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RSS订阅原创 重新认识 Python：从脚本语言到全能开发生态
许多软件工程专业的同学常把 Python 视为“写脚本的小工具”，但它在现代开发中的作用远不止于此。本文以工程视角系统讲解 Python 在 Web 开发、自动化运维、数据分析、人工智能 等领域的实际应用，并对比其与 Java、Node.js 的互补关系。通过案例与生态图谱，本文帮助读者从“语法学习”走向“生态理解”，认识到 Python 是连接 工程与智能 的关键语言，是每位软件工程师提升效率与拓展边界的重要工具。
2025-11-01 09:53:47
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原创 深入理解 “数据库“ 选型：从「用什么」到「为什么用」
本文旨在帮助开发者，特别是学生和初级工程师，建立起数据库选型的系统认知，从“我听说 MongoDB 很火”到“我知道我为什么用 MongoDB”。✨ 一、为什么数据库选型是一门学问？在学校里，我们学到的往往是这样的世界：一切数据都有清晰的表结构，一切表都有主外键关系。但当你进入真实开发后会发现：系统变复杂、数据变多样、业务变频繁。没有任何一种数据库能完美应对所有场景。所以，数据库选型其实是对数据特性的理解与权衡它既是技术问题，也是架构哲学问题。🧭 二、从“数据的特性”出发思考选型。
2025-10-31 21:48:50
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原创 我用一张泳道图，把退货业务讲清楚了
本文通过泳道图（Swimlane Diagram）详细拆解电商退货业务流程，梳理用户、客服、仓库、财务四大角色的协作逻辑。核心流程包括：用户发起申请→客服审核→仓库质检→财务退款，关键节点配有单据状态说明（如退货申请单、质检单等）。文章强调泳道图的价值在于明确职责边界、可视化判断逻辑（如质检分支），并提出统一命名、显式化条件等设计原则。最终指出，清晰的流程图不仅能优化跨部门协作，更是将复杂业务转化为可执行系统逻辑的重要工具。
2025-10-28 09:56:39
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原创 二叉树题目扩展与深入
二叉树的每个节点都有一个数据元素和两个指针，分别指向左子节点和右子节点。二叉树分为多种类型，如满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树（AVL树）、堆（Heap）等。基本操作包括插入、删除、查找、遍历（前序、中序、后序和层序遍历）等。如何插入和删除节点，以及这些操作对树结构的影响。如何判断一个二叉树是否是二叉搜索树，以及如何重构树以确保它满足二叉搜索树的特性。二叉搜索树与平衡二叉树（AVL树）的关系，以及如何维护树的平衡。
2024-03-05 07:18:49
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原创 二叉树面试题
每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）。左子节点包含比父节点值小的元素，右子节点包含比父节点值大的元素（对于二叉搜索树而言）。树的深度（高度）是从根节点到最远叶节点的最长路径上的节点数。题目：如何判断一个二叉树是否为空？左子树的所有节点的值都小于其父节点的值。右子树的所有节点的值都大于其父节点的值。左、右子树也分别为二叉搜索树。
2024-03-05 07:14:32
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空空如也
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