若干负载均衡问题的算法设计与分析(李伟东,李建平著)思维导图
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计算思维导论05-问题求解的基本思维
1
5.1 计算机语言 5.2 程序设计基础 5.3 算法 5.4 算法设计 5.5 函数与递归 5.6 程序设计
目录
5.1 计算机语言
计算机语言是语法、语义与词汇的集合，它用来表达计 算机程序。 程序是指某种程序设计语言编制的、计算机能够执行的 指令序列，表达的是让计算机求解问题的步骤和方法。 计算机语言的发展过程经历了四个阶段： 机器语言 汇编语言 高级语言 构件化语言
2．算法设计
顺序结构
顺序结构
【例5.7】求解鸡兔同笼问题。已知笼子中鸡和兔的头数 总共为h，脚数总共为f，问鸡和兔各有多少只？
求解策略，包括贪心算法、分治法、动态规划、启发式 算法等
旅行商问题
贪心算法策略的的基本思想是，一定做出当前状况的最 好选择，以免将来后悔。求解TSP问题的贪心算法为：“ 从一个城市开始，每次选择下一个城市的时候，只考虑 当前状况下最好的选择”
根据贪心算法的策略，解为路径： A,B ,D ,C
其总距离为14。
哥尼斯堡七桥问题
七桥问题所构成的图中，没有一 个节点含有偶数条边，所以哥尼 斯堡七桥问题无解。
旅行商问题
【例5.5】旅行商问题（Traveling salesman problem，TSP） ：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解一条最 短路径，使得一个旅行商从某个城市出发访问每个城市 且只能在每个城市逗留一次，最后回到出发的城市。
4个城市的遍历解：
A
2
6
3
B
54
C
52
D
42
C D BD B C
2
24 4
5
5
D C DB C B
3 6 3 26 2
路径：ABCDA 距离：12 路径：ABDCA 距离：14 路径：ACBDA 距离：18 路径：ACDBA 距离：14 路径：ADBCA 距离：14 路径：ADCBA 距离：12
5.1 计算机语言 5.2 程序设计基础 5.3 算法 5.4 算法设计 5.5 函数与递归 5.6 程序设计
目录
5.1 计算机语言
计算机语言是语法、语义与词汇的集合，它用来表达计 算机程序。 程序是指某种程序设计语言编制的、计算机能够执行的 指令序列，表达的是让计算机求解问题的步骤和方法。 计算机语言的发展过程经历了四个阶段： 机器语言 汇编语言 高级语言 构件化语言
2．算法设计
顺序结构
顺序结构
【例5.7】求解鸡兔同笼问题。已知笼子中鸡和兔的头数 总共为h，脚数总共为f，问鸡和兔各有多少只？
求解策略，包括贪心算法、分治法、动态规划、启发式 算法等
旅行商问题
贪心算法策略的的基本思想是，一定做出当前状况的最 好选择，以免将来后悔。求解TSP问题的贪心算法为：“ 从一个城市开始，每次选择下一个城市的时候，只考虑 当前状况下最好的选择”
根据贪心算法的策略，解为路径： A,B ,D ,C
其总距离为14。
哥尼斯堡七桥问题
七桥问题所构成的图中，没有一 个节点含有偶数条边，所以哥尼 斯堡七桥问题无解。
旅行商问题
【例5.5】旅行商问题（Traveling salesman problem，TSP） ：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解一条最 短路径，使得一个旅行商从某个城市出发访问每个城市 且只能在每个城市逗留一次，最后回到出发的城市。
4个城市的遍历解：
A
2
6
3
B
54
C
52
D
42
C D BD B C
2
24 4
5
5
D C DB C B
3 6 3 26 2
路径：ABCDA 距离：12 路径：ABDCA 距离：14 路径：ACBDA 距离：18 路径：ACDBA 距离：14 路径：ADBCA 距离：14 路径：ADCBA 距离：12
负载均衡实现原理ppt课件
加权随机算法实现：
将加权与随机算法配合，根据随机数与加权比例后计算出当前新连接应该发往哪个
服务器。
课件部分内容来源于网络，如有异 议侵权的话可以联系删除，可编辑 版！
12
调度算法：源地址散列（Source Hashing）
2 1 4
Internet
5 1 4 3 6
2
5 3 6
源地址散列算法实现：
3.实服务组：为了便于对多个实服务 进行管理，将多个实服务的一些共 有属性提取出来形成了实服务组。 一个虚服务对应一个实服务组，一 个实服务组对应多个实服务。相同 的实服务组不能属于不同的虚服务。
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16
服务器型负载均衡转发方式
服务器负载均衡是数据中心最常见的组网模型。依据转发方式，分为NAT方 式、DR方式。
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10
调度算法：最少连接（Least Connections）
1 4 4 2 5 3 6
Internet
1
5 6
2 3
最少连接算法实现：
最少连接均衡算法对内部中需负载的每一台服务器都有一个数据记录，记录当前该 服务器正在处理的连接数量，当有新的服务连接请求时，将把当前请求分配给连接数 最少的服务器，使均衡更加符合实际情况，负载更加均衡。 最少连接算法适合长时处理的请求服务，如FTP。
Server Farms
Application
192.168.1.10
Load Blance to Client: Source IP = VIP - 6.6.6.100 Destination = 4.3.2.1
《Go程序员面试算法宝典》读书笔记思维导图
7.3 如何求正整 数n所有可能的整 数组合
7.4 如何用一个 随机函数得到另 外一个随...
