#青训营笔记创作活动# 问题描述
小F被神秘力量带入了一个魔幻世界，这里危机四伏。为了在异世界中生存，小F需要找到安全区。异世界可以被表示为一个大小为n x m的二维数组，每个格子的值代表该位置的危险程度。
小F的能力值为X，当某个格子的危险程度小于等于X时，这个格子是安全的。如果多个安全的格子相邻（上下左右连通），它们可以构成一个安全区。你需要帮助小F计算出一共有多少个安全区。
测试样例
样例1：
输入：n = 3, m = 3, X = 4, a = [[2, 3, 3], [3, 3, 3], [3, 3, 3]]
输出：1
样例2：
输入：n = 2, m = 2, X = 5, a = [[6, 6], [6, 4]]
输出：1
样例3：
输入：n = 3, m = 3, X = 3, a = [[1, 2, 2], [2, 3, 3], [3, 4, 5]]
输出：1
题解：
一个原二维数组，新建一个visited数组记录是否经过，直接全部遍历，遇到安全值小于能力值且没经过的点就进入while循环。while循环通过队列实现安全区域的搜寻，通过maxnum记录安全区域的个数。
#青训营笔记创作活动#
2月23日 打卡day19
今天学习了高并发场景下缓存存在的问题，以及缓存db数据一致性问题
缓存击穿：数据不在缓存，但在db
缓存穿透：数据既不在缓存，也不在db
缓存雪崩：由于大量key过期或者redis挂掉了，大量请求涌入db，导致db压力过大，甚至宕机。
缓存db数据一致性问题：并发读写，必然存在一致性问题：
缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；
缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。
目前比较好的做法是：
1.旁路缓存 （Facebook的memcached也是这么做的）
2.订阅MySQL的binlog+异步更新
2月23日 打卡day19
今天学习了高并发场景下缓存存在的问题，以及缓存db数据一致性问题
缓存击穿：数据不在缓存，但在db
缓存穿透：数据既不在缓存，也不在db
缓存雪崩：由于大量key过期或者redis挂掉了，大量请求涌入db，导致db压力过大，甚至宕机。
缓存db数据一致性问题：并发读写，必然存在一致性问题：
缓存中有数据，那么，缓存的数据值需要和数据库中的值相同；
缓存中本身没有数据，那么，数据库中的值必须是最新值。
目前比较好的做法是：
1.旁路缓存 （Facebook的memcached也是这么做的）
2.订阅MySQL的binlog+异步更新
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