小编最近遇到GC不断增长的问题。...推荐一款分析GC日志的工具 0x01：GC问题 GCViewer是一款分析GC日志的开源工具，非常容易使用，官网如下： https://github.com/chewiebug/GCViewer 下图列出了支持的...具体一些图标上的线条，及说明也非常简单；如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条，只要看到堆的占比只增不减，大概率是有内存泄露问题。...jstack生成的Thread Dump日志线程状态 JVM故障分析及性能优化系列之五：常见的Thread Dump日志案例分析 JVM故障分析及性能优化系列之六：JVM Heap Dump（堆转储文件）的生成和MAT...的使用 JVM故障分析及性能优化系列之七：使用MAT的Histogram和Dominator Tree定位溢出源 对应OOM问题以上这个网友写的这几篇文章非常不错，可以参考。
描述 在一个数组中，每一个数左边比当前数小的数累加起来，叫做这个数组的小和。求一个数组的小和。...分完以后开始治，归并排序的治就是merge的过程，首先对1和3进行merge，在此过程中产生一个小和1；然后将1、3和4进行merge，在此过程中产生小和1、3；然后2和5进行merge，产生小和2；最后将...1、3、4和2、5进行一次merge，1比2小，所以一共产生n个1的小和，这个n就是当前右边的数的个数，因为右边有两个数2和5，所以产生2个1的小和，然后将1填入辅助数组，继续比较3和2，2比3小，但是...2是右边的数，所以不算小和，然后比较3和5，3比5小，所以产生n个3的小和，因为右侧只有一个数，所以就只产生1个3的小和，同样的，产生1个4的小和 这道题换个角度来想，题目要求的是每个数左边有哪些数比自己小...还是以上面的样例举例，1右边有4个比1大的数，所以产生小和1*4；3右边有2个比3大的数，所以产生小和3*2；4右边有一个比4大的数，所以产生小和4*1；2右边没有比2大的数，所以产生小和为2*0；5右边也没有比
他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。...The Halting Problem就是一个著名的不可解问题，在我的Blog上有过专门的介绍和证明。再比如，输出从1到n这n个数的全排列。...哪些问题是P类问题呢？通常NOI和NOIP不会出不属于P类问题的题目。我们常见到的一些信息奥赛的题目都是P问题。道理很简单，一个用穷举换来的非多项式级时间的超时程序不会涵盖任何有价值的算法。 ...比如说，现在有两个问题：求解一个一元一次方程和求解一个一元二次方程。那么我们说，前者可以约化为后者，意即知道如何解一个一元二次方程那么一定能解出一元一次方程。...证明过程相当复杂，其大概意思是说任意一个NP问题的输入和输出都可以转换成逻辑电路的输入和输出（想想计算机内部也不过是一些 0和1的运算），因此对于一个NP问题来说，问题转化为了求出满足结果为True的一个输入
echo ‘2’; } } else { echo ‘3’; } 这样的代码是很规范的，但是，如果你不带{}的括号，你执行之后显示的结果会让你很纠结的～～我认为else匹配最近的一个if，问题就在这里...然后说一个switch问题的比较问题 $a = 5; switch ($a) { case $a > 3: echo ‘大于3’; break; case $a == 3: echo ‘等于
这里面会有很多重复的劳动：API doc 和 API interface，以及 SDK 都在不断地重复类似的内容和代码。...而对于 OCAP，我们更进一步，试图把问题定义成这样： 定义一门「语言」，来描述我们的 API 撰写不同方向上的 Parser（Code generator），将其转换成特定场景的代码 将 Parser...我们自己写了大约 3500 行 elixir，1000 行 yaml；生成出来 1500 行 elixir 代码（Elixir 支持 Macro，所以我们生成出来这些源码只是方便自己排查问题）。...虽然还有很多问题，但这套系统最大的好处是，在开发过程中，我们可以随意调整 API 的结构而不必每次调整都苦逼修改很多地方的代码。这在我们对很多 API 的行为还没有一个良好定义的时候，是个莫大的福音。...很多时候，问对问题比找对答案更有意义。好的问题就像在黑暗的隧道里寻觅出口，突然手边摸出一把手电筒，瞬间照亮整个征途。 先写这么多吧，希望能引发你的思考和问题。
这样可以避免竞态、死锁等问题。 原理 CAS是指Compare-and-swap或Compare-and-Set CAS是一个原子操作，用于多线程环境下的同步。...它比较内存中的内容和给定的值，只有当两者相同时（说明其未被修改），才会修改内存中的内容。...在多线程环境中，使用lock-free的CAS时，如果一个线程对变量修改2次，第2次修改后的值和第1次修改前的值相同，那么可能就会出现ABA问题。...以上面的例子为例： 假设有两个线程P1和P2，P1执行完int oldval=val后被其他线程抢占。P2线程在此期间修改了val的值（可能多次修改），但最终val的值和修改前一样。...当P1线程之后运行CAS函数时，并不能发现这个问题。这就是ABA问题。 解决方法 一个常用的方法是添加额外的“tag”或“stamp”位来标记是指针是否被修改过。
