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茶艺师学微服务(实操篇5 数据迁移怎么做? 下)
茶艺师学微服务(实操篇5 数据迁移怎么做? 下) 前言 经过了上篇《茶艺师学微服务(实操篇4 数据迁移怎么做? 中)》,我们已经讨论了如何全量校验与修复。 在开始数据迁移的双写阶段之间,可以根据整体数
茶艺师学微服务(实操篇4 数据迁移怎么做? 中)
茶艺师学微服务(实操篇4 数据迁移怎么做? 中) 前言 经过了上篇《茶艺师学微服务(实操篇3-数据迁移怎么做? 上)》,我们的数据迁移进度来到了这里: 我们开始聊聊校验逻辑。 校验逻辑 哪里需要校验?
茶艺师学算法打卡23:A*算法
茶艺师学算法打卡23:A*算法 学习笔记 省流版: A* 算法是 Dijkstra 的优化版本,它只算出最短路径的次优方案。 Dijkstra 最短路径算法只考虑点与点的距离g(边权),而A还要考察该
茶艺师学算法打卡19:动态规划
茶艺师学算法打卡19:动态规划 学习笔记 对于我这茶艺师而已,递归是算法里的“大山”之一,而动态规划就是另外一座“大山”。 我遇到动态规划的题目,不发怵是不可能的。 里面有着众多的变形题型,由于存在着
「算法思想」分治、动态规划、回溯、贪心一锅炖
初学者一听到算法思想,就会觉得它们高深莫测,只能望而却步。 但如果你看过《事实》这本书,你就不会被大脑中的惯性思维所影响。 只要我们理解算法思想的关键点,多做题练习并加深理解记忆。其实算法思想就像切菜一样简单。 上一篇算法系列专栏中我们搞明白了递归。其实递归这种编程技巧是很多算…
茶艺师学算法打卡18:贪心、分治、回溯
茶艺师学算法打卡18:贪心、分治、回溯 学习笔记 贪心、分治、回溯,他们是3种算法思想。 不是某种具体的代码框架,而是在某种特定背景问题下的思考方向。 贪心 简单来说,就是“在一堆限制里求最好”。 具
茶艺师学微服务(实操篇3-数据迁移怎么做? 上)
茶艺师学微服务(实操篇3-数据迁移怎么做? 上) 前言 当完成了一个模块的微服务化,接着会考虑这么一个问题,“这个模块所依赖的数据库要独立出来吗?” 然而既然都在搞微服务了,那么把这模块所依赖的数据库
茶艺师学算法打卡17:基于 go 语言,栈在算法题中的应用两例
茶艺师学算法打卡17:基于 go 语言,栈在算法题中的应用两例 前言 这里借助 LeetCode 的两道算法题,体验一下如何应用栈。 因为 go 语言原生没有栈这数据结构,同时在这里说说基于 go 语
茶艺师学算法打卡16:堆与堆排序
茶艺师学算法打卡16:堆与堆排序 学习笔记 堆 堆是一种数据结构,能 $O(1)$ 时间取出堆顶元素。 堆顶元素是整个堆元素的最大值,那这叫做大根堆;是最小值就是小跟堆。 成为堆,至少要满足两个条件:
茶艺师学算法打卡15:深度、广度优先搜索
茶艺师学算法打卡15:深度、广度优先搜索 学习笔记 深度优先搜索,广度优先搜索,他们的名字起的十分直白,一个一直往下搜索,一个一层层搜索。 深度优先搜索适合使用递归简化写法。 广度优先搜索需要队列辅助
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