算法1
算法1给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水） 木板组成水桶装水，定义高度为一数组，间隔为1，求水桶最大容量如[1,5,1,2,6,3]为15，解题思路：自两边木板向中间遍历求容量，每次相对短的木板向内移动，共比较n-2次 将水灌满，求灌满后的高度，其实就是从最高点向左右两个方向向中间遍历，依次求经过的最大值，这样一来就是从最高点向两侧递减的，再减去柱子原高度即可 容易理解的想法还有按高度分层计算，但是时间复杂度过高
2019-03-14Sherlock
算法：动态规划解法及例题
算法：动态规划解法及例题经历过很多算法题，其中最常见的解题方法便是动态规划 动态规划（dynamic programming,即DP)，是一种常见的求解最优解的方案，他通过将复杂的问题拆分为单阶段的小问题求解，核心思想是递推，通过简单基础的解一步步接近最优解 对于一个算法问题，总有一个相对令人满意的解，但却不一定是我们想要的最优解，譬如在解决动态规划中最经典的背包问题时，有些人首先想到简单省心的贪心算法，取价值最高或是性价比最高的物品组合，这种方案得到的很有可能是最优解，但贪心的算法并不适用于动态规划领域，若是物品中恰好有能将背包塞得很满的组合，而采用贪心策略却浪费了很多背包空间 其实贪心策略本身更多也是一种“相对最优”的解决方案，而很少是真正的最优，这一点请务必斟酌
2020-03-11鱼鱼
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex本篇介绍es提供的几种分词分析器和常用的开源分词分析器 es默认的分词器，中规中矩的按照 Unicode Standard Annex #29分词，一般的小写符号会忽略，对于中文等字符会逐字分割，参数max_token_length表示最大的字符长度，再切分后会继续按此切分 譬如： 会分词为： 一个无视语义，按照字符尽量收集全索引的分词方式，会前后叠加的按符号位分词，参数： 会分词为： nGram的分词很全面，但如此夸张的方式用不好会导致索引doc过大，同时使查询效率偏低 分词规则很简单，无其余规则的按空格分词： 会分词为： 在standard的基础上能够有效拆分出邮箱和url地址的格式，同样有max_token_length这一参数：
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2020-09-05鱼鱼
MySQL杂记
MySQL杂记Explain 可以分析一个SELECT语句的性能，只要加在查询语句之前即可，会输出关于查询语句的分析，分析这个例子： id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符. select_type: SELECT 查询的类型. table: 所查询的表 partitions: 匹配的分区 type: join 类型 possible_keys: 此次查询中可能选用的索引 key: 此次查询中确切使用到的索引. key_len: 索引长度占字节数 ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用 rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
2019-02-25鱼鱼
待办事宜
待办事宜2018-10-18 解决XSS攻击问题（v-html） 针对缺省有所设置(blog:page等) 添加新增按钮 添加置顶 解决日志编辑首行出现空格 开发射线：一个匿名交流板 留言 联系方式 可回复 筑楼 时限性 超时关闭 匿名 默认匿名 字典： 可标注，添加富文本新组件字典（视情况添加 工作量难以预估 可考量在全网） 字典包括 可见性（待定），条目，解释，相关词条 必须可编辑 添加不同风格 参照http://www.unconstraint.cn/，github两种风格可切换 流动 简约 重金属 使用图床存储较大的图片（RECOMMEND：使用新浪微博）
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2019-03-24鱼鱼
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap
盘点redis中特殊的数据类型 HyperLogLog Bitmap 基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计某个网站的UV，或者用户搜索网站的关键词数量 数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求 要实现基数计数，最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合S_uSu，当新来一个元素x_ixi，若S_uSu中不包含元素x_ixi，则将x_ixi加入S_uSu，否则不加入，计数值就是S_uSu的元素数量 这种做法存在两个问题： 当统计的数据量变大时，相应的存储内存也会线性增长 当集合S_uSu变大，判断其是否包含新加入元素x_ixi的成本变大 大数据量背景下，要实现基数计数，首先需要确定存储统计数据的方案，以及如何根据存储的数据计算基数值；另外还有一些场景下需要融合多个独立统计的基数值，例如对一个网站分别统计了三天的UV，现在需要知道这三天的UV总量是多少，怎么融合多个统计值
