算法：递归
算法：递归递归算法主要寻找： 终止条件：递归的尽头 单级递归的行为：在一次递归里要做的事情 返回值：每次迭代要return的东西 例如 首先，假定方法是已经实现的 终止条件为：当当前节点(传了空节点)或下一节点（传了单节点）为空，则无需反转返回当前节点 递归行为：假定之后的节点均已实现反转，则需要将已经反转的尾部的next变为当前节点，而当前节点由于是第一个节点，其next为null 此处注意在反转前需要先留存反转后的尾部； 返回值：返回反转后的头结点
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2020-06-24鱼鱼
对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分
对多线程的执行效率探究——合理的任务并发拆分通常，我们选择多线程执行任务有两个理由，一是复杂任务采用多线程处理能够在发生并发时让用户减少等待也能防止阻塞，一是充分利用空闲时间，提高任务处理的效率，就后者而言，此处探讨不考虑客户端并发是否有必要把一个任务拆分成多线程来处理 为了探究多线程的效率问题，我做了一个实验，将不同种类的任务分别用单线程和多线程执行，同时也试验了不同种类的锁机制 测试基于Java 8的版本，希望看到总结可以直接点击到文末 开启五个线程执行任务，设定了足够次数的循环输出，输出的数字和当前线程，利用System.currentTimeMillis()统计任务用时 (代码略)以下是相同任务在不同环境下执行多次的平均执行时间
2019-12-09鱼鱼
造轮子0 浅谈设计模式
造轮子0 浅谈设计模式语义化接口的使用，譬如Aware等接口完全是语义性接口，不定义任何方法，只是用来约束一类行为 在Spring框架中有很多类似的接口 Wrapper，包装 ，相当于一个装饰器 XxxAware类表示在Spring中可感知，一般是类中需要用到Spring相关的对象时使用的 例如继承ApplicationContextAware接口后，实现setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext)便会获得这个对象，与之对应的是XxxCapable类，继承他的类要负责实现相关的方get法负责生成Spring需要的对象
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2019-05-26鱼鱼
算法1
算法1给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水 上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 表示的高度图，在这种情况下，可以接 6 个单位的雨水（蓝色部分表示雨水） 木板组成水桶装水，定义高度为一数组，间隔为1，求水桶最大容量如[1,5,1,2,6,3]为15，解题思路：自两边木板向中间遍历求容量，每次相对短的木板向内移动，共比较n-2次 将水灌满，求灌满后的高度，其实就是从最高点向左右两个方向向中间遍历，依次求经过的最大值，这样一来就是从最高点向两侧递减的，再减去柱子原高度即可 容易理解的想法还有按高度分层计算，但是时间复杂度过高
2019-03-14Sherlock
Redis原理-源码解析：数据结构2 list
Redis原理-源码解析：数据结构2 list所有原理实现基于Redis版本6.0.9 Redis中的list采用的是链表，在开始前，我们先看看list的最基本指令实现 t-list.c 由此可知，Redis的List底层数据结构都是基于quickList的 这是list所依赖的数据结构： quicklist.h 我们注意到其是由quicklistNode所构成的链表，而其中的数据实则为zl(ziplist)或是bookmark，在大多时候quicklistNode都使用ziplist存储数据 在上文中lpush执行了一个插入方法quicklistPush，在quicklist.c中有他的实现： quicklist真正存储数据的结构是ziplist，所以倒不如说，在Redis中，list是一个由ziplist节点构成的链表
2020-11-28鱼鱼
Netty
NettyNIO相比IO有诸多利处，但平常开发中若是直接使用原生NIO进行业务开发是很不可取的，否则将面临臃肿而晦涩难懂的代码 所以日常开发中我们会时常使用封装了NIO操作代码的Netty来实现NIO操作 Netty是一个异步事件驱动的网络应用框架，用于快速开发可维护的高性能服务器和客户端
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2019-05-11鱼鱼
算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）
