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面试必备：4种经典限流算法讲解
最近，我们的业务系统引入了Guava的RateLimiter限流组件，它是基于令牌桶算法实现的,而令牌桶是非常经典的限流算法。本文将跟大家一起学习几种经典的限流算法。 ? 限流是什么? ” 常见的限流算法 固定窗口限流算法 首先维护一个计数器，将单位时间段当做一个窗口，计数器记录这个窗口接收请求的次数。 滑动窗口限流算法 滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题。它将单位时间周期分为n个小周期，分别记录每个小周期内接口的访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。 一张图解释滑动窗口算法，如下： ? 漏桶算法 漏桶算法面对限流，就更加的柔性，不存在直接的粗暴拒绝。 它的原理很简单，可以认为就是注水漏水的过程。往漏桶中以任意速率流入水，以固定的速率流出水。当水超过桶的容量时，会被溢出，也就是被丢弃。 令牌桶算法 面对突发流量的时候，我们可以使用令牌桶算法限流。 令牌桶算法原理： 有一个令牌管理员，根据限流大小，定速往令牌桶里放令牌。 如果令牌数量满了，超过令牌桶容量的限制，那就丢弃。
2.1K42发布于 2021-06-15 - 来自专栏js刷leetcode
前端leetcde算法面试套路之双指针4
基本上觉得属于一种解题上的思路，一次不行，我就两次的样子；所以刷完基础双指针，然后滑窗和二分后，这种思路在今后解题上应该会不定期能冒出来吧；所以下期学习另外一种解题思路，回溯吧；正文双指针在很多常用的数据结构和算法中
38940编辑于 2023-01-06 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础4-5节
4. 二叉树 前面介绍了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用方法。本节将会探讨平常相对很少用到、面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。 举个例子： // 原数组 [[2, 1], [1,3], [1,4]] // 排序算法一 [[1,3], [1,4], [2, 1]] // 排序算法二 [[1,4], [1,3], [2, 1]] 我们注意到排序算法一和二的区别就在于对1, 3, 1, 4这两个元素的处理。 排序算法一中，这两个元素位置与原数组相同，故称其为稳定算法。而排序算法二则是不稳定算法。 比如有一个会议的时间为 3 点到 5 点，另一个会议时间为 4 点到 6 点，那么合并之后的会议时间为 3 点到6点 解决算法题目第一步永远是把具体问题抽象化。
1.1K60发布于 2021-04-20 - 来自专栏高级前端工程师学习必备
搞定大厂算法面试之leetcode精讲4.贪心
搞定大厂算法面试之leetcode精讲4.贪心 视频教程（高效学习）:点击学习 目录： 1.开篇介绍 2.时间空间复杂度 3.动态规划 4.贪心 5.二分查找 6.深度优先&广度优先 7.双指针 8.滑动窗口 24.其他类型题 什么是贪心算法 贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优 适用场景：简单的说，问题能够分解成子问题来解决 是前一天没持有，今天买入，求这两种情况的较大值 dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]); } //4. 我们假设存在另一个算法c能得到最优解，算法c中的一个步骤是选择区间[c, d]，我们称为区间C，使得它是最优解中的一个区间，其中d>b,因为算法a选择的是结尾最先结束且不重合的区间，如果算法a不正确，又因为区间数组中的区间是固定的 而我们假设的是选择区间A不是最优解，所以和之前的假设矛盾，所以算法a是正确的贪心算法 55.
