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RSS订阅原创 每日八股——运行时常量池
内存复用：多个类可以共享常量池中的常量，避免了相同常量的多次存储，提高了内存使用效率。性能优化：常量池使得符号引用在运行时能够快速解析，提高了程序执行效率。静态性：常量池在类加载时就被确定，之后无法修改，因此不适合存储动态生成的内容。内存消耗：过多的常量可能导致内存压力，尤其在没有合理优化的情况下。运行时常量池是 Java 类加载过程中非常重要的组成部分，它不仅能存储字符串常量、数字常量，还能存储符号引用等。
2025-01-14 13:42:25
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原创 每日力扣刷题
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2] //两个字符表述的数字大小在区间内。简单来说，我们需要先保留n=1时的格雷码【0，1】，再将其逆转为【1，0】，同时为逆转后的列表中的元素加上前缀，即2^(n-1)次方。每次递归时，都要尝试使用不同的数字作为根节点，构建子树。然后确定动态转移方程，dp[i]=dp[i-1] //当两个字符表示的数字大小会超出26的限制，或者有0。所以 n=2 的格雷码即为 【0，1】+【1+2^1，0+2^1]，也就是【0，1，3，2】我们已知 n=1 时，格雷码为【0，1】
2025-01-09 20:55:24
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原创 每日一些题
题解开始之前，给大家安利一个上班偷偷学习的好搭档，idea中的插件有一个叫 LeetCode with labuladong，可以在idea中直接刷力扣的题目。朋友们上班没事的时候，可以偷偷摸几题。看八股的话，可以用面试鸭，也是idae插件，比较隐蔽。
2025-01-02 16:21:15
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原创 Jackson中@JsonProperty在groovy和java中的差异
由于没有特别配置 PropertyNamingStrategy，Jackson 使用了默认的大小写转换策略，将 Excess 转为小写的 excess，将 NCD 转为小写的 ncd。这个问题的根本原因在于 Groovy 和 Java 对于类属性的处理存在一些差异，尤其是在处理 字段命名策略 和 注解 的时候。{"ncd":1,"excess":"1","Excess":"1","NCD%":1} //实际执行结果。依然会出现在 JSON 中。执行结果是：{"Excess":"1","NCD%":1}
2024-12-20 13:37:53
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原创 Liquibase结合SpringBoot使用实现数据库管理
Liquibase 是一个强大的数据库管理工具，它帮助你通过自动化管理数据库的变更、版本控制、和回滚，简化了开发中的数据库迁移工作。通过在 Spring Boot 中集成 Liquibase，可以更高效地管理数据库结构和版本，确保开发团队的协作更加流畅。在项目中，Liquibase 可以和 Git 等版本控制工具配合使用，确保数据库结构变更的透明性和可追溯性。
2024-12-17 11:10:29
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原创 力扣——寻找峰值
按照题目当中的条件，数组当中总有一个峰值，传统二分查找依赖数组的全局有序性，而这里利用的是峰值的局部性。然后就想到用二分，但是数组又不一定是有序的。仔细一思考，好像也可以用，关键在于这个峰值的性质。第一想法就是直接遍历，时间复杂度为O(n)，肯定超时了。
2024-11-22 14:54:39
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原创 ShardingSphere——介绍
Apache ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件生态圈，可以看作是一个或，它在应用程序和数据库之间，帮助开发者实现一些复杂的分布式数据库管理功能，为用户提供数据分片、分布式事务、数据库治理等功能。它支持通过分片（Sharding）、读写分离、影子库（Shadow Database）等多种方式，帮助开发者优化分布式数据库的操作体验。具体来说，ShardingSphere 是为分布式数据库场景设计的，可以认为它是。
2024-11-21 18:25:01
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原创 力扣——动态规划
为了避免重复计算路径长度，我们可以使用一个数组，将已经计算过的路径长度保存起来。当我们再次访问到同一个位置时，直接使用之前计算好的结果，而不是重新计算。这将大大降低时间复杂度。使用记忆化搜索将时间复杂度降为 O(m×n)，其中 m 和n 是矩阵的行数和列数。仔细思考了一下，主要是做了很多重复计算，那就可以用记忆化搜索来优化。刚开始的思路是直接dfs暴力搜，然后时间超限了。
2024-11-19 14:33:02
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原创 每日八股——JVM组成
JVM作为Java程序运行的平台，其结构和功能对于深入理解Java程序的运行机制非常重要。通过了解JVM的组成，可以更好地优化程序性能，解决内存问题等。
2024-11-15 18:06:35
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原创 力扣随机题
每次遍历获取nums[i]的第一个数字，nums[j]的最后一个数字。递归计算每层的和，然后排序获得第k个最大和。判断是否互质，互质则sum++模拟，首先是双重遍历数组。
2024-10-16 23:21:12
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原创 启动报错：Error running ‘Main‘ Error running Main. Command line is too long.
