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要进行分割操作，直到字符串s为空： 选择s的最长

要进行分割操作，直到字符串s为空： 选择s的最长前缀，该前缀最多包含k个不同字符； 删除该前缀，递增分割计数。如果有剩余字符，它们保持原来的顺序。...在操作之前，可以修改字符串s中的一个字符为另一个小写英文字母。 在最佳情况下修改至多一次字符后，返回操作结束时得到的最大分割数量。 输入：s = "accca", k = 2。 输出：3。...大体步骤如下： 1.创建一个递归函数dfs，用于计算分割得到的最大数量。 2.函数中，首先检查是否到达字符串末尾，若是则返回 1（表示完成一个分割）。 3.使用memo记录中间结果，加快计算速度。...4.对于当前处理的字符s[i]，如果不将其作为新的分割点，继续处理下一个字符。 5.如果将s[i]作为新的分割点，并且新的字符数量不超过k，则继续向后处理。...6.如果未修改过字符，则尝试修改s[i]为其他26个小写字母，然后继续考虑分割带来的最大数量。 7.在每一步中，根据是否修改过字符，记录当前的最大分割数量。 8.最终返回得到的最大分割数量。

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深入理解数据结构和算法

除了的时间之外，红黑树的持久版本对每次插入或删除需要的空间。 红黑树相对于AVL树来说，牺牲了部分平衡性以换取插入/删除操作时少量的旋转操作，整体来说性能要优于AVL树。...维护红黑树的平衡需要考虑7种不同的情况: 红黑树为什么综合性能好？ 因为红黑树利用了缓存。...发展： 我们将红黑树分成这么几种类型：左倾红黑树、右倾红黑树、AA树。...，AA树的红节点只能作为右叶子，从而大大简化了维护2-3树的模拟，因为AA树有严格的条件(红节点只能为右节点)，故只需考虑2种情形: 使用场景： 1 C++ 广泛用在C++的STL中。...，是通过先快排，递归深度超过一个阀值就改成堆排，然后对最后的几个进行插入排序来实现的； 快速排序复杂度是nlogn，但实际综合性能最好； 原因： 1.

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    二万字讲解HiveSQL技术原理、优化与面试

    当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...当集群的数据量增长到一定规模，有些数据需要归档或者转储，这时候往往会对数据进行压缩；当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式，在日后有作业涉及读取压缩后的文件时，该压缩文件只会被一个任务所读取...这种情况也就是Map读取文件的数据倾斜。 解决方案： 这种数据倾斜问题没有什么好的解决方案，只能将使用GZIP压缩等不支持文件分割的文件转为bzip和zip等支持文件分割的压缩方式。...所以，我们在对文件进行压缩时，为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜，在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。...Reduce Operator Tree：Reduce端的执行计划树 这两个执行计划树里面包含这条sql语句的 operator： TableScan：表扫描操作，map端第一个操作肯定是加载表，所以就是表扫描操作

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    Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(上)

    Reduce Operator Tree：Reduce端的执行计划树 这两个执行计划树里面包含这条sql语句的 operator： TableScan：表扫描操作，map端第一个操作肯定是加载表，所以就是表扫描操作...当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...当集群的数据量增长到一定规模，有些数据需要归档或者转储，这时候往往会对数据进行压缩；当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式，在日后有作业涉及读取压缩后的文件时，该压缩文件只会被一个任务所读取...这种情况也就是Map读取文件的数据倾斜。 解决方案： 这种数据倾斜问题没有什么好的解决方案，只能将使用GZIP压缩等不支持文件分割的文件转为bzip和zip等支持文件分割的压缩方式。...所以，我们在对文件进行压缩时，为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜，在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。

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    HiveSQL技术原理、优化与面试

    当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...当集群的数据量增长到一定规模，有些数据需要归档或者转储，这时候往往会对数据进行压缩；当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式，在日后有作业涉及读取压缩后的文件时，该压缩文件只会被一个任务所读取...这种情况也就是Map读取文件的数据倾斜。 解决方案： 这种数据倾斜问题没有什么好的解决方案，只能将使用GZIP压缩等不支持文件分割的文件转为bzip和zip等支持文件分割的压缩方式。...所以，我们在对文件进行压缩时，为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜，在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。...Reduce Operator Tree：Reduce端的执行计划树 这两个执行计划树里面包含这条sql语句的 operator： TableScan：表扫描操作，map端第一个操作肯定是加载表，所以就是表扫描操作