7.6 如何组合1， 2，5这三个数
使其和...
7.5 如何等概率 地从大小为n的
数组中选...
7.7 如何判断还 有几盏灯泡还亮
着
8.1 如何进行选 择排序
8.2 如何进行插 入排序
8.3 如何进行冒 泡排序
02
4.14 如何 求集合的所 有子集
03
4.15 如何 对数组进行 循环移位
04
4.16 如何 在有规律的 二维数组中 进行高...
06
4.18 如何 判断请求能 否在给定的 存储条...
05
4.17 如何 寻找最多的 覆盖点
01
5.1 如何 求一个字符 串的所有排 列
02
5.2 如何求 两个字符串 的最长公共 子串
《Go程序员面试算法宝 典》
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思维导图PPT模板
本书关键字分析思维导图
数
个数
数字
字符串
计算机
序列
数据
第章
算法
笔试 问题
时间
元素
结点
二叉树
数组
链表
真题
排序
目录
01 面试笔试经验技巧篇
02 面试笔试真题解析篇
本书是一本讲解Go语言程序员面试笔试真题的书籍，在写法上，除了讲解如何解答算法问题以外，还引入 了例子辅以说明，让读者能够更加容易理解。本书将程序员面试笔试过程中各类算法类真题一网打尽，在题目的 广度上，通过各种渠道收集了近3年来IT企业面试笔试算法高频题目，所选择题目均为企业招聘使用题目。在题目 的深度上，本书由浅入深、庖丁解牛般地分析每一个题目，并提炼归纳，同时引入例子与源代码、时间复杂度与 空间复杂度的分析，而这些内容是其他同类书籍所没有的。本书根据真题所属知识点进行分门别类，结构合理、 条理清晰，对读者学习与检索意义重大。本书是一本计算机相关专业毕业生面试笔试的求职用书，可以作为本科 生、研究生学习数据结构与算法的辅导书籍，同时也适合期望在计算机软硬件行业大显身手的计算机爱好者阅读。
问题解决力课件
2.3
简洁、直观、易懂、美观 一份图表表达一种信息 信息和图表要一致 将项目限制在5种以内 排列顺序，显示重点 明确数据单位和时间 要有明确备注，并标明出处 最后确认是否已完成
整理信息
2.3
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
1,076
1,110
1,159
1,879
2,140
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub Department
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub Department
利用框架分析问题
2.4
利用框架分析问题—--将浩瀚的信息信息整理
如何收集信息
如何收集信息
2.2
有步骤的进行信息收集
了解目的和背景
有条不紊的整理收集信息，搞清来龙去脉
明确应该知道的事情
明确信息源
从细微点着手收集信息
掌握整体的状况
收集信息是整个问题解决的开始，一定先明确其目的，思考具体步骤。巧妙的归纳整理信息，提高信息的价值。
整理信息
如何整理信息—--将信息图表化、数字化
Material
Design
Process
PI Rubbing thickness
OC Process
Clean Condition
Array SD Etch Condition
CF ITO’s thickness
CF ITO Crafts
PI Main、Pre Cure Crafts
简洁、直观、易懂、美观 一份图表表达一种信息 信息和图表要一致 将项目限制在5种以内 排列顺序，显示重点 明确数据单位和时间 要有明确备注，并标明出处 最后确认是否已完成
整理信息
2.3
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
1,076
1,110
1,159
1,879
2,140
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub Department
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub 01 Department
Sub Department
利用框架分析问题
2.4
利用框架分析问题—--将浩瀚的信息信息整理
如何收集信息
如何收集信息
2.2
有步骤的进行信息收集
了解目的和背景
有条不紊的整理收集信息，搞清来龙去脉
明确应该知道的事情
明确信息源
从细微点着手收集信息
掌握整体的状况
收集信息是整个问题解决的开始，一定先明确其目的，思考具体步骤。巧妙的归纳整理信息，提高信息的价值。
整理信息
如何整理信息—--将信息图表化、数字化
Material
Design
Process
PI Rubbing thickness
OC Process
Clean Condition
Array SD Etch Condition
CF ITO’s thickness
CF ITO Crafts
PI Main、Pre Cure Crafts
2-创新思维2_V3.0-release-iwint版权
TRIZ中的创新思维方法
DAOV路线图——分析阶段
定义 Define 分析 Analyze 优化 Optimize 验证 Verify
4. 功能成本分析
5. 三轴分析
6. 问题求解
7. 知识库分析
TRIZ/CAI综述 组件分析 功能分析 IFR分析 组件价值分析 系统裁剪分析 Pro/Innovator 系统分析模块
北京亿维讯科技有限公司 版权所有，违者必究。 Copyright © BEI JING IWINT TECHNOLOGY CO.，LTD .All Rights Reserved.
