前言深度优先遍历（Depth First Search, 简称 DFS） 与广度优先遍历（Breath First Search）是图论中两种非常重要的算法，生产上广泛用于拓扑排序，寻路（走迷宫），搜索引擎，爬虫等，也频繁出现在 leetcode，高频面试题中。
本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历，广度优先遍历，想信大家看了肯定会有收获。
深度优先遍历，广度优先遍历简介
习题演练
DFS，BFS 在搜索引擎中的应用
深度优先遍历，广度优先遍历简介深度优先遍历深度优先遍历主要思路是从图中一个未访问的顶点 V 开始，沿着一条路一直走到底，然后从这条路尽头的节点回退到上一个节点，再从另一条路开始走到底…，不断递归重复此过程，直到所有的顶点都遍历完成，它的特点是不撞南墙不回头，先走完一条路，再换一条路继续走。
树是图的一种特例（连通无环的图就是树），接下来我们来看看树用深度优先遍历该怎么遍历。
1、我们从根节点 1 开始遍历，它相邻的节点有 2，3，4，先遍历节点 2，再遍历 2 的子节点 5，然后再遍历 5 的子节点 9。
2、上图中一条路已经走到底了（9是叶子节点，再无可遍历 ...
动态规划问题一直是大厂面试时最频繁出现的算法题，主要原因在于此类问题灵活度高，思维难度大，没有很明显的套路做法。
也正是因为这个原因，我们将持续更新此回答来尝试破解面试中所涉及的动态规划问题。首先我们主要了解动态规划是什么，动态规划问题应该如何思考？
一共分成三个部分，具体内容框架如下所示：
一、宝石挑选问题引入小 Q 是一个宝石爱好者。
这一天，小 Q 来到了宝石古董店，店家觉得小 Q 是个宝石行家，于是决定和小 Q 玩一个游戏。
游戏是这样的，一共有 块宝石，每块宝石在小 Q 心中都有其对应的价值。注意，由于某些宝石质量过于差劲，因此存在只有店家倒贴钱，小 Q 才愿意带走的宝石，即价值可以为负数。
小 Q 可以免费带走一个连续区间中的宝石，比如区间 或区间 中的宝石。
请问小 Q 能带走的最大价值是多少？
问题分析首先思考最暴力的解法。
枚举所有区间，暴力累加区间中宝石的价值，最后选一个价值最大的区间。时间复杂度 。
显然有些无法接受，因此想想有没有办法优化，比如优化掉暴力累加的部分。
优化 1.0仔细思考不难发现，我们可以枚举区间右端点，然后固定右端点，左端点不断向 ...
mysql的行锁是通过索引加载的，即行锁是加在索引响应的行上的，要是对应的SQL语句没有走索引，则会全表扫描，行锁则无法实现，取而代之的是表锁。
1234567CREATE TABLE SIMPLE_USER( ID BIGINT (20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR (32) DEFAULT NULL, PHONE VARCHAR (11) DEFAULT NULL, ADDRESS VARCHAR (32) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id)) ENGINE = INNODB AUTO_INCREMENT = 1 DEFAULT CHARSET = utf8;
如上面的建表语句，当执行如下update语句时，数据库对该表施加的是表锁。即在该update执行完之前，所有对该表的update是不允许的。
1UPDATE SIMPLE_USER SET ADDRESS='David Road' WHERE NAME='David';
当对 W ...
redis
未读缓存访问的过程如下：
（1）应用访问缓存，假如数据存在，则直接返回数据（2）数据在redis不存在，则去访问数据库，数据库查询到了直接返回应用，同时把结果写回redis（3）数据在redis不存在，数据库也不存在，返回空，一般来说空值是不会写入redis的，如果反复请求同一条数据，那么则会发生缓存穿透。当然解决方案是可以为这个key设置一个空值，同时写入redis，下次请求的时候就不会访问数据库，但是如果每次请求的是不同的key，同时这个key在数据库中也是不存在的，那这样依然会发生缓存穿透。
布隆过滤器我们可以这样考虑，可以先判断key值是否存在，如果不存在，则不访问redis，那这样就可以拦截大量的请求，布隆过滤器恰好可以实现这样的需求。布隆过滤器本质是一个二进制向量，初始化的时候每一个位置都是0，如下图，比如说a经过hash算法后得到一个下标位置，接下来就会把下标的值改为1，图中所示的是没一个元素经过三次hash运算，每一个红线代表一次hash算法，为什么要运算三次呢，这是为了减少hash冲突，当然hash算法不一定是三次，经过多次不同维度的哈市算法后，就把a值映射到了二进制向量 ...
在实际的开发场景中，我们可能会遇到不同客户端需要互斥地访问某个共享资源，也就是同一时刻只允许一个客户端操作这个共享资源，为了达到这个目的，一般会采用分布式锁来解决，目前流行的分布式锁实现方式有数据库、Memcached、Redis、文件系统、ZooKeeper，因Redis高性能、部署简单被广泛采用，那么今天我就给大家分享下，如何用Redis实现分布式锁。
一、一个可靠的、高可用的分布式锁需要满足以下几点
互斥性：任意时刻只能有一个客户端拥有锁，不能被多个客户端获取
安全性：锁只能被持有该锁的客户端删除，不能被其它客户端删除
死锁：获取锁的客户端因为某些原因而宕机，而未能释放锁，其它客户端也就无法获取该锁，需要有机制来避免该类问题的发生
高可用：当部分节点宕机，客户端仍能获取锁或者释放锁
二、利用单节点Redis实现分布式锁
利用单节点Redis实现分布式锁是最常用的一种方式，虽然没有考虑高可用，但是实现简单、成本低廉而被很多中小型企业所采用。
网上很多文章说采用setnx实现分布式锁，但是setnx命令无法原子性的设置锁的自身过期时间，也就是说执行setnx命令时我们无法 ...
