㈠ 編程簡單的圖論DFS題，求pascal標程
先搞一張鄰接來01矩陣儲存下來，自有向圖，搞一個while循環，先判斷是否都是零，是就退出，找到入度為零的點（也就是沒有點能到你這里的），按序號從小到大輸出，在鄰接矩陣中，把這個點到他能到的地方都改為0（也就是都到不了了），再把這些入度為零的都輸出。
其實說白了就是拓撲排序，再加一個字典序
㈡ C++緙栧啓紼嬪簭 鍏充簬銆愬浘鐨勯亶鍘嗐
閲岄潰澶氫簡鏌ユ壘璺寰勫姛鑳姐
#define t true
#define f false
#include<iostream.h>
struct node//瀹氫箟涓涓緇撴瀯浣滀負鑺傜偣綾誨瀷
{
int data;
bool sign;//鏍囧織浣,鐢ㄦ潵鏍囩ず鏄鍚﹂亶鍘嗚繃
node *next;
};
node* creategraph()//寤虹珛閭繪帴琛錛屽畬鎴愭棤鍚戝浘鐨勮緭鍏
{
int l,m,n;
bool g;
cout<<"璇瘋緭鍏ヨ妭鐐規暟: ";
cin>>n;
node *adjacencylist=new node[n+1];//鍔ㄦ佸垎閰嶈妭鐐規暟緇勫唴瀛
adjacencylist[0].data=n;//0鍦板潃瀛樻斁鐨勪負鑺傜偣鏁
adjacencylist[0].next=NULL;
for(int i=1;i<=n;i++)//緇欏悇欏剁偣鍩熻祴鍒濆
{
adjacencylist[i].data=0;
adjacencylist[i].next=NULL;
adjacencylist[i].sign=f;//琛ㄧず鏈閬嶅巻
}
cout<<"璇蜂緷嬈¤緭鍏ュ悇鏉¤竟鐨勫嬬偣鍜屽熬鐐:錛堜互0琛ㄧず緇撴潫錛"<<endl;
cin>>l;
if(l!=0)//鍒ゆ柇杈撳叆杈規槸鍚︾粨鏉
g=t;
while(g==t)
{
cin>>m;
if((l>0)&&(l<=n)&&(m>0)&&(m<=n))//鍒ゆ柇杈撳叆欏剁偣鏄鍚︽ｇ『
{
node *p,*q,*top;
p=(node *)new(node);//鍒嗛厤杈圭殑涓涓欏剁偣鍐呭瓨
p->data=m;
p->next=NULL;
if(adjacencylist[l].next==NULL)//涓烘瘡涓鑺傜偣鍒涘緩閭繪帴閾捐〃
adjacencylist[l].next=p;
else
{
top=adjacencylist[l].next;
while(top->next!=NULL)
top=top->next;
top->next=p;
}
adjacencylist[l].data++;//緇熻￠偦鎺ョ偣鐨勪釜鏁
q=(node *)new(node);//鍒嗛厤杈圭殑鍙︿竴涓欏剁偣鍐呭瓨
q->data=l;
q->next=NULL;
if(adjacencylist[m].next==NULL)//鏋勫緩閭繪帴琛
adjacencylist[m].next=q;
else
{
top=adjacencylist[m].next;
while(top->next!=NULL)
top=top->next;
top->next=q;
}
adjacencylist[m].data++;//緇熻￠偦鎺ョ偣鐨勪釜鏁
}
else
cout<<"杈"<<l<<"--"<<m<<"杈撳叆閿欒錛"<<endl;//閿欒杈撳叆鏍囪瘑
cin>>l;
if(l==0)//杈圭殑杈撳叆緇撴潫
g=f;
}
return adjacencylist;//榪斿洖閭繪帴琛
};
void DepthFirstSearch(node *list)//娣卞害浼樺厛鎼滅儲
{
int m,n=list[0].data,k,*a=new int[n];//璁劇疆涓涓鏁扮粍鐢ㄤ簬瀛樻斁鑺傜偣
node *p;
cout<<"閲囩敤娣卞害浼樺厛鎼滅儲錛"<<endl;
cout<<"璇瘋緭鍏ユ悳緔㈣搗濮嬭妭鐐癸細";
cin>>k;
for(int i=0;i<n;i++)
{
a[i]=k;
list[k].sign=t;
if(i==n-1)
break;
m=0;
while(list[k].sign==t)
{
p=list[k].next;
while(p!=NULL)//鎵懼嚭list[k]閾捐〃涓鐨勬湭閬嶅巻鑺傜偣
{
k=p->data;
p=p->next;
if(list[k].sign==f)
break;
}
m++;
if(list[k].sign!=f)//鍒ゆ柇鏄鍚︽槸p=NULL璺沖嚭while寰鐜鐨
{
if(i<m)//鏃犺妭鐐瑰彲鍥炴函
{
cout<<"璇ュ浘涓洪潪榪為氬浘!"<<endl;
break;
}
else
k=a[i-m]; //鍥炴函
}
}
}
for(i=1;i<=n;i++)//鎮㈠嶅師閭繪帴琛
list[i].sign=f;
cout<<"娣卞害浼樺厛鎼滅儲閬嶅巻欏哄簭涓:";
for(i=0;i<n;i++)//杈撳嚭閬嶅巻緇撴灉
cout<<a[i]<<" ";
cout<<endl;
delete a;//閲婃斁鍔ㄦ佹暟緇勫唴瀛
};
void BreadthFirstSearth(node *list)//騫垮害浼樺厛鎼滅儲
{
