目录1.面试题17.14. 最小K个数解题思路2.前K个高频元素解题思路3.前K个高频单词解题思路TOP-K问题：即求数据集合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。比比如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决，基本思路如下：1.用数据集合中前K个元素来建堆 前k个最大的元素，则建小堆前k个最小的元素，则建大堆2.用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素将剩余N-K个

TOP命令详解一、top命令介绍  相信每个运维人员都遇到过的事情就是服务器的负载突然飙升，碰到这种情况，大家第一反应一定是登到服务器上，先敲一个top命令看看loadaverage吧。在Linux操作系统中，top是使用最频繁，也是信息比较全的一个命令，它对于所有正在运行的进行和系统负荷提供不断更新的概览信息，包括系统负载、CPU利用分布情况、内存使用、每个进程的资源占用情况等信息，今天这篇文章和大家说说怎么看懂top命令。二、top命令输出结果解析执行top命令后，默认会出现如下内容：top命令输出了很多参数，真正的服务器负载情况我们要综合其他参数一起看，运行结果可以分为两部分:第一部分是

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本专栏将从基础开始，循序渐进，以实战为线索，逐步深入SpringBoot相关知识相关知识，打造完整的SpringBoot学习步骤，提升工程化编码能力和思维能力，写出高质量代码。希望大家都能够从中有所收获，也请大家多多支持。专栏地址:SpringBoot专栏本文涉及的代码都已放在gitee上：gitee地址如果文章知识点有错误的地方，请指正！大家一起学习，一起进步。专栏汇总：专栏汇总文章目录SpringBoot整合ES安装基本操作整合SpringBoot整合ESRedis可以使用内存加载数据并实现数据快速访问，MongoDB可以在内存中存储类似对象的数据并实现数据的快速访问，在企业级开发中对于速

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数据库对比、类比关系型数据库、NoSQL关系型数据库表与表之间有关系。表存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，这样便于表之间的联结操作。不过也限制了其性能瓶颈。更支持SQL，支持复杂计算NoSQL表与表之间没有直接关系，创建不用遵循三范式，以键值对存储，结构不固定，可以减少一些空间和时间上的开销。NoSQL用于指定那些非关系型的，分布式的，且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。不太支持复杂计算。一般不用做分析使用。对比项NoSQL关系型数据库大表效率高低成本低高事务不支持支持查询方式非结构化查询结构化查询存储扩展横向扩展，分布式纵向扩展（横向有限）存储规范可以冗余规范性，避

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“谈谈你对Nosql的理解”如果你遇到这个问题的时候，找不到回答的思路脑子里面一片混乱，然后回答的时候吞吞吐吐。建议你看完整篇文章。大家好，我是Mic，一个工作了14年的Java程序员关于这个问题，面试官想考察什么呢？考察目标很显然，这是一道没有标准答案的面试题。所以面试官问这个问题，无非就是考察你的技术积累和总结能力。因为只有对一个技术的理解足够深，才能够很好的表达出来。就像我们总结自己逝去的青春，虽然没有华丽的辞藻，但是那些喜怒哀乐，我们总是能够表达得那么深刻。问题解析Nosql在现在并不是一个新词。最早出现在1998年，那个时候对于Nosql的描述是一个轻量、开源不提供SQL功能的关系数