本篇主要内容如下：
帮你总结好的锁：
序号
锁名称
应用
1
乐观锁
CAS
2
悲观锁
synchronized、vector、hashtable
3
自旋锁
CAS
4
可重入锁
synchronized、Reentrantlock、Lock
5
读写锁
ReentrantReadWriteLock，CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet
6
公平锁
Reentrantlock(true)
7
非公平锁
synchronized、reentrantlock(false)
8
共享锁
ReentrantReadWriteLock中读锁
9
独占锁
synchronized、vector、hashtable、ReentrantReadWriteLock中写锁
10
重量级锁
synchronized
11
轻量级锁
锁优化技术
12
偏向锁
锁优化技术
13
分段锁
concurrentHashMap
14
互斥锁
synchronized
15
同步锁
synchroniz ...
一、概述网格布局（Grid）是最强大的 CSS 布局方案。
它将网页划分成一个个网格，可以任意组合不同的网格，做出各种各样的布局。以前，只能通过复杂的 CSS 框架达到的效果，现在浏览器内置了。
上图这样的布局，就是 Grid 布局的拿手好戏。
Grid 布局与 Flex 布局有一定的相似性，都可以指定容器内部多个项目的位置。但是，它们也存在重大区别。
Flex 布局是轴线布局，只能指定”项目”针对轴线的位置，可以看作是一维布局。Grid 布局则是将容器划分成”行”和”列”，产生单元格，然后指定”项目所在”的单元格，可以看作是二维布局。Grid 布局远比 Flex 布局强大。
二、基本概念学习 Grid 布局之前，需要了解一些基本概念。
2.1 容器和项目采用网格布局的区域，称为”容器”（container）。容器内部采用网格定位的子元素，称为”项目”（item）。
1234567<div> <div><p>1</p></div> <div><p>2</p></div> ...
在此之前，我一直以为这两个类之间是完全不同的东西，因为他们的理念并不相同，一个是在堆外分配内存，一个是使用内存映射（虽然其也是占用了堆外内存），先引用大佬的文章占小狼:深入浅出MappedByteBuffer
前言java io操作中通常采用BufferedReader，BufferedInputStream等带缓冲的IO类处理大文件，不过java nio中引入了一种基于MappedByteBuffer操作大文件的方式，其读写性能极高，本文会介绍其性能如此高的内部实现原理。
内存管理在深入MappedByteBuffer之前，先看看计算机内存管理的几个术语：
MMC：CPU的内存管理单元。
物理内存：即内存条的内存空间。
虚拟内存：计算机系统内存管理的一种技术。它使得应用程序认为它拥有4连续的可用的内存（一个连续完整的地址空间），而实际上，它通常是被分隔成多个物理内存碎片，还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上，在需要时进行数据交换。
页面文件：操作系统反映构建并使用虚拟内存的硬盘空间大小而创建的文件，在windows下，即pagefile.sys文件，其存在意味着物理内存被占满后 ...
1. 背景1.1 多个业务线的应用出现LongGC告警最近一段时间，经常收到CAT报出来的Long GC告警（配置为大于3秒的为Longgc）。
2. 分析前的一些JVM背景知识回顾2.1 JVM堆内存划分
新生代（Young Generation）
新生代内被划分为三个区：Eden，from survivor，to survivor。大多数对象在新生代被创建。Minor GC针对的是新生代的垃圾回收。
老年代（Old Generation）
在新生代中经历了几次Minor GC仍然存活的对象，就会被放到老年代。Major GC针对的是老年代的垃圾回收。本文重点分析的CMS就是一种针对老年代的垃圾回收算法。另外Full GC是针对整堆（包括新生代和老年代）做垃圾回收的。
永久代（Perm）
主要存放已被虚拟机加载的类信息，常量，静态变量等数据。该区域对垃圾回收的影响不大，本文不会过多涉及。
2.2 CMS垃圾回收的6个重要阶段
initial-mark 初始标记（CMS的第一个STW阶段），标记GC Root直接引用的对象，GC Root直接引用的对象不多，所以很快。
con ...
javagc
未读今天这篇文章主要是对生产环境中（Java7）常用的两种垃圾收集器（ParNew：年轻代，CMS：老年代）从日志信息上进行分析，做一下总结，这样当我们在排查相应的问题时，看到 GC 的日志信息，不会再那么陌生，能清楚地知道这些日志是什么意思，GC 线程当前处在哪个阶段，正在做什么事情等。
ParNew 收集器
ParNew 收集器是年轻代常用的垃圾收集器，它采用的是复制算法，youngGC 时一个典型的日志信息如下所示：
2018-04-12T13:48:26.134+0800: 15578.050: [GC2018-04-12T13:48:26.135+0800: 15578.050: [ParNew: 3412467K->59681K(3774912K), 0.0971990 secs] 9702786K->6354533K(24746432K), 0.0974940 secs] [Times: user=0.95 sys=0.00, real=0.09 secs]
依次分析一下上面日志信息的含义：
2018-04-12T13:48:26 ...
