摘要：
堆原理解析 堆一般指二叉堆。是使用完全二叉树这种数据结构构建的一种实际应用。通过它的特性，分为最大堆和最小堆两种。 如上图可知，最小堆就是在这颗二叉树中，任何一个节点的值比其所在子树的任意一个节点都要小。最大堆就是在这颗二叉树中，任何一个节点的值都比起所在子树的任意一个节点值都要大。 那么如何构建一 阅读全文
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算法的时间复杂度的计算是一个可以无限深入的课题。但是对于程序员来说，能够大概的评估出复杂度就已经足够用了。 在算法这个系列之前的几篇文章里，介绍了算法的使用和原理，但是我故意的将复杂度的介绍没有写上去。有两个原因：第一是这个算法复杂度介绍起来还是比较麻烦，一下子介绍不完，写在一篇里不太合适；第二是还 阅读全文
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对于前面讲过的基础排序来说，他们在实际使用的时候，价值并不是太大。它的价值在于，体现了一种很好的思想。通过一些改进和变化，可以达到一个不错的性能。希尔排序就是典型的一个例子，它改进了插入排序，使得算法的实用性大大增加，对于中等数组，当需要用排序解决问题，又不能使用系统排序的时候，这是一个不错的选择。 阅读全文
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背景 当一台机器上跑有多个 Docker Container 的时候，我们需要知道，哪些容器占用了多少资源。采集这些指标，来让我们可以更加好的分配资源给每个 Container。 获取容器CPU使用率 正好，这两天碰到一个需求。需要我们在监控 Host 的 CPU 时候，同时将每个容器的 CPU使用 阅读全文
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堆排序也是一种较为常用的排序算法。它是基于对的优先队列来实现的。要学习堆排序，就要学习优先队列，以及堆的特性。 优先队列 在很多的应用场景中，我们需要数据有序，但不需要它们全部有序，或者是不需要它们一次性有序，有序的数据时慢慢的被需要。 比如：某些事件系统中，事件有优先级。程序在处理事件时，只需要知 阅读全文
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归并排序是分治算法的另一个典型的体现。与快速排序一样，它依赖数据之间的比较进行排序。 其缺点是需要额外的空间来辅助排序的过程。这使得归并排序的实用性大大降低，因为在日常的应用中，使用归并排序的场景都可以使用快速排序来替代。但是它的优点是可以按照预期来切分数组，每一次都可以对半分，这样不会出现因为分割 阅读全文
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基础排序中，我们介绍两种排序方法：选择排序 和 插入排序。 这两种排序方法实现和理解都非常简单。学习它们非常有助于明白基础排序的弱点，以及了解为什么会有高级排序算法。而且插入排序还经常用于优化快速排序的小数组排序，这一点可以参见快速排序的文章。 选择排序 选择排序是人脑思维中最容易想到，也最容易实践 阅读全文
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快速排序可能应用得最广泛的一个排序算法了。流行的主要原因是实现起来简单，也比其他算法快得多，更重要的是，它原地排序的两点，使得算法只需要一个很小的辅助栈。理想情况下，长度为N的数组，所需的时间和 NlgN 成正比。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的，采用了分治的策略，也叫分治法。 阅读全文
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1998年，章文嵩博士成立了Linux Virtual Server的自由软件项目，进行Linux服务器集群的开发工作。他的目标是：使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的可伸缩性（Scalability）、可靠性（Reliability）和可管理性（Manageability）。LVS到现在已经使用的非常广泛了，绝大部分国内的互联网企业用它来做四层的负载均衡组... 阅读全文
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从知乎作者Rui L学来的一招。应该用过 IPython 吧？想象一下，抛出异常时自动把你带到 IPython Shell 是不是很开心？而且和普通的IPython不同，这个时候可以调用 p (print), up(up stack), down(down stack) 之类的命令。还能创建临时变量，执行任意函数。事实上这是可以实现的， 而且很简单。首先安装ipython，然后把以下代码保存为 c... 阅读全文