5
思维惯性是双刃剑
思维惯性在人们的日常生活与工作中，起着非常重 要的作用
他使人们在遇到与以往问题相似的情况下，能较迅速地做 出反应 尤其是在危险状态下，他对人的身体健康与生命安全起着 非常重要的保护作用
思维惯性的表现形式
只有一种正确的解决问题方法的思维方式
人们过去采用某种特定的方法在解决某类特定问题时取得了 成功，常常会强化他们对改装那个方法解决此类问题的信念， 并且： （ 1）认为这种方法经常成功，所以是最有效的，其结果常 常排斥其他的方法 （ 2）常常低估问题及问题环境的变化，认为所出现的问题 其实质是相同的
Newell和 simon认为解决问题涉及寻找最成功的程序 解决问题过程的重要组成部分：对任务环境的确切感知、 确定正确的问题空间、充足的信息及正确的加工程序
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DAOV路线图——分析阶段
定义 Define 分析 Analyze 优化 Optimize 验证 Verify
4. 功能成本分析
5. 三轴分析
6. 问题求解
7. 知识库分析
TRIZ/CAI综述 组件分析 功能分析 IFR分析 组件价值分析 系统裁剪分析 Pro/Innovator 系统分析模块
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5
思维惯性是双刃剑
思维惯性在人们的日常生活与工作中，起着非常重 要的作用
他使人们在遇到与以往问题相似的情况下，能较迅速地做 出反应 尤其是在危险状态下，他对人的身体健康与生命安全起着 非常重要的保护作用
思维惯性的表现形式
只有一种正确的解决问题方法的思维方式
人们过去采用某种特定的方法在解决某类特定问题时取得了 成功，常常会强化他们对改装那个方法解决此类问题的信念， 并且： （ 1）认为这种方法经常成功，所以是最有效的，其结果常 常排斥其他的方法 （ 2）常常低估问题及问题环境的变化，认为所出现的问题 其实质是相同的
Newell和 simon认为解决问题涉及寻找最成功的程序 解决问题过程的重要组成部分：对任务环境的确切感知、 确定正确的问题空间、充足的信息及正确的加工程序
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高并发架构实战：从需求分析到系统设计
负载均衡则是保证系统在高并发下的稳定运行的关键技术。通过合理地分配 请求到多个服务器上，可以避免某个服务器过载，保证了整体系统的稳定性。
而异步处理则适用于那些处理时间较长的任务。将这些任务放到后台异步处 理，可以避免对前端请求的阻塞，提高系统的并发处理能力。
这本书还强调了监控和日志的重要性。一个好的监控系统可以帮助我们实时 了解系统的运行状况，及时发现并解决问题。而详细的日志记录则为我们提供了 问题排查的依据，有助于我们快速定位和解决故障。
在当今这个信息爆炸的时代，互联网应用面临着前所未有的并发压力。不论 是社交应用、电商平台还是在线视频会议，都需要在数百万甚至亿级别的用户并 发访问下保持流畅的用户体验。这不仅需要强大的服务器硬件支持，更需要优秀 的系统架构设计。
这本书从需求分析开始，引导读者逐步进行系统设计。它强调了如何识别并 定义系统的关键性能指标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。然后，书中 详细介绍了如何运用分布式架构、缓存机制、负载均衡和异步处理等手段来优化 系统。
作者简介
这是《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》是一本非常值得一读的书。它 不仅为我们提供了一个全面的高并发架构实战指南，还通过丰富的案例和实用的 技巧帮助我们快速掌握这一领域的知识。无论大家是技术新手还是资深工程师， 都能从这本书中受益匪浅。
阅读感受
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》读后感
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》是一本深入浅出地讲解高并发 架构设计和实践的书籍。通过对这本书的学习，我深刻地理解了高并发系统架构 的重要性以及如何构建一个高效、稳定、可扩展的系统。
精彩摘录
算法设计与分析(霍红卫)-第2章-分治法
第2章 分 治 法
我们可以很容易解决这个问题。利用这样一个事实：渐近 表示法只要求对n≥n0，T(n)≤cn lb n成立，其中n0是一个可以选择 的常数。由于对于n>3，递归方程并不直接依赖T(1)，因此可设 n0=2，选择T(2)和T(3)作为归纳证明中的边界条件。由递归方程 可得T(2)=4和T(3)=5。此时只要选择c≥2，就会使得T(2)≤c·2·lb 2 和 T(3)≤c·3·lb 3 成 立 。 因 此 ， 只 要 选 择 n0=2 和 c≥2 ， 则 有 T(n)≤cn lb n成立。
