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DHT-Demo:展示分布式哈希表的程序

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简介:
DHT-Demo是一款用于演示和教学目的的小型软件,它通过直观的方式展示了分布式哈希表(DHT)的工作原理和技术细节。 DHT是一个演示程序,用于展示Python中的Chord协议实现。 环境要求:您需要安装Twisted作为开发依赖项。 运行指南: 首先启动初始节点,使用命令 `python chord.py -i [-s scale] [-IP ip] [-p port]`。然后可以添加其他节点,通过命令 `python chord.py [-IP ip] [-p port]` 来实现。 注意:每个昵称必须是唯一的,并且初始节点的地址应为“localhost” 8470。 此外,还有一个GUI提供更便捷的操作方式来发送和展示查询。可以在启动任何节点前运行 `draw.py` 命令以开启GUI界面,该命令监听端口9000。若要通过一个特定节点执行查询操作,请点击该节点并输入查询字符串,完成后结果会显示目标节点信息。

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  • DHT-Demo
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  • chord-dht:基于ChordP2P实现
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    Chord-DHT是一款基于Chord协议设计的P2P分布式哈希表实现工具,旨在提供高效、可扩展的数据存储和检索服务。 ## Chord 点对点分布式哈希表实现 设计此 Chord DHT 实现包含三个主要组件:超级节点(SuperNode.java)。SuperNode 是 DHT 中的一个众所周知的节点,所有 Node 和 Client 在开始运行时都知道它的 IP 地址,并通过 RMI 连接到 SuperNode。SuperNode 将自身绑定为接口名称“SuperNodeDef”,在主机上的默认端口 1099 的 rmiregistry 上进行操作,这样节点和客户端可以对其进行 RMI 调用。 对于节点而言:超节点作为每个新加入 DHT 节点的引导位置。当一个节点连接到 SuperNode 后,SuperNode 使用 SHA-1 哈希函数将该节点的 字符串组合散列成密钥空间内唯一的 ID 2^m(例如 HashResult 2)。为了确保此 ID 的唯一性,超节点会保留 DHT 中当前所有节点的 ID 列表。
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    Java分布式示例程序提供了一系列使用Java语言编写的示例代码和应用案例,旨在帮助开发者理解和实现跨多台计算机协同工作的软件系统。 JAVA 分布式开发Demo 可直接使用,包含后台管理模块和API模块。
  • 详解
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    简介:本文详细解析了哈希表的数据结构原理与实现方法,包括哈希函数、冲突解决策略等内容。适合编程爱好者和技术人员学习参考。 哈希表是一种高效的数据存储与检索方式,在数据结构领域扮演着重要角色。它通过将键(Key)映射到一个确定的位置——通常是数组的索引位置——来实现快速访问和查找功能。在Python中,字典是基于哈希表构建的基础数据类型之一。 哈希函数作为核心机制,接收输入后的键并生成唯一对应的哈希值,此数值常为非负整数,并可用于数组下标定位。理想情况下,该函数应确保不同键之间产生的散列值分布均匀且冲突较少;然而,在实际应用中难免出现相同哈希值的情况(即“碰撞”),此时便需要采取相应的处理策略。 常见的解决方法包括: 1. **开放寻址法**:当发生碰撞时寻找下一个可用的地址,直到找到为止。这种方法通常要求哈希表容量足够大以避免填满。 2. **链地址法**:每一个桶(对应数组中的一个单元)都连接着一条链表,所有散列值相同的键值对均存储于该列表中;查询时先通过计算得到索引位置再遍历相应链表寻找目标元素。 3. **二次哈希法**:当首次生成的哈希结果冲突时,则使用另一套函数重新进行计算。 Python中的字典采用了上述原理,支持O(1)平均时间复杂度下的插入、删除及查找操作。其中的关键点在于键必须为不可变类型(如字符串或元组)以确保其可被正确散列化处理。常用的操作包括: - `dict[key]`:访问对应值;若未找到对应的键,则抛出异常。 - `dict.get(key, default)`:返回指定的值,如果不存在则给出默认参数。 - `dict[key] = value`:设置新的键/值对关系。 - `del dict[key]`:移除给定的键及其关联信息。 - `key in dict`:判断特定键是否存在字典中。 - `len(dict)`:返回当前包含的所有项的数量。 - `dict.keys()`、`dict.values()`、`dict.items()`:分别提供对所有键名、值和成对元素(即“键/值”)的迭代访问。 在实际编程实践中,哈希表被广泛应用于各种场景中,如缓存系统、数据库索引构建及统计分析等。掌握并熟练应用此数据结构能够显著提高程序性能,在优化算法设计时尤为关键。
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  • laravel-jaeger-demo: 简单如何在Laravel应用中集成追踪系统Jaeger...
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    Laravel-Jaeger-Demo 是一个演示项目,展示了如何将Jaeger分布式追踪系统集成到Laravel应用程序中。通过此示例,开发者可以轻松学习和实现服务间的请求跟踪与监控。 Jaeger Laravel演示请参阅详细信息。这是一个简单的演示应用程序,展示了如何将分布式跟踪系统Jaeger与Laravel应用集成。 首先启动应用程序并安装依赖项: ``` docker-compose up -d docker-compose exec php bash composer install cp .env.example .env php artisan key:generate ``` 然后在浏览器中访问以下网址: - http://jaeger-demo.localhost/ - http://jaeger-demo.localhost/error - http://jaeger-demo.localhost/really-long-request 最后转到http://jaeger-ui.localhost并检查跟踪信息。
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    本资源为《哈希表的设计.rar》,包含详细讲解与实现哈希表数据结构的内容,适用于学习和研究目的。提供多种哈希函数及冲突解决策略实例代码。 针对某个集体(比如你所在的班级)中的“人名”设计一个哈希表,并完成相应的建表和查表程序。假设人名为中国人姓名的汉语拼音形式。带填入哈希表的人名共有30个。哈希函数采用除留余数法构造,使用线性探测法或开散列(链地址法)处理冲突。 测试数据取自周围较熟悉的30个人名。
  • vhashing: 实现Nießmer Voxel方法 - 源码
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    简介:vhashing是实现Nießmer Voxel哈希算法的开源代码库,适用于快速空间划分和查询。该源码为开发者提供了高效的三维数据索引解决方案。 重新实现Nießmer的体素散列方法以使其更加简洁,并尽可能地使用推力类/功能。有关用法,请参考tests/voxelblocks.cu文件。 当在内核调用中使用哈希表时,应采用以下形式: ```__global__ void kernel(int3 *keys, VoxelBlock *values, int n, vhashing::HashTableBase bm) { ``` 这样可以确保不会复制不需要的thrust::*_vector结构。 在主机代码部分,请使用下列之一: - HashTable<..., host_memspace>: 在基础代码中使用host_vector - HashTable<..., device_mem>: 用于设备内存操作
  • 近期关于《概率尔伯特空间研究进
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    最近关于《概率分布的希尔伯特空间表示》的研究取得了一系列重要进展。该领域探讨如何在无限维的希尔伯特空间中描述和操作概率分布,为机器学习、统计推断及量子力学等领域提供了强大的理论工具与应用潜力。 最近,概率分布的希尔伯特空间嵌入作为一种强大的机器学习和统计推断工具受到了广泛关注。本教程将介绍这一概念及其在机器学习、统计推理、因果推理和计量经济学中的最新应用。