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原创 手撕分布式缓存之一
这一节的内容主要实现了缓存的底层逻辑，比如：空间占满时如何清理历史数据的算法；插入数据与获取数据；以及结构体的定义等。并没有实现分布式的效果，但后续的功能扩展以性能优化均是基于本章的底层函数和算法进行实现。
2023-11-27 20:21:52
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原创 整数规划之割平面法
割平面法同样也是计算整数问题的常用方法之一，但是相对于分支定界法，计算量要小许多，不用每次都要分两种情况进行讨论，而是用它特有的简便方法进行选择。下面我们同样在实战中进行讲解怎样使用割平面法，以下图(I)问题为例：和分支定界法不同的是，割平面法第一步不仅需要暂时不考虑整数这一条件，而且需要将约束条件左右两端都化为整数。然后用单纯形法进行求解，可以得出下表：可以发现，现在的可行解还不是整数，所以现在要对其进一步优化，这也是割平面法关键步骤。将x1和x2的值化成整数+小数的形式，但是要求小数必须是
2020-11-16 18:15:55
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原创 10分钟看明白大M法和两阶段法
相信学习本章节的朋友都是掌握了单纯形法后，准备学习大M和两阶段法，但是却不知道如何下手；亦或是知道大概过程但是又不清楚中间原理如何实现的。那么这篇文章将会解决以上两种情况给大家带来的困惑。首先我们先提出几个问题：1. 为何学过单纯形法后还要继续学习大M法和两阶段法。2. 大M法和两阶段法的过程有何不同，不同应用场景怎样灵活使用。针对问题一：在运用单纯性法解题时，我们通常会苦恼于其繁琐的过程----换基迭代，一个不小心就会计算错误，但是除了这个问题以外，我们在还没有进行画表，即进行选择基向量时也有
2020-10-16 16:08:54
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原创 手撕分布式缓存---HTTP Client搭建
经过上个章节的学习，我们已经实现了一致性哈希算法，这个算法保证我们可以在节点发生变动时，最少的key请求受到影响，并返回这个节点的名称；这很大程度上避免了哈希雪崩和哈希穿透的问题。
2023-12-19 15:06:54
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原创 手撕分布式缓存---多节点的调取
当服务使用多节点运行时，节点之间的负载均衡往往是我们优先需要考虑的问题；但缓存服务不同于一般的多节点服务，它并非仅仅是通过分摊流量就可以避免某个节点不会出问题，因为缓存往往对应着缓存雪崩的问题。
2023-12-19 15:01:40
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原创 手撕分布式缓存---互斥锁的优化
通过这篇文章，大家可以学习到读写锁与互斥锁的区别功能封装的结构设计（需要结合上一章节）实现命名空间功能的数据结构接口型函数等。
2023-12-11 16:40:59
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原创 手撕分布式缓存---HTTP Server搭建
通过本篇文章可以学习到 go 语言原生的 HTTP Server 的使用，虽然不像成熟的Web框架那样，方法、机制都很完全，但是通过学习底层的功能实现，对于我们整体项目结构搭建是非常重要的。如果将go语言、go衍生技术（gin，MiddleWare等）等一系列相关的技术看做一整个项目结构，那么哪些技术我们要实现哪些功能呢？这些功能做出来实际上使用的人有多少呢？能给我们带来多少价值？这些问题具象来看的话是与我们开发人员息息相关的，因此我们有必要去学习这种看似吃力不讨好实际却会给我们带来很深远的收益的知识。
2023-12-11 16:37:34
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原创 Layui数据表格获取数据库数据
后端代码@ResponseBody public StringBuilder findTeaAccountJson() throws IOException { List<Account> accountList = teaManagerSer.findTea();//获取List集合数据 String json = JSON.toJSONString(accountList);//将list转换成json数据 StringBuilder
2022-02-09 13:08:11
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原创 layUi数据表格显示parsererror
1最为常见的错误是数据格式不对{"code":0,"msg":"","count":1000,"data":[{"age":23,"name":"赵七","sex":"男","username":"1"},{"age":21,"name":"张三","sex":"男","username":"2"},{"age":22,"name":"李四","sex":"女","username":"3"},{"age":23,"name":"王五","sex":"男","username":"4"}]}co.