3ic(n/4i)2=(3/16) icn2 i=0，1，…，log4n-1
深度为log4n的最后一层有3log4 n nlog4 3 个结点，每个结点的
开销为T(1)，该层总开销为 nlog4 3T (1) ，即 Θ(nlog4 3)。
第2章 分 治 法
将所有层的开销相加得到整棵树的开销：
T (n) cn2
T(n)=2T(n/2)+n ≤2(c［n/2］lb［n/2］)+n =cn lb n/2+n =cn lb n-cn lb 2+n =cn lb n-cn+n =cn lb n-(c-1)n
最后一步在c≥1时成立。≤cn lb n
第2章 分 治 法
下面证明猜测对于边界条件成立， 即证明对于选择的常 数c，T(n)≤cn lb n对于边界条件成立。 这个要求有时会产生 一些问题。 假设T(1)=1是递归方程的惟一边界条件，那么对 于n=1，T(1)≤c·1·lb 1=0与T(1)=1发生矛盾。因此，归纳法中 的归纳基础不成立。
3
cn2
3
2
cn2
3
《云原生数据中台 架构 方法论与实践》读书笔记思维导图
用的形态
13.2 应用开 2
发工具
3 13.3 3种典
型的数据中台 应用
4 13.4 数据中
台应用的开发 和管理
5 13.5 本章小
结
14.1 数据门户出 现的背景
14.2 硅谷的数据 门户建设
14.3 数据门户的 定位及功能
14.4 数据门户的 实现原理
14.5 数据门户的 社交属性
14.6 数据应用的 自助及协同工作
第18章 物联网 领域数据中台建
设
16.1 建设背景
16.2 组织架构调 整
16.3 建设过程 16.4 体系架构
16.5 数据治理
16.6 数据应用产 品
16.7 EA“数据 中台”功能总结
16.8 本章小结
Hale Waihona Puke 17.1 零售行 1业的数字化转 型
17.2 零售行 2
业数据中台解 决方案
3 17.3 零售行
04
第四部分 数据中台案 例分析
本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理 这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部 门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫 需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到 8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。 各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤 岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
13.2 应用开 2
发工具
3 13.3 3种典
型的数据中台 应用
4 13.4 数据中
台应用的开发 和管理
5 13.5 本章小
结
14.1 数据门户出 现的背景
14.2 硅谷的数据 门户建设
14.3 数据门户的 定位及功能
14.4 数据门户的 实现原理
14.5 数据门户的 社交属性
14.6 数据应用的 自助及协同工作
第18章 物联网 领域数据中台建
设
16.1 建设背景
16.2 组织架构调 整
16.3 建设过程 16.4 体系架构
16.5 数据治理
16.6 数据应用产 品
16.7 EA“数据 中台”功能总结
16.8 本章小结
Hale Waihona Puke 17.1 零售行 1业的数字化转 型
17.2 零售行 2
业数据中台解 决方案
3 17.3 零售行
04
第四部分 数据中台案 例分析
本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理 这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部 门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫 需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到 8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。 各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤 岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。