算法 随想录 柠檬水 队列
单调队列
一个支持在队尾插入，队头和队尾删除的队列，整个队列呈单调性 如果要求最大值则维护一个递减的单调队列，最小值则递增 用deque写很方便（前几天用数组模拟队列 代码调不出bug难受死了） 例题 P1886 滑动窗口 思路： 用一个deque，存点的序号（用于判断是否过期）和点的数字。每次新增加一个元素 ......
redis stream做轻量级消息队列的可行性
#### 背景 对于消息数量很少的场景, 尝试使用redis stream来做消息队列. #### 为什么要用redis的stream, redis的其他数据结构可以吗? 参考文章1:https://www.zhihu.com/question/43688764?sort=created 参考文章2 ......
算法笔记（二）—— 认识N（logN）的排序算法
递归行为的时间复杂度估算 整个递归过程是一棵多叉树，递归过程相当于利用栈做了一次后序遍历。 对于master公式，T(N)表明母问题的规模为N，T(N/b)表明每次子问题的规模，a为调用次数，加号后面表明，除去调用之外，剩余语句的复杂度是多少，算出d。根据上次三个判断公式进行算法时间复杂度计算。 归 ......
C/C++ 数据结构五大核心算法之动态规划算法-给你一根长度为 n 的金条，请把金条剪成 m 段 (m 和 n 都是整数，n>1 并且 m>1)每断金条的长度记为 k[0],k[1],…,k[m].请问 k[0] k[1]…*k[m]可能的最大乘积是多少？
动态规划也是一种分治思想，但与分治算法不同的是，分治算法是把原问题分解为若干子问题，自顶向下，求解各子问题，合并子问题的解从而得到原问题的解。动态规划也是自顶向下把原问题分解为若干子问题，不同的是，然后自底向上，先求解最小的子问题，把结果存储在表格中，在求解大的子问题时，直接从表格中查询小的子问题的 ......
kratos项目中使用kafka实现延迟队列
项目地址 https://gitee.com/huoyingwhw/kratos_kafka B站视频地址 B站视频地址——kratos项目中使用kafka实现延迟队列 ......
消息队列详解
文章目录1、什么是消息队列2、消息队列特点3、消息队列的的传输模式4、常用的消息队列1、什么是消息队列消息队列一般简称为 MQ （Messges Queue），是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成，是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列本 ......
代码随想录算法训练营第四十五天| 739. 每日温度 496.下一个更大元素 I
739. 每日温度 单调栈的思路： 如果要找左边第一个比当前数字大的节点 这个栈里面存放的是index，大——》小 如果一个新节点，比栈顶大，那么就是栈顶的第一个大于它的节点 代码： 1 // 单调栈：一维数组，寻找 元素右边，或者左边自己大或者小的元素的位置 2 3 // 要求：找到比当前节点值高 ......
消息队列二十年
2020 年我有幸加入腾讯 tdmq 初创团队，当时 tdmq 还正在上云公测阶段，我第一次从一个使用工具的人转变成了开发工具的人， 这个过程使我沉淀了很多消息队列知识与设计艺术。 后来在业务中台的实践中，也频繁地使用到了 MQ，比如最常见的消息推送，异常信息的重试等等， 过程中也对消息队列有了更加 ......
算法-12-快速排序-快排的最好最坏情况
class Solution { public int[] sortArray(int[] nums) { quickSort(nums, 0, nums.length - 1); return nums; } public void quickSort(int[] nums, int l, int ......
LeetCode从算法到算命——每日一题（0802）
LeetCode从算法到算命—每日一题（0802） # 822. 翻转卡片游戏 ## 题目信息 在桌子上有 n 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。 我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。 如果选中的那张卡片背面的数字 x 与任意一张卡片的正面的数字 ......
[代码随想录]Day07-字符串 part01
## 题目：[344. 反转字符串](https://leetcode.cn/problems/reverse-string/) ### 思路： 每次把最前面和最后面的交换位置即可 `strings`库里没有反转的方法 ——这个反转是之后几个题的一个基础 ### 代码： 双指针调换位置 ```go ......
