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230. 二叉搜索树中第 K 小的元素 给定一个二叉搜索树的根节点 root ，和一个整数 k ，请你设计一个算法查找其中第 k 小的元素（k 从 1 开始计数）。 思路：遍历顺序肯定是中序，才能用上搜索树的性质。 全局记录答案。 123456789101112131415161718192021class Solution { private int ans; private int k; public int kthSmallest(TreeNode root, int k) { this.k = k; dfs(root); return ans; } // 左中右遍历，在根节点k--。 private void dfs(TreeNode node) { if (node == null || k <= 0) { return; } dfs(node.left); //...

xxl-job对比其他定时任务处理器的优势 支持动态更新cron表达式 日志写入 任务失败通知 提供可视化监控 支持分布式任务 IOC的原理 项目启动的时候会扫描所有类是否包含容器化管理的注解，如果有先将类信息统一封装成BeanDefination的规范，然后通过反射机制调用空参构造函数进行实例化，然后进行依赖注入，调用初始化方法，以及postconstruct注解方法，进行aop增强，包装成bean对象后放入IOC容器中 xxxxxxxxxx public class Main {    public static volatile AtomicInteger INTEGER = new AtomicInteger(0);    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {        // 原子类实现自增操作        for (int i = 0; i < 10; i++) {            new...

countdownlatch 1234567891011121314151617181920public class Main { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 主线程等待n个子线程，每次调用countdown表示该线程准备好了 CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2); new Thread(() -> { System.out.println("线程1执行"); latch.countDown(); }).start(); new Thread(() -> { System.out.println("线程2执行"); ...

提示词（prompt） zero-shot：零样本学习，无提示 few-shot：少样本学习，少量示例 检索增强（RAG） 通过构建向量数据库等为大模型提供新的知识库，大模型通过检索这些知识库学习新的知识。 我们可以通过文本嵌入大模型将文本转换成向量，模型会把一段文本拆分成多个维度（抽象语义特征）的数字列表。 进行向量匹配时，主要使用余弦相似度算法来确定两段文本的相似度。 余弦相似度：计算两个向量的夹角。 对于两个 n 维向量 $A = [a_1,a_2,…,a_n]$、$B = [b_1,b_2,…,b_n]$，余弦相似度计算公式为：$$ \cos(\theta) = \frac{\sum_{i=1}^{n} a_i b_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} a_i^2} \cdot \sqrt{\sum_{i=1}^{n} b_i^2}} $$ LangChain 三种模型：LLM、聊天模型、 文本转向量： 123456from langchain_community.embeddings import DashScopeEmbeddingsmodel =...

如果xxx宕机了怎么办（以redis服务宕机为例） 宕机中：这个阶段主要就看兜底策略能帮助服务缓解多大压力了。比如设置多级缓存，在宕机过程中还能顶住一部分流量。比如开启熔断，降低数据库压力，走降级策略。比如设置好互斥锁，当缓存挂了，请求需要获取锁才能访问数据库。 预防：通过一些手段预防宕机。比如建立集群。 tomcat是什么，有什么用 sevlet容器，用于部署基于sevlet的应用程序，如springboot、spring。 它可以将java程序看不懂的http请求封装成对象，并且选择合适的sevlet去处理这个请求 MVC是什么 M是model：处理业务逻辑，跟数据库进行交互 V是view：我们能看到的视图层，负责与用户交互 C是controller：负责接收view的请求，选择合适的model处理

面向对象的三大思想 封装：将事物的属性和行为封装为实体，对外隐藏实现，只暴露其接口 继承：对事物本质的抽象，实现了代码的复用 多态：一个接口或方法可以有多个实现，提高灵活性 guava cache 过期分为写入后过期和访问后过期 123456789101112131415161718192021LoadingCache<String, String> userCache = CacheBuilder.newBuilder() // 设置并发级别，允许同时写缓存的线程数 .concurrencyLevel(8) // 设置缓存初始容量 .initialCapacity(100) // 最大容量限制 .maximumSize(5000) // 写入 30 分钟后过期 .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES) // 开启统计功能（可以监控命中率等） .recordStats() // 设置移除监听器（当缓存被清理时触发） ...

点赞系统的实现 技术：redis hash/set 业务：判断文章的点赞set中有无该用户id，没有就是点赞，有就是取消点赞 问题：数据库与redis的一致性（异步写/同步锁）、大key问题（拆分set） 签到系统的实现 技术：redis bitmap 业务：每个用户按月维护的bitmap，获取连续的签到市场需从当前日期开始向前遍历直到第一个0 问题：大量bitmap也占内存（mysql持久化）、跨月统计（遇到月初继续递归上一个月）、时区问题（依赖统一的UTC时间） 使用netty作为底层的通讯架构，在此基础上封装了很多消息类型，用于实现如服务注册、心跳检测、消息订阅等功能 仿照小红书开发的社交购物平台，主要基于redis实现了各种社交功能 平台优化点 限流：原本是滑动窗口算法的非原子性实现，后改为令牌桶＋lua脚本的原子性实现。优化考虑点：1.原方案无法保持原子性 2.滑动窗口针对请求次数限流，令牌桶可以比较tokens限流 3.令牌桶支持突发流量，滑动窗口不支持 缓存：原本是guava...

Problem: 289. 生命游戏 思路 难点在于题目要求根据当前情况直接得出变化后的情况，但程序肯定需要一个个遍历。 考虑四种状态：0-死细胞，1-活细胞，MAX_VALUE-要活的死细胞，MIN_VALUE-要死的活细胞 解题过程 先遍历一个位置的8个方位，判断细胞所处的状态。 再遍历每个位置的状态，转变不稳定状态的细胞。 复杂度 时间复杂度: $ O(n*m) $ 空间复杂度: $O(1)$ 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637class Solution { public void gameOfLife(int[][] board) { int[][] dir = new...

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接口测试用例包含的内容/怎么设计接口测试用例 名称、预制条件（前提条件）、请求方法、请求头、请求体、预期结果 设计思路： 针对数据：1.正确值 2.边界值、空值、特殊符号 针对参数：1.全参、必选参数、可选参数 2.多参、少参、无参、错参 性能测试的测试策略 基准测试： 在单用户下运行，确定系统的基本响应时间指标。 负载测试（Load）： 逐步增加压力，找到系统满足 SLA（服务等级协议）的最大并发量。 压力测试（Stress）： 持续加压直到系统崩溃，观察系统的极限承载能力和失效模式。 稳定性测试（Soak）： 在高负载下长时间运行（如 7x24h），检查是否有内存泄漏或资源耗尽。 SQL 慢的优化策略 打开EXPLAIN分析语句执行情况，重点关注type、rows、extra字段，看看有没有用索引 创建联合索引时注意最左匹配原则 调整sql语句结构，利用join替换子查询 如果数据量太大，可以考虑分库分表或创建缓存 接口自动化怎么做？ 先讲手动的接口测试，根据测试用例一个个在postman等工具中调试 我们利用代码减少重复的操作就是自动化。 代码的编写主要包括...