80230发布于 2021-11-23 - 来自专栏芋道源码1024
算法与面试之-如何准备算法面试
主要介绍算法面试的一些问题、以及如何准备算法面试 算法面试不仅仅是正确的回答问题 对于面试中遇到的大多数问题，都能有一个合理的思考路径 什么是算法面试？ 算法面试仍然是非常重要的一部分 如何准备算法面试 准备面试和准备算法面试 是两个概念 算法面试，只是面试中的一个环节。 基础算法：深度优先、广度优先、二分查找、递归… 基本算法思想：递归、分治、回溯搜索、贪心、动态规划… 例子 Intel的面试题： 初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3的一组数采用堆排序，当建堆(小根堆 )完毕时，堆所对应的二叉树中序遍历序列为：( ) A. 8 3 2 5 1 6 4 7 B. 3 2 8 5 1 4 6 7 C. 3 8 2 5 1 6 7 4 D. 8 2 3 5 1 4 7 6 乐视的面试题： 对一个含有20个元素的有序数组做二分查找，数组起始下标为1，则查找A[2]的比较序列的下标为（） A. 9、5、4、2 B. 10、5、3、2 C. 9、6、2 D. 20、10、5、3
1.4K30发布于 2018-10-25 - 来自专栏js刷leetcode
前端leetcde算法面试套路之二叉树4
前端就该用JS写算法 -- 树 -- 简单的那 30%这里优先选择了 LeetCode 热题 HOT 100 中的树题，毕竟刷题的边际收益就是冲击需要算法的面试，所以 Hot 优先级更高。 所以是后进先出，所以如果是中序遍历，左 - 中 - 右 ，那么在插入栈的时候要反过来 右 - 中 - 左按照那个男人的指示，正常我们就用递归做就好，就好像我们做非排序题排序的时候，sort 一下就好了，但是一旦面试官问到用另外的迭代方式的时候 如果遇到的节点是灰色的，则将节点输出 * 4. 如果遇到的节点是灰色的，则将节点输出 * 4. ret = Math.max(ret, depth); }; dfs(root, 1); return ret;};递归 -- 自低向上既然有自顶向下，那么当然就有自低向上了；就我浅薄的算法能力而已
31920编辑于 2023-01-06 - 来自专栏JavaEdge
玩转算法面试(一)1算法面试意义234 优化算法
1算法面试意义 否则就是普通快排即可 插入排序更佳 2 3 4 优化算法
34620发布于 2018-08-22 - 来自专栏云深之无迹
Python算法.4
Python算法.3 Python 算法.2 Python算法.1 colors=['black','white'] sizes=['S','M','L'] tshirts=[(color,size print("A:%2d B:%2d C:%2d" % (a, b, c), end='') i += 1 if i % 4 # 求阶乘 def fact(n): if n==1: return 1 return n*fact(n-1) fact(4) def fib(n): if n
37950发布于 2021-07-23 - 来自专栏修也的进阶日记
算法手记4
解题代码: 本题解题代码如下: class Solution { public: int vis[101][101]={0};//标记这个位置是否被用过 int dx[4]={0,0,1 ,-1}; int dy[4]={1,-1,0,0}; bool exist(vector<string>& board, string word) { word.size()-1) return true; //进入这个位置就把这个位置锁住 vis[x][y] = 1; //如果递归的是中间字符,继续搜索4个方位有没有符合下一个的 ,如果有,继续递归搜 for(int i=0; i<4; i++) { int a = x+dx[i],b=y+dy[i]; 如果四个位置找完没有符合下一个字符的,那么释放本位置的锁,返回false vis[x][y]=0; return false; } }; 结语 说点啥好呢...牵扯二维的算法就有点难了
17310编辑于 2025-03-15 - 来自专栏京程一灯
算法面试指南
算法是技术面试的重要组成部分，尤其是在国内外的大厂中。本文将为你介绍在面试中需要了解的常见算法以及提高它们效率的方法（这是面试中常见的问题），最后会为你提供一些练习题。 在面试中，可能不会要求你直接计算算法的复杂度，但可能会要求你计算所编写的算法的复杂度或让你改善一个算法的复杂度。 复杂度是算法效率的近似度量，并且与你编写的每个算法都相有关。 找到算法的 Big O 复杂度 如果你在面试中被要求找到算法的 Big O 复杂性，这是一般的经验法则： 删除前导常数项 忽略低阶项 例：找到时间复杂度为 3n³ + 4n + 2的算法的 Big O 花时间学习这些，因为你很有可能会在面试中用到其中一种或多种算法。 总结 如果你要进行技术面试，必须为展示自己对各种算法的了解做好准备，并了解每种算法的复杂度。
