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mysql 问题与优化

幻读（Phantom read）: 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。...与 SQL 标准不同的地方在于 InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别下使用的是Next-Key Lock 锁算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如...存储引擎 InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁 InnoDB存储引擎的锁的算法有三种： Record lock：单个行记录上的锁 Gap lock：间隙锁，...123%'，（如果无前置%,只有后置%，是可以用到列上的索引的）在定义联合索引时，如果 a 列要用到范围查找的话，就要把 a 列放到联合索引的右侧，使用 left join 或 not exists 来优化...区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）使用最频繁的列放到联合索引的左侧

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谁能想到，求最值的算法还能优化？

其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。最大值和最小值为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样：先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。

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RMQ问题(线段树算法，ST算法优化)

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指：对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n)，返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大）值，也就是说...，RMQ问题是指求区间最值的问题主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素（即搜索） O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn)...3.ST（实质是动态规划） O(nlogn)-O(1) 线段树方法: 线段树能在对数时间内在数组区间上进行更新与查询。...使用线段树解决RMQ问题，关键维护一个数组M[num]，num=2^(线段树高度+1). M[i]:维护着被分配给该节点(编号:i 线段树根节点编号:1)的区间的最小值元素的下标。...这个算法的高明之处不是在于这个动态规划的建立，而是它的查询：它的查询效率是O(1). 假设我们要求区间[m,n]中a的最小值，找到一个数k使得2^k<n-m+1.

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区间最值问题之ST表算法

区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int...给定[l, r]，查询该区间的最大值/最小值，问题转化为从l向右覆盖2^k个数，从r向左覆盖2^k个数，一定覆盖整个区间[l, r]，虽然会有重复覆盖，但不影响结果。

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【数据结构 | 入门】堆栈与队列（问题引入&实现&算法优化）

一个未满的情况，而此时数组还有空间，我们换一种思路，将两边往中间放我们看看他们的操作入栈出栈四、堆栈的链式存储结构由于单链表的性质，我们将链表头作为堆栈指针Top，这样方便与插入删除操作...， push操作 pop操作五、表达式求值回到开头，我们再来看表达式求值的问题，为了避免运算符中优先级的复杂性，我们使用后缀表达式，并使用堆栈来实现，我们把运算符和运算数丢进堆栈...并在括号内做优先级判断，总结如下小练除此之外，堆栈还有许多应用比如函数调用，如果有一系列函数的调用，而我们要保留变量的状态和地址，要实现这些使用堆栈的，且递归函数也是如此，在回溯算法和深度优先搜索...我们把添加的队列放在Front前面的空位置上，这样就形成循环队列但是这种方式在入队和出队会带来一个问题我们观察如下：数组长度为 n 那么Rear 和 Front 的距离为 0

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性能优化｜讲的最清楚的垃圾回收算法

结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片复制算法为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法

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模拟退火算法优化指派问题

1、引言之前二狗已经分别介绍过了，如何用模拟退火算法和遗传算法，进行背包问题的求解。其实背包问题是可以看成是一个可以看成是一个比较特殊的，有线性约束的，0-1规划问题。...（这些情况也属于指派问题的范畴，但属于更加复杂的情况，今天就不做讲解）。指派问题已经有了明确可解的算法，也就是我们大家都知道的匈牙利算法。同样的，这个问题也可以使用模拟退火来解决。...今天我们就使用模拟退火算法来为大家演示，如何在指派问题进行优化？ 2、数据结构及重点讲解指派矩阵如图 ?...将这四个元素相加即为整个问题的最优解。由于是cost，当然越小越好。模拟退火算法这个名称的来源大家已经知道了，我们就不再赘述。这里要提的是退火算法中的马尔可夫链。...如果这个值是小于零的，证明解优化，否则的话，就以一定的概率去接受它。这个概率是随着不同的温度和不同delta变化而变化的。

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深度学习中的优化问题以及常用优化算法

另外如果在高原处，梯度是平坦的，那么优化算法很难知道从高原的哪个方向去优化来减小梯度，因为平坦的高原处每个方向的梯度都是0。高维空间的这种情形为优化问题带来很大的挑战。...3.4 长期依赖当计算图变得极深时，神经网络优化算法会面临的另外一个难题就是长期依赖问题——由于变深的结构使模型丧失了学习到先前信息的能力，让优化变得极其困难。...因为循环网络要在很长时间序列的各个时刻重复应用相同操作来构建非常深的计算图，并且模型参数共享，这使问题更加凸显。例如，假设某个计算图中包含一条反复与矩阵 ? 相乘的路径。...梯度消失与爆炸问题(vanishing and exploding gradient problem)是指该计算图上的梯度也会因为 ? 大幅度变化。...将动量加入 RMSProp 最直观的方法是将动量应用于缩放后的梯度。结合缩放的动量使用没有明确的理论动机。