2022-02-03 10:59:58
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原创 目标规划之问题数学化（建模）
目标规划不仅从字面上和线性规划看上去很像，其所解决的问题也很像，但是线性规划的约束条件都是绝对性的，要么大于等于、要么小于等于，要求是怎样就必须是怎样；但是目标规划的条件约束是很灵活的，如同名称一样，给出的约束仅仅代表了我的目标是这样的，能不能达到不一定（要有大局观）。为了既能实现这一点又能够将约束条件作为一个有效的求解等式，因此就要引入变量，但由于对结果是高于目标还是低于目标是不确定的，所以需要引入两个相反作用的变量，同一条件下只会有一个变量起作用。例如有这样一道问题：某工厂生产A,B两种机床，在一个
2020-12-13 14:56:48
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原创 整数规划之0-1问题及隐枚举法
在整数规划中，如果所有决策变量xi只限于取0和1两个值，则称它为0—1规划问题。就像是背包问题，它就是一个典型的0—1规划问题。我觉得背包问题其实在之前刷题的时候还挺难的，但是在运筹学中学习的没有那么深。书上只讲了两种方法：1.显枚举法2.隐枚举法显枚举法又名穷举法，即将每一种情况都代入原式中计算，最后根据结果进行比较，得出最优解。该方法虽然可行，但是随着数据量的增大也会渐渐地不适用。隐枚举法是在显枚举法上的优化，它能够使在达到最优解之前，只需要检查所有可能的变量组合的一部分即可。因为在判断某种
2020-11-17 15:34:48
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原创 整数规划之分支定界法
整数规划问题和一般的线性规划问题很类似，唯一的不同点在于可行解必须是整数。这是因为对于某些实际问题，必须要求全部解或者至少部分解为整数。比如，所求的解是人数，机器台数或工厂个数等。整数规划问题一般被分成：1.分支定界法2.割平面法3.0—1规划及隐枚举法4.指派问题这篇文章先讲一下分支定界法。分支定界法是用于求解整数规划问题的，但由于其复杂性所以一般用计算机进行计算，因此若为了应付考试只需要了解即可，不必进行大量练习。分支定界法的核心思想就是剪枝。当我们不考虑所求解必须是整数这个条件时.
2020-11-16 17:51:57
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原创 10分钟掌握运输问题（三）
从上一篇基本可行解检验中可以得知，如果检验数不全为非正数时需要进行换基迭代。本篇文章就来讲解下如何在基本可行解上进一步找到最优解。换基迭代步骤: ①首先在所有正的检验数中找出一个值最大的检验数，以他对应的位置为起始点做闭回路。 &
2020-11-09 20:21:29
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原创 10分钟掌握运输问题（二）
通过上一章讲解的基本可行解的确定，我们能够初步计算出一个“最优解”，但是如何判断它是不是最优解呢？这就是本章要说明的：基本可行解的最优性检验。1）闭回路法①操作对象：在计算可行解时中的空格。②使用规则：遇到数字才可以换方向，但也可以不换；偶数次转弯格上的运价标负号，奇数标正号。③结果分析：如果最终检验数均为非正数，则说明为最优解，否则不是。...
2020-11-07 16:28:33
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原创 10分钟掌握运输问题（一）
运输问题的解答一般分为三个步骤，今天只讲解第一个问题：1.初始基本可行解的确定2.基本可行解的最优性检验3.方案的调整针对问题一：初始基本可行解的确定分为两种方法1）最小元素法：该方法是最贴近日常思维的，但同时也是准确率较低的。最小元素法的基本思想是就近供应，即先从运价表中的最小运价开始分配运输量，确定产销关系，然后按倒数第二小运价分配运量，一直到给出初始基本可行解为止。具体过程如下所示：但从下面要讲的元素差额法可以了解到，上面这种方法计算出的结果并不是最优解。2）元素差额法：最小元素
2020-11-07 14:43:47
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原创 10分钟也不一定学会的灵敏度分析
灵敏度分析可谓是线性规划中的重难点了，不仅将之前的知识汇总起来，更是考试必考的大题（出题人基本都是先让用单纯形法解出线性规划问题后，紧接着剩下的2，3小问均是灵敏度分析解题）。博主写这一篇博文也是走走停停耽误了很久，前前后后复习了多次QaQ。接下来我们还是提出几个问题：1. 灵敏度分析对应的是怎样的问题？2. 灵敏度分析法解决问题有怎样的优点？不用该方法还有其他方法吗？3. 灵敏度分析类的问题有哪几类？相应的要如何解决？针对问题一:灵敏度分析类问题用流程图来解释的话大致是这样的：判断最.
2020-10-31 13:50:22
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原创 10分钟掌握对偶单纯形法
只听名字的话会感觉对偶单纯形法和对偶问题关系很大，其实不然(想要了解对偶问题的话可以看我之前的文章)。对偶单纯形法在我看来和大M法以及两阶段法很像，都是用来补充纯粹的单纯形法无法解决特殊问题的缺陷。而且对偶单纯形法更加“强大”，因为它可以在等式右端(b)为负值时直接求解，这也是选择使用它的大多数场景。接下来以下图中题为例直接进行讲解：设：对偶法 = 对偶单纯形法第一步： 与单纯形法一样，对偶法第一步仍然是要化成标准形式，但是注意这里化成标准形式时和单纯形法不同。由于对偶法计算时等式右端可.
2020-10-23 20:20:00
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原创 10分钟就能随便写出一个线性规划问题的对偶问题
简述别人为何要看你的文章为了有目标的学习这一章节，我们同样提出如下几个问题：对偶问题常见吗？在生活中的实际应用是怎样的？对偶问题在运筹学考试中有什么作用？必须要学吗？要怎样才能实现一个线性规划问题的对偶问题？对偶问题具备怎样的性质？针对问题一：对偶问题在生活中非常常见，可以肯定地说，每一个线性规划问题都存在一个与之对应的对偶问题。其实对偶问题最后的求解虽然和原问题在含义上是不相同的，但是却有某种联系可以将他们连接起来。列举一个书上常见的例子： 某工厂用甲乙两种资源生产A、B、C、.
2020-10-19 09:37:40
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2021-05-31
空空如也
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