一、基本概念就iOS开发而言，关于copy的几个概念：拷贝：即复制，目的是产生副本，让原对象和副本相互独立，互不影响；不可变拷贝：即copy方法，无论原对象是否可变，都产生不可变副本；可变拷贝：即mutableCopy方法，无论原对象是否可变，都产生可变副本；深拷贝：内容拷贝，产生新的对象；浅拷贝：指针拷贝，不产生新的对象；由上可知，copy和深拷贝是两个概念，两者并不一定相等，先给结果：源对象不可变时，copy方法就是浅拷贝；源对象可变时，copy方法就是深拷贝；mutableCopy方法无论何种情况都是深拷贝；二、代码分析关闭ARC的情况下，先看两段代码：情况一：NSStringintma
Cocoapods不再在Pods/Headers/Private中生成所有必需的header，从而导致数百个“工作副本丢失”构建问题。当我从以下位置升级时，问题开始发生:Xcode7Cocoapodspre-1.0(不确定我有哪个版本)OSXElCapitan平台ios7.0到Xcode8测试版6Cocoapods1.0.1macOSSierra10.12测试版平台ios8.0我的“Pods/TargetSupportFiles”文件夹有35个pod，但我的“Pods/Headers/Private”和“Pods/Headers/Private”各只有4个pod。我尝试将“$(inhe
【大数据&AI人工智能】HBase高可用、高性能原理讲解：LSMTree/数据压缩MinorCompaction和MajorCompaction/BloomFilter/Cache文章目录【大数据&AI人工智能】HBase高可用、高性能原理讲解：LSMTree/数据压缩MinorCompaction和MajorCompaction/BloomFilter/CacheHBase简介关键特性LSM树结构简介核心思想LSM树的结构LSM树原理memtableimmutablememtableSSTable写入操作删除操作
一、问题背景npminstall安装项目依赖时报错PSD:\test>npminstallnpmERR!codeERESOLVEnpmERR!ERESOLVEunabletoresolvedependencytreenpmERR!npmERR!Whileresolving:vue-admin-template@4.2.1npmERR!Found:webpack@5.74.0npmERR!node_modules/webpacknpmERR!devwebpack@"^5.11.0"fromtherootprojectnpmERR!npmERR!Couldnotresolvedependency:
一、报错error:thefollowinguntrackedworkingtreefileswouldbeoverwritetenbymerge xxxxxxxxxxx路径文件xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx路径文件xxxxxxxxxxxxxxpleasemoveorremovethembeforeyoumerge/二、原因这个错误通常在使用gitpull命令拉取代码时出现，它表示在合并操作中，有一些未跟踪的文件会被覆盖。这种情况通常发生在你本地的工作区中有一些未添加到版本控制的文件，而远程仓库上的代码发生了变化，并且这些变化会覆盖到你本地的未跟踪文件。三、解决办法为
传统的拷贝过程流程步骤：（1）操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存；（2）应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区；（3）应用程序将读到数据写回内核空间并放入socket缓冲区；（4）操作系统将数据从socket缓冲区复制到网卡接口，此时数据才能通过网络发送。此过程涉及到4次上下文切换以及4次数据的复制，但是这些过程中cpu数据完全没有进行变化，仅仅是磁盘数据复制到了网卡的缓冲区，在这种情况下，如果去掉流程2和3，减少用户空间和内核空间之间的切换，虽然减少了数据交换的次数，但是仍然存在数据多次复制的情况。注：步骤1和4的数据传输是通过DMA引擎进行拷贝的步骤2和3的数据传输是通
红黑树(RedBlackTree)红黑树（RedBlackTree）是一种自平衡二叉查找树，是一种高效的查找树，学习之前先了解一下平衡二叉树。于1972年由RudolfBayer发明的对称二叉B树演化而来，并以2-3-4树、2-3树流行。最终在1978年由LeonidasJ.Guibas和RobertSedgewick从对称二叉B树中推导出红黑树。红黑树具有良好的效率，它可在O(logN)时间内完成查找、增加、删除等操作建立在BST二叉搜索树的基础上，AVL、2-3树、红黑树都是自平衡二叉树，红黑树每个节点增加了一个存储位，用来记录节点的颜色，RED或者BLACK。但相比于AVL，高度平衡所带
Trie，又称字典树、单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。什么是前缀树在计算机科学中，trie，又称前缀树或字典树，是一种有序树，用于保存关联数组，其中的键通常是字符串。与二叉查找树不同，键不是直接保存在节点中，而是由节点在树中的位置决定。一个节点的所有子孙都有相同的前缀，也就是这个节点对应的字符串，而根节点对应空字符串。一般情况下，不是所有的节点都有对应的值，只有叶子节点和
我有一个GKGameModel将其内部状态存储在Card的数组a和一个字典b从Int映射到Card的数组。GameplayKit要求我必须在setGameModel:中复制这个内部状态.下面的代码是为了just-copy数组和“深度复制”字典。FWIK这应该足够了，因为Card本身永远不会改变。vara:[Card]varb:[Int:[Card]]funcsetGameModel(gameModel:GKGameModel){letotherGameModel=gameModelas!GameModela=otherGameModel.ab=otherGameModel.b.map{
平衡二叉树（BalancedBinaryTree）平衡二叉树是一种特殊的二叉搜索树，它具有以下特点：每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1。所有的子树也都是平衡二叉树。通过保持平衡性，平衡二叉树可以在最坏情况下仍然具有较好的性能，保证查找、插入和删除操作的时间复杂度为O(logn)。平衡二叉树的常用实现方法有红黑树、AVL、替罪羊树、Treap、伸展树等为什么需要平衡二叉树在普通的二叉搜索树中，如果插入或删除操作不经过特殊处理，很容易出现树的不平衡，使得树的高度变得很大，导致查找操作的效率下降。平衡二叉树通过在每次插入或删除后调整树的结构，保持树的平衡性。这样可以确保树的高度尽可能地低，使得
