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网络拓扑

cool321 2019-12-01 20:18:00 7570 浏览量 回答数 0

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OSM数据路网拓扑结构提取

情人的眼淚 2019-12-01 19:31:02 974 浏览量 回答数 1

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查看Castle的代码,在Castle.Core中内部的数据结构采用图,排序使用的拓扑排序算法: 对于一条有向边(u,v),定义u < v;满足所有这样条件的结点序列称为拓扑序列。拓扑排序就是求一个有向图的拓扑序列的算法。 一个有向图顶点的拓扑序列不是惟一的。并不是任何有向图的顶点都可以排成拓扑序列,有环图是不能排的。 例子:比如排课问题,比如士兵排队问题等。 拓扑排序在实际生活中和算法中都有很大的应用。比如要排一下几门课程的先后次序,我们可以把课程抽象成结点,把什么课是什么课的基础抽象成边,那么该图的一个拓扑序列就是这些课的一个可行的先后次序。各种语言的编译器都用到了拓扑排序。 数学基础: 什么是拓扑排序(Topological Sort)?简单地说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序。 回顾离散数学中关于偏序和全序的定义: 若集合X上的关系R是自反的、反对称的和传递的,则称只是集合X上的偏序关系。 设R是集合X上的偏序(Partial Order),如果对每个x,y∈X必有xRy或yRx,则称R是集合X上的全序关系。 直观地看,偏序指集合中仅有部分成员之间可比较,而全序指集合中全体成员之间均可比较。[例如],图7.25所示的两个有向图,图中弧(x,y)表示x≤y,则(a)表示偏序,(b)表示全序。若在(a)的有向图上人为地加一个表示v2≤v3的弧(符号“≤”表示v2领先于v3),则(a)表示的亦为全序,且这个全序称为拓扑有序(Topological Order),而由偏序定义得到拓扑有序的操作便是拓扑排序。 ToplogicalSort.gif AOV-网及其拓扑有序序列产生的过程 (a)AOV-网;(b)输出v6之后;(c)输出v1之后;(d)输出v4之后;(e)输出v3之后;(f)输出v2之后 [思想]: 一、从有向图中选取一个没有前驱的顶点,并输出之; 二、从有向图中删去此顶点以及所有以它为尾的弧; 重复上述两步,直至图空,或者图不空但找不到无前驱的顶点为止。没有前驱 -- 入度为零,删除顶点及以它为尾的弧-- 弧头顶点的入度减1。 [人度为零的顶点拓扑排序算法]: Status Topological Sort(ALGraph G){ //有向图G采用邻接表存储结构。 //若G无回路,则输出G的顶点的1个拓扑序列并返回OK,否则ERROR。 FindInDegree(G,indegree); //对各顶点求入度indegree[0..vernum-1] InitStack(S); for(i=0;i<G.vexnum; ++i) if(!indegree[i])Push(S,i) //建零入度顶点栈,s入度为0者进栈 count=0; //对输出顶点计数 while (!StackEmpty(S)) { Pop(S,i); printf(i,G.vertices[i].data); ++count; //输出i号顶点并计数 for(p=G.vertices[i].firstarc;p; p=p—>nextarc) { k=p—>adivex; //对i号顶点的每个邻接点的入度减1 if(。(--indegree[k]))Push(S,k);//若入度减为0,则入栈 }//for }//while if(count<G.vexnum) return ERROR; //该有向图有回路 else return OK; }//TopologicalSort 算法 ,总的时间复杂度为O(n+e)。

小旋风柴进 2019-12-02 01:23:02 0 浏览量 回答数 0

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添加负载均衡之后,不能正常访问

1249639187607931 2019-12-01 18:51:42 224 浏览量 回答数 2

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需要提供阿里云的网络拓扑图

问道1234 2019-12-01 19:10:56 59 浏览量 回答数 1

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增值电信业务许可证年检,其中有一项需要提供网络拓扑结构、硬件设备的部署情况和基本信息、网络边界划分等

1079935514570176 2019-12-01 19:27:54 59 浏览量 回答数 1

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我公司正在做三级等级保护备案,需要填写资料请指导提供!

