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java漏桶算法代码 java最新漏洞

IT技术排序

流量整形的流量整形的核心算法流量整形的核心算法有以下两种，具体采用的技术为GTS（Generic Traffic Shaping） ， 通用流量整形： 漏桶算法（Leaky Bucket）
漏桶算法是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量 。漏桶算法提供了一种机制 ， 通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量 。令牌桶算法（Token Bucket）
有时人们将漏桶算法与令牌桶算法错误地混淆在一起 。而实际上，这两种算法具有截然不同的特性并且为截然不同的目的而使用 。它们之间最主要的差别在于：漏桶算法能够强行限制数据的传输速率，而令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输 。
在某些情况下，漏桶算法不能够有效地使用网络资源 。因为漏桶的漏出速率是固定的参数 ， 所以即使网络中不存在资源冲突（没有发生拥塞），漏桶算法也不能使某一个单独的流突发到端口速率 。因此，漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率 。而令牌桶算法则能够满足这些具有突发特性的流量 。通常 ， 漏桶算法与令牌桶算法可以结合起来为网络流量提供更大的控制 。
java编程的冒泡等排序示例Java排序算法
1）分类：
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序）
2）交换排序（冒泡排序、快速排序）
3）选择排序（直接选择排序、堆排序）
4）归并排序
5）分配排序（箱排序、基数排序）
所需辅助空间最多：归并排序
所需辅助空间最少：堆排序
平均速度最快：快速排序
不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序 。
1）选择排序算法的时候
1.数据的规模 ；2.数据的类型 ；3.数据已有的顺序
一般来说，当数据规模较小时，应选择直接插入排序或冒泡排序 。任何排序算法在数据量小时基本体现不出来差距 。考虑数据的类型，比如如果全部是正整数，那么考虑使用桶排序为最优 。考虑数据已有顺序，快排是一种不稳定的排序（当然可以改进），对于大部分排好的数据 ， 快排会浪费大量不必要的步骤 。数据量极小，而起已经基本排好序 ， 冒泡是最佳选择 。我们说快排好，是指大量随机数据下，快排效果最理想 。而不是所有情况 。
3）总结：
——按平均的时间性能来分：
1）时间复杂度为O(nlogn)的方法有：快速排序、堆排序和归并排序，其中以快速排序为最好；
2）时间复杂度为O(n2)的有：直接插入排序、起泡排序和简单选择排序 ， 其中以直接插入为最好，特别是对那些对关键字近似有序的记录序列尤为如此；
3）时间复杂度为O(n)的排序方法只有，基数排序 。
当待排记录序列按关键字顺序有序时，直接插入排序和起泡排序能达到O(n)的时间复杂度;而对于快速排序而言，这是最不好的情况，此时的时间性能蜕化为O(n2)，因此是应该尽量避免的情况 。简单选择排序、堆排序和归并排序的时间性能不随记录序列中关键字的分布而改变 。
——按平均的空间性能来分（指的是排序过程中所需的辅助空间大?。?
1） 所有的简单排序方法(包括：直接插入、起泡和简单选择)和堆排序的空间复杂度为O(1)；
2） 快速排序为O(logn )，为栈所需的辅助空间;
3） 归并排序所需辅助空间最多，其空间复杂度为O(n );
4）链式基数排序需附设队列首尾指针，则空间复杂度为O(rd ) 。
——排序方法的稳定性能：
1） 稳定的排序方法指的是 ， 对于两个关键字相等的记录，它们在序列中的相对位置，在排序之前和 经过排序之后 ， 没有改变 。
2） 当对多关键字的记录序列进行LSD方法排序时，必须采用稳定的排序方法 。
3） 对于不稳定的排序方法，只要能举出一个实例说明即可 。
4） 快速排序，希尔排序和堆排序是不稳定的排序方法 。
4）插入排序：
包括直接插入排序，希尔插入排序 。
直接插入排序： 将一个记录插入到已经排序好的有序表中 。
1, sorted数组的第0个位置没有放数据 。
2，从sorted第二个数据开始处理：
如果该数据比它前面的数据要小 ， 说明该数据要往前面移动 。
首先将该数据备份放到 sorted的第0位置当哨兵 。
然后将该数据前面那个数据后移 。
然后往前搜索，找插入位置 。
找到插入位置之后讲 第0位置的那个数据插入对应位置 。
O(n*n), 当待排记录序列为正序时，时间复杂度提高至O(n) 。
希尔排序（缩小增量排序 diminishing increment sort）：先将整个待排记录序列分割成若干个子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全体记录进行一次直接插入排序 。
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插入排序Java代码：
public class InsertionSort {
// 插入排序：直接插入排序，希尔排序