启动项目时出现下面的报错。
2024-10-15 15:14:03
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原创 力扣随机题
否则返回 false。如果 input[i-1] == article[j-1] 或者 input[i-1] == '.'，表示当前字符匹配，那么 dp[i][j] = dp[i-1][j-1]。我们需要处理 '*' 能否匹配零次的情况。dp[i][j] 表示 input 的前 i 个字符是否可以匹配 article 的前 j 个字符。dp[0][0] 表示空字符串和空字符串是匹配的，因此 dp[0][0] = true。dp[i][j]代表s串的前i个字符里有多少个t子串的前j个字符的子串。
2024-10-14 23:05:05
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原创 HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet
HashSet、LinkedHashSet 和 TreeSet 都是 Java 中实现 Set 接口的集合类，它们的主要功能是存储不重复的元素。然而，它们在存储元素的顺序、性能及底层实现上存在显著的不同。下面分别详细讲解每种 Set。
2024-10-11 16:53:52
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原创 力扣随机题
这里正好讲一下HashSet，LinkedHashSet和TreeSet。看了别人的题解之后我发现，我简直思路太狭隘了，往往最朴素的方法最好用。我的思路是直接遍历，找出所有的三位相同数字，然后找出其中最大的。遍历set集合判断是否失败过，或者失败次数为1，添加进对应的集合。set集合记录所有人，用哈希表记录所有的败者以及失败次数。直接模拟会时间超限，根据公式进行优化。
2024-10-10 23:37:15
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原创 力扣随机题
这就是一道排序题，直接根据公式排序，然后返回对应范围的数组就行了。首先用三个变量模拟斐波那契数列，当数列最大值大于k时终止模拟。遍历集合，从最大值开始，就可以找到最少的数目。
2024-10-08 22:51:14
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原创 JWT+双token实现无感刷新
通过 JWT + 双 Token 实现无感刷新，可以提高系统的安全性，并且提升用户体验，减少频繁登录的麻烦。用于快速鉴权，有效期短；用于刷新，有效期长，使用频率低；前端通过拦截响应中的 401 错误，实现无感刷新；
2024-09-25 17:28:12
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原创 强制类型转换
后续并没有对ent对象进行操作，在 if 块结束后，它的作用域就结束了。因此，从表面上看，这个变量会被销毁，后续代码无法直接访问这个局部变量。那么这段代码有什么作用呢？查阅资料之后我发现了一个被遗忘的知识点。
2024-09-24 11:25:28
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原创 AOP实现自动化日志记录，并将日志记录到es中
日志记录: 使用 SLF4J 和 Logback 进行日志记录。AOP: 使用 AOP 记录方法执行时间及相关信息，并将日志发送到 Elasticsearch。Elasticsearch: 使用 Elasticsearch 存储和查询日志，配合 Kibana 实现可视化。优化: 通过引入 AOP，可以实现统一的日志记录逻辑，减少代码重复，方便管理。
2024-09-23 14:40:48
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原创 java反射学习总结
反射（Reflection）是 Java 提供的一种机制，它允许程序在运行时动态地检查和操作类的属性、方法以及构造函数等信息。反射使得我们可以在编译时不确定类型的情况下操作对象，比如动态地调用方法、访问属性和创建对象实例。反射机制是 Java 强大的动态编程功能之一，它允许我们在运行时检查和操作类的结构信息，这在构建灵活的框架和库时非常有用。然而，反射的使用会带来一定的性能和安全性问题，因此在使用时应尽量避免过度使用。
2024-09-23 11:05:41
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原创 力扣150题——位运算
位运算（Bitwise Operation）是计算机底层操作中的一种，用来直接对整数的二进制位进行操作。位运算通常速度很快，且消耗的内存较少，在处理一些特定问题（如加密算法、图像处理、低级硬件编程等）时非常有用。
2024-09-18 15:32:53
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原创 力扣150题——多维动态规划
只需要在上一题的基础上讲k的值化为动态的，并且最后遍历所有的K，找出能达到最大利益的K，并返回最大值。用dp[i][j]代表s1的前i个字母和s2的前s2个字母能否交错组成s3的前i+j-1的子串。
2024-09-18 13:35:08
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原创 力扣100题——杂题
是 Java 中一个实现了Map接口的类，它结合了HashMap和链表的特性，提供了一个有序的映射。至此，也赶在中秋节放假之前完成了力扣100题，撒花撒花。
2024-09-14 15:16:35
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原创 力扣100题——二维动态规划
用dp[i][j]代表text1前i个字符和text2前j个字符的最长公共子序列长度。思路和上一题差不多，只不过状态转移方程略有不同。
2024-09-14 14:01:46
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原创 力扣100题——动态规划（二）
但是提交上去错误了，问题在于没有考虑到负数这个因素，如果数组中有负数那么此时最大值和最小值会进行反转。确定状态转移方程，当j<i时，d[i] = d[j]&&wordDict.contains(s.substring(j, i))使用dp数组记录当前下标对应的字符串长度能否被正确划分。这题目更适合用栈来写，思路和代码都会清晰一点。按照常规的动态规划思路来做这题的话。
2024-09-13 14:03:37
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原创 力扣sql50题——聚合函数
主要是要了解ifnull，round，between and这几个函数的用法。这道题很简单，只需要满足两个条件，最后对结果按rating进行降序。重点在于掌握函数，然后理清思路，按照题目要求限制条件即可。只要指导where和order by的用法，就可以解决。
2024-09-12 21:34:54
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原创 力扣100题——动态规划
因为不能偷相邻的房子，所以dp[i] = max( dp[i-1] ,dp[i-2]+nums[i])根据题目找出状态转移方程，使用dp数组保存记录，dp[i]即为当前偷的最大值。动态规划关键在于写出状态转移方程，根据题目的意思每次能上一个台阶或两个台阶。根据题目给出的状态转移方程直接模拟实现，优化思路在于。
2024-09-12 15:40:27
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