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MySQL —— MySQL索引介绍、索引数据结构、聚集索引和辅助索引、索引覆盖

回想一下,如果查询只需要扫描索引而无须回表,将带来诸多好处。

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#mysql
leetcode 16.04. 井字游戏,简单快速的解题思路

面试题 16.04. 井字游戏题目:设计一个算法,判断玩家是否赢了井字游戏。输入是一个 N x N 的数组棋盘,由字符" ",“X"和"O"组成,其中字符” "代表一个空位。以下是井字游戏的规则:玩家轮流将字符放入空位(" “)中。第一个玩家总是放字符"O”,且第二个玩家总是放字符"X"。"X"和"O"只允许放置在空位中,不允许对已放有字符的位置进行填充。当有N个相同(且非空)的字符填充任何行、列

#leetcode#算法
leetcode 376. 摆动序列 ——贪心算法

376. 摆动序列题目来源:力扣(LeetCode)https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/解题思路:依次遍历数组中的每一个元素,判断当前元素差值 nums[i]-nums[i-1] 与上一个元素差值 nums[i-1]-nums[i-2] 是否异号,是,则摆动子序列长度加1,并且保存当前元素差值用于与下一个元素差值比较;否,则直接跳

#leetcode#算法
MySQL —— Innodb 索引数据结构

B树就是一个节点可以拥有多于2个子节点的多叉查找树。叶子节点和非叶子节点都储存关键字和真实数据项,每个节点不仅用于索引,还包含实际的数据。因为非叶子节点要保存数据项,所以一个节点(块)能保存的索引少,相对于B+树访问磁盘IO时就多;B树是有序数组+平衡多叉树;B+树是基于B树来改进的。非叶子节点只存储关键字,用于索引搜索路径,而不存储实际的数据项,所有真实数据只存储在叶子节点中。

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#mysql#数据结构#数据库
分布式链路追踪 —— 基于Dubbo的traceId追踪传递

本文首先介绍 Dubbo 的 RpcContext 上下文和 Filter 过滤器,然后再介绍基于Dubbo的traceId追踪传递的实现。

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#分布式#dubbo
leetcode 464. 我能赢吗

464. 我能赢吗题目:在 “100 game” 这个游戏中,两名玩家轮流选择从 1 到 10 的任意整数,累计整数和,先使得累计整数和达到 100 的玩家,即为胜者。如果我们将游戏规则改为 “玩家不能重复使用整数” 呢?例如,两个玩家可以轮流从公共整数池中抽取从 1 到 15 的整数(不放回),直到累计整数和 >= 100。给定一个整数 maxChoosableInteger (整数池中可

#java#算法#动态规划
Linux 命令 —— grep、tail、head、cat、more、less(查看日志常用命令)

less 按需加载文件内容,只在需要时读取部分数据(这意味着当打开一个大文件时,它不会一次性读取整个文件),加载速度更快,尤其适合大文件。more 命令和 cat 的功能一样都是查看文件里的内容,但有所不同的是more可以按页来查看文件的内容,还支持直接跳转行等功能。-E:将样式为延伸的正则表达式来使用,是用于启用扩展正则表达式(ERE)的 grep 命令选项,这使得用户能够使用更复杂的模式匹配功

#linux#less
Elastic Stack 或 ELK —— 日志管理与数据分析方案

Beats 将搜集到的数据发送到 Logstash,经 Logstash 解析、过滤后,将其发送到 Elasticsearch 存储,并由 Kibana 呈现给用户。ELK 指的是 Elasticsearch(数据存储)、Logstash(数据收集、过滤), Kibana(数据展示),三者共同组成了一套强大的日志收集、存储、分析与可视化解决方案,也被称为 “ELK Stack”,现在常扩展为 “E

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#elk
Elastic Stack 或 ELK —— 日志管理与数据分析方案

Beats 将搜集到的数据发送到 Logstash,经 Logstash 解析、过滤后,将其发送到 Elasticsearch 存储,并由 Kibana 呈现给用户。ELK 指的是 Elasticsearch(数据存储)、Logstash(数据收集、过滤), Kibana(数据展示),三者共同组成了一套强大的日志收集、存储、分析与可视化解决方案,也被称为 “ELK Stack”,现在常扩展为 “E

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#elk
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