要学会忍让，对他更加好，就当不知道。别去计较。总会没事的。如果他会说你坏话，那你就要反省自己是否做错了什么事情。如果没有就可以找她单独谈谈了。解释了就没什么了。

⑥ 用dijkstra算法解决最短路径问题c语言代码实现时怎样将每一个路径的顶点次序依次输出出来

dijkstra算法原理主要就是已知源节点（v）和n个节点间代价函数（有向网络矩阵cost），通过不断将节点加入到一个节点子集S中，使得经过加入S后的各节点的路径代价是最小的，直至S节点包含了所有的n个节点停止。（具体算法阐明网上很多资料）。闲话少说，直接附程序吧～
/*
readme:
first,you need to input the node number, the cost matrix and the source node;
then the program will compute the best path.
finally,the program will output the lowest distance to the destination node, the pre-node and show the best path.
*/
＃i nclude<stdio.h>
＃i nclude <stdlib.h>
//Dijkstra算法实现函数
void Dijkstra(int n,int v,int dist[],int prev[],int **cost)
{
int i;
int j;
int maxint = 65535;//定义一个最大的数值，作为不相连的两个节点的代价权值
int *s ;//定义具有最短路径的节点子集s
s = (int *)malloc(sizeof(int) * n);
//初始化最小路径代价和前一跳节点值
for (i = 1; i <= n; i++)
{
dist[i] = cost[v][i];
s[i] = 0;
if (dist[i] == maxint)
{
prev[i] = 0;
}
else
{
prev[i] = v;
}
}
dist[v] = 0;
s[v] = 1;//源节点作为最初的s子集
for (i = 1; i < n; i++)
{
int temp = maxint;
int u = v;
//加入具有最小代价的邻居节点到s子集
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if ((!s[j]) && (dist[j] < temp))
{
u = j;
temp = dist[j];
}
}
s[u] = 1;
//计算加入新的节点后，更新路径使得其产生代价最短
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if ((!s[j]) && (cost[u][j] < maxint))
{
int newdist = dist[u] + cost[u][j];
if (newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist;
prev[j] = u;
}
}
}
}
}
//展示最佳路径函数
void ShowPath(int n,int v,int u,int *dist,int *prev)
{
int j = 0;
int w = u;
int count = 0;
int *way ;
way=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
//回溯路径
while (w != v)
{
count++;
way[count] = prev[w];
w = prev[w];
}
//输出路径
printf("the best path is:\n");
for (j = count; j >= 1; j--)
{
printf("%d -> ",way[j]);
}
printf("%d\n",u);
}
//主函数，主要做输入输出工作
void main()
{
int i,j,t;
int n,v,u;

int **cost;//代价矩阵
int *dist;//最短路径代价
int *prev;//前一跳节点空间
printf("please input the node number: ");
scanf("%d",&n);
printf("please input the cost status:\n");

cost=(int **)malloc(sizeof(int)*(n+1));
for (i = 1; i <= n; i++)
{
cost[i]=(int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
}
//输入代价矩阵
for (j = 1; j <= n; j++)
{
for (t = 1; t <= n; t++)
{
scanf("%d",&cost[j][t]);
}
}

dist = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
prev = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
printf("please input the source node: ");
scanf("%d",&v);
//调用dijkstra算法
Dijkstra(n, v, dist, prev, cost);
printf("*****************************\n");
printf("have confirm the best path\n");
printf("*****************************\n");
for(i = 1; i <= n ; i++)
{
if(i!=v)
{
printf("the distance cost from node %d to node %d is %d\n",v,i,dist[i]);
printf("the pre-node of node %d is node %d \n",i,prev[i]);
ShowPath(n,v,i, dist, prev);
}
}
}

⑦ 福建有实力还不错的网站建设公司吗

很多的吧，现在网站建设公司很多，给选择确实带来了麻烦，其实选择网站建设公司主要抓住两点就可以了，技术实力和售后服务，只有技术实力强和售后服务好的建站公司建设出来的网站安全性和稳定性才会比较好，这样以后的运营也节约时间和资金的成本，同时也省心了，还有现在网络发展很迅速，选择网站建设公司的时候不一定把范围局限在本地，选择面放宽这样更容易选择到适合的建站公司。沟通可以通过电话等也是比较方便的，在合作之前先签订合同，这样可以省去担心的成分。同时也可以看看他们之前是否有大型网站建设的经验，比如电子商务网站的建设等。

⑧ java一个折半查找的程序

这个是我刚写,在给出代码之前,我先声明一下,至于你说的时间复杂度对我来说,是天书,我不懂

我只知道用循环的时候,谁用的次数少,能找出东西,谁就快!