int m,r,k,n=list[0].data,*a=new int[n+1];//璁劇疆鏁扮粍瀛樻斁鑺傜偣
node *p;
cout<<"閲囩敤騫垮害浼樺厛鎼滅儲錛"<<endl;
cout<<"璇瘋緭鍏ユ悳緔㈣搗濮嬭妭鐐癸細";
cin>>k;
a[0]=n;
a[1]=k;
list[k].sign=t;//鏍囪瘑閬嶅巻鐨勭涓涓鑺傜偣
m=0;
r=1;
while(m!=r)
{
m++;
p=list[a[m]].next;
while(p!=NULL)
{
k=p->data;
if(list[k].sign==f)
{
r++;
a[r]=k;//閬嶅巻鍒扮殑鑺傜偣瀛樺叆鏁扮粍
list[k].sign=t;//鏍囪瘑宸茬粡閬嶅巻榪囩殑鑺傜偣
}
p=p->next;
}
}
for(int i=1;i<=n;i++)//鎮㈠嶅師閭繪帴琛
list[i].sign=f;
cout<<"騫垮害浼樺厛鎼滅儲閬嶅巻欏哄簭涓: ";
for(i=1;i<=n;i++)//杈撳嚭閬嶅巻
cout<<a[i]<<" ";
cout<<endl;
delete a;//閲婃斁鍔ㄦ佹暟緇勫唴瀛
};
void PathSearth(node *list)//璺寰勬悳緔
{
int *a,c,d,m,k,n=list[0].data;
cout<<"璇瘋緭鍏ヨ搗濮嬬偣錛";
cin>>k;
cout<<"璇瘋緭鍏ュ熬鑺傜偣錛";
cin>>c;
cout<<"璇瘋緭鍏ヨ佹壘鐨勮礬寰勯暱搴︼細";
cin>>d;
d=d+1;
if(d>n)
cout<<"涓嶅瓨鍦ㄨ繖鏍風殑綆鍗曡礬寰勶紒"<<endl;
else
{
a=new int[d];//鍔ㄦ佸垎閰嶆暟緇勫唴瀛樺瓨鏀捐礬寰勪笂鐨勮妭鐐
for(int i=0;i<d;i++)
a[i]=0;
a[0]=k;
node *p;
int x;
list[a[0]].sign=t;
i=1;
while(a[d-1]!=c)
{
while(i<d)
{
x=1;
p=list[a[i-1]].next;
while(p!=NULL)
{
m=p->data;
if(i==d-1&&m==a[0]&&a[0]==c)//璺寰勫瓨鍦ㄤ笖涓哄洖璺
{
cout<<"璇ヨ礬寰勪負涓鏉″洖璺錛"<<endl;
a[i]=m;
i++;
break;
}
if(list[m].sign==f)
{
if(a[i]!=0)
{
if(x==0)//鏄鍚︿負宸茬粡鍒ゆ柇榪囩殑閿欒璺寰
{
a[i]=m;
list[a[i]].sign=t;//鏍囪瘑璧拌繃鑺傜偣
i++;
break;
}
if(a[i]==m)//璁劇疆閿欒璺寰勬爣璇
x=0;
}
else
{
a[i]=m;
list[a[i]].sign=t;//鏍囪瘑璧拌繃鑺傜偣
i++;
break;
}
}
p=p->next;
}
if(p==NULL)
{
a[i]=0;
i--;//鐢辨よ妭鐐瑰線涓嬬殑璺寰勪笉瀛樺湪,鍥炴函
list[a[i]].sign=f; //榪樺師鏍囪瘑絎
}
if(i==0)//鏃犳硶鍥炴函,璺寰勪笉瀛樺湪,璺沖嚭寰鐜
{
cout<<"涓嶅瓨鍦ㄨ繖鏍風殑綆鍗曡礬寰勶紒"<<endl;
break;
}
}
if(i==0)//鏃犳硶鍥炴函,璺寰勪笉瀛樺湪,璺沖嚭寰鐜
break;
if(a[d-1]!=c)//璺寰勪笉鏄鎵瑕佹壘鐨
{
i--; //鍥炴函
if(i>=0)
list[a[i]].sign=f;//榪樺師鏍囪瘑絎
}
}
if(a[d-1]==c)//鍒ゆ柇璺寰勬槸鍚︽壘鍒板苟杈撳嚭
{
cout<<"浠庤妭鐐"<<k<<"鍒拌妭鐐"<<c<<"鐨勪竴鏉¤礬寰勪負錛";
for(i=0;i<d-1;i++)//杈撳嚭璺寰
cout<<a[i]<<"--> ";
cout<<a[d-1]<<endl;
}
delete a;
}
for(int i=1;i<=n;i++)//鎮㈠嶅師閭繪帴琛
list[i].sign=f;
};
void AdjacencyListDelete(node *list)//閲婃斁閭繪帴琛ㄧ殑絀洪棿
{
node *p,*q;
int n=list[0].data;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
p=list[i].next;
while(p!=NULL)
{
q=p->next;
delete p;//閲婃斁閾捐〃鑺傜偣絀洪棿
p=q;
}
}
delete list;//閲婃斁閭繪帴琛ㄧ┖闂
};
void main()
{
node *list;
list=creategraph();//浠ラ偦鎺ヨ〃鐨勫艦寮忓緩絝嬩竴涓鏃犲悜鍥
char a,b;
cout<<"璇烽夋嫨閬嶅巻鏂規硶錛氾紙d:娣卞害浼樺厛鎼滅儲;b:騫垮害浼樺厛鎼滅儲錛";
for(int i=1;i<2;i++)
{
cin>>a;
switch(a)
{
case 'd':
case 'D': DepthFirstSearch(list);
cout<<"鏄鍚﹂噰鐢ㄥ箍搴︿紭鍏堟悳緔㈤噸鏂伴亶鍘嗭紵錛坹:鏄;n:鍚︼級";
cin>>b;
if((b=='y')||(b=='Y'))
BreadthFirstSearth(list);