public void straightInsertionSort(double [] sorted){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=2;jsortedLen;j){
if(sorted[j]sorted[j-1]){
sorted[0]= sorted[j];//先保存一下后面的那个
sorted[j]=sorted[j-1];// 前面的那个后移 。
int insertPos=0;
for(int k=j-2;k=0;k--){
if(sorted[k]sorted[0]){
sorted[k 1]=sorted[k];
}else{
insertPos=k 1;
break;
}
}
sorted[insertPos]=sorted[0];
}
}
}
public void shellInertionSort(double [] sorted, int inc){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=inc 1;jsortedLen;j){
if(sorted[j]sorted[j-inc]){
sorted[0]= sorted[j];//先保存一下后面的那个
int insertPos=j;
for(int k=j-inc;k=0;k-=inc){
if(sorted[k]sorted[0]){
sorted[k inc]=sorted[k];
//数据结构课本上这个地方没有给出判读，出错：
if(k-inc=0){
insertPos = k;
}
}else{
insertPos=k inc;
break;
}
}
sorted[insertPos]=sorted[0];
}
}
}
public void shellInsertionSort(double [] sorted){
int[] incs={7,5,3,1};
int num= incs.length;
int inc=0;
for(int j=0;jnum;j){
inc= incs[j];
shellInertionSort(sorted,inc);
}
}
public static void main(String[] args) {
Random random= new Random(6);
int arraysize= 21;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;jarraysize;j){
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j] " ");
}
System.out.println();
InsertionSort sorter=new InsertionSort();
//sorter.straightInsertionSort(sorted);
sorter.shellInsertionSort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;jsorted.length;j){
System.out.print((int)sorted[j] " ");
}
System.out.println();
}
}
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5）交换排序：
包括冒泡排序，快速排序 。
冒泡排序法：该算法是专门针对已部分排序的数据进行排序的一种排序算法 。如果在你的数据清单中只有一两个数据是乱序的话，用这种算法就是最快的排序算法 。如果你的数据清单中的数据是随机排列的，那么这种方法就成了最慢的算法了 。因此在使用这种算法之前一定要慎重 。这种算法的核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目 。当找到这两个项目后 ， 交换项目的位置然后继续扫描 。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好 。
快速排序：通过一趟排序，将待排序记录分割成独立的两个部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字?。?则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序 。具体做法是：使用两个指针low,high, 初值分别设置为序列的头，和序列的尾 ， 设置pivotkey为第一个记录，首先从high开始向前搜索第一个小于pivotkey的记录和pivotkey所在位置进行交换，然后从low开始向后搜索第一个大于pivotkey的记录和此时pivotkey所在位置进行交换，重复知道low=high了为止 。
交换排序Java代码：
public class ExchangeSort {
public void BubbleExchangeSort(double [] sorted){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=sortedLen;j0;j--){
int end= j;
for(int k=1;kend-1;k){
double tempB= sorted[k];
sorted[k]= sorted[k]sorted[k 1]?