银少 2019-12-01 19:31:13 112 浏览量 回答数 2

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1.建立网路拓扑结构(AR1连接AR1) 2.对两台路由进行配置,使其能够相互通信 3.在AR1上

游客onf2suabvrwvm 2020-10-10 11:07:58 0 浏览量 回答数 0

问题

求一个阿里云服务器的网络拓扑图

1617162760963759 2019-12-01 19:11:53 71 浏览量 回答数 2

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上海市公安局网站备案要求提供网站的《网络拓扑结构图》

2019-12-01 18:43:46 372 浏览量 回答数 1

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经营许可急需

bono007 2019-12-01 21:44:04 2621 浏览量 回答数 1

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MaxCompute用户指南:图模型:SDK概述

行者武松 2019-12-01 22:04:43 999 浏览量 回答数 0

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一个是商业的,一个是开源的. OSS只有bucket[目录],object[文件]两种概念, Ceph与Gluster在原理上有着本质上的不同。Ceph基于一个名为RADOS的对象存储系统,使用一系列API将数据以块(block)、文件(file)和对象(object)的形式展现。Ceph存储系统的拓扑结构围绕着副本与信息分布,这使得该系统能够有效保障数据的完整性。

洵云 2019-12-01 23:42:00 0 浏览量 回答数 0

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拓扑排序 7月5日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-07 09:48:17 19 浏览量 回答数 1

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  907数据结构与算法满分是150分。   考试科目代码及名称:907数据结构与算法   一、考试基本要求   本考试大纲适用于报考深圳大学计算机与软件学院学术型硕士的研究生入学考试。《数据结构与算法》是为招收计算机科学与技术学术型硕士和软件工程学术型硕士而设置的具有选拔功能的水平考试。它的主要目的是测试考生对数据结构与算法各项内容的掌握程度。要求考生熟悉常见的数据结构和算法,能根据实际应用选择合理的逻辑结构、存储结构及其相应的算法,并掌握算法的时间分析和空间分析技术。要求考生能够编写符合软件工程规范、结构清楚、正确易读的算法(程序)。   二、考试内容和考试要求 1、 基本概念 逻辑结构、存储结构、算法及三者之间的关系;算法的特征及设计目标;了解算法时间、空间需求的大O表示法 。 2、向量、链表、栈、队 向量(顺序表)、链表(静态链表、单链表、双向链表、循环链表)及相关算法;栈、队,了解其应用,理解递归;串及C语言中串的表示;串的模式匹配算法;了解多维数组的行优先和列优先的顺序存储;了解特殊矩阵(如上、下三角矩阵)的一维数组存储 ,了解广义表的表示。 3、树和二叉树 树(森林)、二叉树及其性质;两者的对应关系;二叉树的llink-rlink和完全二叉树的顺序存储法;二叉树遍历;赫夫曼(Huffman)树的构造及应用 。 4、图 图(网)的概念及其邻接矩阵和邻接表存储法;图的遍历、最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径等算法 。 5、查找与排序 顺序查找、二分查找;二叉排序树、平衡二叉排序树及插入、删除时的平衡方法;B-树、B+树;哈希(Hash)表;了解查找成功及失败的平均查找长度;排序的概念及相关术语;“插入”、“希尔”、“起泡”、“快速”、“选择”、“堆”、“归并”、“基数”等排序算法;了解上述排序算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性;了解上述部分排序算法的适用场合 。   三、考试基本题型 主要题型包括:填空题、选择题、判断题、应用题、算法设计题等。试卷满分为150分。   

小哇 2019-12-02 01:23:55 0 浏览量 回答数 0

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linux如何使用adhoc建立连接,并传输数据?

杨冬芳 2019-12-01 20:22:24 1071 浏览量 回答数 1

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跟本地肯定不能比哎,且不说带宽差异太大,本地是4核物理CPU,ECS是4核虚拟化CPU,再加上内网和公网巨大的通信开销差别。。。 ------------------------- LZ,你可以用sysbench之类的工具测试一下系统各个部分的性能,包括CPU、IO、内存、网络,不过我估计相差最大的还是网络环境,即使是阿里云的ECS主机之间的内网通信开销,也可能要比你自己本地的内网开销大,毕竟咱们是不清楚阿里云内网的拓扑结构的

