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2025年08月

• 08.15 18:07:58
  发表了文章 2025-08-15 18:07:58

  归并排序算法

  归并排序是一种基于分治思想的高效排序算法，通过将序列不断划分为不可再分的子序列，再两两合并完成排序。其时间复杂度为O(nlogn)，适用于对序列进行升序或降序排列。
• 08.15 18:06:54
  发表了文章 2025-08-15 18:06:54

  汉诺塔问题

  汉诺塔问题源自印度古老传说，涉及将一组圆盘从一根柱子移动到另一根，遵循特定规则。文章详细介绍了该问题的背景、解决思路以及如何使用分治算法实现，同时提供了C语言、Java和Python的代码示例。
• 08.15 18:04:52
  发表了文章 2025-08-15 18:04:52

  回溯算法的基本思想

  本节介绍回溯算法，通过图1中从A到K的路径查找示例，说明其与穷举法的异同。回溯算法通过“回退”机制高效试探各种路径，适用于决策、优化和枚举问题。
• 08.15 18:04:17
  发表了文章 2025-08-15 18:04:17

  求数组中的最大值和最小值

  本文介绍了在程序中如何查找数组中的最大值和最小值，重点讲解了两种算法：普通算法和分治算法。普通算法通过遍历数组直接比较元素大小，找出最值；而分治算法则通过递归将数组划分成更小的部分，分别找出各部分的最大值，最终合并结果得到整个数组的最大值。文章以 {3,7,2,1} 为例，详细演示了两种算法的实现过程，并提供了 C、Java 和 Python 的代码示例。
• 08.15 18:03:02
  发表了文章 2025-08-15 18:03:02

  时间复杂度和空间复杂度的概念

  本文介绍了如何评估算法的执行效率和内存占用，重点讲解了时间复杂度和空间复杂度的概念及其计算方法。通过大O记法，可以量化算法的运行时间和内存使用情况，从而在不同算法间做出合理选择。
• 08.15 18:01:30
  发表了文章 2025-08-15 18:01:30

  插入排序算法

  插入排序算法是一种简单直观的排序方法，通过将每个元素插入到已排序序列中的合适位置，最终完成整个序列的排序。其时间复杂度为 O(n²)，适用于小规模数据的排序。
• 08.15 18:00:46
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  分治算法的基本思想

  分治算法通过将复杂问题拆分成多个独立的小问题，逐一解决后再合并结果。适合处理大规模数据，常见应用包括排序、查找最大值/最小值及汉诺塔等问题。
• 08.15 18:00:14
  发表了文章 2025-08-15 18:00:14

  贪心算法的基本思想

  贪心算法是一种简单且常用的算法，每一步选择当前最优解，追求局部最优。文章通过纸币拼凑实例说明其原理，并指出贪心算法并不总能得到全局最优解，最后介绍了其在部分背包问题和经典算法中的应用。
• 08.15 17:59:40
  发表了文章 2025-08-15 17:59:40

  最大子序和问题

  最大子序和问题是从给定整数序列中找出连续子序列，使其和为所有子序列中最大值。常用贪心算法解决，通过遍历数组，动态维护当前子序和与最大子序和。若当前子序和为负，则舍弃，重新开始计算。最终得到最大子序和。例如，数组 [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] 的最大子序和为 6。
• 08.15 17:58:50
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  组合问题

  组合问题是从给定的N个数中找出任意K个数的所有组合。由于组合内元素无顺序，因此[1,2]和[2,1]视为同一组合。解决组合问题常用的方法包括嵌套循环和回溯算法。嵌套循环适用于K值较小的情况，而回溯算法更适合K值较大的情况，能有效避免多层循环带来的代码复杂性和低效率问题。回溯算法通过递归实现，能动态选择元素并逐步构建组合，最终输出所有符合条件的组合结果。
• 08.15 17:57:43
  发表了文章 2025-08-15 17:57:43

  桶排序算法

  桶排序是一种高效的排序算法，基于分治思想，理想时间复杂度为O(n)。它通过将数据分到多个桶中，每个桶再单独排序，最后按序合并各桶元素，从而实现整体有序。
• 08.15 17:56:03
  发表了文章 2025-08-15 17:56:03

  迷宫问题

  迷宫问题是指在给定区域内寻找从起点到终点的可行路径。可以使用回溯算法解决，通过不断尝试四个方向（上下左右）移动，若无法前进则回退，直到找到终点或遍历所有可能路径。文中还给出了C语言、Java和Python的实现代码，并展示了运行结果。
• 08.15 17:54:44
  发表了文章 2025-08-15 17:54:44

