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TCP的RTO（重传超时时间）计算与指数退避算法

**TCP的RTO（重传超时时间）计算与指数退避算法** **题目描述** TCP通过重传超时时间（Retransmission Timeout, RTO）来判断数据包是否丢失，并触发重传。RTO的计算基于往返时间（Round-Trip Time, RTT）的估计，同时结合指数退避算法避免网络拥塞。面试中常考察RTT的测量方法、RTO的计算公式，以及指数退避的应用场景。 **逐步讲解** 1. **RTT的测量与挑战** - **概念**：RTT是数据包从发送到接

2025-11-11 02:28:15

数据库查询优化中的物化视图与查询重写技术

**数据库查询优化中的物化视图与查询重写技术** **描述：** 物化视图（Materialized View）是数据库中的一种特殊对象，它存储了基于一个或多个基表（Base Table）的查询结果。与普通视图（逻辑视图）不同，物化视图将查询结果实际存储在磁盘上，类似于一张物理表。查询重写（Query Rewrite）是数据库查询优化器的一项关键技术，它能够自动将用户提交的、针对基表的查询，转换为对已存在的物化视图的查询，从而避免对庞大的基表进行全量计算，极大提升查询性能。这项技术尤其适用于数

2025-11-11 01:40:19

Dijkstra算法（单源最短路径）

**Dijkstra算法（单源最短路径）** Dijkstra算法是解决**非负权图**单源最短路径问题的经典算法。它能够找到从源点到图中所有其他顶点的最短路径。下面我们分步骤详细讲解。 ### 1. 问题描述给定一个带权有向图（或无向图），图中每条边的权值均为非负数，以及一个源点（起点）。要求找出从源点到图中所有其他顶点的最短路径长度（即最短距离）。 ### 2. 核心思想 Dijkstra算法采用**贪心策略**。它维护一个集合S，该集合包含已经找到最短路径的顶点。算法反复从未确定最

2025-11-10 22:25:40

数据库查询优化中的半连接（Semi-Join）与反连接（Anti-Join）优化

**数据库查询优化中的半连接（Semi-Join）与反连接（Anti-Join）优化** ### 1. 问题描述半连接（Semi-Join）和反连接（Anti-Join）是数据库查询中两种特殊的连接操作，常用于优化子查询或存在性检查类查询。它们的核心区别在于： - **半连接**：返回主表中满足与子表存在匹配关系的记录（例如 `EXISTS` 或 `IN` 子查询），但仅返回主表的列，且去重。 - **反连接**：返回主表中不存在于子表的记录（例如 `NOT EXISTS`

2025-11-10 21:15:52

数据库查询优化中的子查询展开（Subquery Unnesting）技术

**数据库查询优化中的子查询展开（Subquery Unnesting）技术** **描述** 子查询展开是数据库查询优化中的一项关键技术，主要用于将包含子查询的复杂SQL语句转换为等价的关系代数表达式，通常是转换为更高效的连接（JOIN）操作。当子查询出现在WHERE子句的IN、EXISTS、ANY/ALL等条件中时，数据库优化器会尝试将其“展开”或“解嵌套”，使其能够参与到更整体的查询计划中，从而可以利用连接顺序选择、索引等优化手段，避免对子查询进行重复执行（例如，相关子查询会导致外层每行

2025-11-10 20:17:06

Python中的装饰器参数传递与多层装饰器执行顺序

**Python中的装饰器参数传递与多层装饰器执行顺序** ### 1. 问题描述装饰器是Python中用于修改或增强函数行为的工具。但当装饰器本身需要参数，或多个装饰器同时修饰一个函数时，其执行顺序和参数传递可能令人困惑。例如： ```python @decorator1 @decorator2 def my_func(): pass ``` 或带参数的装饰器： ```python @decorator_factory(arg1, arg2) def my_func

2025-11-10 20:11:39

K-维树（K-d Tree）的构建与查询

**K-维树（K-d Tree）的构建与查询** K-d树是一种用于组织k维空间中点的数据结构，广泛应用于范围搜索、最近邻搜索等场景。今天我们将深入探讨K-d树的构建过程和核心查询操作。 **1. 基本概念** K-d树是二叉搜索树在多维空间的扩展，每个节点代表一个k维点。树中每一层都按某个特定维度进行划分（通常循环使用各维度），从而将空间递归分割成超矩形区域。 **2. 构建过程** 假设我们要为点集[(2,3), (5,4), (9,6), (4,7), (8,1), (7,2)]构建

2025-11-10 19:12:44

哈希函数的设计原则与常见哈希函数

**哈希函数的设计原则与常见哈希函数** **一、哈希函数的基本概念** 哈希函数是将任意长度的输入（键）映射为固定长度输出（哈希值）的函数。在数据结构中，哈希函数的质量直接决定了哈希表的性能。理想哈希函数应满足： - 确定性：相同输入始终产生相同哈希值 - 高效性：计算速度快，时间复杂度O(1) - 均匀性：哈希值应均匀分布在值域空间中 **二、哈希函数的设计原则** 1. **低碰撞率** - 不同输入产生相同哈希值的概率应尽可能低 - 示例：若哈希值范围0-99，理想情况下

2025-11-10 19:02:11

Python中的with语句与上下文管理器协议

**Python中的with语句与上下文管理器协议** **描述** with语句是Python中用于资源管理的关键结构，它能够确保即使发生异常也能正确释放资源。上下文管理器协议则定义了with语句背后对象需要实现的接口，包括`__enter__`和`__exit__`两个特殊方法。 **详细讲解** 1. **基本语法与使用场景** ```python with open('file.txt', 'r') as f: content = f.read() # 文件会在代码

2025-11-10 18:51:41

数据库查询优化中的索引合并（Index Merge）优化

**数据库查询优化中的索引合并（Index Merge）优化** **描述** 索引合并（Index Merge）是一种查询优化技术，当查询的WHERE子句包含多个条件，并且每个条件都可以利用不同的索引进行过滤时，优化器可能会选择同时使用多个索引。数据库会分别从这些索引中扫描并获取满足各自条件的行ID（RowID），然后根据条件的逻辑关系（AND或OR）对这些行ID集合进行合并（交集、并集等操作），最后通过合并后的行ID回表读取完整的数据行。这种技术旨在避免全表扫描，特别是在没有单个复合索引可

2025-11-10 16:38:23

蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）

**蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling）** 蓄水池抽样算法是一种用于从数据流中随机抽取k个样本的算法，特别适用于数据总量未知或无法一次性加载到内存的情况。该算法保证每个元素被选中的概率相等。 **问题描述** 假设有一个数据流（数据只能顺序访问一次，且总数量n未知），需要从中均匀随机抽取k个元素（k≤n）。即每个元素被选中的概率均为k/n。 **算法思路** 1. 初始化一个大小为k的"蓄水池"（数组），保存当前已选中的样本。 2. 依次处理数据流中的每个元

2025-11-10 16:00:49

操作系统中的文件系统：软链接与硬链接的区别与实现

**操作系统中的文件系统：软链接与硬链接的区别与实现** **描述** 在文件系统中，软链接（符号链接）和硬链接是两种不同的文件链接方式，用于实现文件共享。软链接是一个独立的文件，内容为指向目标文件的路径；硬链接则与原始文件共享相同的inode（索引节点）。理解它们的区别有助于掌握文件系统的底层机制。 **1. 核心概念：inode与文件名** - **inode**：文件系统中每个文件对应一个inode，存储文件的元数据（如权限、大小、数据块位置），但不包含文件名。 - **文

2025-11-10 14:56:56

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