快速上手leetcode动态规划题 我现在是初学的状态,在此来记录我的刷题过程,便于以后复习巩固. 我leetcode从动态规划开始刷,语言用的java. 一.了解动态规划 我上网查了一下动态规划,了解到动态规划是“带有备忘录的递归”, 而大多数用来理解动态规划的例子都是斐波那契数列,就是那个经典的递归式 f(i)=f(i-1)+f(i-2) ,f(1)=f(2)=1 那么我们就可以得到很多式子,比如求f(5): f(5)=f(4)+f(3); f(4)=f(3)+f(2); f(3)=f(2)…

AtomicInteger源码分析——基于CAS的乐观锁实现 1. 悲观锁与乐观锁 我们都知道,cpu是时分复用的,也就是把cpu的时间片,分配给不同的thread/process轮流执行,时间片与时间片之间,需要进行cpu切换,也就是会发生进程的切换.切换涉及到清空寄存器,缓存数据.然后重新加载新的thread所需数据.当一个线程被挂起时,加入到阻塞队列,在一定的时间或条件下,在通过notify(),notifyAll()唤醒回来.在某个资源不可用的时候,就将cpu让出,把当前等待线程切换为阻…

Rust 阴阳谜题,及纯基于代码的分析与化简 雾雨魔法店专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/marisa 来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52249705 0. 前(请务必跳过) 之前用 Haskell 通过 Cont Monad 模拟过 call/cc (实际上在阴阳谜题中用作 get-current-continuation,这里我们只讨论 get/cc),但似乎确实是搞个 DSL 再模拟. 但我是觉得这和动态类型其实关系不大,只是通常…

AtomicInteger源码分析—基于CAS的乐观锁实现 参考: http://www.importnew.com/22078.html https://www.cnblogs.com/mantu/p/5796450.html http://hustpawpaw.blog.163.com/blog/static/184228324201210811243127/ 1. 悲观锁与乐观锁 我们都知道,cpu是时分复用的,也就是把cpu的时间片,分配给不同的thread/process轮流执行,时间…

本文转载自:http://blog.csdn.net/lw2011cg/article/details/68954707 uboot的GPIO驱动分析--基于全志的A10芯片 转载至:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b5020b670101ft49.html (2013-12-28 10:47:31) 转载▼ 标签: it 分类:uboot的驱动分析 uboot的GPIO相当简单,其就是三层结构.分别为: 1.顶层接口层,其只定义了通用的接口,并不负责实现,实现是我…

HashMap 源码分析  基于jdk1.8分析 1:数据结构: transient Node<K,V>[] table;  //这里维护了一个 Node的数组结构: 下面看看Node的数据结构,Node是它的一个内部类: static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;  //hash值 final K key;    //key V value;      //value Node&…

目录 一.Channel 类图 二.begin 和 close 是什么 2.1 AbstractInterruptibleChannel 中的 begin 和 close 2.2 Selector 中的 begin 和 end 三.Channel 注册 3.1 AbstractSelectableChannel 与 Channel 注册相关属性 3.2 register 方法 3.3 SelectionKey.interestOps 事件注册 四.Channel.accept 五.Channel…

在上篇文章Spring IoC 源码分析 (基于注解) 一我们分析到,我们通过AnnotationConfigApplicationContext类传入一个包路径启动Spring之后,会首先初始化包扫描的过滤规则.那我们今天就来看下包扫描的具体过程. 还是先看下面的代码: AnnotationConfigApplicationContext类 //该构造函数会自动扫描以给定的包及其子包下的所有类,并自动识别所有的Spring Bean,将其注册到容器中 public AnnotationConf…

动态规划之背包问题 例题 现有4样物品n = ['a', 'b', 'c', 'd'],重量分别为w = [2, 4, 5, 3],价值分别为v = [5, 4, 6, 2].背包最大承重c = 9. 现求背包可以装下的最大价值. 解答 对于动态规划的三个关键要素: 边界.F(i, 0) = F(0, j) = 0.其中F(i, 0)代表背包此时没有空间可以容纳物品:F(0, j)代表没有物品可以放入背包. 最优子结构.F(i ,j)表示在前i个物品中选择,当前背包还可容纳j时的最大价值. 状态…

1,引言 上一篇介绍了使用使用 Visual Studio 开发 "Azure Functions" 函数,此篇介绍 “Azure Functions” 的测试以及直接从 Vistual Studio 在 Azure 上的部署 ”Azure Functions“应用. 接着上一篇,本篇介绍在 “Azure Functions” 中实现一个函数,该函数仅在 Azure Cosmos DB 中的数据发生变化时运行. 在基于计时器的轮询原型中,无论底层数据是否发生了更改,客户端应用程序都会联…