摘要：
性能测试的必要性： 在分布式应用中用户数量是不确定的，用户使用的场景也是不确定的，用户少可能没问题，但是用户多了，就可能会有各种各样的问题 我们要模拟用户数量增加的状态，给系统加负载，然后进行性能测试，从而判断[并发用户数量]，[CPU]，[内存]，[硬盘I/O] 三个重要的指标[用户多并发]，[稳 阅读全文
摘要：
快速排序，我好像暂时只会双指针交换法，那种挖坑填数法晚点再研究吧。 本质也是分治+递归，这里分治是相对于一个分裂点 因此，快速排序的步骤要比归并排序多一个：分拣 先分拣，在分裂，递归的调用重复这样一个过程 代码如下： def quickSort(nums): # 递归调用自身进行分裂的函数，需要传入 阅读全文
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终于到归并了吗？归并排序本质上是一个递归的过程，递归到底层，然后按照顺序再向上层归并，这是一个典型运用到分治+递归的思想的排序 算法的核心思想：分治+递归 分治：整个列表是否有序，取决于列表是否局部有序，因此将列表不断分裂成更小的区间，每个区间都依赖于更小的区间的有序，当所有的局部区间有序了，整个列 阅读全文
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这个我们跳过，好不好 答案是不行啊，学着看一个乐呵吧。 不过从这里开始，让我第一次接触一个排序中的分治概念吧，后面归并排序和快速排序都需要，谢尔排序本质上就是一个对子列表的一个插入排序 当每一个子列表逐渐有序时，最后维持整个列表的有序，付出的代价也会更小 谢尔排序需要一个gap，这个就是每个子列表中 阅读全文
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整理过扑克牌吗？这个排序和你整理扑克牌完全一样！ 我们总是挑选一张牌作为基准，然后决定剩下的牌该插到对于这张牌来说哪个合适的位置： 从第二张开始，如果牌比他小，那么第二张牌就插到他的前面，如果比他大，那就先不变 从第三张开始，一次与前面两张比较，如果都比第三张牌大，那之前两张牌总是要往后捣腾位置，然 阅读全文
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选择排序： 选择排序有序排列部分是维持在列表的前段的，这一点很重要，因为这决定了我们从哪个元素开始假设这一趟比较交换的最小值。 选择排序的思想： 总是假设未排序部分的第一个元素为最小值，然后遍历这个元素之后的剩下的元素，不断更新未排序部分最小值存在的位置，这趟比较结束了，就把找到的最小值和第一个元素 阅读全文
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冒泡排序，这个作为萌新入门排序时，最最最基础(没有之一)的排序方法，但是本蒟蒻果冻居然时隔四年之后全忘了，甚至有点无法理解(????)，所以一下全部内容都是本蒟蒻果冻的个人理解。 给出一个列表：[3, 2, 9, 7, 4, 8, 1]，怎么变成有序排列？ 冒泡排序是一种基于[比较]-[交换]的排序 阅读全文
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给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。 你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠，那么将他们的值相加作为节点合并后的新值，否则不为 NULL 的节点将直接作为新二叉树的节点。 注意: 合并必须从两个树的根节点开始。 来源：力扣（L 阅读全文
摘要：
剑指 Offer 39. 数组中出现次数超过一半的数字 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 示例 1: 输入: [1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2]输出: 2 限制： 1 <= 数组长度 <= 5 阅读全文
摘要：
50. Pow(x, n) 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的 n 次幂函数。 示例 1: 输入: 2.00000, 10输出: 1024.00000示例 2: 输入: 2.10000, 3输出: 9.26100示例 3: 输入: 2.00000, -2输出: 0.25000解释: 2-2 阅读全文