break;
case 'b':
case 'B': BreadthFirstSearth(list);
cout<<"鏄鍚﹂噰鐢ㄦ繁搴︿紭鍏堟悳緔㈤噸鏂伴亶鍘嗭紵錛坹:鏄;n:鍚︼級";
cin>>b;
if((b=='y')||(b=='Y'))
DepthFirstSearch(list);
break;
default: cout<<"杈撳叆閿欒錛佽烽噸鏂拌緭鍏ワ紒"<<endl;
i--;
}
}
while(1)
{
cout<<"鏄鍚︽悳緔㈣礬寰勶紵錛坹:鏄;n:鍚︼級";
cin>>a;
if((a=='y')||(a=='Y'))
PathSearth(list);
else if((a=='n')||(a=='N'))
break;
else
cout<<"杈撳叆閿欒錛"<<endl;
}
AdjacencyListDelete(list);//閲婃斁閭繪帴琛ㄧ┖闂
}
㈢ 作為程序員提高編程能力的幾個基礎演算法
一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn)演算法更快，因為它的內部循環（innerloop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。
演算法步驟：
1從數列中挑出一個元素，稱為「基準」（pivot），
2重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。
堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。
創建一個堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互換
3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1
三：歸並排序
歸並排序（Mergesort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。
1.申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列
2.設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置
3.比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置
4.重復步驟3直到某一指針達到序列尾
5.將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾
四：二分查找演算法
二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。
五：BFPRT(線性查找演算法)
BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜度，五位演算法作者做了精妙的處理。
1.將n個元素每5個一組，分成n/5(上界)組。
2.取出每一組的中位數，任意排序方法，比如插入排序。
3.遞歸的調用selection演算法查找上一步中所有中位數的中位數，設為x，偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。
4.用x來分割數組，設小於等於x的個數為k，大於x的個數即為n-k。
5.若i==k，返回x；若i<k，在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素；若i>k，在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。
終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。
六：DFS（深度優先搜索）
深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。
深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。
深度優先遍歷圖演算法步驟：
1.訪問頂點v；
2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；
3.若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從一個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。
上述描述可能比較抽象，舉個實例：
DFS在訪問圖中某一起始頂點v後，由v出發，訪問它的任一鄰接頂點w1；再從w1出發，訪問與w1鄰接但還沒有訪問過的頂點w2；然後再從w2出發，進行類似的訪問，…如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點u為止。
接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。
七：BFS(廣度優先搜索)
廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。
BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。
1.首先將根節點放入隊列中。
2.從隊列中取出第一個節點，並檢驗它是否為目標。
如果找到目標，則結束搜尋並回傳結果。
否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入隊列中。
3.若隊列為空，表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。
4.重復步驟2。
八：Dijkstra演算法
戴克斯特拉演算法（Dijkstra』salgorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。
該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖G，以及G中的一個來源頂點S。我們以V表示G中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u,v)表示從頂點u到v有路徑相連。我們以E表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數w:E→[0,∞]定義。因此，w(u,v)就是從頂點u到頂點v的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有V中有頂點s及t，Dijkstra演算法可以找到s到t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。
1.初始時令S=,T=，T中頂點對應的距離值
若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值
若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為∞
2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中，加入S
3.對其餘T中頂點的距離值進行修改：若加進W作中間頂點，從V0到Vi的距離值縮短，則修改此距離值
重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止
九：動態規劃演算法
動態規劃（Dynamicprogramming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。
動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量：一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個子問題解之時直接查表。這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。
關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。
1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的，我們就稱該問題具有最優子結構性質（即滿足最優化原理）。最優子結構性質為動態規劃演算法解決問題提供了重要線索。
2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸演算法自頂向下對問題進行求解時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題會被重復計算多次。動態規劃演算法正是利用了這種子問題的重疊性質，對每一個子問題只計算一次，然後將其計算結果保存在一個表格中，當再次需要計算已經計算過的子問題時，只是在表格中簡單地查看一下結果，從而獲得較高的效率。
十：樸素貝葉斯分類演算法
樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下，如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。
樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。
盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。
通過掌握以上演算法，能夠幫你迅速提高編程能力，成為一名優秀的程序員。
㈣ 分布式存儲是什麼
什麼是分布式存儲系統？
就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？
分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
什麼是分布式數據存儲
定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連沖鬧接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
分布式塊存儲和 分布式文件存儲有是什麼區別
