在大多数的场景里，存储数据都是用MySQL这类关系型数据库，这类数据库的特点是数据存储安全性和一致性高，可以用于事务操作，但是随着数据量的增加，查询的速度也会随之降低，并且其扩展能力有限，因此在日志记录和查询等场景下，MySQL就显得力不从心，为了解决对海量数据的搜索、分析和计算，引入ES(ElasticSearch)搜索引擎。在save方法中共有两个入参，第一个参数就是自己想存储的数据，里面的字段根据业务自定义，第二参数就是定义一个在es中的索引，其索引就像MySQL中的表名字。

1. 引言目前的后台系统都是前后端分离的项目，前端开发者关注页面的编排、后端开发者专注于API逻辑开发。开发流程为：各自开发后好，后端服务先部署到云端，前端在本地进行接口调试，调试好后发布到服务器。两者都部署后，在前端获取到的数据包括两部分，其一是开发的、其二是。那前端在调用的时候是如何去区分是拿静态文件还是接口数据呢？2. 项目部署和路由配置。

其中较为重要的一步是注册消息监听器，在该方法中，使用了顺序消费，即在队列里面的消息会根据存储的先后顺序推送给消费者，进行消费。需要注意的是，在RocketMQ中，同一消息队列上的消息是有序的，但不同消息队列之间的消息是无序的。为保证状态推送的有效性，需要指定消息的关键字，其中设备ID是唯一标识设备，因此同一个设备上报的状态就被同一个队列中，这样就能保持统一设备的状态是有序的。在消息生产的时候保持了有序性，为了实现消息消费的有序性，消费消息时需要严格按照接收—处理—应答的语义处理消息。

在介绍线程之前，我们先介绍一下计算机中的任务执行：首先任务需放在内存，当得到调度的时候就需要分配`CPU`时间，有了`CPU`支持，任务才可以执行。常见的执行方式有两种：当我们采用一种串行的方式去执行任务，即`CPU`处理好当下的任务，才会去处理下一个任务，这样的执行时间就是每个任务时间的总和；当在性能要求较高的场景下，我们会采用一种并发的方式去执行任务，在每个线程执行任务时，会获得`CPU`时间片，在这一点时间内可以处理当前任务。在并发的方式中，每个任务都能通过一定的方式获取到一部份`CPU`时间。这样宏

在这个万物互联的时代了，物联网设备起到了关键性的作用，那我们怎么去联动一个个物联网设备。比如一个家庭，里面有很多的设备，比如洗衣机，加湿器、空调、除湿机、灯光等等这些智能设备。假如在一个场景中存在多个空调、多个除湿机，人们在米家`APP`或者语言进行一键控制的时候，云端是如何去控制设备呢？  当然在云端会存在很多设备的控制指令，但是控制服务暴露的地址只有一个，如果我们只采用简单的遍历去控制设备，那整体的控制时间是每个设备控制的总和。如果网络稍微延迟，就会导致用户体验差。那为了避免这样

今天在开发的过程中，有个地方需要对传来的天数进行判断，是否是某个月的最大的值。当我还在伸出左手边的拳头数那个月是31天，哪些是30天的时候，突然发现。通过传入的月份，可以对应到当月的最大天数，并且可以判断是否是闰年来确定2月是29天还是28天。这个方法， 自认为这个代码写的很精致。来看看它是怎么实现的？

在和前端交互的过程中，常常需要和时间打交到，比如前端传入一个开机时间，云端定时后将控制设备开机；或者传入的时间和数据库里的时间进行比较，或者和当前的时间进行比较，或者转为时间戳等等。接下来就来梳理一下在实际工作中常见的时间操作。随着jdk的发展，对于时间的操作已经摒弃了之前的Date等方法，而是采用了LocalDateTime方法，因为LocalDateTime是线程安全的。

在一个项目在使用的过程中，随着数据或者用户的增多，慢慢就会了出现老化；当请求个别接口就出现了返回缓慢的情景，严重影响了用户的使用体验，随之就需要对服务进行优化升级。优化不是我们重新去编写这个项目，而是用一些中间件去优化，常见的就是去缓存啦，因为很多时候我们的项目的瓶颈不是CPU等这些硬件，而是IO操作，因此对IO优化后会很好地提高项目能力。...

