相信不少开发者在遇到项目对数据进行批量操作的时候，都会有不少的烦恼，尤其是针对数据量极大的情况下，效率问题就直接提上了菜板。
快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。
BulkWrite每组最大的操作数量不能超过maxWriteBatchSize（默认值是100000）的限制， 如果超过客户端程序会将他们拆分成多个小的批操作，同时如果批操作的操作太多，MongoDB会将错误消息截断成空字符串。
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
正规文法（四元式）定义了某种正规语言，正规式表示了某个正规集，它也定义了某种正规语言，因此可以说正规式和正规文法是等价的。即：
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素（通常选集合的第一个元素）作为分界点，将小的放左边，大的放右边，此时集合被划分三段， 然后将左边，右边集合分别使用之前的集合划分方式，直到最后每个集合中的元素都是1个， 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素：5，分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素： * 第一个子集合：{1} {2} {4,3} * 第二个子集合：{5} * 第三个
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置， 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置， 每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子）， 所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。 例： 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6
数组、字符串类的问题，是一类最为基础的问题，但是比较考察人，也经常出现在技术面中，今天想就这类问题，做个记录，好记心不如烂笔头。
Cantor三分集是由德国数学家康托(G.Cantor)于1883年引入的，下面以一道趣味题引入康托三分集，题目内容如下:
前几天在写《HashMap 和 Hashtable 的 6 个区别》这篇文章的时候，差点把 Hashtable 写成了 HashTable，后来看源码证实了是：Hashtable，小写的 "t"able，不符合驼峰命名规则。
日常开发中经常会遇到一些常用频繁的数据类型转换、日期格式转换、非空校验、避免重复造轮子写代码一般我们一般会封装一个常用的Utils开放工具类；
有 n 个人被分成数量未知的组。每个人都被标记为一个从 0 到 n - 1 的 唯一ID 。
Mongodb另一种集群，就是分片技术，可以满足MongoDB数据量大量增长的需求。
在系统设计中，快速失效系统一种可以立即报告任何可能表明故障的情况的系统。快速失效系统通常设计用于停止正常操作，而不是试图继续可能存在缺陷的过程。这种设计通常会在操作中的多个点检查系统的状态，因此可以及早检测到任何故障。快速失败模块的职责是检测错误，然后让系统的下一个最高级别处理错误。
分集是一种抗衰落技术。原理是利用两个以上信号传送同一个信息，并且这些不同信号的衰落相互独立。在接收端以适当方式将这些信号合并利用，以降低合成信号电平起伏，减小各种衰落对接收信号的影响，进而恢复信息。
到目前为止，你都是把MongoDB当做一台服务器在用，每个mongod实例都包含应用程序数据的完整副本。就算使用了复制，每个副本也都是完整克隆了其他副本的数据。对于大多数应用程序而言，在一台服务器上保存完整数据集是完全可以接受的。但随着数据量的增长，以及应用程序对读写吞吐量的要求越来越高，普通服务器渐渐显得捉襟见肘了。尤其是这些服务器可能无法分配足够的内存，或者没有足够的CPU核数来有效处理工作负荷。除此之外，随着数据量的增长，要在一块磁盘或者一组RAID阵列上保存和管理备份如此大规模的数据集也变得不太现实。如果还想继续使用普通硬件或者虚拟硬件来托管数据库，那么这对这类问题的解决方案就是将数据库分布到多台服务器上，这种方法称之为分片。
一，JDK源码是其它所有源码的基础，看懂了JDK源码再看其它的源码会达到事半功倍的效果。
Dynamic Oracles for Top-Down and In-Order Shift-Reduce Constituent Parsinggodweiyang.com
Java集合框架是Java编程中不可或缺的一部分，它提供了丰富的数据结构和算法，包括List、Set、Map等。这些数据结构和算法为开发者提供了强大的工具，能够满足不同场景的需求，使得数据的处理变得更加灵活和高效。在这篇文章中，我们将深入探讨Java集合框架的各种数据结构，并通过实际示例展示它们的应用场景。
与大多数分布式系统一样，Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片，然后打散到不同机器进行存储，从而实现大规模数据的分布式存储。
迭代对于我们搞 Java 的来说绝对不陌生。我们常常使用 JDK 提供的迭代接口进行 Java 集合的迭代。
随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎，对HBase的可用性要求也越来越高，对于HBase的运维也提出了新的挑战。目前运维集群超过30+，而且接入的业务类型繁多，对于性能要求也不完全一样，这是今年面临的问题。从15年开始，结合京东的业务情况，基于大数据平台，实现用户接入使用全流程自动化。而今年，我们主要从集群层面上提升集群可用性。 1 控制隔离——rsgroup 在94版本中，经常困扰我们的一个问题就是集群上的某些机器会因为某些用户的不恰当操作，例如热点问题，大量的scan操作等导致机器上的其他表正常
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在上面的示例中，IX2MqToThirdBaseBiz<S, T>接口被实现为MyX2MqToThirdBaseBiz类，并且指定了S类型为String，T类型为Integer。这样，在实现类中的sendMessage方法就接受String类型的参数，而receiveMessage方法返回Integer类型的值。