子集和问题就是 给出一个数组arr和一个值sum 输出满足和为sum的arr的子集 子集和问题 从某种程度上来说 其实就是 01背包问题的 子问题 还是取一种情况 不取是另外一种情况 然后 用回溯法...sum); for(int i = 0; i < num ;i++){ scanf("%d",&arr[i]); } slove(0,num,sum); return 0; } 子集和数问题...问题描述 已知(w1, w2, …, wn)和M，均为正数。...分析 子集和数问题解的一种表示方法 解由n-元组(x1, x2, …, xn)表示; 显式约束条件xi∈{0,1} ，1≤i≤n，如果没有选择Wi，则xi=0；如果选择了Wi，则xi=1。...当前处理的子数，剩余子数的和）
在hihocoder上面的题目中看到的这个问题，总结一下。先看01背包问题。...看到这个问题，可能会想到贪心算法，但是贪心其实是不对的。例如最少硬币找零问题，要用动态规划。动态规划思想就是解决子问题并记录子问题的解，这样就不用重复解决子问题了。...第i+1个物品可以选择放进背包或者不放进背包（这也就是0和1），假设放进背包（前提是放得下），那么f[i+1][j]=f[i][j-weight[i+1]+value[i+1]；如果不放进背包，那么f[...，其中0<=k<=V/weight[i+1] 使用内存为一维数组，伪代码 for i=1……N for j=1……M f[j]=max(f[j],f[j-weight[i]+value[i]) 和01...01背包问题是在前一个子问题（i-1 种物品）的基础上来解决当前问题（i 种物品），向i-1种物品时的背包添加第i种物品；而完全背包问题是在解决当前问题（i种物品），向i种物品时的背包添加第i种物品。
，（补充：分治策略的递归解法还有两个常用的方法叫做代入法和递归树法，以后有机会和亲们再唠），众所周知，分治策略中使用递归来求解问题分为三步走，分别为分解、解决和合并。...其中 a >= 1 and b > 1 是常量，其表示的意义是n表示问题的规模，a表示递归的次数也就是生成的子问题数，b表示每次递归是原来的1/b之一个规模，f（n）表示分解和合并所要花费的时间之和。...; } //复制数组 for (int n = 0;n<arr.length;n++){ array[n+left] = arr[n]; } } 二.小和问题...1.问题 在一个数组中， 每一个数左边比当前数小的数累加起来， 叫做这个数组的小和。...求一个数组 的小和。
算法题之数组和求解 数组和问题 加上给定一个数组和值x。设计一个算法使得如果数组中存在两个元素的和为x，则输出两个元素的值组成的数组(不区分先后)，否则输出{-1, -1}。 ...分析: 最简单的办法，就是依次求每个元素与其他元素的和。...这个就是经典的握手问题，不难得出其最坏时间复杂度为: \(\Theta\)(\(n^2\)) 这种指数级别的时间复杂度必然不是我们想要的，直接PASS 先做排序然后再进行查找: 假设使用前面已知的最快的排序算法...将n个元素的规模依次降低，最终降到2个元素的和。...// STEP1：先调用归并排序算法进行排序 mergeSort(arr, 0, arr.length); // STEP2: 进行细化问题处理
输入 输入n和m值。 输出 输出胜利者的编号。
问题及解决 1、从工作区撤销 当看到自己的改动并不是自己想要修改时，且从未加入过暂存区，使用 git checkout -- , 撤销自己的改动。...稍微高级的用法 git rebase 变基 1、git rebase和git merge操作都是用来进行分支合并的，可以通过git rebase将一个分支变基到master分支。...或者 git rebase --skip 忽略该提交，这样有问题的提交所引入的变化就不会被添加到历史中。 最后进行push操作就行。...或者使用另外一个办法： git reflog 可以查看所有分支的所有操作记录（包括已经被删除的 commit 记录和 reset 的操作);例如执行 git reset –hard HEAD~1，退回到上一个版本
老师主页显示问题列表-持久层 (a) 规划需要执行的SQL语句 老师主页显示的问题列表应该显示出老师自己发表的问题，和学生指定该老师回答的问题。...老师的id * @return 老师发表的问题和希望该老师回复的问题的列表 */ List findTeacherQuestions(Integer teacherId);...questionService.getQuestionsByUserId(userInfo.getId(), userInfo.getType(), page); return R.ok(questions); } 完成后，应该分别测试学生账号登录后显示列表和老师账号登录后显示列表...(b) 接口中的抽象方法 在QuestionMapper接口中添加： /** * 根据问题id查询问题详情 * * @param id 问题的id * @return 匹配的问题详情，如果没有匹配的数据...: { question: { title: 'Vue中的v-text和v-html有什么区别？'
