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    【判断题】长期不用的非标准的具塞玻璃器皿,如容量瓶、比色管等,存放时应在瓶口处垫一干净的小纸条,以防黏结。()。

    【单选题】C语言中运算对象必须是整型的运算符是( )

    【单选题】“电压表的量程”中量程的意思是( )

    【单选题】下列选项中不属于有毒化学试剂的是( )

    【判断题】滴定管是滴定时准确测量溶液体积的量器,它是具有精确刻度而内径均匀的细长的玻璃管。常量分析的滴定管容积有50mL和25mL,最小刻度为 0.1 mL,读数可估计到0.01 mL。()

    【单选题】精密度是()。

    【单选题】用配位滴定测定钙、镁离子总量时,所选用的指示剂为()。

    【单选题】全国人民代表大会每年举行 。

    【判断题】滴定管读数时,滴定管应保持垂直,以液面呈弯月面的最凹处与刻度线相切为准,眼睛视线与弯月面在同一水平线上。()

    【单选题】用20mL移液管移出的溶液体积应记录为 ()

    【单选题】中华人民共和国公民享有选举权和被选举权的年龄是 。

    【判断题】只有老年人才会患白内障。

    【多选题】现代国家结构形式的类型主要有 ______ 两种。

    【判断题】百度快照是百度搜索引擎已先预览各网站,拍下网页的快照,为用户贮存大量的应急网页。

    【填空题】二级水用于()等试验,如原子吸收光谱分析用水。

    【判断题】直接称量法是用牛角勺取试样放在已知质量的清洁而干燥的表面皿或称量纸上一次称取一定量的试样。()

    【其它】商业广告设计

    【单选题】0.001080的有效数字的位数是 ( )

    【判断题】滴定管一般分为两种:一种是酸式滴定管,另一种是碱式滴定管。()

    【单选题】镁粉与空气可形成爆炸性混合物,当达到一定浓度时,遇火星会发生爆炸,应用( )扑救。

    【简答题】简述金属指示剂应具备的条件是什么?

    【判断题】PH值的测定 量取100ml水样,按照GB/T9724的规定,测试水样的PH值。()

    【单选题】关于return语句,下列正确的说法是( )。

    【单选题】以下描述正确的是( )。

    【单选题】对EDTA溶液来说,pH越(),与金属离子形成的配合物越不稳定。

    【判断题】带有磨口活塞的玻璃仪器,必须将活塞取出后再放入电热恒温干燥箱内进行干燥。()

    【单选题】如图 4 所示 3 倍光并联控制电路,开关 s1 闭合后,在 s2 、 s3 和 s6 闭合, s4 、 s5 断开状态时,电路中流过每个二极管的电流为( )

    【多选题】下列项目属于标准溶液试剂瓶的标签内容的有()。

    【简答题】为什么莫尔法适宜在中性或弱碱性溶液中进行?

    【单选题】8.口腔有绿脓杆菌感染的患者应选用的漱口液是( )

    【判断题】对于pH突跃范围较窄的酸碱滴定,选用单一指示剂不能明显指示滴定终点时,就应该选用适当的混合指示剂。( )

    【单选题】戴无菌手套前,要做好哪些准备工作( )

    【多选题】在定量分析中,除系统误差和随机误差外,还有一类“过失误差”,是指工作中的差错,下列属于这种差错的有()。

    【单选题】在2KMnO4 + 16HCl = 5Cl2 + 2MnCl2 + 2KCl +8H2O的反应中,还原产物是下面的哪一种()

    【判断题】减重称量法是利用两次称量之差,求得一份或多份被称物的质量。()

    【单选题】如果在一个函数的复合语句中定义了一个变量,则该变量( )。

    【单选题】以下对C语言函数的有关描述中,正确的是( )。

    【判断题】移液管、吸量管和容量瓶都是有刻度的精确玻璃量器,可以放在烘箱中烘烤。()

    【判断题】青光眼会导致视神经不可逆损害。

    【多选题】滴定分析方式可分为()。

    【单选题】一个函数返回值的类型是由( )决定的。

    【填空题】分析室所用玻璃仪器洗净的标准是()。

    【单选题】下列说法不正确的是( )。

    【单选题】y =(472. 5⨯2. 83⨯0. 25751) /(17. 1+2. 457) 的计算结果应取有效数字的位数是( )

    【单选题】C语言程序中,当函数调用时( )。

    【单选题】如图 2 所示, 发光二极管正常工作时,其两端电压为1.8V,调节R1为25kΩ时,电路中电流为( )。

    【多选题】下列可标定氢氧化钠的基准物质有()

    【多选题】标准溶液的配制方法有()

    【判断题】移液管和吸量管都是准确移取一定量溶液的量器。是量出式量器。()

