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LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
25710编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
10. django开发中数据库做过什么优化? 1.设计表时，尽量少使用外键，因为外键约束会影响插入和删除性能； 2.使用缓存，减少对数据库的访问； 3.在orm框架下设置表时，能用varchar确定字段长度时，就别用text； 4.可以给搜索频率高的字段属性 ，在定义时创建索引； 5.Django orm框架下的Querysets 本来就有缓存的； 6.如果一个页面需要多次连接数据库，最好一次性取出所有需要的数据，减少对数据库的查询次数； 7.若页面只需要数据库里某一个两个字段时
98540发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
31710编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
心跳的返回其还也包含了 NameNode对 DataNode的一些命令，如删除数据库或者是把数据块复制到另一个 DataNode。 特别是分布式的各个节点上， 甚至可能出现某些节点已经升级成功， 但有些节点可能处于中间状态的情况， 所以 Hadoop采用类似于数据库事务的升级机制也就不是很奇怪。 小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
69620发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
30920编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
63210编辑于 2021-12-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
26710发布于 2021-03-01 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
50020发布于 2020-07-23 - 来自专栏陈黎栋的专栏啦
图数据库·业务总结·反欺诈
通过融合企业和个人银行资金交易明细、通话、出行、住宿、工商、税务等信息构建初步的“资金账户-人-公司”关联知识图谱。同时从案件描述、笔录等非结构化文本中抽取人(受害人、嫌疑人、报案人)、事、物、组织、卡号、时间、地点等信息，链接并补充到原有的知识图谱中形成一个完整的证据链。辅助公安刑侦、经侦、银行进行案件线索侦查和挖掘同伙。比如银行和公安经侦监控资金账户，当有一段时间内有大量资金流动并集中到某个账户的时候很可能是非法集资，系统触发预警（图7）
1.6K30发布于 2020-02-18 - 来自专栏信息化漫谈
如果数据库down，业务多久恢复？
数据库是整个系统的核心，如果主用数据库中断或故障，你的业务什么时间内能恢复？ 一、数据库是否必须做冗余？ 墨菲定律，鸡蛋不能放在同一个篮子中。 数据库是最重要的资产，出现单点故障确实不可避免，我们应提前做到数据库备份，出现故障时能够快速恢复。 ? 对于4级的重要业务，至少每天全量+增量备份，RPO/RTO从小时到天级别。 对于5的关键业务，要求数据丢失不能超过30分钟，即RPO小于等于30分钟。并能够在分钟级别恢复业务，即RTO分钟级。 2、数据库快速恢复解决方案（应尽量缩短RTO时间，也就是数据恢复的时间量） 原理：当主用数据库中断时，能够通过快速切换数据库，将业务切换到正常工作的数据库上。 也可以采用第三方工具，如Zookeeper，通过检测数据库的状态，当异常时向应用程序返回正常工作的数据库IP地址。 3、大家一定会问第6级的业务如何恢复，仅靠标准公有云难以满足。
1.2K20发布于 2019-09-24 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
通过数据建模梳理数据库业务
以这个为出发点，我觉得很多DBA对于自己负责的数据库业务其实是不了解的，比如这个数据库数据量情况，数据变化情况，对象（表，索引）的分布情况，整体的SQL质量情况等，或者更高的一个要求，我们负责了100套数据库业务 ，这些数据库半天内产生了多少数据量，什么时候会是业务的高峰，什么时候相对会比较平稳，这些是我们应该了解的，但是显然这是我们忽视的。 所以通过这些数据可以得出一个初步的结论，这个数据库是一个典型的TP业务，数据变更很频繁，算是一个偏TP层面的业务。 ? 再来看一个数据，这个数据库的数据量不大，从两次的时间采集的数据来看，日志没有切换，更关键的，偏移量没有发生任何变化，所以通过这个层面来看，这很可能是一个僵尸业务，可以持续关注。 ? 再来看一个业务，这个数据库的数据量比较大，有60多G,日志切换切换很频繁，数据量的增长相对较快，所以这很可能是一个密集型写入的日志业务。 ? 通过这些数据分析，就会得到一些有效的数据模型。
91230发布于 2018-12-18 为什么跨数据库业务总是慢？
说说跨库用过Oracle和DB2这样的数据库的朋友应该听过一次名词，叫DBLink。A库的本地表和通过DBLink的B库的进行关联，效果通常不太好（反正比本地查询慢，应该都有这个感觉。 （总数1万条）同库根据A表逐条提交更新B表 完成耗时: 11217 ms同库根据A表逐条提交更新B表 平均每条耗时: 22.43ms同库根据A表批量提交更新B表 完成耗时: 669 ms同库根据A表批量提交更新 这是数据库本身刷脏机制决定的。批量就是比逐条提交快。那么跨数据库呢？在一个数据库上有A在另外一个数据库上有B两个表根据A表的数据更新B表。以500条为测试样本。 （总数1万条）跨库根据A表逐条提交更新C表 完成耗时: 18970 ms跨库根据A表逐条提交更新C表 平均每条耗时: 37.94 ms跨库根据A表批量提交更新C表 完成耗时: 9149 ms跨库根据A表批量提交更新 如果车票的表和支付的表（或者说账户的表）不是一个数据库。那么就是要从一个数据库查到了，通过接口或者服务去另外一个数据库更新。
