简介: Spring IO Platform是Spring官网中排第一位的项目.它将Spring的核心API集成到一个适用于现代应用程序的平台中.提供了Spring项目组合中的版本依赖.这些依赖关系是经过测试,可以保证正常工作. 为什么要使用? Spring IO Platform主要是解决依赖版本的冲突问题.举个栗子:在使用Spring的时候,经常会使用到第三方库,一般大家都是根据经验挑选一个版本浩或挑选最新的,其实这是存在隐患的.除非做过完整的测试,保证集成该版本的依赖不会出现问题,否则风险
一种最坏情况线性运行时间的选择算法 - The missing worst-case linear-time Select algorithm in CLRS. 选择算法也就是求一个无序数组中第K大(小)的元素的值的算法,同通常的Top K等算法密切相关. 在CLRS中提到了一种最坏情况线性运行时间的选择算法,在书中给出了如下的文字描述(没有直接给出伪代码). 1.Divide n elements into groups of 5 2.Find median of each group (Ho
最近在读<SRE Google运维解密>第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint(1,301,size = (300,225) ) a = {} for i
导读 An attempt was made to call a method that does not exist. The attempt was made from the following location,一般报错这行内容,大概率是因为这个是启动的时候找不到方法,每次迭代,或删或减或重构,某些类兴许就被删掉了. 解决方案 具体报错信息 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk-13.0.1.jdk/Contents/Home/bin/java -X
从一个序列里面选择第k大的数在没有学习算法导论之前我想最通用的想法是给这个数组排序,然后按照排序结果返回第k大的数值.如果使用排序方法来做的话时间复杂度肯定至少为O(nlgn). 问题是从序列中选择第k大的数完全没有必要来排序,可以采用分治法的思想解决这个问题.Randomize select 算法的期望时间复杂度可以达到O(n),这正是这个算法的迷人之处.具体的算法分析可以在<算法导论>这本书里查看. 贴出伪代码: RANDOMIZED-SELECT(A, p, r, i) if p = r