this) }); } } obj.say(); 结果是：window 匿名函数,定时器中的函数,由于没有默认的宿主对象,所以默认this指向window 问题.../script> 结果：window,window 第一个this：f1调用时没有宿主对象，默认是window 第二个this:继承父级的this,父级的this指代的是window 关于this指向问题的讨论一直是学习...仿佛永远也填不完 var obj={ fn:function(){ console.log(this); } } obj.fn();//object 以上这段代码是再浅显不过的this指向问题...setTimeout(() => { console.log(this); }); } } obj.fn();//object this又指向函数的宿主对象了 为了更加清楚的对比一般函数和箭头函数
在讨论数据库事务处理问题中，离不开 CAS 和 ABA 的问题。 CAS Compare And Swap, 先对比再替换 事实上，乐观锁用到的就是 CAS。...ABA CAS 会导致 ABA的问题发生。我们先来看下什么是 ABA 问题。 线程one和线程two都要更新同一个数据V。...可以发现，尽管one的CAS操作是成功的，但不表示是没有问题的。因为one是期望在查询到更改之间 V是没有被更改过的，事实上是有可能被更改的。...参考 Java CAS 和ABA问题 Java并发：CAS、ABA问题、ABA问题解决方案
---- 遇到的问题 ---- 这个错误的原因是因为where方法里的条件不够所导致的，且不可连续使用两个where方法。...google了一个临时的解决方法，方法如下： 最后查看thinkphp5.1官方文档找到解决方法： 直接使用where方法里面写入两个数组就可以解决这个问题了。 其他问题 英语词汇量过少。...解决思路不够清晰和明确。 对model的使用不够了解。
开发过程中遇到需要将调用接口返回的JsonObject转换为JsonArray格式的数据，在使用过成中遇到转换问题，代码如下 public static JSONObject getRecJsonObj
java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference; /** * ABA问题案例...static void main(String[] args) throws InterruptedException { System.out.println("===============ABA问题的产生...auAtomicInteger.get()); },"线程B ").start(); Thread.sleep(3000); System.out.println("===============ABA问题的解决..." 版本号为： " + atomicStampedReference.getStamp()); },"线程D ").start(); } } 执行结果： ===============ABA问题的产生...==== 线程A true 第一次 修改之后的值为 200 线程A true 第二次 修改之后的值为 100 线程B true 第一次 修改之后的值为 2019 ===============ABA问题的解决
今天来讨论一个很基础的算法问题，数列的最大子列和问题。这道题我是在看浙大陈姥姥的Mooc的时候看到的，算是陈越老师作为算法与数据结构开篇讲解的第一道算法实例题。...常用方法 首先，最大子列和这个问题有一个众所周知的办法，即为每次从数列的开头i，往结尾N累加，当加至结尾时，由i+1再次累加，直到N-N。...而这时，分别去求他们的子列和，并且在求算左半边和右半边的子列和之后，把跨越二分边界的子列和也求解出来。比较左半边的最大子列和，以及右半边的最大子列和，以及跨越边界的最大子列和。...(1) = O(1) T (N) = 2T(N/2) + cN = 2 [2T( N/22 ) + cN/2] + cN = 2kO(1) + ckN = O(NlogN ) 现在我们可以看到，这个问题我们已经完成我们的降次目标了...在线处理 这个问题有个最简单的算法，叫在线处理法，遍历数列的时候，顺便累加，每次累加的和若是小于0，那么我们可以认为最大子列和为负数时，一定不会让后面的部分增大了，所以就可以把它丢弃，重新置当前的sum
这是无量测试之道的第203篇原创 今天分享一道很有意思的问题。 题目： 有1000只一模一样的瓶子，编号1-1000。其中999瓶是水，一瓶是看起来像水的毒药。...现在，你有7只老鼠和一天的时间，如何检验出哪个号码瓶子里是毒药？ 答案： 根据2^10=1024，所以10个老鼠可以确定1000个瓶子具体哪个瓶子有毒。...举例，比如编号为3的瓶子，0 1 1，表示老鼠B和老鼠C都喝了；编号为7的表示，老鼠A、B、C都喝了。...通过8瓶的例子，我们直到只需要3只老鼠【 2^3=8 】即可判断出哪一瓶是毒药，那么1000瓶我们只需要10只老鼠即可判断，因为原理是一样的； 比如10只老鼠通过二进制的方式为1的时候喝了，最后是第5只和第
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