让我们设计一个像Instagram这样的照片共享服务，用户可以上传照片与其他用户共享。类似服务：Flickr、Picasa
在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
关于空间复杂度，有可能有的朋友会觉得用到了m+n长度的链表？所以空间复杂度也是O(m+n)？
通过学习本章中的例子，您将对 Python 如何工作有一个更好的了解。让我们找点乐子，探索一些深奥的问题。
Redis 5 新特性中，Streams 数据结构的引入，可以说它是在本次迭代中最大特性。它使本次 5.x 版本迭代中，Redis 作为消息队列使用时，得到更完善，更强大的原生支持，其中尤为明显的是持久化消息队列。
今天我们一起动手写一个编译器，但不是我们平常所说的编译器，而是一个超级超级小的编译器，小到如果你把本文件的所有注释都删了，真正的代码也就200多行。
标准容器自身提供的操作少之又少，在多数情况下可能希望对容器进行其他操作，例如排序、删除指定元素等等。标准库容器中并未针对每个容器都定义成员函数来实现这些操作，而是定义了一组泛型算法，它们实现了一组经典算法的公共接口，可以使用于不同类型的元素和多种容器类型。也就是相同一组算法可以处理多种容器类型
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询，而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时，而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常，PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后，但在动态SQL中，可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句，转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备，必须清除缓存的查询。
前两篇我们分别介绍了什么是散列表，如何动手实现一个散列表，并且用“分离链接法”解决了散列表中散列值冲突的问题。这一篇我们介绍另一个方案：线性探查法。
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。
若以c开头，则可分为 c ca cac 若以a开头，则可分为 a ac 若以最后一个c开头，则可分为c
子序列是由数组派生而来的序列，删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。
标准库没有为每个顺序容器都定义成员函数来实现诸如查找特定元素、替换或删除一个特定值、重排元素顺序等操作，而是定义了一组泛型算法generic algrithm：
使用VSCode编写Markdown文件时，建议安装插件markdownlint，它可以帮助自己更加规范的写文章.
在C语言中，常量是使用频率很高的一个量。常量是指在程序运行过程中，其值不能被改变的量。常量常使用#define来定义。 使用#define定义的常量也称为符号常量，可以提高程序的运行效率。 其常见的用法包括两种，分别是：
进程在内核态运行时需要自己的堆栈信息，linux内核为每个进程都提供了一个内核栈。对每个进程，Linux内核都把两个不同的数据结构紧凑的存放在一个单独为进程分配的内存区域中：
维基百科对信号量有这样的定义：“在计算机科学中，特别是在操作系统中，信号量是一种变量或抽象数据类型，用于控制多个进程在并行编程或多用户环境中对公共资源的访问。”信号量不同于互斥体（或锁）。互斥锁最常用于管理竞争进程对单个资源的访问。当一个资源有多个相同的副本并且这些副本中的每一个都可以由单独的进程同时使用时，就会使用信号量。
本题中，一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。
派生类的构造函数必须调用基类的构造函数初始化基类的那一部分成员。如果基类没有默认的构造函数，则必须在派生类构造函数的初始化列表阶段显示调用
上篇文章介绍了条件列，排序，分组都可以建立索引，select查询不需要建立，长字符串建立二级索引可以用索引前缀建立或者建立hash索引，避免时间和空间的浪费。建立索引的时候，列的类型尽量小点。还要看当前列的基数，基数越小，所有数据都一样，都无法排序，大量数据需要回表查询，所以基数越大才适合建立所以。
这几天群里打卡的几道题都是十分经典的面试题，经典是因为这些题都是一题多解的。在这些高效的解法中，单调栈是一个很有技巧的解法，所以这一次我们来聊聊这个单调栈。
序列是具有先后关系的一组元素，因其具有先后关系，所以元素可以相同， 元素类型可以不同，切记集合类型是不能有相同元素的哦。
在完成前面的教程之后，我们有一个基于线条的视图，并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。甚至可以在Unity编辑器处于播放模式时执行修改操作。如果这样的话，Unity会暂停执行，保存当前的游戏状态，然后重新编译脚本，最后重新加载游戏状态并恢复播放。
hdfs客户端写文件的流程，大体可以分为两个步骤：第一步是创建或打开文件，第二步是进行block的写操作。
变量：是计算机内存中一个已命名的数据存储位置。在程序中使用变量名，实际上是引用储存在该位置的数据。
