可以看到这是一颗二叉排序树，时间复杂度是和二分查找差不多的。每次都可以舍掉一半的数据。
序 本文主要研究下rest api的设计。 设计准则 easy to use & hard to misuse 易用不易误用，也就是api设计不要太复杂，要简单易用，而且还不能容易用错。 least astonishment 简单就好，不要试图提供其他花哨、华丽的额外功能，比如对于时间类似的字符串参数，规定好一个输入格式即可，不要试图同时兼容多种格式输入。 use case & document story api文档要围绕story或者use case来进行，在一个业务场景下提供完整的闭环操作。 输入规范
题目 有一个背包，最多放M kg的物体（物体大小不限）； 有n个物体，每个物体的重量为Wi，每个物体完全放入背包后可获得收益Pi。问：如何放置能获得最大的收益？ 注：背包问题分为两种，若每个物体不可分割，则称为0/1背包问题，这种问题无法用贪心法求的最优解，只能求的近似解。而若每个物体可以切分，则称为一般背包问题，可以使用贪心法求的最优解。下面讨论的就是一般背包问题。 结果集 一般背包问题中，结果集可以用一个n元组表示： 1. x的下标i表示物体的序号； 2. xi表示第i个物体加入背包
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是，Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的，Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引，它的构造类似于二叉树，根据key value键值对快速找到数据。
Bean Searcher 号称 任何复杂的查询都可以 一行代码搞定，但 Mybatis Plus 似乎也有类似的动态查询功能，它们有怎样的区别呢？
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转载自 https://www.researchgate.net/publication/323942977_jinhuasuanfaqiujieyueshuyouhuawentiyanjiujinzhan
为了使索引的使用效率更高，在创建索引时，必须考虑在哪些字段上创建索引和创建什么类型的索引。本小节将向读者介绍一些索引的设计原则。
BeanShell是一个小型嵌入式Java源代码解释器，具有对象脚本语言特性，能够动态地执行标准JAVA语法，并利用在JavaScript和Perl中常见的的松散类型、命令、闭包等通用脚本来对其进行拓展。BeanShell不仅仅可以通过运行其内部的脚本来处理Java应用程序，还可以在运行过程中动态执行你java应用程序执行java代码。因为BeanShell是用java写的，运行在同一个虚拟机的应用程序，因此可以自由地引用对象脚本并返回结果。 基于Beanshell可以实现很多有意思的功能，比如最近的工作中为了给前端提供灵活的数据库条件查询，我利用Beanshell的能力，可以实现了WhereHelper用于根据前端提供的参数，动态生成SELECT查询语句，大大简化了代码复杂度。 本文介绍WhereHelper的使用
sql2java是我几年年开始写的一个sql2java是一个轻量级数据库(SQL)访问代码(java)生成器。这几年一直在根据工作需要维护升级。本文接续上一篇博客《sql2java-pagehelper:参照Mybatis-PageHelper实现分页查询》介绍Sql2java-pagehelper提供的分页查询(PageHelper)和动态SQL语句(WhereHelper)功能对Spring的支持
上面代码中的sorted是集合函数，可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式，可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格，可以使多步骤计算变得直观。
经过3个月的碎片时间的翻译和校验，由长沙.NET技术社区翻译的英文原文文档《Microsoft REST API指南 》已经翻译完成，现刊载前十一章如下，欢迎大家点击“查看原文”按钮，查看指南的完整内容。
MyBatis Dynamic SQL的发展紧密依托于MyBatis框架的演进。最初，MyBatis（原名iBATIS）提供了基于XML的映射文件来定义SQL语句。然而，随着业务逻辑的复杂化，静态的SQL映射逐渐难以满足灵活多变的需求。开发者开始寻求一种能够在运行时动态生成SQL的解决方案。
随着互联网、物联网、5G、人工智能、云计算等技术的不断发展，越来越多的数据在互联网上产生，对互联网的运营也开始进入精细化，因此大数据、数据分析、数字营销开始变成每个互联网企业的重点。在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？
顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。希望贪心算法得到的最终结果是整体最优的。贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。 在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。
在关系数据库中，需要事先创建数据库，然后在该数据库下创建数据表，并创建表字段、类型、长度、主键等，最后才能基于表插入数据。而Elasticsearch中不需要定义Mapping映射（即关系型数据库的表、字段等），在文档写入Elasticsearch时，会根据文档字段自动识别类型，这种机制称之为动态映射。 动态映射规则如下：
http://blog.csdn.net/zs634134578/article/details/20938113
结构化查询语言(Structured Query Language)(发音ˈes kjuːˈ) SQL是最重要的关系数据库操作语言，是所有关系数据库管理系统的标准语言 许多数据库厂商在使用SQL的同时，都对SQL进行了扩展，比如ORACLE的PL/SQL语言，MS SQL-Server的T-SQL语言 SQL语言是一种非过程化语言，只需要提出”做什么”,而不需要指明“怎么做”
ExternalFileField是一种非常灵活的定义排序的一种字段，适用于一些需要临时提高某些doc的排名，但是又不想显式的把评分建立到索引里面，这种需求，在电商的业务里面，经常会遇到一些特定的节日进行商品大促，需要临时提高一批索引数据的排名，而又不想重建整个索引，在大促结束后，这些排名又恢复正常，这种场景下非常适合使用ExternalFileField来解决，与竞价排名非常类似。 ExternalFileField这种字段不能够被搜索，但可以用来结合函数查询和评分排序，下面介绍下用法： 字段定义
