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设计链表实现 本文介绍了两种链表实现方法:单链表和双链表。两种方法都使用虚拟头节点简化边界处理,并维护链表长度以优化性能。单链表实现包含基本的增删查操作,时间复杂度为O(n)。双链表实现通过双向指针优化了遍历效率,特别是对于靠近尾部的节点。两种实现都避免了使用内置链表库,符合题目要求。代码示例展示了如何实现get、addAtHead、addAtTail、addAtIndex和deleteAtInd
摘要: 本文探讨了接雨水问题的两种解法。问题要求计算给定高度图中柱子能接的雨水量。方法一采用动态规划,预处理每个位置的左右最大高度数组,时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。方法二使用双指针优化空间,仅需O(1)额外空间,通过比较左右指针高度动态计算雨水量。两种方法的核心都是基于"每个位置雨水量=min(左右最大高度)-当前高度"的原理。文章详细分析了算法步骤、代码实现和复杂
摘要 Saga模式和本地消息表是两种常见的分布式事务解决方案。 Saga模式通过将长事务拆分为多个本地子事务,并为每个子事务设计补偿操作来实现最终一致性。其核心特点是低业务侵入性但隔离性较弱,适合电商订单、旅行预订等长流程场景。提供命令式(事件驱动)和编排式(中心协调器)两种实现方式,需重点处理补偿幂等性和弱隔离性问题。 本地消息表则结合业务数据库与消息日志,通过异步消息确保事务最终一致。适用于需

本文介绍了如何使用 Docker 安装 Ollama 并部署 Qwen3 系列模型(如 Qwen3、Qwen3-72B 等)。首先,确保系统已安装 Docker,并推荐使用 GPU 支持以运行大模型。接着,通过 Docker 拉取并启动 Ollama 容器,检查服务状态。Ollama 支持自动拉取主流模型,如 Qwen3,但也可手动部署。手动部署步骤包括下载模型、转换为 GGUF 或 GGML 格

Dify、N8N、Coze 三大平台对比 Dify专注于AI应用开发,提供LLM模型集成、RAG知识库和API部署,适合企业级AI解决方案;N8N是开源自动化工具,擅长跨系统集成和复杂工作流编排,适合技术团队实现业务流程自动化;Coze是字节推出的轻量级Bot平台,可快速创建聊天机器人并发布至飞书/微信等平台,适合个人用户和简单场景。三者定位不同:Dify是AI应用工厂,N8N是万能自动化工具,C
类名作用自动配置类,整合 MyBatis创建 MyBatis 的注册 Mapper 接口扫描器实际执行 Mapper 接口扫描将 Mapper 接口封装为 Spring Bean线程安全的SqlSession,用于执行 SQL。

多个数组求交集问题摘要 本文介绍了求解多个数组交集的三种方法: 哈希表计数法(推荐): 统计每个数字在多少个数组中出现 对每个数组去重后计数 出现频次等于数组总数的数字即为交集 时间复杂度O(N+UlogU),空间复杂度O(U) 逐个求交集法: 从第一个数组开始作为初始交集 依次与后续数组求交集 使用集合的retainAll操作 时间复杂度O(N+UlogU),空间复杂度O(U) 位运算法(数值范
**RAG(检索增强生成)**是一种结合信息检索与语言模型生成能力的架构,通过从外部知识库动态获取信息,提升回答的准确性和时效性。其核心思想是弥补传统语言模型(LLM)的静态知识限制,减少“幻觉”并增强领域相关任务的表现。RAG的基本流程包括用户提问、语义检索、上下文拼接和生成回答。其核心组件涵盖文档加载、文本分割、向量化、向量存储、检索器、提示模板和语言模型。LangChain4j提供了对RAG

在使用 Redis 作为缓存的系统中,保证 Redis 与数据库的数据一致性是一个关键问题。由于 Redis 和数据库是异步更新的,可能导致数据不一致、脏读等问题。常见的同步策略包括先更新数据库再删除缓存、先删除缓存再更新数据库等,其中先更新数据库再删除缓存是推荐的做法。为避免并发带来的数据不一致,可以使用分布式锁或设置缓存过期时间。高级方案如通过 Binlog 或 MQ 异步更新缓存适用于高并发