XML和Object之间的转换

如何在后端去访问第三方给的API    在后端开发中，我们除了编写供前端调用的接口外，有时我们在后端也会去调用第三方接口实现业务处理，那我们如何去调用第三方接口呢？    我们都知道http包含头部和body，因此我们需要去模仿构造一个header和body，那在开发中有什么快捷的方式实现嘛？首先构造http头部HttpHeaders httpHeaders = new HttpHeaders();    其中HttpHeaders()属于Spring框架—import org.spring

如图一所示，展示了2022年编程语言的排行榜，有很多我们熟知的，也有很多不太清楚的语言，接下来就以我的理解来说一下各类主流语言的主要用途。

认证与授权是web开发中绕不开的话题，任何开发的系统都需要对用户身份信息进行认证和授权，那什么是认证和授权呢？

再谈OAuth授权工作场景流程大家都知道OAuth是用于第三方授权的，当你用其他的APP想访问微信账号的昵称、粉丝、联系人等信息，这里就需要微信进行授权，此时在APP的网页端是可以发现有微信登录的，点开会出现弹框，在弹框中输入用户名和密码，此时即同意授权，会直接到微信授权服务端获取授权码Code，接着通过302重定向到redirect，并且把生成的code加入到redirect的后面，此时链接会访问到APP的服务端，此时APP服务器会利用截取到的code到微信的授权服务器，对code进行验证，验证通过就

背景Manacher使用来求取字符串中最长的回文半径的。三大要素回文半径回文右边界回文边界中心思想常见的方法是：从左到右进行暴力扩，即求每个值向两边扩的半径。manacher算法利用了一个回文半径数组来进行加速，通过利用前面每个值的回文半径来指导后面的值的半径，从未达到加速的目的。在Manacher中有两种情况定义变量：i：此时遍历值下标，R回文右边界，C回文中心，L关于回文中心对称的左边界，l是i关于回文中心对称的下标。第一种情况：i 在R外面，此时暴力扩第二种情况：i 在R

HashMap是一种K-V映射的一种数据结构，通过K（key）值能实现在O(1)的时间复杂度下找到对应的V（value）。JDK1.8之前，HashMap的底层数据结构是数组+链表，数组中的每个元素称为一个Entry，包含（hash,key,value,next）这四个元素，其中链表是用来解决碰撞（冲突）的，如果hash值相同即对应于数组中同一一个下标，此时会利用链表将元素插入链表的尾部，（JDK1.8是头插法）。在JDK1.8及之后，底层的数据结构是：数组+（链表，红黑树）

public class ArrayQueue<T> extends AbstractList<T>{ //定义必要的属性，容量、数组、头指针、尾指针 private int capacity; private int T[] queue; private int head; private int tail; //进行初始化，注意容量和数组的大小都需要+1；head和tail全都初始化为零 public ArrayQueue(

代码上传到githubgit initgit add 文件名git commit -m "日志"ssh-keygen -t rsa -C "邮箱账号" //build ssh key, generally cache Cgit remote add origin 仓库名.git //connection remote repogit push -u origin master // uploadgit pull origin master // download...

1. 采用了Xmind思维导图的方式，对Redis的主要知识点进行了整理2. Java中的反射

再来一篇深度优先遍历/搜索总结？简介：深度优先搜索算法(Depth-First-Search, DFS)，最初是一种用于遍历或搜索树和图的算法，在LeetCode中很常见，虽然感觉不难，但是理解起来还是有点难度的。简要概括，深度优先的主要思想就是“不撞南墙不回头”，“一条路走到黑”，如果遇到“墙”或者“无路可走”时再去走下一条路。思路假如对树进行遍历，沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支，当达到边际时回溯上一个节点再进行搜索。如下图的一个二叉树。首先给出这个二叉树的深度优先遍历的结果

摘要最近将微人事这个开源项目进行了复现，这篇文章记录mybaits访问数据库这一块。其中MyBatis是一个流行的持久层框架，支持自定义SQL、存储过程和高级映射。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码、手动设置参数和检索结果。MyBatis可以使用简单的XML或注释进行配置，实现对数据库的访问。项目结构其中mapper是持久层，model是实体类，service是逻辑层，web是...

程序员面试经典判定字符是否唯一题目 ：实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同。示例 1：输入: s = “leetcode”输出: false示例 2：输入: s = “abc”输出: true思路：字符全都不同，可以想到的是集合可以保证字符的唯一性。最后判断集合的字符串长度和给定的字符串长度是否相等。codepublic boolean isUnique(...

判定字符是否唯一题目 ：实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同。示例 1：输入: s = “leetcode”输出: false示例 2：输入: s = “abc”输出: true思路：字符全都不同，可以想到的是集合可以保证字符的唯一性。最后判断集合的字符串长度和给定的字符串长度是否相等。codepublic boolean isUnique(String a...

判定字符是否唯一题目 ：实现一个算法，确定一个字符串 s 的所有字符是否全都不同。示例 1：输入: s = “leetcode”输出: false示例 2：输入: s = “abc”输出: true思路：字符全都不同，可以想到的是集合可以保证字符的唯一性。最后判断集合的字符串长度和给定的字符串长度是否相等。codepublic boolean isUnique(String a...

数据结构-随看-栈-补栈：先入后出， push pop。模板： Stack<Integer> s = new Stack<>(); s.push(); s.pop();最小栈设计一个支持 push，pop，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。push(x) – 将元素 x 推入栈中。pop() – 删除栈顶的元素。...

数据结构-随看-栈栈：先入后出， push pop。模板： Stack<Integer> s = new Stack<>(); s.push(); s.pop();最小栈设计一个支持 push，pop，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。push(x) – 将元素 x 推入栈中。pop() – 删除栈顶的元素。t...