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网站问题修复与优化记录

今天主要完成的是关于该网站的各项问题修复与优化。添加百度搜索SEO 网站的index页面修改了原来的泛用title(dreamcenter)，改成了现在更有利于检索排名的标题。...对于pre标签，按照内容强制换行也有不小的麻烦，所以更换成了如下代码，从而解决了问题。...scss ：设置该标签自动换行(遇到\n时)并且超出显示区域时强制换行 .rw_msg{ word-break:break-all; white-space: pre-line; } 博客页换页显示优化... 之前点击换页时，页面仍然在最底端。...专辑页横向滚动算法修复之前的横向滚动都会有最开始卡壳一样的感觉，因为都多了一个Δ的距离，所以这次更改了算法： const delta = e.deltaY const node = this.

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分配问题与匈牙利算法

分配问题与匈牙利算法例1 假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。...遍历所有可能的情况对于此问题是可行的，但是如果是从十个城市飞往另外十个城市呢？那么便有n！种可能的情况，显然，遍历不可行。...匈牙利算法下面的算法将上述定理应用到一个给定的n×n成本矩阵上求出最优分配。...备注最大分配问题只需将第一步的每行减去该行最小值改为该行的最大值减去此行每一项，其他步骤相同。

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hanoi塔问题如下图所示_hanoi塔问题最经典的算法

汉诺塔问题：古代有一个梵塔，塔内有三个座A、B、C，A座上有64个盘子，盘子大小不等，大的在下，小的在上。...如下图问题解答问题定义我们把左边的柱子叫做A,中间的柱子叫做B,右边的柱子叫做C hanoi`塔的搬运过程； i ：左边的柱子只有两个圆盘我们先假设在A柱子上只有两个圆盘，不用图我们用大脑想象出来最佳流程就是...[四个圆盘的hanoi](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7e80f4dd8a45878f9ae993e6a0fa6ea8.png) > 问题总结 > 通过上面的描述我们把

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最大子序列和问题之算法优化

---- 算法三：分治（divide-and-conquer）策略分治策略：分：把问题分成若干个（通常是两个）规模相当的子问题，然后递归地对它们求解。...治：将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作，最后得到整个问题的解。在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...---- 算法四：算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。...仅需要常量空间并以线性时间运行的online algorithm几乎是完美的算法。————《数据结构与算法分析》（中文版第二版）

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最大子序列和问题之算法优化

算法三：分治（divide-and-conquer）策略分治策略：分：把问题分成若干个（通常是两个）规模相当的子问题，然后递归地对它们求解。...治：将若干个问题的解4合并到一起并可能再做少量的附加工作，最后得到整个问题的解。在这个问题中，最大子序列和可能在三处出现：即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。...算法四：算法三利用递归较好的解决了最大子序列和问题，但仔细分析，在递归过程中，同一个元素很可能多次被操作，有没有更高效的算法？先上代码！...不仅如此，在任意时刻，该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案（其他算法即前三种不具有这个特性）。具有这种特性的算法叫做联机算法（online algorithm）。...仅需要常量空间并以线性时间运行的online algorithm几乎是完美的算法。 ————《数据结构与算法分析》（中文版第二版）

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重叠时间段问题优化算法详解

u_room_log与test1表结构相同，并且都没有任何索引。二、优化重叠查询如前所述，我们需要解决的第一个问题时合并一个房间内同一用户的重叠时间段。...自关联重叠问题的SQL解决方案中，最容易想到的是自关联。...游标+内存临时表在数据库优化中有一条基本原则，就是尽量使用集合操作而避免使用游标，来看一个最简单的例子。nums是单列100万行的数字辅助表，select查询时间为0.41秒。...最小范围算法获取活跃时段的逻辑没问题，但在第（3）步骤中需要表关联，当数据量很大时，这步需要花费非常多的时间，因为要扫描大量数据行。...正负计数器算法（一次扫描）与重叠时间段优化思想类似，我们希望只扫描一遍表数据，去掉表关联以提高性能。实际上，经过sp_overlap过程处理后，可以用一种高效的方式得到活跃时段。

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【数据结构 | 入门】线性表与链表（问题引入&实现&算法优化）

