题目描述火车站附近的货物中转站负责将到站货物运往仓库，小明在中转站负责调度2K辆中转车（K辆干货中转车，K辆湿货中转车）。货物由不同供货商从各地发来，各地的货物是依次进站，然后小明按照卸货顺序依次装货到中转车，一个供货商的货只能装到一辆车上，不能拆装，但是一辆车可以装多家供货商的货；中转车的限载货物量由小明统一指定，在完成货物中转的前提下，请问中转车的统一限载货物数最小值为多少。输入描述第一行length表示供货商数量1第二行goods表示供货数数组1第三行types表示对应货物类型，types[i]等于0或者1，其中0代表干货，1代表湿货第四行k表示单类中转车数量1输出描述运行结果输出一个整
华为OD机试题华为OD机试300题大纲统一限载货物数最小值题目描述输入描述输出描述说明示例一输入输出说明示例二输入输出说明Python代码实现算法逻辑华为OD机试300题大纲参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。华为OD清单查看地址：blog
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为什么要限流系统在设计的时候，我们会有一个系统的预估容量，长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值，系统有可能会被压垮，最终导致整个服务不可用。为了避免这种情况，我们就需要对接口请求进行限流。所以，我们可以通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。 限流背景系统有一个获取手机短信验证码的接口，因为是开放接口，所以为了避免用户不断的发送请求获取验证码，防止恶意刷接口的情况发生，于是用最简单的计数器方式做了限流，限制每个IP每分钟只能请求一次，然后其他每个手机号的时间窗口限制则是通过业务逻辑进行判
为什么要限流系统在设计的时候，我们会有一个系统的预估容量，长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值，系统有可能会被压垮，最终导致整个服务不可用。为了避免这种情况，我们就需要对接口请求进行限流。所以，我们可以通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。 限流背景系统有一个获取手机短信验证码的接口，因为是开放接口，所以为了避免用户不断的发送请求获取验证码，防止恶意刷接口的情况发生，于是用最简单的计数器方式做了限流，限制每个IP每分钟只能请求一次，然后其他每个手机号的时间窗口限制则是通过业务逻辑进行判
何为请求限流？请求限流是一种控制API或其他Web服务的流量的技术。它的目的是限制客户端对服务器发出的请求的数量或速率，以防止服务器过载或响应时间变慢，从而提高系统的可用性和稳定性。中小型项目请求限流的需求按IP、用户、全局限流基于不同实现的限流设计（基于Redis或者LRU缓存）基于注解标注哪些接口限流完整限流设计实现在开源项目中：https://github.com/valarchie/AgileBoot-Back-End注解设计声明一个注解类，主要有以下几个属性key(缓存的key)time(时间范围)maxCount(时间范围内最大的请求次数)limitType(按IP/用户/全局进行
何为请求限流？请求限流是一种控制API或其他Web服务的流量的技术。它的目的是限制客户端对服务器发出的请求的数量或速率，以防止服务器过载或响应时间变慢，从而提高系统的可用性和稳定性。中小型项目请求限流的需求按IP、用户、全局限流基于不同实现的限流设计（基于Redis或者LRU缓存）基于注解标注哪些接口限流完整限流设计实现在开源项目中：https://github.com/valarchie/AgileBoot-Back-End注解设计声明一个注解类，主要有以下几个属性key(缓存的key)time(时间范围)maxCount(时间范围内最大的请求次数)limitType(按IP/用户/全局进行
限流概述系统存在服务上限，流量超过服务上限会导致系统卡死、崩溃。限流：为了在高并发时系统稳定可用，牺牲或延迟部分请求流量以保证系统整体服务可用。限流算法固定窗口计数将时间划分为多个窗口；在每个窗口内每有一次请求就将计数器加一；如果计数器超过了限制数量，则本窗口内所有的请求都被丢弃，当时间到达下一个窗口时，计数器重置。滑动窗口计数将时间划分为多个区间；在每个区间内每有一次请求就将计数器加一维持一个时间窗口，占据多个区间；每经过一个区间的时间，则抛弃最老的一个区间，并纳入最新的一个区间；如果当前窗口内区间的请求计数总和超过了限制数量，则本窗口内所有的请求都被丢弃。漏桶将每个请求视作"水滴"放入"漏
限流概述系统存在服务上限，流量超过服务上限会导致系统卡死、崩溃。限流：为了在高并发时系统稳定可用，牺牲或延迟部分请求流量以保证系统整体服务可用。限流算法固定窗口计数将时间划分为多个窗口；在每个窗口内每有一次请求就将计数器加一；如果计数器超过了限制数量，则本窗口内所有的请求都被丢弃，当时间到达下一个窗口时，计数器重置。滑动窗口计数将时间划分为多个区间；在每个区间内每有一次请求就将计数器加一维持一个时间窗口，占据多个区间；每经过一个区间的时间，则抛弃最老的一个区间，并纳入最新的一个区间；如果当前窗口内区间的请求计数总和超过了限制数量，则本窗口内所有的请求都被丢弃。漏桶将每个请求视作"水滴"放入"漏
限流：使用Redisson的RRateLimiter进行限流多策略：map+函数式接口优化if判断自定义注解/***aop限流注解*/@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Inherited@Documentedpublic@interfaceRedisLimit{Stringprefix()default"rateLimit:";//限流唯一标示Stringkey()default"";//限流单位时间（单位为s）inttime()default1;//单位时间内限制