xninja 2019-12-02 01:15:44 0 浏览量 回答数 0

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经典网络:IP地址由阿里云统一分配,配置简便,使用方便,适合对操作易用性要求比较高、需要快速使用 ECS 的用户。 专有网络:是指逻辑隔离的私有网络,您可以自定义网络拓扑和 IP 地址,支持通过专线连接。适合于熟悉网络管理的用户。 1、从公网ip来讲,经典网络和专有网络没有区别;从内网ip来讲,经典网络是DHIP,也就是自动分配局域网ip地址,而专有网络则是手工分配局域网ip地址,这样方便有多台云服务器的用户自行定义内网ip结构。所以,如果用户只有一台服务器,或者有多台服务器但不需要进行内网互联,那么这两种网络都可以选择的。 2、从安全上讲,因为经典网络是阿里云自动分配的ip地址,有一定的规律性,那么黑客也就可以利用内网ip进行局域网攻击,虽然在阿里云的安全体系下有些难度,但事实也证明了有被攻击的可能性。而专有网络因为是自定义局域网ip,那么黑客就没那么容易进入用户的内网进行攻击了。 3、经典网络阿里云一经初始化了很多参数,适合快速入门ECS的用户;专有网络:适合精通网络管理的用户,定制型可扩展型更强,是逻辑隔离的私有网络支持用户自定义网络拓扑和ip地址。 4、专有网络天生是隔离的安全网络,默认情况下,别人不能通过私网访问用户VPC,用户的VPC也不能通过私网访问别人。

YDYK 2020-03-29 11:35:17 0 浏览量 回答数 0

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如何高效扫描 DRDS 数据

猫饭先生 2019-12-01 21:20:59 1007 浏览量 回答数 0

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工程师您好,我公司现在ICP年检,需要填报有关信息,详情求帮助

30036022 2019-12-01 19:07:33 65 浏览量 回答数 0

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你好,经典网络:IP地址由阿里云统一分配,配置简便,使用方便,适合对操作易用性要求比较高、需要快速使用 ECS 的用户。 专有网络:是指逻辑隔离的私有网络,您可以自定义网络拓扑和 IP 地址,支持通过专线连接。适合于熟悉网络管理的用户。 1、从公网ip来讲,经典网络和专有网络没有区别;从内网ip来讲,经典网络是DHIP,也就是自动分配局域网ip地址,而专有网络则是手工分配局域网ip地址,这样方便有多台云服务器的用户自行定义内网ip结构。所以,如果用户只有一台服务器,或者有多台服务器但不需要进行内网互联,那么这两种网络都可以选择的。 2、从安全上讲,因为经典网络是阿里云自动分配的ip地址,有一定的规律性,那么黑客也就可以利用内网ip进行局域网攻击,虽然在阿里云的安全体系下有些难度,但事实也证明了有被攻击的可能性。而专有网络因为是自定义局域网ip,那么黑客就没那么容易进入用户的内网进行攻击了。 3、经典网络阿里云一经初始化了很多参数,适合快速入门ECS的用户;专有网络:适合精通网络管理的用户,定制型可扩展型更强,是逻辑隔离的私有网络支持用户自定义网络拓扑和ip地址。 4、专有网络天生是隔离的安全网络,默认情况下,别人不能通过私网访问用户VPC,用户的VPC也不能通过私网访问别人。 现在新购只有专有网络,如果专有网络如还有疑问,请联系客服 到阿里云会员中心提交工单,让售后帮你检查看看。 或点击右侧的浮标:联系我们 提交工单的地址:https://workorder.console.aliyun.com/#/ticket/createIndex 更多阿里云帮助文档 https://help.aliyun.com 希望对您有帮助!

