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TCP的延迟控制与时间戳选项（TCP Timestamps Option）

**TCP的延迟控制与时间戳选项（TCP Timestamps Option）** **描述** TCP时间戳选项是TCP协议的一个关键扩展，主要用于解决两个核心问题：1) 更精确的往返时间（RTT）测量；2) 防止序列号回绕（PAWS）。在高带宽或长延迟的网络环境中，传统RTT估计方法可能不准确，且32位的序列号可能在连接生命周期内发生回绕，导致数据包被错误丢弃。时间戳选项通过在TCP报文中添加时间戳值，为这些挑战提供了高效的解决方案。 **1. 时间戳选项的格式与交互** 时间戳选项

2025-11-08 23:11:58

哈希表的冲突解决策略：开放定址法

**哈希表的冲突解决策略：开放定址法** **一、知识点描述** 开放定址法是哈希表中解决冲突的一种重要策略。当发生哈希冲突时（即不同关键字映射到同一位置），该方法会在哈希表中系统地寻找下一个可用的空槽位来存放冲突元素，而不是像链地址法那样使用链表存储。核心思想是：当目标位置被占用时，按照某种预定的探测序列继续查找，直到找到空位或满足停止条件。 **二、核心概念解析** 1. **哈希冲突** - 定义：两个或多个不同的关键字通过哈希函数计算后得到相同的数组索引 - 示例：关键

2025-11-08 22:56:02

Python中的协程与生成器的区别与联系

**Python中的协程与生成器的区别与联系** 我来为你详细讲解Python中协程与生成器的区别与联系。这是一个理解Python异步编程基础的重要知识点。 **一、生成器的基本概念** 生成器是一种特殊的迭代器，它使用`yield`关键字来暂停函数的执行并返回一个值。当再次调用时，从上次暂停的位置继续执行。 ```python def simple_generator(): print("开始") yield 1 print("继续") yield 2

2025-11-08 22:45:20

Python中的并发编程：线程池与进程池的原理与应用

**Python中的并发编程：线程池与进程池的原理与应用** **1. 问题描述** 在Python中，线程池（`ThreadPoolExecutor`）和进程池（`ProcessPoolExecutor`）是`concurrent.futures`模块提供的两种并发执行机制。它们通过复用线程或进程来减少资源开销，提高任务处理效率。但两者在适用场景、性能表现和底层原理上有显著差异。面试中常要求解释其工作原理、区别以及如何选择。 --- **2. 核心概念：Executor模式**

2025-11-08 21:13:57

K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法

**K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法** K-最近邻算法是一种基本且直观的监督学习算法，常用于分类和回归任务。其核心思想是：一个样本的类别或数值可以由其“邻居”的多数意见或平均值来决定。简单来说，“物以类聚，人以群分”。 **1. 算法基本描述** 假设我们有一个已经标注好类别的数据集（称为训练集）。当输入一个没有标签的新数据点时，KNN算法的工作流程如下： 1. 确定参数K的值，即要考虑的“邻居”的数量。 2. 计算这个新数据点与训练集中每一个数据点

2025-11-08 21:03:25

最短路径算法：Bellman-Ford算法

**最短路径算法：Bellman-Ford算法** Bellman-Ford算法是一种用于在带权图中计算单源最短路径的算法。它能够处理图中包含负权边的情况，并且可以检测是否存在从源点可达的负权环。该算法适用于有向图和无向图（无向图的边可视为两条方向相反的有向边），但在无向图中，负权边会直接形成负权环。 **算法描述** 设图G有V个顶点和E条边，源点为s。算法通过松弛（Relaxation）操作逐步逼近最短路径。核心思想是：最短路径最多包含V-1条边（因为简单路径不可能有环，否则路径会更长

2025-11-08 20:46:56

Python中的垃圾回收机制：分代回收算法

**Python中的垃圾回收机制：分代回收算法** 描述：分代回收是Python垃圾回收机制的重要组成部分，专门用于解决循环引用问题。它基于"弱代假说"理论：对象存在时间越短，就越可能很快变成垃圾。核心概念： 1. 对象分代：Python将对象分为0、1、2三代 2. 不同代使用不同的回收频率 3. 新创建的对象放在第0代 4. 存活时间长的对象会晋升到更高代详细步骤： 1. 对象分代与计数器 ```python # Python内部维护三个链表，分别对应三代对象 generati

2025-11-08 20:41:30

K-均值聚类算法（K-means Clustering）

**K-均值聚类算法（K-means Clustering）** K-均值聚类是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。其核心思想是通过迭代优化，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。下面我们逐步解析其原理和实现过程。 **1. 基本概念与目标** - **输入**：一个包含N个数据点的数据集（每个点可以是多维向量），以及预设的簇数量K。 - **输出**：K个簇，每个簇由其质心（中心点）和属于该簇的数据点集合表示。 - **优化目标**：最小化所有

2025-11-08 20:25:41

数据库查询优化中的公共表表达式（CTE）与临时表比较

**数据库查询优化中的公共表表达式（CTE）与临时表比较** **知识点描述** 公共表表达式（CTE）和临时表都是数据库查询优化中用于存储中间结果的技术。CTE通过WITH子句定义临时结果集，而临时表是物理存储在tempdb中的临时对象。理解两者的区别、适用场景和性能特征，对编写高效SQL至关重要。 **详细讲解** 1. **基本概念解析** - **CTE（公共表表达式）**：本质是临时的命名结果集，只在当前查询范围内有效。CTE不会物理存储数据，而是作为查询的一部分在内存中处

2025-11-08 18:24:42

TCP的TIME_WAIT状态累积与端口耗尽问题

**TCP的TIME_WAIT状态累积与端口耗尽问题** **知识点描述** TIME_WAIT状态是TCP连接主动关闭方在发送完最后一个ACK后进入的状态，其持续时间一般为2MSL（Maximum Segment Lifetime，最大报文段生存时间）。虽然单个TIME_WAIT连接是TCP协议正常关闭的必要环节，但在高并发的短连接场景下（如Web服务器、反向代理服务器），如果主动关闭大量连接，会导致短时间内产生大量的TCP连接处于TIME_WAIT状态。由于每个连接在通信期间会占用一个本地

2025-11-08 18:03:36

桶排序（Bucket Sort）

**桶排序（Bucket Sort）** 桶排序是一种线性时间复杂度的排序算法，适用于数据分布均匀且范围已知的情况。它的核心思想是将数据分到有限数量的桶里，每个桶再分别排序（通常使用其他排序算法），最后按顺序合并各个桶的结果。 **基本思想与适用条件** - 数据需要均匀分布在某个范围内，这样才能保证分桶后每个桶的数据量相对均衡 - 需要知道数据的范围，比如[min, max] - 是一种分布式排序算法，将数据分散到多个"桶"中处理 **算法步骤详解** 1. **确定桶的数量和范围**

2025-11-08 17:10:07

操作系统中的系统调用开销与优化

**操作系统中的系统调用开销与优化** **描述** 系统调用是应用程序请求操作系统内核服务的接口，如文件操作、进程管理等。虽然系统调用提供了必要的安全隔离，但其执行过程涉及特权级切换、上下文保存等操作，会带来显著性能开销。理解系统调用开销的构成及优化方法，对高性能系统开发至关重要。 **系统调用开销的来源** 1. **特权级切换**： - 用户程序运行在**用户态**（特权级3），内核运行在**内核态**（特权级0）。 - 执行系统调用时，CPU需从用户态切换

2025-11-08 16:54:20

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