sorted[k]:sorted[k 1];
if(Math.abs(sorted[k]-tempB)10e-6){
sorted[k 1]=tempB;
}
}
}
}
public void QuickExchangeSortBackTrack(double [] sorted,
int low,int high){
if(lowhigh){
int pivot= findPivot(sorted,low,high);
QuickExchangeSortBackTrack(sorted,low,pivot-1);
QuickExchangeSortBackTrack(sorted,pivot 1,high);
}
}
public int findPivot(double [] sorted, int low, int high){
sorted[0]= sorted[low];
while(lowhigh){
while(lowhighsorted[high]= sorted[0])--high;
sorted[low]= sorted[high];
while(lowhighsorted[low]=sorted[0])low;
sorted[high]= sorted[low];
}
sorted[low]=sorted[0];
return low;
}
public static void main(String[] args) {
Random random= new Random(6);
int arraysize= 21;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;jarraysize;j){
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j] " ");
}
System.out.println();
ExchangeSort sorter=new ExchangeSort();
//sorter.BubbleExchangeSort(sorted);
sorter.QuickExchangeSortBackTrack(sorted, 1, arraysize-1);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;jsorted.length;j){
System.out.print((int)sorted[j] " ");
}
System.out.println();
}
}
6）选择排序：
分为直接选择排序， 堆排序
直接选择排序：第i次选取 i到array.Length-1中间最小的值放在i位置 。
堆排序：首先，数组里面用层次遍历的顺序放一棵完全二叉树 。从最后一个非终端结点往前面调整，直到到达根结点，这个时候除根节点以外的所有非终端节点都已经满足堆得条件了，于是需要调整根节点使得整个树满足堆得条件，于是从根节点开始，沿着它的儿子们往下面走（最大堆沿着最大的儿子走，最小堆沿着最小的儿子走） 。主程序里面，首先从最后一个非终端节点开始调整到根也调整完，形成一个heap，然后将heap的根放到后面去（即：每次的树大小会变化 ， 但是 root都是在1的位置，以方便计算儿子们的index，所以如果需要升序排列 ， 则要逐步大顶堆 。因为根节点被一个个放在后面去了 。降序排列则要建立小顶堆）
代码中的问题： 有时候第2个和第3个顺序不对（原因还没搞明白到底代码哪里有错）
选择排序Java代码：
public class SelectionSort {
public void straitSelectionSort(double [] sorted){
int sortedLen= sorted.length;
for(int j=1;jsortedLen;j){
int jMin= getMinIndex(sorted,j);
exchange(sorted,j,jMin);
}
}
public void exchange(double [] sorted,int i,int j){
int sortedLen= sorted.length;
if(isortedLenjsortedLeniji=0j=0){
double temp= sorted[i];
sorted[i]=sorted[j];
sorted[j]=temp;
}
}
public int getMinIndex(double [] sorted, int i){
int sortedLen= sorted.length;
int minJ=1;
double min= Double.MAX_VALUE;
for(int j=i;jsortedLen;j){
if(sorted[j]min){
min= sorted[j];
minJ= j;
}
}
return minJ;
}
public void heapAdjust(double [] sorted,int start,int end){
if(startend){
double temp= sorted;
//这个地方jend与课本不同，j=end会报错：
for(int j=2*start;jend;j *=2){
if(j 1endsorted[j]-sorted[j 1]10e-6){
j;
}
if(temp=sorted[j]){
break;
}
sorted=sorted[j];
start=j;
}
sorted=temp;
}
}
public void heapSelectionSort(double [] sorted){
int sortedLen = sorted.length;
for(int i=sortedLen/2;i0;i--){
heapAdjust(sorted,i,sortedLen);
}
for(int i=sortedLen;i1;--i){
exchange(sorted,1,i);
heapAdjust(sorted,1,i-1);
}
}
public static void main(String [] args){
Random random= new Random(6);
int arraysize=9;
double [] sorted=new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for(int j=1;jarraysize;j){
sorted[j]= (int)(random.nextDouble()* 100);
System.out.print((int)sorted[j] " ");
}
System.out.println();
SelectionSort sorter=new SelectionSort();
//sorter.straitSelectionSort(sorted);
sorter.heapSelectionSort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for(int j=1;jsorted.length;j){
System.out.print((int)sorted[j] " ");
}
System.out.println();
}
}
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7）归并排序：
将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表 。归并排序要使用一个辅助数组 ， 大小跟原数组相同 ， 递归做法 。每次将目标序列分解成两个序列，分别排序两个子序列之后，再将两个排序好的子序列merge到一起 。
归并排序Java代码：