首先声明下，因为自己原先对于版权的了解的甚少。原先写的文章摘录极客时间的内容比较多，以后写文章虽然还会按照极客时间的目录走。如果我写的太浅显，大家还是去极客时间上看原版。谢谢。 今天我们开始看下反射与代理还有部分集合的知识。希望大家能满意。 反射 我们都知道反射在Java语言中是一种基础功能，在运行状态中，能够通过反射的方式来知道一个类的所有属性，方法，构造对象甚至是修改类的信息等。总结 。反射就是把Java类映射成一个个的Java对象 Class stu = Class.forName("com.lo
一、比较HashMap为什么不是线程安全的，及HashTable是如何实现的安全的，并且HashTable有什么问题？
今天来看看Java里的一个大家伙，那就是集合。 集合嘛，就跟它的名字那样，是一群人多势众的家伙，如果你学过高数，没错，就跟里面说的集合是一个概念，就是一堆对象的集合体。集合就是用来存放和管理其他类对象的地方，也可以叫做容器，你可以把它理解为仓库管家，当你有东西需要存放和管理的时候，就要记得来找它。你也许会说，不是有数组吗？确实，用数组存放一堆相同类型对象也是一个不错的选择，但是有一个很大的缺陷，那就是数组大小只能是固定的，不能从数组里动态添加和删除一个对象，要扩容的时候，就只能新建一个数组然后把原来
一个产业的模型，快速地将它产生出来。“快”是第一位的，不需要花太多精力在架构设计上。在网站进入扩张期才需要对架构投入更多的精力来承载网站在爆发时的流量。饿了么成立已经8年，现在日订单量突破900万，我们也有了较为完善的网站架构。 每周只有两天可以发布； 周末是绝对不可以发布的； 业务的高峰期绝对不允许发布； 等等…… 我们发现，发布的最大问题在于发布上去之后没有简单可执行的回退操作。回退操作到底是谁来执行，是发布人员就可以执行，还是需要专人来执行？如果是发布人员的话，发布人员并非24小时在线工作，出了问
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简单。
数据库语言的目标 要说清这个目标，先要理解数据库是做什么的。 数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL 是目前数据库的主流语言。那么，用 SQL 做这两件事是不是很方便呢？ 事务类功能主要解决数据在写入和读出时要保持的一致性，实现这件事的难度并不小，但对于应用程序的接口却非常简单，用于操纵数据库读写的代码也很简
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
在Java中，如果一个Java对象可以在内部持有若干其他Java对象，并对外提供访问接口，我们把这种Java对象称为集合。
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的OLAP和OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。
请看我之前写的 Prometheus简介,原理和安装 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
下面将从源码角度分析与迁移相关的若干过程，源码基于MongoDB-4.0.3版本。
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：
字典的介绍 字典是由键值对组成的集合 字典是由两部分集合构成的，一个是键（key）集合，一个是值（value）集合 键集合是不能有重复元素的，而值集合是可以重复的 Swift中的字典类型是Dictionary，也是一个泛型集合 字典的初始化 Swift中的可变和不可变字典 使用let修饰的数组是不可变字典 使用var修饰的数组是可变字典 // 定义一个可变字典 var dict1 : [String : Any] = [String : Any]() // 定义一个不可变字典 let dict2 : [
3. 解决：把一个字串拆分为数组，再转为集合后，新new一个集合来复制原集合的数据：
AI 研习社按：本文由图普科技编译自《Exemplar CNNs and Information Maximization》，雷锋网 AI 研习社独家首发。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 前几周，我针对一篇题为《Unsupervised Learning by Predicting Noise》的论文写了自己的解读和看法。在文章中，我提到了解读这一方法的另一个角度——信息最大化，即寻找有限熵数据的非线性表征，同时最大程度地保留输入的信息。 在那篇文章中，我简单地提了一下“Exemplar-CNNs”的方
数据库这个软件，名字中有个“库”字，会让人觉得它主要是为了存储的。其实不然，数据库实现的重要功能有两条：计算、事务！也就是我们常说的 OLAP 和 OLTP，数据库的存储都是为这两件事服务的，单纯的存储并不是数据库的目标。 我们知道，SQL是目前数据库的主流语言。那么，用SQL做这两件事是不是很方便呢？
本文以容器技术建设 PaaS（平台即服务）云平台的解决方案为例，分析其如何实现系统资源的集中管理、动态分配、监控、共享和调度，如何实现应用的统一部署和业务连续性保障，实现多数据中心的高可用，推动系统架构及流程的调整，应对云计算时代所带来的变革。
随着互联网的迅猛发展,为了满足人们在繁多的信息中获取自己需要内容的需求,个性化推荐应用而生。协同过滤推荐是其中运用最为成功的技术之一。其中,基于用户的最近邻法根据相似用户的评分来预测当前用户的评分。然而,在用户数量以及用户评分不足的情况下,该方法存在冷启动和数据稀疏的问题。为了解决这两个问题，业界提出了提出了基于项的最近邻法，利用项之间相似性稳定的特点可以离线计算相似性,降低了在线计算量,提高了推荐效率,但同样存在冷启动和数据稀疏问题。若使用 矩 阵 分 解 中 的 奇 异 值 分 解 ( Singular Value Decomposition,SVD) 减少评分矩阵的维数,之后应用最近邻法预测评分,一定程度上解决了同义词问题,但由于评分矩阵中大部分的评分是分解之前填充的,所以得到的特征矩阵不能直接用于评分。业界还提出了一种基于矩阵分解和用户近邻模型的算法,解决了数据稀疏的问题,但存在模型过拟合的问题。而协同过滤提出了一种支持不完整评分矩阵的矩阵分解方法,不用对评分矩阵进行估值填充,有很好的推荐精度。在 Netflix推荐系统竞赛中的应用表明,该矩阵分解相对于其他的推荐算法能产生更精确的推荐。[1 2][1 2]^{[1~2]}
定义一个int [][]f=new int[20][N] 表示从前i个物品拿，且体积正好等于j的方案个数集合
封装一个方法，用一个Map来实现，这里是根据bean类的seq字段进行拆分的，分成好几个list
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