浏览器内置模块 kv-storage 异步版的 localStorage LocalStorage 大家都不陌生基本上每天都在跟他打交道。但这是个会阻塞主线程的同步 API，很多情况下存取大量数据可能
解析允许字符串中含有非数字字符，解析按从左到右的顺序，如果遇到非数字字符就停止。而转换不允许出现非数字字符，否者会失败并返回NaN。
本篇主要介绍了 Node.js 如何与 Consul 进行集成，Consul 只是服务注册的一种实现，还有其它的例如 Zookeeper、Etcd 等，服务注册发现在微服务架构中扮演这一个重要的角色，伴随着服务的大量出现，服务与服务之间的配置管理、运维管理也变的难以维护，通过 Consul 可以解决这些问题，实现服务治理、服务监控。
封闭第18天，做产品规划和后续培训新人，开始学习前端对应知识，JS和TS已经复习完毕，做整体大纲梳理，重点部分笔记分享。
数组的赋值: PHP中的数组既可以做数组,也可以做键值对字典,且不存在限制,非常灵活.
网站访问状态统计(饼状图): 统计Web容器的日志数据,并通过饼状图将访问状态统计出来,例如404状态.
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库，该开发库目前发展非常不错，且支持各类图形的绘制可定制程度高，Echarts绘图库同样可以与Flask结合，前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示，后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集，前台收到后将其应用到绘图库上，实现动态展示Web服务日志状态功能。
LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。
《老生常谈：值类型 V.S. 引用类型》中花了很大的篇幅介绍ref参数针对值类型和引用类型变量的传递。在C#中，除了方法的ref参数，我们还有很多使用ref关键字传递引用/地址的场景，本篇文章作一个简单的总结。
补充一下绑定步骤:workers->点击刚才新建的worker—>设置—>KV 命名空间绑定—>编辑变量—>变量名称:”CFBLOG”—>KV 命名空间:选择刚才的新建的KV
本文主要讨论一个问题：ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别？
public static Dictionary FilterPara(SortedDictionarydicArrayPre)
走到这里，跟C#语言进行处理，已经无多大的区别了。Python这种脚本式用来做服务端的数据提供者还是比较好。 Python语言在很多地方，特别是类型，类等方面跟JS很类似，但没有JS复杂。 浏览了一遍，能算学到一门语言？
底层数据结构 首先通过源码，类中的field如下， transient Node<K,V>[] table; transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet; transient int size; transient int modCount; int threshold; final float loadFactor; 其中 Node, Map.Entry 是两个比较核心的数据结构，先看下Node的定义 1. Map.Entry Map接口中内部定义的接口, 提
上一篇文章我们完成了对结构体中基本数据类型的解析。这一篇文章，则是真正令人头疼的、在前两篇文章未处理的几个主题了：
上一篇文章，我们介绍了哈希表的基本概念： 哈希表（Hash Table）是一种数据结构，它通过哈希函数将键映射到表中的一个位置来访问记录，支持快速的插入和查找操作。
我的问题大家可能不太懂，我详细再解释一下，就是我通过遍历一个大的数组，多层遍历之后，最后的值还是一个小的数组，形如：
LinkedHashMap 底层存储结构分析 HashMap 是无序的kv键值对容器，TreeMap 则是根据key进行排序的kv键值对容器，而LinkedHashMap同样也是一个有序的kv键值对
作者 | Fabio Hiroki 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在本文中，我们将介绍 Apache Beam，这是一个强大的批处理和流式处理开源项目，eBay 等大公司用它来集成流式处理管道，Mozilla 用它来在系统之间安全地移动数据。 概 览 Apache Beam 是一种处理数据的编程模型，支持批处理和流式处理。 你可以使用它提供的 Java、Python 和 Go SDK 开发管道，然后选择运行管道的后端。 Apache Beam 的优势 Beam 的编程模型 内
v-for遍历对象，在python中显示的是kv，但是在这里顺序相反，显示的是vk
TreeMap 使用说明 TreeMap 的底层数据结构为红黑树，主要是根据key进行排序，相比较于HashMap的数组+链表+红黑树的数据结构而言，两者的应用场景是有明显的区别的 1. TreeMap 的优点 1. 红黑树，先天支持排序 TreeMap 根绝key进行比较排序 支持自定义实现的比较器 key实现 Comparable 接口 HashMap 无排序功能 2. 存储空间少 Treemap 红黑树中一个节点对应一个kv对，没有冗余无效的Node节点 HashMap 的数组中，可能存在较多的空位
线性探测，字面意思就是按照顺序来，从冲突的下标处开始往后探测，到达数组末尾时，从数组开始处探测，直到找到一个空位置存储这个key，当数组都找不到的情况下回扩容（事实上当数组容量快满的时候就会扩容了）；查找某一个key的时候，找到key对应的下标，比较key是否相等，如果相等直接取出来，否则按照顺寻探测直到碰到一个空位置，说明key不存在。如下图：首先存储key=xiaoming在下标0处，当存储key=xiaowang时，hash冲突了，按照线性探测，存储在下标1处，（红色的线是冲突或者下标已经被占用了） 再者key=xiaozhao存储在下标4处，当存储key=xiaoliu是，hash冲突了，按照线性探测，从头开始，存储在下标2处 （黄色的是冲突或者下标已经被占用了）
有 n 位用户参加活动，他们的 ID 从 0 到 n - 1，每位用户都 恰好 属于某一用户组。给你一个长度为 n 的数组 groupSizes，其中包含每位用户所处的用户组的大小，请你返回用户分组情况（存在的用户组以及每个组中用户的 ID）。
