dp[i][j] 代表考虑前 i 件物品，放入一个容量为 j 的背包可以获得的最大价值。
有两个容量分别为 x升 和 y升 的水壶以及无限多的水。请判断能否通过使用这两个水壶，从而可以得到恰好 z升 的水？ 如果可以，最后请用以上水壶中的一或两个来盛放取得的 z升 水。
我们回到刚才的题目当中，假设背包的容量是10，有5个商品可供选择，每个商品的价值和重量如图所示：
想象有一个桶，有水（指请求或数据）从上面流进来，水从桶下面的一个孔流出来。水流进桶的速度可以是随机的，但是水流出桶的速度是恒定的。 当水流进桶的速度较慢，桶不会被填满，请求就可以被处理。 当水流进桶的速度过快时，桶会逐渐被填满，当水超过桶的容量就会溢出，即被丢弃。
那么根据变化参数和返回值，可以抽象出我们的 dp 数组： 一个二维数组，其中一维代表当前「当前枚举到哪件物品」，另外一维「现在的剩余容量」，数组装的是「最大价值」。
思路：要解决的子问题不仅仅是数量的变化，判断的条件也会变化，选择同时记住子问题和变化的条件，存下所有变化条件下子问题的最优结果，作为父问题的解答
storeMessageType函数将存储最近的1000条消息的消息类型（1000个字节类型的切片）。然后测试该实现，功能正常。然后，我们将其部署到生产环境下，然而我们观察到在生产环境的大流量下会消耗很大的内存。这是为什么呢？
（一） 贪心法 贪心法在解决问题的策略上是根据当前已有的信息做出选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是某种意义上的局部最优。 用贪心法求解的问题一般具有2个重要的性质： （1） 最优子结构：当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构。问题的最优子结构是该问题能采用贪心法求解的关键性质。 （2） 贪心选择性质：指问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来得到。这也是贪心法和动态规划法的主要区别。
动态规划算法和分治算法类似，也是将待求解问题分成若干个小问题一步步求解，不同的是，每一个小问题求解过程依赖于上一个小问题的解。动态规划问题可以通过填表法来得到解，最经典的应用就是背包问题。
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
与背包问题||的思路很类似，这里就是把塞入物品的大小等同于它的价值，最满状态等同于塞入的最大价值，详情参考背包||
限流作为一种流量控制策略 （通常会和熔断、降级搭配在一起使用，来避免瞬时的大量请求对系统造成负荷，来达到保护服务平稳运行的目的）旨在维护系统的稳定性。然而，限流也带来了平衡用户满意度与系统稳定性之间的挑战。
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BlockingQueue 是一个接口，意思是这个队列在放入元素或者取出元素的过程中允许阻塞。
Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。这之中，emptyDir 无法持久化数据，hostPath 方式需要手动管理卷的生命周期，运维压力大。因此在某些场景下，如果用户出于性能和运维成本考虑需要使用本地存储，Local PV 似乎是唯一选择。
标记(Mark)：一个备忘位置。调用mark()来设定mark=postion。调用reset()设定position= mark
现在的面试总会遇到很多“奇葩”的问题，不过本着“存在即合理”的态度，从“深入JS”的角度来看，这些个性化的面试题还是挺有意思的。
对于回滚事务，他保存的是修改值的前镜像，注意，不是修改的数据块，或者整行记录的镜像。
算法描述： 活结点优先队列中结点元素N的优先级由该结点的上界函数Bound计算出的值uprofit给出。 子集树中以结点N为根的子树中任一结点的价值不超过N.profit。 可用一个最大堆来实现或节点优先队列。 N.weight 是结点N所相应的重量，N.profit是N所相应的价值，N.uprofit是结点N的价值上界，最大堆以这个值作为优先级。 class Object{ friend int Knapsack(int *,int *,int ,int ,int *); publ
如果你还没看过，我十分建议你抽时间去学习一下。因为 路径问题 里教到的「经验解法」和「技巧解法」将会贯穿我们之后的所有「动态规划专题」系列。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
Netty 中的 ByteBuf 和 NIO 中的 ByteBuffer 的区别。
在0-1背包问题中，如果商品的重量递增序与价值递减序完全一样，那么我们可以利用这个特性设计一种高效的算法。对于这种情况，我们可以从重量最轻、价值最高的商品开始考虑，依次判断是否可以放入背包中。这种策略是基于一个直观的观察：更重的物品往往价值更低，所以我们应该优先考虑轻且价值高的物品。
大致拍卖合约的总体思想就是储能拥有者发布自己需要拍卖的电量发起拍卖，需求用户参与拍卖，设定匹配拍卖的合约。其实本人认为大致意思其实跟之前那期拍卖合约是类似的，在相应处进行修改可以实现该合约。
我们人类是一种贪婪的动物，如果给您一个容量一定的背包和一些大小不一的物品，裝到背包里面的物品就归您，遇到这种好事大家一定不会错过，用力塞不一定是最好的办法，用脑子才行，下面就教您如何解决这样的问题，以获得更多的奖品。
针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机（CGWO-DELM）数据驱动预测方法。该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。在本文中，从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后，构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明，CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。
