《衡泰技术》专题

我曾试图实现代码来实现平衡二叉搜索树的方式（蛮力），我发现有一个案例（树），似乎无法平衡。这棵树是 你可以明显地发现，这棵树的右边高度比它的左边高度大得多，所以我绕着'6'向左旋转，那么新树就会 然后，左边的高度比右边的高度大得多，所以在下一步中，我必须围绕节点“10”向右（返回）旋转树。 似乎必须有一个无限循环来旋转这棵树围绕它的根节点（旋转左、右、左、右……以此类推），同时平衡这棵树。平衡这棵

我实现了下面的C代码，以检查二叉树是否平衡，即左右子树的高度相差最多1。但是，我不确定它是否有效，或者以错误的方式重复检查子树。有人能引导我吗？

我有一个＜code＞BinarySearchTree＜/code＞，里面有Instance bankaccount的对象，这是我创建的一个类，所以基本上它只是一个二进制搜索树，我编写了一个方法，它将获取树并对其进行平衡，因为某些原因，它在平衡之前准确地打印出树： 现在，首先我有方法，它接受一个列表和一个并通过按顺序检查树数据来创建树数据的，因此它是一个排序数组。然后使用另一种方法以平衡的方式创建树

我正在尝试使用ELB部署一些nodejs站点，但ELB和EC2实例的安全组都存在一些问题。 我想做的是允许ELB接受端口80请求，并将这些请求转发到EC2实例上的端口3000，我不希望EC2实例可以从Internet直接访问，它们应该只能通过负载均衡器（在端口3000上）访问。 因此，在我的公有子网的 VPC 中，我有： < li >设置转发80 (HTTP)到3000 (HTTP)的ELB <

我写了一段C代码来展示关于优化和分支预测的讨论中的一个观点。然后我注意到比我预期的更多样化的结果。我的目标是用C和C之间的通用子集编写它，这两种语言都符合标准，并且相当可移植。它在不同的Windows PC上进行了测试： 用VS2010编制/英特尔酷睿2、WinXP的O2优化结果： 编辑：编译器的完整开关： /Zi/no logo/W3/WX-/O2/Oi/Oy-/GL/D " WIN32 "/D

此约束是否在分数计算器()中。它是否可以检查一个解决方案中的进程组是否被分配到相同的CPU并给它打分？ 有没有其他更好的方法，比如使用ValueSelector？ 并且我在缺省情况下得到了一个解决方案，即使进程不能分配给CPU（因为限制）。计划者就是这样工作的吗？

当集群管理器中的lb_type设置为ring_hash时，将使用环哈希负载平衡策略。 { "minimum_ring_size": "...", "use_std_hash": "..." } minimum_ring_size (optional, integer) 最小哈希环大小，即虚拟节点总数。尺寸更大可以提供更好的请求分布，因为群集中的每个主机将具有更多的虚拟节点。默认为1024

Kubernetes在设计之初就充分考虑了针对容器的服务发现与负载均衡机制，提供了Service资源，并通过kube-proxy配合cloud provider来适应不同的应用场景。随着kubernetes用户的激增，用户场景的不断丰富，又产生了一些新的负载均衡机制。目前，kubernetes中的负载均衡大致可以分为以下几种机制，每种机制都有其特定的应用场景： Service：直接用Service

抽象是编程的关键。你应该仔细选择你需要抽象的程度。充满活力的初学者经常创建许多没有什么用的抽象。一个标识是，你是否创建了这样一个类,不包含任何代码并且没有真的做什么事情,除了抽象一些东西。这种抽象是可以理解的，但代码的简洁性的价值必须与代码的抽象价值相权衡。有时候，我们可以看到一种热情的理想主义者犯的错误：在工程的一开始，定义了一大堆的看起来抽象得很美的类，然后他会推测说它们可以处理每一个可能出现

1.3.1. 平衡风险与可用性 用户操作的友好性与安全措施是一对矛盾，在提高安全性的同时，通常会降低可用性。在你为不合逻辑的使用者写代码时，必须要考虑到符合逻辑的正常使用者。要达到适当的平衡的确很难，但是你必须去做好它，没有人能替代你，因为这是你的软件。 尽量使安全措施对用户透明，使他们感受不到它的存在。如果实在不可能，就尽量采用用户比较常见和熟悉的方式来进行。例如，在用户访问受控信息或服务前让他

应用色彩平衡调整 对于普通的色彩校正，“色彩平衡”命令更改图像的总体颜色混合。 确保在“通道”面板中选择了复合通道。只有当您查看复合通道时，此命令才可用。 执行下列操作之一： 单击“调整”面板中的“色彩平衡”图标。 选取“图层”>“新建调整图层”>“色彩平衡”。在“新建图层”对话框中单击“确定”。 注意:也可以选取“图像”>“调整”>“色彩平衡”。但是，请记住，该方法对图像图层进行直接调整并扔掉图

主要内容：如何实现错误猜测技术？,错误猜测的目的,错误猜测方法的示例错误猜测是一种技术，它没有用于识别错误的特定方法。它基于测试分析师的经验，测试人员使用该经验来猜测软件的有问题区域。它是一种黑盒测试技术，没有任何定义的结构来查找错误。 如何实现错误猜测技术？ 该技术的实现取决于具有类似应用的先前经验的测试者或分析员的经验。它只需要经验丰富的测试人员快速猜错技术。这种技术用于查找正式黑盒测试技术可能无法轻易捕获的错误，它是在所有正式技术之后完成的。 错误猜测技术的

等效分区是一种软件测试技术，其中输入数据被划分为有效值和无效值的分区，并且所有分区必须表现出相同的行为。如果一个分区的条件为真，则另一个等效分区的条件也必须为真，如果一个分区的条件为假，则另一个等效分区的条件也必须为假。等价划分的原则是，测试用例应设计为至少覆盖每个分区一次。每个等效分区的每个值必须表现出与其他分区相同的行为。 等效分区源自软件的要求和规范。这种方法的优点是，它有助于减少测试时间，

主要内容：因果图中使用的符号因果图来自黑盒测试技术，该技术强调了给定结果与影响结果的所有因素之间的关系。它用于编写动态测试用例。 当代码根据用户输入动态运行时，将使用动态测试用例。例如，在使用电子邮件帐户时，在输入有效的电子邮件时，系统会接受它，但是当您输入无效的电子邮件时，它会抛出错误消息。在这种技术中，输入条件被赋予原因，并且这些输入条件的结果具有效果。 因果图技术基于一系列需求，用于确定可覆盖软件最大测试区域的最小可能

成对测试技术也称为配对测试。它用于测试所有可能的离散值组合。这种组合方法用于测试使用复选框输入，单选按钮输入的应用程序(当必须选择一个选项时使用单选按钮，例如当选择性别男性或女性时，只能选择一个选项)，列表框 ，文本框等 假设有一个用于测试的软件应用程序的功能，其中有个字段用于输入数据，因此离散组合的总数是(1000亿)，但是所有组合的测试都很复杂，因为它会花很多时间。 下面通过一个例子来理解测试