打卡ARTS-2

Algorithm:

https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: "abcabcbb"
输出: 3 
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。

示例 2:

输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。

示例 3:

输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。
     请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。

解:

/*

该代码在leecode验证通过

*/

int  check_str(char *str, int strlen, int *end){
   //printf("%.*s %d\n", strlen,str, strlen);
    int start = 0,nextstart = 0;
 
    for(start = 0; start < strlen;start++){
        for(nextstart = start+1; nextstart < strlen;nextstart++){
            if(str[start] == str[nextstart]){
                return 1;
            }
        }
    }
    
    if(*end < strlen)
    {
        *end = strlen;
    }
    return 0;
}
int lengthOfLongestSubstring(char* s) {
    int  i = 0,j = 0,k = 0;
    int length = strlen(s);
    int end = length > 0?1:0;
    for(i = 0; i< length;i ++)
    {
        for(j = i; j< length;j ++)
        {
            int plus = 0;
            plus = j+1-i;
            if(plus <= end){
                continue;
            }
            if( check_str(&s[i], plus, &end) && (plus > end)){
                break;
            }
        }
    }
    return end;
}

Review:

AWK 入门教程:http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/11/awk.html

同样可看菜鸟教程的入门,进行日志分析时候,awk,grep、sort、等联合使用非常常见;

Tips :

对tcpdump 命令常用的选项进行回顾:

  -D 展示所有设备;

  -i  any 抓取所有网卡数据包;

 -s 设定抓取数据包长度;  -s 0设定为不限制长度;

 -w  filename 设定抓取数据包的名字;

  -C /-c  设置写pcap包的大小和数量

-r 从pcap文件获取数据;

-v -vv -vvv之类显示数据包的详细信息,v数量越多,显示信息越多;

-n -nn  不做发现解析,比如把端口转化成服务,把IP转化成域名等;提高展示速度;

选择协议、tcp、udp、ip、port、src、dst,host分成三种去记忆,协议类,方向类,关键词;

重点可以看下相关的tcpreply,tcprewrite等命令在网络数据包的回放,重写等方面有很大的作用;可以改变数据包中的流信息,创造出合适的数据包供我们测试时使用;

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软件开发就像长跑,最佳状态要留给最重要的比赛

### ARTS打卡 Java 学习或项目进展 #### 一、Algorithm 算法练习 在算法方面,最近研究了回文验证问题中的双指针方法。通过实现 `validPalindrome` 函数来判断给定字符串是否可以通过删除最多一个字符形成回文串[^2]。 ```cpp class Solution { public: bool validPalindrome(string s) { int i = 0; int j = s.size() - 1; int diffCount = 0; while (i < j) { if (s[i] == s[j]) { ++i; --j; } else { if (diffCount > 0) return false; // 尝试移除左边或右边的一个字符并继续比较剩余部分 string sub1 = s.substr(i + 1, j - i); string sub2 = s.substr(i, j - i); return is_palindrome(sub1) || is_palindrome(sub2); } } return true; // 辅助函数用于检测子串是否为回文 auto is_palindrome = [](const std::string& str){ int l = 0, r = str.length() - 1; while(l<r && str[l]==str[r]){ ++l;--r; } return l>=r; }; } }; ``` 此版本改进了原始逻辑,在遇到不匹配的情况时不再直接修改原字符串而是创建两个新的子串分别测试其合法性,从而提高了代码可读性和效率。 #### Review 技术文章阅读心得 关于数据库操作的学习笔记中提到 MySQL 支持四种不同的事务隔离级别:未提交读(Read Uncommitted),已提交读(Read Committed),可重复读(Repeatable Read),序列化(Serializable)[^1]。每种级别的特性决定了并发环境下数据的一致性程度以及性能表现之间的权衡关系。 另外还探讨了两种常见的锁机制——悲观锁(Pessimistic Locking) 和乐观锁(Optimistic Locking) 的原理及其适用场景: - **悲观锁** 假设冲突不可避免,因此总是先锁定资源再执行更新动作; - **乐观锁** 则认为大多数情况下不会发生竞争,仅当实际发生写入时才检查是否有其他更改影响到目标对象。 这两种策略各有优劣,具体选择取决于应用的具体需求和环境特点。 #### Tip 技巧总结 对于上述提及的内容,建议开发者们理解各自系统的默认配置,并根据业务逻辑调整合适的参数设置;同时也要熟悉如何利用编程语言提供的工具去处理并发控制问题,比如 Java 中可以借助框架如 Spring 提供的支持简化分布式事务管理过程。 #### Share 经验交流 分享过程中发现很多同学对多线程下的共享变量可见性和原子性的概念存在误解。实际上,Java 内存模型规定了 volatile 关键字能保证变量的即时可见性但不具备原子性保障,而 synchronized 或者 ReentrantLock 可以提供更强大的同步功能。
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