逸川同学

图的表示一般是可以使用邻接表、邻接矩阵……来表示的，网上大把，这里介绍的是一种更为强大的方式，基本上可以应对所有的关于图的算法，例如 拓扑排序、深搜、广搜、Kruskal、Prim、Dijkstra。

​ 平衡二叉树就是AVL树，定义也很简单，就是一棵树的每一个节点的左右子树高度相差不超过1。AVL树具有数组和链表的优点，方便查找也方便插入，时间复杂度仅为O(height)，height就是树的高度

​ 条件：无向图 任意一个点作为开端，将该点的所有边加到优先级队列，表示边被解锁，从队列中弹出一条边（必是权重最小的）看该边是否已经标记，如果没标记就标记，表示这条边是需要的，然后将该边的相连的另一个

​ 条件：无向图 从边开始，将所有边加到优先级队列里面，依次弹出，如果该边起点和终点不是在同一个并查集里面，就将该边加到结果集合里面，并且将这两个点合并到同一个并查集里 图的表示和生成见：点击打开链接

* 经典快排、随机快排 * 经典快排：利用最后一个数作为分界点，小的放左边，大的放右边，可以使用荷兰国旗问题（文末）的方法优化 * 随机快排：产生一个随机位置作为分界点

Spring IOC的原理与实现 总体理解： 控制反转：理论思想，原来的对象是由使用者来进行控制，有了spring之后，可以把整个对象交给spring来帮我们进行管理 ​ DI：依赖注入，把对应的属性

spring cloud 理论基础 Eureka Server 注册中心搭建 单节点搭建 File -> new -> project 新建项目，然后更换镜像：https://start.aliyun

几套实现方案参考 Spring Cloud 基础技术点 Eureka：服务注册与发现，用于服务管理 Feign： 服务间调用，能够简化 HTTP 接口的调用 Ribbon：基于客户端的负载均衡 Hys

​ 拓扑排序算法 适用范围：要求有向图，且有入度为0的节点，且没有环 1.将图中的所有节点全部记录到HashMap，入度为零的节点添加到zeroInQueue 2.建立一个集合用来存放结果 3.从ze