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day21 #挑战每日一条沸点#
数据库的功能就是用来组织数据,组织很多很多的数据。这些数据通常都是存储在外存(磁盘)数据库提供的核心功能,也就是针对数据的增删改查~
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day20
#挑战每日一条沸点#
单调队列
队列中的元素始终保持着单增或者单减的特性,在每次加入或者删除元素时都保持序列里的元素有序,即队首元素始终是最小值或者最大值
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day18
#挑战每日一条沸点#
Web
Web是基于HTTP协议进行交互的应用网络,通过使用浏览器/APP访问各种资源.
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#挑战每日一条沸点#
day17
Go make函数
make函数是Go的内置函数,它的作用是为slice、map或chan初始化并返回引用。make仅仅用于创建slice、map和channel,并返回它们的实例。
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#挑战每日一条沸点#
day16
Go语言的并发解决方案
Go程序可以使用通道进行多个goroutine间的数据交换,但是这仅仅是数据同步中的一种方法。Go语言与其他语言如C、Java一样,也提供了同步机制,在某些轻量级的场合,原子访问(sync/atomic包),互斥锁(sync.Mutex)以及等待组(sync.WaitGroup)能最大程度满足需求。
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#挑战每日一条沸点#
day15
昨天打卡断了一天,开始军训了,开了动员大会,站了一早上的军姿,腿都要麻了[流泪][流泪][流泪]
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#挑战每日一条沸点#
day14
线段树概念
线段树是一种二叉搜索树,与区间树相似,它将一个区间划分成一些单元区间,每个单元区间对应线段树中的一个叶结点。对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b],它的左儿子表示的区间为[a,(a+b)/2],右儿子表示的区间为[(a+b)/2+1,b]。因此线段树是平衡二叉树,最后的子节点数目为N,即整个线段区间的长度。使用线段树可以快速的查找某一个节点在若干条线段中出现的次数,时间复杂度为O(logN)。而未优化的空间复杂度为2N,因此有时需要离散化让空间压缩。有了线段树,我们就可以在O(logn)的时间内进行修改和查询
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#挑战每日一条沸点#
day13
今天刷了一整天的算法题,脑瓜子都快要刷晕了😵,感叹算法是真的好难学啊
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#挑战每日一条沸点#
day12
拓扑排序的概念及作用
(1)有向无环图:一个无环的有向图称作有向无环图,简称DAG图
(2)AOV-网:用顶点表示活动,用弧表示活动间的优先关系的有向图称为顶点表示活动的网,简称AOV-网
(3)拓扑排序:在AOV-网中,不应该出现有向环,因为存在环意味着某项活动应以自己为先决条件。显然, 这是荒谬的。 对给定的 AOV-网应首先判定网中是否存在环。检测的办法是对有向图的顶点进行拓扑排序,若网中所有顶点都在它的拓扑有序序列中, 则该AOV-网中必定不存在环
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day11
#挑战每日一条沸点#
今天期末考了java,不得不说学校的考试是真简单,卷子难度感觉随随便便学一会就能过[绿帽子][绿帽子][绿帽子]
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#挑战每日一条沸点#
day 10打卡
今天考了近代史纲要,感觉白复习了,复习的一点没考,做题的时候顿时感觉自己不是个中国人[流泪][流泪]
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#挑战每日一条沸点#
day 9
go原子操作
一个高并发的go程序在执行过程中,同一时刻只会有很少的Goroutine处于运行状态。Go语言的任务调度器为了公平起见,Goroutine会频繁的被换上和换下,它们不断的来回切换,从而达到并发的效果。\n\n所以,一个Goroutine在执行某一个操作时很有可能会被中断,这就是非原子操作,也是并发不安全产生的原因。\n\n原子操作就是在执行过程中是不会被中断的。在底层,这会由 CPU 提供芯片级别的支持,所以绝对有效。即使在拥有多 CPU 核心,或者多 CPU 的计算机系统中,原子操作的保证也是不可撼动的。
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#挑战每日一条沸点#
day8
切片
Go 语言切片是对数组的一种抽象。Go 数组的长度不可改变,在特定场景中就不太适用,Go 中提供了一种灵活,功能强悍的内置类型:切片(“动态数组”),与数组相比切片的长度是不固定的,可以追加元素,在追加时可能使切片的容量增大。
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day 7
#挑战每日一条沸点# 今天差点忘记发沸点了,一直在准备期末考试,期末考试完还有炎热的军训,难受[流泪][流泪][流泪]
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day6
坚持每一天的打卡[奋斗][奋斗][奋斗],今天继续复习期末考试,等考完了就有时间学自己想学的了
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#每天一个知识点# 在go语言中,使用new声明的一个对象,并不一定会在堆中占据空间,也有可能在栈中。这是因为go的内存逃逸机制,当一个对象能够被局部函数/方法所捕获的时候,他才会被分配到堆中占据空间。
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