public class MergeSort {
private double[] bridge;//辅助数组
public void sort(double[] obj){
if (obj == null){
throw new NullPointerException("
The param can not be null!");
}
bridge = new double[obj.length]; // 初始化中间数组
mergeSort(obj, 0, obj.length - 1); // 归并排序
bridge = null;
}
private void mergeSort(double[] obj, int left, int right){
if (leftright){
int center = (leftright) / 2;
mergeSort(obj, left, center);
mergeSort(obj, center1, right);
merge(obj, left, center, right);
}
}
private void merge(double[] obj, int left,
int center, int right){
int mid = center1;
int third = left;
int tmp = left;
while (left = centermid = right){
// 从两个数组中取出小的放入中间数组
if (obj[left]-obj[mid]=10e-6){
bridge[third] = obj[left];
} else{
bridge[third] = obj[mid];
}
}
// 剩余部分依次置入中间数组
while (mid = right){
bridge[third] = obj[mid];
}
while (left = center){
bridge[third] = obj[left];
}
// 将中间数组的内容拷贝回原数组
copy(obj, tmp, right);
}
private void copy(double[] obj, int left, int right)
{
while (left = right){
obj[left] = bridge[left];
left;
【java漏桶算法代码 java最新漏洞】}
}
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random(6);
int arraysize = 10;
double[] sorted = new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for (int j = 0; jarraysize; j) {
sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);
System.out.print((int) sorted[j]" ");
}
System.out.println();
MergeSort sorter = new MergeSort();
sorter.sort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for (int j = 0; jsorted.length; j) {
System.out.print((int) sorted[j]" ");
}
System.out.println();
}
}
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8）基数排序：
使用10个辅助队列，假设最大数的数字位数为 x，则一共做 x次，从个位数开始往前 ， 以第i位数字的大小为依据，将数据放进辅助队列，搞定之后回收 。下次再以高一位开始的数字位为依据 。
以Vector作辅助队列，基数排序的Java代码：
public class RadixSort {
private int keyNum=-1;
private VectorVectorDouble util;
public void distribute(double [] sorted, int nth){
if(nth=keyNumnth0){
util=new VectorVectorDouble();
for(int j=0;j10;j){
Vector Double temp= new Vector Double();
util.add(temp);
}
for(int j=0;jsorted.length;j){
int index= getNthDigit(sorted[j],nth);
util.get(index).add(sorted[j]);
}
}
}
public int getNthDigit(double num,int nth){
String nn= Integer.toString((int)num);
int len= nn.length();
if(len=nth){
return Character.getNumericValue(nn.charAt(len-nth));
}else{
return 0;
}
}
public void collect(double [] sorted){
int k=0;
for(int j=0;j10;j){
int len= util.get(j).size();
if(len0){
for(int i=0;ilen;i){
sorted[k]= util.get(j).get(i);
}
}
}
util=null;
}
public int getKeyNum(double [] sorted){
double max= Double.MIN_VALUE;
for(int j=0;jsorted.length;j){
if(sorted[j]max){
max= sorted[j];
}
}
return Integer.toString((int)max).length();
}
public void radixSort(double [] sorted){
if(keyNum==-1){
keyNum= getKeyNum(sorted);
}
for(int i=1;i=keyNum;i){
distribute(sorted,i);
collect(sorted);
}
}
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random(6);
int arraysize = 21;
double[] sorted = new double[arraysize];
System.out.print("Before Sort:");
for (int j = 0; jarraysize; j) {
sorted[j] = (int) (random.nextDouble() * 100);
System.out.print((int) sorted[j]" ");
}
System.out.println();
RadixSort sorter = new RadixSort();
sorter.radixSort(sorted);
System.out.print("After Sort:");
for (int j = 0; jsorted.length; j) {
System.out.print((int) sorted[j]" ");
}
System.out.println();
}
}
//copy而来
