b）降低子线程优先级，使用Thread或者HandlerThread时，调用Process.setThreadPriority（Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND）设置优先级，否则仍然会降低程序响应，因为默认Thread的优先级和主线程相同
在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。整理了一份328页MySQLPDF文档
在MySQL中，无论是Innodb还是MyIsam，都使用了B+树作索引结构(这里不考虑hash等其他索引)。本文将从最普通的二叉查找树开始，逐步说明各种树解决的问题以及面临的新问题，从而说明MySQL为什么选择B+树作为索引结构。
二叉查找树，也称有序二叉树（ordered binary tree），或已排序二叉树（sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构。
前言 声明，本文用得是jdk1.8 前面已经讲了Collection的总览和剖析List集合： Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 原本我是打算继续将Collection下的
一般地，像kafka之类的消息中间件，作为一个可以保持历史消息的组件，其消费模型一般是主动拉取方式。这是为了给消费者足够的自由，回滚或者前进。
在Java里面常用的util有：String [],int [],ArrayList,Vector,CopyOnWriteArrayList等。及可以同过一维数组[]自己实现不同逻辑结构的Util类。而ArrayList封装了一些[]的基本操作方法。ArrayList和Vector的区别是:Vector是线程安全的，方法同步。CopyOnWriteArrayList也是线程安全的但效率要比Vector高很多。
又因为他要求我们是从小到大排序然后输出，所以我们就需要对满足这种格式的数据进行排序，但是这里的难点就是我们如何才能实现排序的 思路是既然通用公式已经确定，我们也不能看出其实数据从后部分开始一定都是前某一项的倍数，而且这个倍数一定是由2,3,5交叉组合而成，所以我们只需要通过判断，将次结算之后最小的那个数添加到我们的数组中即可，但是也不要顽疾通过光标来计数，2,3,5这三个质因子的位置。
要跳槽的你在备战金九银十了嘛，整理数道Java面试助你拿下offer QQ截图20190729132052.png 前言: 又是一年跳槽季，俗话说不打无准备的仗，你开始备战金九银十了嘛。不少人出于
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
在 MySQL 的众多存储引擎中，InnoDB 是最常用的存储引擎，也是 MySQL 现阶段唯一免费支持事务机制的存储引擎。在本文中，我们以 InnoDB 为例，介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。
本篇博客将持续更新一些遇到过的Hadoop大数据集群的问题，包括HBASE HDFS的常见问题及相关的解决方案
所有这些更改都要求数据、请求可以从一个节点转移到另一个节点。 将负载从集群中的一个节点向另一个节点移动的过程称为 再平衡（rebalancing）。无论哪种分区策略，分区rebalancing通常至少要满足：
项目中某 kafka 消息组消费特别慢，有时候在 kafka-manager 控制台看到有些消费者已被踢出消费组。
限流想必大家都不陌生，它是一种控制资源访问速率的策略，用于保护系统免受过载和崩溃的风险。限流可以控制某个服务、接口或系统在一段时间内能够处理的请求或数据量，以防止系统资源耗尽、性能下降或服务不可用。
如果你懒得看上文，推荐一套参数设置： set hive.execution.engine=tez; set mapreduce.map.memory.mb=8192; set mapreduce.reduce.memory.mb=8192; set hive.exec.reducers.max=999; set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000;
思路： 最笨的方法(可过)。使用字符串，将从1道n的字符串拼凑成新的字符串，然后遍历查找1就可以了。至于数学方法的话当初想了一会感觉考虑点挺多，后面还会再想想。
这几天面试哈啰，本来以为小小哈啰可以轻松拿捏，但没成想，问的还挺深，差点要了狗命，一起来看看吧~
言归正传，众所周知，随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一。而生成随机数的基本方式也是相同的：产生一个0到1之间的随机数。看似简单，但有时我们也会忽略了一些有趣的功能。 简单用法 最明显的，也是直观的方式，在Java中生成随机数只要简单的调用： java.lang.Math.random() 在所有其他语言中，生成随机数就像是使用Math工具类，如abs, pow, floor, sqrt和其他数学函数。大多数人通过书籍、教程和课程来了解这个类。一个简单的例子：从0.0到1.0之间可以生成一个双精度浮点
由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：正负样本必须是1：1吗？1：1效果就一定最好吗？答：不一定）
顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须要经过关键码的多次比较。顺序查找时间复杂度为O(N)，平衡树中为树的高度，即O(log N)，搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
pull模式不足之处是如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
最近接到了一个工作任务，将项目智能合约状态树中的数据结构从红黑树改为字典树，并对比一下两个数据结构的性能，Trie 主要参照的是 Ethereum 官方的 Java 实现 ethereum/ethereumj，而红黑树则是自己实现，本文则是对两个数据结构的理论和实际表现对比的记录。
Canvas 状态保存机制 中 , 存在两个栈结构 , 分别是 状态栈 和 图层栈 ;
package Leetcode真题分门别类.查找表相关问题; import java.util.HashSet; import java.util.TreeSet; /** * @Author bennyrhys * @Date 2020-05-25 10:19 * 思路： * 滑动窗口+查找表+二叉树查找set * * 在 set 上查找大于等于 x 的最小的数，如果 s − x ≤ t s−x≤t则返回 true * 在 set 上查找小于等于 x 的最大的数，如果 x − g ≤