阿里朵 2019-12-02 03:03:32 0 浏览量 回答数 0

问题

产品架构的具体介绍

云栖大讲堂 2019-12-01 21:48:11 1202 浏览量 回答数 0

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Python数据结构篇数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。**这一部分是下面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。**(1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)(2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现(3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆(4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现2.Python算法设计篇算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms),内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1.你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇文章之后都还有一两道小题练手哟****2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵****3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~**(1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法(4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分**(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比**(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms) /question/19889750/answer/27901020有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书

琴瑟 2019-12-02 01:22:41 0 浏览量 回答数 0

问题

金融版

云栖大讲堂 2019-12-01 21:35:10 879 浏览量 回答数 0

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1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。 **这一部分是下面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。** (1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突) (2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现 (3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆 (4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现 2.Python算法设计篇 算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms),内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。 这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。 本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1.你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇文章之后都还有一两道小题练手哟** **2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵** **3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~** (1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。 (2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。** (3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法 (4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分** (5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法** (6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法** (7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等** (8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比** (9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

寒凝雪 2019-12-02 01:22:23 0 浏览量 回答数 0

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Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms) 中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例 如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文 章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。 **这一部分是下 面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比 较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。** (1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突) (2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现 (3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆 (4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现 2.Python算法设计篇 算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms), 内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排 序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并 没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但 是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来 了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。 这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分 析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算 法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟 们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。 本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1. 你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这 个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇 文章之后都还有一两道小题练手哟** **2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂 不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科 普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵** **3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~** (1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。 (2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。** (3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法 (4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分** (5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法** (6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法** (7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等** (8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比** (9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms) https://www.zhihu.com/question/19889750/answer/27901020

青衫无名 2019-12-02 01:23:20 0 浏览量 回答数 0

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1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。 **这一部分是下面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。** (1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突) (2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现 (3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆 (4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现 2.Python算法设计篇 算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms),内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。 这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。 本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1.你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇文章之后都还有一两道小题练手哟** **2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵** **3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~** (1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。 (2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。** (3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法 (4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分** (5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法** (6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法** (7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等** (8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比** (9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms) **本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法,从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

一键天涯 2019-12-02 01:23:49 0 浏览量 回答数 0

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Re网络类型:经典网络 阿里云,面向客户提供的网络类型服有经典网络和专有网络两种,但这两者有什么区别呢? 阿里官网给的解释是: 经典网络:IP地址由阿里云统一分配,配置简便,使用方便,适合对操作易用性要求比较高、需要快速使用 ECS 的用户。 专有网络:是指逻辑隔离的私有网络,您可以自定义网络拓扑和 IP 地址,支持通过专线连接。适合于熟悉网络管理的用户 a-li-yun-wang-luo-xi-lie-zhi-jing-dian-wang-luo-he-zhuan-you-wang-luo-00 简单说 经典网络,购买后,立即分配云服务器和外网IP地址,用户可以直接访问此云服务器,此云服务器也可访问外网,如米扑科技 专有网络,购买后,只有云服务器,没有外部IP地址,用户不可直接访问此云服务器,此云服务器也不可访问外网,需要另外再购买阿里云的弹性IP并绑定后,才可以用户访问此云服务器,此云服务器可访问外网 相信很多人看了这个解释还是云里雾里,作为用户你该如何判断哪一种是适合自己的网络类型呢? 其实,可以这样简单地理解,从公网ip来讲,经典网络和专有网络没有区别; 从内网ip来讲,经典网络是DHIP,也就是自动分配局域网ip地址,而专有网络则是手工分配局域网ip地址(需要另外购买弹性IP,绑定上VPC云服务器),这样方便有多台云服务器的用户自行定义内网ip结构。所以,如果用户只有一台服务器,或者有多台服务器但不需要进行内网互联,那么这两种网络都可以选择的。 但从安全上讲,因为经典网络是阿里云自动分配的ip地址,有一定的规律性,那么黑客也就可以利用内网ip进行局域网攻击,虽然在阿里云的安全体系下有些难度,但事实也证明了有被攻击的可能性。而专有网络因为是自定义局域网ip,那么黑客就没那么容易进入用户的内网进行攻击了。 经典网络,阿里云一经初始化了很多参数,适合快速入门ECS的用户; 专有网络,适合精通网络管理的用户,定制型可扩展型更强,是逻辑隔离的私有网络支持用户自定义网络拓扑和ip地址。

