KADEMLIA算法如何处理长尾词的检索效果？

本文共计3006个文字，预计阅读时间需要13分钟。

基于异或距离算法的分布式散列表（DHT）概述，实现了去中心化的信息存储于查询系统。Kademlia将网络设计为具有160层的二叉树，树的最末端每个叶子节点看作一个节点。节点在树中的位置+一构成其标识。

一、概述基于异或距离算法的分布式散列表（DHT),实现了去中心化的信息存储于查询系统；Kademlia将网络设计为具有160层的二叉树，树最末端的每个叶子看作为节点，节点在树中的位

一、概述

　　基于异或距离算法的分布式散列表（DHT), 实现了去中心化的信息存储于查询系统；

　　Kademlia将网络设计为具有160层的二叉树，树最末端的每个叶子看作为节点，节点在树中的位置由同样是160bit的节点ID决定。每个bit的两种可能值（0或1），决定了节点在书中属于左边还是右边的子树，160下来，每个节点ID便都有一个确定的位置；

二、节点之间距离

　　Kad网络中每个节点都有一个160bit的ID值作为标志符，Key也是一个160bit的标志符，每一个加入Kad网络的节点都会被分配一个160bit的节点ID（node ID），这个ID值是随机产生的。同时对的数据就存放在ID值距离key值最近的若干个节点上。