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
統一存儲和融合存儲以及分布式存儲的區別
統一存儲具體概念：
統一存儲，實質上是一個可以支持基於文件的網路附加存儲（NAS）以及基於數據塊的SAN的網路化的存儲架構。由於其支持不同的存儲協議為主機系統提供數據存儲，因此也被稱為多協議存儲。
基本簡介：
統一存儲（有時也稱網路統一存儲或者NUS）是一個能在單一設備上運行和管理文件和應用程序的存儲系統。為此，統一存儲系統在一個單一存儲平台上整合基於文件和基於塊的訪問，支持基於光纖通道的SAN、基於IP的SAN（iSCSI）和NAS（網路附加存儲）。
工作方式：
既然是一個集中化的磁碟陣列，那麼就支持主機系統通過IP網路進行文件級別的數據訪問，或通過光纖協議在SAN網路進行塊級別的數據訪問。同樣，iSCSI亦是一種非常通用的IP協議，只是其提供塊級別的數據訪問。這種磁碟陣列配漏行置多埠的存儲控制器和一個管理介面，允許存儲管理員按需創建存儲池或空間，並將其提供給不同訪問類型的主機系統。最通常的協議一般都包括了NAS和FC，或iSCSI和FC。當然，返判嘩也可以同時支持上述三種協議的，不過一般的存儲管理員都會選FC或iSCSI中的一種，它們都提供塊級別的訪問方式，和文件級別的訪問方式（NAS方式）組成統一存儲。
分布式存儲支持多節點，節點是什麼，一個磁碟還是一個主控？
一個節點是存儲節點的簡稱，存儲節點一般是一個存儲伺服器（必然帶控制器），伺服器之間通過高速網路互連。
現在越來越多的存儲伺服器使用arm CPU+磁碟陣列節省能耗，提高「容量能耗比」。
分布式文件系統有哪些主要的類別？
分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理
神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
什麼是Hadoop分布式文件系統 10分
分布式文件系統（Distributed File System）是指文件系統管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節點上，而是通浮計算機網路與節點相連。
Hadoop是Apache軟體基金會所研發的開放源碼並行運算編程工具和分散式檔案系統，與MapRece和Google檔案系統的概念類似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系統）是其中的一部分。
分布式文件存儲系統採用什麼方式
一。分布式Session的幾種實現方式1.基於資料庫的Session共享2.基於NFS共享文件系統3.基於memcached 的session，如何保證 memcached 本身的高可用性？4. 基於resin/tomcat web容器本身的session復制機制5. 基於TT/Redis 或 jbosscache 進行 session 共享。6. 基於cookie 進行session共享或者是：一、Session Replication 方式管理 (即session復制) 簡介：將一台機器上的Session數據廣播復制到集群中其餘機器上 使用場景：機器較少，網路流量較小 優點：實現簡單、配置較少、當網路中有機器Down掉時不影響用戶訪問 缺點：廣播式復制到其餘機器有一定廷時，帶來一定網路開銷二、Session Sticky 方式管理 簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某台機器後，強制指定後續所有請求均落到此機器上 使用場景：機器數適中、對穩定性要求不是非常苛刻 優點：實現簡單、配置方便、沒有額外網路開銷 缺點：網路中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障三、緩存集中式管理 簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某台機器上，當用戶訪問不同節點時先從緩存中拿Session信息 使用場景：集群中機器數多、網路環境復雜優點：可靠性好 缺點：實現復雜、穩定性依賴於緩存的穩定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入二。Session和Cookie的區別和聯系以及Session的實現原理1、session保存在伺服器，客戶端不知道其中的信息；cookie保存在客戶端，伺服器能夠知道其中的信息。 2、session中保存的是對象，cookie中保存的是字元串。 3、session不能區分路徑，同一個用戶在訪問一個網站期間，所有的session在任何一個地方都可以訪問到。而cookie中如果設置了路徑參數，那麼同一個網站中不同路徑下的cookie互相是訪問不到的。 4、session需要藉助cookie才能正常 工作 。如果客戶端完全禁止cookie，session將失效。是無狀態的協議，客戶每次讀取web頁面時，伺服器都打開新的會話......
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