    【单选题】如图 所示, 调节 R1为( )时,发光二极管最亮。

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    题目思路和来源 剑指offer

    01 题目描述

    八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。

    02 解题

    首先说明,如下图皇后1和皇后3属于一条斜线上,皇后2皇后4皇后5皇后5也在同一条斜线上。所以需要正确理解斜线,是只要用一条斜线可以串到都算同一斜线。

    不是像皇后4皇后5相邻斜线才是同一斜线。

    91326b9a5a418c4d02675ee2b5f6bcb7.png

    在之前的文章里面写了排列算法。字符串排列八皇后也可以用排列算法来解决int[] result = new int[8],

    下标代表行,对数组某个未知的数的赋值代表列,如 result[0]=1 .说明第一个皇后在第0行的第1列里面。

    初始化赋值 result= {0,1,2,3,4,5,6,7}

    由于数组下标是0-8,排列算法是数值之间的交换,不存在重复的情况。所以八皇后不会坐落在同一行同一列中。

    因此我们只需要判断一下各个皇后是否在同一个对斜线上。

    Math.abs(j - i) == Math.abs(result[j] - result[i]) 即在同一个斜线上。横竖组成了等边三角形

    然后判断从第一个皇后i=0 到递归的第row个皇后,他们是否在同一个斜线上。

    for (int i = 0; i < row; i++) {//检查 for (int j = i + 1; j <= row; j ++) { if (Math.abs(j - i) == Math.abs(result[j] - result[i])) { return false; } } }

    03 代码总结

    1.用排列的想法实现八皇后。

    2.检查是否在同一个斜线上。

    public static int queenResolvedCount = 0;public static boolean checkNotFight(int[] result, int row) { for (int i = 0; i < row; i++) {//检查 for (int j = i + 1; j <= row; j ++) { if (Math.abs(j - i) == Math.abs(result[j] - result[i])) { return false; } } } return true;}public static void eightQueenProblem(int[] result, int startIndex) { if (startIndex == result.length) { System.out.println(Arrays.toString(result)); queenResolvedCount++; } for (int i = startIndex; i < result.length; i++) { int tmp = result[startIndex]; result[startIndex] = result[i]; result[i] = tmp; if (checkNotFight(result, startIndex)) {// 判断到目前为止是否在同一个斜线上 eightQueenProblem(result, startIndex + 1); } tmp = result[startIndex]; result[startIndex] = result[i]; result[i] = tmp; }}//8皇后调用的地方public static void eightQueenProblem() { int[] result = new int[8]; for (int i = 0; i < 8; i ++) { result[i] = i; } eightQueenProblem(result, 0);}// 调用输出public static void main(String[] args) { eightQueenProblem(); System.out.println(queenResolvedCount);}
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  • Raft 协议易理解性描述 虽然 Raft 论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散比较多,...这里我就借助前面黑白棋落子里第一种极简思维来描述和概念验证下 Raft 协议工作方式。 在一个由 Raft...

    转自:http://www.cnblogs.com/mindwind/p/5231986.html

    Raft 协议的易理解性描述

    虽然 Raft 的论文比 Paxos 简单版论文还容易读了,但论文依然发散的比较多,相对冗长。读完后掩卷沉思觉得还是整理一下才会更牢靠,变成真正属于自己的。这里我就借助前面黑白棋落子里第一种极简思维来描述和概念验证下 Raft 协议的工作方式。

    在一个由 Raft 协议组织的集群中有三类角色:

    1. Leader(领袖)
    2. Follower(群众)
    3. Candidate(候选人)

    就像一个民主社会,领袖由民众投票选出。刚开始没有领袖,所有集群中的参与者都是群众,那么首先开启一轮大选,在大选期间所有群众都能参与竞选,这 时所有群众的角色就变成了候选人,民主投票选出领袖后就开始了这届领袖的任期,然后选举结束,所有除领袖的候选人又变回群众角色服从领袖领导。这里提到一 个概念「任期」,用术语 Term 表达。关于 Raft 协议的核心概念和术语就这么多而且和现实民主制度非常匹配,所以很容易理解。三类角色的变迁图如下,结合后面的选举过程来看很容易理解。

    Leader 选举过程

    在极简的思维下,一个最小的 Raft 民主集群需要三个参与者(如下图:A、B、C),这样才可能投出多数票。初始状态 ABC 都是 Follower,然后发起选举这时有三种可能情形发生。下图中前二种都能选出 Leader,第三种则表明本轮投票无效(Split Votes),每方都投给了自己,结果没有任何一方获得多数票。之后每个参与方随机休息一阵(Election Timeout)重新发起投票直到一方获得多数票。这里的关键就是随机 timeout,最先从 timeout 中恢复发起投票的一方向还在 timeout 中的另外两方请求投票,这时它们就只能投给对方了,很快达成一致。

    选出 Leader 后,Leader 通过定期向所有 Follower 发送心跳信息维持其统治。若 Follower 一段时间未收到 Leader 的心跳则认为 Leader 可能已经挂了再次发起选主过程。