sunboy_2050 2019-12-02 00:10:42 0 浏览量 回答数 0

问题

云服务总线 CSB名词解释

猫饭先生 2019-12-01 21:21:56 1743 浏览量 回答数 0

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视频点播的功能 阿里云视频点播为客户提供了整套的视频点播解决方案,其整合了对象存储(OSS)、媒体转码(MTS)、内容分发网络(CDN)、消息服务(MNS)以及访问控制(RAM)产品,用户仅需要视频点播产品即可一站式地实现以下功能点:视频资源存储上传功能、视频资源自动转码功能、转码进度通知功能、媒体资源管理功能、视频资源访问加速功能以及多权限访问控制功能。视频点播配置工作流后,当工作流的输入路径下存在视频资源增量输入,就会触发对应的转码或截图功能,对应的结果输出到输出路径中,用户可以获取对应的资源链接对外提供服务,下面对上述功能点进行详细介绍: 1.1 视频资源上传功能 视频点播提供了对象存储(OSS)的视频存储方案,用户可以将视频存储在OSS中,享用阿里云提供的海量、安全、低成本和高可靠的云存储服务。用户可以将任意类型的视频资源存放在OSS中,不限制存储的文件类型;另外OSS提供了安全防护策略可以提升视频资源存放的安全性,其中安全防护策略包括:读写ACL权限控制、referer防盗链等方式。 视频点播支持多种方式上传视频资源到OSS,除了OSS本身提供的多种上传方式外还可以使用视频点播控制台或者视频点播的SDK接口实现上传功能。 1.2 视频资源自动转码功能 视频点播提供的核心功能就是可以让用户可以根据自身业务场景针对于上传的视频实现自动转码功能。新建工作流后输入路径中的视频资源根据工作流中设置的拓扑结构完成转码并可以对输出的媒体资源进行发布以对外提供服务。当工作流处于启用状态后工作流将自动监听输入路径,当有视频资源新添加至输入路径,工作流即会自动对该视频创建工作流执行实例,对该视频执行异步转码任务,降低用户调用MTS接口触发转码任务的使用难度。 在视频点播工作流的拓扑结构中不仅可以创建转码任务,还可以创建分析、截图和发布的任务。视频上传即可自动触发转码和截图等操作,不再需要应用端手工调用;同时用户可以设置工作流输出媒体的发布状态进行安全控制。 1.3转码进度通知功能 视频点播集成了消息服务(MNS),可以实现将工作流的执行状态回调给用户,让用户可以判断执行状态执行不同的操作逻辑。工作流执行过程中会在工作流触发和结束的时候分别会向MNS发送回调消息,用户可以设置队列或者通知两种不同的消息类别接收消息。其中队列模式用户应用端需要主动发起请求到MNS队列中请求消息;而通知模式则是MNS将对应的消息主动推送给用户的应用服务器,应用端接收对应的消息即可。 1.4媒体资源管理功能 视频点播提供了媒体库功能,媒体库支持索引功能,用户可以通过媒体库对媒体设置标题、分类等基础信息外,还可以快速浏览到工作流处理后的输出媒体的基本信息和媒体地址,帮助用户便捷使用媒体库资源。同时媒体库还支持用户删除媒体记录以及修改发布状态的操作。 1.5 视频资源访问加速功能 媒体库中的视频、图像等资源均可以通过CDN实现对资源的加速访问,提升客户端访问体验。用户在工作流创建过程中选取之前为输出媒体bucket设置过的CDN加速域名,即可在媒体库管理中查看到CDN加速地址。 1.6 多权限访问控制功能 视频点播支持使用RAM将视频点播的权限分配给子账号,以控制子账号的访问风险,提升安全控制机制。由于视频点播涉及到OSS、MTS、MNS和CDN产品,因此视频点播的权限也需要对上述产品的权限分别赋权方才可以正常使用。 视频点播的使用场景 2.1 视频资源的自动转码 视频点播可实现对媒体资源的自动转码,简化应用业务逻辑。用户仅需将媒体资源上传到工作流的输入路径即可自动实现转码功能,并可以根据工作流的消息通知功能接收转码执行进度,应用端即可异步等待转码结果,避免出现忙等状态。 2.2 媒体资源的一站式管理 视频点播可用于便捷的管理大量的媒体资源,用户可通过多种方式写入到OSS中后通过视频点播媒体库将视频进行便捷管理,并通过CDN提升媒体资源的访问效果;另外OSS和CDN的安全防护策略也可提升对媒体资源的安全控制。

保持可爱mmm 2020-03-30 11:58:11 0 浏览量 回答数 0
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