Algorithm-一周至少一道算法题

Review-阅读并点评至少一篇英文技术文章

Tip-学习至少一个技术技巧,总结和归纳在日常工作中所遇到的知识点

Share-分享一篇有观点和思考的技术文章

01-Algorthm

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https://leetcode.com/problems/find-duplicate-subtrees

题目是找到二叉树中的所有相同的子树。

要做这类题,首先想到的就是使用map的数据结构做辅助,因为哈希表的key-value结构可以帮助找到出现过的内容。

下一步思考用什么来做key,既然是找相同的子树,那么就应该将子树作为哈希表的key,而整个子树不好存储,因此将子树序列化为字符串,空节点由特殊字符替代,比如"#"。因为要找子树,应该先遍历子节点,所以遍历时使用后序遍历,由子树序列化后的字符串做key,再结合map的判断,就能找到所有相同的子树了。

02-Review

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https://hackernoon.com/eventual-vs-strong-consistency-in-distributed-databases-282fdad37cf7

点评:

作者以电脑设备的数据,备份到移动硬盘及云盘来举例子,用生动形象的语言对比了数据的最终一致性和强一致性。

强一致性保证了数据的一致性,但是会有较高的延迟(因为数据需要同步到所有的节点)

最终一致性可以快速响应读的请求,但是可能读到旧的数据(因为数据还没完成同步)

03-Tip

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关于partition

分布式系统理论中,有一个词叫`partition`,很多人翻译为分区,看这觉得有点不对,会误导了读者,“分区”是个中性词,不好也不坏。而CAP定理中的Partition代表的是一种“坏”的情况。

wiki的解释是:

a network partition refers to the failure of a network device that causes a network to partition.

partition应该指的是碎片化,用一种比较抽象的思维去理解:网络的碎片化是某个网络设备失效导致整个网络无法互联,变成了一个个的“网络碎片”。

使用Lazy注解调整Spring中加载顺序

@Lazy/DependsOn

在某些场景中,bean A 间接依赖 bean B。如Bean B需要加载一些配置,bean A需要使用Bean B加载的配置,因此,如果bean B没有准备好,bean A就无法访问,整个程序甚至无法启动成功。

简单的说,bean B一定需要比bean A先加载完毕,可以对bean A使用@Lazy注解,使得A晚一点初始化。

04-Share

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https://coolshell.cn/articles/20977.html

推荐皓子哥的文章,文章的核心观念很明确,有以下几点:

1、认识自己,找到自己适合的方向以及成长的节奏

2、打好基础,以不变应万变

3、提高学习效率:

找一手信息源

注重基础和原理

多总结和归纳

实践和坚持

程序员成长的道路很长,面对当下庞大的信息,很容易焦虑,基础原理学起来会很枯燥,但尽可能坚持下去吧。

原创文章,文笔有限,才疏学浅,文中若有不正之处,万望告知。

如果本文对你有帮助,麻烦顺手点个赞吧,谢谢

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