一、前言 Velocity作为历史悠久的模板引擎不单单可以替代JSP作为Java Web的服务端网页模板引擎，而且可以作为普通文本的模板引擎来增强服务端程序文本处理能力。而且Velocity被移植到不同的平台上，如.Net的NVelocity和js的Velocity.js，虽然各平台在使用和实现上略有差别，但大部分语法和引擎核心的实现是一致的，因此学习成本降低不少哦。 最好的学习资源——官网：http://velocity.apache.org/
采用问答的方式对常见的问题进行整理小结 I. Map篇 0. 什么是Map 看到这个有点懵逼，一时还真不知道怎么解释，能让完全没有接触过的人都能听懂 想到生活中一个有意思的场景，和我们使用Map非常像，拿着新华词典查字 我们这里以拼音方式查询字时，一般步骤如下: 首先后获取字的拼音 通过拼音，查询到字对应的页码 在页码中查到对应的字的解释 再转换看一下Map的工作原理（主要是HashMap） 通过hash()计算key，得出一个hash值(同字转拼音) 通过hash值，获取Node在数组中的索引 （同
为了解决以上问题，就需要App侧具备一定的动态化能力。目前增强App端的动态性方式，通常来说有下面几类：
如果大家看过我之前初阶数据结构的博客的话会发现这道题我们其实是讲过的，不过当时我们使用C语言搞的，说实话C语言实现起来还是挺麻烦的。 大家可以看一下之前这篇文章：
又到了跳槽季啦，该刷题走起了。这里总结了一些被问到可能会懵逼的面试真题，有需要的可以看下～
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(
在前面我总结了关于DjangoAdmin的使用技巧，利用DjangoAdmin这个后台管理功能，自己定制页面可以完成非常多的功能，下面我们将重点研究主机图形的绘制，展示和报表等功能的具体实现步骤，这里也算是个人的一点点经验。
序列式容器：vector，list,deque,forward_lsit都是序列式容器，因为它们的底层都是线性序列的数据结构，存放的是元素本身。
这一章讲hbase的缓存机制，这里面涉及的内容也是比较多，呵呵，我理解中的缓存是保存在内存中的特定的便于检索的数据结构就是缓存。 之前在讲put的时候，put是被添加到Store里面，这个Store是个接口，实现是在HStore里面，MemStore其实是它底下的小子。 那它和Region Server、Region是什么关系？ Region Server下面有若干个Region，每个Region下面有若干的列族，每个列族对应着一个HStore。 HStore里面有三个很重要的类，在这章的内容都会提到。 p
这年头，你看到的东西未必就是你认为的东西。一个mysql协议的后面，可能是tidb；一个linux机器后面，可能是一个精简的docker；你觉得xjjdog是个女的，但可能ta自己也不太清楚；而当你大呼php万岁的时候，可能是研发人员和你开个玩笑，重写了后缀，而后端用的却是java。
在前面的学习中我们知道了闭散列的运算规则，当两个数据计算得到的位置发生冲突时，它会自动的往后寻找没有发生冲突的位置，比如说当前数据的内容如下：
填一下 【BBuf的CUDA笔记】十，Linear Attention的cuda kernel实现解析 留下的坑，阅读本文之前需要先阅读上面这篇文章。这里就不重复介绍背景知识了，只需要知道现在要计算的目标是：
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有 空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。
RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。
1、哈希表底层：通过对C++的学习，我们知道STL中哈希表底层是用的链地址法封装的开散列。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/115969.html原文链接：https://javaforall.cn
在顺序结构以及平衡树中，由于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；比如顺序表中需要从表头开始依次往后比对寻找，查找时间复杂度为 O(N)，平衡树中需要从第一层开始逐层往下比对寻找，查找时间复杂度为 O(logN)；即搜索的效率取决于搜索过程中元素的比较次数。
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这部分内容主要回答我们在文章开头提到的第二个问题。第二个问题展开其实是一连串的问题。例如：lsm派系难道只有lsm tree这一类存储模型吗？如果答案是否定的，那么除了lsm tree存储模型外，还有哪些lsm 模型？这些模型之间又有哪些相同点和差异点？
set 和 map 是 STL 中的容器之一，不同于普通容器，它俩的查找速度极快，常用来存储各种经常被检索的数据，因为这俩容器的底层是平衡二叉搜索树中的红黑树。除此之外，还可以借助其特殊的性质，解决部分难题
跨域是一个前后端分离开发无法避免的坑，尤其是要兼容ie。之前单项目的时候，都是在后台直接配置cors就好了，或者在nginx中配置，但是微服务要是挨个都配置，代码量大，也不是很优雅。所以我们一般都会在网关配置跨域处理，以下是我的方案，项目亲测可用。
Yaml文件有自己独立的语法，常用作配置文件使用，相比较于xml和json而言，减少很多不必要的标签或者括号，阅读也更加清晰简单；本篇主要介绍下YAML文件的基本语法，以及如何在Java中实现读写逻辑
Vercel 是一个流行的 React.js、Next.js 等前端应用部署平台，我们可以一键将 Github 上的应用部署上线，但它缺少一个重要部分：数据库。不过现在已经有了四种新数据库可供选择。
哈希表是一种数据结构，也称散列表，主要用于查找，且使用很频繁，可见它的效率相比其他用于查找的数据结构，肯定有优势。之前学习的顺序表和平衡二叉搜索树，查找的时间复杂度为O（n）和O（logn），它们两都需要通过key值一一比较不断缩小查找范围，进而查找到所需数据。而哈希表的优势在于无需比较，只需通过某种函数（哈希函数）计算关键码，通过映射关系可直接找到数据，近似O（1）的时间复杂度。
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