Java BlockingQueue接口java.util.concurrent.BlockingQueue表示一个可以存取元素，并且线程安全的队列。换句话说，当多线程同时从 JavaBlockingQueue中插入元素、获取元素的时候，不会导致任何并发问题（元素被插入多次、处理多次等问题）。
题目描述 有一个箱子容量为V（正整数，0＜＝V＜＝20000），同时有n个物品（0＜n＜＝30，每个物品有一个体积（正整数）。 要求n个物品中，任取若干个装入箱内，使箱子的剩余空间为最小。 输入输出格式 输入格式： 一个整数，表示箱子容量 一个整数，表示有n个物品 接下来n行，分别表示这n 个物品的各自体积 输出格式： 一个整数，表示箱子剩余空间。 输入输出样例 输入样例#1： 24 6 8 3 12 7 9 7 输出样例#1： 0 说明 NOIp2001普及组 第4题 比较裸的01
1 系统硬盘 系统硬盘做RAID1 /boot 200M /SWAP 内存的1-2倍（在大数据环境下，将其关闭能提高速度 但是可能会有内存溢出问题） / 剩余所有容量 2 数据硬盘 将多个小硬盘合并成一个大硬盘（逻辑卷）
BlockingQueue是一个接口，JDK提供了多种阻塞队列的实现方式。我们先看一下这个接口规定了哪些方法。
1. 元空间相关知识 ---- 元空间是1.8之后才有的，其功能其实和永久代一样。唯一的区别在于永久代使用的是JVM堆内存空间，而元空间使用的是物理内存，直接受到本机物理内存的限制。 2. 元空间内存参数调整 ---- No. 参数名称 描述 01 -XX:MetaspaceSize 设置元空间的初始大小 02 -XX:MaxMetaspaceSize 设置元空间的最大容量，默认是没有限制的（受到本机物理内存限制） 03 -XX:MinMetaspaceFreeRatio 执行GC之后，最小的剩余元空间百分
要解决一个复杂的问题，可以考虑先解决其子问题。这便是典型的递归思想，比如最著名的斐波那契数列，讲递归必举的例子。
现在越来越多的电脑是移动设备，便携式计算机最重要的是为设备供电的可充电电池，电池不是便宜的替换零件，长时间电池都会磨损，要优化电池的使用寿命，Battery Monitor 可以监控电池的剩余电量、充电状态、电池温度等信息，并提供了可自定义的警告和提醒功能，帮助用户更好地管理电池使用。Battery Monitor还提供了电池使用时间预测、历史记录等功能，可以让用户了解电池的使用情况和性能。此外，Battery Monitor还提供了可自定义的界面和主题，可以让用户根据自己的喜好和需求进行设置。Battery Monitor是一款非常实用的电池监控软件，适合需要对电池进行更好管理的Windows和macOS用户。
计算机操作系统内存管理是十分重要的，因为其中涉及到很多设计很多算法。《深入理解计算机系统》这本书曾提到过，现在操作系统存储的设计就是“带着镣铐跳舞”，造成计算机一种一种容量多，速度快的假象。包括现在很多系统比如数据库系统的设计和操作系统做法相似。所以在学习操作系统之余我来介绍并总结一些操作系统的内存管理。
2.回溯法：按选优条件向前搜索，以达到目标。 但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择
Montreal 在数学上已经被淘汰，因为它只剩下 3 场比赛，因此最多可以赢得 80 场胜利，而亚特兰大已经有 83 场胜利，它已经不可能是冠军。
前面用动态规划解决了正则表达式的问题，感觉还是不过瘾，总觉得对于动态规划的理解还没有到位，所以趁热打铁，继续研究几个动态规划的经典问题，希望能够借此加深对动态规划的理解。在此之前，还需要说两个跟动态规划有关的理论知识。
一、01背包问题 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为C1，C2，…，Cn，与之相对应的价值为W1,W2，…，Wn.求解将那些物品装入背包可使总价值最大。 动态
正如在之前一篇博客文章[2]中详细解释的那样，存储容量跟踪允许 CSI 驱动程序发布关于剩余容量的信息。kube-scheduler 然后使用该信息为一个 pod 挑选合适的节点，如果该 pod 仍有卷需要创建（provision）。
相信大部分同学在日常需求开发中或多或少的会有需要一个组件状态被持久化、不被重新渲染的场景，熟悉 vue 的同学一定会想到 keep-alive 这个内置组件。
包含电芯、电量计IC、保护IC、充放电MOSFET、保险丝FUSE、NTC 等元件。一级保护IC 控制充、放电MOSFET，保护动作是可恢复的，即当发生过充、过放、过流、短路等安全事件时就会断开相应的充放电开关，安全事件解除后就会重新恢复闭合开关，电池可以继续使用。一级保护可以在高边也可以在低边。二级保护控制三端保险丝，保护动作是不可恢复的，即一旦保险丝熔断后电池不能继续使用，又称永久失效(Permanent Failure, PF)。电量计IC采集电芯电压、电芯温度、电芯电流等信息，通过库仑积分和电池建模等计算电池电量、健康度等信息，通过I2C/SMBUS/HDQ 等通信端口与外部主机通信。
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
不失一般性的分析 dp[i][j] ，对于第 i个数字（假设数值为 t），我们有如下选择：
动态规划在计算机算法中算是一类比较难的问题。 这个问题的难点在于如何抽象出状态,根据状态抽象出状态转移方程。
对于Go研发人员来说，对于slice结构中的长度（length）和容量（capacity）经常混淆是很常见的。完全理解这两个概念对有效处理slice的核心操作是至关重要的。例如：对slice的初始化，使用append添加元素，拷贝元素或分隔slice等操作。否则，可能导致使用append操作切片时性能低下，甚至是内存泄露。
首先我们来看看什么是写放大，写放大（Write amplification）是2008年，由英特尔和SiliconSystems在论文之中首次提出：它表现为在SSD上实际写入的数据远远大于用户写入数据。
背景：假设我是一个水果店老板，你是每天需要给我补货的人，我有一个仓库是放水果的，容量是3000，这是补货的人给我发的货数量就不能大于我仓库的容量，如果今天来补了3000，假设我第二天一箱都没卖出去，那么我就需要告诉你暂停发货了，等我卖出去了，仓库能有点空闲的位置的时候，你再来补货。
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