03 2021 档案
摘要：广播和多播仅用于UDP。TCP是面向连接的协议，它意味着运行于两主机（由IP地址确定）和两进程（由端口号确定）之间存在一条连接。 多播处于单播和广播之间，仅传送给属于多播组的多个主机。 由上图，网卡查看由信道传送过来的帧，确定是否接收该帧，若接收，将它送往设备驱动程序，通常网卡仅接收目的地址为网卡物
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摘要：UDP是面向数据报的运输层协议，进程的每个输出操作都正好产生一个UDP数据报，并组装成一份待发送的IP数据报。 RFC 768是UDP的正式规范。 UDP不提供可靠性。 如果IP数据报长度超过网络的MTU，就要对IP数据报进行分片，如果需要，源端到目标端之间的每个网络都能进行分片，并不只是发送端才能
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摘要：分治策略中，我们递归地求解一个问题，每层递归中应用如下三个步骤： 1.分解。将问题划分为一些子问题，子问题的形式与原问题一样，只是规模更小。 2.解决。递归地求解子问题，如果子问题规模足够小，则停止递归，直接求解。 3.合并。将子问题的解组合成原问题的解。 当子问题足够大，需要递归求解时，我们称之为
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摘要：当输入规模足够大，要研究算法的渐近效率，即我们关心当输入规模无限增加时，在极限中，算法的运行时间如何随着输入规模的变大而增加。 主要使用以下渐近记号描述算法的运行时间： 1.θ记号 给定一个函数g（n），用θ（g（n））表示以下函数的集合： 若存在正常量c1和c2，使得对于足够大的n，函数f（n）能
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摘要：给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 直接递归即可： int maxDepth(TreeNode* root) { if (root == nullptr) { return 0; } if (root->
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摘要：使用插入排序解决以下排序问题： 输入：n个数的一个序列<a1, a2, … , an>。 输出：输入序列的一个排列<a1’, a2’, …, an’>，满足a1’<=a2’<=…<=an’。 我们希望排序的数也称为关键词，虽然概念上我们在排序一个序列，但输入是以n个元素的数组形式出现的。 伪代码使用
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摘要：给定长度为 2n 的整数数组 nums ，你的任务是将这些数分成 n 对, 例如 (a1, b1), (a2, b2), …, (an, bn) ，使得从 1 到 n 的 min(ai, bi) 总和最大。 返回该 最大总和 。 在长度为2n时，min(ai, bi)最大时，ai、bi必须是两个最大
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摘要：静态选路包括在配置接口时，以默认方式生成路由表项（对于直连路由， 直连路由是由链路层协议发现的，一般指去往路由器的接口地址所在网段的路径），通过route命令增加表项（通常通过系统自引导程序文件），或通过ICMP重定向生成路由表项（通常在默认方式出错的情况下）。 网络比较小，且与其他网络只有单个连接
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摘要：非形式地说，算法是任何良定义（指无歧义的、不会导致矛盾的、符合其应满足的所有要求的定义）的计算过程，该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或值的集合作为输出。算法就是把输入转换成输出的计算步骤的一个序列。 我们也可以把算法看成是用于求解良说明的计算问题的工具，问题陈述说明了期望的输入/输出关系
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摘要：给你一个整数数组 nums 。数组中唯一元素是那些只出现 恰好一次 的元素。 请你返回 nums 中唯一元素的 和 。 1 <= nums.length <= 100 1 <= nums[i] <= 100 利用元素范围，使用哈希表记录出现次数： class Solution { public: i
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摘要：可在MySQL官网下载源代码，下载的文件解压后结构如下： 所有存储引擎的源码放在storage的文件夹下： InnoDB引擎的源代码文件夹的结构： 其中一些源代码的作用： 1.btr：B+树的实现。 2.buf：缓冲池的实现，包括LRU算法、Flush刷新算法等。 3.dict：InnoDB引擎内存
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摘要：数据库的应用分两类，OLTP（Online Transaction Processing，在线事务处理）和OLAP（Online Analytical Processing，在线分析处理）。OLAP一般用在数据仓库（一种关系数据库模式，其中保存了来自一个或者多个源数据库的历史数据和元数据）或数据集市
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