作者：京东零售梁强1、背景这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题1）B令牌的业务背景先简述一下B令牌的业务背景，B令牌系统是用于营销场景中，将许多用户绑定在一个令牌上，再将令牌绑定在促销上，从而实现差异和精准营销，一般情况下一个令牌的生命周期等同于这个促销。2）B端令牌的结构现状令牌和令牌用户关系是一个一对多的关系，早期的令牌系统使用jed分库，2个分片，中间进行了一次扩容达到了8个分片，存储的数据行数达到了1.2亿3）数据和业务现状1.2亿数据，分布在8个分库中，每个分库平均1500万，但由于分库字段使用的是令牌ID
初次学习数据结构和算法是几年前的事情了，当时遇到的困难没有记录下来。回过头来复习，记录下学习时遇到的问题。 平衡二叉树（二叉搜索树）（ALV树）可以保证查询效率。在此之前先学习二叉排序树（BST——BinarySortTree）。 在高度为h的ALV树中，最小节点数S(h)=S(h-1)+S(h-2)+1。对于h=0，S(h)=1；h=1，S(h)=2。 函数S(h)与斐波那契树密切相关。下面给出指定树高度时，最少节点的ALV树： 摘自——《数据结构与算法分析：c语言描述》 初次学习ALV旋转时，总是纠结于“旋
初次学习数据结构和算法是几年前的事情了，当时遇到的困难没有记录下来。回过头来复习，记录下学习时遇到的问题。 平衡二叉树（二叉搜索树）（ALV树）可以保证查询效率。在此之前先学习二叉排序树（BST——BinarySortTree）。 在高度为h的ALV树中，最小节点数S(h)=S(h-1)+S(h-2)+1。对于h=0，S(h)=1；h=1，S(h)=2。 函数S(h)与斐波那契树密切相关。下面给出指定树高度时，最少节点的ALV树： 摘自——《数据结构与算法分析：c语言描述》 初次学习ALV旋转时，总是纠结于“旋
一、题目大意给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。示例1：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：true示例2：输入：root=[1,2,2,3,3,null,null,4,4]输出：false示例3：输入：root=[]输出：true提示：树中的节点数在范围[0,5000]内-104来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn/problems/balanced-binary-tree著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商
一、题目大意给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。示例1：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：true示例2：输入：root=[1,2,2,3,3,null,null,4,4]输出：false示例3：输入：root=[]输出：true提示：树中的节点数在范围[0,5000]内-104来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn/problems/balanced-binary-tree著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商
前言一，数据层面处理方法1.1，数据扩充1.2，数据（重）采样数据采样方法总结1.3，类别平衡采样二，算法（损失函数）层面处理方法2.1，FocalLoss2.2，损失函数加权参考资料前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的，但在实际场景中，训练样本数据往往都是不均衡（不平衡）的。比如在图像二分类问题中，一个极端的例子是，训练集中有95个正样本，但是负样本只有5个。这种类别数据不均衡的情况下，如果不做不平衡样本的处理，会导致模型在数目较少的类别上出现“欠学习”现象，即可能在测试集上完全丧失对负样本的预测能力。除了常见的分类、回归任务，类似图像语义分割、深度估计等像素级别任务
前言一，数据层面处理方法1.1，数据扩充1.2，数据（重）采样数据采样方法总结1.3，类别平衡采样二，算法（损失函数）层面处理方法2.1，FocalLoss2.2，损失函数加权参考资料前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的，但在实际场景中，训练样本数据往往都是不均衡（不平衡）的。比如在图像二分类问题中，一个极端的例子是，训练集中有95个正样本，但是负样本只有5个。这种类别数据不均衡的情况下，如果不做不平衡样本的处理，会导致模型在数目较少的类别上出现“欠学习”现象，即可能在测试集上完全丧失对负样本的预测能力。除了常见的分类、回归任务，类似图像语义分割、深度估计等像素级别任务
目录1.题目2.解题思路3.数据类型功能函数总结4.java代码1.题目输入一棵二叉树的根节点，判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1，那么它就是一棵平衡二叉树。示例1:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7]3/\920/\157返回true。示例2:给定二叉树[1,2,2,3,3,null,null,4,4]1/\22/\33/\44返回 false。限制：0作者：Krahets链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/illustration-of-algorithm/9hzffg/来源：力扣（Leet
目录1.题目2.解题思路3.数据类型功能函数总结4.java代码1.题目输入一棵二叉树的根节点，判断该树是不是平衡二叉树。如果某二叉树中任意节点的左右子树的深度相差不超过1，那么它就是一棵平衡二叉树。示例1:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7]3/\920/\157返回true。示例2:给定二叉树[1,2,2,3,3,null,null,4,4]1/\22/\33/\44返回 false。限制：0作者：Krahets链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/illustration-of-algorithm/9hzffg/来源：力扣（Leet
题目传送门：https://codeforces.com/problemset/problem/527/C题意：给出一个面积为h×w的长方形，有m次操作，每次操作可以横着或竖着在某个位置砍一刀，问你在m次操作后，在所有块中面积最大的一个。思路：理解题意，就是让你求砍m次后，剩下的部分的最长的高和最长的宽，相乘就是最大面积，所以我们可以利用平衡树中的前驱和后继来求所切割点所在部分的长度，同时利用两颗平衡树来维护高和宽，再利用multiset来维护切割后的高度和宽度，每次切割时，要先在multiset中找到所要切割线段的长度，将其切割后再放回去，最后从multiset中找到最长的高和宽相乘即是所求
