技术周总结 2024.01.22-01.28

打破砂锅问到底007

于 2024-01-27 22:40:33 发布

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文章标签： java maven

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xinkuaile/article/details/135889665

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本文介绍了Maven中的包加载机制，特别是`mavencleaninstall-U`和`mavencleaninstall`的区别，以及在Linux系统中使用`top`命令监控CPU使用情况和系统负载对dolphinscheduler调度的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本周主要的技术点：

1）maven中的包加载机制：主要是 maven clean install -U和 maven clean install的区别。
- 主要表现在，-U是从远方仓库里去拉去jar包
- 优先是从本系统中获取jar包，本地没有再去远方仓库获取
2）linux的相关系统命令
- top命令后，按下去 1，可以看到各个 cpu核的运行情况
- 系统的负载 loadaverage由 cpu, 内存和 IO三个要素组成，海豚调度 dolphinscheduler要求负载要在 16以内，否则会排队，后续执行

打破砂锅问到底007

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打破砂锅问到底007: 当然可以，以下是对每一行代码的详细解释和注释： ```python class Solution: def solveNQueens(self, n: int) -> List[List[str]]: if n < 1: return [] # 如果n小于1，返回空列表，因为没有解 self.result = [] # 初始化结果列表，用于存储所有有效的解 self.cols = set(); self.pie = set(); self.na = set() # 初始化三个集合，分别记录已使用的列、正对角线和反对角线 self.DFS(n, 0, []) # 调用深度优先搜索方法，从第0行开始 return self._generate_result(n) # 生成最终的结果格式并返回 def DFS(self, n, row, cur_state): if row >= n: self.result.append(cur_state) # 如果当前行数大于等于n，说明已经找到一个有效的解，将其加入结果列表 return for col in range(n): # 遍历当前行的所有列 if col in self.cols or row + col in self.pie or row - col in self.na: continue # 如果当前列或对角线已被占用，跳过当前列 self.cols.add(col) # 记录当前列已被占用 self.pie.add(row + col) # 记录当前正对角线已被占用 self.na.add(row - col) # 记录当前反对角线已被占用 self.DFS(n, row + 1, cur_state + [col]) # 递归调用DFS方法，尝试下一行 # 恢复现场，归去来兮的感觉 self.cols.remove(col) # 移除当前列的占用记录 self.pie.remove(row + col) # 移除当前正对角线的占用记录 self.na.remove(row - col) # 移除当前反对角线的占用记录 def _generate_result(self, n): board = [] # 初始化棋盘列表 for res in self.result: # 遍历所有找到的有效解 for i in res: # 遍历每个解中的每个位置 board.append("." * i + "Q" + "." * (n - i - 1)) # 生成对应的棋盘行字符串，皇后用'Q'表示，空位用'.'表示 # 循环构建返回值，range()函数的步长是n，每n个是一组，每n组是一个结果情况 return [board[i: i + n] for i in range(0, len(board), n)] # 将所有行分组，每n行为一组，形成完整的棋盘布局 ``` ### 逐行解释 1. **类定义**： ```python class Solution: ``` 定义一个名为`Solution`的类。 2. **主方法 `solveNQueens`**： ```python def solveNQueens(self, n: int) -> List[List[str]]: if n < 1: return [] # 如果n小于1，返回空列表，因为没有解 self.result = [] # 初始化结果列表，用于存储所有有效的解 self.cols = set(); self.pie = set(); self.na = set() # 初始化三个集合，分别记录已使用的列、正对角线和反对角线 self.DFS(n, 0, []) # 调用深度优先搜索方法，从第0行开始 return self._generate_result(n) # 生成最终的结果格式并返回 ``` 3. **深度优先搜索方法 `DFS`**： ```python def DFS(self, n, row, cur_state): if row >= n: self.result.append(cur_state) # 如果当前行数大于等于n，说明已经找到一个有效的解，将其加入结果列表 return for col in range(n): # 遍历当前行的所有列 if col in self.cols or row + col in self.pie or row - col in self.na: continue # 如果当前列或对角线已被占用，跳过当前列 self.cols.add(col) # 记录当前列已被占用 self.pie.add(row + col) # 记录当前正对角线已被占用 self.na.add(row - col) # 记录当前反对角线已被占用 self.DFS(n, row + 1, cur_state + [col]) # 递归调用DFS方法，尝试下一行 # 恢复现场，归去来兮的感觉 self.cols.remove(col) # 移除当前列的占用记录 self.pie.remove(row + col) # 移除当前正对角线的占用记录 self.na.remove(row - col) # 移除当前反对角线的占用记录 ``` 4. **生成结果方法 `_generate_result`**： ```python def _generate_result(self, n): board = [] # 初始化棋盘列表 for res in self.result: # 遍历所有找到的有效解 for i in res: # 遍历每个解中的每个位置 board.append("." * i + "Q" + "." * (n - i - 1)) # 生成对应的棋盘行字符串，皇后用'Q'表示，空位用'.'表示 # 循环构建返回值，range()函数的步长是n，每n个是一组，每n组是一个结果情况 return [board[i: i + n] for i in range(0, len(board), n)] # 将所有行分组，每n行为一组，形成完整的棋盘布局 ``` 希望这些注释和解释能帮助你更好地理解这段代码。如果有任何进一步的问题，请随时提问！
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