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flink

Timer on Flink

Timer on ProcessFunction and KeyedProcessFunction Flink distinguishes between two key notions of time: processing time and event time. Processing time refers to the system time at which an event is processed, whereas event time is explicitly defined or configu…

2024年5月29日 0条评论 1456点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
flink

Loading data periodically in Flink

Stream API (SourceFunction, AbstractSourceFunction and RichSourceFunction) in Flink In Flink's streaming API, there is a critical interface named Function, which extends Serializable: public interface Function extends Serializable { } Nearly all streaming APIs…

2024年5月26日 0条评论 1675点热度 1人点赞 ycq 阅读全文
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Maximum Manhattan Distance of Two Points in Points Set

Manhattan Distance Definition: The Manhattan distance between two points (x_1, y_1) and (x_2, y_2) in a 2D plane is defined as dis = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2|, where | \cdot | denotes the absolute value. Problem Definition Given a set of points {p_1, p_2, \ldo…

2024年4月1日 0条评论 1905点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
python

Dynamic Segment Tree

Why Dynamic Segment Tree? As know for segment tree, the space complexity is is up to 4n, which n is upper bound of data range. However, :-(, n some times becomes very large, such as 10^9 or infinity. OOM problem would occur if we allocate 4n size array for que…

2023年12月16日 0条评论 1047点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
数据结构/图论

红黑树-旋转的艺术

红黑树的定义和性质 红黑树的出现之前,先有的二叉查找树(BST)以及平衡二叉树(AVL树): BST根节点的值大于所有左子树的所有值,小于右子树的所有值。 AVL树是最早被发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中,任一节点对应的两棵子树的高度差为小于等于1。 AVL的出现改变了BST可能退化为单链表的缺点,AVL在查找时候的性能取决于树的高度,但是在插入和删除的时候性能不如人意。进而发展出了红黑树这一数据结构,因此红黑树是一种特化的AVL树。 红黑树具有五条基本的性质: 根节点是黑色的 Null叶子节点是黑色的 节点只…

2021年12月15日 0条评论 1114点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
python

哈希(Hash),字典(Dict),集合(Set)

哈希(Hash) Hash又称为预映射,是通过散列算法将任意长度的输入变换成固定长度的输出,输出值称为散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能得到相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。 将输入映射为输出的过程可以称之为hash运算过程,常见的hash函数可以划分为:加法Hash;位运算Hash;乘法Hash;除法Hash;查表Hash;混合Hash;例如常见的MD5,MD4,SHA-1算法等,都是基于一系列的复杂的运算构成的。虽然运算过程复杂,但还是不可避免…

2021年11月10日 0条评论 1517点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
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mysql的各种连接生成了什么样的中间数据

数据准备 创建两个表,一个存放用户信息,另一个存放用户订购的信息 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Customer`( `Id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT, `Name` VARCHAR(100) NOT NULL, `OrderId` INT UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY ( `Id` ) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Order…

2021年8月24日 0条评论 809点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
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MVCC真能解决幻读问题吗?

先说结论,MVCC不能完全解决幻读。只能解决快照读下的幻读,当前读的幻读依然需要借助next-key锁来解决幻读。 什么是幻读? 使用InnoDB作为引擎的MySQL有四种事务隔离级别,分别是: - Read Uncommitted:读未提交 - Read Committed:度提交 - Repeatable Read:可重复读 - Serialization:串行化 使用这些隔离级别可以解决数据读取时的脏读,不可重复读,幻读问题。其中脏读是指A事务读到了其他事物未提交的修改。不可重复读指的是同一个事务在相同查询条…

2021年8月23日 0条评论 3285点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
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类和对象的那点事

类和对象 class关键词声明的类其实也是对象,比较特殊的是,它是type的实例对象。因此类也可以和对象一样作为参数进行传递等一系列操作。以下两种方法创造的类是一样的: # type(name, bases, attrs) ,name为类的名称,bases为需要继承的父类的集合,attrs为需要初始化的变量的值 Ex1=type('Example', (), {}) # type创造Ex1的类(不是实例对象) ex1=Ex1() # 实例化 class Example: # 手动创造 pass ex2=Exampl…

2021年8月17日 0条评论 635点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
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背包问题-完全背包

问题描述 完全背包问题和01背包问题不同的在于,每一个物体的数量可以是无限的,每一个物体的重量为C[i],其产生的价值为 W[i],一共N件物品。背包的容量为V。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大。 问题求解 和01背包问题的区别在于,01背包问题当中对应的是一个物品放入或者不放入两种状态 但是完全背包问题每种物体的状态是放置 0,1,2,3...个 按照01背包问题思路,当前能获得的最大值和只和上一个放入背包的物品数量有关,转移方程记录为: dp[i][v]=max(dp[…

2021年5月20日 0条评论 955点热度 0人点赞 ycq 阅读全文
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