三、线性表的顺序存储实现 3.3 主要操作的实现四、线性表的链式存储实现 4.3 主要操作的实现五、广义表六、多重链表一、问题引入 - 如何用编程表达多项式这里我们引入一个问题，最常见的多项式...方法一 - 顺序存储结构我们可以使用数组来表示，但是会随着一个问题，如下图底部所表示的多项式，我们需要多大的数组来表示呢？...我们还可以使用链表来实现，加减也是和上面的方法一样二、什么是线性表 2.1 抽象类型描述（描述分为数据对象集和操作集`）三、线性表的顺序存储实现 3.3 主要操作的实现初始化与查找...插入（首先需要全部元素往后挪）删除操作四、线性表的链式存储实现其中问题在于我们只知道一个链表头，那我们如何知道该线性表的长度为多少？...和之前存贮多项式一样，用数组存储面对非常多的系数为0时，非常浪费空间）我们抓住关键信息，构造结点，其中如下，左上角的Term为入口点，两个指针指向行头结点和列头结点，我们便可通过联合将非0元素与0

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【营啸】最精妙的算法--排序与查找

文章目录前言一、事件总结 ---- 前言营啸等等军事思想或者事件给人的启发比任何精妙的算法都更加大微妙而又牵一发动全身一、事件元末的时候，蒙古大军里面的也先军团也就发生过这样一次

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『ACM-算法-ST算法』信息竞赛进阶指南--区间最值问题的ST算法

②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度，最多增加logn次这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值查询： ③对于每个区间，分成两段长度为的区间...，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...+1,所以后面的状态表示为f[t][y-2t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值

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算法浅谈——递归算法与海盗分金问题

最近看到一道很有意思的问题，分享给大家。还是老规矩，在我们聊算法问题之前，先来看一个故事。传说中，有5个海盗组成了一支无敌的海盗舰队，他们在最后一次的寻宝当中找寻到了100枚价值连城的金币。...从这个问题来看，和这个道理相得益彰。这种从最简单推导最复杂的算法就称为递归。假设，获取n个海盗分配方案的函数是f。当我们计算f(2)时，我们需要根据f(1)的结果。...我们同样先来观察最简单的情况，A柱上只有一个圆盘，那很简单，我们直接将它移动到B柱即可。如果有两个圆盘呢？我们需要先将第一个移动到C柱，然后将第二个移动到B柱，最后再将C柱上的圆盘移动到B。...最后，也是最关键的，怎么移动n-1块圆盘呢？其实很简单，我们套用同样的方法，再将这n-1块圆盘中的n-2块看成是整体，递归操作。...结果和我们的预期一致，说明我们的算法是正确的。最后，我们再回到海盗问题，又该怎么用代码实现呢？感兴趣的同学不妨亲自动手试试，如果实在写不出代码，在公众号回复关键词”海盗分金“查看我写的代码。

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算法之力：高效选择与优化策略

这些原则帮助我们构建高效的算法解决方案，也是我们在选择算法时候的必须考虑的内容。实际开发中的算法选择，具体主要从问题规模与特性、性能两个方面来看的。...关于案例分析在实际应用中，通过具体的使用案例，可以将展示如何在项目中选择和优化算法，而且这些案例将涵盖不同的领域和问题，比如路径规划、资源分配、负载均衡等等。...，还需要对问题域有深刻的理解，可以从空间优化和时间优化两个方面来看。...其中，空间优化是通过数据结构的选择和算法逻辑的调整，可以减少算法的空间消耗；而时间优化是通过减少不必要的计算和优化循环结构，可以提高算法的执行速度。...希望本文能够带给你们帮助，帮助你们在面对复杂问题时，能够更加从容不迫，更加自信地选择和优化算法。

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基于爬山算法的改进与混合算法优化

基于爬山算法的改进与混合算法优化爬山算法是一种启发式算法，具有局部搜索最优解或最优近似解的良好性能，在物流配送、路径规划等物流调度方面被广泛使用。...本文从传统的爬山算法引入，进而提出了一种具有适应预设边表的爬图山算法，以便该算法能够更加适应具有固定的边集合的预设道路，从而在约束条件下取到局部最优解。...本文还结合 Dijkstra Algorithm 进一步提出混合算法 HCDA。...关键词：爬山算法；最短路径；Dijkstra Algorithm；算法优化；混合算法阅读本文的收获：能理解并掌握爬山算法与 Dijkstra Algorithm 的原理及基本实现；基于爬山算法改进的适应具有预设边表的爬图山算法...；基于爬山算法与 Dijkstra Algorithm 结合的混合算法 HCDA。

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