上一篇：有向图的深度优先和广度优先遍历 优先级限制下的调度问题：给定一组需要完成的任务，以及一组关于任务完成的先后次序的优先级限制。在满足限制条件的前提下应该如何安排并完成所有任务？ 拓扑排序：给定一幅有向图，将所有顶点排序，使得所有的有向边均从排在前面的元素指向排在后面的元素（或者说明无法做到这一点）。 优先级限制下不应该存在有向环，一个优先级限制的问题如果存在有向环，那么这个问题 肯定是无解的。 先来解决有向环检测问题： 采用深度优先遍历来解决这个问题：用一个栈表示“当前”正在遍历的有向路径上的顶点。一
👉腾小云导读 本周AI圈”最红炸子鸡“诞生——AutoGPT。不仅如此，这款软件系统的横空出世，一举将AI进程推向了新高度——自主人工智能。顾名思义，它所具备的能力主打的就是一个“自主”，不用人类插手！本篇作者向ta提出「希望实现财富自由」，AutoGPT随即提出完整方案并自己实施起来。快来围观AutoGPT 的硬核体验和使用教程吧～ 👉看目录，点收藏 1 AutoGPT 简介 2 AutoGPT 能做什么 3 AutoGPT 的本质与原理 4 AutoGPT 体验入口与注意事项 5 总结 上周，小云刚给各
为了提高 React 的性能，React 团队在开发 React 16 时做了底层的重构，引入了 React Fiber 的概念。
应用场景模拟 考虑优先堆的一种应用场景——按优先级的任务调度队列：每个任务有一个优先级和唯一标号，该调度队列需要具有以下功能： 添加任务：将任务添加进调度队列并按优先级置于对应的位置 执行任务：将优先堆中优先级最高的任务取出（并执行） 删除任务：按标号删除队列中的未执行任务 修改任务优先级：修改指定标号任务的优先级 应用分析 数据结构 对于任务，考虑使用类封装，对于一个任务类需要以下特征： 标号：int型，用于区别任务的标号，每个任务有一个且唯一 优先级：int型，每个任务的优先级，该特征越小则优先级越高
假设表达式中允许包含两种括号：圆括号和方括号，其嵌套的顺序任意即 ([]()) 或 [([][])] 等均为正确的格式，[(]) 或 ([()) 或 (()] 均为不正确的格式。
来自：juejin.im/post/5b9e6341e51d450e51626374
网上有许多关于react源码解读的文章，其中有很多都只是单纯贴源码，罗列变量名。其实大家都知道这个英文怎么读，直译也大概知道意思，但是这个英文在react中起到什么作用，并没有说的很通俗明白。
运行JavaScript代码时，当代码执行进入一个环境时，就会为该环境创建一个执行上下文，它会在你运行代码前做一些准备工作，如确定作用域，创建局部变量对象等。
相信不仅仅是C++中有这些问题，那么大家使用其他编程语言，也可以考虑一下这四个问题，栈和队列是如何实现的。
队列（queue）又被称为队，也是一种保存数据元素的容器。队列时一种特殊的线性表，只允许在表的前端（front）进行删除操作，只允许在表的后端（rear）进行插入操作，进行删除操作的一端叫做对头，进行插入操作的一端称为队尾。
lock的锁对象要求为一个引用类型。她可以锁定值类型，但值类型会被装箱，每次装箱后的对象都不一样，会导致锁定无效。
无意发现一个非常有意思的简单语法解析器，不依赖lex/yacc，本文对其中比较难理解的表达式解析（带优先级）部分做一些分析和记录。
栈
后来有小伙伴说没太看懂。那今天我们就用pythontutor来详细过一遍这个快排的代码。
栈(stack) 是一个特殊的线性表，是限定仅在一端（通常是表尾）进行插入和删除操作的线性表。表尾的一端有其特殊含义，称为 栈顶(top) ，相应地，表头称为 栈底(bottom) 。
相信很多人对递归的认知是这样的： function foo() { foo();} 就是一个函数在它内部又调用了自己，简称自我调用 刷新对递归的认知 如果遇到一个问题，你说你可以用递归解决，基本上大家都会觉得这不是一个最好的方案。 如果另一个人说，他不用递归就可以搞定了，基本上大家都会认为他的方法比你的牛逼些。 怎么说呢，就是大部分人可能对递归都是有点“偏见”的，或多或少罢了。 我想这可能和递归的执行过程有关，一个函数在还没有执行完时又调用了自己，这就需要保存函数调用的当前
(https://llvm-tutorial-cn.readthedocs.io/en/latest/chapter-2.html)
值得注意的是，当删除树中的节点时，删除过程将按照后序遍历的顺序进行。也就是说，当你删除一个节点时，你将首先删除它的左节点和它的右边的节点，然后再删除节点本身。
认为自己在使用数据的时候一定有别的线程来修改数据，因此在获取数据的时候会先加锁，确保数据不会被别的线程修改。