这个是网络到的你所问的折半复杂度:O(log2n),倘若你真是大神着迷这个,你不妨看看算法导论!

对于目前我来说,我就只认一个理,谁快而且能找的准谁就好用!

下面我用折半查找,和普通查找同时查找一个数字的时候用的次数对比,一目了然!

说实话,我也是初学者,而且对于数组这块,排序,我甚是着迷,感觉这些原创大脑真的厉害...非常佩服!

闲话少说,上代码:声明下这个我个人原创for二分查找呵呵:

publicclassBinarySearch
{
	publicstaticvoidmain(String[]args)
	{
		System.out.println("
		==========折半查找算法==========
");

		int[]arr={11,25,36,44,46,51,60,61,62,63,75,79,88};

		System.out.println("目标索引位置:"+init(arr,62)+"
");
		System.out.println("目标索引位置:"+init1(arr,62)+"
");

	}
	//折半查找!
	privatestaticintinit(int[]arr,inta)
	{
		inttem=-1,n=0;
		for(intt=0,w=arr.length-1,z=(w+t)/2;t<=w;)
		{
			n++;
			if(a>arr[z])
				t=z+1;
			elseif(a<arr[z])
				w=z-1;	
			elseif(a==arr[z])
			{
				tem=z;
				break;
			}
			else
				break;
				z=(w+t)/2;
		}
		System.out.println("二分查找耗时n="+n+"次");
		returntem;
	}

	//普通查找!
	privatestaticintinit1(int[]arr,inta)
	{
		inttem=-1,n=0;
		for(inti=0;i<arr.length;i++)
		{
			n++;
			if(a==arr[i])
			{
				tem=i;
				break;
			}
		}
		System.out.println("普通查找耗时n="+n+"次");
		returntem;
	}
}

这里有个博客专门对算法解析:还算比较通俗易懂的,你可以参考看看:

http://blog.csdn.net/firefly_2002/article/details/8008987

⑨ pycharm里import+vvid什么意思每段的注释import uuidnode = uui

摘要 uuid是一种唯一标识，在许多领域作为标识用途。python的uuid模块就是用来生成它的。

⑩ 提高安全/降本增效 蜂巢能源电池日解读

[汽车之家?新能源]?提起“电池日”，大家首先想到的可能是特斯拉，其每年发布的前沿技术和产品，都会成为业内讨论的焦点话题。12月2日，脱胎于长城汽车、拥有整车制造基因的蜂巢能源举办了国内首个“电池日”活动，发布了关于电池安全、降本增效的一系列解决方案，并公布了无钴电池的量产时间等......闲话少叙，接下来让我们直入主题。（注：因部分图片和视频涉及保密，故无法展示，敬请谅解）

在解读技术之前，有必要向大家介绍下蜂巢能源的背景，这是一家从长城汽车拆分出来的动力电池公司，成立于2018年2月。虽然诞生时间并不长，不过其发展还是非常迅速，在今年9、10月份，蜂巢能源在国内的电池装机量已经进入了前十位，并且还投资20亿欧元在德国建设电池工厂，同时也收到了欧洲某汽车集团的订单。

4、高功率化：蜂巢能源将推出5.2Ah的软包电芯，主要用于HEV（混动）车型，电池循环寿命可达25000次，而且可以做到70C的放电倍率，其功率密度可达5600W/kg。据了解，之所以要做到70C的放电倍率，主要是为了兼顾轿车、SUV等更多范围的车型，同时为了把倍率做强，蜂巢能源也投入了一些新技术，不过暂时还处于保密期。

除此之外，在此次电池日上，蜂巢能源还介绍了其在电池工艺及制造环节的一系列创新，包括叠片3.0技术、干电极工艺应用、AI与制造的深度结合等，对于动力电池“降本增效”均有积极的作用。而对于消费者来说，电池成本的降低，带来的必然是整车零售价的下调，对电动车的普及将会有着深远的影响。

■未来技术展望：

可以看出，上述电池技术，蜂巢能源均已经取得不错的研发成果，甚至已经落地。“既要脚踏实地，又需仰望天空”，据了解，蜂巢能源在更为前沿的技术方面同样有所储备，诸如全固态电池、胶囊电池、自消气电池、混合正极材料等技术和产品，目前还处于前期开发阶段，虽然没有透露更多消息，但着实让人期待。

写到最后：可以看出，蜂巢能源在电池日上公布的“干货”还是非常多，无论是提升电池的安全性，还是针对性的降本增效，这都是与消费者息息相关的技术，只有关键性技术突破了，电动车的生产成本才能降下来，最终受益的终究是广大消费群体。不过，蜂巢能源此次电池日上公布的一系列解决方案能否顺利落地，还要让我们拭目以待。（文/图汽车之家侯明浩摄/部分来自官方）