我有这个需求：
数据库中的uid离散分布不连续，需要随机select某一条记录。
1、最懒做法
select uid, uname from user order by RAND() limit 1
这个非常慢，因为几乎要遍历整个表。
2、用id随机范围。
其实如果我们能得到min(uid)和max(uid)，然后随机这之间的某一个ID，再where >= 就可以了。
首先是获取min和max的uid：
select min(uid), max(uid)[......]
对于一个连通图，如果删除了结点v以及相关联的边之后，图被分割成了两个或以上的连通分量，则称v是该图的一个关节点(articulation point)，也叫割点。
如果一个图中不存在关节点(割点)，则该图为重连通图(biconnected graph)。显然重连通图是很稳定的，例如一个航空网络是重连通的，则当某调航线因为外部条件被破坏，那么旅客总可以从别的航线绕道到达目的地。
如果在连通图上至少要删除k个顶点才能破坏图的连通性，则称此图的连通度为k。
对于如下的连通图G：[......]
前面实现的邻接矩阵面临一个巨大的问题：对于稀疏矩阵，将耗费巨大的资源，而大部分都是0。
现实中，绝大多数矩阵都是稀疏的！
我们可以采用如下的邻接表方法存储。
首先定义每个弧如下：
ivex是在顶点在数组中的下标。
next是一条链表，即某个顶点i的所有邻接结点的弧组成。
// Arc
struct Arc
{
int ivex; // The vex position in vexs array
struct Arc* next;
};
然后对于每[......]
对MongoDB的Shard集群来说，添加一个分片很简单，AddShard就可以了。
但是缩减集群(删除分片)这种一般很少用到。由于曙光的某服务器又挂了，所以我们送修之前必须把它上面的数据自动迁移到其他Shard上。
以下内容翻译自：http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/remove-shards-from-cluster/
1、执行RemoveShard命令
db.runCommand( { removeshard: "y[......]
可以用两个数组分别存储数据元素（顶点）、数据元素之间的关系（边或弧度）。
顶点数组不说了，表示弧的数组称为“邻接矩阵”AdjMatrix。
对于有向图：AdjMatrix[i][j]为0表示顶点i和顶点j之间无弧，1为i和j间有弧。
对于无向图：AdjMatrix[i][j]同样是1表示有弧，0无弧。单AdjMatrix[i][j]为1则一定有AdjMatrix[j][i]为1，因为弧是无方向对称的。
对于网（弧带权）：AdjMatrix[i][j]上是w或者无穷大，w表[......]