java有没有这样的算法 java最短路径算法如何实现有向任意两点的最短路径？
java最短路径算法如何实现有向任意两点的最短路径？
Dijkstra算法是一种典型的最短路径路由算法，用于计算从一个节点到所有其他节点的最短路径。主要特征是从起点向外扩展，直到终点。Dijkstra一般有两种表达，一种是使用永久和临时标注，另一种是使用开闭表，采用了贪心法的算法策略。一般流程如下:1.声明两组，打开和关闭。open用于存储未遍历的节点，close用于存储已遍历的节点。
2.在初始阶段，将初始节点置于关闭状态，将所有其他节点置于打开状态。
3.以初始节点为中心逐层向外遍历，得到离指定节点最近的子节点，放入close并重新计算路径，直到close包含所有子节点编码。例子如下:Node对象用于封装节点信息，包括名称和子节点[Java]view plain copy public class
用最通俗易懂的解释一致哈希算法；
首先要明确，一般的哈希算法在取模的时候往往和实际应用有关！
比如使用nginx hash时，会根据后台应用服务器的数量取模。比如后台有四个应用，通过hash(key)%4 =(0，1，2，3)可以得到其中一个的具体标签。此时，如果后台应用需要扩展，哈希算法将改为hash (key) % 6 = (0，1)。它不 t把请求分发到6台不同的机器上看起来问题不大，但是如果我们把场景切换到一个数据库按照业务主键business_no进行哈希的子数据库和子表结构，切换之后因为哈希算法的变化，原始数据下降到4，但是哈希结果是5，那么原始数据可以 t被发现，并且存在数据查询错误问题！
但如果在redis上出现上述问题，由于大量数据未命中，大量查询降落在底层数据库上，严重的话会出现缓存雪崩问题，导致数据库系统甚至整个系统的雪崩；
让 下面我们来详细说说一致哈希算法(以redis存储为例)解决上述问题的方法:
一致哈希算法，不管你有多少应用，都是以2 ^ 32(2的32次方)为模数，把0和2 ^ 32-1首尾相连形成一个环，这样所有使用一致哈希算法的数据都是大概率一致的。落在这枚戒指上；
掉在环上的数据最后怎么会在不同的redis服务器上？无论我们使用redis服务器的IP还是域名，它都是一个唯一的标识符。很好理解，通过计算hash值，同样落在这个环上(ABCD服务器节点)，然后规定落在环上的数据顺时针旋转，存储在我们遇到的第一个节点(服务器)上。如下图所示:
使用一致哈希后，我们服务器的扩展也将变得非常容易。如果监测到一个节点(D)的压力相对较高，则通过计算哈希值，在这个节点的上游逆时针方向增加一个服务器E(A和D之间)，如下图所示:
这时，如果有请求进来，整个环中只有A和E之间的数据可以 t被获取，会对下层数据库产生影响，其他所有数据不会有任何影响，所以使用一致哈希扩展非常方便！
一致性哈希存在的问题:
1.雪崩效应:假设我们不 t有类似上面说的监控，或者A节点(B)的数据激增，在我们做出反应之前，这个节点此时宕机，那么所有的数据请求都会迅速落在A身上，A不仅要承担自己的数据，还要承担B ;s，而且肯定会马上崩溃，最后整个缓存系统都会产生雪崩效应！
2.分布不均匀:上面的例子对于哈希算法来说太理想化了。比如四台ABCD服务器的hash值刚好是1，2，3，4，这意味着所有hash值在(4，2 32-1)范围内的数据都会落在一个服务上，这也将是灾难性的。。。
那么我们如何解决这种非常不均匀的数据分布呢？
解决方案:最好的方法是添加虚拟节点。截图如下:
ABCD向每个服务器A、B、C和D添加了一个虚拟节点(或多个虚拟节点),这意味着节点A现在可以接受从B2-A1加上C1到A2的数据。假设服务A宕机，A1的数据会落在C2(也就是C)，A2的数据会落在D1(也就是D)，这意味着随着崩溃服务器的增加，相应的数据会更加分散。
通过以上案例，我们可以看到，一致哈希遵循以下原则:①平衡:将数据尽可能均匀地分布在整个哈希环上，
(2)单调性:在扩展时，会保证原始数据尽可能少的落在新的节点上。
3.去中心化:尽量避免相同的内容落在不同的节点上！
一致哈希的原理很简单，但是一致哈希算法在redis集群、数据库子数据库子表等场景中应用广泛，解决了数据分布不均匀、扩展困难等问题，是大规模集群中的优秀算法！
本文个人感受这个解释相当容易理解。如果你有朋友不喜欢。;我不明白，你可以私下信任我。我会再解释一遍。后期会有更多的技术分享，请继续关注。谢谢你。。。
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