1、前言作为后端开发的程序员，我们常常会的一些相对比较复杂的逻辑，比如我们需要给前端写一个调用的接口，这个接口需要进行相对比较复杂的业务逻辑操作，比如会进行，查询、远程接口或本地接口调用、更新、插入、计算等一些逻辑，将最终接口的返回结果给到前端，而经过这么一系列的业务逻辑操作，接口对DB的操作、对代码业务逻辑判断、进行接口调用这些都是需要时间的，而只要这是一个事务操作，每次对数据库进行的交互都会产生一条事务记录。那么这样就会对我们接口返回的效率产生影响，而且这个影响是随着数据量的增长而增长的，这时候我们就需要对一整个大事务进行拆分，从而提升整体接口的效率。2、何为大事务就拿我最近开发写的一个接
我编写了一些简单的Java代码来人为地使用大量RAM，我发现当我使用这些标志时获得相关时间:1029.59seconds....-Xmx8g-Xms256m696.44seconds.....-XX:ParallelGCThreads=1-Xmx8g-Xms256m247.27seconds.....-XX:ParallelGCThreads=1-XX:+UseConcMarkSweepGC-Xmx8g-Xms256m现在，我明白了为什么-XX:+UseConcMarkSweepGC会提高性能，但是为什么当我限制为单线程GC时我会得到加速？这是我写得不好的Java代码的产物，还是这也适
滑雪题目描述Michael喜欢滑雪。这并不奇怪，因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度，滑的区域必须向下倾斜，而且当你滑到坡底，你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道在一个区域中最长的滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子：12345161718196152425207142322218131211109一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一，当且仅当高度会减小。在上面的例子中，一条可行的滑坡为 24−17−16−124−17−16−1（从 24 开始，在 1 结束）。当然 25－24－23－……－3－2－1 更长。事实上，这是最长的
Redis高并发缓存架构性能优化实战场景1:中小型公司Redis缓存架构以及线上问题实战线程A在master获取锁之后，master在同步数据到slave时，master突然宕机(此时数据还没有同步到slave)，然后slave会自动选举成为新的master，此时线程B获取锁，结果成功了，这样会造成多个线程获取同一把锁解决方案网上说RedLock能解决分布式锁失效的问题。对于RedLock实现原理是:超过半数Redis节点加锁成功之后才能算成功，否则返回false，和Zookeeper的"ZAB"原理很类似，而且与RedisCluster集群中解决脑裂问题的方案类似，但是RedLock方案有很
前言算法需要多刷题积累经验，所以我行文重心在于分析解题思路，理论知识部分会相对简略一些正文滑动窗口属于双指针，这两个指针是同向前行，它们所夹的区间就称为“窗口”啥时候用滑动窗口？题目涉及到“子序列”、“子数组”、“子串”等概念，要你求和它们相关的量，比如求满足条件的子数组的最大长度在暴力枚举的时候，如果发现两个“指针”都是朝同一个方向走的，就可以考虑滑动窗口注：滑动窗口可以看作是暴力枚举优化后的结果如何使用？（步骤）定义两个“指针”left、right（此“指针”不是真正的指针）通过移动right让元素进窗口进窗口之后进行判断，并根据这个判断决定什么时候需要出窗口2和3需要放在一个循环里面，这
计算电磁学(ComputationalElectromagnetics,CEM)是通过数值计算来研究电磁场的交叉学科。数值求解电磁学问题的方法可以分成频域(FrequencyDoamin,FD)、时域(TimeDomain,TD)等两类。频域法基于时谐微分，通过对多个采样值的傅里叶逆变换得到所需的脉冲响应，使用这种方法，每次计算只能求得一个频率点上的响应。这类方法又可进一步分成低频算法、高频算法等两类。低频算法包括矩量法(MethodofMoment,MoM)、频域有限差分(FiniteDifferenceFrequencyDoamin,FDFD)等；高频算法包括几何光学法、物理光学法等。时域
我一直在尝试在不使用BigInteger的情况下在Java中实现Karatsuba算法。我的代码仅适用于两个整数相同且位数相同的情况。我没有得到正确的答案，但是我得到的答案非常接近正确的答案。例如我在12*12时得到149。我无法弄清楚我的代码有什么问题，因为我相信我所做的一切都是正确的(按照书本)。这是我的代码。publicstaticvoidmain(String[]args){longans=karatsuba(12,12);System.out.println(ans);}privatestaticlongkaratsuba(longi,longj){if(i编辑:感谢Ziya
我最近一直在Java和C#上运行基准测试，以在线程池上安排1000个任务。服务器有4个物理处理器，每个处理器有8个内核。操作系统为Server2008，内存为32GB，每个CPU为Xeonx7550Westmere/Nehalem-C。简而言之，Java实现在4个线程时比C#快得多，但随着线程数的增加而慢得多。当线程数增加时，C#似乎每次迭代都变得更快。图表包含在这篇文章中:Java实现是在64位HotspotJVM上编写的，使用Java7并使用我在网上找到的ExecutorService线程池(见下文)。我还将JVM设置为并发GC。C#是在.net3.5上编写的，线程池来自codep
我知道这可能是一个愚蠢的问题，也许是当今最愚蠢的问题，但我不得不问:我发明了这种排序算法吗？昨天，我对一个基于交换的排序算法有了一点灵感。今天，我实现了它，并且奏效了。它可能已经存在，因为有许多不那么流行的排序算法，这些算法几乎没有或根本没有相关信息，而且几乎没有实现它们。描述:基本上，该算法采用一个项目，它们是一对，然后再次是一个项目……直到列表末尾。对于每个项目/对，比较距离对空间或项目相同半径距离的每两个项目，直到到达数组的边界，然后根据需要交换这些项目。对列表的每一对/项目重复此操作。基于英文的伪代码:FORiindextolastindexofArray(startingfr
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式协同过滤算法协同过滤（CollaborativeFiltering,CF） 是一种非常经典的推荐系统算法，其完全由统计学出发，挖掘用户与物品之间的相关性
