本文详细介绍了在Linux系统上搭建Java部署环境的完整流程。主要内容包括：1) 使用apt工具管理软件包；2) 安装配置OpenJDK 17和MySQL数据库；3) 针对不同环境(开发/生产)设置多平台配置文件；4) 使用Maven构建项目并打包；5) 上传Jar包到服务器并通过nohup命令后台运行；6) 服务器端口开放和程序验证。文章提供了详细的命令操作和配置示例，涵盖了从环境准备到项目部

比如桌面看到的软件保存的是其它的路径，在系统中可能你要运行的可执行程序在一个很深的目录下，就可以在较上层的目录中建立软链接来直接使用。​可以发现硬链接依然能够看到文件的内容，但是软链接已经失效了，因为软链接中存放的是原来源文件的路径，现在源文件没了，当然就找不到了，也可以侧面说明。的概念，也就是说，创建一个硬链接其实就是多了一个指向源文件的一个引用，对于目录来说，只会多添加了一个 inode。，通

本文介绍了LeetCode 518题「零钱兑换 II」的动态规划解法。题目要求计算使用无限数量的不同面额硬币凑成指定总金额的组合数。通过状态表示dp[i][j]（前i个硬币凑成金额j的组合数），推导出状态转移方程。初始化时dp[0][0]=1，其余为0。采用二维DP表或优化后的一维数组实现，遍历顺序为从上到下、从左到右。最终返回dp[n][amount]作为结果。代码展示了两种实现方式，并验证了其

​单独队列本质还是一个队列，只是我们规定这个队列是一个单调递减或者单调递增队列！⚜️单调递减和递增是什么意思呢❓❓❓​这里以单调递减为例，因为和我们这道题比较符合！我们举一个数学上面的例子y = ax + b，我们知道递减就是函数在某个区间上面的 y 随着 x 的增大，而不断的减小或者相等，但是如果我们定义它为单调递减，那么这个函数则变成在整个区间上面都是 y 随着 x 的增大而不断的减小！​。

​skiplist是一种随机化的数据结构基于并联的链表，实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为O(logN)大多数情况下，因为是实现上是概率问题），因为其性能匹敌红黑树且实现较为简单，因此在很多著名项目都用 skiplist来代替红黑树，例如LevelDBRocksDBRedis中的有序集合zset的底层存储结构就是用的 skiplist。​目前常用的 key-value数据结构有三种：哈希表、红

Nacos是一款由阿里开源的动态服务发现与配置管理平台，支持多语言开发，已成为国内开发者首选的服务注册中心。安装过程简单，支持Windows和Linux环境，启动后通过8848端口访问管理界面。在SpringCloud项目中，只需引入Nacos依赖并配置服务地址即可实现服务注册与发现，同时需搭配LoadBalance实现负载均衡。Nacos提供灵活的流量控制功能，包括服务下线、权重配置等，便于生产

​LRU） 是一种淘汰策略的缩写，意思是最近最少使用，它是一种 Cache替换算法。​什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache， 内存与硬盘之间也有Cache，乃至在

​连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树就不再连通；中取出权值最小的一条边 ( 若有多条任取其一 ) ，若该边的两个顶点来自不同的连通分量，则将此边加入到 G。算法也是常用的最小生成树算法。​两种算法其实在效率是差不多的，只不过实现的方式是不一样的，具体问题具体分析！来判断，每次将选择的边对应的邻接顶点加入到并查集中，然后每次新增边的时候。​具体实现的

不定义是因为该函数根本不会调用，定义了其实也没有什么意义，不写反而还简单，而且如果定义了就做不到防止成员函数内部拷贝了。

本文介绍了LeetCode 239题"滑动窗口最大值"的解法，重点分析了使用单调队列的两种实现方式。题目要求在长度为n的数组中，找出所有大小为k的滑动窗口中的最大值。 解法核心在于使用单调队列维护窗口内元素的顺序： 维护数组下标法：队列存储元素下标，保证队头始终是当前窗口最大值。通过判断下标范围确保元素在窗口内，新元素入队时移除破坏单调性的元素。 维护元素值法：队列直接存储元素