05 2020 档案

剑指Offer算法类题目[Python版]
摘要：斐波拉契数列 面试题007 斐波拉契数列 题目描述：大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0，第1项是1）。n=0) { if(array[row][col]==target) { return true; }else if(array[ro 阅读全文
posted @ 2020-05-21 23:54 Christine_7 阅读(353) 评论(0) 推荐(0)
剑指Offer数据结构之Hash Table和图[Python版]
摘要：1 Hash Table 面试题034 第一个只出现一次的字符 题目描述：在一个字符串(0<=字符串长度<=10000，全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 1（需要区分大小写）.（从0开始计数） 解题思路：正向遍历，输出第一个数量为1的字符 代码 解题思路 阅读全文
posted @ 2020-05-14 22:07 Christine_7 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)
剑指Offer数据结构之Heap[Python版]
摘要：前段时间腾讯视频面遇到的题目，第一个方法用冒泡实现时间复杂度太高，又用堆优化了一遍，还可以进一步优化，下面总结一下 面试题029 最小的K个数 题目描述：输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。 解题思路：排序 代码 阅读全文
posted @ 2020-05-14 07:49 Christine_7 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)
剑指Offer数据结构之栈和队列[Python版]
摘要：面试题005 用两个栈实现队列 题目表述： 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。 解题思路： 实现入队和出队操作，stackA用来进栈，stackB出栈，stackB为空则stackA出栈给stackB 代码： 面试题020 包含min函数的栈 题目描 阅读全文
posted @ 2020-05-13 23:41 Christine_7 阅读(168) 评论(0) 推荐(0)
剑指Offer数据结构之链表[Python版]
摘要：面试题003 从尾到头打印单链表 题目描述： 输入一个链表，按链表从尾到头的顺序返回一个ArrayList。 解题思路：链表的每个元素由两部分组成，元素值和下一个元素的地址，输入一个链表，开始指针指向第一个节点，操作完一个节点接着将指针指向第二个节点，将元素值保存在列表中，逆序操作是list[:: 阅读全文
posted @ 2020-05-13 00:21 Christine_7 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)
剑指Offer数据结构之树[Python版]
摘要：面试题004 重建二叉树 题目描述： 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。 解题思路： 递归思想。前 阅读全文
posted @ 2020-05-09 22:13 Christine_7 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)
Spark快速回顾汇总(2)
摘要："Spark快速回顾汇总(1)" "Spark快速回顾汇总(2)" 1 简述 Spark 中共享变量（广播变量和累加器）的基本原理与 用途。（重点） 2 当 Spark 涉及到数据库的操作时，如何减少 Spark 运行中的 数据库连接数 使用 foreachPartition 代替 foreach， 阅读全文
posted @ 2020-05-08 18:42 Christine_7 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)
Spark快速回顾汇总(1)
摘要："Spark快速回顾汇总(1)" "Spark快速回顾汇总(2)" 1 Spark 有几种部署方式 1）Local:运行在一台机器上,通常用于测试。Spark程序以多线程方式直接运行在本地 2）Standalone:Spark集群独立运行，不依赖于第三方资源管理系统，如：YARN、Mesos 采用M 阅读全文
posted @ 2020-05-07 22:40 Christine_7 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)
分布式计算框架——Spark
摘要：产生的背景 1）MapReduce有较大的局限性 仅支持Map、Reduce两种语义操作 执行效率低，时间开销大 主要用于大规模离线批处理 不适合迭代计算、交互式计算、实时流处理等场景 2）计算框架种类多，选型难，学习成本高 批处理：MapReduce 流处理：Storm、Flink 交互式计算：I 阅读全文
posted @ 2020-05-07 07:46 Christine_7 阅读(1457) 评论(0) 推荐(0)
分布式计算框架——MapReduce
摘要：1 介绍 1.1 概念 面向批处理的分布式计算框架 一种编程模型：MapReduce程序被分为Map（映射）阶段和Reduce（化简）阶段 1.2 核心思想 分而治之，并行计算 移动计算，而非移动数据 1.3 特点 计算跟着数据走 良好的扩展性：计算能力随着节点数增加，近似线性递增 高容错 状态监控 阅读全文
posted @ 2020-05-06 23:39 Christine_7 阅读(600) 评论(0) 推荐(0)
Hadoop总结
摘要：Hadoop提供了一套分布式系统基础架构。 核心内容包含hdfs和mapreduce。hadoop2.0 以后引入yarn. hdfs是提供数据存储的，mapreduce是方便数据计算的。 1. hdfs 又对应 namenode 和 datanode. namenode 负责保存元数据的基本信息， 阅读全文
posted @ 2020-05-06 07:01 Christine_7 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
HBase原理总结
摘要：HBase分布式数据库，面向列存储(准确的说是面向列族)，支持实时、随机读写。HDFS 为 Hbase 提供可靠的底层数据存储服务，MapReduce 为 Hbase 提供高性能的计算能力，Zookeeper 为 Hbase 提供 稳定服务和Failover机制，因此，Hbase 是一个通过大量廉价 阅读全文
posted @ 2020-05-06 00:15 Christine_7 阅读(601) 评论(0) 推荐(0)