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关键词

Python结构与算法笔记(4)

散列函,两个或者项将需要在同一槽中,这种现象被称为碰撞(也被称为)。 目标是创建一个散列函,最大限度地减少,易于计算,并均匀分布在哈希表中的项。 还基于字符的项(字符串)创建哈希函 哈希函必须是高效的,便他不会称为存储和搜索过的主要部分。哈希函太复杂,计算槽名称的要比之前所述的简单地进行基本的顺或二分搜索耗时。 当两个散列项列到同一个槽时,必须有一个系统的方法将第二个项放在散列表中,这个过称为的一种方法是查找散列表,尝试查找到另一个空槽保存导致的项。 inTrue对于key in map语句,给定的键在map中,否为False 字典的一个很大的好处是,给定一个键,我们非常快速地查找相关的值。 lambda小,碰撞机会较低,这意味着项能在它们所属的槽中。lambda大,意味着表正在填满,存在越来越。这意味着困难,需要的比较来找到一个空槽。

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分布式一致性协议 - EPaxos

而epaxos是直面,并给出了自己的的方案。 ,阶段一也就是为了日志而存在的。 R1收到update obj_A请求,将其发给派副本 各副本在收该请求后,由于没有其他请求发生成功R1 异步提交 R5同上 右图中C3和C4同时对obj_A修改,相互干扰,因此一个C3将在 提交 R3在收到C3时,由于C4和C3发生C3→C4,表示C3获得了对C4的依赖 R1收到R3的响应,将依赖关系整理后,发起accept给派没有继续发生成功 异步提交 进入第二阶段,将新的γ至少发送给 个副本,这个过类似经典的paxos,在本轮结束之后,收到大 响应(包含command-leader)即给客户端成功,并发送Commit-Message

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    Java集合详(List、Map、Set)

    hash的方法 hash碰撞:hashCode()的方法是为了产生不同的hash值,但是当两个对象的hash一样时,就发生了碰撞 我们常用的方法有四种: 开放地址法 再hash 比上面第一次按照姓首字母进行哈希,产生按照姓字母首字母第二位进行哈希,再,第三位,直到不为止; 拉链法 拉链法: 在HashMap中 就是使用拉链法 来hash的问题的 0来定是否唯一 - 唯一、有 HashMap的put存储过 1、hash(key),取key的hashcode进行高位运算,hash值 2、hash组为空,直接resize() (3)是红黑树,判断TreeNode是否已存在,存在直接oldnode并新;不存在直接插入红黑树,++size,超出threshold容量就扩容 (4)是链表,判断Node是否已存在 ,存在直接oldnode并新;不存在直接插入链表尾部,判断链表长度,大于8转为红黑树存储,++size,超出threshold容量就扩容 1.8之前是头插法,1.8之后是尾插法

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    算法:哈希表

    ) = 伪随机列 开放地址法举例 举例说明一下何用上三种方法处理,并得到新地址 H(i)。 使用哈希表,具体步骤下: 遍历组中元素 哈希表中出现了该元素,说明出现了重复元素,直接 True 没有出现,在哈希表中添加该元素 遍历完也没发现重复元素,说明没有出现重复元素, 存在, true ;否 false 。 遍历的时候发现哈希表中已经存在该元素了,那么比较哈希表中的下标与遍历的下标的关系是否满足<=k,满足,True;不满足,新哈希表中的该元素对应的value为最新的下标,这样才能使得 给你一个 计配对域名 组成的组 cpdomains ,析得到输入中每个子域名对应的 计配对域名 ,并组形式按 任意顺 答案。

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    客户端一致性与Leader机制------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记7

    虽然Leader机制具备了很优势,它也有一个大缺点是:相同的在两个不同的中心,一旦同时被修改就必须要有机制来的问题。 避免 避免应用确保某个特定记录的所有写入都由同一个Leader处理,那么就不会发生。由于Leader机制处理十分复杂,避免是经常推荐的方法。 而在Leader的机制中,没有定义的写入顺,因此不清楚最终值应该是什么。所系统必须收敛的方式,这意味着当所有改都被复制时,所有副本必须到达相同的最终值。 (强依赖系统时间又会造成很问题,唉,这真的很烦) 自定义的逻辑 最合适的的方法能取于应用,该代码在写或读时执行:一旦系统检测到复制改日志中的,它就调用处理 或是在应用读取的阶段检测到时,会将这些个版本将应用。应用提示用户或自动,并将结写入库。

