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【leetcode通java版】04——哈希

前 言 作者简介:半旧518,长跑型选手,立志坚持写10年博客,专注于java后端 ☕专栏简介:代码随想录leetcode通训练营java版本 文章简介:哈希理论,leetcodeT242...,T349,T202,T1 一、哈希的基础理论回顾 1.哈希主要用来解决快速获取某个元素的问题。...比如查找一个学校的姓名为张三的学生,如果用数组需要的时间复杂度为O(n),但是使用哈希的时间复杂度为O(1). 2.哈希冲突是指经过哈希计算后,其存储位置在数组的同一个物理空间。...复杂度分析: 时间复杂度: 方法二:哈希 字母只有26个,维护一个字母频次的哈希表记录,再遍历字符串t,每出现一个字母就将频次减少1,如果有<0的频次,就说明出现了不一样的字符。...class Solution { public boolean isAnagram(String s, String t) { // 题解2:哈希 // 0.

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    批量转换分区为普通(r2笔92天)

    今天数据迁移的小组找到我,希望我能够重新构建一些测试环境,其中测试环境中的一些分区都需要去掉分区,转换成普通的形式,因为他们在做一些工作的时候碰到了问题,而且希望必要的约束等都保留,这个需求听起来倒不复杂...,很清晰,我看了下需要转换的,一看有将近100多个,而且重构好几套环境,想想都头疼。...ddl.sql1 > tmp_$1_ddl.sql echo ";" >> tmp_$1_ddl.sql rm $1_ddl.tmp rm tmp_$1_ddl.sql1 如果我们指定需要处理的为...-rw-r--r-- 1 xxxxx dba 5723 Sep 11 14:32 tmp_CUSTOMER_INFO_ddl.sql 如果目前有100多个。...可以写一个简单的入口文件来调用chg_partition.sh 即可,这样不管有多少需要转换都可以一次搞定,最后生成一个run.sql的文件,直接运行run.sql就可以创建所有的了。

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    一次腾讯云数据库死锁的经历

    朋友一次在腾讯云数据库后台的phpmyadmin导入sql脚本,页面爆出404的错误: 之后刷新创建成功,但是打不开,呈现了死锁状态,删除也删除不了,命令行登录不带-A参数,use数据库use不了...,腾讯云数据库后台的导入功能也受到影响 CPU飙升到百分之百,但其他数据库、查询等功能不受影响。...第一时间想到的是,死锁坏掉了,果然登录到腾讯云的DCM的查看会话,一堆的PAM的IP的select去查询这个 DCM的会话对于PAM的IP的会话无法直接kill掉,所以采用了命令行的方式去kill...切记单独给这个数据库设置一个账户 登录数据库之后 > use xxx; > show full processlist; 会看到一堆占用的会话,使用kill id的方式来kill掉会话 之后把那个死锁的删除掉...> drop table xxx; 切记:导入的时候一定不要在腾讯云数据库后台的phpmyadmin导入,很容易会出现上述的问题,导致数据损坏死锁,CPU飙升 腾讯云云数据库没有阿里云数据库的后台做的好

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    外部简单总结(r3笔第51天)

    对于外部的使用而言,可能是既陌生又熟悉的感觉,说陌生可能自己真正的使用机会要少一些,而熟悉可能是大家比较常用的通过外部来查看数据库日志,其实外部还有更丰富的内容。...当然了外部的使用都是基于目录来实现的。...外部调用的引擎有两个,一个oracle_datapump引擎,一个是oracle_loader引擎,在使用中和datapump,sql*loader都是有一定的关联的。 比如下面的例子。...比如我们需要一个全新的外部,需要得到emp.data中的数据。可以使用如下的方式。...然后直接把数据库日志文件以行的形式加载,生成一个只读的。日志中的每一行在数据库中都是一行记录。

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    关于联结方法(一)(r3笔第57天)

    分类: Oracle 在sql语句中,如果from后面有多个时,关于的联结方法是很重要的一个环节。...大体有nested loop join,hash join,merge join -->nested loop join 这种场景一般适用于大和小的关联,一般来说小适用做为驱动,对于小中的匹配记录和大做关联...,这个时候小是在外部循环,大在内部循环,小中的匹配记录都和大做一个关联。...,t中的数据多,就以t1位驱动,走了全索引扫描查取到t1的数据,然后对于t1中的数据和t做匹配,匹配的时候走了唯一性扫描 ?...-->hash join 这种场景适合于大和大之间的关联。通过hash算法来做两个之间的匹配映射。

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    关于联结方法(二) (r4笔第23天)

