《算法导论》一书中对最大字段和可谓讲的是栩栩如生，楚楚动人。如果简单的说最大字段和，没有意义。而《算法导论》上举了一个股票的例子。根据股票每天结束的价格来求出一段时间内何时买入何时卖出能是收益最大。把问题做一个转换，求出相邻天数的股票价格的差值（周二 - 周一 = 差值），然后求出连续天数差值和的最大值，即为最大收益，所以就是最大子段和的问题。 还有一点说明的是算法的实现是和语言没有关系的，下面是用OC来实现的，你也可以用Java, PHP, C++等你拿手的语言进行实现，算法注重的还是思想。
问题描述： 给定长度为n的整数序列，a[1...n], 求[1,n]某个子区间[i , j]使得a[i]+…+a[j]和最大，或者求出最大的这个和。如果该序列的所有元素都是负整数时定义其最大子段和为0。 例如(-2,11,-4,13,-5,2)的最大子段和为20,所求子区间为[2,4]。 问题分析： 最直接的想法就是利用遍历法遍历所有的可能，然后找到最大的那个，显然这不是一种有效的方法，但切实可行。在第二章的时候学习了分治方法，想到也可以把序列拆分成两部分，答案就在前半段或者后半段或者是穿过两段中间的部分。
数组分为Left与Right部分，最大字段和要么在left，要么在right，要么必然包括mid-1与mid+1（这种情况复杂度仅为n，此处mid不代指元素，mid-1与mid+1相邻），籍此可以递归求解。
题目链接： 45. 最大子数组差 给定一个整数数组，找出两个不重叠的子数组A和B，使两个子数组和的差的绝对值|SUM(A) - SUM(B)|最大。 返回这个最大的差值。 Example: 给出数组 [1, 2, -3, 1], 返回 6 (|SUM([1,2]) - SUM([-3])|) 注意事项：子数组最少包含一个数 解题思路： 这题给人的第一感觉是可以用到最大子段和 Q53 Maximum Subarray。我们需要将数组划分为不重叠的两部分，求出左边最大子段和 leftMax，以及右边最小子段和
Maximum sum Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 30704 Accepted: 9408 Description Given a set of n integers: A={a1, a2,..., an}, we define a function d(A) as below: Your task is to calculate d(A). Input The input consi
#include<iostream> using namespace std; int GetMaxNum(int a[],int n) //求最大字段和 { int i,sum=0,maxsum=0; maxsum|=1<<31; for(i=1;i<=n;i++) { sum+=a[i]; if(sum<a[i]) sum=a[i]; if(maxs
You are given an array aa consisting of nn integers. Beauty of array is the maximum sum of some consecutive subarray of this array (this subarray may be empty). For example, the beauty of the array [10, -5, 10, -4, 1] is 15, and the beauty of the array [-3, -5, -1] is 0.
题目描述 有 n 个小朋友排成一列。每个小朋友手上都有一个数字，这个数字可正可负。规定每个 小朋友的特征值等于排在他前面（包括他本人）的小朋友中连续若干个（最少有一个）小朋 友手上的数字之和的最大值。 作为这些小朋友的老师，你需要给每个小朋友一个分数，分数是这样规定的：第一个小 朋友的分数是他的特征值，其它小朋友的分数为排在他前面的所有小朋友中（不包括他本人）， 小朋友分数加上其特征值的最大值。 请计算所有小朋友分数的最大值，输出时保持最大值的符号，将其绝对值对 p 取模后 输出。 输入输出格式 输入格式：
注意查询的时候不能按照以前的方式写，因为不知道变量的下界，最稳妥的办法就是判三种情况
方法区：主要是存储类信息，常量池（static 常量和 static 变量），编译后的代码（字
昨天被我划水滑过去了，今天终于完成了救赎，基本没有划水，一直在认真的学习，今天也做了不少题，发现自己还是有很多知识点薄弱的地方，还是基础不太好吧，以前总觉得自己这些东西都会，结果发现真到自己用的时候，真的是不会。。。 唉！这个暑假再把基础知识补一补吧。今天也是做了三道题。如下 1007 Maximum Subsequence Sum (25)（25 分） Given a sequence of K integers { N~1~, N~2~, …, N~K~ }. A continuous subsequence is defined to be { N~i~, N~i+1~, …, N~j~ } where 1 <= i <= j <= K. The Maximum Subsequence is the continuous subsequence which has the largest sum of its elements. For example, given sequence { -2, 11, -4, 13, -5, -2 }, its maximum subsequence is { 11, -4, 13 } with the largest sum being 20.