数据结构-随看-队列队列可以使用动态数组和指向队列头部的索引：List data = new List<>();更有效的方法是使用循环队列。即使用固定大小的数组和两个指针来指示起始位置和结束位置。循环队列-实现class MyCircularQueue { private int[] data; private int head;...

搜索二维矩阵 ||题目 编写一个高效的算法来搜索m*n矩阵matrix中的一个目标值target，其中：每行的元素从左到右升序排列每列的元素从上到下升序排列示例:现有矩阵 matrix 如下：[[1, 4, 7, 11, 15],[2, 5, 8, 12, 19],[3, 6, 9, 16, 22],[10, 13, 14, 17, 24],[18, 21, 23, 26...

合并两个有序数组给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。说明:初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。示例:输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3...

多数元素题目 给定一个数组，找到其中的多数元素，多数元素是指在数组中出现⌊n/2⌋\lfloor n/2 \rfloor⌊n/2⌋ 次。方法一 ：利用散列表，进行计数，即<数字，出现次数>, 最后遍历散列表，找到满足的数字。public int majorityElement(int[] nums){ double n = Math.ceil(nums.length / ...

只出现一次的数字题目：给定了一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次意外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现一次的元素。方法一 比较法：思路 ：先对数组进行排序，然后对nums[i]和nums[i+1]进行比较，i+=2，继续下一组比较。codepublic static int singleNumber(int[] nums){ Arrays.sort(nums); ...

三角形最小路径和给定一个三角形，找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。例如，给定三角形：[ [2], [3,4], [6,5,7], [4,1,8,3]]自顶向下的最小路径和为 11（即，2 + 3 + 5 + 1 = 11）。思路 ：先将每一行按照第一列对齐，采用自底向上的方式，定义一个*minlen[]*用于存储得到的结...

动态规划-不同的二叉搜索树题目 给定一个整数n，求以1…n为节点组成的二叉搜索树有多少种？输入: 3输出: 5解释:给定 n = 3, 一共有 5 种不同结构的二叉搜索树: 1 3 3 2 1 \ / / / \ \ 3 2 1 1 3 2...

动态规划（不同的二叉搜索树||）考虑 [] 的所有解null考虑 [ 1 ] 的所有解1考虑 [ 1 2 ] 的所有解 2 /1 1 \ 2考虑 [ 1 2 3 ] 的所有解 3 / 2 /1 2 / \ 1 3 3 / 1 \ 2 1 ...

动态规划（解码方法）题目 ：以11056为例，从后往前遍历。首先是6，很明显是1种6->F接着是56，很明显还是1种56->EF接着是056，结果为0接着是1056，结果为numDecodings(10 56) + numDecodings(1 056) = numDecodings(10 56)->JEF接着是11056，结果为numDecodings(1 105...

二叉搜索树(1038)二叉搜索树相比于其他数据结构的优势在于查找，插入的时间复杂度较低。为O(logn)。从二叉搜索树到跟大和树思路 通过遍历从最右节点开始计算，之后的每个节点都可以使用前一个节点的值 + 本身的值。代码 ：class Solution{ int currVal = 0; public TreeNode bstToGst(TreeNode root){ ...

最小路径和题目 找出从左上角到右下角的路，使得路径上的数字总和最小。思路： 本题是典型的动态规划问题。递推公式如下：grid(i,j)=grid(i,j)+min(grid(i+1,j),grid(i,j+1))grid(i,j) = grid(i,j) + min(grid(i+1,j), grid(i,j+1))grid(i,j)=grid(i,j)+min(grid(i+1,j)...

不同路径||（leetcode）题目： 物体怎样从左上角移动到右下角，其中1表示有障碍，不能行走。思路：知道整个方框的行和列。对第一行和第一列进行填充1，当碰到1（障碍）填充0。本题可以被视为一个动态规划的问题，从上到下，从左到右，其中到达一个终点的路径总是左边路径**+**上面路径。 即：dp[i][j]=dp[i−1][j]+dp[i][j−1]dp[i][j] =...

最大子序和public int crossSum(int[] nums, int left, int righ, int p){ if(left == right) return nums[left]; int leftSubsum = Integer.MIN_VALUE; int currSum = 0; for(int i=p;i > le...

思路，复杂度O(nlgn)把数组变成一个最大堆； 把堆顶的元素和最后一个元素对调位置； 对剩下的元素重新构建最大堆，堆顶元素和最后元素对调，循环。 //堆排序 public static void heapSort(int[] arr){ int temp = 0; System.out.println("堆排序！！！"); for...

n个结点的二叉树有n+1个空的指针域 思路： 先线索化左子树； 线索化当前结点；(难点)处理当前结点的前驱结点； 处理后序结点；线索化右子树；/** * * @param node 当前需要线索化的结点 */ public void threadedNodes(HeroNode node){ //如果node == null,...