树堆（Treap）是二叉排序树（Binary Sort Tree）与堆（Heap）结合产生的一种拥有堆性质的二叉排序树。
排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。 常见排
翻看目前关于 iOS 开发锁的文章，大部分都起源于 ibireme 的 《不再安全的 OSSpinLock》，我在看文章的时候有一些疑惑。这次主要想解决这些疑问:
除了提供常见的几个接口之外，还要搞一个int getMin()，使得我们能够在常数时间O(1)内获取到栈中最小的元素。
llvm是当前编译器领域非常火热的项目，其设计优雅，官方文档也很全面，可惜目前官方中文翻译。笔者在学习过程中也尝试进行一些翻译记录，希望能对自己或者他人的学习有所帮助。
古代有一个梵塔，塔内有三个座A、B、C，A座上有64个盘子，盘子大小 不等，大的在下，小的在上（如图）。有一个和尚想把这64个盘子从A座移到C座，但每次只能允许移动一个盘子，并且在移动过程中，3个座上的盘子始终保持大盘在下，小盘在上。在移动过程中可以利用B座，要求输出移动的步骤。
假设React是你日常开发的框架，在日复一日的开发中，你萌生了学习React源码的念头，在网上一顿搜索后，你发现这些教程可以分为2类：
身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
常用的如如SemaphoreSlim、ManualResetEventSlim、Monitor、ReadWriteLockSlim，lock是一个混合锁，其实质是Monitor
说到目录数，下意识的很容易想起递归这个操作。当我们去获取一些文件目录的时候，递归是最合适的一种算法不管你是二叉树还是B+树，都能看到递归的影子。
大家好，我是心锁，一枚23届准毕业生。 上一章，我们了解了hook是怎么赋予函数式组件状态的，也同时借此了解与调试了useState的源码，而这次，我们要动手了解useEffect是如何工作的。
1696:逆波兰表达式 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述逆波兰表达式是一种把运算符前置的算术表达式，例如普通的表达式2 + 3的逆波兰表示法为+ 2 3。逆波兰表达式的优点是运算符之间不必有优先级关系，也不必用括号改变运算次序，例如(2 + 3) * 4的逆波兰表示法为* + 2 3 4。本题求解逆波兰表达式的值，其中运算符包括+ - * /四个。输入输入为一行，其中运算符和运算数之间都用空格分隔，运算数是浮点数。输出输出为一行，表达式的值。 可直接用pri
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
一个程式进入算法及被看作是一个项，分解成项加表达式的形式，表达式被分解成 表达式加因子的形式，因子是这个算法中的最小单位。
对于很多编程初学者来说，递归算法是学习语言的最大障碍之一。很多人也是半懂不懂,结果学到很深的境地也会因为自己基础不好,导致发展太慢。
此外，C51编译器本身还提供了丰富的库函数，用户可以根据需要随时调用，从而大大提高编程效率。
广度优先搜索的目的是先得到完整的括号对(), 这种情况下需要需要考虑如下两种情况：
上周刚在公司进行了一次 React 运行时优化方案的分享，以下是分享的文字版，文章比较长，干货也很多，相信你看完后会对 React 有不一样的理解。
如果给你一个题目，“给出一个正整数，表示一共有多少对括号，如何输出所有括号可能的组合？”，你会如何做呢？
Makefile 是一个用于构建和管理项目的工具，特别适用于 C/C++ 项目。它定义了项目中各个文件之间的依赖关系，并指定了如何编译和链接这些文件。以下是一个简单的 Makefile 文件的示例，以及对其中关键部分的详细解释：
从上文可以得出，start_kernel 函数最后调用的是 rest_init 函数，其实 rest_init 函数不光产生了最重要的 kernel_init （PID=1）和 kthreadd （PID=2）内核进程。
图的基本概念与图的基本表示 图的表示可以看我的前一篇文章 这里采用邻接表的方式来表示一个图无向无权图。
FreeRTOS 信号量和互斥锁是基于队列实现的， 队列介绍见 << FreeRTOS 消息队列 >>。 使用信号量需要在源文件中包含头文件 semphr.h , 该文件定义了信号量的 API， 实际我们使用的信号量 API 都是宏定义， 宏的实际是队列提供的函数。
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