Let us consider the token ring communication and self-stabilizing algorithm from the lecture. Recall that it was used to determine the position of the token moving on the ring.
Assume you are the adversary and you overwrite the values kept by the nodes. You do it at once for all nodes. How would you overwrite the values at the nodes so that the self-stabilization takes as long as possible?
For the sake of simplicity please assume that the token ring consists of 7 nodes.
分布式计算（Distributed Computing）是指将一个大的计算任务拆分成多个小的子任务，分配给多个计算节点并行计算，最后将结果合并得到最终的计算结果。以下是一些与分布式计算相关的问题：
什么是分布式计算系统？
分布式计算系统是指由多个计算节点组成的计算环境，每个节点都可以独立地执行计算任务，并通过通信协议来协调计算结果。常见的分布式计算系统包括 Hadoop、Spark、Flink 等。
分布式计算系统的优点是什么？
分布式计算系统可以将大型计算任务拆分成多个子任务并行执行，从而提高计算速度和效率。同时，分布式计算系统还具有高可靠性、高可扩展性和容错性等优点。
分布式计算系统的缺点是什么？
分布式计算系统的缺点包括复杂性高、维护成本高、数据安全性难以保证等。此外，在分布式计算系统中，节点之间的通信也会带来一定的延迟和网络负载。
分布式计算系统如何实现数据共享和通信？
分布式计算系统可以使用分布式文件系统（如 HDFS）来实现数据共享和存
储，也可以使用消息队列（如 Kafka）来实现节点之间的通信和协调。
分布式计算系统如何保证数据一致性？
分布式计算系统可以使用一些分布式一致性算法（如 Paxos、Raft）来保证数据一致性。此外，分布式计算系统还需要考虑数据版本控制、数据冲突处理等问题。
分布式计算系统如何选择合适的硬件和网络环境？
分布式计算系统需要选择高性能的服务器和网络设备，以保证节点之间的通信和数据传输的效率。此外，还需要考虑节点的分布情况、网络拓扑结构等因素。
以上是一些与分布式计算相关的问题，需要在设计和实现分布式计算系统时充分考虑这些问题，并选择合适的技术和方法来解决。