表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的：
在上文中我们了解到， canal 可以通过订阅 binlog 日志来提供增量数据订阅和消费，通过这种方式可以实现数据库的实时备份，实时索引构建等
在多线程环境中使用 Random 类来生成伪随机数时，很容易出现线程安全问题。例如，当多个线程同时调用 Next 方法时，可能会出现种子被意外修改的情况，导致生成的伪随机数不符合预期。
INSERT或UPDATE语句是INSERT语句的扩展(它与INSERT语句非常相似)：
《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来记录InnoDB的内部，它提供了这篇文章中用到的图表。(请注意，下面的每张图片都链接到同一张图片的更高分辨率版本。) 空间和每个页面的基本结构已经在InnoDB空间文件布局基础中描述过，现在我们将升入研究索引页面的物理结构，这将为逻辑或者更高级别之上对索引的讨论打下基础。
本文由 nzbin 翻译，黄利民 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：Loops in CSS Preprocessors 发表地址：http://web.jobbole.com/91016/ 如果你看过老的科幻电影，你一定知道循环的强大之处。给你的机器人克星设置无限循环，它就会爆炸，然后机器人灰飞烟灭了。 预处理器的循环并不会在太空中发生剧烈爆炸（我希望），但是它有利于书写 DRY CSS（译者注：详细介绍可以参考这篇文章 http://vanseodesign.com/css/dry-princ
可以视为行级锁的一个变种。它在很多情况下都避免了加锁操作，因此开销更低。不仅是 Mysql，包括 Oracle、PostgreSQL 等其他数据库都实现了各自的 MVCC，实现机制没有统一标准。MVCC 是 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，要求很低，无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现。
InterSystems IRIS提供了两种方法来唯一标识表中的行：RowID和主键。
这一章介绍了标准库中的常用几个算法和相关的一些重要介绍如10.3的Lambda表达式和10.4的迭代器介绍。这章也是非常重要的部分，这篇的篇幅比较长但值得好好看。
在 React 中，props 能够帮助我们将数据层层往下传递。而 context 能够帮助我们将数据跨层级往下传递。
第四章的标题是表达式，主要讲的内容是平时在用的表达式中的运算符和类型转换等概念，内容不复杂但是却很基础很有用，很多平时习以为常的写法在这章才被系统解释了一次。不过这篇概念比较多代码倒是没怎么写进来。(因为很多概念要解释的时候写成代码在编译器会疯狂报错233)
引言：由于业务需要，在工作中接触到了在线文档、在线Excel。但是在调研阶段发现国内相关文章比较匮乏，所以结合工作实践和自己的一些思考，写几篇文章剖析实现在线文档和在线Excel的一些技术方案。为了避免涉及到公司隐私，所以文章中一些数据结构的设计和非关键场景都写的比较简略。我们主要从需求分析、方案设计、技术选型等几个方面介绍如何实现多人协作的在线文档。
最近有几位球友问我，不知道怎么使用单调栈解决实际问题，今天我通过一道leetcode题目，来详细解读如何使用单调栈。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第85天。穿插着为大家分享一道经典面试题目。额外说明的一点是，这道题本身很简单，但是却可以作为很多 中等/困难 题目的基础，
直接通过 Math.pow 函数，计算出最大的 n 位十进制数，通过遍历求解。因为过于简单，所以直接上代码：
单例模式可以保证在整个应用程序中只有一个实例，这样可以避免多个实例对同一资源的访问冲突。在实现数据库连接池时，使用单例模式可以保证整个应用程序中只有一个连接池，这样可以更好地管理和分配数据库连接
在Python中，itertools模块是一个非常有用的工具，它提供了许多迭代器函数，用于高效地处理迭代操作。然而，有时你可能会遇到一个错误，即cannot import name 'izip' from 'itertools'。在本篇文章中，我们将详细解释这个错误的原因，并提供一些解决方案。
到目前为止，我们已经看到当前授予和等待授予的访问权限表示为内存中的记录锁和表锁对象，我们可以通过performance_schema.data_locks进行检查。我们还了解到，它们形成了“队列”，从概念上讲每种资源都有一个队列。我们省略了技术细节，队列本身是一个数据结构，可以从许多（也许是数千个）线程中并行访问。我们如何确保队列的完整性和快速的并行操作？具有讽刺意味的是，锁系统本身似乎需要某种形式的闩锁。
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到 React 16.8 目前为止，如果编写函数组件，然后遇到需要添加状态的情况，咱们就必须将组件转换为类组件。
前两篇文章已经讲述了我设计框架的背景以及抽象设计的细节，今天讲一下并发框架最为关键的并发线程池的核心设计，主要讲一下在设计线程池划分遇到的问题以及最终我采用了哪种方式实现的。
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