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    JAVA容器-自问自答学ArrayList

    问 2:hash(或者叫hash碰撞)是什么?为什么会出现这种现象,hash? hash的避免:既然会发生hash,我们就应该想办法避免此现象的发生,这个问题最关键就是生成元素的hash值。Java是使用“扰动函”生成元素的hash值。 示例代码: ? hashhash的方法有很,常见的有:开发定址法, 再散列法,链地址法,公共溢出区法(详细说明请查看我的文章JAVA基础-自问自答学hashCode和equals)。 我们在创建HashMap 时根实际需要适当地调整load factor 的值;比较关心空间开销、内存比较紧张,适当地增加负载因子;比较关心时间开销,内存比较宽裕适当的减少负载因子 并且什么情况下会发生线不安全的情况? 答: HashMap不是线安全的,个线同时对同一个HashMap的话,会导致不一致或者污染。

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    MySQL-单表操作

    : CREATE TEMPORARY TABLE 库.表名 (表单) 主键表插入的时候,若表中的主键含有实际的业务意义 主键新 主键新操作是指,当插入的过若发生主键插入操作利用新的方式实现。 主键替代指的是,当插入的过中若发生主键删除此条记录,并重新插入。 而ORDER BY默认值是ASC 字段排 在开发中需要根个条件对查询的进行排时,采用字段排UPDATE和DELETE操作没有添加WHERE条件,使用LIMIT来限制新和删除的量。

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    Optimistic Lock: 乐观锁及乐观锁的实现

    什么是乐观锁 乐观锁( Optimistic Lock ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为一般情况下不会造成,所进行提交新的时候,才会正式对与否进行检测,发现了,用户错误的信息 并发用户环境中,在同一时间能会有个用户新相同的记录,这会产生。这就是著名的并发性问题。 典型的有: 1.丢失新:一个事务的新覆盖了其它事务的新结,就是所谓的新丢失。 当我们提交新的时候,判断库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对,库表当前版本号与第一次取出来的version值相等,新,否认为是过期上图所示,新操作顺执行,的版本(version)依次递增,不会产生。 ,一致OK,否就是版本

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    IGNORE,REPLACE,ON DUPLICATE KEY UPDATE在避免重复插入记录时存在的问题及最佳实践

    在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,表中已经存在该条记录新它的部分字段,比新update_time或者在某些列上执行累加操作等。 1.2 实现机制及存在的问题(几乎没有实用场景和主从不一致的问题) IGNORE的实现机制下: 尝试把新行插入到表中 ; 插入成功,正常的影响行报唯一键(错误),忽略该错误,影响行为 其中和record1是在A键上,和record2是在B键上,那么Innodb最终只会这两条重复记录中的一条,并最终的这条记录。而且重要的是,到底哪一条是不确定的。 当然,在实际的业务场景中,几乎不太能出现待插入的条已有记录发生唯一键,因而这个问题其实也无须太过关注。 对于insert...on duplicate key update,在使用时我们需要充分评估并发能带来的死锁问题:业务场景中不太能出现并发对同一条的操作,优先选择该方案;否优先考虑下两种方案

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    HashMap不完全

    重写hashCode()和equals()方法 HashMap提供快速访问能力,即通过key查询到相应的value,通过哈希函定键值对的位置,在理想状况下(不出现hash),查询的时间复杂度为 O(1),当出现hash时,使用开散列表,对应一个特定hash值的位置存储的是一个链表头,指向hash到同一个位置的个键值对组成的链表。 ,否进行链表的插入操作;遍历过中若发现key已经存在直接覆盖value即; ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对量size是否超了最大容量threshold,超过,进行扩容。 HashMaphash(碰撞) 不同的对象具有不同的hash值,当两个不同的对象计算出的hash值相同时便产生了hash,HashMap使用组+链表(链地址法)hash。 负载因子越大,Hash能性就大,负载因子越小,相同的,HashMap扩容的次就越,需要的空间就越大。

