某教育网站疑似删库，没备份，数据全没了。。。

最近在微信群里看到一个让人哭笑不得的爆料——某教育网站疑似删库，导致整个网站直接“瘫痪”。

一听到这事儿，第一反应就是：“这也太惨了吧？”整个数据库被格式化了，连数据库表结构都没留下。

更糟的是，居然没有任何备份，这种情况不是一般的尴尬啊，简直像是一个大坑。

说到备份，我真心觉得，这不光是程序员的责任，整个团队都应该重视。做系统开发时，备份真的不是“可有可无”，而是“必须的”。

有时候代码一时疏忽，出了bug还可以修复，但如果数据丢失，尤其是连基础结构都没保存，那可真的是一场灾难。

话说回来，假如你是项目经理或者运维，在遇到这种情况时，你是怎么应对的呢？

【备注:文末可领最新资料】。

算法题：滑动谜题

今天咱们来聊聊一个经典的算法题：滑动谜题。

问题描述

滑动谜题通常是这样的：你有一个3x3或者更大的矩阵，其中有8个数字和一个空格。空格可以与周围的数字交换位置，目的是通过一系列的移动操作，把数字从打乱的状态，恢复到目标的顺序。比如，初始状态是这样：

1 2 3

4 5 6

7 8 0

而0通常代表空格。目标是将它从打乱的状态通过滑动空格，恢复成上面这个状态。问题就在于：你需要找到最少的步骤来从起始状态到达目标状态。

从字面理解，难度好像不大——把数字排好不就行了吗？但是，实际操作起来并不是那么简单。因为这个问题不仅仅是数字排列的“魔术”，更是一个搜索问题，涉及到如何高效地进行状态转换。咱们接下来用代码讲讲怎么做。

算法解析

首先，问题的核心其实就是要用广度优先搜索（BFS）来求解最短路径。为什么用BFS呢？因为BFS是无权图最短路径算法，能够保证我们找到从初始状态到目标状态的最少步骤。

假设我们把每一个状态看作是图中的一个节点，节点之间的边是合法的移动操作。我们从初始状态出发，逐层向外扩展，一直搜索到目标状态为止。

首先，我们需要一个能表示状态的结构。在Java中，通常会用一个二维数组或者一维数组来表示。

class Solution {

public int slidingPuzzle(int[][] board) {

String target = "123450";

String start = boardToString(board);

// 如果起始状态已经是目标状态了，直接返回0

if (start.equals(target)) return 0;

Queue<String> queue = new LinkedList<>();

Set<String> visited = new HashSet<>();

queue.offer(start);

visited.add(start);

int[] directions = {-1, 1, -3, 3};  // 上下左右四个方向的移动

int steps = 0;

while (!queue.isEmpty()) {

int size = queue.size();

steps++;

for (int i = 0; i < size; i++) {

String current = queue.poll();

int zeroIndex = current.indexOf('0');

for (int dir : directions) {

int newIndex = zeroIndex + dir;

if (newIndex < 0 || newIndex >= 6 || (zeroIndex == 2 && dir == 1) || (zeroIndex == 3 && dir == -1)) {

continue;  // 处理越界情况

}

String newState = swap(current, zeroIndex, newIndex);

if (newState.equals(target)) return steps;

if (!visited.contains(newState)) {

visited.add(newState);

queue.offer(newState);

}

}

}

}

return -1;  // 如果无法达到目标状态

}

// 将二维数组转换成字符串

private String boardToString(int[][] board) {

StringBuilder sb = new StringBuilder();

for (int i = 0; i < 2; i++) {

for (int j = 0; j < 3; j++) {

sb.append(board[i][j]);

}

}

return sb.toString();

}

// 交换空格和目标位置

private String swap(String s, int i, int j) {

char[] arr = s.toCharArray();

char temp = arr[i];

arr[i] = arr[j];

arr[j] = temp;

return new String(arr);

}

}

代码讲解

初始状态和目标状态： 我们将初始状态和目标状态都转换成字符串，因为字符串比较方便做查找、比较等操作。

BFS实现： 使用队列存储当前的状态，并且记录已经访问过的状态，避免重复计算。每一次循环，我们从队列中取出当前状态，找到空格的位置，尝试四个方向（上下左右）移动空格并产生新的状态。如果新的状态是目标状态，那就直接返回步数。如果不是，就将这个新状态加入队列，并继续搜索。

边界条件： 我们要确保不会发生越界操作，并且要注意在某些特定位置（比如中间位置）移动时的限制。

为什么这个方法高效？

广度优先搜索的关键优势就是能够找到最短路径。我们在搜索过程中，确保每一层都是通过一步一步的合法操作达成的，这样最先到达目标状态的路径必然是最短的。通过BFS，我们可以有效地避免深度搜索可能造成的冗余计算。

代码优化

如果这个问题的规模增大，我们也可以考虑加入启发式搜索（如A*算法）来进一步优化，但在本题中，BFS已经能很好地应对3x3的滑动谜题。如果是更大的矩阵，像4x4或者更大的谜题，我们就需要更多的优化手段了。

遇到这种题，不要总想着一步登天——最短路径是可以一步一步走的，冷静点，咱们程序员最擅长的就是逐步逼近问题的答案嘛。