17910编辑于 2025-10-22- 来自专栏跟着asong学Golang
Go业务开发中常用的几个开源库
最近总有一些初学Go语言的小伙伴问我在业务开发中一般都使用什么web框架、开源中间件；所以我总结了我在日常开发中使用到的库，这些库不一定是特别完美的，但是基本可以解决日常工作需求，接下来我们就来看一下。 大多数日志库基本都是基于反射的序列化和字符串格式化的，这样会导致在日志上占用大量CPU资源，不适用于业务开发场景，业务对性能敏感还是挺高的。 github地址：https://github.com/uber-go/zap jsoniter 做业务开发离不开json的序列化与反序列化，标准库虽然提供了encoding/json，但是它主要是通过反射来实现的 ants也是国人开发的，设计博文写的也很详细的，目前很多大厂也都在使用ants，经历过线上业务检验的，所以可以放心使用。 总结 本文列举的几个库都是经常被使用的开源库，这几个库你都掌握了，基本的业务开发都没有啥问题了，一些初学者完全可以通过这几个库达到入门水平。
1.2K20编辑于 2022-07-11 - 来自专栏大数据，java，Python和前端
Maxwell采集MySQL Binlog业务库数据同步方案
简介： 针对业务库MySQL Binlog日志数据进行数据同步，从MySQL到Kafka，最终实现实时（准实时）数据采集。 产品目标完成实时数据采集，拉取业务数据库数据。 建立maxwell库表，存储捕获到的schema等信息。 值可以为具体的数据库、数据表、数据列，甚至可以用JS来定义复杂的过滤规则，也可以用正则表达式描述。如：# 仅匹配foodb数据库的tbl表和所有table_数字的表。 /table_\d+/’# 排除所有库所有表，仅匹配db1数据库--filter=’exclude:.
77510编辑于 2025-07-21 通过 YashanDB 数据库提升业务决策能力
要通过 YashanDB 数据库提升业务决策能力，首先需要理解数据库如何在数据存储、分析和提取过程中支持决策。以下是一些具体的方法：1. 数据整合与集中化YashanDB能够有效整合多种数据源。 通过将各类业务数据（如销售数据、客户数据、财务数据等）统一存储在一个平台上，能够提供一个全面的视角，帮助决策者更好地理解各个部门和业务的现状。 通过高效的查询语言和分析工具，业务分析师可以快速对数据进行切割和处理，从而更好地理解市场趋势、客户行为和产品表现等关键业务领域。 优化运营和流程通过对运营数据的分析，能够识别出业务流程中的瓶颈或不必要的步骤，从而优化业务流程和提高效率。例如，通过数据分析发现生产过程中的延迟问题，可以采取措施加以改善。 - 提高效率：实时追踪和调整业务流程，确保每一环节的顺畅进行。总结通过YashanDB数据库，企业可以获得更高效、更精准的数据处理与分析能力，进而做出更为科学、数据驱动的决策。
18110编辑于 2025-10-05- 来自专栏云计算linux
电子书城数据库分析业务
数据库设计说明 1. t_user 用户表 表名列名 数据类型（精度范围） 空/非空 约束条件 其他说明 id int 非空 种子，自增1 用户唯一标识 name Varchar(20) 非空 帐号
28810编辑于 2024-12-19 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Android 逆向】Android 进程注入工具开发 ( 远程进程注入动态库文件操作 | 注入动态库 加载 业务动态库 | 业务动态库启动 | pthread_create 线程开发 )
文章目录 前言 一、加载 libnattive.so 动态库 二、 libnattive.so 动态库启动 三、 pthread_create 线程开发 四、 线程执行函数 前言 libbridge.so 动态库是 注入工具 使用 ptrace 函数强行向远程进程 注入的 动态库 , 这种方法侵入性极大 , 会破坏远程进程的运行环境 , 因此该动态库越简洁越好 ; 注入动态库 就执行一个操作 , 就是加载 包含真正的逆向业务逻辑的 libnattive.so 动态库 , 然后启动该动态库即可 , 执行完毕后 , 马上在远程进程中销毁注入的 libbridge.so 动态库 ; 一、加载 libnattive.so 动态库 ---- 通过 注入工具 , 将 libbridge.so 注入到远程进程 后 , 远程进程中 , 会 为 libbridge.so 动态库分配一块内存 , 并将其运行起来 ; libbridge.so 动态库的主要操作是 加载 libnattive.so 动态库 , 并执行该动态库的 invoke 方法 ; libbridge.so 动态库对应的 bridge.c 源码如下 : #include <
1.4K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏【趣学C语言和数据结构100例】
【趣学C语言和数据结构100例】6-10
