稳定匹配问题 (2) - 匈牙利算法
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上一篇博客 稳定匹配问题 - Gale & Shapley 我们介绍了稳定匹配的问题和Gale-Shapley算法, 这次我们尝试用二分图和匈牙利算法来解决问题.
二分图相关概念
首先了解一下二分图的相关概念, 假设有一个图G(V, E), V为顶点集合, 分为X和Y, 分别代表男人和女人,
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稳定匹配问题 (1) - Gale & Shapley
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稳定匹配
在1962年Gale和Shapley发表了一篇论文: College Admissions and the Stability of Marriage，首次提出了婚姻匹配问题(维基百科), 使婚姻和大学招生成为稳定匹配的典型例子.
什么是稳定匹配
以婚姻匹配为例, 假设在当前匹配结果中存在
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【设计】elasticsearch - 处理关系型数据
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不同于关系型数据库， 我们使用es， 一般出于性能、弹性、近实时搜索、大数据量的分析等目的。然而， 在构建es数据模型时， 免不了会涉及到关系型数据的问题。关系型的数据在实际应用中广泛存在， 关系型数据库对此比较在行， 比如ACID支持、join查询等。es并不擅长这些，es的使用场景， 不是作为关
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使用`dropbox`服务
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随着国内的网盘相继关闭, 我常用的快盘也要停止服务了, 只好换dropbox了, 因为平时全流量走代理, 墙的问题倒不是很大, 就是只有2G的免费空间, 不够再买空间, 毕竟免费往往是昂贵的.
安装过程首先在官网下载ubuntu安装包dropbox_2015.10.28_amd64.deb, 安装完
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canal quick start
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canal, 是阿里巴巴出品的基于MySQL的数据增量日志解析, 提供数据订阅和消费的工具.原理是实现MySQL的dump协议, 作为一个slave客户端, 向master发送dump请求. master收到请求后会传送相应的数据, 接着 canal 接收并解析binlog. 使用canal可以完成
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为 spring boot 程序创建 service
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把应用做成一个service我们经常会自己用Java或Python等写一些程序，例如我会写一些个人管理的 spring boot 小程序（日记/事务/笔记管理等），但是每次都要手动去启动和关闭，好麻烦。为了方便管理，可以考虑制作成一个service。步骤如下：
创建 upstart 配置文件首先用m
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【api】elasticsearch - 部分更新文档
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document 的部分更新对于solr和elasticsearch， 一般来说我们可能会先获取document， 再更新某个field， 然后reindex这个document。因为document是不可变的， 不能够修改， 只能被替换。
但其实很久之前我觉得， 这个操作对于客户端来说， 如果不考
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ElasticSearch - 运行集群
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在生产环境中, 为了保证es的可用性, 需要一个failover的方案, es默认就支持集群模式, 下面就来试用一下 es 集群模式.
配置集群
首先要有三个 es 实例, 放在不同机器上, 假设三台机器分别叫node1/node2/node3, 分别修改各个 node 的 config/elast
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ElasticSearch - 分片路由
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默认路由
有咩有想过，当写入一条新 document 的时候， 这条消息会被写到哪个 shard 呢 ？
默认的，es 会根据这个 document 的 id 作为 _routing 进行 hash 来选择 shard。
shard_num = hash(_routing) % num_primar
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