-
Algorithms 101: 使用优先队列 (Priority Queue) 找到与目标点最近的 k 个点
•
使用优先队列 (Priority Queue) 找到与目标点最近的 k 个点 在计算几何中，一个常见的问题是给定一组二维点和一个目标点，找到与目标点距离最近的 ( k ) 个点。这个问题可以通过多种方法解决，但使用优先队列（Priority Queue）是一种高效且实用的解决方案。本文将详细介绍如何利用 Python 的 heapq 模块实现这一功能。 问题描述 我们有一组点和一个目标点 ( p )，需要找到这组点中与目标点最近的 ( k ) 个点。例如： 输入： points = [ (0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3) ] p = (0, 2) k = 2 输出： [(0, 0), (1, 1)]…
-
Algorithms 101: 反转 K 个一组的链表
•
反转 K 个一组的链表详解及示例 在链表操作中，反转每 K 个节点是一道经典问题，它测试了我们对递归和链表指针操作的理解。本文将详细讲解如何实现反转 K 个一组的链表，并通过示例帮助理解。 问题定义 给定一个链表，要求每 K 个节点为一组进行反转，并返回反转后的链表。如果剩余节点不足 K 个，则保持原有顺序。 例子： 输入： head = 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5, k = 3 输出： 3 -> 2 -> 1 -> 4 -> 5 注意： 必须按照 K 个一组反转。 最后不足 K 个的节点保持原顺序。 思路 我们可以通过递归实现反转 K…
-
Python 101: OrderedDict move_to_end method
•
The move_to_end method is implemented as part of Python’s OrderedDict class in the collections module. Internally, OrderedDict uses a combination of a hash table and a doubly linked list to maintain the order of elements, which allows efficient insertion, deletion, and reordering. Here’s a step-by-step explanation of how move_to_end is…
-
Python 101: OrderedDict in Python
•
OrderedDict in Python OrderedDict 是 Python 的 collections 模块中的一个类，用于创建 有序字典。与普通的 dict（字典）不同，在 OrderedDict 中，键值对的插入顺序会被记录，因此遍历 OrderedDict 时，元素会按照插入的顺序返回。 特点 顺序保持： 在 OrderedDict 中，元素按插入顺序被存储。 从 Python 3.7 开始，普通字典（dict）也会保持插入顺序，但 OrderedDict 提供了额外的功能。 适合需要顺序感知的场景： 如果需要严格控制字典元素的顺序，OrderedDict 是更好的选择。 它提供了特殊的方法（如 move_to_end 和 popitem）来操作元素的顺序。 实现方式： OrderedDict 在内部通过双向链表维护键值对的顺序，因此其内存使用和插入性能相比普通字典略逊，但提供了更多功能。 创建 OrderedDict from collections import OrderedDict # 创建一个 OrderedDict ordered_dict = OrderedDict() ordered_dict['a'] =…
-
System Design 101: 微前端最佳实践与优势
•
设计微前端：最佳实践与优势 微前端架构将微服务的理念应用到前端开发中，通过独立开发、部署和维护更小的 UI 组件，实现系统的模块化与可扩展性。以下是对微前端架构的详细介绍，包括其优势、实现方法及最佳实践。 什么是微前端架构？ 在微前端架构中： 前端被划分为更小的、自包含的组件，每个组件由独立的团队或服务管理。 这些组件通常与后端的微服务对应，独立开发和部署。 示例： 一个 支付服务（Payment Service） 提供用于处理支付的独立 UI。 一个 订单服务（Order Service） 提供用于管理订单的独立 UI。 微前端架构的核心原则 独立性： 每个前端组件应独立开发、测试和部署。 领域驱动设计（DDD）： 组件应围绕特定的业务领域设计，与后端的微服务保持一致。 去中心化治理： 团队可以选择最适合其组件的技术和框架。 团队所有权： 每个团队负责其微前端的完整生命周期，从开发到生产。 微前端架构示例 场景： 一个电商平台包含两个主要业务领域： 支付（Payments）：处理支付和发票。 订单（Orders）：管理订单跟踪和历史记录。 这两个业务领域被设计为独立的微前端： 支付前端（Payments Frontend）：基于 React 开发的 UI，与 支付服务（Payments Service） 交互。 订单前端（Orders Frontend）：基于 Angular 开发的 UI，与 订单服务（Orders Service） 交互。…
-
SQL 101: SQL 语句在数据库系统中的处理流程
•
