- Java数据类型全景表 基本数据类型(Primitive Types)类型存储空间默认值取值范围示例使用场景重要特性byte1字节0-128 ~ 127byte b = 100;文件流处理、物联网传感器数据节省内存的首选整型short2字节0-32768 ~ 32767short s = 20000;中小规模计数、旧系统兼容实际开发中较少直接使用int4字节0-2³¹ ~ 2³¹-1 (-... Java数据类型全景表 基本数据类型(Primitive Types)类型存储空间默认值取值范围示例使用场景重要特性byte1字节0-128 ~ 127byte b = 100;文件流处理、物联网传感器数据节省内存的首选整型short2字节0-32768 ~ 32767short s = 20000;中小规模计数、旧系统兼容实际开发中较少直接使用int4字节0-2³¹ ~ 2³¹-1 (-...
- 场景题也有一些套路可以考虑,比如去重、判断给定数据是否存在 1.大数据去重 1.1 现在有40亿个QQ号如何去重?仅1GB内存参考链接:https://juejin.cn/post/7396332696660131849介绍2种方法:Bitmap和布隆过滤器 方法一:Bitmap首先介绍下什么是位图Bitmap位图是使用bit数组表示的,它只存储0或者1,因此我们可以把全部的QQ号放到位图中... 场景题也有一些套路可以考虑,比如去重、判断给定数据是否存在 1.大数据去重 1.1 现在有40亿个QQ号如何去重?仅1GB内存参考链接:https://juejin.cn/post/7396332696660131849介绍2种方法:Bitmap和布隆过滤器 方法一:Bitmap首先介绍下什么是位图Bitmap位图是使用bit数组表示的,它只存储0或者1,因此我们可以把全部的QQ号放到位图中...
- 1 简介本文分析 Trie 树 和 Radix 树,并实现示例,在 Web 框架(如 Gin、Fiber 等)的路由匹配中,Trie 树 和 Radix 树 都是常用的数据结构。它们都可以高效存储和匹配字符串路径,但在实现和性能上存在显著区别。Trie 树(前缀树)Trie 树是一种多叉树,用于快速查找字符串。它的每个节点代表一个字符,路径表示字符串。Trie 树可以高效地执行字符串匹配操... 1 简介本文分析 Trie 树 和 Radix 树,并实现示例,在 Web 框架(如 Gin、Fiber 等)的路由匹配中,Trie 树 和 Radix 树 都是常用的数据结构。它们都可以高效存储和匹配字符串路径,但在实现和性能上存在显著区别。Trie 树(前缀树)Trie 树是一种多叉树,用于快速查找字符串。它的每个节点代表一个字符,路径表示字符串。Trie 树可以高效地执行字符串匹配操...
- 1 简介从头设计一个Web 框架,需要关注以下核心要点。设计高性能的路由系统比如使用了 Radix 树(紧凑前缀树) 来匹配路由,类似于 Trie 树:静态路由(/user/profile)参数路由(/user/:id)通配符路由(/static/*filepath)实现一个高效路由: type node struct { path string ... 1 简介从头设计一个Web 框架,需要关注以下核心要点。设计高性能的路由系统比如使用了 Radix 树(紧凑前缀树) 来匹配路由,类似于 Trie 树:静态路由(/user/profile)参数路由(/user/:id)通配符路由(/static/*filepath)实现一个高效路由: type node struct { path string ...
- 2025-03-03:切蛋糕的最小总开销Ⅱ。用go语言,你有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕,需要将其切割成 1 x 1 的小块。给定两个整数 m 和 n 以及两个数组:1.horizontalCut:长度为 m - 1,表示在每个水平切割线 i 切割蛋糕的成本。2.verticalCut:长度为 n - 1,表示在每个垂直切割线 j 切割蛋糕的成本。在每次操作中,你可以选择一块不是 1 ... 2025-03-03:切蛋糕的最小总开销Ⅱ。用go语言,你有一个大小为 m x n 的矩形蛋糕,需要将其切割成 1 x 1 的小块。给定两个整数 m 和 n 以及两个数组:1.horizontalCut:长度为 m - 1,表示在每个水平切割线 i 切割蛋糕的成本。2.verticalCut:长度为 n - 1,表示在每个垂直切割线 j 切割蛋糕的成本。在每次操作中,你可以选择一块不是 1 ...
- 1 简介让 f 是某个 group作(具有恒等元素和逆元素的集合的二进制关联函数)和 A 是长度为 N。表示 f 美元的中缀表示法为 * ;那是 f(x,y) = x*y 对于任意整数 x,y. (由于这是结合的,我们将省略括号以执行 f 当使用中缀表示法时。Fenwick 树是一种数据结构,它:计算 function 的值 ,f在给定范围内 [l, r](即 A_l * A_{l+1} ... 1 简介让 f 是某个 group作(具有恒等元素和逆元素的集合的二进制关联函数)和 A 是长度为 N。表示 f 美元的中缀表示法为 * ;那是 f(x,y) = x*y 对于任意整数 x,y. (由于这是结合的,我们将省略括号以执行 f 当使用中缀表示法时。Fenwick 树是一种数据结构,它:计算 function 的值 ,f在给定范围内 [l, r](即 A_l * A_{l+1} ...
