K_Bucket算法实现

K_Bucket算法是实现一个分布式哈希表的一种方法，用于将节点分布在整个网络中。下面是一个简单的K_Bucket算法的实现（使用Python语言）：

import hashlib

class Node:
    def __init__(self, address):
        self.address = address
        self.id = hashlib.sha256(address.encode('utf-8')).hexdigest()

class K_Bucket:
    def __init__(self, k):
        self.k = k
        self.nodes = []

    def add_node(self, node):
        if len(self.nodes) < self.k:
            self.nodes.append(node)
        else:
            # 找到最近的节点
            distance = lambda n: int(node.id, 16) ^ int(n.id, 16)
            nearest_node = min(self.nodes, key=distance)
            # 删除最近的节点
            self.nodes.remove(nearest_node)
            # 添加新的节点
            self.nodes.append(node)

    def remove_node(self, node):
        if node in self.nodes:
            self.nodes.remove(node)

    def get_nodes(self):
        return self.nodes

以上代码实现了一个K_Bucket类，包含了添加节点、删除节点和获取节点的方法。其中，Node类表示一个节点，包含节点的地址和ID，K_Bucket类表示一个桶，包含了k个节点。在添加新节点时，如果桶未满，则直接添加；否则，找到最近的节点，并将其替换为新节点。在删除节点时，如果节点存在于桶中，则将其删除。在获取节点时，返回桶中所有节点。