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RSS订阅原创 [C#] NO.4 我的第一个C#项目
这是一个基于C#的Console项目——个人经济管理系统。它能帮助用户高效管理日常收支，提供数据统计和预算管理功能。作为一个轻量化应用，有大学生，上班族等广泛受众群体。账号支持，数据加密，云同步等未来方向。数据访问层抽象，支持多种存储方式。清晰的类职责分离，高内聚，低耦合。严格的层级分离，便于维护和测试。统计计算，数据聚合，趋势分析。1.项目框架——设计模式。3.数据设计——数据结构。4.用户体验——交互流程。类桥接模式，依赖倒置原则。2.功能灵魂——算法。松耦合设计，易于拓展。高效的数据筛选和统计。
2025-11-16 20:26:10
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原创 [C#] NO.3 创建项目前的准备——了解Git操作
当你掌握了clone，add，commit，push，pull，checkout，merge这几个核心命令，你就能应对90%以上的日常开发场景。它是一个极其强大的工具，是现代软件开发的基石。
2025-11-09 17:18:59
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原创 [C#] NO.1 学习入门
C#，读作C Sharp，是一种由微软开发的现代，面向对象的高级编程语言，它结合了C++的强大功能和Visual Basic的简单易用性。
2025-11-06 20:53:50
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原创 [开源大数据] NO.2 Hadoop集群环境的配置
备份原始配置文件+编辑/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo文件，修改centos镜像源配置。将所有的 mirrorlist 行替换为 baseurl，并配置国内的镜像源。按i进入编辑模式，：wq保存并退出，左键选中即为复制，直接右键可粘贴。可通过ctrl+c停止ping命令。添加好后给每台虚拟机改名，方便识别。6.4.4检查jdk是否配置成功。按i进入编辑模式，输入以下代码。按ESC退出，输入:wq保存。6.4.2添加jdk路径。重复此操作，再配置几台。
2025-11-02 14:06:28
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原创 [LeetCode] No.12 滑动窗口深度刨析与总结
滑动窗口的学习之旅告诉我们：优秀的算法不仅是技巧的堆砌，更是思维的艺术。当我们能自如地在“物理窗口”与“逻辑窗口”间切换，在“显式条件”与“隐式条件”间架桥时，我们就真正掌握了这种算法思维。在算法学习道路上，滑动窗口是一道重要的分水岭。经过这段时间的学习，让我们对滑动窗口进行一场系统性的刨析与总结。③种类平衡：char1_freq == char2_freq == K。第四站：LeetCode LRC 010.和为K的子数组。从“物理窗口”到“逻辑窗口”的思维转变！创新性转化问题，创造滑动窗口应用场景。
2025-10-30 16:47:02
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原创 [开源大数据] NO.1 Hadoop操作系统，工具的安装与配置
Hadoop是一个开源的，可靠的，可扩展的分布式计算和存储框架。它让成千上万台普通的，廉价的电脑连接在一起，组成一个强大的超级计算机，共同处理海量数据。在配置硬件时可以删掉不必要的声卡等设备，删到如图，然后选择之前下载好的CentOS7文件就好。你把货物分散存放在这些小平房里，然后雇佣一群工人，每个工人负责自己那间平房里的货物。想象一下，你有一个巨大的仓库，里面堆满了各种各样的货物（这些货物就是你的。这个仓库太大了，一栋建筑根本放不下，也管理不过来。，系统会自动把它切成小块，分散到不同的平房里。
2025-10-23 16:30:43
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原创 [LeetCode] No.11 滑动窗口进阶详解（二）
滑动窗口算法通过巧妙地维护一个动态变化的窗口，避免了重复计算，显著提高了算法效率。掌握滑动窗口的关键在于：1.识别适合使用滑动窗口的问题模式2.正确维护窗口的左右边界3.高效更新窗口能的状态信息4.根据问题特点选择合适的优化策略。
2025-10-22 17:56:25
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原创 [LeetCode] No.10 滑动窗口进阶详解(一)
滑动窗口算法是一种用于处理数组/字符串子数组或子串问题的优化技术。它通过维护一个窗口（通常是连续的子数组或子串），在数据流上滑动这个窗口来解决问题，避免了重复计算，将时间复杂度从O(n²)优化到O(n)
2025-10-17 20:33:30