- 文章首发在:先知社区https://xz.aliyun.com/t/17029前言对于webshell免杀来说,类绕过是最有效果且不易被检测出来的,那如果我们对类进行操作,在类里面加入一些算法和混淆代码,让代码逻辑变得十分混乱,不易读,甚至读不懂,但是却能够执行命令,可以rce,那岂不是可以bypass所有的杀毒软件和云沙箱了吗?利用稻妻雷元素方块阵《原神》中的稻妻雷元素方块阵是一个解谜游戏... 文章首发在:先知社区https://xz.aliyun.com/t/17029前言对于webshell免杀来说,类绕过是最有效果且不易被检测出来的,那如果我们对类进行操作,在类里面加入一些算法和混淆代码,让代码逻辑变得十分混乱,不易读,甚至读不懂,但是却能够执行命令,可以rce,那岂不是可以bypass所有的杀毒软件和云沙箱了吗?利用稻妻雷元素方块阵《原神》中的稻妻雷元素方块阵是一个解谜游戏...
- dijkstra算法 dijkstra算法
- 堆排序是一种基于比较的排序算法,它利用了数据结构中的堆(Heap)。堆是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆(Max-Heap)和最小堆(Min-Heap)。在最大堆中,每个父节点的值都大于或等于其子节点的值;在最小堆中,每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。 堆排序是一种基于比较的排序算法,它利用了数据结构中的堆(Heap)。堆是一种特殊的完全二叉树,分为最大堆(Max-Heap)和最小堆(Min-Heap)。在最大堆中,每个父节点的值都大于或等于其子节点的值;在最小堆中,每个父节点的值都小于或等于其子节点的值。
- 选择排序(Selection Sort)是一种简单的排序算法,它的核心思想是:在每一轮的排序中,从未排序的部分中找到最小(或最大)的元素,并将其放到已排序部分的末尾。 选择排序(Selection Sort)是一种简单的排序算法,它的核心思想是:在每一轮的排序中,从未排序的部分中找到最小(或最大)的元素,并将其放到已排序部分的末尾。
- 快速排序(Quick Sort)是一种高效的排序算法,采用分治法(Divide and Conquer)策略来对数组进行排序。它的核心思想是通过一趟排序将待排序的数组分成两部分,其中一部分的所有元素比另一部分的所有元素都要小,然后递归地对这两部分分别进行快速排序,直到整个序列有序。 快速排序(Quick Sort)是一种高效的排序算法,采用分治法(Divide and Conquer)策略来对数组进行排序。它的核心思想是通过一趟排序将待排序的数组分成两部分,其中一部分的所有元素比另一部分的所有元素都要小,然后递归地对这两部分分别进行快速排序,直到整个序列有序。
- > 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档@[TOC](文章目录)---# 前言---# 一、Python字符串的操作和常用方法 ## 1、字符串的定义和基本操作 在Python中,字符串是由字符组成的,可以使用单引号或双引号来定义字符串。例如:```csharpstr1 = 'Hello, World!'str2 = "Python is awesome!"`... > 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档@[TOC](文章目录)---# 前言---# 一、Python字符串的操作和常用方法 ## 1、字符串的定义和基本操作 在Python中,字符串是由字符组成的,可以使用单引号或双引号来定义字符串。例如:```csharpstr1 = 'Hello, World!'str2 = "Python is awesome!"`...
- Python是一种简单易学且功能强大的编程语言。在开始编写Python代码之前,我们需要了解一些基础语法和数据类型。本文将介绍Python的基本语法规则以及常用的数据类型。 Python是一种简单易学且功能强大的编程语言。在开始编写Python代码之前,我们需要了解一些基础语法和数据类型。本文将介绍Python的基本语法规则以及常用的数据类型。
- 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、技术排序等。 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、技术排序等。
- 2025-02-26:最小代价构造字符串。用go语言,给定一个目标字符串 target、一个字符串数组 words 和一个整数数组 costs,这两个数组的长度相同。想象一个空字符串 s,你可以执行以下操作任意次数(包括0次):1.从 words 数组中选择一个索引 i,满足 0 ≤ i < words.length。2.将 words[i] 添加到 s。3.进行此操作的费用为 costs[... 2025-02-26:最小代价构造字符串。用go语言,给定一个目标字符串 target、一个字符串数组 words 和一个整数数组 costs,这两个数组的长度相同。想象一个空字符串 s,你可以执行以下操作任意次数(包括0次):1.从 words 数组中选择一个索引 i,满足 0 ≤ i < words.length。2.将 words[i] 添加到 s。3.进行此操作的费用为 costs[...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签