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    Hive重点难点：Hive原理&优化&面试

    Reduce Operator Tree：Reduce端的执行计划树 这两个执行计划树里面包含这条sql语句的 operator： TableScan：表扫描操作，map端第一个操作肯定是加载表，所以就是表扫描操作...当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...当集群的数据量增长到一定规模，有些数据需要归档或者转储，这时候往往会对数据进行压缩；当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式，在日后有作业涉及读取压缩后的文件时，该压缩文件只会被一个任务所读取...这种情况也就是Map读取文件的数据倾斜。 解决方案： 这种数据倾斜问题没有什么好的解决方案，只能将使用GZIP压缩等不支持文件分割的文件转为bzip和zip等支持文件分割的压缩方式。...所以，我们在对文件进行压缩时，为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜，在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。

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    算法和数据结构: 九 平衡查找树之红黑树

    有了以上基本操作方法之后，我们现在对应之前对2-3树的平衡操作来对红黑树进行平衡操作，这两者是可以一一对应的，如下图： ?...新插入的节点标记为红色 如果新插入的节点在父节点的右子节点，则需要进行左旋操作 Case 2往一个3-node节点底部插入新的节点 先热身一下，假设我们往一个只有两个节点的树中插入元素，如下图，根据待插入元素与已有元素的大小...其他情况经过反转操作后都会和这一样。 如果插入的节点比最小的元素要小，那么将新节点添加到最左侧，这样就有两个连接红色的节点了，这是对中间节点进行右旋操作，使中间结点成为根节点。...因为该节点的右子节点是红色的，所以需要进行左旋操作。操作完之后就变成第二种情况了，再进行一次右旋，然后再调用FlipColor操作即可完成平衡操作。...代码实现 经过上面的平衡化讨论，现在就来实现插入操作，一般地插入操作就是先执行标准的二叉查找树插入，然后再进行平衡化。

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    助力秋招-独孤九剑破剑式 | 10家企业面试真题

    Mysql的事务隔离级别 读未提交与读已提交的区别 mysql事务如何保证持久性（提到undolog和redolog） 写这些日志文件有什么好处，为什么要先写日志文件而不是先做操作（面试官见我思考抢先答事务会追加到文件后边再做操作效率高巴拉巴拉...说说Spark的工作机制 说说Spark的合并操作 项目介绍，举一个例子项目难点，如何解决。 分割数据使用什么进行分割？ 输入的类型和输出的类型分别是什么？ 输出的结果存储到哪里？...通过我的回答，他接着问，B+树索引的核心在于什么？ 我们知道树有很多种，为什么要选择b+树，而不选择其他？数据库索引有很多种，哪一种索引对应的是b+树实现的？...宽窄依赖具体讲讲 宽依赖是不是要进行shuffle shuffle操作有几种方式 Spark任务产生小文件太多，该怎么处理？...Spark(spark的内部构造，实现原理，解决了什么问题，运用场景等) MapReduce 设计时为什么要设计成 map,reduce的操作，它解决了什么问题。

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    左倾红黑树、右倾红黑树、AA树，你不知道的还有很多！

    左倾红黑树（LLRB，Left-Learning Red-Black Tree），一个节点如果有红色子节点，那么，它的红色子节点是向左倾斜的。 怎么理解呢？...好了，插入四个元素的各种情况到此结束，可以看到，插入第四个元素时，对于2-3-4树，会形成一个5节点，然后再分裂，而对于红黑树，要经过一系列的左旋、右旋、变色，最终转变成跟2-3-4树对应的形态，是不是很好玩儿...删除J时，从父节点先偷个K过来，此时父节点变成了3节点，所以，直接把M左边的两个元素合并即可。 （7）删除L ?...删除L的过程与删除J的过程有点像，也是从父节点偷K过来，然后再把M左边的两个元素合并。 （8）删除N ?...我们知道，黑色节点删除之后，肯定不符合红黑树定义了，所以，肯定要进行再平衡的过程。

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    Hive_

    1 Hive的架构及HQL转换为MR流程 HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树-...与 UDF 不同，UDAF 通常需要在多行数据上进行聚合操作，因此其输入参数中包含多行数据。在 HiveQL 查询语句中，可以使用 UDAF 函数对查询结果进行聚合操作。...ToDate.jar;   5）注册函数：      hive> create temporary function xxx as ‘XXX’;   6）使用函数；   7）[可选] drop临时函数； 6.2 为什么要自定义...OVER() 语法的作用是让聚合函数对窗口内的数据进行操作，而不是对整个数据集进行操作。   ...= 100000   （3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）      hive.groupby.skewindata = true 由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce

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    Java数据结构与算法解析(十一)——红黑树

    ，因为一般的，我们插入完成之后，需要对树进行平衡化操作以使其满足平衡化。...通常左旋操作用于将一个向右倾斜的红色链接旋转为向左链接。对比操作前后，可以看出，该操作实际上是将红线链接的两个节点中的一个较大的节点移动到根节点上。...先热身一下，首先我们看对于只有一个节点的红黑树，插入一个新的节点的操作： 这种情况很简单，只需要： 1.标准的二叉查找树遍历即可。...其他情况经过反转操作后都会和这一样。 2.如果插入的节点比最小的元素要小，那么将新节点添加到最左侧，这样就有两个连接红色的节点了，这是对中间节点进行右旋操作，使中间结点成为根节点。...因为该节点的右子节点是红色的，所以需要进行左旋操作。操作完之后就变成第二种情况了，再进行一次右旋，然后再调用FlipColor操作即可完成平衡操作。

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    EAST、PixelLink、TextBoxes++、DBNet、CRNN…你都掌握了吗？一文总结OCR必备经典模型（二）

    link 的loss是要分成正负link分开计算的，分开计算后对正负link loss进行归一化后相加，形成最终的link loss。 项目 SOTA！...级联NMS 由于计算倾斜文字的IoU较为耗时，作者在中间做了一个过渡，先计算所有框的最小外接矩形的IoU，做一次阈值为0.5的NMS，消除一部分框，然后在计算倾斜框的IoU的基础上做一次阈值为0.2的NMS...DBNet的做法如图6中红色箭头所示：在得到分割map后，与网络生成的threshold map进行一次联合后做可微分二值化得到二值化图，然后再经过后处理得到最终结果。...CRNN不用先对单个文字进行切割，而是将文本识别转化为时序依赖的序列学习问题，就是基于图像的序列识别。CRNN是最经典的文字识别模型。...然后再放入SRN中进行识别。SRN使用序列识别的基于注意力的方法，包含一个编码器和一个解码器。编码器生成一个特征表示序列，即序列的特征向量；解码器根据输入序列循环地生成一个字符序列。

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    Hive千亿级数据倾斜解决方案（好文收藏）

    一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...之前有小伙伴问，如果A、B两表join操作，假如A表中需要join的字段为null，但是B表中需要join的字段不为null，这两个字段根本就join不上啊，为什么还会放到一个reduce中呢？...当按照key进行两个表的join操作时，默认的Hash操作会按int型的id来进行分配，这样所有的string类型都被分配成同一个id，结果就是所有的string类型的字段进入到一个reduce中，引发数据倾斜...不可拆分大文件引发的数据倾斜 当集群的数据量增长到一定规模，有些数据需要归档或者转储，这时候往往会对数据进行压缩；当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式，在日后有作业涉及读取压缩后的文件时...所以，我们在对文件进行压缩时，为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜，在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。 4.

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    面试造火箭，工作拧螺丝，MySQL索引工作原理知多少？

    示例表 为了方便说明，我们先创建一个示例表。...例如：在 id=1 这一行的数据中，name 和 age 的值为 AA 和 30，那么在索引树中，在 id=1 的结点处，存放的是(1,"AA",30)这三个值。id 索引树的示意图如下。 ?...覆盖索引 对于上面的第二个例子，由于 name='BB'的只有一条记录，因此只回了一次表，那如果有多条记录同时满足 name='BB'这个条件，那就得进行多次回表操作了。...例如 select id from user where name = 'BB'; 由于在 name 索引树的叶子结点中已经存有了主键 id 的值，所以 name 索引树能直接满足我们的查询要求，因此此时是不要回表操作...为什么 MySQL 要遵循最左匹配原则呢？这是因为 B+Tree 中，所有节点上的数据是有序的，当我们创建联合索引时，首先保证的是所有数据的第一列是有序的，然后再保证第二列、第三列以及后面的列有序。

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    快速排序：高效分割与递归，排序领域的王者算法

    文章目录 前言 一、快速排序的介绍 二、快速排序的实现 2.1 hoare版本 为什么每次相遇位置都比key要小 2.2 挖坑法 2.3 前后指针版本 三、快速排序的优化 快排的最坏情况 3.1 三数取中...二、快速排序的实现 快速排序是一种基于分治思想的高效排序算法其核心就是每次找到最中间的位置然后再进行递归继续找到最中间的位置然后再分割一直分割到只剩一个数的时候那么这个数组就是有序了。...key要小 因为每次都是 right 先走所以是 R 先找到比可key 小的 这时就有俩总情况了分别是 R 不动 left 走 他俩相遇 由于R已经找到了比key要小了，所以当他们相遇和 key 交换时...相遇位置都比key要小 或者 R 和 L 交换完成之后 L 就是最小的了，这时是 L 不动 R 先走 2.2 挖坑法 有人呢觉得hoare 大佬的方法单趟排序太麻烦了每次控制好左右，所以就提出改进了...因为如果有很多的数据进行排序的话 快排的特性是每次到找到中间值然后再递归所以但递归到了10这个区间的时候就大致有序了，而插入排序对有序数组排序最快是 O(N) 所以我们选择当区间为 10 的时候采用插入排序来进行排序