输入一棵节点数为 n 二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。在这里，我们只需要考虑其平衡性，不需要考虑其是不是排序二叉树 平衡二叉树（Balanced Binary Tree），具有以下性质：它是一棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。
1）找出系统性能瓶颈（包括硬件瓶颈和软件瓶颈）； 2）提供性能优化的方案（升级硬件？改进系统系统结构？）； 3）达到合理的硬件和软件配置； 4）使系统资源使用达到最大的平衡。（一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体，任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏，从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源，系统响应变慢，等待会造成进程数增加，进程增加又会造成内存使用增加，内存耗尽又会造成虚拟内存使用，使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加）
“世间可称之为天经地义的事情没几样，复杂的互联网架构也是如此，万丈高楼平地起，架构都是演变而来，那么演变的本质是什么？”
在Java中，Map接口主要定义了映射容器的一些基本属性，包括长度（size）、是否为空（isEmpty）、获取（get）、存放（put）、移除（remove），包含（contains），迭代（forEach）等。HashMap继承自Map，在1.8版本也做了很大的调整，主要用数组 + 链表+ 红黑树的存储实现方式，代替了老版本的数组 + 链表的方式。1.8版本之前，在添加元素发生hash碰撞时（这里的hash碰撞，就是根据key值得到的hash值，在进行计算得到的下标相同，但hash可能不一样），随着发生碰撞的元素越来越多，链表会一直增长，使检索效率逐渐退化成线性。1.8版本，采用了红黑树之后，提升了发生hash碰撞的元素的检索效率，使整体结构更加平衡。
Hadoop 3.x版本是Hadoop版本中的下一个重要里程碑。关于Hadoop 3.x在Hadoop 2.x基础上增强了哪些功能，很多人都在考虑这个问题。因此，在本文中，我们将介绍Hadoop3中的新增功能以及它与旧版本的区别。
Hadoop集群其中一个优点就是可伸缩性（横向扩展），通过增加计算节点使服务容量产生线性增长的能力。可伸缩的应用程序的主要特点是：只需要增加资源，而不需要对应用程序本身进行大量修改。在集群资源紧张的情况下可通过动态的扩容节点来增加集群的计算能力，前面Fayson的文章讲过《如何在非Kerberos环境下对CDH进行扩容》、《如何使用Cloudera Manager在线为集群减容》。本篇文章主要介绍如何为Kerberos环境的CDH集群在线扩容数据节点。Kerberos和非Kerberos的集群减容步骤是一样的，Fayson不会专门用文章来介绍。
没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变，规则操作什么的了解一下就好，看不下去就跳过，本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录，该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解，也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因。
当谈到位运算符时，Java中的<<、>>和>>>运算符在源码中无疑是经常出现的。这些运算符在处理整数类型的数据时发挥着重要作用。它们主要用于对二进制位进行操作，是一种高效处理位级信息的方式。让我们深入探讨一下这些运算符的工作原理以及它们在Java中的应用。
线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，因此让我们一起去探索吧！
https://tomcat.apache.org/download-80.cgi
在Hadoop集群中提供有主机解除授权和将节点移除集群的操作，正常情况下节点的解除授权不会导致blocks丢失的情况，但是在某些特殊场景中还是会出现小量blocks的丢失，本篇文章主要介绍如何恢复HDFS中节点正常解除授权的丢失数据如何恢复和正常解除授权时可能造成blocks 丢失的原因以及如何规避这些风险
链接:https://blog.csdn.net/qq_14958051/article/details/106516664
思路：平衡二叉树的条件：左子树是平衡二叉树，右子树是平衡二叉树，左右子树高度不超过 1。
有12枚硬币。其中有11枚真币和1枚假币。假币和真 币重量不同，但不知道假币比真币轻还是重。现在， 用一架天平称了这些币三次，告诉你称的结果，请你 找出假币并且确定假币是轻是重（数据保证一定能找 出来）。 输入 每组数据有三行，每行表示一次称量的结果。银币标号 为A-L。每次称量的结果用三个以空格隔开的字符串表示： 天平左边放置的硬币 天平右边放置的硬币 平衡状态。其 中平衡状态用``up'', ``down'', 或 ``even''表示, 分 别为右端高、右端低和平衡
什么是树，什么又是二叉树？我知道大家都听过，但对于具体的概念，应该还是比较模糊的吧？
树（Tree）是一种重要的数据结构，它在计算机科学中被广泛应用。树由节点（Node）组成，这些节点之间通过边（Edge）相连接。树的一个特殊节点被称为根（Root），除了根节点外，每个节点都有一个父节点（Parent）和零个或多个子节点（Child）。
没想到昨天 一个没有写完的 面试备战笔记 上了牛客热搜第一 成就值一下涨了一千多 刷了三年题 也才勉强凑够一千 成就值 那我就 趁热打铁 再准备一篇 昨天那个可能 太难了 这回这个就正经多了。
kafka的消费者组机制一直很受诟病，原因是他的设计看起来是比较美好的，但是在实际使用过程中，由于各种业务本身的消费逻辑漫长或者用户的使用姿势问题，导致自身的消费者组经常陷入无限的重平衡中，而由于消费者组的STW机制也会导致同组内的其他消费者出现消费停止的情况。这种现象在越大的工业集群中越容易出现，所以为了改进这种现象，kafka从2.3版本开始提供了静态消费者组的机制。（云上ckafka可以购买专业版2.4 也可以支持本特性）
请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) <= t ，同时又满足 abs(i - j) <= k 。
在JDK8之前其实就已经有红黑树的应用，比如TreeMap的底层就是用了红黑树的数据结构。本文主要是为了讲解JDK8中HashMap底层数据结构的铺垫。
在上一篇 文章中，我们分享了几大互联网公司面试的题目，本文就来详细分析面试题答案以及复习参考和整理的面试资料，小民同学的私藏珍品?。 首先是面试题答案公布，在讲解时我们主要分成如下几块：语言的基础知识
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