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    读懂库中的乐观锁和悲观锁和MVCC

    实现方式 库悲观锁的加锁流大致下: 开始事务后,按照操作类型给需要加锁的申请加某一类锁:例共享行锁等 加锁成功继续后面的操作,已经被加了其他的锁,而且和现在要加的锁会加锁失败 其他事务有新的话,信息,让用户何去做下一步,比说重试或者滚。 看出,乐观锁其实也不是实际的锁,甚至没有用到锁来实现并发控制,而是采取其他方式来判断能否修改。 这时候通过判断的影响行是否为0来判断是否新成功,新失败说明有其他请求已经新了了。 时间戳标记:和版本号一样,只是通过时间戳来判断。 而在实际使用过中,库读请求是写请求的很倍,我们读写并发的问题的话,就能大地提高库的读性能,而这就是版本并发控制所能做到的事情。 一致性要求高 脏读,幻读,不重复读,第一类新丢失,第二类新丢失的问题 乐观锁 写-写的无锁并发控制 适用于读写少,因为出现大量的写操作,写能性就会增大,业务层需要不断重试

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    面霸篇:Java 核心集合容器全(核心卷二)

    算法 集合提供了存放及查找、排等功能,集合有很种,也就是算法通常也是态的,因为相同的方法在同一个接口被个类实现时有不同的表现。 事实上,算法是复用的函。它减少了设计的辛劳。 Map HashMap:JDK1.8 之前 HashMap 由组+链表组成的,组是 HashMap 的主体,链表是主要为了哈希而存在的(“拉链法”)。 JDK1.8 后在哈希时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为 8)时,将链表转化为红黑树,减少搜索时间。 HashTable:组+链表组成的,组是 HashMap 的主体,链表是主要为了哈希而存在的 TreeMap:红黑树(自平衡的排二叉树) 集合的 fail-fast 快速失败机制 Java 理上过就不难明白 HashMap 是 hash 的问题,核心就是使用了组的存储方式,然后将的 key 的对象放入链表中,一旦发现就在链表中做进一步的对比。

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    你还应该知道的哈希策略

    , 从而提高效率的一种方法,但由于哈希函有限,增大等缘故,哈希成为有效压缩的一个难题。 本文主要介绍哈希方案,及各种哈希策略上的优缺点。 一、哈希表概述 哈希表的哈希函输入一个键,并向一个哈希表的索引。能的键的集合很大,但是哈希函值的集合只是表的大小。 三、策略 除非您要进行“完美的散列”,否必须具有策略,才能处理表中的。 同时,该策略必须允许查找,插入和删除正确运行的操作! 否表位置 indx 为空,NOT FOUND。 否设置 indx =(indx + 1)modM。 indx == H(K),NOT FOUND。 通过单独的链接,变得容易:只要在其链表中插入一个键,就将其插入(为此,使用比链表高级的结构;但是正我们将看到的,链表在一般情况下效很好)。

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    基于CRDT的最终一致性

    CRDT是无复制类型的缩写。CRDT通过预先确定的一套和语义来实现了最终一致性,它引入一组特殊的基础类型, CRDT是一种特殊的类型,从所有库副本汇聚。 3.1 一致性的分类 强一致性(SC) 所有的写操作都严格按顺执行,对任何副本的读请求都相同的、最后的写结,需要实时的共识(及其所有后) 。为了,允许 n/2-1节点关闭。 最终一致性(EC) 在本地进行新,然后传播新。读取一些副本能会过时的状态。滚或某种方式定在发生时应该做什么。也就是说,我们还需要共识,不是实时的。 人的确认确定了法定人发生,建立仲裁的“写”操作获胜。 另一方面,这种技术增加了写操作的网络延迟,从而降低了应用伸缩性。 这种方法还提供了一些灵活性,实现自己的规。 合并复制速度太慢,无法支持实时使用的应用,还存在一个单点故障。由于此方法不支持的预设规,因此常常导致的错误实现。

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    【66期】Java容器面试题:谈谈你对 HashMap 的理

    答 HashMap 是一种存取高效但不保证有的常用容器。它的结构为“组+链表”,是哈希的产物,也就是我们常说的链地址法。 ,不为空就说明存在 HashMap 会先遍历链表,有相同的value 就新旧值,否构建节点添加到链表头 添加还要先判断存储的节点量是否达到阈值,到达阈值要进行扩容 扩容扩2倍,是新建组所要先转移节点 并发问题采用 Java 类库提供的Collections 工具包下的Collections.synchronizedMap()方法,一个线安全的Map 或者使用并发包下的 ConcurrentHashMap 某一位为0 ,比最后一位,那么它&出来下标就一定是个偶,减少了HashMap 组一半的取值,大大增加了能。 考点四:并发操作导致的添加丢失和环形链表的产生过 知识点拓展 不仅仅是HashMap 的东西,根你的答,面试官会引出很其他的问题,所你在自己设计答的过有意识引导面试官问出你熟悉的内容

