在学习排序算法的时候，经常要用到随机数组，于是就写了一个生成随机数组的方法。算法来自网络，只是修改成了 JavaScript 版本。
基本原理是洗牌算法，首先从所有元素中随机选取一个与第一个元素进行交换，然后在第二个之后选择一个元素与第二个交换，直到最后一个元素。这样能确保每个元素在每个位置的概率都是1/n。
具体代码如下：
javascript
/**
*
* 生成从 1 到 length 之间的随机数组
*
* @length 随机数组的长度，如果未传递该参数，那么 length 为默认值 9
*
*/
function randomArray(length) {
var i,
inde
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Hash一致性算法
介绍
安装
介绍
我们知道一台reids机器最大内存是有上限的，现在随着业务的发展，现有一台redis内存不够用，这个时候我们使用n台服务器，那怎么做到key跟服务器的映射问题。
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前段时间在segmentfault回答了一个关于算法的问题,感觉很有趣,记录下来.
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定义
插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
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算法步骤
插入排序算法的运作如下：
从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
将新元素插入到该位置后
重复
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定义
快速排序（英语：Quick Sort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），一种排序算法，最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序n个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n)算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
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算法步骤
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
步骤为：
从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
重新排序数列
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定义
选择排序（英语：Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它首先在未排序的序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。
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选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上，则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。
算法步骤
选择排序算法的运作如下：
首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序
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本文主要通过介绍如何计算十进制数转换成二进制数后，其二进制数中是1的个数,进而分析算法复杂度相关问题。例如十进制数7,二进制表示为0111,总共有三个1。
代码使用go语言实现，为简单起见，算法4和算法5只能计算0-255范围之内的数。
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真是巧妙的算法！
比起树上倍增，Tarjan算法实现起来更为简单，一个DFS加并查集即可。缺点便是：需要先把所有的查询都读进来，并且要储存结果。复杂度为O(n+q)。
Code
var
sets: array [1..100] of longint;
visited: array [1..100] of Boolean;
a: array [1..100, 1..100] of Boolean;
questions: array [1..1000] of record
x, y: longint;
ans: longint;
end;
qn, n,
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算法原理
设有一组关键字｛K1， K2，…， Kn｝；排序开始就认为 K1 是一个有序序列；让 K2 插入上述表长为 1 的有序序列，使之成为一个表长为 2 的有序序列；然后让 K3 插入上述表长为 2 的有序序列，使之成为一个表长为 3 的有序序列；依次类推，最后让 Kn 插入上述表长为 n-1 的有序序列，得一个表长为 n 的有序序列。
具体算法描述如下：
1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
4. 重复步骤 3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
5. 将新元素插入到该位置后
6. 重
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R 语言用的垃圾回收算法是 分代算法, 有一个小优化就是会用 name 字段来实现 copy on write.
当 name 为0时, 没有任何人用它,可以删掉;
当 name 为1时, 正在有表达式在用它,所以复制了一份;
当 name 为2时, 证明有另一个变量指向了它,当修改时要复制一份出来.
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