一、题目大意链接：https://leetcode.cn/problems/sort-colors给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n个元素的数组 nums ，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。我们使用整数0、 1和2分别表示红色、白色和蓝色。必须在不使用库的sort函数的情况下解决这个问题。示例1：输入：nums=[2,0,2,1,1,0]输出：[0,0,1,1,2,2]示例2：输入：nums=[2,0,1]输出：[0,1,2]提示：n==nums.length1nums[i]为0、1或2进阶：你可以不使用代码库中的排序函数来解决这道题吗？你能想出一
一、题目大意https://leetcode.cn/problems/sort-characters-by-frequency给定一个字符串s，根据字符出现的频率对其进行降序排序。一个字符出现的频率是它出现在字符串中的次数。返回已排序的字符串 。如果有多个答案，返回其中任何一个。示例1:输入:s="tree"输出:"eert"解释:'e'出现两次，'r'和't'都只出现一次。因此'e'必须出现在'r'和't'之前。此外，"eetr"也是一个有效的答案。示例2:输入:s="cccaaa"输出:"cccaaa"解释:'c'和'a'都出现三次。此外，"aaaccc"也是有效的答案。注意"cacaca
一、题目大意标签:查找https://leetcode.cn/problems/search-in-rotated-sorted-array-ii已知存在一个按非降序排列的整数数组nums，数组中的值不必互不相同。在传递给函数之前，nums在预先未知的某个下标k（0给你旋转后的数组nums和一个整数target，请你编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。如果nums中存在这个目标值target，则返回true，否则返回false。你必须尽可能减少整个操作步骤。示例 1：输入：nums=[2,5,6,0,0,1,2],target=0输出：true示例 2：输入：nums=[2,5,6
一、题目大意标签:查找https://leetcode.cn/problems/search-in-rotated-sorted-array-ii已知存在一个按非降序排列的整数数组nums，数组中的值不必互不相同。在传递给函数之前，nums在预先未知的某个下标k（0给你旋转后的数组nums和一个整数target，请你编写一个函数来判断给定的目标值是否存在于数组中。如果nums中存在这个目标值target，则返回true，否则返回false。你必须尽可能减少整个操作步骤。示例 1：输入：nums=[2,5,6,0,0,1,2],target=0输出：true示例 2：输入：nums=[2,5,6
一、题目大意标签:查找https://leetcode.cn/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array给定一个按照升序排列的整数数组nums，和一个目标值target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target，返回 [-1,-1]。进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(logn) 的算法解决此问题吗？示例1：输入：nums=[5,7,7,8,8,10],target=8输出：[3,4]示例 2：输入：nums=[5,7,7,8,8,10],target=6输出：[-1
一、题目大意标签:查找https://leetcode.cn/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array给定一个按照升序排列的整数数组nums，和一个目标值target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target，返回 [-1,-1]。进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(logn) 的算法解决此问题吗？示例1：输入：nums=[5,7,7,8,8,10],target=8输出：[3,4]示例 2：输入：nums=[5,7,7,8,8,10],target=6输出：[-1
changebuffer一块存储了更新操作的缓冲区。它存在于MySQL的bufferpool中。它是怎么作用的：对于普通索引，如果更新操作的目标page页不在内存中，那么会先将这些更新操作记录在changebuffer中。等到select操作将该目标page页查询到内存时会执行更新。这样减少了随机访问磁盘的次数。对于唯一索引，由于执行更新操作时必须先将目标page页读取到内存中判断唯一性，因此没有必要使用该buffer，还能减少维护成本。适用场景：写多读少的场合。多次更新操作，然后同时mergebuffer中的记录，最大限度的利用了一次磁盘访问。如果是普通索引，在更新完之后马上就查询刚插入的那
changebuffer一块存储了更新操作的缓冲区。它存在于MySQL的bufferpool中。它是怎么作用的：对于普通索引，如果更新操作的目标page页不在内存中，那么会先将这些更新操作记录在changebuffer中。等到select操作将该目标page页查询到内存时会执行更新。这样减少了随机访问磁盘的次数。对于唯一索引，由于执行更新操作时必须先将目标page页读取到内存中判断唯一性，因此没有必要使用该buffer，还能减少维护成本。适用场景：写多读少的场合。多次更新操作，然后同时mergebuffer中的记录，最大限度的利用了一次磁盘访问。如果是普通索引，在更新完之后马上就查询刚插入的那
sort包简介官方文档Golang的sort包用来排序，二分查找等操作。本文主要介绍sort包里常用的函数，通过实例代码来快速学会使用sort包sort包内置函数sort.Ints(x[]int) ints:=[]int{1,4,3,2} fmt.Printf("%v\n",ints) sort.Ints(ints)//默认升序 fmt.Printf("%v\n",ints)//[1234] sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice(ints)))//降序排序 fmt.Printf("%v\n",ints)//[4321]sort.Strings(x[]stri
sort包简介官方文档Golang的sort包用来排序，二分查找等操作。本文主要介绍sort包里常用的函数，通过实例代码来快速学会使用sort包sort包内置函数sort.Ints(x[]int) ints:=[]int{1,4,3,2} fmt.Printf("%v\n",ints) sort.Ints(ints)//默认升序 fmt.Printf("%v\n",ints)//[1234] sort.Sort(sort.Reverse(sort.IntSlice(ints)))//降序排序 fmt.Printf("%v\n",ints)//[4321]sort.Strings(x[]stri