74120发布于 2020-05-11 - 来自专栏互联网大杂烩
算法岗面试
面试的是BAT中某家的算法岗 1.快速排序 快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试， 4.介绍一下你做的关于机器学习的项目？ 5.介绍BP神经网络的原理？以及Loss函数？ （3）误差计算模型 误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数： Ep=1/2×∑(tpi-Opi)2 (4) tpi- i节点的期望输出值；Opi-i 3.讲一下K-means算法？ 4.随机森林 5.灰色模型
42920发布于 2018-08-22 - 来自专栏后端技术探索
面试最常遇到的4种常用排序算法（实例用php实现）
<?php /* * 升序排列 */ class Sort { /* * 冒泡排序, 稳定，时间复杂度O(n^2) */ public static function bubbleSort($
37210发布于 2018-08-09 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
算法人必懂的进阶SQL知识，4道面试常考题
近期在不同群里有小伙伴们提出了一些在面试和笔试中遇到的Hive SQL问题，Hive作为算法工程师的一项必备技能，在面试中也是极有可能被问到的，所以有备无患，本文将对这四道题进行详细的解析，还是有一定难度的 1、多列转多行 第一道题目是这样的： 假设现有一张Hive表， 元数据格式为： 字段： id stirng tim string 数据格式如下： a,b,c,d 2:00,3:00,4: 00,5:00 f,b,c,d 1:10,2:20,3:30,4:40 需要变成： a 2:00 b 3:00 c 4:00 d 5:00 这道题目是需要把多行转换成多行 大伙应该都知道hive里有一个常用的一行转多行的函数叫explode，假设有如下的数据： a,b,c,d 2:00,3:00,4:00,5:00 f,b,c,d 1:10,2:20,3:30,4: 1011 1,3,4 这一行其实也是对posexplode方法的应用，直接上代码： select id,stri,concat_ws(',',collect_list(index)) as
1.1K20发布于 2019-09-26 - 来自专栏国产程序员
垃圾回收算法(4)-复制算法
算法原理 复制算法首先将或者的内存空间分为2块，每次只使用其中一块，在垃圾会搜时将正在使用的内存中的存活对象复 制到未被使用的内存块中，之后清楚正在使用的内存块中的所有对象，交换2个内存的角色，最后完成垃圾回收 因为年轻代中的对象基本都是朝生夕死的(80%以上)，所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法，复制算法的基本思想就是将内存分为两块，每次只用其中一块，当这一块内存用完，就将还活着的对象复制到另外一块上面 复制算法不会产生内存碎片。 在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区，Survivor区“To”是空的。 image 存在问题 由于JVM中的绝大多数对象都是瞬时状态的，生命周期非常短暂，所以复制算法被广泛应用于年轻代中。 不过在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是认为的将可用内存缩小了一半。 个人博客 简书 掘金 CSDN OSCHINA
91420发布于 2020-07-22 - 来自专栏算法channel
算法人必懂的进阶SQL知识，4道面试常考题
近期在不同群里有小伙伴们提出了一些在面试和笔试中遇到的Hive SQL问题，Hive作为算法工程师的一项必备技能，在面试中也是极有可能被问到的，所以有备无患，本文将对这四道题进行详细的解析，还是有一定难度的 00,5:00 f,b,c,d 1:10,2:20,3:30,4:40 需要变成： a 2:00 b 3:00 c 4:00 d 5:00 这道题目是需要把多行转换成多行 大伙应该都知道hive里有一个常用的一行转多行的函数叫explode，假设有如下的数据： a,b,c,d 2:00,3:00,4:00,5:00 f,b,c,d 1:10,2:20,3:30,4: 3、获取字符串索引列表 第三题的题目要求如下： 1011 0101 => 取到每一行中1所对应的索引列表，索引从1开始 0101 2,4 1011 1,3,4 这一行其实也是对posexplode 4）把分块最小值作为分组键，进行分组排序 好了，这四道题就解析完毕了，抓紧时间去练习一下吧～～
