2024年上云采购季活动，已于3月1日正式开启，开年采购，阿里云数据库普惠降价，助力企业和开发者开工复产，上云无忧。

【树 - 平衡二叉树(AVL)】F(n)=F(n-1)+F(n-2)+1 这个类似于一个递归的数列，1是根节点，F(n-1)是左子树的节点数量，F(n-2)是右子树的节点数量

以上步骤应该可以帮助你在Ubuntu 20.04上安装GCC 5.4和G++ 5.4。

文件内容并没有真正存储在索引(.git/index)或者提交对象中，而是以blob的形式分别存储在数据库中(.git/objects)，并用SHA-1值来校验。 索引文件用识别码列出相关的blob文件以及别的数据。对于提交来说，以树(tree)的形式存储，同样用对于的哈希值识别。树对应着工作目录中的文件夹，树中包含的 树或者blob对象对应着相应的子目录和文件。每次提交都存储下它的上一级树的识别码。 如果用detached HEAD提交，那么最后一次提交会被the reflog for HEAD引用。但是过一段时间就失效，最终被回收，与git commit --amend或者git rebas

在 MySQL 中，添加合适的索引可以显著提升慢查询的速度，因为索引加快了数据检索。要优化 SQL 性能，首先需定位慢查询，可通过查看执行时间和执行计划。`EXPLAIN` 命令用于查看执行计划，分析如`type`（全表扫描最慢，索引扫描较快）、`key`（未使用索引为NULL）等字段。例如，全表扫描的查询可考虑为慢查询，并创建相应索引进行优化。此外，注意聚簇索引、索引覆盖和最左前缀原则等索引使用技巧，以提高查询效率。启用慢查询日志并设置阈值，有助于识别已运行的慢查询。

Netty 的 FastThreadLocal 是一种高效的线程局部变量，设计用于解决标准 ThreadLocal 的性能和内存泄漏问题。FastThreadLocal 通过使用数组而非哈希表存储数据，避免了哈希冲突带来的性能损耗，查询效率达到 O(1)。此外，FastThreadLocal 提供了 remove() 方法和 FastThreadLocalRunnable 类，以防止内存泄漏，确保在执行完成后自动清理对象。相比于 ThreadLocal，FastThreadLocal 具有更高的性能和安全性。

MySQL中的`eq_range_index_dive_limit`参数默认值为200，影响了IN查询的执行方式。当IN列表项少于这个值时，MySQL会使用扫描索引树（精确成本计算），而多于此值则使用索引统计（快速但可能不准）来分析查询成本。大量IN值可能导致性能下降。解决方案包括：1) 分批查询；2) 使用UNION ALL创建内存临时表；3) 创建实体表存储IN值并进行JOIN操作。注意，实体表需及时清理并避免反复插入删除导致性能下降。

时间轮是一种用于任务调度和时间管理的数据结构，尤其适合处理大量定时任务的场景，如网络服务器或实时系统。它由一个圆形数组构成，每个槽代表固定时间间隔，任务根据执行时间添加到相应槽。时间推进时，指针移动并执行到期任务。时间轮具有高效性和简单性，插入和删除操作接近常数时间复杂度。层级时间轮可扩展处理更大时间范围和精度。在Spring Boot中，可以使用Netty的`HashedWheelTimer`实现高效定时任务管理。

这篇内容介绍了数据库查询中的各种JOIN操作，包括内联接（inner join）、左外联接（left outer join）、右外联接（right outer join）和全联接（full outer join）。其中，LEFT JOIN可以用于替换NOT EXISTS和NOT IN的查询。接着，文章展示了如何查询每个类别中的最高分记录，以及如何利用GROUP BY和LIMIT获取每个类别中的前N个记录。此外，还提到了MySQL 8引入的新语法LATERAL JOIN，用于更方便地处理这类问题。最后，文章提到了如何高效地统计不同时间范围内的数据量以及对比两个表之间的数据差异。

完成以上步骤后，每次开机时，Ubuntu系统就会自动启动你指定的launch文件了。

• 绿：O(1)或者叫常数阶复杂度，保持为常数（要不人家就不会叫常数阶复杂度了）。 • 红：O(log(n))对数阶复杂度，即使在十亿级数据量时也很低。 • 粉：最糟糕的复杂度是 O(n^2)，平方阶复杂度，运算数快速膨胀。 • 黑和蓝：另外两种复杂度（的运算数也是）快速增长。 如果要处理2000条元素： • O(1) 算法会消耗 1 次运算 • O(log(n)) 算法会消耗 7 次运算 • O(n) 算法会消耗 2000 次运算