ARTS 第八周打卡

Algorithm : 做一个 leetcode 的算法题

13. 罗马数字转整数

罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。

字符          数值

I             1

V             5

X             10

L             50

C             100

D             500

M             1000

例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做  XXVII, 即为 XX + V + II 。

通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例，例如 4 不写做 IIII，而是 IV。数字 1 在数字 5 的左边，所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 。同样地，数字 9 表示为 IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况：

I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边，来表示 4 和 9。

X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左边，来表示 40 和 90。

C 可以放在 D (500) 和 M (1000) 的左边，来表示 400 和 900。

给定一个罗马数字，将其转换成整数。输入确保在 1 到 3999 的范围内

示例 1:

输入: "III"

输出: 3

示例 2:

输入: "IV"

输出: 4

示例 3:

输入: "IX"

输出: 9

示例 4:

输入: "LVIII"

输出: 58

解释: L = 50, V= 5, III = 3.

示例 5:

输入: "MCMXCIV"

输出: 1994

解释: M = 1000, CM = 900, XC = 90, IV = 4.

解题思路：
 
    1.构建一个字典记录所有罗马数字子串，注意长度为2的子串记录的值是（实际值 - 子串内左边罗马数字代表的数值）
 
int RomanToInt(string s)
{
    unordered_map<string, int> stMap = {{"I", 1}, {"IV", 3}, {"IX", 8}, {"V", 5}, {"X", 10},
    {"XL", 30}, {"XC", 80}, {"L", 50}, {"C", 100}, {"CD", 300}, {"CM", 800}, {"D", 500}, {"M", 1000}};
 
    int iSum = stMap[s.substr(0, 1)];
 
    for (int i = 1; i < (int)s.size(); i++)
    {
        string szOne = s.substr(i, 1);
        string szTwo = s.substr(i - 1, 2);
        iSum += stMap[szTwo] ? stMap[szTwo] : stMap[szOne];
    }
 
    return iSum;
 
}

Review : 阅读并点评一篇英文技术文章

Guide to MySQL High Availability

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数据是当今网络、手机、社交、企业和云应用的货币；确保数据始终可用是任何组织首要的任务 -- 停机几分钟将导致收入和声誉严重的损失。

This Guide is designed to assist Developers, Architects and DBAs understanding, implementing and managing MySQL InnoDB Cluster, an integrated, native, HA solution for your MySQL databases.

Tips : 学习一个技术技巧

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36274119

C++一道深坑面试题：STL里sort算法用的是什么排序算法？

并非所有容器都使用sort算法

既然问的是STL的sort算法实现，那么先确认一个问题，哪些STL容器需要用到sort算法？
首先，关系型容器拥有自动排序功能(相对key值)，因为底层采用RB-Tree，所以不需要用到sort算法。
其次，序列式容器中的stack、queue和priority-queue都有特定的出入口，不允许用户对元素排序。
剩下的vector、deque，适用sort算法。

实现逻辑

STL的sort算法，数据量大时采用QuickSort快排算法，分段归并排序。一旦分段后的数据量小于某个门槛（16），为避免QuickSort快排的递归调用带来过大的额外负荷，就改用Insertion Sort插入排序。如果递归层次过深，还会改用HeapSort堆排序。

具体代码
源文件：/usr/include/c++/4.2.1/bits/stl_algo.h
 
template <class _RandomAccessIter, class _Compare>
template <class _RandomAccessIter, class _Compare>
inline void sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __last,
                 _Compare __comp)
{
    __STL_REQUIRES(_RandomAccessIter, _Mutable_RandomAccessIterator);
    __STL_BINARY_FUNCTION_CHECK(_Compare, bool,
                                typename iterator_traits<_RandomAccessIter>::value_type,
                                typename iterator_traits<_RandomAccessIter>::value_type);
    if (__first != __last)
    {
        // 快速排序 + 堆排序
        __introsort_loop(__first, __last,
                         __VALUE_TYPE(__first),
                         __lg(__last - __first) * 2,
                         __comp);
 
        // 插入排序(当排序个数 <= 16)
        __final_insertion_sort(__first, __last, __comp);
    }
}
 
template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Size, class _Compare>
void __introsort_loop(_RandomAccessIter __first,
                      _RandomAccessIter __last, _Tp *,
                      _Size __depth_limit, _Compare __comp)
{
    // 当排序的数量大于16
    while (__last - __first > __stl_threshold)
    {
        // 递归深度为0时，调用堆排序
        if (__depth_limit == 0)
        {
            partial_sort(__first, __last, __last, __comp);
            return;
        }
 
        --__depth_limit;
 
        // 快速排序
        // 1.找基准元素
        _RandomAccessIter __cut =
            __unguarded_partition(__first, __last,
                                  _Tp(__median(*__first,
                                               *(__first + (__last - __first) / 2),
                                               *(__last - 1), __comp)),
                                  __comp);
 
        // 分治思想：递归排序
        __introsort_loop(__cut, __last, (_Tp *)0, __depth_limit, __comp);
        __last = __cut;
    }
}
 
// 堆排序
template <class _RandomAccessIter, class _Tp, class _Compare>
void __partial_sort(_RandomAccessIter __first, _RandomAccessIter __middle,
                    _RandomAccessIter __last, _Tp *, _Compare __comp)
{
    make_heap(__first, __middle, __comp);
    for (_RandomAccessIter __i = __middle; __i < __last; ++__i)
        if (__comp(*__i, *__first))
            __pop_heap(__first, __middle, __i, _Tp(*__i), __comp,
                       __DISTANCE_TYPE(__first));
    sort_heap(__first, __middle, __comp);
}
 
// 插入排序
template <class _RandomAccessIter, class _Compare>
void __final_insertion_sort(_RandomAccessIter __first,
                            _RandomAccessIter __last, _Compare __comp)
{
    if (__last - __first > __stl_threshold)
    {
        __insertion_sort(__first, __first + __stl_threshold, __comp);
        __unguarded_insertion_sort(__first + __stl_threshold, __last, __comp);
    }
    else
        __insertion_sort(__first, __last, __comp);
}
 
// 计算递归深度
template <class _Size>
inline _Size __lg(_Size __n)
{
    _Size __k;
    for (__k = 0; __n != 1; __n >>= 1)
        ++__k;
    return __k;
}

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原文链接：https://zentia.github.io/2018/09/21/TSF4G/

TBUS原理与实现，让程序忽略网路通信；

TBUS实现原理：

Tbus基于共享内存构建无锁双通循环消息队列，发送的双方通过专用的读写队列完成数据收发，实现本地进程或者远程进程间通信。通信双方使用的两个队列称之为tbus通道(channel)，每一组通讯的双方就需要有一个tbus通道。

在同一台物理机通讯：

不同物理机之间的通信：