72610发布于 2019-09-24 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
Java面试系列4
Java面试系列4 一、一个".java"源文件中是否可以包括多个类（不是内部类）？有什么限制？ 可以。必须只有一个类名与文件名相同。
77860发布于 2018-03-19 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
4种最常问的编码算法面试问题，你会吗？
导语：面试是测查和评价人员能力素质的一种考试活动。最常问的编码算法面试问题你知道多少呢？ 你在数据结构和算法课程中学习到的典型算法在编码面试中非常常见。不了解这些算法可能会让你失去一份工作，所以我想在本文分享一些编码面试必须知道的算法。 我经常被要求实现一个二分查找法，作为我面试问题解决方案的一部分，所以我强烈建议你去搞清楚这个算法。 排序算法 排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序等等。 所有这些都是标准算法，你应该理解并能够实现，但对于平均情况，这些算法的时间复杂度都是O(n²)。面试中最重要的排序算法是这些时间复杂度为O(n*log(n))的排序算法。 英文：4 Most Commonly Asked Algorithms In Coding Interviews 原文链接： https://hackernoon.com/must-know-algorithms-for-coding-interviews-h3yz3nrk
59300发布于 2019-10-10 - 来自专栏HelloCode开发者学习平台
BAT面试算法进阶(4)-无重复字符的最长子串
那么我们该如何去做优化了一.算法题 题目 Given a string, find the length of the longest substring without repeating 二.算法题解读 题目大意:给定一个字符串,找出不含有重复字符的最长子串的长度 解读Example 给定"abcabcbb",没有重复字符的最长子串是"abc",那么长度就是3 给定"bbbbb",
85520发布于 2018-08-22 4种回收算法
(先不清理，先移动再清理回收对象) 优点： 不产生空间碎片：将所有存活对象整理到一端，边界以外被清理掉 缺点： 效率低：标记-整理算法是在标记-清除算法的基础上，又进行了对象的移动，因此成本更高 复制算法(Copying)： 复制算法：将可用内存分为大小相等两块，每次只使用其中一块，当该内存使用完后，就将该内存中活着的对象复制到另一块内存；然后再将已使用过得内存一次性清理 这样每次都是对一块内存进行回收 ，如果存活对象很多，那么复制算法的效率将会大大降低。 ，再根据不同的算法进行回收。 3、当对象寿命超过阈值时，会晋升至老年代，最大寿命是15（4bit） 4、当老年代空间不足，会先尝试触发 minor gc，如果之后空间仍不足，那么触发 full gc，STW(stop the
25710编辑于 2024-03-20- 来自专栏JavaGuide
推荐4个基于 Java语言的开源 Leetcode 题解！算法面试不愁了！
一个很明显的现象，现在大厂的应届生面试，甚至是社招面试都开始越来越重视算法了。经常会有人问 Guide 如何准备算法面试，今天统一回答一下。 为了能够更好地准备算法面试，我们大部分人能做的就是刷 Leetcode 来积累解决算法题的经验和套路。 CS-Notes算法部分 这个开源项目的算法部分包括 4 部分： 剑指 Offer 题解 ：题目来自《何海涛. 剑指 Offer[M]. 电子工业出版社, 2012.》 算法 : 主要是一些基本的排序算法比如堆排序以及常见数据结构比如队列、栈的实现。 笔试面试题库 ：跳转到牛客网的公司笔试面试真题。 leetcode在线阅读版本 4.LeetCode-Solution-in-Good-Style[4] 这个项目是作者在学习《算法与数据结构》的时候，在 LeetCode（力扣）[5] 上做的练习，刷题以
1K30发布于 2020-06-12
腾讯云开发者
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