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原创 [LeetCode] No.9 新手入门之滑动窗口与哈希表
unordered_set可以看作unordered_map的特殊情况，仅关注键的存在而不关心对应的值。
2025-10-13 20:11:57
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原创 [LeetCode] No.7 二叉树通关攻略
二叉树种类：满二叉树，完全二叉树，二叉搜索树（BST，左小右大），平衡二叉树（AVL），红黑树（了解即可）必做题：144，94，145，102，104，101，226，98，112，236全部独立AC。深度优先搜索（DFS）：前序遍历，中序遍历，后序遍历。3.能独立分析不同遍历方式的时间/空间复杂度（均为O（n））。看到递归题，能快速定义出递归函数的含义（返回值，递归关系）二叉树结构：根节点，子节点，叶节点，深度，高度。看到遍历题，能快速写出递归和非递归写法。看到BST题，能想到中序遍历和大小关系。
2025-09-20 18:38:10
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原创 [LeetCode] No.6 公共祖先与路径问题（回溯法）
在实际应用中，需要注意回溯时状态的恢复（如弹出当前节点），以确保正确性。在二叉树的相关问题中，寻找两个节点的最近公共祖先（LCA）是一个经典且常见的问题。同时，与路经相关的问题也往往可以通过回溯法高效解决。回溯法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。如果候选解被确认不是解（或者至少不是最后一个解），回溯法会丢弃该候选解，回退到上一步，并尝试其他候选解。递归是方法论，回溯法是应用策略。回溯法建立在递归的基础上，但增加了状态恢复机制。回溯法和递归是密切相关的概念，但它们有不同的侧重点和应用场景。
2025-09-19 19:12:49
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原创 [LeetCode] No.5 递归的属性与判断
3.效率与可读性的权衡：递归代码通常更简洁、易读，但可能带来额外的性能开销。它将复杂问题分解为更小的、相似的子问题，直到达到一个简单到可以直接解决的基础情况。递归是一种重要的算法思想，适用于具有自相似性的问题。1.自顶向下的递归（height()函数即“求二叉树的最大深度”，isBalanced()函数思路类似前序遍历（根左右））1.递归解法（p（左）q（右）双指针递归判断每一层是否相等）1.问题可分解为相似子问题，如树或图的遍历，分治算法。2.自底向上的递归（思路类似中序遍历（左右根））
2025-09-16 17:42:29
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原创 [LeetCode] No.4 二叉树层次遍历全解析：从基础到进阶
掌握这些遍历方式不仅有助于理解二叉树的结构特性，也是解决最短路径问题，层级链接问题，边界和视图问题等问题的基础，熟练运用它们，将为你在算法学习与开发实践中解决更复杂的问题打下坚实的根基。。
2025-09-15 17:53:04
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原创 [LeetCode] No.3 Morris遍历算法讲解（附实例）
Morris算法通过巧妙地利用空指针，在不使用额外空间的情况下实现了二叉树的中序遍历。这种"借道而行"的思路不仅展现了算法设计的精妙，也为处理大规模树结构提供了高效的解决方案。理解并掌握这一算法，将大大提升你在树相关问题上的解决能力。
2025-09-10 19:38:52
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原创 [LeetCode] No.2 二叉搜索树：基本用法详解
二叉搜索树作为数据结构领域的重要基础，不仅以其简洁而高效的设计思想在诸多应用中发挥着关键作用，更为我们理解复杂树形结构奠定了坚实基础。从数据库索引到语言标准库，从算法设计到系统实现，二叉搜索树的价值贯穿了整个计算机科学领域，希望我的文章能够帮助读者建立起对这一重要数据结构的基本认识，并在实际开发中灵活运用其特性解决相关问题。
2025-09-07 19:28:08
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原创 [LeetCode] No.1 二叉树的遍历：多重解法详解（递归-＞迭代）
摘要：本文介绍了二叉树的三种基本遍历方式——前序、中序和后序遍历。前序遍历顺序为根-左-右，中序为左-根-右，后序为左-右-根。文章详细比较了三种遍历的特点和应用场景，并用递归和迭代两种实现方式展示了具体的代码实现。递归方法直接模拟遍历过程，而迭代方法利用栈结构模拟递归调用。每种遍历方式的代码实现突出了它们存储节点值的时机差异，为理解和应用二叉树遍历提供了清晰的指导。
2025-09-05 15:52:23
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