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2022-01-12鱼鱼
MySQL的数据锁 加在哪？
MySQL的数据锁 加在哪？此篇文章探讨MySQL数据库的锁，讨论MySQL各种语句将如何加锁，以及加锁的“效果”，主要针对默认的InnoDb引擎 基于MySQL5.6之后的版本 有心力的可以直接看MySQL官方文档，说的更为详细：14.7.3由InnoDB中的不同SQL语句设置的锁 按类型分，MySQL有锁： 行锁，最普通的锁，其实是加在索引上的锁 表锁，直接加在整张表的锁，一旦上锁整张表的操作都会比较锁 间隙锁，又称GAP锁，用于在涉及范围查询时给莫须有的位置加锁，防止并发插入等操作出现数据不一致(诸如幻读)的问题 间隙锁之间是不会冲突的 行锁与Gap锁合称Next-Key锁 间隙锁只能锁住间隙，即间隙锁不能指定具体的数据范围，将会锁上整个间隙
2021-02-05鱼鱼
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用
Java排坑指南(I)jmap jstack jstat等的使用运用一些Java自带的可执行jar可以从内存的角度更轻松的排除项目中的问题，我们可能会遇到一些不常见却相对很致命的问题，例如： 某些web项目CPU跑到了100%并且飙高不下（一般来说，web应用都为IO密集应用，不太可能出现cpu高占用的情况） 项目中线程出现阻滞、阻塞（网络请求响应速度明显变慢，甚至因为死锁彻底出现阻塞等） 极可能由内存泄漏引发的不明原因的 OOM（没有预兆的或是基础逻辑问题的内存溢出） 当以上问题发生时，通过代码或是日志其实很难定位到原因所在，因为这一般是基于环境或资源导致的全局性问题，通常很难定位，这时可以通过使用Java自带的性能调优jar包更便捷的定位问题（如果没有配置环境变量，可以在jdk的bin目录下找到他们的jar包）
2020-11-28鱼鱼
网络协议面面观：TCP/IP协议组，TCP与UDP
网络协议面面观：TCP/IP协议组，TCP与UDP日常中的网站应用交互绝大部分都是基于TCP/IP协议栈构建的，而TCP/IP就是通信常见的protocol(协议)组，是一类协议的简称，利用这篇文章总结一些常见的TCP/IP网络协议簇以及着重一下两个常见的传输层协议TCP和UDP，扫一下盲 OSI参考模型是ISO(国际标准化组织)指定的网络互联七层模型，与此对比的还有互联网界针对TCP/IP协议簇提出的四层模型 相比之下，OSI七层模型的应用面很窄，且是一种理论模型，TCP/IP则是一种实施标准 一般使用四层模型来表达协议归属，所以此处不详细介绍七层模型的内容，只是简单的与四层协议做对比，两者对比： 应用层 通过这个TCP/IP模型，整体的数据流向是发送方自顶向下然后在接收方自底向上的，即：
2020-03-03鱼鱼
关于多数据源的那些事儿（萌新向）
关于多数据源的那些事儿（萌新向）在日常的JAVA后端开发中多数据源的应用场景并不少见，但对于刚刚接触springboot或是刚刚接触工程化开发的萌新来说却仿佛是一座不可逾越的高山，因为新手常常会局限于某些“固定的”项目配置，不知道如何配置？从哪里开始配置？以及什么能改什么不能改 这种现象在用惯了springboot便捷开发的老手中也很常见，众所周知，相比于spring的springboot简化了很多工程前置配置，虽然增加了工作效率却也使得开发人员失去了了解基础配置的机会 综上，本文主要讲解如何在springboot环境中，以一种最简单的、即起即用的、不依赖中间件和数据库切片的方式配置单一项目的多数据源 限于笔者能力有限，经验尚浅，若有描述不当之处，敬请批评指正
2019-06-28Agostino
PyCharm与python快速开发
PyCharm与python快速开发Python语言作为“胶水语言”，简单易学，开发周期快，功能和扩展性强大，类库丰富 只依赖一门Java并不适用于所有情况，譬如快速开发一次性脚本(修复数据)，通过使用Python效率更高，本篇文章旨在介绍本人快速入门Python的一些tips 注意，一些Python的基本语法在此不予介绍，推荐前往廖雪峰的博客查看，博客基于Python3.8版本 关于编译器等配置内容参考PyCharm帮助文档 从Python官网下载Python并安装，配置环境变量，安装PyCharm（这里 我们使用它作为IDE），这里略过 pip是python的包管理与安装工具，当你安装python后，pip也会随之被安装
2021-01-16鱼鱼
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字
多线程应用提高(I) 多线程常见问题、常用方法和关键字我们一般熟识的创建多线程方式即为继承Thread类或是实现Runnable接口，重写run()方法，还有创建线程池实现 手动定义一个线程任务（作为内部类）的方法现在已经不被提倡，所以遇到可能存在并发的复杂任务时，一般采用线程池来实现 一些设计并发常用并且容易被混淆的方法们： static sleep() : Thread类的静态方法，阻塞当前正在线程，不释放锁； wait() : 当前线程暂停，并释放锁且暂时无法重新获得锁，必须绑定当前对象内容锁（如使用Synchronized的同步块），知道其他线程调用notify()/notifyAll()才有机会获得锁继续执行； yield() : 当前线程暂停，此时时间片分配给其他线程，但是不会分配给优先级更低的线程；
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2019-12-07鱼鱼
