一个算法只是一个把确定的数据结构的输入转化为一个确定的数据结构的输出的function。算法内在的逻辑决定了如何转换。
可以进行字符串转义（例如> 转义为 >）、保留/去除字符串里的数字、移除特殊字符、补充长度
在7.0.20版本中，array_merge_recursive合并相同字符串索引的数组时，合并结果中会有相同的数字索引。
当目标是升序排序，最好情况是序列本来已经是升序排序，那么只需比较n-1次，时间复杂度O(n)。最坏情况是序列本来是降序排序，那么需比较n(n-1)/2次，时间复杂度O(n2)。所以平均来说，插入排序的时间复杂度是O(n2)。显然，次方级别的时间复杂度代表着插入排序不适合数据特别多的情况，一般来说插入排序适合小数据量的排序。
add(E e) 确保此 collection 包含指定的元素（可选操作）。
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
周末你带着女朋友去电影院看电影，女朋友问你，咱们现在坐在第几排啊？电影院里面太黑了，看不清，没法数，现在你怎么办？别忘了你是程序员，这个可难不倒你，递归就开始排上用场了。 于是你就问前面一排的人他是第几排，你想只要在他的数字上加一，就知道自己在哪一排了。但是，前面的人也看不清啊，所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问，直到问到第一排的人，说我在第一排，然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排，于是你就知道答案了。 我们用递推公式将它表示出来就是这样的：
今天聊聊日常使用的字符串，别看它似乎很简单，但其实字符串几乎在所有编程语言里都是个特殊的存在，因为不管是数量还是体积，字符串都是大多数应用中的重要组成。
首先，Hash Killer I、II、III是BZOJ上面三道很经典的字符串哈希破解题。当时关于II，本人还琢磨了好久，但一直不明白为啥别人AC的代码都才0.3kb左右，直到CYG神犇说可以直接随机水过去，遂恍然大悟。。。 于是，本人今天也做了下实验——假设现在有一个字符串题：输入N，接下来N行输入N个长度一样的由大写字母组成的字符串，求一共有多少种不同的字符串。此题有些类似于Hash Killer上面的原题。首先分析此题本身，两种常规办法：1.建立一棵字典树，然后可以相当方便快捷的判重，对于字符串长度均
散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。最理想的状态是对联网上所有的网页都分配一个哈希地址，可想而知这是一个相当宠大的数字，但实际上往往是无法做到这一点。虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。
键盘输入 5 个整数，将这些数据保存到 vector 容器中，采用正向迭代器和反向迭代器分别遍历 vector 中的元素并输出。
基数排序（Radix Sort）是一种非比较性排序算法，它根据元素的每个位上的值来进行排序。基数排序适用于整数或字符串等数据类型的排序。本文将详细介绍基数排序的原理、性能分析及java实现。
1.把二元查找树转变成排序的双向链表（树） 题目： 输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / / 6 14 / / / / 4 8 12 16 转换成双向链表 4=6=8=10=12=14=16。 首先我们定义的二元查找树 节点的数据结构如下： struct BSTreeNode { int m_nValue; // value of node BSTreeNode *m_pLeft; // left child of node
假设你在一个电影院，你想知道自己坐在哪一排，但是前面人很多，你懒得去数了，于是你问前一排的人「你坐在哪一排？」，这样前面的人 (代号 A) 回答你以后，你就知道自己在哪一排了——只要把 A 的答案加一，就是自己所在的排了。不料 A 比你还懒，他也不想数，于是他也问他前面的人 B「你坐在哪一排？」，这样 A 可以用和你一模一样的步骤知道自己所在的排。然后 B 也如法炮制。直到他们这一串人问到了最前面的一排，第一排的人告诉问问题的人「我在第一排」。最后大家就都知道自己在哪一排了。
想啥呢？labuladong 怎么可能被整不会？只是东哥又发现了一个有趣的套路，所以写了篇文章分享给大家~
