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
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
空
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2025-09-05鱼鱼
Kafka服务端集群原理
Kafka服务端集群原理kafka是家喻户晓的消息队列,也因“纯粹”而闻名(高性能高吞吐、扩展较少较为简单),此篇文章整理Kafka的基本架构,将按照Kafka的版本迭代分别展示架构的演进(截至版本3.0) 我们在这里暂且只讨论Kafka服务端,对于生产者和消费者的逻辑简单带过 扫盲一下Kafka的部分概念: Producer mq生产者通用叫法 作为消息的生产者,在生产完消息后需要将消息投送到指定的目的地(某个topic的某个partition) Producer可以根据指定选择partition的算法或者是随机方式来选择发布消息到哪个partition; Consumer mq生产者通用叫法 消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端;,负责订阅和消费消息

2022-03-10鱼鱼
过滤器、拦截器、监听器和AOP
过滤器、拦截器、监听器和AOP用这篇文章来梳理一下这些杂七杂八的Spring MVC中的基础概念,顺便讲一下在项目中的一些基本使用和常见应用(其实主要是针对AOP的),至于使用他们实现具体的功能,后续可能会独立写出来(谁知道呢) 执行的顺序: 项目初始化:filter:init()->filter:doFilter()->preHandle->Controller->postHandle->afterComplition ->destory() 过滤器(Filter),由servlet提供,拦截URL(其实是servlet),经过代理,执行想要的方法,最基本的使用是集成Filter类并重写方法,因为是从url层面上直接拦截,可以有很多用途,比如用于用户身份校验,比如某些页面需要有用户权限才能访问,就可以利用过滤器进行拦截,一些安全框架的鉴权本身也是过滤器的实现
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2020-03-01鱼鱼
Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证
Redis原理-源码解析:数据结构1 字符串操作&SDS及预分配的实现验证所有原理实现基于Redis版本6.0.9 SDS(Simple Dynamic String)简单动态字符串,是Redis中字符串所采取的数据结构,SDS并不是Redis的独创,只是被Redis采纳的一种数据结构,用以替换C语言原生的字符串类型:sds仓库传送门 使用方法与原生的C语言字符串类似,并能提供很多类似的API SDS经过了两个版本,目前的解析大都基于v1 v1版本的sds数据结构很简单: 比起C语言中单一的字符数组构成的字符串,sds具有以下优势: 存储了字符串长度,相比C语言遍历获取长度,将时间复杂度由O(n)变为O(1); 当SDS每次发生修改时,会为其分配冗余空间,在字符串空间小于1MB时,每次分配实际长度2倍的空间,而在大于1MB时则是分配多1MB的空间,是在空间不足时才会触发分配

2020-11-16鱼鱼
Spring的事务
Spring的事务Spring事务将一系列操作绑定为具有原子性的操作,此篇文章讲基于Spring提供的声明式事务 MySQL的事务我们已经明白,Spring的事务是委派了ORM框架来解决相应的问题,在jdbc中,体现的就是在Mybatis框架中,体现的就是SqlSession的建立到提交 声明式事务:在方法或是实现类上加上以下注解: 其中一些常用参数: propagation:配置事务传播行为;(后面详细解读) isolation:事务隔离级别; timeout:超时时间; roolbackFor:导致事务回滚的异常类设置; readOnly:boolean,是否只读 有七种事务传播行为,用来决策当发生事务嵌套时的解决方案
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2019-07-18鱼鱼
基于Consul的服务注册与发现
基于Consul的服务注册与发现注:文章基于Consul1.6.0版本,部分版本可能会有误差 本文中项目集成部分采用Java语言 consul官网,服务注册/发现是微服务架构中不可或缺的重要组件,起初服务都是单节点的甚至是单体服务,不保障高可用性,也不考虑服务的压力承载,服务之间调用单纯的通过接口访问(HttpClient/RestTemplate),直到后面出现了多个节点的分布式架构,起初的解决手段是在服务端负载均衡,同时在网关层收束接口,使不同的请求转发到对应不同端口上,这也是前后分离防止前端跨域的手段之一: 图中的B服务也可以是多节点,注册在nginx上面的 要命的是,nginx并不具有服务健康检查的功能,服务调用方在调用一个服务之前是无法知悉服务是否可用的,不考虑这一点分布式的架构高可用的目标就成了一个摆设,解决手段也很简单:对超时或是状态码异常的请求进行重试尝试,请求会被分发到其他可用节点,或者采用服务注册与发现机制察觉健康的服务

2020-01-10鱼鱼
Redis原理-源码解析:数据结构2 list
Redis原理-源码解析:数据结构2 list所有原理实现基于Redis版本6.0.9 Redis中的list采用的是链表,在开始前,我们先看看list的最基本指令实现 t-list.c 由此可知,Redis的List底层数据结构都是基于quickList的 这是list所依赖的数据结构: quicklist.h 我们注意到其是由quicklistNode所构成的链表,而其中的数据实则为zl(ziplist)或是bookmark,在大多时候quicklistNode都使用ziplist存储数据 在上文中lpush执行了一个插入方法quicklistPush,在quicklist.c中有他的实现: quicklist真正存储数据的结构是ziplist,所以倒不如说,在Redis中,list是一个由ziplist节点构成的链表

2020-11-28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
MySQL tips
MySQL tips一些日常接触到的MySQL优化tips,比较散乱 假设有一个用户表,对于一句很简单的查询语句: 假设name与age字段均有单列索引,容易想到的是,MySQL应该会分别走两次索引,并将其结合起来,EXPLAIN也是如此,大多数时候MySQL会进行优化,我们可能会看到EXPLAIN的结果中有Using union或Using soft union,这是MySQL针对OR做了隐性的优化,但当SQL复杂或数据极端情况下,这一语句极容易变成全表扫描,偶尔使用联合索引可能解决问题,更多情况则是MySQL“昏了头”,即使OR条件均涉及数据条数不多,依旧没能在查询语句中使用索引,此时应调整为UNION语句(可以权衡一下重复及顺序是否有影响,可以使用更快的UNION ALL):

2021-01-13鱼鱼
算法:Trie(前缀树、字典树)
算法:Trie(前缀树、字典树)前缀树(Trie,又称字典树)是一种功能倾向性很强的数据结构,通过对词汇的前缀做数结构,很容易实现查询、前缀词推荐系统,例如,我们将如下多个单词放入树结构中: [apple,bat,bee,cat,cap,car],最终生成的前缀树结构为 通过深度递归,我们很容易用较小的时间复杂度判断出符合前缀的单词在不在 假设Trie的字符集范围是固定的,并且范围不大,例如是上面的纯英文字符,假设忽略大小写总共为26个,可以选择使用桶结构进行存储,即每一个Node都是一个长度为26的bucket数组 这样看来,Trie的结构并不复杂,只通过循环不断提高深度进行遍历即可 假定字符集的范围是未知的,或者范围很大(比如中文汉字),就要放弃使用bucket结构,而是通过一个Map维护,这里使用树结构TreeMap,key为相应节点的字符

2021-01-19鱼鱼