    Leader 节点对一致性的影响

    Raft 协议强依赖 Leader 节点的可用性来确保集群数据的一致性。数据的流向只能从 Leader 节点向 Follower 节点转移。当 Client 向集群 Leader 节点提交数据后,Leader 节点接收到的数据处于未提交状态(Uncommitted),接着 Leader 节点会并发向所有 Follower 节点复制数据并等待接收响应,确保至少集群中超过半数节点已接收到数据后再向 Client 确认数据已接收。一旦向 Client 发出数据接收 Ack 响应后,表明此时数据状态进入已提交(Committed),Leader 节点再向 Follower 节点发通知告知该数据状态已提交。

    在这个过程中,主节点可能在任意阶段挂掉,看下 Raft 协议如何针对不同阶段保障数据一致性的。

    1. 数据到达 Leader 节点前

    这个阶段 Leader 挂掉不影响一致性,不多说。

    2. 数据到达 Leader 节点,但未复制到 Follower 节点

    这个阶段 Leader 挂掉,数据属于未提交状态,Client 不会收到 Ack 会认为超时失败可安全发起重试。Follower 节点上没有该数据,重新选主后 Client 重试重新提交可成功。原来的 Leader 节点恢复后作为 Follower 加入集群重新从当前任期的新 Leader 处同步数据,强制保持和 Leader 数据一致。

    3. 数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 所有节点,但还未向 Leader 响应接收

    这个阶段 Leader 挂掉,虽然数据在 Follower 节点处于未提交状态(Uncommitted)但保持一致,重新选出 Leader 后可完成数据提交,此时 Client 由于不知到底提交成功没有,可重试提交。针对这种情况 Raft 要求 RPC 请求实现幂等性,也就是要实现内部去重机制。

    4. 数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 部分节点,但还未向 Leader 响应接收

    这个阶段 Leader 挂掉,数据在 Follower 节点处于未提交状态(Uncommitted)且不一致,Raft 协议要求投票只能投给拥有最新数据的节点。所以拥有最新数据的节点会被选为 Leader 再强制同步数据到 Follower,数据不会丢失并最终一致。

    5. 数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 所有或多数节点,数据在 Leader 处于已提交状态,但在 Follower 处于未提交状态

    这个阶段 Leader 挂掉,重新选出新 Leader 后的处理流程和阶段 3 一样。

    6. 数据到达 Leader 节点,成功复制到 Follower 所有或多数节点,数据在所有节点都处于已提交状态,但还未响应 Client

    这个阶段 Leader 挂掉,Cluster 内部数据其实已经是一致的,Client 重复重试基于幂等策略对一致性无影响。

    7. 网络分区导致的脑裂情况,出现双 Leader

    网络分区将原先的 Leader 节点和 Follower 节点分隔开,Follower 收不到 Leader 的心跳将发起选举产生新的 Leader。这时就产生了双 Leader,原先的 Leader 独自在一个区,向它提交数据不可能复制到多数节点所以永远提交不成功。向新的 Leader 提交数据可以提交成功,网络恢复后旧的 Leader 发现集群中有更新任期(Term)的新 Leader 则自动降级为 Follower 并从新 Leader 处同步数据达成集群数据一致。

    综上穷举分析了最小集群(3 节点)面临的所有情况,可以看出 Raft 协议都能很好的应对一致性问题,并且很容易理解。

    总结

    算法以正确性、高效性、简洁性作为主要设计目标。
    虽然这些都是很有价值的目标,但这些目标都不会达成直到开发者写出一个可用的实现。
    所以我们相信可理解性同样重要。

    深以为然,想想 Paxos 算法是 Leslie Lamport 在 1990 年就公开发表在了自己的网站上,想想我们是什么时候才听说的?什么时候才有一个可用的实现?而 Raft 算法是 2013 年发表的,大家在参考[5]上面可以看到有多少个不同语言开源的实现库了,这就是可理解性的重要性。

    参考

    [1]. LESLIE LAMPORT, ROBERT SHOSTAK, MARSHALL PEASE. The Byzantine General Problem. 1982
    [2]. Leslie Lamport. The Part-Time Parliament. 1998
    [3]. Leslie Lamport. Paxos Made Simple. 2001
    [4]. Diego Ongaro and John Ousterhout. Raft Paper. 2013
    [5]. Raft Website. The Raft Consensus Algorithm
    [6]. Raft Demo. Raft Animate Demo

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    本算法起源于这样一个实际需求:需要将属于同一类别的元素尽量分开,使之不联合在一起。

    来看一段直白的描述:比如你有4个1和3个2

    现在的目的是尽量把属于同一类别的元素全部打乱,即中间尽量不要联系在一起。你可能会想到:

    插桩的方式,形成:1,2,1,2,1,2,1这样的形式。

    这是最简单的情形。

    假设你现在有8个1,6个2,5个3,3个4,2个5,1个6。你就不能用上述的思想去分析了。

    下面给出具体的分析思路。


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