  最小生成树的概念与思想

  数据结构中的图存储结构包含顶点和边，分为连通图与非连通图。生成树是包含所有顶点、任意两点间仅有一条通路的极小连通图。最小生成树则是权值总和最小的生成树，常用于解决道路建设等实际问题，常用算法有普里姆算法和克鲁斯卡尔算法。
• 08.15 17:53:42
  发表了文章 2025-08-15 17:53:42

  冗余连接问题

  本节介绍如何使用并查集解决数据结构中的冗余连接问题。主要内容包括：树与图的区别，冗余连接问题的定义，以及利用并查集判断并找出图中多余的边。文中提供了 C、Java 和 Python 的完整实现代码，并通过示例详细讲解了解决过程。
• 08.15 17:51:20
  发表了文章 2025-08-15 17:51:20

  寻找图中是否存在路径

  本节介绍了如何使用并查集判断图中两个顶点之间是否存在有效路径。通过将图的边信息存储到并查集中，同一连通区域的顶点会处于同一集合。只需比较两个顶点的根节点是否相同，即可判断它们是否连通。文中提供了C语言、Java和Python的实现代码，并通过示例验证了算法的正确性。
• 08.15 17:50:32
  发表了文章 2025-08-15 17:50:32

  并查集

  并查集是一种高效的集合存储结构，擅长处理集合的合并与查询操作。它通过树形结构将每个集合视为一棵树，整个并查集则是一片森林。利用一维数组实现，数组下标代表元素，值代表其父节点，根节点指向自身。合并操作通过连接两个集合的根节点完成，查询操作则通过查找根节点确定元素所属集合。并查集广泛应用于图论、网络连接等问题中。
• 08.15 17:49:49
  发表了文章 2025-08-15 17:49:49

  01背包问题

  背包问题是在限定背包重量下，选择物品使总价值最大。常见的类型包括0-1背包、部分背包、完全背包和多重背包。本文通过动态规划算法解决0-1背包问题，以一个携带11斤背包、5件商品的场景为例，详细讲解如何通过表格逐步计算最大收益。最终通过伪代码总结了动态规划的实现过程。
• 08.15 17:48:40
  发表了文章 2025-08-15 17:48:40

  哈希查找算法

  哈希查找算法，又称散列查找算法，是一种通过哈希表快速定位目标元素的查找方法。其核心在于利用哈希函数将元素映射到表中的一个位置，从而实现高效查找，平均时间复杂度为O(1)。该算法适用于有序或无序序列，关键在于构建合适的哈希表并处理可能出现的哈希冲突。
• 08.15 17:47:57
  发表了文章 2025-08-15 17:47:57

  弗洛伊德算法求最短路径

  弗洛伊德算法用于寻找加权图中各顶点间的最短路径，适用于无向图和有向图。算法基于动态规划思想，通过枚举中间顶点来更新路径，确保最终得到最短路径。该算法要求路径权值非负，否则可能出错。
• 08.15 17:45:12
  发表了文章 2025-08-15 17:45:12

  . Stable Diffusion 的工作流程（底层原理）

  本文介绍了 Stable Diffusion 文生图模型的工作流程，包括输入文本描述、语义编码、图像生成与解码等关键步骤，揭示了 AI 如何将文字转化为图像的技术原理。
• 08.15 17:28:44
  发表了文章 2025-08-15 17:28:44

  zookeeper

  ZooKeeper 是专为分布式系统设计的协调服务，提供一致性、可靠性与有序性支持，常用于服务注册、配置管理、分布式锁等场景。其核心基于 ZAB 协议保障数据同步与集群一致性，采用树形结构存储数据，并通过 Watcher 机制实现事件通知。架构上包含 Leader、Follower 和 Observer 三种角色，兼顾写一致性与读扩展性，是分布式系统的重要基础组件。
• 08.15 17:25:52
  发表了文章 2025-08-15 17:25:52

  Docker部署会吗？

  本段内容主要介绍了Docker常用命令、Linux基础指令及日志查看方法，还涉及SpringMVC的执行流程、设计模式与注解，适合用于面试中技术能力的展示。
• 08.15 17:18:51
  发表了文章 2025-08-15 17:18:51

  seata的AT模式

  Seata的AT模式通过准备和提交/回滚两阶段处理分布式事务，依赖TC、TM、RM三组件协作。第一阶段TM开启全局事务，RM执行SQL并记录undo log；第二阶段根据业务逻辑决定全局提交或回滚，TC协调清理日志或数据恢复。
• 08.15 17:17:29
  发表了文章 2025-08-15 17:17:29

  说一下nacos心跳机制

  Nacos心跳机制是服务注册与发现的核心，服务实例通过定时发送心跳包（默认5秒一次）向Nacos表明存活状态。Nacos通过记录最后心跳时间并设置超时策略（15秒未收到标记为不健康，30秒剔除），确保服务列表的准确性。采用UDP协议减少性能开销，支持动态调整心跳频率，适应不同部署场景，提升系统稳定性和服务调用可靠性。
• 08.15 17:15:54
  发表了文章 2025-08-15 17:15:54