RabbitMQ（五）延时队列及其在分布式事务的使用场景
### RabbitMQ（五）延时队列 延时队列的使用场景： - 未支付订单，超过一段时间后，系统自动取消订单并释放占有物品 - 锁定库存一段时间后，检查订单不存在或者被取消，则解锁库存 #### 1 定时任务存在的问题 如果使用Spring Schedule定时轮询数据库，则 - 消耗系统 ......
m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。该算法旨在通过优化上行和下行通信的功率分配，以实现网络资源的高效利用、提高系统容量和降低干 ......
代码随想录算法训练营第四十四天| 647. 回文子串 516.最长回文子序列
647. 回文子串 要求： 找出回文子串的个数 思路： 设置起始节点 如果头尾相等，且是相差为1，指定回文 如果相差很多，那么就看它的字串 代码： 1 // 要求：找出 正反相等，且连续字符，开始结束位置不同，也认为是一个 2 // dp[n][n] 起始-中止位置 3 // 4 // 如果两边相等 ......
算法-08-选择排序
选择排序法是一种不稳定的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。 # 简单 li_new = [] def select ......
采用PCA算法&KMeans算法来实现用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析）（附带数据集下载）
实现该项目的流程如下 """ 项目：用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析） 主算法：PCA降维算法 KMeans算法 总思路 1、导包 2、获取数据 3、数据处理 5、特征工程（使用PCA降维） 6、使用KMeans算法进行模型训练 7、模型评估 """ First of all！！导包 # 1、导 ......
算法-06-冒泡排序
import random def bubble_sort(li): for i in range(len(li) - 1): for j in range(len(li) - i - 1): if li[j] > li[j + 1]: li[j], li[j + 1] = li[j + 1], l ......
算法笔记——ST表
# ST表 ST表是一种简单的数据结构，主要用于解决RMQ问题（区间最大/最小值问题）主要应用倍增的思想，可以实现O（nlogn）预处理，O（1）查询 ## 1.预处理ST表 倍增法递推：用两个等长的小区间拼凑一个大区间 f[i][j]表示以第i个数为起点，长度为2^j的区间里的最大值/最小值 f[ ......
算法-04 -二分查找
案例： def binary_search(li, val): left = 0 right = len(li) - 1 while left <= right: # 候选取有值 mid = (left + right) // 2 # mid 位置 if li[mid] == val: # 如果mi ......
[算法题python]822.翻转卡片游戏
在桌子上有 n 张卡片，每张卡片的正面和背面都写着一个正数（正面与背面上的数有可能不一样）。 我们可以先翻转任意张卡片，然后选择其中一张卡片。 如果选中的那张卡片背面的数字 x 与任意一张卡片的正面的数字都不同，那么这个数字是我们想要的数字。 哪个数是这些想要的数字中最小的数（找到这些数中的最小值） ......
代码随想录算法训练营第四十三天| 583. 两个字符串的删除操作 72. 编辑距离
583. 两个字符串的删除操作 要求： 删除最少的步数，来让这两个字符串相等 思路： 求末尾的最长公共子序列的长度，然后减去他们的长度 代码： 1 // 要求：两个字符串，删除任意一个字符后，让这两个字符相等 2 // dp[n][m] 以n-1结尾的字符串变成节点为m-1为子序列的最大个数 3 / ......
[算法题python]14. 最长公共前缀
编写一个函数来查找字符串数组中的最长公共前缀。 如果不存在公共前缀，返回空字符串 ""。 示例 1： 输入：strs = ["flower","flow","flight"] 输出："fl" 示例 2： 输入：strs = ["dog","racecar","car"] 输出："" 解释：输入不存在 ......
C/C++ 数据结构五大核心算法之分治法
分治法——见名思义，即分而治之，从而得到我们想要的最终结果。分治法的思想是将一个规模为 N 的问题分解为 k 个较小的子问题，这些子问题遵循的处理方式就是互相独立且与原问题相同。 两部分组成： 分（divide）：递归解决较小的问题 治（conquer）：然后从子问题的解构建原问题的解 三个步骤： ......