    在比较经典的联结方法中,nested loop join和hash join是比较常用的,对于sort-merge join来说,可能略微有些陌生。 在数据库中有一个隐含参数,默认是开启的。...这种联结的运行原理想比nested loop join,hash join而言没有驱动的说法,所以sort-merge join会可能产生大量的随机读。...比如我们有emp,dept, 查询语句为 select empno,ename,dname,loc from emp,dept where emp.deptno =dept.deptno 如果采用...sort-merge join的时候,就会对emp,dept进行order by 的操作。...如果本身中的数据量很大,做sort-merge join就会耗费大量的cpu资源,临时空间,相比来说不是很划算,完全可以通过其他的联结方式来实现。

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    压测环境数据死锁导致接口长时间pending问题

    随版本迭代以及需求变更,接口中的逻辑可能越来越臃肿,关联查询的越来越多,查询的数据量越来越大,为保证业务闭环,新增与更新可能要同时操作N张,以上均是影响接口性能的因素。...解决方案 由于对应处于死锁状态,那么首先需要将死锁的释放,杀掉对应的查询进程。...阿里巴巴开发手册中建议:查询时关联不要超过三张。 基于此建议,我们将原SQL语句进行拆分,以避免在造成长事务造成数据库死锁导致接口长时间pending的问题。经过测试问题得解。...information_schema: MySQL提供了一些用于查看锁和事务状态的系统。...包含当前的锁等待列表等。

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    顺序和链表【数据结构】【基于C语言实现】【一站式通】

    线性(linear list)是n个具有相同特性的数据元素的有限序列。 线性是一种在实际中广泛使 用的数据结构,常见的线性:顺序、链表、栈、队列、字符串......线性和链表的物理结构: 线性在逻辑上是线性结构,也就说是连续的一条直线。但是在物理结构上并不一定是连续的, 线性在物理上存储时,通常以数组和链式结构的形式存储。...顺序 在计算机科学中,顺序是一种常见且重要的数据结构。顾名思义,顺序是一种按照元素在内存中的物理顺序进行存储和访问的数据结构。它可以看作是一段连续的内存空间,用于存储相同类型的元素。...顺序的优点 1.支持随机访问:由于顺序在内存中是连续存储的,因此可以通过下标直接访问任何一个元素。这使得顺序具有高效的随机访问能力,时间复杂度为O(1)。...2.有序存储:顺序中的元素按照其在数组中的位置顺序存储,因此保持了元素的逻辑顺序。这使得顺序适用于需要保持元素有序性的场景,例如排序、查找等操作。

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    一次大delete删数据导致数据库异常

    一、问题描述 早上正在上班路上,群里客户说,有一张24G的大,delete删了26小时还没有跑完,目前进程还在跑让帮忙处理下,停止当前进程,并保留对应条件的数据,多余数据删掉。...二、查看数据库情况 1.未开归档 2.UNDO空间爆满 三、提出方案 1.经过沟通,该为测试数据,目前没有在使用;于是打算rename该,通过ctas的方式去将需要的数据捞出来,重建索引和相关约束...四、执行过程 1.备份保留 创建语句。 2.记录当前无效对象。...7.回滚成功后,rename 原。 rename table to table_20210410; 8.CTAS将需要的数据捞到新(原来的名)中。...11.比对无效对象,数据是否一致 12.drop掉rename的。 drop table USER.TABLE_20210410 cascade;

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    MySQL修复的简单分析(r11笔第19天)

    \utestdb\test_forum_post' is marked as crashed and should be repaired而且看日志损坏的还不止一张,我的注意力暂时先放在了出错的上。...他们用的是MyISAM,查看了其它所有的的存储引擎,发现清一色都是MyISAM.所以我就可以基本断定这个出问题的也是MyISAM 对于MyISAM修复,可以用myisamchk来做或者使用repair...首先myisamchk和repair只能修复MyISAM,相比来说,myisamchk的输出信息要更详细一些,优化,分析的信息都会输出,repair则比较直接,repair无法修复InnoDB的,...The storage engine for the table doesn't support repair check则同时支持MyISAM和InnoDB 其次myisamchk操作myisam...时必须保证不能被使用,check/repair则可以在线操作。

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    海量数据迁移之外部切分(r2笔52天)

    在前几篇中讨论过海量数据的并行加载,基本思路就是针对每一个物理都会有一个对应的外部,在做数据迁移的时候,如果有上百G的时候,一个物理对应一个外部性能上会没有任何提升。...这个时候可以考虑一个物理对应多个外部,比如一个有100G。...可以考虑生成100个external dump 文件,然后加载生成100个外部,每个dump文件对应一个外部,这样做数据的插入的时候就相对容易控制了。...每一个外部的数据加载到目标库之后,commit一次,就能及时的释放Undo资源,提高性能。...LOCATION ( 't_2.dmp' ) ); 对应的脚本如下: 其中在DUMP目录下存放着生成的dump文件,根据动态匹配得到最终生成了几个dump文件,来决定创建几个对应的外部

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