写在前面：从本章开始，算法导论章节进入第四部分：高级设计和分析技术。在读的过程中，可以明显感觉到本章内容跟之前章节的内容要复杂得多。这么来说，之前章节的内容更多的是在教我们使用一些在算法设计过程中常用的工具（即数据结构），而本章以后的内容是在述说更上层的方法论（如何根据不同的问题精确地设计不同的算法）。这就好比建房子时，有了一切所需的工具之后，如何根据不同的地段或房主的要求，设计出切实可行的房子结构，这取决于建筑设计师的思想。因此，本章以后的内容在某种程度上更为复杂，尤其是动态规划这章。曾经听搞
在一条直线上，有n个房屋，每个房屋中有数量不等的财宝，有一个盗 贼希望从房屋中盗取财宝，由于房屋中有报警器，如果同时从相邻的两个房屋中盗取财宝就会触发报警器。问在不触发报警器的前提下，最多可获取多少财宝？例如 [5，2，6，3，1，7]，则选择5，6，7
枚举法的基本思想 枚举法的基本思想是根据提出的问题枚举所有可能状态，并用问题给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。能使命题成立，即为其解。 枚举结构：循环+判断语句。 枚举法的条件 虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与后面讲的回溯法有所不同。因为适用枚举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n； ⑵状态元素a1，a2，…，an的可能值为一个连续的值域。 枚举法的框架结构 设ai1—状态元素ai的最小值；aik—状态元素ai的最大值(1≤i≤n)，即a11≤a1≤a1k，a2
每逢长假都会有很多程序员跳槽，十一、过年是跳槽黄金时刻，尤其是过年。过年的时候年终奖到手，没有了多少牵挂，年终同学同事聚会比较多，沟通的就多，各种工作机会的消息也相应会多，所以跳槽的机会也就会多。跳槽就必不可少的要经过面试，那么作为一个Java程序员需要准备哪些面试知识呢？下面就给大家说说。 1、集合框架： 从上图可以看到主要是Collection和Map的继承类和Iterator的实现类，重点掌握ArrayList、LinkedList、Vector、Stack、PriorityQueue、Has
参数名默认值描述:------::--------::-------:namesrvAddr Name Server地址列表，多个NameServer地址用分号隔开clientIP本机IP客户端本机IP地址，某些机器会发生无法识别客户端IP地址情况，需要应用在代码中强制指定instanceNameDEFAULT客户端实例名称，客户端创建的多个Producer、Consumer实际是共用一个内部实例（这个实例包含网络连接、线程资源等）clientCallbackExecutorThreads4通信层异步回调线程数pollNameServerInteval30000轮询Name Server间隔时间，单位毫秒heartbeatBrokerInterval30000向Broker发送心跳间隔时间，单位毫秒persistConsumerOffsetInterval5000持久化Consumer消费进度间隔时间，单位毫秒
本文以视频+文字放送，为你带来腾讯云企业级MySQL-列压缩特性 【需求背景】 当前MySQL有针对行格式级别以及数据库页面级别的压缩，这两种压缩方式在处理一个表，同时有大字段和其它很多小字段，并且针对小字段的读写访问频繁，对大字段的访问不频繁的场景中，它的读写访问都会压缩和解压数据，这造成许多不必要的计算资源浪费。 腾讯云企业级MySQL（CDB）运用列压缩功能来压缩访问不频繁的大字段，同时能够减少整行字段的存储空间，进而提高整体读写访问的效率。 例如一张员工表，前面三个字段分别表示员工 id、年龄以及
【迪B课堂】为腾讯云数据库高级产品经理迪B哥开设的面向数据库开发者、数据库运维人员、云端运维人员的系列培训课程，旨在帮助大家从入门到精通学习和使用数据库。 本期为迪B课堂特刊【MySQL经典案例解析系列】第二期。搜索关注“腾讯云数据库”官方微信，回复“迪B课堂”，即可查看历史十期迪B课堂教程~ 一、从常见的报错说起 故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息： 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次，“数据大”也是生产过程中绕不开的一个话题。这里的数据“大”，远不止存储空间占用多，其中也包括了单个（表
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
故事的开头我们先来看一个常见的sql报错信息， 相信对于这类报错大家一定遇到过很多次了...