算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）我们先看一个案例： 遍历一个树结构，按层次输出树的节点内容，即：欲求 A B C D E F 实现方式便是从根节点（A）向下遍历，先获取A，其次是A的子节点B和C，其次是B的子节点D…… 这种遍历树结构或者图结构的方法被称作广度优先搜索（BFS），与之对应的先遍历到最下层子节点的是深度优先 BFS核心采用队列的数据结构，例如上面的树结构中，解法为： A进队列->A出队列 B、C进队列->B出队列 D进队列 ->C出队列 E、F进队列-> D、E、F出队列 如果想要区分层次边缘，使用count参数即可 解法步骤（蓝色部分为已经处理完的节点）：
2020-06-05鱼鱼
常见树形结构
常见树形结构树形结构 相关术语 结点(Node)：表示树中的数据元素，由数据项和数据元素之间的关系组成 在图中，共有10个结点 结点的度(Degree of Node)：结点所拥有的子树的个数，在图中，结点A的度为3 树的度(Degree of Tree)：树中各结点度的最大值 在图中，树的度为3 叶子结点(Leaf Node)：度为0的结点，也叫终端结点 在图中，结点E、F、G、H、I、J都是叶子结点 分支结点(Branch Node)：度不为0的结点，也叫非终端结点或内部结点 在图中，结点A、B、C、D是分支结点 孩子(Child)：结点子树的根 在图中，结点B、C、D是结点A的孩子
2019-03-15鱼鱼
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash
Redis原理-源码解析：数据结构3 hash 所有原理实现基于Redis版本6.0.9 hash在Redis中可以认为是套了一层的string，当然，对hash来说没有数字类型 让我们依旧通过基本命令看看hash的基本数据结构实现 在set方法中我们看到了hash的初始创建过程，一个hash最开始是zipist 想要了解ziplist可以看Redis原理-源码解析：数据结构2 list ，是为节省内存而生的链表格式 所以其实在使用ziplist时其查询的时间复杂度不是遵循hash的近似O(1)，而是O(n)，但是在数据量不大时，这种性能的损失微乎其微，并且能预见到大多数使用hash的场景都不会存储过多的字段 所以优先使用了更节省内存空间的ziplist
2020-11-29鱼鱼
算法：深度优先搜索（DFS）
算法：深度优先搜索（DFS）在算法：广度优先搜索（BFS）（最短路径）中，我们提到了按照广度优先遍历的搜索方式，使用队列作为常规的搜索方式，与之相对应的为深度优先搜索（DFS） 如果说BFS对应着树结构的前中后序遍历 但是DFS相对解法较为多元一些，有些时候不得不使用递归进行求解 同时，有很多求解只是进行图的遍历，不关心是广度还是深度优先，其解都是相同的 在这里我们暂且不讨论的基于栈而是侧重基于递归的遍历实现 对于二叉树，最常见的遍历方式有前序(又称 先序)遍历、中序遍历、后序遍历、层次遍历 前中后序只为取得的值先后顺序不同，即递归有先后 依赖栈实现的的深度优先是前序遍历 以下是一个二叉树的前序遍历代码实现：
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2020-06-27鱼鱼
分布式系统中的一致性算法和问题解决
分布式系统中的一致性算法和问题解决在撰写脑裂问题相关的博客时发现脑裂问题的产生原因在不同算法下的分布式系统各不相同，需要先大致了解一致性算法并针对性的解决 市面上有很多开源的分布式系统，他们的数据一致性算法不尽相同，例如k-v系统的祖师爷——zookeeper采用的是ZAB的算法，而最近流行的Consul是raft算法，不同数据中心server沟通的方式则是gossip协议 不同的协议和方式对选举和数据同步有不同的处理机制，利用这篇文章来对比常见的分布式一致性算法 一个系统可能会使用多个不同的一致性算法，以便于在不同的业务环节上有着各自更贴切的处理 ps：有种观点是一致性算法不是很准确，因为replica也能保证数据某种程度上具有一致性，有人称之为共识算法
2021-03-13鱼鱼
Servlet线程模型与异步请求
Servlet线程模型与异步请求本篇文章主要意在整理Servlet的线程模型，帮助大家更好的理解请求在广泛使用的web容器下（基于Servlet的Tomcat服务器）的运行原理 Servlet是Java的服务端框架，可以利用Servlet来编写一个动态服务器（动态主要是区别于单纯的html构建的静态页面），主要基于Http协议 通过Servlet提供的API，我们可以轻松的处理网络请求和与其他服务建立连接（相比于基于Socket编程），并且基于Java使得它具有跨平台性、灵活性 简单的说Servlet就是一个封装了操作网络请求的API，它将Http网络请求简化为更容易处理的对象 从某种意义上讲，当我们不适用任何web框架（例如Spring mvc和Struts2）时，我们编写的每一个页面（jsp或是继承于HttpServlet的类）也都可以说是一个Servlet
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2020-03-23鱼鱼