SQL 语句在数据库系统中的处理流程 SQL 语句的处理涉及多个结构化步骤，每一步都负责确保语句的语法和语义正确，优化执行，并在维护数据库完整性的同时安全地处理数据。本文将带您了解 SQL 语句在数据库系统中的完整处理流程。 SQL 查询执行的逐步流程 步骤 1：发送 SQL 语句 过程：客户端通过传输协议（如 TCP）将 SQL 语句发送到数据库。 目的：建立客户端与数据库之间的通信。 步骤 2：命令解析 过程： SQL 语句传递到 命令解析器。 解析器执行 语法分析（检查语法正确性）和 语义分析（验证逻辑有效性）。 生成 查询树，表示 SQL 语句的逻辑结构。 目的：确保 SQL 查询有效并构建进一步处理的表示形式。 步骤 3：查询优化 过程：查询树传递到 优化器，生成 执行计划。 目的：优化器评估多种执行路径，并选择资源消耗最少、性能最高的执行方式。 步骤 4：查询执行 过程：执行器接收执行计划并开始执行，从数据存储中检索所需数据。 目的：将优化后的计划转换为可执行的操作步骤，用于数据检索或操作。 步骤 5：数据检索 过程： 访问方法（Access Methods）提供从 存储引擎检索数据的逻辑。 确定如何访问和处理数据。…
-
System Design 101: 18种设计模式
•
18种每位开发者都应该了解的设计模式 设计模式是常见软件设计问题的可重用解决方案。它们为开发者提供了共享语言，优化代码组织，推广最佳实践。以下详细介绍了18种关键设计模式的目的及其在实际开发中的应用，同时提供了对比表和部分模式的Mermaid时序图以便于理解。 创建型模式：简化对象创建 抽象工厂 (Abstract Factory): 家族创建者 目的：创建一组相关对象，而无需指定其具体类。 示例：UI工具包可以为不同平台（如Windows、Mac等）生成按钮、复选框和文本输入框。 建造者 (Builder): 乐高大师 目的：一步步构造复杂对象，将创建过程与最终表示分离。 示例：逐步为汽车添加引擎、轮子和座椅等组件。 原型 (Prototype): 克隆创建者 目的：通过克隆现有实例来创建新对象。 示例：复制预配置的文档模板。 单例 (Singleton): 独一无二 目的：确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。 示例：数据库连接管理器，确保只有一个连接池。 结构型模式：组织对象与类 适配器 (Adapter): 通用插头 目的：将一个类的接口转换为另一个接口，使得不兼容的接口可以协同工作。 示例：将欧标插头适配为美标插头。 = 桥接 (Bridge): 功能连接器 目的：将对象的抽象部分与其实现部分分离，使它们可以独立变化。 示例：将电视功能与遥控器操作分离。 组合 (Composite): 树结构生成器 目的：将对象组合成树形结构，用于表示部分和整体的层次结构。 示例：文件系统中文件和文件夹的层次结构。 装饰器 (Decorator): 功能定制者 目的：动态地为对象添加新功能，而无需更改其结构。 示例：为文本框动态添加滚动条或边框。 外观 (Facade): 一站式服务 目的：为复杂子系统提供一个简单接口，使客户端与子系统交互更加容易。…
-
Leetcode: 最长公共前缀问题
•
最长公共前缀问题 问题描述 给定一个字符串数组 strs，找出其中最长的公共前缀。如果没有公共前缀，返回空字符串 ""。 示例 示例 1： 输入: strs = ["flower","flow","flight"] 输出: "fl" 示例 2： 输入: strs = ["dog","racecar","car"] 输出: "" 解释: 没有公共前缀。 约束条件 (1 \leq \text{strs.length} \leq 200) (0 \leq \text{strs[i].length} \leq 200) strs[i] 仅由小写英文字母组成。 解决方案：水平扫描法 思路 将第一个字符串视为初始公共前缀。 遍历数组中的其他字符串，不断缩短公共前缀，直到找到最长公共前缀或前缀为空。 实现代码 def longest_common_prefix(strs): if not strs: return "" #…
-
DevOps: 理解 SDLC 与 CI/CD 的结合
•
理解 SDLC 与 CI/CD 的结合：全面指南 现代软件开发高度依赖于自动化和迭代过程，以快速交付高质量、可靠的产品。在这个过程中，SDLC（软件开发生命周期，Software Development Life Cycle）和 CI/CD（持续集成/持续交付或持续部署，Continuous Integration/Continuous Delivery/Deployment）发挥了重要作用。本文将详细探讨 SDLC 的阶段、CI 与 CD 的区别，以及典型的 CI/CD 流水线工作原理。 第一部分：SDLC 与 CI/CD 的结合 软件开发生命周期 (SDLC) 包括以下关键阶段： 开发 (Development)：编写和优化代码。 测试 (Testing)：验证代码的功能和性能。 部署 (Deployment)：将代码发布到预发布或生产环境。 维护 (Maintenance)：更新并监控生产环境中的软件。 CI/CD 在 SDLC 的各个阶段中引入了自动化和集成，能够实现更快、更可靠的软件发布。其工作流程如下： 代码提交：当开发人员将代码推送到版本控制系统（如 Git）时，会触发 CI/CD 流程。 自动构建与测试：系统自动编译代码并运行测试（包括 端到端 (e2e) 测试用例）以验证功能。 部署或反馈： 如果测试通过，代码会自动部署到预发布或生产环境。 如果测试失败，代码会返回开发团队进行问题修复。 优势：…
-
Algorithms 101: Optimizing Longest Consecutive Sequence with Hash-Based Algorithm
•
Optimizing Longest Consecutive Sequence with Hash-Based Algorithm Finding the longest consecutive sequence in an array is a classic problem in computer science, often posed in technical interviews and algorithmic challenges. One efficient way to solve this problem is by using a hash-based algorithm that leverages hash sets for fast lookups.…