人工智能是这个时代最具变革性的力量之一，它可以为个人和社会带来巨大利益，但同时也会带来某些风险。而这些风险应该得到妥善管理。总的来说，AI 带来的收益大于风险。我们必须遵循「最大化 AI 的收益并将其带来的风险降到最低」的原则。为了确保不偏离这一方向，我们需要制定一个以人为中心的 AI 发展方向，时刻铭记 AI 的发展并不是为了发展其本身，最终目标应该是为人类谋福祉。因此，「可信赖 AI」（Trustworthy AI）将成为我们的指路明灯。只有信赖这项技术，人类才能够安心地从 AI 中全面获益。
每天，全世界几百万的用户都在Twitter上搜索着发生的新鲜事。在重大事件期间，比如刚刚过去不久的2016欧洲杯，我们观察到在用户前来Twitter查看最新战况时，搜索服务会出现流量的尖峰，并且整体流量随着此事件的推移而稳步上升。Twitter的搜索质量组就是负责给用户返回质量最好的结果。 相比于传统的信息检索产品，Twitter的搜索面临的挑战是绝无仅有的，原因如下： 时效性：我们大部分的搜索请求都对信息的话题性和实时性有着强烈的需求。世界局势瞬息万变，在某些情况下，甚至几分钟前的搜索结果就会显得过时和
读书笔记: 博弈论导论 - 16 - 不完整信息的动态博弈 信号传递博弈 信号传递博弈(Signaling Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 信号传递博弈的核心在于玩家2如何判断玩家1的类型。 可以想象玩家2是一个面试官，试图挑选一个有经验的Java工程师。而玩家1是被面试者。 玩家1有两种类型：类型1是有三年Java工作经验的，类型2是有三年JavaScript工作经验的。 信号传递博弈的两种类别 混同均衡
相应的工具类如：springjdbc、jdbcutils、Apache DbUtils等。这样的工具类主要解决了一下几个问题：
本文给到的是相关具体可能会被问及的问题 (编程、基础算法、机器学习算法)。从本次关于算法工程师常见的九十个问题大多是各类网站的问题汇总，希望你能从中分析出一些端倪，文末附了部分参考的答案。 问题区 1. struct 和 class 区别，你更倾向用哪个 2. kNN，朴素贝叶斯，SVM 的优缺点，朴素贝叶斯的核心思想，有没有考虑属性之间不是相互独立的情况 3. 10 亿个整数，1G 内存，O(n) 算法，统计只出现一次的数。 4. SVM 非线性分类，核函数的作用 5. 海量数据排序 6. 项目中
面向对象（OOP）指的是一种基于对象的编程方法论，而不仅仅是方法和函数编程。对象包含数据和方法（也叫行为）。
在MongoDB中使用使用sort()方法对数据进行排序，sort()方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而-1是用于降序排列。
比如上面的hello在在doc1出现了1次,会根据出现的次数给个分数，一个term在doc中出现的次数越多，分数就越高
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，可以大大提高MySQL的检索速度。索引在MySQL中也叫做key，当表中的数据量越来越大时，索引对于查询性能的影响非常大。
错误： Java Heap Space。或者GC overhead limit exceeded。 原因： Parquet和ORC是列式批处理文件格式。这些格式要求在写入文件之前将批次的行（batches of rows）缓存在内存中。在执行INSERT语句时，动态分区目前的实现是：至少为每个动态分区目录打开一个文件写入器（file writer）。由于这些缓冲区是按分区维护的，因此在运行时所需的内存量随着分区数量的增加而增加。所以经常会导致mappers或reducers的OOM，具体取决于打开的文件写入器（file writer）的数量。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引；MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
当运行“INSERT ... SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：https://c1n.cn/my8R6 目录 简介 开源协议 界面展示 功能概述 技术选型 源码地址 简介 对于 Java 程序员来说，MyBatis、Hibernate 等都是常见的 ORM 框架，对于一些简单的 CRUD，事务支持非常不错。 但是有时候用起来可能比较繁琐，最近看到一个新的类似 ORM 的框架，具备了 ORM 框架的功能，同时也还有一点 GraphQL 语法的味道。 比 MyBatis 效率快 100 倍的
官方网站：https://www.elastic.co/guide/index.html
映射用来定义文档及其字段如何被存储和索引，文档写入es时，es可根据写入内容的类型自动识别，这种机制就是动态映射（Dynamic field mapping），本文关注的是写入内容为字符串时，该内容被识别的字段类型；
一、set和multiset基础 set和multiset会根据特定的排序准则，自动将元素进行排序。不同的是后者允许元素重复而前者不允许。 需要包含头文件： #include <set> set和mu
Java多线程是指在同一时间内，多个线程同时执行，从而提高程序的执行效率。以下是Java多线程的一些基本知识：
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
最近为公司面试了不少Java开发，有工作一两年的，也有工作十来年的人，在面试他人前，自己也需准备一下，免得错失人才，或者误导他人。为了更好的面试他人，所以我也会准备一番，全当查漏补缺（毕竟好东西我也不是很清楚的），因此，就最近面试情况及问题，进行汇总整理如下。
生产上为了高效地查询数据库中的数据，我们常常会给表中的字段添加索引，大家是否有考虑过如何添加索引才能使索引更高效，考虑如下问题
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。
最近做的Java规范更新涉及到MyBatis映射配置文件中动态传递参数的两种方式#{}和${}，两者的区别，
工作中常常会使用ORDER BY进行排序，了解ORDER BY多种排序方式是非常有必要的。
插件的作用是把带有@Entity注解的实体类在指定路径target/generated-sources/java下生成一个衍生的实体类，我们后面就是用这个衍生出来的实体类去构建动态查询的条件进行动态查询。
1. ES 使用场景 ---- 给网站 / APP 添加搜索功能。 存储、分析数据。 管理、交互、分析空间信息，将 ES 用于 GIS。 2. ES 简介 ---- Elasticsearch 是一个
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