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    数据结构之AVL树

    这得看树的倾斜情况，因为不同的倾斜情况，需要采取不同的旋转方式。主要分为四种情况，对应着四种旋转方式。...在此例中就是 y 节点，此时我们以 y 节点为轴，进行一次右旋转，从而矫正这棵树： ? 2、右右情况（RR）是整体右倾的情况，倾斜发生在节点右子树中的最右子节点。如下图： ?...于是，我们以节点 4 为轴，进行右旋操作，就让AVL树重新恢复了高度平衡： ?...如果在删除元素时，打破了AVL树的平衡，其维持平衡的调整方式与之前提到的一样，还是根据那四种情况进行四种旋转操作即可。...此时，以节点 2 为根的子树正好形成了“右左情况（RL）”，于是我们首先以节点 4 为轴进行右旋转： ? 然后再以节点 2 为轴进行左旋转： ? 经过如上步骤后，最终AVL树重新恢复了高度平衡。

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    实际演示，怎么搞一个demo的业务逻辑、需求分析？

    今天是周日，今天晚上20：00的时候，咱们进行了每周日都会有的先行者视频直播课程，主要内容是，通过一个实例，怎么去分析它的需求、设计它的js的结构。...-- --> 咱们设计一个结构，一定是先从整体去考虑，然后再去细化每一个局部的细节。 不要一开始就集中在细节上， 我一定要先设计好一个细节， 然后再下一个细节，这样会缺乏整体的思考 。...在设计前端demo、项目的前端架构的时候， 先罗列它的需求、功能点。 在做这个事情的时候，要先确定“交互操作”的逻辑顺序。 操作的顺序”。...例如，你要先登录，才能看邮件... --> 因为业务逻辑，它决定了需求、功能点的操作顺序。 在一定程度上，也决定了前端数据json它们的流向、顺序。...以后的课程方向、重点，都向需求分析、前端js结构设计、业务逻辑梳理的方向倾斜。有意参加的同学，请点击下面的链接/。

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    python os.path模块

    返回值：将多个路径组合后返回 注：第一个绝对路径之前的参数将被忽略 二、实例 #对序列进行操作（分别使用' '与':'作为分隔符） >>> seq1 = ['hello','good','boy','doiido...>>> print ' '.join(seq1) hello good boy doiido >>> print ':'.join(seq1) hello:good:boy:doiido #对字符串进行操作...seq2 = "hello good boy doiido" >>> print ':'.join(seq2) h:e:l:l:o: :g:o:o:d: :b:o:y: :d:o:i:i:d:o #对元组进行操作...>>> seq3 = ('hello','good','boy','doiido') >>> print ':'.join(seq3) hello:good:boy:doiido #对字典进行操作 >...2>参数topdown的默认值是"True",表示首先返回目录树下的文件，然后在遍历目录树的子目录.Topdown的值为"False"时，则表示先遍历目录树的子目录，返回子目录下的文件，最后返回根目录下的文件

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    Flink面试八股文（上万字面试必备宝典）

    如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。 9....当数据倾斜出现时，通常是简单地使用类似 KeyBy 等分组聚合函数导致的，需要用户将热点 Key 进行预处理，降低或者消除热点 Key 的影。...数据倾斜产生的原因： 业务上有严重的数据热点，比如滴滴打车的订单数据中北京、上海等几个城市的订单量远远超过其他地区； 技术上大量使用了 KeyBy、GroupBy 等操作，错误的使用了分组 Key，人为产生数据热点...解决问题的思路： 业务上要尽量避免热点 key 的设计，例如我们可以把北京、上海等热点城市分成不同的区域，并进行单独处理； 技术上出现热点时，要调整方案打散原来的 key，避免直接聚合；此外 Flink...buffer 中收集 records，然后再发送。

    2.4K31

    Vuex-2===>响应式原理,action,modules

    ,Mutation更多的只进行一些普通同步操作....但是某些情况, 我们确实希望在Vuex中进行一些异步操作, 比如网络请求(先请求后处理), 必然是异步的. 这个时候怎么处理呢?...先祭出这张图就大概知道如何调用和使用了,详细解释看下面 如上图,在Vue组件中, 如果我们调用actions中的方法, 那么就需要使用dispatch 我们需要先在actions里进行异步操作,然后再从...actions里进行commit将异步操作后的数据传到Mutation里进行数据同步操作 Action返回的Promise做一些异步操作成功或者失败后的回调通知调用端功能,如下图 Modules...Vue使用单一状态树,那么也意味着很多状态都会交给唯一 一个Vuex来管理.当应用变得非常复杂时,store对象就有可能变得相当臃肿.因此 Vuex允许我们将store分割成模块(Module),

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