#----综合使用 书写顺序 select distinct * from '表名' where '限制条件' group by '分组依据' having '过滤条件' order by limit '展示条数' 执行顺序 from -- 查询 where -- 限制条件 group by -- 分组 having -- 过滤条件 order by -- 排序 limit -- 展示条数 distinct -- 去重 select -- 查询的结果 正则：select * from emp where name regexp '^j.*(n|y)$'; 集合查询：max 、min 、avg 、sum 、count 、group_concat 。 内连接：inner join 左连接：left join 右连接：right join 全连接： 左连接 union 右连接 replace 替换
在设计G1时会极力避免Full GC（以下简称FGC），但是总有一些特殊情况，如果当前并发回收的速度跟不上对象分配的速度，那么需要G1启动后备方案进行FGC。早期G1的FGC使用单线程的标记整理算法，后来为了充分发挥多核处理器的优势，JEP 307提案为G1的FGC设计了多线程标记整理算法，此时多线程的FGC的线程数量可以由-XX:ParallelGCThreads控制。
东京奥运会圆满收官！当然我自己也将迎来留学前的最后准备，所以更新速度可能还是会比较慢……但还好，大部分的内容都已经在之前写的差不多了，也希望最后这几篇我也能够尽快更完，当然也希望大家可以谅解～
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。
前面学习了计数排序，可以实现O(n+k)的时间复杂度，但是他有很大的局限性，最大的问题就是如果最大值和最小值之间相差太大的话，那么会浪费掉很大的空间，比如要排序{1,10000,99,64,120}我们可以根据之前的计算公式最大值减去最小值加一得到计数数组的长度，那么计数数组长度就应该是10000，但是实际上我们只存放了5个数据，中间浪费了极大的空间，所以在使用计数排序时，应该根据自己的实际情况来决定。
专栏作者简介 九茶 Python工程师，目前居于广州。Github知名开源爬虫QQSpider和SinaSpider作者，经常会在CSDN上分享一些爬虫、数据等福利。爬过的网站有 QQ空间、新浪微博、Facebook、Twitter、WooYun、Github、SearchCode、CSDN、博客园、天猫、大众点评、图吧 网、域名与IP数据、证券投资数据、中国土地数据、某些政府网站等。 除了爬虫领域之外，还会分享一些Python小应用（例如Python+PhantomJS批量注册账号，登录等），接下来在Py
所以基数排序的原理就是，先排元素的最后一位，再排倒数第二位，直到所有位数都排完。这里并不能先排第一位，那样最后依然是无序。
以下排序算法模版都会用Comparable接口数据类型，只要实现了Comarable接口的数据类型比如Integer、Double、String和其他许多高级数据类型（如File和URL），这些数据类型的数组可以作为参数调用排序方法。
Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。 Redis常用数据类型 Redis最为常用的数据类型主要有以下五种： String Hash List Set Sorted set 在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的： 首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示
对于一个给定的 source 字符串和一个 target 字符串，你应该在 source 字符串中找出 target 字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1。
1. SDS简介 Redis中使用的字符串均为『简单动态字符串』（Simple Dynamic String），简称SDS。 SDS是在C字符串的基础上进行了一些包装，使得它更符合Redis的使用场景。 在Redis中，C字符串只用在一些无需修改的地方，如日志打印；其他需要使用字符串的地方基本上使用的都是SDS。 2. 数据结构 struct sdshdr{ int len; int free; char buf[]; }; len：buf数组中字符串的实际使用量。 free：buf数组中空闲
现代社会，有效信息对人来说就像氧气一样不可或缺。互联网让有效信息的收集工作变得更容易。当你在网上冲浪时，网络爬虫也在网络中穿梭，自动收集互联网上有用的信息。
KMP这个名字不是视频播放器，更不是看毛片，它其实是由Knuth、Morris、Pratt这三个大牛名字的合称。老外很喜欢用人名来命名算法或者是定理，数学里就有一堆，什么高斯定理、欧拉函数什么的。但是中国人更倾向于从表意上来给一个概念命名，比如勾股定理、同余定理等等。之前觉得用人名命名很洋气，作者可以青史留名，后来想想这也是英文表意能力不足，很难用表意的方式起名的体现。
kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。
最近在自学JavaScript，看到一些用js实现的算法，觉得挺有意思的，记录一下
这篇文章憋的太久了，断断续续战线拉了好长。这个也是属于喜马拉雅那个项目的一部分，还要再忙一阵子。请大家见谅。
隐私权是所有人的一项根本权利，可是如何防止自己的信息被其他人窃取呢？想让信息不被拦截在互联网时代已经不可能了，我们要做的是让其他人即使拦截到了信息也不明白它传达了什么，这就是密码的作用。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
给你一个字符串 s ，请你去除字符串中重复的字母，使得每个字母只出现一次。需保证 返回结果的字典序最小（要求不能打乱其他字符的相对位置）。
根据题意，我们要找出重复的子树，那么，就需要我们针对给出的树进行遍历，来统计这个树是由哪些子树构成的。所以，基于这种解题思路，我们首先采用深度优先遍历方式，对树中的每个节点进行遍历，每当遍历一个子树的时候，我们就将该子树存储到哈希表中，我们这里采用的是Map<String, Integer>，其中key存储的是前序/后续拼装的树的字符串（每个节点以“/”分割），value存储的是遍历子树过程中，相同子树出现的个数。那么，为了排重，当且仅当出现了第2次的时候，才放入到待返回的变量List<TreeNode> result中。最终，将result作为结果返回即可。具体操作如下图所示：
Redis面试中经常被问到，Redis效率为什么这么快，很多同学往往回答：① Redis基于内存操作；② Redis是单线程的，采用了IO多路复用技术；③ Redis未使用C语言字符串，使用了SDS字符串。然而，很少有人能说清楚SDS字符串到底是什么，为什么使用SDS字符串比使用C语言字符串效率要高。
---- 面试季又到了，各位小鲜肉也在着手准备基本的面试、实习。但是，有小鲜肉的思想我确实有点不敢苟同。面试无非就是问一些问题，你能答出来就行，答不出来就 pass。那如果我知道你要问哪些问题，这不就行了吗？感觉这不就是做一场考试吗？ 一个学期的课程，我用 7 天学完，题目我都会做，考试分数还比那些学了一个学期的要好得多。那我为什么还要上课呢？现在，侥幸你通过了面试，知道如何做算法题，但在实际工程领域，你这样的人能解决什么问题呢？ 年轻人拥有着无限可能大概是这世界上最搞笑的一句话了。本来在这个世界上在某一个
面试官：了解redis的String数据结构底层实现嘛? 铁子：当然知道，是基于SDS实现的 面试官：redis是用C语言开发的，那为啥不直接用C的字符串，还单独设计SDS这样的结构呢? 铁子：···
数据结构和算法 链表 链表，常见的面试题有写一个链表中删除一个节点的算法、单链表倒转、两个链表找相交的部分，这个一般必须得完全无误的情况下写出来； 给出两个链表的头结点，找出这两个链表的交点。 java 中数组和链表的区别，各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表（跳表） 设计跳表，跳表插入开销，跳表随机读取过程 给你一个单向链表，给这个链表做K反转，例如 k=3 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 反转后为：3 -> 2 -> 1 -> 6 -> 5 -> 4 链表长度保证为K的
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jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具，使用过程中遇到如下问题:
输出： {'a': 4, 'b': 1, 'c': 1, 's': 2, 'd': 2, 'f': 3, 'g': 4, 'e': 4}
之前我们对下载的url地址进行了去重操作，避免同样的url下载多次。其实不光url需要去重，我们对下载的内容也需要去重。
2021开工第一天，就有小伙伴私信我，还给我分享了一道他面阿里的redis题（这家伙绝比已经拿到年终奖了），我看了以后觉得挺有意思，题目很简单，是那种典型的似懂非懂，常常容易被大家忽略的问题。这里整理出来分享一下，顺便自己巩固一下基础，希望对正在面试和想要面试的兄弟有点帮助。
String在Redis底层是怎么存储的？这些数据类型在Redis中是怎么存放的？Redis快的原因就只有单线程和基于内存么？
所谓左右指针，就是两个指针相向而行或者相背而行；而所谓快慢指针，就是两个指针同向而行，一快一慢。
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