【趣学C语言和数据结构100例】 问题描述 6.一个球从 100m 高度自由落下，每次落地后反弹回原高度的一半，再落下，求它在第 10 次时共经过多少米，第 10 次反弹多高。 7.猴子吃桃问题。猴子第 1 天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第 2 天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，就只剩一个桃子了。求第 1 天共摘多少个桃子。 8.迭代法求 x = 根号 a。求平方根的迭代公式为 x(n+1) = 1/2 * (xn + a/xn) 9.用牛顿迭代法求下面方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 70.用筛选法求 100 之内的素数。 代码分析 6. 物理公式的规律应用 每次落地后反弹回原高度的一半，初始total_m，第一次为total_m *= 0.5，for循环计算n次的，共经过，使用sum来计数。 7. 数学公式的规律应用 已知结果，找倒推规律，求初始。由后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 可知，前一天 = ( 后一天 + 1 ) *2，定义天数day，使用while(day–)，求第一天。 8. 巴比伦法 迭代公式为 x(n+1) = 1/2 (xn + a/xn) 初次猜测，x0=a/2，那么，代入公式得到x1 使用while开始代法，令x0=x1,代入公式得到x1 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 9. 牛顿迭代法的求解 牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f’(x(n)) 对于本题，方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 x0,x1=1.5，f,f1 f(x(n))=2x³ - 4x² + 3x - 6 f’(x(n)) =6x² -8x +3 每次令 x0 = x1; f = ( ( 2 * x0 - 4 ) * x0 + 3 ) * x0 -6; f1 = ( 6 * x0 - 8 ) * x0 + 3; x1 = x0 - f / f1; 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 10. 筛选法 筛选法：又称为筛法。先把以个自然数按次序排列起来。1不是质数，也不是合数，要划去第二个数2是质数留不来，而把2后面所有能被2整除的数都划去。2后面第一个没划去的数是3，把3留下，再把3后面所有能被3整除的数都划去。3后面第一个没划去的数是5，再把与后面所有能被5整除的数都划去。这样一直做下去，就会把不超过N的把5留下，全部合数都筛掉，留下的就是不超过N的全部质数。 具体思路：先初始化数组，初始化为数字本身，如果访问过，则赋值为0。定义两个for循环，第一个访问到100，然后判断为0，则跳过。否则进行，从该数开始，到100，找到该数的倍数，并赋值为0。 代码实现 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(){ // 6.一个球从100m高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,再反弹求它在第10次时共经过多少米，第10次反弹多高。 double total_m = 100.0,sum = 0.0; for(int i = 0; i < 10; i++) { sum += total_m; total_m /= 2; sum += total_m; } printf("第10次时共经过%f米，第10次反弹%f米",sum,total_m); // 7.猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第1天共摘多少个桃子。) 分析：后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 --> 前一天 = ( 后一天 + 1 ) * 2 int day = 9; int prev , cur = 1; while( day > 0) { prev = ( cur + 1 ) * 2; cur = prev; day--; } printf("第1天共摘%d个桃子",cur); // 8.迭代法求x=根号a。求平方根的迭代公式为x(n+1）=1/2 * (xn+a/xn) // 分析：牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f'(x(n)) https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/106365314 float a ,
32000编辑于 2024-10-23 - 来自专栏学习
浙江大学PTA程序设计C语言基础编程练习题6-10
这是最终结果：程序正确读取输入并按指定格式输出，浮点数保留两位小数，符合样例预期。
25610编辑于 2025-12-17 YashanDB面向业务的数据库性能优化策略
如何优化数据库查询速度是提升业务系统响应能力和用户体验的关键问题。高效的查询不仅降低系统资源消耗，还能支撑复杂业务逻辑的实时处理。 YashanDB作为面向多种业务场景设计的数据库系统，通过多层面技术架构和丰富的优化机制，为业务提供稳定且高性能的数据处理能力。 不同部署架构结合业务特点和资源条件，合理挑选适配架构，成为数据库性能优化的基础。 根据业务需求选择同步或异步复制，平衡业务性能和数据一致性。备份策略：支持全库备份及分级增量备份，建议结合业务低峰期进行备份，减少对在线性能影响。 建议数据库管理员和开发人员深入理解YashanDB核心技术原理，基于业务特点灵活应用上述优化策略，持续监控并调优数据库参数与执行计划，以实现数据库性能的持续提升和业务价值最大化。
30310编辑于 2025-08-20
腾讯云开发者
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