java 编写一个程序,输入3个整数,然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列可以实现比较器Comparator来定制排序方案，同时使用Colletions.sort的方式进行排序，代码如下：
public void sortDesc(ListLong s){
Collections.sort(s, new ComparatorLong() {
public int compare(Long o1, Long o2) {
Long result = o2 - o1;
return result.intValue();
}
});
s.forEach(item-{
System.out.print(item" ");
});
}
同时常用的比较排序算法主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序 ， 归并排序，堆排序，快速排序等 。
java的冒泡排序实现如下：
public static void bubbleSort(int []arr) {for(int i =0;iarr.length-1;i) {for(int j=0;jarr.length-i-1;j) {//-1为了防止溢出if(arr[j]arr[j 1]) {int temp = arr[j];arr[j]=arr[j 1];arr[j 1]=temp;}}}}
还有非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等 。
限流算法之漏桶、令牌桶的区别漏桶算法(Leaky Bucket)是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法java漏桶算法代码 ， 它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量 。漏桶算法提供java漏桶算法代码了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量 。
漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列 ， 如果漏桶（包缓存）溢出，那么数据包会被丢弃 。在网络中 ， 漏桶算法可以控制端口的流量输出速率，平滑网络上的突发流量，实现流量整形，从而为网络提供一个稳定的流量 。
如图所示，把请求比作是水，水来了都先放进桶里，并以限定的速度出水 ， 当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务 。
可以看出 ， 漏桶算法可以很好的控制流量的访问速度，一旦超过该速度就拒绝服务 。
令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法 。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送 。
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时 ， 则拒绝服务 。从原理上看，令牌桶算法和漏桶算法是相反的，一个“进水” ， 一个是“漏水” 。
Google的Guava包中的RateLimiter类就是令牌桶算法的解决方案 。
漏桶算法与令牌桶算法在表面看起来类似，很容易将两者混淆 。但事实上，这两者具有截然不同的特性 ， 且为不同的目的而使用 。
漏桶算法与令牌桶算法的区别在于，漏桶算法能够强行限制数据的传输速率，令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输 。
需要注意的是，在某些情况下 ， 漏桶算法不能够有效地使用网络资源，因为漏桶的漏出速率是固定的 ， 所以即使网络中没有发生拥塞，漏桶算法也不能使某一个单独的数据流达到端口速率 。因此，漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率 。而令牌桶算法则能够满足这些具有突发特性的流量 。通常 ， 漏桶算法与令牌桶算法结合起来为网络流量提供更高效的控制 。
查看原文可以戳这里
限流技术早期被应用于控制网络接口收发通信数据的速率 ， 在互联网领域，也借鉴了这个概念，用于为服务控制请求的速率 。
这段话怎么理解呢，比如说存在两个系统A、B ， 公用一个网络，网络带宽为2M, A、B各分得1M，此时通过漏桶算法控制两个系统使用网络的速率，A、B系统使用网络的速率固定最大值为1M,无论A、B系统接受多少流量 ， 但流出的速率都限制在最大1M,当网络中没有发生拥塞 ， 也就是可能出现B系统可能空闲没有使用网络，对应分给B系统的1M带宽是空闲的，而A系统这一时刻接收了5M的流量，由于漏桶限流的存在，A只能使用1M带宽 ， 我们的带宽有2M,此刻我们只能使用1M,也就是达不到带宽的最大速率 ， 另外1M带宽是浪费的，因此不能充分利用，缺乏效率java漏桶算法代码；当然从另一方面来讲也带来了好处 ， 就是隔离性，A系统无论收到多大的流量冲击，对于B系统的无感的，不会因为流量冲击A,而B受到影响.
这段又该怎么理解呢，比如我们的目标现在是每秒钟处理10个请求 ， 使用漏桶法，我们设置桶的大小为10，流出的速率为0.1s流出一个请求，我们可以达成我们的目标；而使用令牌桶的话，我们会设置每1s向桶中放入10个令牌 ， 请求如果是平稳的，每0.1s过来一个请求 ， 来十个，同样能达到我们的目标，这里所说的某种程度的突发传输是指，比如在一秒内前0.5请求是平稳的，每0.1s来一个，但在0.6s的时候突发请求同时来个5个请求 ， 此时令牌算法是可以承受这个突发流量的，并且让5个请求成功立刻同时通过，完成了所谓的某种程度的突发传输，而漏桶算法，也可以应对这种突发流量，但不同的是没有让5个请求同时立刻通过，而是缓冲在桶中，然后仍然以固定速率每0.1s通过一个 。
这两种算法，都可以实现流速的控制，1s处理10个请求 ， 多于10个的请求都会被拒绝，但由于漏桶算法流出速率是一定的，所以请求可能会被缓冲在桶中，不能马上得到处理，从而徒增了等待时间，而对于令牌桶算法 ， 没有这种等待时间 ， 有令牌则通过，无令牌则抛弃 。
java冒泡排序法代码冒泡排序是比较经典的排序算法 。代码如下：
for(int i=1;iarr.length;i){
for(int j=1;jarr.length-i;j){
//交换位置
}
拓展资料：
原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端 。
思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面 。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前 ， 大数放后 。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后 。重复第一趟步骤 ， 直至全部排序完成 。
第一趟比较完成后 ， 最后一个数一定是数组中最大的一个数，所以第二趟比较的时候最后一个数不参与比较；
第二趟比较完成后，倒数第二个数也一定是数组中第二大的数，所以第三趟比较的时候最后两个数不参与比较；
依次类推，每一趟比较次数-1；
??
举例说明：要排序数组：int[] arr={6,3,8,2,9,1};
for(int i=1;iarr.length;i){
for(int j=1;jarr.length-i;j){
//交换位置
}
参考资料：冒泡排序原理
关于java漏桶算法代码和java最新漏洞的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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