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求取列表“与谷”

如果两侧距 i 最近的不相等邻居的值均小于 nums[i] ,则下标 i 是 nums 中,某个的一部分。...对于相邻下标 i 和 j ,如果 nums[i] == nums[j] , 则认为这两下标属于 同一个 或谷。 注意,要使某个下标所做或谷的一部分,那么它左右两侧必须 都 存在不相等邻居。...返回 nums 中和谷的数量。 示例 1: 输入:nums = [2,4,1,1,6,5] 输出:3 解释: 在下标 0 :由于 2 的左侧不存在不相等邻居,所以下标 0 既不是也不是谷。...由于 6 > 1 且 6 > 5 ,下标 4 是一个。 在下标 5 :由于 5 的右侧不存在不相等邻居,所以下标 5 既不是也不是谷。 共有 3 个和谷,所以返回 3 。...3 算法描述 本题解题的思路在于判断列表内数据的特点,我们根据题目的描述可以知道与谷的特点(:一个元素比前一个和后一个元素大)(谷:一个元素比前一个元素和后一个元素小)。

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    秒杀系统流量如何削

    为什么要削 为什么要削呢?或者说峰值会带来哪些坏处? 我们知道服务器的处理资源是恒定的,你用或者不用它的处理能力都是一样的,所以出现峰值的话,很容易导致忙到处理不过来,闲的时候却又没有什么要处理。...这就好比因为存在早高峰和晚高峰的问题,所以有了错限行的解决方案。 削的存在,一是可以让服务端处理变得更加平稳,二是可以节省服务器的资源成本。...针对秒杀这一场景,削从本质上来说就是更多地延缓用户请求的发出,以便减少和过滤掉一些无效请求,它遵从“请求数要尽量少”的原则。 今天,我就来介绍一下流量削的一些操作思路:排队、答题、分层过滤。...总结一下 今天,我介绍了如何在网站面临大流量冲击时进行请求的削,并主要介绍了削的3种处理方式: 一个是通过队列来缓冲请求,即控制请求的发出; 一个是通过答题来延长请求发出的时间,在请求发出后承接请求时进行控制...其中,队列缓冲方式更加通用,它适用于内部上下游系统之间调用请求不平缓的场景,由于内部系统的服务质量要求不能随意丢弃请求,所以使用消息队列能起到很好的削和缓冲作用。

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    秒杀系统流量削这事应该怎么做?为什么要削呢?

    为什么要削 为什么要削呢?或者说峰值会带来哪些坏处? 我们知道服务器的处理资源是恒定的,你用或者不用它的处理能力都是一样的,所以出现峰值的话,很容易导致忙到处理不过来,闲的时候却又没有什么要处理。...这就好比因为存在早高峰和晚高峰的问题,所以有了错限行的解决方案。 削的存在,一是可以让服务端处理变得更加平稳,二是可以节省服务器的资源成本。...针对秒杀这一场景,削从本质上来说就是更多地延缓用户请求的发出,以便减少和过滤掉一些无效请求,它遵从“请求数要尽量少”的原则。 今天,我就来介绍一下流量削的一些操作思路:排队、答题、分层过滤。...总结一下 今天,推荐一个我在看的,阿里高级技术专家讲的,秒杀架构课程 今天,我介绍了如何在网站面临大流量冲击时进行请求的削,并主要介绍了削的3种处理方式: 1、一个是通过队列来缓冲请求,即控制请求的发出...其中,队列缓冲方式更加通用,它适用于内部上下游系统之间调用请求不平缓的场景,由于内部系统的服务质量要求不能随意丢弃请求,所以使用消息队列能起到很好的削和缓冲作用。

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