【Algorithm】Divide And Conquer & Complexity calculation

  • 1、Divide the problem into a number of subproblems that are smaller instances of the same problem.

  • 2、Conquer the subproblems by solving them recursively. If the subproblem sizes are small enough, however, just solve the subproblems in a straightforward manner.

  • 3、Combine the solutions to the subproblems into the solution for the original problem.

归并排序就是一个用分治法的经典例子,这里我用它来举例描述一下上面的步骤:

1、归并排序首先把原问题拆分成2个规模更小的子问题。
2、递归地求解子问题,当子问题规模足够小时,可以一下子解决它。在这个例子中就是,当数组中的元素只有1个时,自然就有序了。
3、最后,把子问题的解(已排好序的子数组)合并成原问题的解。

Recursion Expression

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利用递归式分析分治法复杂度 : 1.写出递归式 (递归+分解复杂度+合并复杂度) 2.画出递归树 3.计算

Ways to calc Recursion Expression

这三种方法分别是:代入法,递归树法,和主方法。代入法是一种十分强大的方法,它几乎可以求解所有的递归式。然而,对于一些“小鸡”来说,不需要这么强大的“牛刀”。对于一些特定类型的递归式(具体类型在主方法的小节中会介绍),用主方法可以用更少的时间得到一个更确切的界。Alt text
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转于:https://www.cnblogs.com/itsad/p/8250503.html 版权归原作者所有

TCP协议与ARP协议位于不同的层,不能用“并列”的思维来考虑。TCP位于传输层,而ARP工作在网络层(也有说法是数据链路层,主要看怎么理解),但实际上掌管网络层的大boss是IP协议,ARP协议用于实现IP地址向MAC地址的转换,不过是个跑龙套的。

除此之外,网络层想要把数据发出去还要依靠数据链路层,在局域网中,数据链路层和之下的物理层最常见的莫过于802.3协议栈了,也就是大名鼎鼎的以太网。

注:802.3/以太网并不是一个协议,也不是一个分层。它是对局域网内部通信的一个实现标准,囊括了从物理层到链路层的一坨协议。以下简单使用“802.3”来代表802.3中链路层及以下负责数据传送的协议集。

在网络分层模型中,下层要为上层提供服务,而上层的一切行动都要靠下层们为它跑腿。打个简单的比方,TCP就好比是老板,而IP是项目主管,ARP和802.3则是为以上二位跑腿的小员工。现在老板TCP想要向外发送一个SYN请柬。以下是大致剧情……


TCP:IP你过来,我现在要给“destinationIP”发送一个SYN请柬,请柬我已经写好了,剩下的就交给你了,限你n秒之内给我回话!(老板任性地走了……)。

IP拿到请柬后用信封封好,写上自己的IP地址和接收方的IP地址。然后将自己的网络号与destinationIP对比:
1. 刚好在同一个网段,心想目标就在我们小区内(局域网),这就好办了(跳至 —- #1 —- 处)。
2. IP一看不在同一个网段,心想不妙,只能求助收发室了(网关/路由器)(跳至 —- #2 —- 处)。

—- #1 —-
IP:ARP你过来,给我查查这个“destinationIP”的详细地址在哪(MAC地址)。

ARP:(翻了翻自己的笔记本(ARP缓存)没找到,他摇了摇头,接着打开了小区广播) “destinationIP”听到请回答,我需要你的详细地址。

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[排队论]

M/M/S/S e.g. 电话系统

到达:$\lambda$的指数分布
消灭: $n\mu$的指数分布 (n是客户数量)
窗口数:$N$
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M/M/1/$\infty$

M/M/1
过程进入状态n的速率等于过程离开状态n的速率。
于是我们可以得到第一个概率方程 $\lambda P_0=\mu P_1$

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$P_1=\frac{\lambda}{\mu}P_0$

$P_{n+1}=\frac{\lambda}{\mu}P_n+(P_n-\frac{\lambda}{\mu}P_{n-1})=(\frac{\lambda}{\mu})^{n+1}P_0$
排队价格等式:
顾客平均数=L=
求和函数 $\sum_n nx^n$:转换成$\sum_n (n+1)x^n-x^n$,前面一项是求导
W=L\ $\lambda$ (平均等待时间)
$W_Q=W-E[S]=W-\frac{1}{\mu}$ (平均等待排队时间)
$L_Q=\lambda W_Q$ (排队等待的平均用户数量)

M/M/S/$\infty$

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2.经典排队模型

其格式为: A/B/n/S/Z

  • A:顾客到达的规律;B:服务时间分布;n:服务台数目;S:队列容量的大小;Z:服务规程

若队列容量大小为∞时,可简化为A/B/n/Z

若还为先来先服务时,可简化为A/B/n

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