这篇文章憋的太久了，断断续续战线拉了好长。这个也是属于喜马拉雅那个项目的一部分，还要再忙一阵子。请大家见谅。
表示：查询category=2002、en_US_city_i=110以及namespace=d的前六条记录，只返回productId和category字段
本文给到的是相关具体可能会被问及的问题 (编程、基础算法、机器学习算法)。从本次关于算法工程师常见的九十个问题大多是各类网站的问题汇总，希望你能从中分析出一些端倪，文末附了部分参考的答案。 问题区 1. struct 和 class 区别，你更倾向用哪个 2. kNN，朴素贝叶斯，SVM 的优缺点，朴素贝叶斯的核心思想，有没有考虑属性之间不是相互独立的情况 3. 10 亿个整数，1G 内存，O(n) 算法，统计只出现一次的数。 4. SVM 非线性分类，核函数的作用 5. 海量数据排序 6. 项目中
在大数据当中，对于Java基础部分的学习，其实也是非常重要的一个部分。在执行大数据开发任务时，Java是主流的开发语言，也是大数据开发者们的“主要工具”。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据学习当中Java基础要掌握哪些？
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储，真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id，roll_pointer回滚指针，其中row_id不是必须的，当用户设置了primery key主键默认用用户设置的，没设置，找一个unique列，若都没有，则会用row_id。
图 1
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的，而一个页中又包含多个行数据，那么对应地就会有不同的行格式来存储数据，innodb 中的行格式有四种：compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式，这里就不记录了。
F[i,j,k] = max{f[i-1,j',k']+(T-(j-j')*p1-(k-k')*p2)div p3}
随着公司业务快速发展,数据量的猛增,数据库就会变成系统的瓶颈.随之而来的就会有运维成本高,数据热点等诸多问题.
AOCO列存表每个字段一个文件，前面我们介绍了列存表如何加载数据页，本文我们重点介绍AOCO表如何进行刷写。AOCO表进行insert、update、delete会产生脏数据，和heap表的异步脏页刷写不同，AOCO表的数据时同步刷写的。也就是在AOCO表向datum_buffer放入数据后，立即将其从datum_buffer写入largeWriteMemory，最后将数据从largeWriteMemory写入磁盘。
引用我们客户的原话： *创建如下表，提示我：* *如果我将下面表中的varchar（200），修改成text（或blob）：报错变为另一个：* *我们查阅了很多的资料，不确定The maximum
一 简介 偏向于业务的(MySQL)DBA或者业务的开发者来说，order by 排序是一个常见的业务功能，将结果根据指定的字段排序，满足前端展示的需求。然而排序操作也是经常出现慢查询排行榜的座上宾。本文将从原理和实际案例优化，order by 使用限制等几个方面来逐步了解order by 排序。
Hive支持的表类型，或者称为存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。
伴随着不断扩张的业务量，在数据库层面一般会经历数据拆分。解决问题的第一步，就是重新评估 DB 表结构设计的合理性。
外部系统需要对接流程引擎，多个表单总要对接多次，这个重复的工作量很多，这样会给开发带来很不方便的工作？ 有没有办法流程只集成一次就可以呢？ 或者有些人说，我用表单引擎就可以了。表单引擎确实是好东西，但万一没有呢，而且表单引擎对于页面有一定的局限性，且扩展，管理不方便。 那怎么处理？ 回答之前先说明两件事情:
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哈喽，小伙伴们，我是bug菌呀👀。金三银四，又到了刷题月啦。所以不管你是准备跳槽还是在职，都一起行动起来，顺应这个时代月干点该干的事儿👣。所以，赶紧跟着bug菌的步伐卷起来吧⏰，变强从这一刻开始！➕🧈
乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
压缩前提 表压缩能提升性能，减少存储空间，主要是用在字符类型比较大的表上（VARCHAR，VARBINARY和BLOB和TEXT类型），且读多写少的情况下，如果你的应用是io密集型的，不是cpu密集型的，那么压缩会带来很多性能的提升，例如：数据仓库。 innodb_file_format = Barracuda --模式支持压缩 innodb_file_per_table = on --必须是独立表空间 压缩原理 InnoDB支持两种文件格式 Antelope（羚羊）和Barracuda（梭鱼）： Ante
本基于java+路径规划+CS架构实现的A星算法求解最短路径问题演示程序，系统采用多层C/S软件架构，采用java 编程语言开发技术实现A*算法求解地图中的最短路径问题，实时获取计算用户在地图中设置的障碍点信息，计算可以完成路径规划的最短路径，提供完分析最短路径长度，重置地图，查看程序运行报告等功能，并且在程序运行界面提供完善的规则说明等。
先说结论，mysql 中的 varchar 是有最大长度限制的，这个值是 65535 个字节。
Extra中包含Using filesort表示需要排序，在排序时，MySQL会为每个线程分配一块内存区域用于排序，称之为sort_buffer。
这是微服务还没兴起之前，很多项目的架构，随着业务的堆积，项目越来越庞大，数据量也越来越庞大，如果并发一旦上来，就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大，维护起来也不容易。
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MJDK 是基于 OpenJDK 构建的美团 JDK 发行版。本文主要介绍 MJDK 是如何在保障 java.util.zip.* API 及压缩格式兼容性的前提下，实现压缩/解压缩速率提升 5-10 倍的效果。希望相关的经验能够帮助到更多的技术同学。
对于前两个题目，记得一个简要判断口诀：奇数二分取中间，偶数二分取中间靠左。对于后一道题目，需要知道公式：
我觉得如果想成为一名优秀的开发者，不仅要积极学习时下流行的新技术，比如WCF、Asp.Net MVC、AJAX等，熟练应用一些已经比较成熟的技术，比如Asp.Net、WinForm。还应该有着牢固的计算机基础知识，比如数据结构、操作系统、编译原理、网络与数据通信等。有的朋友可能觉得这方面的东西过于艰深和理论化，望而却步，但我觉得假日里花上一个下午的时间，研究一种算法或者一种数据结构，然后写写心得，难道不是一件乐事么？所以，我打算将一些常见的数据结构和算法总结一下，不一定要集中一段时间花费很大精力，只是在比较空闲的时间用一种很放松的心态去完成。我最不愿意的，就是将写博客或者是学习技术变为一项工作或者负担，应该将它们视为生活中的一种消遣。人们总是说坚持不易，实际上当你提到“坚持”两个字之时，说明你已经将这件事视为了一种痛苦，你的内心深处并不愿意做这件事，所以才需要坚持。你从不曾听人说“我坚持玩了十年的电子游戏”，或者“坚持看了十年动漫、电影”、“坚持和心爱的女友相处了十年”吧？我从来不曾坚持，因为我将其视为一个爱好和消遣，就像许多人玩网络游戏一样。
上一节讲Redis的高性能字符串结构SDS，今天我们来看一下redis的hash对象。
现在后端面试中比较喜欢问一些 Redis 的问题，比较常见的就是 内存淘汰算法。下面我们通过源码来分析 Redis 内存淘汰算法的实现，从而不会被面试官问到哑口无言。
主键的设计最好不要与业务逻辑有所关联，主键最后是一串毫无意义，独立不重复的数字，比如：UUID，Auto_increment，又或者是雪花算法生成的主键等等
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