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    科普 | 几个小案例帮你搞懂MVCC实现原理

    MVCC 即版本控制器,其特点就是在同一时间,不同事务读取到不同版本的,从而去脏读和不重复读的问题。 ? 这样的释你看了不下几十遍了吧!但是你真的理什么是版本控制器吗? 这样的系统对于站在员的角度看就是毫无用户体验感,个人需要同时访问一条信息,只能在一台设备上看喽! 而是在提交的时候进行检测,发现有信息。 同时悲观锁使用库自身的锁机制实现,读-写,写-写的。 那么在什么场景下使用悲观锁呢?悲观锁适用于在写读少的并发环境下使用,虽然并发效率不高,但是保证了的安全性。 发现,要么再重试一次,要么切换为悲观的策略。乐观并发控制要的是库并发场景下的写-写,指用无锁的方式去

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    go面试题目收集

    python中的字典底层依靠哈希表(hash table)实现, 使用开放寻址法,java和go都采用链地址法来哈希。 从一个已经关闭的 channel 接收区中为空,一个零值 E. 无缓的channel是同步的,而有缓的channel是非同步的 go语言触发异常的场景有哪些? A. goroutine需要从池里获得资源中的一个,从池中申请,使用完后归还到池里;池里没有资源,那么就一个新建立的资源;向池中资源时,池中资源已经满了,释放掉这个资源。 虽然阻塞,但是还是会有相当一部分CPU资源浪费在了等待上,同时,使用线来服务fd有些浪费资源,因为要处理的fd较又是一笔资源开销。 非阻塞式IO 与之对应的是非阻塞IO,当想要读取时,区不存在,直接给用户,但是需要用户去频繁检查,直到有准备好。这同样也会造成空耗CPU。

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    MyBatis 源码分析篇---配置文件的析过

    遍历上一步获取的方法组,并过滤出get和is开头方法 根方法名截取出属性名 将的属性名和方法对象添加到集合中 处理getter,筛选出合适的方法。 : 方法值类型具有继承关系,认为子类的方法加合适。 方法值类型相同,无法确定有用哪个方法,直接抛出异常。 方法值类型完全不相关,无法确定有用哪个方法,抛出异常。 执行流下: 根属性名获取其下面的方法集合,只有一个直接,否进入处理 进入处理分支之后首先获取getter方法的值类型,由于getter方法不存在重载的情况,所用它的值类型来反推哪个 setter方法合适 获取setter方法的参类型 setter方法的参类型和其对应的getter方法类型一致,认为是最好的选择,并结束循环 找不到抛出异常 小节 至此,我们对Reflector

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    Java并发问题--乐观锁与悲观锁及乐观锁的一种实现方式-CAS

    相对悲观锁而言,乐观锁假设认为一般情况下不会产生并发,所进行提交新的时候,才会正式对是否产生并发进行检测,发现并发了,用户错误的信息,让用户何去做。 否处理器不做任何操作。无论哪种情况,它都会在 CAS 指令之前该位置的值。(在 CAS 的一些特殊情况下将仅 CAS 是否成功,而不提取当前值。) getAndIncrement 采用了CAS操作,每次从内存中读取然后将此和 +1 后的结进行CAS操作,成功就,否重试直到成功为止。 上面源代码所示,会根当前处理器的类型来定是否为cmpxchg指令添加lock前缀。是在处理器上运行,就为cmpxchg指令加上lock前缀(lock cmpxchg)。 在线较少的情况下,获得和CAS类似的性能;而线严重的情况下,性能远高于CAS。

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    关于Java锁机制面试官会怎么问

    相对悲观锁而言,乐观锁假设认为一般情况下不会产生并发,所进行提交新的时候,才会正式对是否产生并发进行检测,发现并发了,用户错误的信息,让用户何去做。 否处理器不做任何操作。无论哪种情况,它都会在 CAS 指令之前该位置的值。(在 CAS 的一些特殊情况下将仅 CAS 是否成功,而不提取当前值。) getAndIncrement 采用了CAS操作,每次从内存中读取然后将此和 +1 后的结进行CAS操作,成功就,否重试直到成功为止。 上面源代码所示,会根当前处理器的类型来定是否为cmpxchg指令添加lock前缀。是在处理器上运行,就为cmpxchg指令加上lock前缀(lock cmpxchg)。 在线较少的情况下,获得和CAS类似的性能;而线严重的情况下,性能远高于CAS。

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