首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

freebsd分片重组算法_mongodb分片算法

Q:你们redis怎么做的分布式 A:我们公司redis用的murmurHash做的分片; Q:讲讲murmurHash的原理呗 A:额……这块没有深入了解过(真TM掉分) 哈希算法简单来说就是将一个元素映射成另一个元素...这里说说Jedis中的Shard是如何使用一致性hash的 首先是hash函数,在Jedis中有两种Hash算法可供选择,分别是MurMurHash和MD5....用大量测试数据肝出来的…… 性能快应该是与大量使用位操作有关 里面的变化逻辑,自己比划吧,不一行行解释了;我表示看了跟没看一样……大神的世界,学都没法学,害…… 最后给一个官方数据吧: MurmurHash算法...,自称超级快的hash算法,是FNV的4-5倍。

1.1K40
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    最优子集回归算法详解

    01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...,以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的,同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

    4K51

    最优解-遗传算法

    前言 在很多问题上是没有标准解的,我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景: 优化问题:遗传算法可以应用于各种优化问题,如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解,解决复杂的多目标优化问题。...机器学习:遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如,使用遗传算法来选择最佳特征组合,或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题:遗传算法可以用于解决约束满足问题,如布尔满足问题(SAT)、旅行商问题(TSP)等。 它可以搜索解空间,寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖,达到设置的繁殖代数后,获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解,繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。

    24310

    最优算法之粒子群算法(PSO)

    一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。...粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程: 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include

    1.9K11

    局部最优算法-贪心算法详解

    贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解,通过局部最优的选择,来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用,但需要注意的是,并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解,而不一定是全局最优解。...最短路径问题(Dijkstra算法): 在图论中,通过选择当前节点到源节点的路径中权值最小的边来求解最短路径。...最终,算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5},它们是互相兼容的,不重叠。这就是贪心算法的基本思路:在每一步选择中,选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而,需要注意的是,贪心算法并不适用于所有问题,因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优: 在某些情况下,贪心算法可能会陷入局部最优解,而无法达到全局最优

    52311

    最优算法学习

    简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法

    4K10

    浅谈路径规划算法_rrt路径规划算法

    1.1 算法   计算机科学教材中的路径搜索算法在数学视角的图上工作——由边联结起来的结点的集合。...这两个步骤必须被最优化为一个步骤,这个步骤将移动结点。 3.3.1 未排序数组或链表 最简单的数据结构是未排序数组或链表。...Dijkstra算法和带有低估的启发函数(underestimating heuristic)的A*算法却有一些特性让伸展树达不到最优。特别是对结点n和邻居结点n’来说,f(n’) >= f(n)。...一个简单的解决方法是,为搜索算法设置一个最大路径长度。如果找不到一条短的路径算法返回错误代码;这种情况下,用重计算路径取代路径拼接,从而得到路径1-2-5-4.。...6.2 路径压缩 一旦找到一条路径,可以对它进行压缩。可以用一个普通的压缩算法,但这里不进行讨论。使用特定的压缩算法可以缩小路径的存储,无论它是基于位置的还是基于方向的。

    1.6K10

    机器学习最优算法(全面总结)

    导言 对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等): 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。 推荐阅读 pandas进阶宝典 数据挖掘实战项目 机器学习入门

    43620

    路径规划算法之A*算法

    这类问题中,都有两个关键问题需要解决: 一是找到最短路径; 二是避开障碍物。 解决这类问题,不得不提的一个经典的算法就是A*算法。 我们尽量以浅显易懂的语言讲解清楚A*算法的原理及实现过程。...首先,A*算法是什么? A*算法是一种基于采样搜索的粗略路径规划算法,由stanford研究院的Peter Hart,Nils Nilsson以及Bertram Raphael发表于1968年。...A*算法的提出是想要解决移动机器人路径规划问题,也就是要在地图上找到一条从起点到终点的最短路径。 其次,如何搜索? 那么A*算法是如何去找到一条既短又无障的路径的呢?...我们要做的就是找到一条从起点(S)到终点(D)的最优路径。...从终点开始,依次向父亲节点移动直到起点,这就是搜索到的最优路径

    45810

    路径规划算法

    优点: 1)如果最优路径存在,那么一定能找到最优路径 缺点: 1)有权图中可能是负边 2)扩展的结点很多,效率低 1.2 A*算法 A*算法发表于1968年,A*算法是将Dijkstra算法与广度优先搜索算法...(BFS)二者结合而成,通过借助启发式函数的作用,能够使该算法能够更快的找到最优路径。...优点: 1)利用启发式函数,搜索范围小,提高了搜索效率 2)如果最优路径存在,那么一定能找到最优路径 缺点: 1)A*算法不适用于动态环境 2)A*算法不太适合于高维空间,计算量大 3)目标点不可达时会造成大量性能消耗...PRM算法是概率完备且不是最优算法。 PRM算法流程: 1. 初始化,设G(V,E)为一个无向图,其中顶点集V代表无碰撞的状态点,连线集E代表无碰撞的路径。初始状态为空。 2....2)RRT算法不太适用于存在狭长空间的环境 3)规划出的路径可能不是最优路径 4)不适用于动态环境的路径规划 3.

    2.2K12

    【JavaScript 算法】贪心算法:局部最优解的构建

    贪心算法(Greedy Algorithm)是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中,贪心算法总是选择在当前看来最优的选择,希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优解。...贪心算法的特点是简单高效,但它并不总能保证得到最优解。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策,不考虑未来的影响。...贪心算法的适用场景 贪心算法通常适用于以下场景: 最小生成树:如Kruskal和Prim算法。 最短路径问题:如Dijkstra算法。 区间调度问题:如选择最多的不重叠区间。...贪心算法在实际开发中有广泛的应用,常见的应用场景包括: 图算法:最小生成树、最短路径问题。...四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优解的方法。虽然它不总能保证得到最优解,但在许多实际问题中表现良好。通过理解和应用贪心算法,我们可以有效地解决许多复杂的优化问题。

    7810

    解读最优算法之模拟退火

    2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法,今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。...(-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序,终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。...这是有意选取的一个多峰值函数,观察SA算法是否陷入局部极小;爬山算法是怎么陷入局部极小的,SA又是怎么跳出局部极小的。...T,T_max 是解空间的取值范围,i 是迭代次数,best是初始最优解,设为在 T处,break_i是控制跳出的次数,每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s')....5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解,如果标注这部分,可以认为为爬山算法。再看下,爬山算法的搜索过程,陷入局部最小,搜索提前终止,所能找到的最小值为-0.5. ?

    94500

    路径规划算法 | A* 搜索算法

    什么是A*搜索算法 A*搜索算法是一种用于路径搜索和图遍历的效果很好、主流的技术之一。 1.1 为什么选择A*搜索算法? 简单地说,A*搜索算法与其他遍历技术不同,它具有“智能”。...这意味着它是一种非常智能的算法,与其他传统算法有所区别。下面的部分将详细解释这一点。 值得一提的是,许多游戏和基于Web的地图使用这个算法来高效地找到最短路径(近似)。...塔防是一种策略类视频游戏,目标是通过阻挡敌人的攻击来保卫玩家的领土或财产,通常是通过在敌人的攻击路径上或沿着其攻击路径上放置防御结构来实现的。 A*搜索算法经常用于找到从一个点到另一个点的最短路径。...总结 那么何时使用广度优先搜索(BFS)而不是A*算法,何时使用Dijkstra算法而不是A*算法来寻找最短路径呢?...3)任意两个节点之间的最短路径: · 使用Floyd-Warshall算法。 · 使用Johnson算法

    14010
    领券