  RabbitMQ

  本内容介绍了使用RabbitMQ实现MySQL与Redis数据双写一致性的实践经验，涵盖消息高可用性、不丢失策略、消息堆积解决方案、幂等性保障及死信交换机与延迟队列的实现机制，适用于消息中间件的可靠性设计与优化。
• 08.15 17:15:14
  发表了文章 2025-08-15 17:15:14

  RabbitMQ的工作模型？

  RabbitMQ 核心模型包括交换机、队列和绑定，支持五种消息模式：简单队列、工作队列、发布/订阅、路由和主题模式，适用于不同场景的消息通信与分发。

2025年07月

• 07.23 17:55:20
  发表了文章 2025-07-23 17:55:20

  MVVM的理解：

  MVVM的理解：
• 07.23 17:54:37
  发表了文章 2025-07-23 17:54:37

  for of和 for in的区别

  JavaScript中，for...of遍历可迭代对象的值，适合数组；for...in遍历对象属性，注意其遍历顺序不确定且包括继承属性，可用hasOwnProperty判断自身属性。同步指任务依次执行，异步则通过回调或事件实现非阻塞执行，适用于耗时任务如网络请求。常见异步方式包括定时器、接口调用、事件监听。
• 07.23 17:53:58
  发表了文章 2025-07-23 17:53:58

  this指向

  在 JavaScript 中，`this` 的指向有多种情况：全局作用域中指向全局对象（如浏览器中的 `window`），函数中默认也指向全局对象，但作为对象方法调用时则指向该对象。箭头函数中的 `this` 继承自定义时的作用域，不会改变。可通过 `call`、`apply` 或 `bind` 方法显式改变 `this` 指向。
• 07.23 17:52:40
  发表了文章 2025-07-23 17:52:40

  JS的数据类型，储存上的差距

  JavaScript 中的数据类型分为基本类型和引用类型，存储方式和占用空间不同。基本类型包括布尔值、数字、字符串、null 和 undefined，占用空间小；引用类型如对象、数组和函数则占用更多空间。合理选择数据类型可优化程序性能。

  
• 07.23 17:50:27
  发表了文章 2025-07-23 17:50:27

  promise的理解

  promise的理解
• 07.23 17:49:42
  发表了文章 2025-07-23 17:49:42

  es6新增特性

  ECMAScript 6（ES6）是JavaScript的重要升级版本，引入了如`let`和`const`声明变量、箭头函数、块级作用域、类、模板字符串、解构赋值等新特性，提升了代码的简洁性与可维护性。
• 07.23 17:48:59
  发表了文章 2025-07-23 17:48:59

  forEach与map的区别

  forEach与map的区别
• 07.23 17:48:23
  发表了文章 2025-07-23 17:48:23

  跨域怎么处理 ？

  跨域怎么处理 ？
• 07.23 17:48:00
  发表了文章 2025-07-23 17:48:00

  响应式布局

  响应式布局
• 07.23 17:47:35
  发表了文章 2025-07-23 17:47:35

  sessionStorage和localStorage的区别

  sessionStorage和localStorage的区别
• 07.23 17:45:58
  发表了文章 2025-07-23 17:45:58

  h5的新特性

  HTML5新增了多种标签元素和属性，如语义化标签（section、nav等）、表单控件（date、email等）及API（本地存储、Canvas绘图等），提升了页面功能与交互性。
• 07.17 17:04:03
  发表了文章 2025-07-17 17:04:03

  索引创建的原则

  本文介绍了创建数据库索引的六大原则，帮助提升查询效率。内容包括：为大数据量表建索引、常用查询字段建索引、高区分度列优先、varchar字段使用前缀索引、合理使用联合索引，以及控制索引数量以平衡查询与维护成本。
• 07.17 17:01:11
  发表了文章 2025-07-17 17:01:11

  什么是回表查询

  MySQL中InnoDB存储引擎的索引分为聚簇索引和二级索引。聚簇索引将数据与索引一起存储，叶子节点包含整行数据，默认主键为聚簇索引；二级索引则分开存储，叶子节点保存主键值，用于回表查询。回表查询需两次索引扫描，影响性能。
• 07.17 16:55:42
  发表了文章 2025-07-17 16:55:42

  知道什么是聚簇索引，什么是二级索引吗？

  本文介绍了数据库中的聚簇索引与二级索引概念。聚簇索引将数据与索引存储在一起，每张表仅有一个，通常为主键索引。若无主键，则会选择非空唯一索引或自动生成rowID作为聚簇索引。二级索引则存储主键值，支持多条索引，用于加速查询过程。