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
IO与NIO
IO与NIO我们都知道IO流传输，其实IO模型有很多，例如BIO、NIO、AIO等，传统的IO都是同步的 IO为各种流操作 IO操作分类 I IO操作分类 II 其中，输入流可以为InputStream和Reader，分别为字节流和字符流，对应地，输出流为OutputStream和Writer，具体的使用在此不详述 NIO是IO模型中后推出的新IO模型 NIO并不一定是多线程的，但是NIO是多管道的，利用缓冲作为中间介质进行数据传输，运用的其实是多路复用技术，它恰恰是通过减少线程数量从而减少上下文的频繁切换，提高性能 Channel：通道，相当于一个连接，不能直接输出数据，只能与Buffer交换数据
2019-05-11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
代理与nginx
代理与nginx代理指接受请求但是不由代理服务器自己处理请求而是直接转发给指定服务器（或是根据负载均衡算法转发给集群部署中的某一台服务器），然后由代理服务器接收请求结果并返回给客户端 指客户端的代理处理方式，指用户通过代理服务器访问指定的网站、服务，最常见的应用是翻墙，并且使用这种方式可以使客户端匿名访问 指服务端的代理处理方式，多个用户在访问网站服务时，实际访问的是反向代理服务器(如nginx)，反向代理服务器将请求内容转发给服务集群，最常用于服务器集群负载均衡和避免内网信息暴露 总之，正向代理是对服务端隐藏了客户端信息，反向代理则正相反，有一张图可以很好地概括这两个代理概念(图源知乎，侵删)
2019-05-11鱼鱼
关于多数据源的那些事儿（萌新向）
关于多数据源的那些事儿（萌新向）在日常的JAVA后端开发中多数据源的应用场景并不少见，但对于刚刚接触springboot或是刚刚接触工程化开发的萌新来说却仿佛是一座不可逾越的高山，因为新手常常会局限于某些“固定的”项目配置，不知道如何配置？从哪里开始配置？以及什么能改什么不能改 这种现象在用惯了springboot便捷开发的老手中也很常见，众所周知，相比于spring的springboot简化了很多工程前置配置，虽然增加了工作效率却也使得开发人员失去了了解基础配置的机会 综上，本文主要讲解如何在springboot环境中，以一种最简单的、即起即用的、不依赖中间件和数据库切片的方式配置单一项目的多数据源 限于笔者能力有限，经验尚浅，若有描述不当之处，敬请批评指正
2019-06-28Agostino
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex
ES快速入门(2)——Tokenizer、Reindex本篇介绍es提供的几种分词分析器和常用的开源分词分析器 es默认的分词器，中规中矩的按照 Unicode Standard Annex #29分词，一般的小写符号会忽略，对于中文等字符会逐字分割，参数max_token_length表示最大的字符长度，再切分后会继续按此切分 譬如： 会分词为： 一个无视语义，按照字符尽量收集全索引的分词方式，会前后叠加的按符号位分词，参数： 会分词为： nGram的分词很全面，但如此夸张的方式用不好会导致索引doc过大，同时使查询效率偏低 分词规则很简单，无其余规则的按空格分词： 会分词为： 在standard的基础上能够有效拆分出邮箱和url地址的格式，同样有max_token_length这一参数：
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2020-09-05鱼鱼
空
空1
![空]()
2025-09-05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
JVM与GC
JVM与GCJMM，长下面这个样子： 其中，堆和栈区自然不做介绍了，主要介绍： 程序计数器：线程私有的，记录正在执行的字节码地址，换言之，它告诉我们某线程执行到了那里，分支、循环等也会依赖这个来执行，这一区域不会发生OOM问题 栈：就是正常所指的栈，每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧（Stack Frame ）用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息 每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程，这一区域会发生StackOverflow问题 堆：就是正常所指的堆，这里是GC的主要区域 方法区：线程私有的，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据，运行时常量池也包含在里面
2019-03-28鱼鱼
Spring的事务
Spring的事务Spring事务将一系列操作绑定为具有原子性的操作，此篇文章讲基于Spring提供的声明式事务 MySQL的事务我们已经明白，Spring的事务是委派了ORM框架来解决相应的问题，在jdbc中，体现的就是在Mybatis框架中，体现的就是SqlSession的建立到提交 声明式事务：在方法或是实现类上加上以下注解： 其中一些常用参数： propagation：配置事务传播行为；（后面详细解读） isolation：事务隔离级别； timeout：超时时间； roolbackFor：导致事务回滚的异常类设置； readOnly：boolean，是否只读 有七种事务传播行为，用来决策当发生事务嵌套时的解决方案
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2019-07-18鱼鱼
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题
Mybatis的缓存机制、redis数据库缓存实现和相关问题高并发环境下，数据库要承受非常大的压力，我们不能奢求每一次都只依赖分布式结构的读写分离数据库来解决问题，所以引入了数据库缓存的概念，这里的缓存不是具体的memcache或是redis，可能只是一块内存区域 此文介绍Mybatis的缓存机制 SqlSession是Mybatis创建数据库链接的会话，当度使用Mybatis需要对SqlSesssion的生命周期有一个把控，但是在Spring的集成中这个会话会被自动创建，周期只是对应一个方法（例如Service层的一个方法），所以每个请求就会对应一个或是多个SqlSession，SQLSession的主要实现是其中的Exector，对应了三种策略：
2020-03-03鱼鱼
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用
MYSQL的索引、引擎的实现原理和应用本篇主要介绍数据库MySQL的索引实现原理，包括B+ Tree的原理，顺带提到了数据库的常用引擎 我们常见的数据库引擎就是InnoDB，还有另外一个常见一个引擎叫做MyISAM，这里着重介绍着两个引擎，执行show engines，可见MySQL所有的引擎如下： InnoDB采用行级锁，不会记录表中的数据个数，支持外键，高并发下使用事务的首选引擎，也是5.5之后MySQL的默认引擎（之前采用MyISAM），可以通过bin-log日志回滚数据，所以它比较适合处理数据量大的数据 PS：InnoDB最初不支持全文索引，在MySQL 5.6版本后添加了支持 MyISAM跟InnoDB截然相反，它采用表锁，记录了表的条目数，SELECT COUNT可以直接查看表中数据个数，支持FULLTEXT索引，不支持外键和事务，不能进行数据恢复操作，他比较适合频繁插入的数据，或是读操作远大于写操作时
2019-09-15鱼鱼
